4月28日，中共中央政治局会议重点提及人工智能，指出“要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”。随着GPT、大模型带来的产业发展变革，人工智能在国际竞争和经济增长中发挥的重要性日益凸显。本文通过对政策体系、演进脉络和主题方向进行详细解读，深刻把握我国人工智能产业政策的历史逻辑和未来方向，为企业在人工智能领域优化布局提供战略参考。
“1+N”政策体系逐步构建，
推动AI产业高质量发展
十九大以来，国家陆续出台了“1+N”政策体系，为人工智能发展提供政策依据和制度保障。其中，“1”是指2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，这是我国在人工智能领域中的首个系统部署的文件，也是面向未来打造我国先发优势的顶层设计文件，将人工智能正式上升为国家战略，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。“N”是顶层设计出台之后，部委层面陆续出台的关于人工智能产业的发展规划、行动计划、实施方案等落地政策，其中工信部、科技部发布的政策主要涉及数实融合、场景创新、区域创新等内容，国家标准委、发改委围绕标准体系、伦理规范、基础设施建设等内容开展工作。
中国人工智能政策经历三个发展阶段，不同时期各有侧重
从时间脉络和政策主题角度来看，以2017年国家层面出台《新一代人工智能发展规划》为分水岭，可以将人工智能政策演进划分为以下三个阶段：
第一阶段（2015-2016年），政策上以试点探索为主，主要围绕“智能制造”和“互联网+”进行人工智能的初始布局，政策发布数量也相对较少。从全球产业实践来看，制造业是人工智能最先落地的行业之一，因此我国人工智能政策起初主要围绕智能制造。2015年国务院出台的《中国制造2025》首次提及智能制造，并提出“以推进智能制造为主攻方向”的明确要求。随后同年发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，首次将人工智能纳入11项重点行动之一。2016年《国家十三五规划》中人工智能概念进入“十三五”重大工程。通过以上政策的初步探索，我国制造业智能化升级改造加快发展，为后续人工智能政策向更多领域拓展、向更深层次推进打好了基础。
第二阶段（2017-2019年），政策上以“全面推动人工智能和实体经济融合发展”为主题，国家层面强化规划引领和顶层设计，部委层面聚焦战略落实和细化，处于政策发布密集期。随着“人工智能+实体生产”对实体经济带来的颠覆性创新，人工智能与实体经济的融合发展日益受到国家和产业的关注。2017年《政府工作报告》首次提到人工智能，紧接着国务院出台《新一代人工智能发展规划》，作为人工智能领域的第一个系统部署文件，明确将人工智能作为国家战略。同时，为了细化和落实部署，部委层面工信部出台《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，侧重操作性和执行性。可以看出，人工智能政策越来越注重对实体经济的全面影响，并从最初的智能制造领域向全社会多个领域进行拓展。
第三阶段（2020-当前），得益于前期体系化政策的部署落地，人工智能进入了产业化新时代，政策上更加聚焦产业实践中出现的重大问题，包括重大场景应用、技术标准化、技术伦理等方面，政策主题由引导发展向加强治理转变：
场景应用：随着人工智能技术在各行业的广泛应用，深层次问题不断涌现。2022年科技部等六部门出台《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，以针对性地解决人工智能产业发展面临的场景创新不足、创新生态不完善等实践问题。
标准体系：2020年国家标准化管理委员会发布《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，该指南是人工智能领域标准化的顶层设计，构建了完整的八大体系结构，包括了基础共性标准、支撑技术与产品标准、基础软硬件平台标准、关键通用技术标准、产品与服务标准等内容。1自此，我国逐步建立了体系化人工智能标准，强化了标准化的顶层设计。
技术安全体系：随着新一代人工智能治理专业委员会的成立和《新一代人工智能治理原则》出台，人工智能治理进入“平衡发展”周期。2021年12月中办、国办发布了《关于加强科技伦理治理的意见》，对新时代我国科技伦理治理工作做出了全面、系统的部署。2023年4月11日，中央网信办发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，拟对生成式人工智能在我国的开发及应用进行规范，对AIGC产品提出了若干合规要求，主要体现在数据安全、内容合规和知识产权保护三方面。
未来展望
随着人工智能尤其是近期大模型技术的快速发展，AIGC产业化应用加速，人工智能进一步向金融、艺术、新闻、创作等新领域渗透，使得人工智能监管技术不断升级和复杂化，如何正确处理好“监管”和“创新”将是未来人工智能发展的关键着力点。一方面，国家及地方政策对人工智能关键领域基础性研发、产业生态、创新人才的支持力度将进一步加大，为人工智能的发展提供核心支撑。另一方面，安全发展、数据/算法治理、内容管理、AI伦理将成为人工智能政策的重点考量，同时也将成为企业在人工智能领域布局亟需考虑的关键点。
