随着云计算、大数据、深度学习等关键技术的持续创新和深度应用，人工智能迎来前所未有的发展机遇，已步入以大模型为代表的通用人工智能发展阶段。立足“十五五”，我国要紧紧抓住通用人工智能发展的关键“窗口期”，发挥既有优势，补齐短板不足，不断推进人工智能产业高质量发展。
（一）顶层谋划引领方向，构筑政策支持体系
做好顶层设计，制定国家层面的人工智能发展战略，科学谋划、统筹布局，构建多层次、多维度的政策支持体系。加强央地联动，畅通跨部门、跨行业、跨区域协作，推动政产学研用金各方主体精准发力，面向工业细分领域、不同发展阶段企业、不同产业链环节，为人工智能产业发展营造良好的制度环境和政策环境。加强政策的普惠性、包容性、协调性和延续性，完善应用策略和推进路线，遵循先易后难、先简单后复杂的原则，明确在不同行业部署的优先级和应用重点，加快构建人工智能应用的试错机制，使技术在应用中不断迭代发展。
（二）政府引导企业主导，加强产学研用协同
坚持有效市场和有为政府相结合，充分发挥市场对资源配置的决定性作用，更好发挥政府行业指导、市场监管、安全治理作用，推动人工智能加快融入各行各业，全面赋能传统产业转型升级，提升经济社会智能化水平。政府引导错位竞争，强化区域竞合。加强对全产业链技术、市场等的理解，共同推动人工智能关键核心技术突破，积极开展人工智能通用技术联合攻关。积极推动企业发挥核心作用，通过深化产学研用合作模式，激发企业在人工智能领域的创新活力。鼓励企业在技术研发上持续加大投入，先行探索人工智能产品创新和实际应用场景，引领行业发展，推动人工智能技术在多个领域的广泛应用，实现技术突破与产业升级的双赢局面。
（三）优化创新发展要素，夯实产业生态基础
走求实扎实的创新路子，加强科技创新与产业创新的紧密对接，通过政策引导和激励机制，促进科研成果向实际生产力的转化，实现技术、产品、应用的系统化和迭代创新，提升产业核心竞争力，推动产业链升级和优化。深入推进人工智能赋能新型工业化，贯彻实施“人工智能+”行动计划，将人工智能技术与制造业深度融合，推动智能制造、智能服务等新型产业模式的发展。鼓励企业开放其典型应用场景，作为技术创新和验证的试验场，以此吸引和汇聚人才、技术、数据、算力等关键资源要素，构建供需互动、相互促进的创新生态系统。鼓励跨学科交叉融合，推动人工智能与其他前沿科技领域的协同发展，通过跨界合作，打破传统学科界限，激发新的创新思维和解决方案，不断拓展人工智能技术的创新边界和应用领域。
（四）健全监管治理体系，促进产业安全发展
探索营造稳定包容的发展环境，建立健全公开透明的人工智能监管体系，有效应对新兴技术带来的挑战。通过前瞻性研判，主动识别防范潜在风险，确保人工智能技术安全、可靠、可控应用。进一步完善数据保护、隐私安全、知识产权等人工智能领域相关法律法规框架，明确责任归属、行为规范和违规处罚。坚持开放合作原则，积极参与国际人工智能治理，通过与国际社会广泛交流合作，共同制定国际标准和规则，促进全球人工智能的健康发展。加强技术资源开放共享，加速技术创新，促进全球资源优化配置，提升全行业竞争力。
（五）以技术突破、产业升级与典型应用场景打造为三大着力点，加速产业创新发展
到2030年，突破一批人工智能关键核心技术，培育具有3-5家具有全球竞争力的人工智能企业和一批专精特新中小企业，挖掘一批特色应用场景，打造一批面向行业应用的人工智能典型产品，遴选一批安全稳定、可复制、可推广的优质解决方案，培育壮大自主产业生态。人工智能技术方面。到2030年，人工智能基础理论实现重大突破，人工智能芯片、深度学习框架、算法等关键技术达到国际先进水平，人工智能产业进入全球价值链高端。人工智能大模型产品方面。人工智能成为新型工业化发展的重要驱动力，赋能广度深度不断拓展提升，形成2-3个高水平通用大模型和若干工业细分领域行业大模型。典型场景应用方面。打造一批示范性强、影响力大、带动性广的典型应用案例，有效推动产业高端化、智能化、绿色化发展，促进制造业整体水平大幅提升，创新能力显著增强，全面支撑制造强国建设。
