摘要：培育未来产业对于中国国家安全具有重要战略意义，它不仅适应了全球经济和技术变革的趋势，也是应对国内经济社会发展相关挑战的有效之策。为赢得未来竞争，可大力实施“人工智能+技术创新”“人工智能+产业链协同”“人工智能+数据驱动”“人工智能+产业升级”“人工智能+人才培养”等行动，培育未来产业。

关键词：人工智能+，未来产业，战略

一、培育未来产业的现实背景与战略意义

新近召开的中央经济工作会议强调，要加强基础研究和关键核心技术攻关，超前布局重大科技项目，开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动。开展“人工智能+”行动，培育未来产业。

未来产业，是指由前沿科技创新驱动，正处于发展初期或成长阶段、对未来经济社会发展产生重要影响的新兴产业，通常具有引领性、战略性和颠覆性的特点。为加快未来产业的培育和发展，2024年1月《工业和信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施意见》明确，要把握全球科技创新和产业发展趋势，重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康等产业发展，利用人工智能（AI）先进计算等技术，精准识别和培育高潜能未来产业。

培育未来产业有着深刻的国际背景。随着新一轮科技革命的到来，包括AI、大数据、生物技术、新材料、新能源等领域的突破性进展正在深刻改变全球经济和社会结构，不断催生新的产业形态。当前及今后很长一段时期，国际竞争重要方面体现在未来产业的布局和发展上。例如，美国、欧盟、日本等国家和地区都制定了有关未来产业发展的国家战略，东盟、金砖国家等在积极推动成员间的科技创新合作，以应对全球性问题的挑战。因为，未来产业的发展恰好有助于解决气候变化、资源短缺、大流行病等全球性问题，如清洁能源技术可以减少碳排放，生物技术和医疗健康领域技术可以帮助人类应对疾病和公共卫生事件威胁。特别是，为了支持未来产业的发展，许多国家和地区都在努力构建有利于创新的良好生态系统，包括提供资金支持、建立孵化器和加速器、完善知识产权保护体系等。中国政府也深刻认识到培育发展未来产业的重要性，采取了一系列措施来加大研发投入，优化营商环境，以图抓住历史机遇、打造具有较强国际竞争力的未来产业集群。

培育未来产业也有着深刻的国内背景。随着中国经济从高速增长转向高质量发展，传统产业面临着产能过剩、环境压力加大的问题，社会保障面临严重人口老龄化等问题。而且，随着消费升级和生活水平的提高，消费者对新产品、新服务的需求日益增长，给新产业培育发展提出了更高要求。显然，未来绿色低碳产业可以提供清洁能源、环保技术；未来生物、健康医疗技术可以为提高老年人生活质量提供新的解决方案；未来信息、未来空间能够开拓新的市场领域，满足广大群众不断增长的多样化需求，并创造更多高技能工作岗位，一定程度上缓解就业压力。此外，在一些关键领域，如信息技术、高端制造等领域，拥有自主知识产权的核心技术和产品对于保障国家安全、提升国家战略安全水平也至关重要。特别是在全球范围内，各国都在积极布局未来产业，以保持或增强其在全球产业链中的地位之时，中国需要通过发展未来产业来增强自身的国际竞争力，确保在新一轮科技革命中不落后。因此，培育发展未来产业不仅是为了适应全球经济变革的趋势，也是为了应对国内经济社会发展过程中遇到的各种挑战。

培育未来产业对中国具有的重要战略意义，具体体现为：促进经济转型升级，从劳动密集型、资源依赖型向知识密集型、技术驱动型转变；增强国际竞争力，提高国际影响力，在国际竞争中占据有利地位；创造大量新型就业岗位，尤其是高技能岗位，缓解就业压力；帮助解决环境资源、公共卫生、全民健康等社会重大问题，提高人民生活质量和社会福祉；引领新消费潮流，产生新的产品和服务，满足消费者不断增长的新需求，实现经济、社会与环境的和谐共生；激发更多的科研活动和技术革新，形成良性的创新循环，持续推动经济社会进步。

二、“人工智能+”是培育未来产业的有效路径

培育未来产业是实现高质量发展、构建现代化经济体系的重要途径，而“人工智能（AI）+”是培育未来产业的有效路径。“人工智能+”是指将人工智能技术与传统行业和新兴领域深度融合，以提升产业智能化水平、促进经济转型升级的战略性举措。这一概念强调的是通过人工智能技术和各种行动方案的组合来推动各个行业的创新和发展，从而实现更高效、更智能的生产和生活方式。

（一）人工智能+技术创新

人工智能+技术创新，就是要促进人工智能核心技术的研发，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，推动算法优化和计算能力的提升，为复杂问题提供解决方案。具体内容包括：在未来制造领域，集成物联网（IoT）与AI技术建立自适应的生产系统，实现从原材料采购到成品交付全过程的自动化控制；使用机器学习算法监控设备状态，提前预警潜在故障，降低维护成本和停机时间；通过计算机视觉等技术对产品进行在线检测，快速识别缺陷并调整生产工艺。在未来信息领域，开发基于AI的安全解决方案，如异常行为检测、威胁情报分析等，增强信息系统防护能力；构建语义理解和自然语言处理（NLP）平台，帮助企业更好地组织、检索和分享内部知识资源；运用推荐系统为用户提供定制化内容和服务体验。在未来材料领域，借助计算模拟和机器学习加速新材料的设计过程，缩短研发周期；通过数据驱动方法探索现有材料的最佳应用条件，提高其效能或延长使用寿命；开发回收再利用技术，并采用AI优化废弃物管理和资源循环体系。在未来能源领域，建设能够自动调节供需平衡的电力网络，提高能效和稳定性；利用气象数据及历史记录训练模型预测风力发电、光伏发电量，指导调度决策。未来空间领域，运用AI改进卫星轨道控制、姿态调整等功能，确保任务执行效率；分析遥感图像以监测气候变化、灾害响应等领域的动态，辅助规划行星际航行路线，支持无人探测器自主导航。在未来健康领域，整合遗传学、环境因素等多维度信息，制定个性化的预防和治疗方案；加快新药筛选流程，减少临床试验时间和费用；推广远程医疗服务，开发移动应用程序帮助个人跟踪自身健康状况，提供生活方式建议。

（二）人工智能+产业链协同

人工智能+产业链协同，就是将人工智能技术应用于制造业、农业、服务业等多个传统行业，提高劳动生产率，改善服务质量，形成高效率、高级化的产业链。具体内容包括：优化产业链供应链，利用大数据分析和人工智能技术优化供应链管理，提高效率并降低生产经营成本；推广环保材料和技术，减少生产过程中的碳足迹。鼓励高校、研究机构与企业合作，加速新技术的研发和应用；加快5G网络建设，同时研发6G等更先进的通信技术，构建强大的数据中心和云计算平台，支撑海量数据处理能力；加强网络安全防护，确保数据安全和个人隐私保护；发展边缘计算技术，重点研发高性能复合材料、智能材料、生物基材料等，形成和扩大新材料产业园区，促进科研成果快速转化为产品；参与国际标准制定，提升国内新材料行业的竞争力。推动新材料在航空航天、新能源汽车、医疗设备等领域的应用；构建智能电网系统，实现电力供需平衡和优化调度，推广节能技术和产品，减少化石能源消耗；支持商业航天企业发展，降低进入太空的成本；扩大卫星通信、遥感监测等服务范围，促进其深度应用于农业、环境监测等领域。参与国际合作项目，进行月球、火星等深空探测任务，探索太空旅游、太空资源开采等新兴商业模式。在医疗健康、教育、交通等领域引入AI技术，改善公共服务水平；结合基因组学、蛋白质组学等技术，提供个性化的诊断和治疗方案；利用可穿戴设备、移动应用程序等收集健康数据，为健康管理提供支持；研发新型疫苗、抗体药物等，应对新发传染病和其他疾病挑战。

（三）人工智能+数据驱动

人工智能+数据驱动，就是利用AI挖掘大数据潜在价值，支持决策制定和业务流程优化。具体内容包括：在未来产业领域构建安全可靠的数据共享机制，促进跨部门、跨行业的数据流动，通过AI和物联网技术，实现生产过程的自动化与智能化；运用大数据分析和AI技术对设备进行实时监控，提前预测潜在故障，减少停机时间；利用AI进行需求预测、库存管理以及物流规划，确保供应链的高效运作；将AI用于优化网络架构设计，提高传输效率和稳定性；根据用户的浏览历史和个人兴趣，自动生成或推荐相关内容，提升用户体验。用AI辅助材料科学，加速新材料的设计与合成过程，借助计算机视觉和深度学习技术，对生产中的材料进行非接触式检测，保证产品质量；应用AI优化电力分配，利用天气预报数据和历史发电记录，预测风能、太阳能等可再生能源的输出量；将AI技术用于优化电池管理系统，延长储能系统的使用寿命，根据环境条件和居住者习惯自动调节温度、照明等，达到节能减排的效果。快速处理大量的卫星遥感数据，提取有用信息，协助计算最佳飞行路径，降低发射成本和风险；将AI用于太空探索机器人，在无人干预的情况下执行复杂任务，如火星表面样本采集，为客户提供定制化的太空旅游体验和服务。结合临床数据信息，在药物发现过程中用AI筛选化合物、进行健康数据分析，缩短新药上市时间，向用户提供健康建议和预警。

（四）人工智能+产业升级

人工智能+产业升级，就是利用AI结合产业升级行动来培育和催生新的商业模式和业态，通过智能化改造传统产业，形成新的经济增长点。具体内容包括：部署AI驱动的机器人和自动化系统，实现生产过程的高度自动化；利用AI进行供应链分析，提高库存管理效率，减少浪费，并通过实时数据分析优化物流路径；通过AI算法动态调整频谱使用，进行行为分析和异常检测，开发基于AI的安全解决方案，以适应不同场景下的需求，预防和应对网络对生产运营的攻击；利用自然语言处理和机器学习算法生成高质量的内容，并根据用户偏好进行个性化推荐。辅助材料科学，通过计算模拟和大数据分析加速新材料的设计与开发，优化材料制备过程中的参数设置，提高产品质量和生产效率；用AI追踪材料生命周期，促进回收再利用，推动绿色可持续发展；用AI进行智能电网的管理和优化，包括负荷预测、故障检测以及分布式能源的集成等，分析生产中的天气数据和其他环境因素，提高能量转换效率。用AI处理卫星遥感数据，进行卫星图像分析，提取关键信息，支持农业水文监测、灾害预警等领域；将AI与轨道优化和导航相结合，提高任务成功率，赋能探测器在极端环境下自主执行复杂任务。将AI与精准医疗、远程医疗、健康管理结合，提升医疗水准，增强医学对民众诊疗健康服务能力。

（五）人工智能+人才培养

人工智能+人才培养，就是通过人工智能与人才培养行动相结合，培养具备AI知识和技能的专业人才。具体内容包括：通过教育改革、职业培训和终身学习机制，普及AI基础知识，提高全民科技素养；进行教育与课程设计，在高等教育中引入智能制造相关的课程，开设跨学科项目，让学生能将机械工程、电子工程、计算机科学等多学科、多领域的知识结合起来解决实际问题；开展校企合作，企业与高校联合设立实验室或研发中心，为学生提供实践机会，让学生在真实的工作环境中学习和成长；进行在线教育与认证，提供在线课程和专业认证，帮助在职人员更新技能，适应未来产业的新需求。进行新兴技术教育，教授最新的信息技术、相关防御技术和最佳实践经验，培养学生的编程能力和算法思维，激发学生的创新精神；开展数据科学分析，提供数据分析、机器学习等相关课程，培养学生处理大数据、构建大模型的能力。加强对材料科学基础知识的教学，教授先进的表征技术和材料测试方法，通过虚拟实验平台，让学生模拟材料制备过程，理解不同参数的影响；教授智能电网的设计、运行和维护，使用仿真软件训练学生处理复杂的电网调度问题，通过案例研究，探讨如何优化能源系统的效率；提供航天器设计、轨道力学、遥感技术等基础知识教学内容，通过模拟飞行任务，让学生体验太空探索的实际操作；教授卫星通信、导航、地球观测等方面的知识，通过项目式学习，让学生参与到小型卫星的设计和建造过程中；开展国际交流项目，让学生有机会参与跨国的空间科学研究和工程项目；结合生物学、医学和工程技术，培养能够在医疗设备开发、生物材料等领域工作的专业人才；教授流行病学的基本原理，以及如何使用AI进行疾病监测和预防，讨论全球卫生政策和国际协作的重要性，探讨如何利用可穿戴设备和移动应用来改善个人健康管理；通过案例分析，展示AI如何辅助慢性病管理和健康咨询。

为AI和相关领域的人才培养提供财政补贴和支持，建立人才终身学习机制，支持在职人员不断更新自己的知识和技能；提供灵活的学习路径，定期组织讲座和工作坊，包括短期课程、在线研讨会等形式，让员工了解行业最新动态和技术前沿；与企业合作，共同投资教育项目，确保人才培养与市场需求紧密对接，努力构建一个全面的人才培养生态系统，充分满足未来产业各领域对于高技能人才的需求。