这一从“AI”到“AI+”的关键转变，标志着顶层设计的重心正在从技术研发转向应用落地。在落地的具体领域，国务院“人工智能+”行动意见提供了清晰的路线图，明确指出了科学技术、产业发展、消费提振、民生福祉、治理能力与全球合作这六大领域作为主攻方向，“十五五”规划建议中提出的目标也基本与之对应。这一目标的提出并非凭空擘画，而是建立在人工智能的应用探索已在各行各业广泛展开，其赋能价值已初步显现的基础之上。在大湾区人工智能应用研究院（GBAI），我们过去两年对AI在不同行业、不同场景的研究发现AI的应用落地已经到了一个爆发式增长的节点。
例如，在科学研究领域，人工智能正在掀起一场“科研范式革命”。以药物研发为例，AI的应用显著改变了传统流程。传统的新药研发在寻找与疾病相关的生物靶点阶段，往往依赖于漫长且充满不确定性的实验分析。而AI通过对海量的基因、蛋白质组学和科研文献数据的学习，能够快速揭示疾病与特定生物靶点之间的复杂关联，将耗时的探索过程大幅缩短。在后续的分子设计与筛选环节，传统方法需要在庞大的化合物库中反复实验试错，而以AlphaFold为代表的AI大模型能够精准预测蛋白质的三维空间结构，并高效模拟其与候选药物分子的相互作用，显著提升了筛选的成功率和效率，降低了研发的时间和成本。这种加速效应在新材料发现、气候科学等同样依赖大量数据分析和模拟的学科中，也正发挥着相似的关键作用。
在产业发展领域，AI正深度融入生产、管理等关键环节，助力推动产业体系升级。比如在生产环节，基于机器视觉的AI质检系统，通过对产品瑕疵的实时、高精度识别，显著提升了产品良率与生产效率，降低了物料浪费和返工成本。在供应链管理环节，通过对海量实时数据的深度分析，AI能够实现更精准地需求预测、动态的运输路径规划和自动化的仓储调度。根据中国物流与采购联合会报告显示，采用智能采购供应链的企业，采购效率可提高30%以上，周期能缩短50%以上。在企业运营环节，AI正推动着后台职能部门的自动化升级，比如在财务处理场景，AI能够自动处理海量的、非结构化的财务数据，如发票识别、银行流水核对等；在税务场景中，AI可以自动生成申报表、辅助数据校验和合规性检查，有效降低错误风险并提升申报效率。
在消费领域，人工智能正通过提供更个性化和高效的互动，提升用户的消费体验，更好满足消费需求。比如电商平台中基于AI的个性化推荐系统，通过分析用户的浏览和购买行为，能更精准地推送用户可能感兴趣的商品，从而提升购物体验和转化率。在智能客服场景中，大模型客服摆脱了传统机器人依赖关键词的呆板模式，能够以更强的知识理解能力和拟人化沟通，提供更为精准高效的应答，在提升服务效率与用户满意度的同时，有效促进销售转化。此外，基于生成式AI的虚拟试衣、能够主动学习用户习惯的智能家居等新兴应用，也正在为消费者创造新的互动场景和消费业态，激发新的消费需求。
在民生福祉领域，人工智能的应用正致力于解决资源不均和效率不高的问题。比如在医疗方面，AI辅助诊断系统能够帮助医生分析CT等医学影像。在AI辅助下，病灶自动识别和定量标注等环节被大幅自动化，整个诊断流程用时可大幅缩短。AI作为辅助工具，在减轻医生超负荷工作和缓解医疗资源紧张方面正发挥着积极的作用。教育是民生的重要方面，也是与AI大模型技术特征高度契合的场景。大模型有潜力精准分析学生学情、动态推送个性化内容，实现大规模、低成本的“因材施教”。这有助于推动优质教育资源向落后地区普及，在提升整体效率的同时促进教育公平。
在社会治理领域，人工智能正在帮助提升城市管理和公共服务的运行效率。以目前兴建的“城市大脑”为例，通过整合交通、安防、环保、政务等多维度数据，AI能够对城市运行态势进行全景洞察和智能调度。例如，通过实时分析车流数据动态优化信号灯配时，有效缓解交通拥堵；通过智能视频分析快速识别突发事件，提升应急响应速度…
最后，在全球合作中，AI也在发挥沟通桥梁和协作工具的作用。比如AI实时翻译正在打破语言壁垒，为跨国会议、文化交流提供便利。在应对气候变化等全球性挑战时，AI能够帮助科学家整合和分析来自全球的庞大数据集，建立更精准的预测模型，为制定全球性策略提供科学依据等等。
总体来看，“人工智能+”的蓝图已经有了广泛的实践基础。当前的AI应用虽然在应用的深度和广度上仍有很大发展空间，但已清晰地展示出其在提升生产力、改善民生等方面的巨大潜力。
