近日，伴随着“AI泡沫”担忧加剧，美国科技股持续遭到猛烈抛售。在此背景下，一位华尔街分析师最新喊话， 中国的人工智能股票值得一看 。 管理着6.6万亿美元资产的瑞银全球财富管理（UBS Global Wealth Management）的美洲区资产配置主管Jason Draho日前表示， 中国科技板块提供了一种颇有吸引力的方式来平衡美国科技股持仓 ——眼下美国科技股估值过高，投资者对此疑虑正逐渐升温。 Draho指出， 虽然看起来中美科技板块可能会走势同步，但实际上二者相关性较低 。 其中一个潜在原因是双方存在竞争关系。例如，今年早些时候深度求索（DeepSeek）聊天机器人的发布，就导致美国科技股暴跌。 “如果中国科技或人工智能模型最终领先于美国，这只是一个假设，如果它们的表现突出，就能起到多元化配置的作用。”Draho在接受采访时表示。 “两者背后的驱动因素不同，既有国内政策因素，也有技术本身的差异，”他进一步解释道，“因此，它们不仅可能跑赢各自所在的市场，走势也可能在一定程度上相互独立。” 也有观点认为， 中国科技股之所以具有吸引力，是因为其估值相对美国科技股更低 。 “许多中国大型科技公司的估值仅为美国科技股的三分之一至一半，却推出了足以与美国 AI 产品抗衡的竞品，”锐联财智（Rayliant Global Advisors）创始人Jason Hsu表示。 但Draho表示，尽管中国科技股的绝对估值低于美国科技股，但相对于其自身历史水平有所提升。他指出，中国股市当前的预期市盈率为14倍，而一年前约为11倍。 尽管如此， 基于基本面因素，Draho仍看好中国科技股，并将其作为对冲美国科技股风险的良好手段 。 投资中国科技股的基金包括景顺中国科技ETF（CQQQ）和安硕MSCI中国科技UCITS ETF USD (Acc)（CTEC）。今年迄今为止，景顺中国科技ETF的回报率高达38%，超过了纳斯达克100指数19%的涨幅。 多家外资投行看好中国股市 值得注意的是， 这是瑞银策略师本周第二次唱多中国股市 。瑞银投资银行中国股票策略研究主管王宗豪日前在2026年展望报告中指出，预计中国股市将迎来又一个丰年，因包括创新领域发展等许多有利的驱动因素将继续支撑市场。MSCI中国指数明年末目标位为100，较当前有14%的上涨空间。 尽管全球科技股眼下正遭遇回调，但中国股市却迎来多家外资投行唱多。 除瑞银外，过去几天，摩根士丹利、摩根大通也发表了对中国股市的看涨观点。 摩根士丹利上周末预测，中国股市2026年有望进一步上涨，延续今年的强劲涨势。而摩根大通分析师日前表示，中国科技股从低谷中复苏的势头仍处于早期阶段。中国是亚洲资本市场最大的驱动力，未来增长空间巨大，主要来自科技公司和港股。

工业和信息化部党组书记、部长李乐成在《党建》杂志发表署名文章《加快推进人工智能赋能新型工业化》。 文章指出，“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”工信部深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能发展的重要指示批示精神，坚定不移贯彻落实党中央、国务院决策部署，牢牢把握人工智能赋能新型工业化的重大机遇，体系化推进人工智能产业创新和赋能应用，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。 文章指出，深入实施“人工智能＋制造”。制造业是立国之本、强国之基，是人工智能应用的主战场。完善政策体系，研究出台“人工智能＋制造”专项行动实施意见，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务，发布实施制造业企业人工智能应用指南。加快重点行业智能化转型，制定制造业重点行业智能化转型指引，常态化开展赋能“深度行”活动，搭建线上线下供需对接平台，加快行业标杆解决方案和经验推广应用。推动制造业全流程智能化升级，推进人工智能技术深度嵌入生产制造核心环节，拓展智能辅助设计、虚拟仿真、故障预警等应用场景，全方位变革创新范式、生产方式和管理模式。加速智能产品装备迭代创新，推进AI手机、AI电脑等消费终端换代，加快人形机器人、脑机接口等新一代智能终端研发与应用，推动大模型与智能网联新能源汽车、数控机床等深度融合。加快智能体设计、开发、测试和部署，探索多智能体协同生态。 以下为原文： 加快推进人工智能赋能新型工业化 李乐成 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，为发展新质生产力蓄势赋能。习近平总书记高度重视人工智能发展，明确指出：“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”党的二十届四中全会对“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”作出战略部署。工业和信息化部深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能发展的重要指示批示精神，坚定不移贯彻落实党中央、国务院决策部署，牢牢把握人工智能赋能新型工业化的重大机遇，体系化推进人工智能产业创新和赋能应用，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。 一、学深悟透习近平总书记关于人工智能发展的重要论述 党的十八大以来，习近平总书记高瞻远瞩、审时度势，就人工智能发展作出一系列重要指示批示，为推进人工智能产业发展和赋能新型工业化指明了前进方向、提供了根本遵循。我们要深刻学习领会，坚决抓好贯彻落实。 深刻领会人工智能赋能新型工业化的重大意义。习近平总书记指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”，“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。党的二十届四中全会提出，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，坚持智能化、绿色化、融合化方向，构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系。60多年来，人工智能历经数轮起落，均兴于技术突破，衰于“脱实向虚”，本轮大模型引领的人工智能浪潮方兴未艾，能否和实体经济深度融合，特别是和制造业融合，是成败的关键。 全面把握人工智能赋能新型工业化的重点任务。习近平总书记强调，“要持续加强基础研究，集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术”，要“推进人工智能技术产业化”，要“构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道”。党的二十届四中全会提出，全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点，不断催生新质生产力。当前，我国人工智能处于机遇与挑战并存的关口期，必须坚持问题导向、系统谋划，持续完善顶层设计，夯实技术底座，凝练场景需求，拓展赋能应用，壮大产业生态，充分发挥人工智能技术“倍增”效应，推动人工智能高质量发展和高水平赋能。 准确理解人工智能赋能新型工业化的主要路径。习近平总书记强调，“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合”，要“紧紧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规模优势，坚持需求导向、市场倒逼的科技发展路径，积极培育人工智能创新产品和服务”，“要正视差距、加倍努力，全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用，完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权”。推进人工智能赋能新型工业化，必须坚持创新引领、应用牵引，深化人工智能技术创新和融合应用；坚持统筹发展和安全，完善人工智能治理机制，筑牢安全防线，以“产业强”促进“治理强”、以“治理强”保障“产业强”。 二、推进人工智能赋能新型工业化落地见效 党的十八大以来，在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，在社会各界的共同努力下，我国人工智能产业蓬勃发展，整体实力居全球第一梯队。据中国信息通信研究院测算，2024年我国人工智能核心产业规模超9000亿元，人工智能企业数量超5000家，国家级人工智能专精特新“小巨人”企业超400家，人工智能赋能新型工业化走深向实。 产业基础日趋坚实。算力底座日益夯实，国内企业发布多款人工智能芯片产品，“中国芯”在架构创新、生态重构等方面实现阶段性突破。算力基础设施规模和水平不断提升，多地建成单体万卡规模智算集群。算法模型百花齐放，一批竞争力强的通用大模型持续涌现，DeepSeek、通义千问等国产大模型引领全球开源创新生态。数据资源不断丰富，截至今年6月，我国建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB（1PB=1024TB），覆盖钢铁、石化、煤炭等重点行业。企业数据治理能力持续提升，截至今年9月，累计8000余家企业通过数据管理能力国家标准（DCMM）认证。 赋能应用成效显现。重点行业智能化水平提升，中国宝武、中铝集团、国家电网、中国联通等推出钢铁、有色金属、电力、通信等行业专用模型，加速传统产业“智”变升级。比如，在能源行业，企业利用视觉大模型进行智能分析和辅助验证，将钻孔卸压的施工监管流程从3天缩短到10分钟。重点环节智能化转型提速，人工智能在研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全环节加速落地应用，正重塑制造业基因。智能产品装备加速发展，国内厂商研制的AI手机、AI电脑、AI眼镜等消费终端产品超百款；人形机器人正从“舞台上动起来”“赛场上跑起来”向“家庭里用起来”“工厂里干起来”进化。 产业生态持续优化。标准体系加快完善，《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》印发实施，2025年累计推进近200项标准研制，有效发挥标准的基础性、引领性、支撑性作用。资金人才持续汇聚，600亿元规模的国家人工智能产业投资基金正式运营，有效汇聚资金“活水”。联合国工业发展组织发布的《全球人工智能人才榜TOP100》中，55位中国科学家入选。国际合作扎实推进，世界人工智能大会搭建国际交流合作平台，中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等成立运营，我国人工智能产业国际影响力持续提升。 三、奋力谱写人工智能赋能新型工业化新篇章 工业和信息化部将坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，统筹发展和安全，坚持系统谋划，坚定信心、压实责任、奋勇前行，牢牢把握智能化与工业化交汇融合的历史机遇，锚定实现新型工业化这一战略目标，推动人工智能创新与制造业应用“双向赋能”，一端抓技术供给，促进“智能产业化”；一端抓赋能应用，加快“产业智能化”；整体壮大产业生态，推动人工智能产业高质量发展，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化。 加快关键核心技术突破。人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须厚植“根技术”，夯实算力、算法、数据等基础底座。强化算力供给，统筹用好现有支持渠道，加快突破高端芯片、高速互联等技术，推动构建智能芯片软硬协同发展生态。建设算力互联互通平台，强化算力协同调度。攻坚算法模型，加强语言、视觉、多模态等底层算法研究，突破类脑智能、世界模型等前沿技术。发展工业细分领域大模型，鼓励大小模型协同创新。打造大模型公共服务平台，提供高水平模型及配套工具服务。推动“模数共振”，引导人工智能模型与高质量数据集协同创新、深度融合，建立“数据共享、模型优化、应用孵化、安全保障”一体化机制。 深入实施“人工智能＋制造”。制造业是立国之本、强国之基，是人工智能应用的主战场。完善政策体系，研究出台“人工智能＋制造”专项行动实施意见，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务，发布实施制造业企业人工智能应用指南。加快重点行业智能化转型，制定制造业重点行业智能化转型指引，常态化开展赋能“深度行”活动，搭建线上线下供需对接平台，加快行业标杆解决方案和经验推广应用。推动制造业全流程智能化升级，推进人工智能技术深度嵌入生产制造核心环节，拓展智能辅助设计、虚拟仿真、故障预警等应用场景，全方位变革创新范式、生产方式和管理模式。加速智能产品装备迭代创新，推进AI手机、AI电脑等消费终端换代，加快人形机器人、脑机接口等新一代智能终端研发与应用，推动大模型与智能网联新能源汽车、数控机床等深度融合。加快智能体设计、开发、测试和部署，探索多智能体协同生态。 着力培育人工智能优势企业。企业是经济运行的基本细胞，是推动人工智能发展和赋能应用的主力军。培育生态主导型企业，支持龙头企业加大人工智能领域创新投入，承担重大科技任务，培育一批具有全球影响力的生态主导型企业。支持中小企业梯次发展，加大对中小企业算力、数据、场景等支持力度，培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业。壮大赋能应用服务商，鼓励企业集聚工具、技术、平台等资源，培育优质服务商，贯通技术供给和场景需求，打造标准化的行业赋能解决方案，提供模型调优、数据治理、安全保障等服务。 优化产业发展环境。良好生态是人工智能产业健康有序发展的土壤，将进一步激发创新活力和赋能动力。强化标准引领，发挥人工智能标准化技术委员会作用，加快制定行业急需标准，分级分类推动重点标准研制。深入开展“人工智能标准行”活动，强化标准宣传贯彻。完善开源生态，健全人工智能开源机制，加快建设高水平人工智能开源社区，打造开放共享的开源生态。加大资金支持，发挥国家人工智能产业投资基金作用，引导社会资本投早、投小、投长期、投硬科技。引导产业集聚，高质量建设人工智能领域国家制造业创新中心，提升关键共性技术供给能力。指导国家人工智能创新应用先导区汇聚优质企业，打造行业特色优势明显的创新应用高地。发挥国家高新区、国家先进制造业集群优势，支持人工智能产业集聚创新和协同发展。 强化安全治理保障。人工智能发展带来前所未有的机遇，也带来前所未有的风险挑战，要坚持发展和安全并重，坚决筑牢人工智能赋能新型工业化的安全底座。提升技术保障能力，强化深度合成鉴伪、算法安全防护、训练数据保护等关键技术攻关及应用，提升安全风险防范和应对水平。推进人工智能安全风险监测，加强安全测试评估和服务供给，探索研究分级分类安全监管方式。强化科技伦理治理，完善法律法规，加强行业自律，提升企业人工智能伦理风险防范能力，引导产业健康发展。 深化国际交流合作。人工智能应该是造福人类的国际公共产品，要拓展人工智能全球治理合作，推动人工智能向善发展。高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心，打造人工智能全球治理“金砖方案”。支持办好世界人工智能大会，搭建具有国际影响力的交流合作平台。用好金砖、G20等多双边机制，引导企业开拓海外市场，支持技术、金融、人才等创新要素跨国流动。积极参与国际标准化工作，在人工智能技术规范、规则制定等方面持续贡献中国智慧。 （作者系工业和信息化部党组书记、部长）

在人工智能需求强劲的背景下，老牌科技巨头甲骨文（Oracle）周三暴涨近36%，引来全球投资者瞩目。而现在的关键问题是，这波涨势究竟是“昙花一现”，还是说甲骨文将就此“一骑绝尘”？ 华尔街给出的答案似乎是后者： 分析师们纷纷上调目标价，并预计甲骨文创纪录的涨势才刚刚开始。 此前一天，甲骨文发布公告称，其未完成履约义务（RPO）金额为4550亿美元，较去年同期增长359%。公司还声称有更多的“数十亿美元大单”在谈，很快就能把这个数字推过5000亿美元。作为对比，今年5月底，公司报告的RPO仅为1380亿美元。 消息传出后，甲骨文股价创下历史新高，同时迎来1992年以来的最佳单日表现。此次上涨使甲骨文市值增加2440亿美元，目前总市值已达9222亿美元。 德意志银行（Deutsche Bank）分析师评论称，这是“真正出色的业绩”，“突显了其作为人工智能基础设施领导者的地位”。 该行重申了对甲骨文股票的“买入”评级，并将目标股价从240美元上调至335美元，而如果该股能够维持周三的部分涨势，可能很快就会突破这一水平。 “在我们追踪甲骨文及整个软件行业近20年的历程中，很少有季度业绩能像2026财年第一季度这样，在业绩修正幅度和发展前景清晰度两方面都如此亮眼的。”分析师们指出。 其他分析师也对此表现出惊叹与震惊。 投行D.A. Davidso的分析师吉尔·卢里亚在一档节目中称这一业绩“绝对惊人”。富国银行分析师则表示，这是对人工智能相关业务前景的“重大印证”。 还有分析师更为乐观： 杰富瑞（Jefferies）将甲骨文目标股价从270美元上调至360美元。美国银行（Bank of America）也将目标价上调至368美元， 并称甲骨文“出色的未完成订单量”巩固了其“人工智能关键赋能者” 的地位。他们在周三的报告中将甲骨文股票评级从 “中性”上调至“买入”。 美银分析师写道：“尽管人工智能工作负载的盈利能力仍是核心争议点，但显而易见的是，在规模庞大且增长迅速的人工智能基础设施市场中，甲骨文正不断抢占份额。” 花旗（Citi）更是将该股目标价上调至410美元的华尔街新高。 该行分析师表示，甲骨文“取得了软件行业有史以来最强劲的季度签约记录之一”，他们现在将甲骨文视为“独一无二的大型AI赢家”。 他们补充说，他们将密切关注甲骨文下个月在AI活动上的更多细节。甲骨文联合创始人兼首席技术官拉里·埃里森表示，甲骨文计划在活动上推出一项新的AI服务。

当地时间周二，德国汽车制造商大众汽车表示，公司将在2030年前向人工智能(AI)领域投入高达10亿欧元(约合12亿美元)的资金，并将这项技术全面融入业务各个环节，以期撬动数十亿欧元的成本节约。 这一消息发布于慕尼黑国际车展首日，作为欧洲最大车展，今年欧洲车企正积极推出电动车型和技术升级，以应对来自外国车企的激烈竞争。 大众表示，相关投资将用于人工智能支持的汽车研发、工业应用，以及高性能IT基础设施的扩建。大众汽车预计，到2035年人工智能技术的运用将为其创造高达40亿欧元的效率提升与成本优化效益。 大众集团首席信息官Hauke Stars直言：“对我们而言，人工智能是提升速度、质量和竞争力的关键——贯穿整个价值链，从研发到生产。” 就在上周日，大众提前“剧透”全新入门级纯电SUV概念车ID. CROSS，定位为买得起的电动车，被视为其在中国与德国两大核心市场发展的关键布局。目前，大众正在中德两地同步推进车型矩阵重塑与成本削减，德国本土工厂已开启深度瘦身计划。 大众指出，人工智能将显著加快新车型和新技术的开发进程。这一举措凸显了大众试图借助新兴技术，不仅推动电动化战略，还要在全球市场格局转变与竞争加剧的背景下，稳固其行业地位。 此前一天，大众汽车首席执行官Oliver Blume表示：“大众在过去几年里一直努力改进软件、优化电池方案。新发布车型将率先引入我们自研的Unified Cell电池技术。” 他补充道：“我们具备竞争力，目前在欧洲电动出行市场，我们的市占率已达28%，稳居第一。这一系列新车将进一步扩大我们的市场份额。” Blume透露，ID. Cross的起售价大约为2.5万欧元，直接杀入中欧系品牌最薄利的“红海区间”。 在谈及中国电动车的强劲竞争时，Blume表示欢迎挑战。“竞争对我来说是积极的，就像体育比赛：对手越强，自己就必须更好。这正是我们过去几年所做的努力——不断提升自我。” 当前，欧洲汽车行业正面临多重挑战：生产成本攀升、美国加征关税，以及供应链中断与监管压力。 Blume对近期美欧达成的贸易突破表示欢迎，双方协议预计将把美国对欧洲汽车的进口关税从27.5%降至15%。不过，Blume认为，即便新关税水平依然是企业的负担。他强调，大众仍将继续在美国市场保持大规模投资。

国家发展改革委、国家能源局发布关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见，到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台，制定完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，能源领域智能化成效初显。 国家发展改革委 国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委、能源局，有关中央企业，有关行业协会： 为深入贯彻党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署，落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）有关工作要求，抢抓人工智能发展重大战略机遇，突出应用导向，加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全，现提出如下意见。 一、总体要求 坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神，全面贯彻习近平总书记关于推动人工智能与实体经济深度融合、培育壮大智能产业的重要指示精神，以拓展人工智能与能源领域深度融合应用场景为重要依托，以提升能源领域人工智能创新应用技术水平为主攻方向，以推进智能算力与电力协同发展为必要支撑，以健全能源智能化发展的创新体系为关键保障，着力提升能源系统安全可靠与灵活高效运行能力，保障能源安全稳定供应和绿色低碳转型，加快培育新质生产力，为新型能源体系建设提供有力支撑。 到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台，制定完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，能源领域智能化成效初显。 到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善，建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效，能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破，具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地，建成更加完善的政策体系，持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新，为能源高质量发展奠定坚实基础。 二、加快能源应用场景赋能 （一）人工智能+电网。围绕新型电力系统下的电网安全、新能源消纳、运行效率等要求，开展电力供需预测、电网智能诊断分析、规划方案智能生成等电网规划设计应用，加强电网工程智慧建设管理；推进电网多尺度智能仿真分析，探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制方面的应用，提升电力系统源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平；稳步提高输变电等关键装备研制智能化水平；推动电力设备故障预测性维护，打造具备自主感知、决策、执行能力的电力设备健康管理智能体，提升设备精益化管理水平；推动营配调智能一体化应用，构建电网运营服务智能支撑体系，提升电力客户全过程智能服务水平；促进人工智能技术融入电力应急体系和能力建设，提升电力系统防灾减灾救灾智能化水平。 专栏1 人工智能+电网典型应用场景 电网智能规划设计与生产建设。构建电力供需智能预测、电网运行智能诊断分析、电网规划智能辅助决策、输变电设施智能设计等应用，应用人工智能技术开展规划设计和技术经济分析，推动电网规划设计作业模式向智能化转变。聚焦建设阶段的作业感知与业务监测，构建电网建设的人工智能违章识别、进度仿真、在线监测、管控指标实时分析、作业流程智能管理等应用，促进电网工程建造智能升级。 电网调度运行。在全国统一电力市场建设背景下，构建新能源功率预测、负荷预测、离线仿真分析、在线安全分析、极端应急处置、调度辅助决策、市场出清运筹优化、电力市场智慧决策等方面的智能化应用，持续完善新一代智能调控技术支持体系，支撑新型电力系统安全稳定运行。 电力设备状态评价与智能运维。构建设备状态智能感知与预警、设备故障智能定位与诊断、设备状态检修智能决策、设备灾害风险智能预测、检修工作票智能生成等应用，提升设备精益化管理水平。 配电网智能运行管理。构建配电网实时感知、风险分析、智能决策等技术应用，全面提升配电网智慧控制能力和供电可靠性，加强配电网层面源网荷储协同调控。 电力应急抢修。构建电力系统灾害风险智能预警、损毁情况智能分析、应急方案智能决策等辅助决策系统，推进电力应急抢修技术装备智能化应用，提升电力系统防灾减灾救灾能力。 （二）人工智能+能源新业态。围绕能源保供和绿色低碳转型需求，推进人工智能技术在虚拟电厂（含负荷聚合商）、分布式储能、电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用，提升负荷侧群控优化和动态响应能力；加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用，推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优。强化人工智能技术赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理，提升多能互补综合能源系统电、热、冷、气联供的综合能效和降碳水平。推动人工智能在零碳园区、智能微电网、算电协同中的应用，提升源网荷储一体化智能运行水平，促进新能源就地消纳。 专栏2 人工智能+能源新业态典型应用场景 虚拟电厂精准控制与智能运营。虚拟电厂运营商平台根据电网调节指令、市场信息，结合资源特性的动态变化，进行控制策略的智能优化和控制指令的智能生成，实现大规模灵活性资源聚合优化调控、实现虚拟电厂参与电力市场的智慧交易决策。 绿氢生产工艺智能寻优。融合风光功率波动预测、储氢罐容量、电解槽温度、催化剂状态等多维数据，基于人工智能算法，智能驱动电解槽电流密度动态寻优，构建电解制氢-储氢-用氢全链条智能调控系统，实现可再生能源功率波动与电解装置柔性负荷的毫秒级匹配。 园区智能降碳。基于光伏、储能等设备运行数据，园区智能降碳协同控制系统实时动态优化能源调度策略，结合电价与碳排放因子自动调节空调温度、充电桩功率及设备启停时序，通过增强现实可视化界面和语音助手向用户推送个性化节能建议，形成“碳-能-费”智能协同模式。 新型储能智能化运行。针对新型储能动态适配电力系统调度、广域协同互动、弱电网支撑、电池装备安全监测、设备本体评估与运维，通过人工智能技术，提升面向弱电网的多类型储能协调控制能力，构建新能源与配建新型储能广域协同优化控制、储能电站智能评估、智慧运维决策支持、全生命周期安全等应用体系，提升系统友好型新能源电站的电力供应保障能力。 智能营销服务。针对油、气、电等直接面向客户服务场景，构建座席业务受理智能辅助、智能客户服务、供电方案智能生成、综合用能方案智能生成、运维工单智能派发、用户用能异常诊断等智能化应用，打造交互式、伴随式的客服新模式，提升客户全过程智能化服务水平。 （三）人工智能+新能源。针对新能源出力波动性与间歇性的问题，加快在高精度功率预测、电力市场、场站智慧运营、新能源规划、项目后评价等方向的人工智能应用，持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新，推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型在更小尺度、更高精准度方向发展，支撑广域新能源资源协同优化，促进偏远地区新能源场站智能运维发展，打造“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化新能源智能生产模式，全力支撑新能源稳定供给。 专栏3 人工智能+新能源典型应用场景 气象预报与新能源功率精准预测。构建以多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系，建立气象-功率非线性关系精准挖掘与解析的多场景多周期算法大模型，实现新能源功率精准预测。 偏远地区场站智能运维。利用大模型、声纹检测、遥感、机器人、智能穿戴设备等技术装备，实时监测周边环境及设备运行状态，实现无人机、无人车、无人船、智能控制等多系统智能联动，提升设备巡检效率，提高场站的综合运营效率。 新能源规划设计。综合考虑发电效率、投资回报率等因素，构建智能化推荐引擎，提供最优机型匹配方案。融合大模型与设计软件，快速生成多版本设计方案并评估关键参数，提升设计效率与质量。 智慧工地建设。推动人工智能技术深度融入工程建设方案选择、人员管理、风险预警、工期管控等电力建设工程管理全流程，研发无人机巡检系统、风险自动研判预警系统等，实时捕捉施工人员违章行为，构建贯穿施工全过程的“智慧工地”管理平台，助力提升电力建设工程安全质量总体水平。 （四）人工智能+水电。聚焦高海拔高寒地区水电工程智能化建设与流域水电站群智慧调度运营，推进人工智能技术在水电工程建设中的应用，提升水电工程智能化设计施工管理水平；推进人工智能技术与传统水文模型、气象模型、大规模水库调度技术融合，提升气象、水文双向耦合预测精度，开展调度决策优化智能应用建设；推动知识图谱、大模型、智能体等技术融入新一代水电智慧运营大脑，在水电站智慧运维与精益检修、智能大坝态势感知与智慧管理等重点领域形成智能化解决方案。 专栏4 人工智能+水电典型应用场景 智能水电工程建设。基于多源遥感数据融合和智能机器人等人工智能技术，建立水电工程地质智能化勘测设计体系，实现机组设备数字化智能化安装调试，提升水电工程智能化施工管理水平。 气象水文联合预测。基于流域气象水文双向耦合预测大模型，构建洪旱极端事件风险量化工具，充分融合气象知识、水文知识和流域地理信息，提升气象水文预报精度和预见期。 流域综合调度。基于流域站群联合智慧优化调度、风险控制和模拟仿真等关键技术，建设精准调度决策优化智能应用，实现对水资源调度方案执行情况的实时监测、分析和评估，在时间和空间上对水资源分配进行优化，提高水能利用率，增加发电效益。 设备智能运检。基于物理场、声学、视觉、智能传感器等多源数据以及知识图谱、大模型等技术，推动水电关键设备实现状态全息监测、全生命周期健康管理、智能运维和状态检修等业务领域全流程智能化升级，实现运维知识结构化管理与基于大模型-智能体的智能辅助决策系统。 大坝高质量运行。构建大坝典型病害特征数据库与知识图谱，结合大坝智能感知-融合-诊断-防控理论方法，实现多元驱动的大坝安全状态早期识别-自诊断-自适应预警-智能馈控，确保水电站大坝运行安全，支撑水库大坝高质量运行管理。 （五）人工智能+火电。围绕火电清洁降碳、安全可靠、高效调节、智能运行的发展方向，在燃料管控、生产运行优化与智能控制、设备全生命周期管理等业务场景，协同开展人工智能赋能及技术创新。加快火电数字化设计建造和智能化升级，推动火电运行控制系统智能化发展和应用，提升火电关键装备全生命周期智能监测及健康管理能力，助力火电支撑保障能力进一步提升。 专栏5 人工智能+火电典型应用场景 燃料智能管控。基于燃料市场价格波动、库存量、耗煤量以及煤堆三维结构、煤质分析等多维度多类型数据，采用先进传感、图像识别、规则理解以及智能体等技术，实现燃料数量、质量等智能检测和智能管控。 生产运行优化。基于大模型和生产运营相关系统数据，实现生产运营过程中燃料掺配、运行优化、智能灵活调峰、安全智能管控等核心业务场景智能化升级，提升生产运营的智能化水平和效率。 设备全生命周期管理。基于大模型和机器人等人工智能技术，通过对汽轮机（含燃气轮机）、发电机、锅炉受热面等关键设备多类型数据进行实时状态监测，实现设备状态全景监测、健康量化评估、隐患识别与故障预警、剩余寿命预测、运行方案调整、异常分析判断和隐患闭环管理。 智能技术监督及评价。依托锅炉、汽轮机（含燃气轮机）、发电机等关键设备的海量运行数据与火电技术监督工作相关资料，基于火电大模型多模态分析能力，深度融合火电特色场景，提升技术监督的智能化和人员专业能力。 （六）人工智能+核电。围绕核电安全发展，构建核电安全预警、电站运行事件智能溯源分析、应急响应的智能辅助支持系统，开展核工业特种运维机器人技术攻关，持续推动核电系统的自动启停等技术升级演进，探索人工智能技术助力离子体预测控制、可控核聚变等技术路径，推动核电行业向数据驱动、模型牵引、智能管控的新模式稳步转型。 专栏6 人工智能+核电典型应用场景 核电智能安全管控。借助数据治理及人工智能技术，聚焦运行事件溯源、技术规格书及运行参数边界条件，智能识别人员、设备、环境的不安全状态，推进安全预警、智能应急响应等场景技术攻关与应用。 核电智能运维。利用各阶段的构筑物、系统及设备/部件的数据，建立数据驱动的核电厂模型，推动核电人工智能小模型及专业大模型研发，推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用，提升机组性能智能诊断和优化能力，提升关键设备、系统及机组的一键启停等能力，拓展高放射性、水下及密闭空间等高危场景机器人作业的范围与深度。 可控核聚变智能控制。结合可控核聚变装置多物理场耦合特征，基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究，研发等离子体的位形实时预测-磁约束参数自适应调控智能模型，实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制。 （七）人工智能+煤炭。聚焦地质勘探、煤矿采掘（剥）、煤炭洗选、生产调度、安全管控、设备管理等典型场景，稳定获取复杂地质、多工况以及多时空协同条件下的各种工况数据，融合应用智能模型，实现生产过程智能控制与自主决策，助力少人无人化作业常态化运行，稳步推进减人、增安、提效，进一步夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用。 专栏7 人工智能+煤炭典型应用场景 煤矿地质勘探数智赋能。基于煤矿专业大模型，融合地面高精度勘探与井下动态智能探测的新技术，构建复杂地质条件下的煤矿地质数据库，实现矿井地质信息的全过程动态协同管理和预警，保障矿井高效、快速、绿色、智能生产。 井工煤矿采掘工艺优化与智能控制。通过多模态感知、大小模型融合、设备群协同控制和工艺动态优化，挖掘煤岩特征信息，驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割、自主决策与协同控制，实现采煤工作面生产系统自主运行、掘进工作面探-掘-支-锚-运高效协同以及少人无人化常态化作业，大幅提升采掘效率和安全水平。 露天煤矿自主采装与运输无人化。推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业的融合，应用人工智能技术快速解析采剥进度，实现采-运-排生产系统内挖掘机、排土推土机以及其他辅助作业设备常态化远控或自主作业，以及矿用卡车无人驾驶规模化运行，提升穿爆智能化程度和精准度，大幅减少坑下作业人员数量，提升露天煤矿生产效率与安全水平。 煤炭质量快速检测与智能洗选。采集与构建煤质特征数据库，实时动态预测煤炭灰分、硫分、挥发分、水分及元素含量等关键指标，实现煤质特征智能识别，大幅提高煤质在线检测精度，实时反馈煤质在线检测数据，优化调节选煤生产工艺参数，提高煤炭产品质量合格率和稳定率。开发煤炭洗选专业模型，建立工业数字孪生体，实现煤炭洗选全过程的信息动态监测、趋势预测及协同管理。 煤矿重大设备状态监测和智能运维。建立重大设备实时运行状态和润滑、温震等检测数据融合大模型，实现故障诊断和智能预警，推动煤矿设备预防性检修，大幅降低故障影响生产时间，有效降低维护成本。 （八）人工智能+油气。聚焦跨专业协同研究、现场作业操控、生产运行管控等方向，推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化、钻井压裂等作业参数智能调整、炼化装置智能运行、管网运行实时仿真，加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用，推动生产现场等全过程智能联动与自动优化，推动油气产业链智能化升级建设。 专栏8 人工智能+油气典型应用场景 油气勘探智能赋能。提升面向地震、测井、岩心露头等勘探专业领域的软件智能化水平，构建面向地震测井处理解释的专业大模型，打造面向有利地质目标综合评价的智能应用系统，实现可控震源智能辅助驾驶、地震检波器埋置等机器人示范应用。 油气藏开发与生产智能管控。研发油气开发数据与知识智能化技术、智能开发优化软件和专业大模型，打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台，构建面向智慧油气田开发生产管控的新模式。 海洋油气生产环境预测维护。聚焦海洋油气生产过程环境保护和重大风险防范、治理等需求，通过生产环境智能监测与异常预警、固废处理智能管控、溢油智能识别与应急预测等手段，形成覆盖油气田全域生态环境状况的风险预知、态势感知、事故早知和认知决策一体化能力。 工程技术智能优化。推进地面工程智能设计、钻井参数智能优化、录井实时智能判层、储层改造及智能故障诊断与风险评估，实现井控机器人示范应用，保障复杂地质环境下施工安全高效。 管网仿真及智能调控。推进市场洞察预测、管网实时仿真及动态优化、高效智能站库运行、空天地一体线路管理及关键设备监测预警，实现“黑屏”智能调控，提升油气管网安全生产、油气保供与公平服务能力。 炼厂生产营运一体化优化。面向全流程计划优化、安全生产智能识别、设备预防性维修等环节，攻关新材料研发科学计算大模型，通过大小模型协同、混合建模等技术手段，减少工艺波动，降低安全事故发生概率，提升生产运营智能化水平。 三、加大关键技术供给 聚焦能源领域数据孤岛化、算力碎片化、算法黑盒化、算力高耗能等技术瓶颈，推动开展适用能源领域的数据、算力、算法等共性关键技术攻关。 （一）夯实数据基础。针对能源领域高质量数据集构建和数据安全需求，推动数据智能标注、智能增强、数据合成等技术应用，推进能源数据分类分级技术、隐私计算技术以及智能数据动态加密和跨域可信溯源等技术研发，优化数据分享机制，加快形成能源领域高质量数据集，确保能源数据全流程安全可靠。 （二）强化算力支撑。针对能源领域租建结合模式下的多元异构算力融合利用需求，开展多元异构算力统一调度、任务智能编排、存算网一体化融合、算力池化等关键技术攻关，提升智算服务水平。持续开展能源算力需求监测，统筹规划算力、电力和通信网络资源，构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制，不断提高算力中心绿电比例。 （三）提升模型基础能力。针对能源领域对于模型安全性和可解释性的需求，推动模型算法、应用系统等安全能力建设，加大多智能体协同、可解释性、模型轻量化推理等技术的研究，持续深化机器视觉、多模态、时序预测等人工智能关键技术在能源领域的应用研究，推动人工智能与能源领域软件深度融合。针对人工智能计算耗能问题，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈，研究柔性直流供电、模块化小型堆等能源供给技术，鼓励数据中心液冷技术、废热回收、备电集约化等高效能源综合利用技术的应用。 四、保障措施 （一）强化组织实施。各地方能源主管部门和相关中央企业要根据意见要求，建立健全工作机制，统筹衔接好相关规划，结合实际加快推动本地区、本单位“人工智能+”能源的发展，做好各项要素保障，探索构建安全治理体系，形成上下联动、层层落实、安全发展的工作格局，加快推进人工智能在能源领域融合应用的技术研发、示范试验、推广应用等工作。 （二）推动协同创新。围绕能源领域人工智能融合创新应用关键共性技术和配套专用技术，推动建设一批行业研发创新平台。鼓励企业牵头联合科研机构、高校、社会服务机构等单位，建设以技术创新融合应用为目标的跨领域、跨学科的“人工智能+”能源创新联盟，深化产学研用合作，构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。 （三）加强标准规范建设。在深入总结应用示范实践的基础上，加快编制能源数据治理、多元异构算力融合、典型场景设计等一批技术标准规范，推动能源领域人工智能标准体系建设，探索建立人工智能应用评估指标体系和行业级人工智能应用标准测试平台，提升能源领域人工智能技术安全应用水平。鼓励能源企业主导制定国际标准，以技术标准“走出去”带动人工智能技术和产品在海外能源市场推广应用。 （四）开展试点示范。组织开展能源领域人工智能应用试点示范，遴选一批可复制、易推广的场景和企业标杆应用。鼓励开展能源和交通融合、油气和新能源融合等跨领域、跨行业典型场景示范。能源领域人工智能应用相关技术装备优先纳入能源领域首台（套）重大技术装备支持范围。支持具备条件的地区和企业，因地制宜开展能源领域各类人工智能应用试点示范，在技术创新、商业模式、发展业态、体制机制等方面深入探索、先行先试。 （五）加大支持力度。充分发挥中央财政资金带动作用，依托能源领域、人工智能领域国家科技重大专项和重点研发计划等科技专项，有序推动能源领域人工智能技术应用创新。发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用，引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用。 （六）完善人才培育生态。鼓励能源企业与高等院校、科研院所共建“人工智能+”能源人才培养基地，以行业需求为导向设计跨学科课程体系，重点培养具备能源系统知识、人工智能算法应用能力的复合型人才，通过产教协同增加复合型人才供给。 国家发展改革委 国家能源局 2025年9月4日 国家能源局科技司相关负责同志就《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》答记者问 近日，国家发展改革委、国家能源局印发了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）。国家能源局科技司相关负责同志就《实施意见》接受采访，回答了记者提问。 问：《实施意见》出台的背景是什么？ 答：党中央、国务院高度重视人工智能发展，近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。能源是创新创业高度活跃的领域，具有数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富等比较优势，应走在人工智能应用前列。特别是能源央企积极布局，围绕资源勘探、生产运维、安全监测等环节，已经成功研发应用了电力、油气、煤炭等多个具有行业代表性的专业大模型。总的看，我国能源领域已形成了场景覆盖广泛的人工智能发展格局。 与此同时，相比于能源行业的高安全性与强专业性，以及对决策容错率和知识体系完备性的严苛要求，人工智能技术在能源领域应用仍然存在着技术可靠性不足、数据基础较为薄弱、电算供需逆向分布等不容忽视的问题与挑战。大模型“黑箱”特性导致的可解释性缺陷和潜在幻觉风险，使得人工智能技术在涉及核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求。随着越来越多场景融入人工智能应用，亟需加强顶层设计和系统谋划，加快推动人工智能技术在能源领域的深度应用，带动能源整体性变革，助力加快构建新型能源体系。 问：《实施意见》提出2027、2030两个阶段性目标的主要考虑是什么？ 答：统筹考虑能源领域人工智能应用实际，立足能源行业发展基础，放眼行业发展近中期目标，《实施意见》以拓展人工智能与能源领域深度融合应用场景为重要依托，以提升能源领域人工智能创新应用技术水平为主攻方向，以推进智能算力与电力协同发展为必要支撑，以健全能源智能化发展的创新体系为关键保障，提出能源领域人工智能发展的分阶段目标： 到2027年，着眼于打牢基础、树好标杆、健全体系。聚焦能源领域智能化水平不均衡、共性技术支撑不足、规模化应用尚未形成，重点推动“五十百”工程，即推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，制定完善百项技术标准，培育一批行业级研发创新平台，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式。 到2030年，聚焦自主可控、深度赋能、国际领先，在前期技术积累和场景验证的基础上，着力推动能源领域人工智能专用技术实现体系化突破与规模化落地。这一阶段更注重核心技术的自主创新与深度融合应用，通过人工智能技术增强能源系统的安全性、绿色化和效率，支撑我国新型能源体系建设。 问：在《实施意见》提出了哪些重点任务？ 答：《实施意见》围绕行业应用需求和基础能力供给协同推进，从应用场景赋能、关键技术供给等方面部署了一系列重点任务，并以专栏形式细化明确了研发应用重点方向。 一是面向能源各场景全方位赋能。《实施意见》围绕煤、电、油、气各能源品种，系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景，推动能源领域共享人工智能发展红利，助力传统化石能源产业数字化智能化升级，加快新能源、能源新业态及能源交叉领域与人工智能的深度融合，培育壮大能源新产业新模式。在纵向上，围绕能源装备制造、能源生产、输运、调度、消费等环节，强化人工智能对能源产供储销的提质增效作用，提升能源系统整体效率。 二是专栏明确典型场景建设路径。坚持战略引领与精准落地并重的原则，聚焦智能化转型需求急迫、数据基础完备、应用价值明确、规模化应用潜力大的方向，以专栏形式明确了37个人工智能+能源的融合应用发展重点任务，涉及百余项场景，其中，油气方向有6个，煤炭、电网、水电、能源新业态方向各5个，火电、新能源方向4个，核电方向3个，同时，提出了各任务的建设路径与目标。 三是加大关键共性技术供给。围绕数据、算力、算法，系统构建人工智能应用基础支撑体系，提出人工智能在能源领域应用的三大共性关键技术攻关方向：夯实数据基础，加快形成能源领域高质量数据集，确保能源数据全流程安全可靠；强化算力支撑，统筹规划资源，构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制；提升模型基础能力，推动人工智能与能源领域软件深度融合，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈。 问：下一步将如何推动《实施意见》的落实？ 答：能源领域智能化转型，需要上下协同发力，部门协调配合，国家能源局将紧紧围绕能源领域智能化转型下一阶段目标任务，进一步强化顶层设计、政策支持和指导协调，定期开展分析研究和总结评估，研究解决工作推进中的重大问题，确保《实施意见》各项任务顺利推进。 一是强化组织实施。加强统筹协调，形成上下联动的工作格局，推动各地方、各企业因地制宜细化落实举措，建立健全长效工作机制并强化过程督导，确保《实施意见》各项任务落到实处、取得实效。 二是加强产学研协同。综合考虑煤电油气各行业应用潜力、成熟度、带动作用等因素，遴选一批能源领域人工智能应用高价值场景，鼓励企业、科研院所、高校等各类创新主体建设高水平研发创新平台和创新联盟，促进产学研用深度融合。 三是加速科技成果转化。探索建设行业级人工智能应用测试平台，有效协同企业自主研发的大模型，解决大模型“重复造轮子”问题，避免先进算力和能源资源被过度消耗。遴选一批可复制、易推广的标杆场景与案例，鼓励体制机制与商业模式创新，推动能源领域人工智能科技项目实施与成果转化。

国家发展改革委今日上午10时召开国家发展改革委8月份新闻发布会。 国家发改委：发展“人工智能+”坚决避免无序竞争和一拥而上 国家发展改革委高技术司副司长张铠麟在新闻发布会上表示，发展“人工智能+”要坚持因地制宜，将推动各地立足区位特点、资源禀赋和产业基础，科学确定发展重点，形成各具特色、各展实效、优势互补的发展态势，坚决避免无序竞争和一拥而上。 国家发改委：将完善民营企业参与国家重大项目建设的长效机制 国家发展改革委政研室副主任、委新闻发言人李超在新闻发布会上表示，将抓紧研究出台促进民间投资发展的政策举措，完善民营企业参与国家重大项目建设的长效机制。对于铁路、核电、油气管道等领域的重大项目，设立民间投资参股比例的最低要求，支持更多符合条件的民间投资项目发行基础设施REITs。 国家发改委：将加快治理部分领域无序竞争 研究制定纵深推进全国统一大市场建设行动方案 李超表示，下半年，国家发展改革委将紧盯重点领域重点任务，加快建设全国统一大市场，研究制定纵深推进全国统一大市场建设的行动方案，强化妨碍全国统一大市场建设典型案例通报，持续推进市场准入壁垒的清理整治行动，统一政府行为尺度，进一步规范地方招商引资行为，加快推进价格法修订，出台互联网平台价格行为规则，会同有关部门依法依规查处低于成本倾销、夸大和虚假宣传的行为，加快治理部分领域的无序竞争等问题。 国家发改委：加快人工智能加消费等领域政策出台 李超表示，接下来，国家发展改革委要打好提振消费组合拳，激发市场活力。在扩大优质供给方面，国家发展改革委将平稳有序实施消费品以旧换新，做好政策接续，加快首发经济、数字消费、人工智能加消费等领域的政策出台，促进文旅、赛事、露营等服务消费。 国家发改委：未来1-2年是人工智能落地的关键窗口期 国家发展改革委创新驱动发展中心主任霍福鹏在新闻发布会上表示，到2027年，要率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。这一阶段强调要在重点领域实现突破性应用，未来1-2年就是人工智能落地的关键窗口期。 国家发改委：人工智能还将加快与元宇宙、低空飞行等前沿技术融合和产品创新 “人工智能+”不仅是科技发展的前沿方向，更关系到人民群众的现实关切。当前，人工智能正日益融入生产生活的方方面面，赋能千行百业、造福千家万户。“人工智能+”行动将推动居民消费实现从“有没有”向“好不好”的转变。人工智能还将加快与元宇宙、低空飞行、增材制造、脑机接口等前沿技术融合和产品创新，推动新产品、新形态不断涌现，持续释放新消费潜力。未来，随着“人工智能+”行动的不断推进，我们将看到人工智能不仅让工作更智能、学习更高效、生活更美好、消费更丰富，也让“智能”成为每个家庭生活的组成部分，让科技成果惠及每一个人。 国家发改委：多举措支持人工智能发展 将发放算力券等降低创新主体研发成本 国家发展改革委创新和高技术发展司副司长张铠麟表示，推动“人工智能+”行动是一项系统性工作，国家发展改革委将继续发挥好统筹协调作用，会同有关部门和地方坚持硬投资和软建设齐发力。在抓好重大项目方面，将发挥好政府投资引导带动作用，用好“两重”“两新”政策、中央预算内投资、地方政府专项债券等，支持人工智能发展，将发放算力券等推动降低创新主体研发使用成本。

国务院日前印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）。 《意见》坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持以人民为中心的发展思想，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，强化前瞻谋划、系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，深入实施“人工智能+”行动，涌现一批新基础设施、新技术体系、新产业生态、新就业岗位等，加快培育发展新质生产力，使全体人民共享人工智能发展成果，更好服务中国式现代化建设。 《意见》提出加快实施6大重点行动。一是“人工智能+”科学技术，加速科学发现进程，驱动技术研发模式创新和效能提升，创新哲学社会科学研究方法。二是“人工智能+”产业发展，培育智能原生新模式新业态，推进工业全要素智能化发展，加快农业数智化转型升级，创新服务业发展新模式。三是“人工智能+”消费提质，拓展服务消费新场景，培育产品消费新业态。四是“人工智能+”民生福祉，创造更加智能的工作方式，推行更富成效的学习方式，打造更有品质的美好生活。五是“人工智能+”治理能力，开创社会治理人机共生新图景，打造安全治理多元共治新格局，共绘美丽中国生态治理新画卷。六是“人工智能+”全球合作，推动人工智能普惠共享，共建人工智能全球治理体系。 《意见》提出强化8项基础支撑能力，包括提升模型基础能力、加强数据供给创新、强化智能算力统筹、优化应用发展环境、促进开源生态繁荣、加强人才队伍建设、强化政策法规保障、提升安全能力水平等。 《意见》要求，坚持把党的领导贯彻到“人工智能+”行动全过程，国家发展改革委要加强统筹协调，各地区各部门要结合实际、因地制宜抓好贯彻落实，确保落地见效。要强化示范引领，适时总结推广经验做法，加强宣传引导，广泛凝聚社会共识，营造全社会共同参与的良好氛围。 国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见 国发〔2025〕11号 各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构： 为深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，现提出如下意见。 一、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持以人民为中心的发展思想，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，强化前瞻谋划、系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，深入实施“人工智能+”行动，涌现一批新基础设施、新技术体系、新产业生态、新就业岗位等，加快培育发展新质生产力，使全体人民共享人工智能发展成果，更好服务中国式现代化建设。 到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。 二、加快实施重点行动 （一）“人工智能+”科学技术 1.加速科学发现进程。加快探索人工智能驱动的新型科研范式，加速“从0到1”重大科学发现进程。加快科学大模型建设应用，推动基础科研平台和重大科技基础设施智能化升级，打造开放共享的高质量科学数据集，提升跨模态复杂科学数据处理水平。强化人工智能跨学科牵引带动作用，推动多学科融合发展。 2.驱动技术研发模式创新和效能提升。推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展，加速“从1到N”技术落地和迭代突破，促进创新成果高效转化。支持智能化研发工具和平台推广应用，加强人工智能与生物制造、量子科技、第六代移动通信（6G）等领域技术协同创新，以新的科研成果支撑场景应用落地，以新的应用需求牵引科技创新突破。 3.创新哲学社会科学研究方法。推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变，探索建立适应人工智能时代的新型哲学社会科学研究组织形式，拓展研究视野和观察视域。深入研究人工智能对人类认知判断、伦理规范等方面的深层次影响和作用机理，探索形成智能向善理论体系，促进人工智能更好造福人类。 （二）“人工智能+”产业发展 1.培育智能原生新模式新业态。鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等，推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。大力发展智能原生技术、产品和服务体系，加快培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业，探索全新商业模式，催生智能原生新业态。 2.推进工业全要素智能化发展。推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。着力提升全员人工智能素养与技能，推动各行业形成更多可复用的专家知识。加快工业软件创新突破，大力发展智能制造装备。推进工业供应链智能协同，加强自适应供需匹配。推广人工智能驱动的生产工艺优化方法。深化人工智能与工业互联网融合应用，增强工业系统的智能感知与决策执行能力。 3.加快农业数智化转型升级。加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。 4.创新服务业发展新模式。加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，拓展经营范围，推动现代服务业向智向新发展。探索无人服务与人工服务相结合的新模式。在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。 （三）“人工智能+”消费提质 1.拓展服务消费新场景。培育覆盖更广、内容更丰富的智能服务业态，加快发展提效型、陪伴型等智能原生应用，支持开辟智能助理等服务新入口。加强智能消费基础设施建设，提升文娱、电商、家政、物业、出行、养老、托育等生活服务品质，拓展体验消费、个性消费、认知和情感消费等服务消费新场景。 2.培育产品消费新业态。推动智能终端“万物智联”，培育智能产品生态，大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。加快人工智能与元宇宙、低空飞行、增材制造、脑机接口等技术融合和产品创新，探索智能产品新形态。 （四）“人工智能+”民生福祉 1.创造更加智能的工作方式。积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用，探索人机协同的新型组织架构和管理模式，培育发展智能代理等创新型工作形态，推动在劳动力紧缺、环境高危等岗位应用。大力支持开展人工智能技能培训，激发人工智能创新创业和再就业活力。加强人工智能应用就业风险评估，引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜，减少对就业的冲击。 2.推行更富成效的学习方式。把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术。 3.打造更有品质的美好生活。探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。推动人工智能在繁荣文化生产、增强文化传播、促进文化交流中展现更大作为，利用人工智能辅助创作更多具有中华文化元素和标识的文化内容，壮大文化产业。充分发挥人工智能对织密人际关系、精神慰藉陪伴、养老托育助残、推进全民健身等方面的重要作用，拓展人工智能在“好房子”全生命周期的应用，积极构建更有温度的智能社会。 （五）“人工智能+”治理能力 1.开创社会治理人机共生新图景。有序推动市政基础设施智能化改造升级，探索面向新一代智能终端发展的城市规划、建设与治理，提升城市运行智能化水平。加快人工智能产品和服务向乡村延伸，推动城乡智能普惠。深入开展人工智能社会实验。安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用，打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式。加快人工智能在各类公共资源招标投标活动中的应用，提升智能交易服务和监管水平。 2.打造安全治理多元共治新格局。推动构建面向自然人、数字人、智能机器人等多元一体的公共安全治理体系，加强人工智能在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用，提升监测预警、监管执法、指挥决策、现场救援、社会动员等工作水平，增强应用人工智能维护和塑造国家安全的能力。加快推动人工智能赋能网络空间治理，强化信息精准识别、态势主动研判、风险实时处置等能力。 3.共绘美丽中国生态治理新画卷。提高空天地海一体化动态感知和国土空间智慧规划水平，强化资源要素优化配置。围绕大气、水、海洋、土壤、生物等多要素生态环境系统和全国碳市场建设等，提升人工智能驱动的监测预测、模拟推演、问题处置等能力，推动构建智能协同的精准治理模式。 （六）“人工智能+”全球合作 1.推动人工智能普惠共享。把人工智能作为造福人类的国际公共产品，打造平权、互信、多元、共赢的人工智能能力建设开放生态。深化人工智能领域高水平开放，推动人工智能技术开源可及，强化算力、数据、人才等领域国际合作，帮助全球南方国家加强人工智能能力建设，助力各国平等参与智能化发展进程，弥合全球智能鸿沟。 2.共建人工智能全球治理体系。支持联合国在人工智能全球治理中发挥主渠道作用，探索形成各国广泛参与的治理框架，共同应对全球性挑战。深化与国际组织、专业机构等交流合作，加强治理规则、技术标准等对接协调。共同研判、积极应对人工智能应用风险，确保人工智能发展安全、可靠、可控。 三、强化基础支撑能力 （七）提升模型基础能力。加强人工智能基础理论研究，支持多路径技术探索和模型基础架构创新。加快研究更加高效的模型训练和推理方法，积极推动理论创新、技术创新、工程创新协同发展。探索模型应用新形态，提升复杂任务处理能力，优化交互体验。建立健全模型能力评估体系，促进模型能力有效迭代提升。 （八）加强数据供给创新。以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设。完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度，推动公共财政资助项目形成的版权内容依法合规开放。鼓励探索基于价值贡献度的数据成本补偿、收益分成等方式，加强数据供给激励。支持发展数据标注、数据合成等技术，培育壮大数据处理和数据服务产业。 （九）强化智能算力统筹。支持人工智能芯片攻坚创新与使能软件生态培育，加快超大规模智算集群技术突破和工程落地。优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，充分发挥“东数西算”国家枢纽作用，加大数、算、电、网等资源协同。加强智能算力互联互通和供需匹配，创新智能算力基础设施运营模式，鼓励发展标准化、可扩展的算力云服务，推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全。 （十）优化应用发展环境。布局建设一批国家人工智能应用中试基地，搭建行业应用共性平台。推动软件信息服务企业智能化转型，重构产品形态和服务模式。培育人工智能应用服务商，发展“模型即服务”、“智能体即服务”等，打造人工智能应用服务链。健全人工智能应用场景建设指引、开放度评价与激励政策，完善应用试错容错管理制度。加强知识产权保护、转化与协同应用。加快重点领域人工智能标准研制，推进跨行业、跨领域、国际化标准联动。 （十一）促进开源生态繁荣。支持人工智能开源社区建设，促进模型、工具、数据集等汇聚开放，培育优质开源项目。建立健全人工智能开源贡献评价和激励机制，鼓励高校将开源贡献纳入学生学分认证和教师成果认定。支持企业、高校、科研机构等探索普惠高效的开源应用新模式。加快构建面向全球开放的开源技术体系和社区生态，发展具有国际影响力的开源项目和开发工具等。 （十二）加强人才队伍建设。推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度，超常规构建领军人才培养新模式，强化师资力量建设，推进产教融合、跨学科培养和国际合作。完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系，更好发挥领军人才作用，给予青年人才更大施展空间，鼓励积极探索人工智能“无人区”。支持企业规范用好股权、期权等中长期激励方式引才留才用才。 （十三）强化政策法规保障。健全国有资本投资人工智能领域考核评价和风险监管等制度。加大人工智能领域金融和财政支持力度，发展壮大长期资本、耐心资本、战略资本，完善风险分担和投资退出机制，充分发挥财政资金、政府采购等政策作用。完善人工智能法律法规、伦理准则等，推进人工智能健康发展相关立法工作。优化人工智能相关安全评估和备案管理制度。 （十四）提升安全能力水平。推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险，加强前瞻评估和监测处置，推动人工智能应用合规、透明、可信赖。建立健全人工智能技术监测、风险预警、应急响应体系，强化政府引导、行业自律，坚持包容审慎、分类分级，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。 四、组织实施 坚持把党的领导贯彻到“人工智能+”行动全过程。国家发展改革委要加强统筹协调，推动形成工作合力。各地区各部门要紧密结合实际，因地制宜抓好贯彻落实，确保落地见效。要强化示范引领，适时总结推广经验做法。要加强宣传引导，广泛凝聚社会共识，营造全社会共同参与的良好氛围。 国务院 2025年8月21日 国家发展改革委有关负责同志就《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》答记者问 近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）。国家发展改革委有关负责同志就《意见》接受采访，回答了记者提问。 问：《意见》出台的背景是什么？ 答：党中央、国务院高度重视人工智能发展，近年来完善顶层设计、加强工作部署，推动我国人工智能综合实力整体性、系统性跃升。当前，人工智能技术加速迭代演进，正从试验探索迈向价值创造阶段，引发经济社会各领域各行业深刻变革。一方面，经过市场初步检验，人工智能已具备解决一些现实场景中复杂问题的能力，对产业降本增效、提升全要素生产率等作用愈发凸显，社会各界应用需求空前强劲，处于应用落地的关键窗口期。另一方面，智能化新产品新场景竞相涌现，智能网联汽车、智能穿戴、智能家居等新一代智能终端不断推陈出新，智能机器人进工厂、进家庭渐成趋势，各类智能体已在生产生活领域发挥重要作用。 与此同时，仍存在对人工智能作用认识不一致、供需对接不畅、应用落地存在“最后一公里”障碍等突出问题，亟需加强战略引导和统筹指导，推动全社会深刻认识人工智能对生产力的革命性影响，全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用，为加快培育发展新质生产力、推动高质量发展提供新动能。 问：实施“人工智能+”行动有哪些重大意义？ 答：从技术发展看，有助于顺应和把握人工智能技术演进规律。实施“人工智能+”行动，以新的科研成果支撑场景应用落地，以新的应用需求牵引技术创新突破，促进人工智能技术创新与应用发展双向赋能，有助于以人工智能应用发展的确定性，应对技术和外部环境急剧变化的不确定性，加快形成更富生命力的中国特色人工智能发展路径。同时，主动构建与人工智能技术演进趋势相适应的法律法规、政策制度、伦理规则等，有助于促进人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。 从国内实践看，有助于推动人工智能赋能高质量发展。实施“人工智能+”行动，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，加强人工智能与各领域广泛深度融合，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道，有助于拉动需求增长、加快动能转换、吸引全球对华投资，助力实现经济高质量发展，推动全体人民共享人工智能发展红利。 从全球形势看，有助于构建更高水平国际开放合作。实施“人工智能+”行动，坚持智能向善，把人工智能作为造福人类的国际公共产品，广泛开展人工智能国际合作，推动技术普惠和成果共享，共建人工智能全球治理体系，有助于进一步深化全球合作，弥合全球智能鸿沟，让更多国家和人民共享技术进步带来的发展机遇。 问：《意见》的主要内容是什么？ 答：《意见》围绕行业应用需求和基础能力供给协同推进，提出一系列政策举措。一方面，以行业应用需求为牵引，统筹国内和国际，开展“人工智能+”6大行动。围绕科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作6大重点领域，深入分析人工智能对各行业各领域范式变革影响，前瞻谋划“人工智能+”工作着力点。另一方面，以硬基础和软建设为保障，统筹发展和安全，夯实“人工智能+”行动8大支撑。深刻把握人工智能技术和产业演进规律，结合内外部形势变化，围绕模型、数据、算力、应用、开源、人才、政策法规、安全8个方面，系统构建人工智能基础支撑体系。 问：《意见》的突出特点有哪些？ 答：《意见》针对企业提出的问题形成系列务实政策举措，突出让市场有方向、有信心、有体感、有加速度。 一是明确政策方向。突出应用导向，明确科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等6大重点行动，建立动态敏捷、多元协同的治理体系，处理好人工智能可能带来的安全风险、就业岗位冲击等相关挑战，明确发展方向和政策预期。 二是强化发展信心。对内，释放积极政策信号，培育产业全要素智能化发展新模式，布局智能原生新业态，系统构建三大产业的智能化转型发展路径。对外，坚持普惠共享，打造平权、互信、多元、共赢的人工智能能力建设开放生态，提出“人工智能+”全球合作新模式。 三是突出可感可及。坚持以人民为中心的发展思想，聚焦科研工作者、企业、消费者、人民群众、政府部门等不同主体均提出相应鼓励方向和支持举措，广泛调动全社会参与人工智能发展的积极性，促进全体人民共享人工智能发展成果。 四是注重务实管用。坚持问题导向，针对人工智能在应用落地中存在的重硬轻软、应用碎片化、开源社区活跃度不高等问题，针对性提出系列举措。坚持分业施策，针对每个领域分别提出与人工智能的融合发展方向，形成各行业“人工智能+”思路主线。 问：《意见》提出布局建设一批国家人工智能应用中试基地，请问基地的定位和作用是什么？ 答：应用中试基地是加速人工智能应用规模化、标准化、体系化发展的共性能力平台。结合“人工智能+”6大重点行动，通过在制造、医疗、交通、金融、能源资源等重点领域布局应用中试基地，汇聚行业资源和相关产业能力，培养人工智能专业人才、推广应用成果、孵化创新主体、打造开放生态。 一是聚焦共性问题，带动促进行业效能提升。通过整合优质资源，应用人工智能解决行业发展中的关键共性问题，打造“示范价值高、带动效应强”的标杆应用，促进全行业生产效能提升。 二是打造共创平台，推动人工智能产业发展。打通人工智能应用供需对接、数据开放、资源共享、技术交流渠道，提供人工智能应用研发中试验证环境，以应用发展带动技术创新，孵化培育领先的人工智能企业和产业集群。 三是沉淀共性能力，大幅降低应用创新门槛。通过“统一技术架构、统一数据规范、统一标准体系”，打造算力、数据、模型共性服务能力，促进创新成果高效转化和推广，加速人工智能规模化商业化应用。 四是培育共赢生态，促进行业创新范式变革。坚持开放协作、互利共赢，加快产业链上下游协同发展，构建资源共享、能力互补、良性互动的人工智能产业生态。 问：下一步，在推动《意见》落实方面有哪些安排？ 答：一是加强工作整体统筹。国家发展改革委将强化牵头作用，加强统筹协调，形成工作合力。推动各地区各部门紧密结合实际，因地制宜细化落实举措，抓好贯彻落实，广泛凝聚社会共识，避免一哄而上、一哄而散、浮于表面等问题。 二是明确阶段性重点工作。会同有关部门，综合考虑各行业应用潜力、成熟度、带动作用等因素，进一步选择价值变量大的应用场景，明确阶段性重点工作并动态滚动更新，实现长期和短期、动态和静态相结合。 三是营造良好应用环境。持续完善相关法律法规、制度政策、应用规范、伦理规则，加大人工智能领域金融和财政支持力度，完善应用试错容错管理制度，推动重点场景“敢开放”“真开放”。推动政府部门和国有企业强化示范引领作用，通过开放场景等支持技术落地。 四是促进产业生态发展。推动产业全要素智能化发展，培育人工智能应用服务商，打造人工智能应用服务链，大力发展智能原生技术、产品和服务体系，培育智能原生企业。加强开源生态建设，支持优质开源项目发展，提高国际影响力。 五是加强安全风险防范。持续加强人工智能应用对产业结构和就业结构等影响的研判评估和应对工作，增强就业创造效应，减缓就业替代效应。建立健全人工智能技术监测、风险预警、应急响应体系，防范化解人工智能带来的相关安全风险挑战。

国务院总理李强7月31日主持召开国务院常务会议，学习贯彻习近平总书记关于上半年经济形势和做好下半年经济工作的重要讲话精神。会议强调，要深刻领会党中央关于经济形势的科学判断，进一步增强做好下半年经济工作的责任感使命感，正确把握形势，强化忧患意识，坚持底线思维，勇于担当、攻坚克难，巩固拓展经济回升向好势头。要锚定全年发展目标任务，加力提升宏观政策效能，持续攻坚破解难题，下更大力气抓好党中央决策部署的贯彻落实。要更加注重激发经济发展内生动力，持续深化重点领域改革，在建设全国统一大市场、优化营商环境等方面取得更多成效。要更好统筹发展和安全，牢牢守住不发生系统性风险的底线，扎实做好防汛抢险救灾工作，更加周密细致落实好各项应对措施，全力保障人民生命财产安全。 会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。会议指出，当前人工智能技术加速迭代演进，要深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。政府部门和国有企业要强化示范引领，通过开放场景等支持技术落地。要着力优化人工智能创新生态，强化算力、算法和数据供给，加大政策支持力度，加强人才队伍建设，构建开源开放生态体系，为产业发展壮大提供有力支撑。要提升安全能力水平，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。 会议部署实施个人消费贷款贴息政策与服务业经营主体贷款贴息政策。会议指出，对个人消费贷款和服务业经营主体贷款进行贴息，有利于通过财政金融联动的方式，降低居民信贷成本和服务业经营主体融资成本，更好激发消费潜力、提升市场活力。要抓好贴息政策组织实施，加强部门协同，简化办理手续，推动政策尽快落地，同时严格监管提高资金使用效益，确保财政资金用好用到位。 会议讨论并原则通过《中华人民共和国耕地保护和质量提升法（草案）》，决定将草案提请全国人大常委会审议。会议指出，要切实增强依法保护耕地的责任感，严格落实各项规定，坚持耕地数量、质量、生态一体保护，综合施策持续恢复和提升耕地生态功能，确保永续利用。 会议还研究了其他事项。