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一是夯实算力基础。智能算力基础设施是数据资源的底座，人工智能技术研发与产业发展需要超大规模的算力基础设施作为支撑。从算力资源看，截至2023年，我国提供算力服务的在用机架数达到810万标准机架，算力规模列全球第二位。然而，目前各类算力提供主体在技术体系、基础架构、调用接口等方面存在差异，尚未形成全国范围内可感知和调度的标准化算力服务。应当从国家层面统筹整合资源，系统优化算力基础设施布局，加快形成全国一体化算力体系，深化人工智能研发应用。

更好保障和改善民生。要准确把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，加强运用推广，有效消除数字鸿沟，全面提升人民生活品质。要加强人工智能在社会服务中的深度应用，促进人工智能同社会治理有机结合，提高公共服务精准化、个性化、智能化水平。还要强化安全治理，从算法源头入手解决人工智能安全风险与社会伦理问题。

拓展研发与应用国际合作。人工智能是一项持续演进的颠覆性技术，对经济发展、社会进步、国际政治经济格局演变会产生重大而深远的影响，需要国际社会通力协作，共同发展和治理。要落实好全球人工智能治理倡议，加强国际交流和对话，共同促进全球人工智能健康有序安全发展。要充分发挥世界人工智能大会、全球数字经济大会等国际化专业化活动的平台作用，推动开放互信的国际治理对话与合作，加强技术交流、知识分享与资源整合，为人工智能全球治理提供中国方案，共创美好智能时代。

深化大数据、人工智能等研发应用，要以关键核心技术为主攻方向，增强原创能力和基础研究，还要坚持需求导向的科技发展路径，强化科技应用开发，形成科技创新和产业应用相互促进的良好发展局面。

新一轮科技革命的核心推动力。经过半个多世纪的演进，在高速网络、大数据、超级计算等颠覆性支撑性技术与经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出渗透性、替代性、协同性等“技术—经济”特征，成为全球科技创新的前沿，对社会结构和经济格局产生重大影响。人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，能在一定程度上替代人类的脑力，进一步激发创新活力，是推动我国科技发展突破、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

深度赋能产业高质量发展。要加快信息基础设施建设和工业互联网规模化应用，以人工智能发展大力推进新型工业化，推动传统产业智能化升级，提升研发设计、中试检验、生产制造、经营管理、市场服务等环节全方位全链条智能化水平。要深化人工智能发展和产业生态融合，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，促进技术创新、应用创新和业态创新的良性循环。

通过深入拓展应用场景，人工智能正日益融入人们的生产生活之中，形成“万物互联”的崭新形态。未来，要继续推动人工智能技术与经济社会各领域深度融合，持续提高生产效率，激发创新活力，重塑产业生态，为经济社会发展拓展更大空间。

二是加强基础研究。人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征，需注重前瞻性布局，构建开放协同的创新体系。一方面，要深入把握世界人工智能发展新趋势，加强机器学习算法、智算芯片、核心软件等关键核心技术攻关，实现脑科学与类脑智能、量子计算和人工智能领域交叉学科协同突破。另一方面，要从场景、应用着手反哺底层技术发展，培育具有国际竞争力的开源开放研发生态，促进产学研用各类主体共创共享，带动创新能力全面提升。

新一轮产业变革的重要引擎。人工智能广泛应用于经济社会各行业各领域，能够在一定程度上替代传统生产要素并提高经济社会运行相关环节和参与要素之间的协同性，重构生产、分配、交换、消费等经济活动。成熟的人工智能技术正广泛应用于医疗、金融、交通、农业等诸多行业，催生出从宏观到微观各领域的智能化新需求。当前，新一代人工智能已具备复杂分析、预测算法、人机交互、内容生成等多种能力，可以通过海量数据与多元化应用驱动数字经济发展，在创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。

培育国际合作与竞争新优势的重要抓手。目前，世界各国纷纷将发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，具有更强自主能力和内容生成能力的新一代人工智能的重要性更为凸显。面对复杂的国家安全和国际竞争形势，必须具备全球视野，抢抓新一轮人工智能发展机遇，全面增强人工智能科技创新能力，进一步夯实发展基础、塑造前沿优势。

b35:com-www:b35:com人工智能不仅可以作为一种产品或服务参与到经济系统中，而且能实现对劳动等部分传统生产要素的替代，进而重构生产函数，对经济运行产生变革性作用。加快发展新一代人工智能对我国加快建设制造强国和科技强国具有重要意义。

三是重点开发新一代人工智能。在战略层面，发挥好新型举国体制优势，加强研判、统筹谋划，聚焦大语言模型、生成式人工智能等新技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系。在组织层面，提升高质量数据要素供给能力，建立国家级大数据综合试验区，加强数据开放共享。在应用层面，围绕数据采集、数据标注，探索打造数据训练基地，研发超大规模人工智能模型，积极探索通用人工智能发展新路径。

四是推动产业化商业化应用。围绕经济社会发展需求，充分发挥我国海量数据和巨大市场应用的规模优势，将技术和产业有机结合起来。要坚持需求导向、市场倒逼的科技发展路径，强化企业在人工智能创新活动、技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，促进技术成果商业化应用。还要培养更多富有创新精神的高素质人才和应用型人才，协同推进校企合作、产学研贯通。