2025年8月21日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），这份重磅文件系统勾勒出中国人工智能发展的宏伟蓝图。

与以往政策相比，此文件首次从国家战略层面全面部署人工智能与经济社会各领域的深度融合，明确提出到2027年人工智能与6大重点领域广泛深度融合，智能终端普及率超70%。到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段的战略目标。

本文将从国家战略、未来发展趋势等维度，分析人工智能+意见政策走向与战略意义。

国家政策战略

文件确立了以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导的发展框架，提出三阶段明确目标：

1、到2027年实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合。

2、新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年普及率超90%，

3、到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。

政策聚焦科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作六大领域，系统部署“人工智能+”行动。

每个领域都包含具体应用场景和量化指标，形成全方位推进格局。

时间维度上，文件设置了2027年、2030年和2035年三个关键节点，形成了近期突破、中期发展和远期成型的阶梯式发展路径。

空间维度上，政策统筹考虑了城乡差异、区域协调发展，提出“加快人工智能产品和服务向乡村延伸，推动城乡智能普惠”。

这不再是单纯的技术发展路径，而是一个完整的社会生态系统重构。

核心政策要点

一、 数据作为核心战略资源的定位

政策导向：国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出将数据资源作为人工智能发展的核心基础。

文件强调“加强数据供给创新”，推动高质量数据集建设，完善数据产权和版权制度，探索基于价值贡献度的数据成本补偿与收益分成机制。

这一政策首次系统性地将数据治理提升至国家战略高度，明确了数据要素在人工智能全链条中的核心地位。

关键举措：

1.公共数据开放共享：要求公共财政资助项目形成的版权内容依法合规开放，计划到2027年建成50个行业公共数据平台，推动数据资源向科研、产业和民生领域倾斜。

2.数据供给激励机制：鼓励数据标注、数据合成技术发展，培育数据处理和服务产业，通过市场化手段提升数据供给的多样性和可用性。

3.数据安全与合规：强化数据资源的安全能力建设，防范数据滥用、泄露和算法歧视风险，建立动态敏捷的监管体系。

二、数据赋能六大重点领域深度融合

政策以“人工智能+”六大行动为牵引，将数据作为推动各领域范式变革的关键驱动力。

1.科学研究：通过建设科学大模型和开放共享的高质量科学数据集，加速跨模态复杂数据处理，提升科研效率。

2.工业智能化：推动工业全要素智能化发展，依赖实时数据采集与分析优化生产流程，构建工业互联网数据闭环。

3.农业数智化：利用农业传感器、无人机等设备生成的多源数据，实现智能育种、精准作业和风险预警。

4.服务业创新：通过智能终端与智能体的数据交互，重构服务流程，例如金融领域的智能投顾、医疗领域的AI辅助诊断。

5.社会治理：依托城市运行数据动态感知，推动市政基础设施智能化改造，实现“精准识别需求、主动规划服务”的治理模式。

6.全球合作：以数据为纽带，深化国际开源社区协作，推动技术普惠和全球治理规则共建。

三、数据基础设施与算力协同布局

1.智能算力统筹：政策提出优化全国一体化算力网，强化“东数西算”枢纽作用，推动数、算、电、网资源协同。通过超大规模智算集群建设，确保数据处理的高效性与经济性。

2.开源生态构建：支持数据、模型、工具的开源开放，培育国际影响力项目，降低数据技术应用门槛，促进数据生态的多元化发展。

未来发展前景

一、数据资产化趋势

随着政策推动数据产权制度完善，数据将逐步成为可交易、可估值的生产要素。企业需构建数据资产管理能力，探索数据确权、定价和流通模式，例如通过数据交易平台实现跨行业数据共享。

二、数据服务产业链崛起

数据标注、清洗、合成等环节将形成专业化服务市场，催生数据服务商、数据科学家等新兴职业，推动数据产业从“资源提供”向“价值创造”升级。

三、数据驱动的产业智能化跃迁

1.制造业：从“经验驱动”到“数据驱动”

工业互联网平台将整合生产、供应链、市场等多源数据，通过实时分析优化工艺参数，实现“预测性维护”和“自适应生产”。例如，汽车制造领域通过AI模型分析传感器数据，提前预测设备故障率，降低停机成本。

2.服务业：从“标准化服务”到“个性化体验”

基于用户行为数据的智能推荐系统将重构商业逻辑。例如，零售行业通过消费者画像和消费轨迹分析，实现动态定价和精准营销；医疗领域通过电子健康记录（EHR）数据训练AI模型，辅助医生制定个性化诊疗方案。

3.农业：从“粗放管理”到“精准决策”

农业物联网设备采集土壤、气候、作物生长等数据，结合AI算法预测产量和病虫害风险，指导农民科学施肥、灌溉，提升资源利用效率。

四、数据治理与安全挑战并存

1.隐私保护与合规成本

随着数据开放共享的深化，个人信息保护法、数据安全法等法规的实施将倒逼企业加强数据脱敏、加密和访问控制技术。例如，金融行业需平衡客户数据利用与隐私合规要求，开发联邦学习等隐私计算技术。

2.数据质量与可信度

低质量数据可能引发AI模型偏差，需建立数据质量评估体系。例如，医疗领域需规范病历数据标注标准，确保AI辅助诊断的可靠性。

3.全球数据治理博弈

各国围绕数据主权、跨境流动规则的竞争将加剧。中国需在政策中明确数据治理的国际话语权，例如通过参与联合国AI治理框架，推动形成“数据共享—风险可控”的全球共识。

五、 数据与社会公平的平衡探索

1.弥合数字鸿沟

政策强调“普惠共享”，未来需通过公共数据开放和低成本算力供给，降低中小企业和偏远地区获取数据资源的门槛。例如，政府可提供农业数据平台，帮助小农户接入智能种植系统。

2.就业结构调整

数据密集型岗位（如数据分析师、AI训练师）需求将激增，但传统岗位可能被替代。需通过“AI技能全民提升计划”等政策，引导劳动力向数据相关领域转型，减少技术冲击。

政策留下的想象空间远大于已经明确的内容。随着“人工智能+”行动的深入推进，数据要素的价值释放才刚刚开始，未来十年将是数据要素市场发展的黄金时期。

 

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