步入二十一世纪后全球的科技迅猛发展，人工智能（AI）已经成为引领未来的关键技术之一。在数据收集及整理、算法及计算能力飞速发展的带动下，人工智能领域实现了诸多重大突破。
过去，计算机系统需要手动编程来完成既定任务；如今，系统具备了自主学习的能力，可以根据新的数据信息自动调整而无须重新编程。目前许多机器学习系统已经成功实现商用，且应用领域十分广泛，尤以金融、医疗及制造业领域的发展最快。在全球范围内，各国纷纷将人工智能列为国家战略的重要组成部分，制定了一系列政策以推动其发展。
在2024年的全国两会上，国务院总理李强向第十四届全国人民代表大会第二次会议发表了政府工作报告，其中对智能制造和人工智能的未来发展进行了详尽的阐述及深远的规划。这份报告不仅为我们描绘出在智能制造和人工智能领域的宏伟蓝图，更为未来几年的发展指明了方向。
中国人工智能产业迅速崛起
随着“深度学习”作为人工智能的重要支柱，相关技术于近年来取得了巨大的进展。借助数据规模的增长和计算能力的提升，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域表现出色，其技术的衍生也可用于改善医疗、环境、安全和教育，提升民生福祉。
近年来我国也涌现一大批相关头部企业，例如中科曙光，海光信息，浪潮信息、拓维信息、紫光股份、中际旭创等，它们都在超级计算机、服务器、存储、云计算、软件开发、系统集成、信息化解决方案等各类垂直领域做出贡献，推动人工智能技术向更广泛的领域渗透，为中国的科技创新和国家发展做出了重要贡献。
此前IDC发布的最新报告指出，预计到2027年中国人工智能总投资规模将突破400亿美元，年复合增长率为25.6%，无论是软件还是服务市场，都会有相对比较高速的增长。中国正在致力于推动人工智能的进步与发展，逐步成为全球人工智能强国。
同时根据IDC所做的“人工智能应用场景洞察”数据表明，智能基础设施调配（AI Infrastructure Provisioning）是AI市场最大的应用场景。它包括基础设施服务提供商为AI系统创建和管理IT基础设施的投资，即基础设施服务提供商向用户授予对此基础设施的访问权限，为 AI 系统开发提供计算和存储所需的资源，或向最终客户提供 AI 服务。
市场规模第二大的应用场景是增强的智能客服（Augmented Customer Service Agents），它专注于通过即时查询解决问题、高效的回答和个性化定制的建议来改善客户体验。销售流程推荐和增强（Sales Process Recommendation and Augmentation）是第三个领先的应用场景，它通过人工智能驱动的算法帮助企业分析客户行为和历史数据，为销售团队提供实时见解，使他们能够做出数据驱动的决策，提高客户参与度，并更有效地完成交易。
IDC中国企业级分析师钱静表示，近年来，生成式AI热点不断，该技术正在加速产业化、垂直化。随着更多生成式AI技术应用的发展和落地，AI产业有望带来新一轮的爆发式增长。未来，生成式AI模型的复杂性和质量将不断提高，可能会与物联网和边缘计算集成，以增强数据收集和分析能力。与此同时，数据安全和隐私保护是生成式AI技术面临的核心挑战。在促进人工智能更多场景落地的同时，确保AI应用的安全性和合规性也是需要重点关注的领域。
分析报告
人工智能的发展和应用应由市场主导，但它的健康发展也离不开完备的政策框架。由于它模糊了物理现实、数字和个人的界限，衍生出了复杂的伦理、法律及安全问题。随着人工智能的逐渐普及，需要审慎管理来应对这一转变。
结合诸多问题以及政策，我们也从中分析出中国的人工智能战略应考虑五个重点：
建立完善的数据生态系统
一个完善的数据生态系统能够为人工智能应用提供可靠、高质量的数据，从而支持机器学习、数据分析、预测建模等任务。这样的系统也有助于促进数据共享与合作，推动创新和产业发展。同时，它也能够提高数据的可访问性和可持续性，使得各种利益相关方都能够从中受益，包括企业、研究机构、政府部门等。
拓宽人工智能在传统行业的应用
将人工智能技术应用于传统产业中，以提高效率、降低成本、增强创新等目的。传统行业通常指的是那些不以信息技术为核心的传统领域，如制造业、农业、医疗保健、金融服务等。
加强人工智能专业人才储备
通过加强人工智能专业人才储备，可以满足人工智能产业和应用的快速发展对人才需求的要求，推动人工智能技术的创新和应用。
确保教育培训体系与时俱进
不断更新和改进教育培训内容、方法和资源，以跟上人工智能领域的发展和变化，通过确保教育培训体系与时俱进，可以更好地培养适应人工智能产业发展需要的人才，推动人工智能技术的创新与应用。
加强法律共识
人们对人工智能技术的发展和运用达成了一致的道德和法律准则。这些共识可能涉及到如何确保人工智能系统不会伤害人类，保护个人隐私，确保算法的公平性和透明性等方面。
为此，优质企业要主动拥抱人工智能带来的深刻变革，把加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置，不断强化创新策略、应用示范和人才聚集，着力打造人工智能产业集群，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，带头抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
