人工智能的未來(lái)不僅取決于其自身技術(shù)的增強(qiáng)，更依賴于如何通過(guò)“人工智能 ”的路徑，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)深度融合。在“智能增強(qiáng)”與“人工提質(zhì)”的雙輪驅(qū)動(dòng)下，人工智能不僅在重塑自身的應(yīng)用體系，也在重構(gòu)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基本單元。其中，“智能增強(qiáng)”依托通用大模型的智能升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了“點(diǎn)”的突破，夯實(shí)跨場(chǎng)景遷移與泛化的技術(shù)基礎(chǔ)；“人工提質(zhì)”以行業(yè)化、專業(yè)化的場(chǎng)景大模型為抓手，推動(dòng)“面”的拓展，促進(jìn)技術(shù)潛力向經(jīng)濟(jì)效益的轉(zhuǎn)化。

進(jìn)一步來(lái)看，人工智能的演進(jìn)并非線性遞進(jìn)，而是“點(diǎn)面結(jié)合、縱橫交替”的推進(jìn)。智能層面的持續(xù)增強(qiáng)與應(yīng)用場(chǎng)景的廣泛適配相互賦能，使人工智能在重塑經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的同時(shí)，進(jìn)一步重構(gòu)資源配置方式、組織運(yùn)行模式與制度治理邏輯，并逐漸成為驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量增長(zhǎng)的底層力量。

智能強(qiáng)化：以通用大模型為核心破“點(diǎn)”

通用大模型（如ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek等）的崛起，標(biāo)志著人工智能發(fā)展邁入以通用智能為核心的關(guān)鍵階段。這類模型具備跨領(lǐng)域語(yǔ)言理解、復(fù)雜邏輯推理和多模態(tài)交互等能力，構(gòu)建起人工智能系統(tǒng)在不同場(chǎng)景中可遷移、可泛化的底層平臺(tái)，成為人工智能系統(tǒng)化發(fā)展的技術(shù)支點(diǎn)。

“智能強(qiáng)化”強(qiáng)調(diào)通用大模型在智能層面的技術(shù)躍遷，為構(gòu)建多場(chǎng)景復(fù)用的智能體系提供了可能。例如，從GPT-3.5到GPT-4，通用大模型的智能能力實(shí)現(xiàn)了顯著升級(jí)。以標(biāo)準(zhǔn)化考試為例，GPT-3.5在法學(xué)院入學(xué)考試、SAT數(shù)學(xué)和美國(guó)律師資格考試中的表現(xiàn)僅處于人類考生的中下水平，而GPT-4在同類測(cè)試中已躋身前10%。這一跨越式提升表明，通用大模型不僅在語(yǔ)言生成上更為自然流暢，而且在邏輯推理、數(shù)學(xué)計(jì)算、專業(yè)理解等高階認(rèn)知任務(wù)中展現(xiàn)出更高的智能水平，成為“智能增強(qiáng)”的典型突破。

然而，僅憑“點(diǎn)”的突破尚不足以支撐實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率質(zhì)變。通用大模型雖覆蓋廣泛知識(shí)，卻難以深入應(yīng)對(duì)專業(yè)性高、精度要求高的垂直領(lǐng)域應(yīng)用。實(shí)踐表明，在醫(yī)療、法律、工業(yè)等領(lǐng)域中，面對(duì)復(fù)雜的規(guī)范流程、專業(yè)的術(shù)語(yǔ)表達(dá)等行業(yè)門檻，通用大模型在準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可解釋性方面存在明顯短板。在缺乏針對(duì)性訓(xùn)練與場(chǎng)景微調(diào)的情況下，其泛化能力難以直接轉(zhuǎn)化為專業(yè)的業(yè)務(wù)效能。因此，將通用大模型的底座能力與垂直場(chǎng)景的實(shí)際需求深度融合，從“點(diǎn)”的智能強(qiáng)化走向“面”的場(chǎng)景落地，成為推動(dòng)AI從潛力走向生產(chǎn)力的關(guān)鍵路徑。這不僅要求技術(shù)上的精細(xì)化適配，更需要系統(tǒng)性的行業(yè)認(rèn)知，從而共同支撐起AI從通用向?qū)I(yè)的演化。

人工提質(zhì)：以場(chǎng)景大模型為載體拓“面”

“面”即是人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的廣度與深度，正成為AI推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主戰(zhàn)場(chǎng)，而場(chǎng)景大模型的興起正是“面”的拓寬的集中體現(xiàn)?！叭斯ぬ豳|(zhì)”強(qiáng)調(diào)以場(chǎng)景大模型為載體，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)與任務(wù)流程，將AI能力深度嵌入具體應(yīng)用中，在實(shí)體經(jīng)濟(jì)層面實(shí)現(xiàn)融合擴(kuò)展。

相比于泛化能力強(qiáng)但專業(yè)性不足的通用大模型，垂直領(lǐng)域的場(chǎng)景大模型通過(guò)行業(yè)語(yǔ)料定制、知識(shí)圖譜構(gòu)建與任務(wù)鏈路優(yōu)化，顯著提升了在專業(yè)任務(wù)中的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。在微觀層面，通過(guò)任務(wù)顆粒度細(xì)化，不同的場(chǎng)景大模型正在進(jìn)行全矩陣式的探索。例如，在信息提取場(chǎng)景中，復(fù)旦大學(xué)張奇團(tuán)隊(duì)用2000條行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)的8B參數(shù)模型，充分對(duì)齊業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)的要求，到達(dá)了94.73%的F1值（查準(zhǔn)率與查全率的綜合指標(biāo)，100%為理論最優(yōu)），遠(yuǎn)超通用大模型GPT-4o的66.82%。在工業(yè)領(lǐng)域，廣東知業(yè)的精益AI平臺(tái)將半導(dǎo)體封裝產(chǎn)品質(zhì)量提高3%、產(chǎn)能提高4%；博依特推出的全球首個(gè)制漿造紙行業(yè)工藝大模型使生產(chǎn)效率提升10%、成本下降4%。在安全領(lǐng)域，深信服安全大模型實(shí)現(xiàn)了92%的運(yùn)營(yíng)工作量自動(dòng)化替代；在教育領(lǐng)域，希沃大模型將教師備課時(shí)間從2小時(shí)縮短至30分鐘，像素格物大模型則節(jié)省30%批改時(shí)間并降低20%的資源成本。這種基于場(chǎng)景的能力重構(gòu)不僅增強(qiáng)了AI在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的滲透力，也為通用大模型提供了反饋訓(xùn)練數(shù)據(jù)，形成智能強(qiáng)化與場(chǎng)景優(yōu)化的雙向正循環(huán)。

可以預(yù)見(jiàn)，“面”的不斷拓展不僅決定了AI的落地深度，也為“點(diǎn)”的持續(xù)突破提供了真實(shí)世界的數(shù)據(jù)支撐和反饋路徑，最終構(gòu)筑起以人工智能為核心的新型生產(chǎn)函數(shù)。這種“智能強(qiáng)化”與“人工提質(zhì)”的融合邏輯，正重塑經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，也在塑造未來(lái)經(jīng)濟(jì)的底層結(jié)構(gòu)。

點(diǎn)面結(jié)合、縱橫交替：人工智能系統(tǒng)演進(jìn)的核心機(jī)制

人工智能的系統(tǒng)演進(jìn)，不是單向的“點(diǎn)”升級(jí)或“面”鋪展，而是點(diǎn)面結(jié)合、縱橫交替的過(guò)程?！翱v”的深化是指智能層面的提升，如模型能力增強(qiáng)、推理鏈路完善、工具調(diào)用豐富，“橫”的鋪展是指場(chǎng)景層面的擴(kuò)展，如行業(yè)適配深化、流程改造升級(jí)、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同增強(qiáng)。這種“縱橫交替”的機(jī)制，本質(zhì)上是智能提升促進(jìn)場(chǎng)景提效，而場(chǎng)景提效又反哺智能演進(jìn)?！包c(diǎn)”的突破提供了更強(qiáng)的觸角，“面”的擴(kuò)容又提供了更大的舞臺(tái)，“點(diǎn)”與“面”的相互作用使得AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之間的“接觸面積”顯著提升，從而推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的立體躍遷。

比如，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，不再局限于圖像識(shí)別，而是延展至病歷分析、臨床路徑規(guī)劃、手術(shù)輔助決策等系統(tǒng)級(jí)流程。在工業(yè)制造中，AI不僅優(yōu)化質(zhì)檢，也重構(gòu)了生產(chǎn)調(diào)度、供應(yīng)鏈響應(yīng)與售后服務(wù)的全流程協(xié)同。這種“系統(tǒng)性的生產(chǎn)率提升”，遠(yuǎn)超以往單點(diǎn)AI工具引入帶來(lái)的局部效益增加。AI正在從工具化、碎片化的外部技術(shù)，轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃惹度胧降膬?nèi)生能力，進(jìn)而成為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的底層支撐系統(tǒng)。

人工智能重構(gòu)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基本單元

隨著“點(diǎn)面結(jié)合、縱橫交替”機(jī)制的不斷深化，未來(lái)AI系統(tǒng)將在五大維度上持續(xù)釋放潛能，不僅將重塑經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的路徑，更將重構(gòu)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基本單元。第一是集約性。AI具備以更低人力與資源投入實(shí)現(xiàn)更高產(chǎn)出的能力，顯著提升要素配置效率。第二是精準(zhǔn)性。專業(yè)化場(chǎng)景大模型通過(guò)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的深度訓(xùn)練，可以在如醫(yī)學(xué)診斷、金融風(fēng)控、法律審查、工業(yè)制造等高標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景中表現(xiàn)出接近專家的高一致性與高可靠性。第三是時(shí)效性。AI具備實(shí)時(shí)感知與動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)的能力，能夠在安防監(jiān)控、城市調(diào)度、供應(yīng)鏈管理等需即時(shí)響應(yīng)的領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)高效運(yùn)行，顯著提升系統(tǒng)的反應(yīng)速度與資源利用率。第四是嚴(yán)謹(jǐn)性。未來(lái)的AI或?qū)?nèi)嵌自我校驗(yàn)機(jī)制，嚴(yán)格遵循行業(yè)規(guī)則和倫理邊界，減少“幻覺(jué)輸出”，增強(qiáng)其在關(guān)鍵決策中的穩(wěn)定性與可控性。第五是系統(tǒng)化。AI應(yīng)用將突破工具型的“單點(diǎn)賦能”局限，轉(zhuǎn)向端到端、跨流程、全鏈條的系統(tǒng)解決方案，從而構(gòu)建起高度協(xié)同、動(dòng)態(tài)演化的智能生態(tài)體系。

人工智能與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，正從外部賦能走向內(nèi)生驅(qū)動(dòng)的深度演化。AI不再只是提升某一崗位效率的“輔助工具”，而是在“點(diǎn)面結(jié)合、縱橫交替”的結(jié)構(gòu)性升級(jí)中，系統(tǒng)性地重構(gòu)資源配置方式、組織運(yùn)作模式乃至制度治理邏輯，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)范式轉(zhuǎn)變的核心動(dòng)力。這一過(guò)程中，政策、技術(shù)與資本的多維合力顯得尤為重要。

政府層面，建議進(jìn)一步加強(qiáng)政策統(tǒng)籌與資源引導(dǎo)，持續(xù)完善人工智能發(fā)展頂層設(shè)計(jì)。在“人工智能 ”戰(zhàn)略穩(wěn)步推進(jìn)的基礎(chǔ)上，可以加快推動(dòng)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃出臺(tái)，并結(jié)合重點(diǎn)行業(yè)實(shí)際需求，設(shè)立專項(xiàng)基金、推進(jìn)智算中心布局、完善數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)機(jī)制。同時(shí)，考慮在跨部門數(shù)據(jù)共享、公共數(shù)據(jù)開(kāi)放等方面出臺(tái)更具操作性的配套措施，以助力企業(yè)更高效地獲取訓(xùn)練資源、實(shí)現(xiàn)模型落地。

企業(yè)層面，應(yīng)主動(dòng)對(duì)接國(guó)家戰(zhàn)略，加快推進(jìn)AI與關(guān)鍵場(chǎng)景融合，在制造、醫(yī)療、交通、能源等領(lǐng)域深入開(kāi)展系統(tǒng)化試點(diǎn)。龍頭企業(yè)可以強(qiáng)化引領(lǐng)作用，投入關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和開(kāi)源生態(tài)建設(shè)，中小企業(yè)則可依托產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與孵化平臺(tái)，加快技術(shù)采納，提升落地效率。通過(guò)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)、技術(shù)牽引，推動(dòng)形成“技術(shù)—產(chǎn)業(yè)—市場(chǎng)”的閉環(huán)創(chuàng)新。

金融機(jī)構(gòu)層面，建議構(gòu)建更具適配性的投融資支持體系，推動(dòng)金融工具與人工智能產(chǎn)業(yè)的深度對(duì)接。在現(xiàn)有科技金融政策框架下，可探索知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押、數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值、AI風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)等創(chuàng)新方式，有效緩解早期項(xiàng)目融資難題。同時(shí)，鼓勵(lì)設(shè)立人工智能主題基金，進(jìn)一步暢通資本進(jìn)入實(shí)體科技的通道，增強(qiáng)金融對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的支持能力。

（程實(shí)系工銀國(guó)際首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家，徐婕系工銀國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)家）

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