编者按：人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正深刻改变着人们的生产、生活和学习方式。随着数字基础设施的迅猛发展、应用场景的广泛涌现以及研究基础的不断夯实，中国正迎来智能化高质量发展的崭新时代。锻造人工智能创新优势，不断深化对人工智能的内涵、外延、功能和发展前景的认识，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力，对于推进中国式现代化具有深远影响。为此，我刊特邀专家学者撰文，围绕以人工智能引领创新发展新时代的相关话题展开探讨。现将来稿刊发如下。

人工智能赋能我国低空经济腾飞

刘刚（南开大学经济研究所所长）

技术创新是经济增长的永恒动力。随着新一代信息技术的创新和应用，低空技术逐步成熟和商业化落地，低空经济正在成为我国经济增长的新热点。人工智能是塑造低空经济发展未来的重要力量，在低空技术创新方面发挥着主导作用。中央经济工作会议提出，“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系。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”。低空经济是未来产业发展的方向之一，是“人工智能+”行动的重要领域。

低空经济是我国经济的新增长点

科学技术是第一生产力，创新是第一动力。人工智能是第四次工业革命的核心引擎，不仅带来新的社会生产力发展，而且能够激活历次工业革命积累的社会生产力发展潜力，引领经济社会长期发展。

低空飞行技术早已有之，主要应用于应急救灾、农业和海上作业等少数领域。由于技术不成熟和应用场景有限，低空技术商业化难以实现规模化应用。2010年之后，随着低空飞行技术的日益成熟，尤其是包括人工智能在内的新一代信息技术发展，低空飞行技术的应用领域持续扩展，低空经济的广阔前景开始显现。发展低空经济逐步上升为国家战略。

2021年，《国家综合立体交通网规划纲要》首次将低空经济纳入国家发展规划，之后《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》等国家政策的出台，为低空经济发展提供了法规保障。2024年，政府工作报告进一步提出，积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎。为了响应国家发展战略，北京、广东、安徽等多省市先后出台了发展低空经济的地方政策，低空经济成为我国经济发展的新热点。

从应用领域看，低空技术具有通用目的技术属性。低空经济是低空技术商业化的产物，包括低空飞行器的制造、低空飞行、低空保障和综合服务四个方面。低空技术的应用场景广泛，不仅包括交通出行和物流配送，而且包括农业生产、文化旅游、应急救援和安防等领域。尤其是随着人口和经济活动在城市的聚集，运用低空技术解决城市发展中的交通拥堵、快递物流和应急救援等问题，成为城市发展的迫切需要。

为了加快低空经济培育，2024年3月27日，工业和信息化部等四部门印发的《通用航空装备创新应用实施方案（2024—2030年）》提出，“加快通用航空技术和装备迭代升级，建设现代化通用航空先进制造业集群，打造中国特色通用航空产业发展新模式，为培育低空经济新增长极提供有力支撑”。2024年7月30日，习近平总书记在中共中央政治局第十六次集体学习时强调，要做好国家空中交通管理工作，促进低空经济健康发展。

尽管发展前景广阔，但是受技术成熟度、基础设施和政策法规的影响，低空经济在我国的发展仍然需要一段时间的试验和示范。如何探索出符合中国实际的技术、商业化路线和政策法律框架，是实现低空经济长远发展的关键。

人工智能塑造低空经济发展的未来

在经济发展过程中，科技创新构筑发展能力，为新的经济增长提供可能性空间。例如，电力技术的创新和应用，为照明设备、收音机、电视、空调等的流水线生产提供了可能性空间，加速了工业社会的发展。在人类发展历史上，以电力为代表的通用目的技术（GPTs）创新及其广泛应用是经济长期增长和发展的根本驱动力。

人工智能属于通用目的技术，具有广泛的应用领域。作为第四次工业革命的核心引擎，人工智能为新兴产业、未来产业和新经济发展创造了新的能力空间。从技术创新的视角看，低空经济是人工智能发展的结果。随着人工智能的创新应用，低空经济增长潜能开始显现。在某种意义上，人工智能是低空经济未来发展的塑造者。

低空经济是基于包括人工智能在内的新一代信息技术发展而诞生的新兴经济形态，是新一代信息技术和现代飞行控制技术融合的产物。人工智能创新应用是低空经济技术体系具有通用目的技术属性的关键。低空经济的潜在需求早已存在，但是在缺乏技术支撑的条件下，潜在需求难以转化为现实市场需求。人工智能是促进低空经济从潜在需求向现实需求转变的关键变量。

首先，低空经济的技术体系属于以人工智能为代表的新一代信息技术和先进飞行技术融合过程中创造的复杂技术体系。它包括航空基础设施、地面和卫星通信技术、航空器制造、电池、视觉感知、大模型和人机交互技术。技术的交叉融合共同构筑低空经济发展的技术能力。人工智能是低空技术体系和低空经济发展的主导者。

其次，作为低空经济的主要运载工具的飞行器是人工智能创新应用的结果。例如，无人机领域的领头羊大疆创新是中国头部人工智能企业，在人工智能技术的支撑下，大疆创新在全球占了将近80%的市场份额，无论是在环境监测、农业监测还是在军事侦察领域，大疆无人机都是各个赛道的第一选择。大疆创新在全球拥有专利3000多件，专利技术涵盖了飞行控制技术、旋翼技术、图像传输与处理技术、电池能源管理技术、结构设计与材料技术等领域。大疆创新的产品研发充分说明了无人机是新一代信息技术和飞行器制造技术高度融合的产物。

再次，低空经济的发展依赖飞行器与路端和云端的协同，即基础设施的智能化。与低空自动飞行器类似的自动驾驶汽车，之所以商业化落地面临困境，主要是因为路端和云端基础设施建设存在难度。与自动驾驶汽车相比，低空飞行器的飞行更加依赖路端和云端基础设施的建设。基础设施的智能化不仅依赖企业，而且依赖政府和基础设施建设方。

最后，低空技术体系能够广泛应用于经济社会的各个领域。例如，在交通、防灾救灾、快递物流、公共安全、环境保护和农业等领域，低空技术体系正在迸发出巨大潜力。低空技术在与传统产业融合发展过程中，涉及与场景相关的互补性技术创新，要依赖包括数字孪生在内的人工智能技术的创新应用。

培育实现低空经济持续发展的产业创新生态

到目前为止，低空经济仍然属于未来产业的范畴。未来产业发展的关键是通过构建产业创新生态推动颠覆性技术创新和商业化落地。

首先，低空经济的技术路线和技术体系尚处于发展之中，随时可能因为新的颠覆性技术出现改变技术路线。通过大学、科研机构和企业的协同创新，把握前沿技术研究方向，筛选符合未来发展趋势的技术路线，是保障我国低空经济健康发展的前提和基础。

其次，低空技术体系包括基础软硬件和垂直领域软硬件技术体系及其融合。一方面，低空经济发展的基础软硬件技术体系是决定产业发展的基础；另一方面，特定行业应用，需要在基础软硬件技术体系的基础上，通过互补性创新构筑垂直领域的软硬件技术体系。两个技术体系的协同，是发展低空经济的关键。

再次，低空经济技术体系发展表现为产业创新生态的形成和演进。基础软硬件技术体系的主导者一般为头部科技企业和开放创新平台企业，垂直领域软硬件技术体系的主导者一般是科技型中小企业和行业龙头企业。它们的协同创新是低空经济技术体系发展的基本推动力量。

最后，低空经济涉及标准、交通管理和政策法规的制定，政府和行业协会在这些方面将发挥积极作用。

以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系，是中国式现代化发展的战略支撑。积极开展低空技术创新和规模化应用示范，构建富有活力的产业创新生态，是发展低空经济的战略路径。其中，人工智能和低空技术融合创新，将塑造低空经济发展的未来。

[本成果得到中国工程院战略研究与咨询项目“中国人工智能发展的深科技创新模式研究”(2024HZ-26)的资助]

拥抱智能时代教育变革，有力支撑教育强国建设

黄荣怀（北京师范大学智慧学习研究院院长）

当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，因应智能技术的迭代演进推动教育变革和创新，是各个国家共同面临的重大课题。教育作为培养人才、推动社会进步的基石，是对国家发展具有决定性意义的事业。我国始终把教育摆在优先发展的战略位置，将建设教育强国作为中国式现代化的支撑与引领，视其为中华民族伟大复兴的基础工程。为服务教育强国建设，应充分发挥教育数字化的重要突破口作用。教育数字化是教育强国建设的核心组成部分，与数字中国、科技强国和人才强国建设同频共振。当前，我国教育数字化战略行动正以集成化、智能化、国际化为发展方向，其中智能化是战略引擎，人工智能为教育数字化提供了强大动力，推动了教育系统变革。

人工智能推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。教育教学组织与服务模式正在发生巨变，教育呈现出与科技深度融合的趋势，我们正在经历与见证教育体系前所未有的深刻变革。当前，教育系统不仅是技术和资本等外部驱动的应变者，更是主动变革的主导者，教育正处于从被动接受外部变化转向主动适应并推动内部变革的关键阶段，标志着教育的“自我觉醒”。政策制定、学术研究、教育实践等相关主体不仅要关注智能技术“显性化”的教育应用，更要理解其背后的教育变革逻辑。学校教育拥抱智能技术，需以培养适应未来发展的人才为目标，顺应教育教学观念的变迁，并通过一系列举措保障智能技术有序融入教育。

培养学生适应智能时代的关键能力

教育的重要使命是培养学生适应智能时代的新型国际竞争与社会变革。当前，人工智能正深度融入生产和生活的各个方面，社会对人才的需求发生了显著变化，传统的人才培养模式难以满足新时代的需求。为了帮助学生适应复杂多变的世界，需着重培养学生在智能时代的关键能力。

一是持续终生的自主学习能力。自主学习能力的养成是迈向未来教育的基本动力，强调学生的自我效能感和主观能动性。需培养学生的自主学习习惯，包括自我规划、决策、监控、管理和评价，使学生能够主动保持学习的状态，贯穿其整个生命历程。二是利用人工智能的创新能力。创新性地使用人工智能不仅要求掌握基本的技术应用，更在于如何将人工智能与已有经验融合，创造性地解决日常生活中的复杂问题，以及整合不同观点创新解决方案。三是多次灵活就业的适应能力。目前高校毕业生就业已经成为社会热点问题，学生需要具备较强的专业技能和跨学科素养，灵活应对工作环境的变化，能够自如地在不同的角色与职责之间转换，满足各种职业需求和工作要求，以有效地适应不同行业的动态发展。四是不确定性状况的处置能力。应对社会不确定性，要求学生具备批判性思维和风险评估能力，能够在快速变化的复杂环境和未知挑战中，做出敏捷性和适应性的判断与决策。同时，还要求学生具备技术伦理意识和伦理判断能力，合理使用技术资源，保护个人隐私和信息安全。五是富智能环境中的生存能力。人工智能加持的社交平台与人形化机器人正渗透到工作、生活和学习的方方面面，这要求学生在人机协同层次日益密切且复杂的环境中，充分发挥人的主体性和能动性，最大限度地发挥人类的创造力和机器的多任务处理效率，实现最佳效能。

引领智能时代的教师教学观念转变

随着人工智能大模型持续融入学校教育，无论是教师、家长，还是社会各界，都需积极适应教育教学理念的变革，包括关于知识、学习、课程和教学等认识的根本性改变，即教育教学“新四观”。

一是众创共享的新知识观。智能时代的知识具有显著的群智性，强调知识是人和人工智能通过与所处环境的交互而获得的信息或进行的生成性意义建构。事实性知识的获取将越来越容易；过程性知识的习得将愈发重要；多元高维的元认知知识习得将成为关键。从知识生产的角度看，人与智能技术协同生产知识，每一个体都成了知识生产者与传播者，包含通过神经网络、社会网络和概念网络等进行“联邦学习”而生成的关联性知识，通过身体机能和所处技术环境互动“具身认知”生成的情景性知识，以及结合深度学习和强化学习等机器学习形成的规则性知识。

二是智联建构的新学习观。在智联融通的学习环境中，数字技术为各种学习情境的创生提供了无限可能，多元空间互联和跨空间流动所带来的碎片化与动态化，需要学习者更加能动地进行深度学习。学习者应从被动接受转向自我驱动，从自身发展出发，将个人成长与⼈类生存和发展紧密结合，并肩负起相应的社会责任，通过主动与同伴、教师，以及与各类智能体的协同建构活动，来获取知识、技能和态度。

三是融通开放的新课程观。智能时代的课程从单一孤立、完全预设的群体性课程走向综合多样的个体式课程，形成更加综合、衔接、融通的课程体系。人工智能大模型、虚拟仿真实验与开放性数字资源等将推动课程边界由封闭走向开放，课程内容由碎片化走向网络状、结构化，课程结构从分科式走向融合式、情境化，支持依据学生天赋、潜能、个性等定制课程，实现精准、适时、个性化的学习路径导航和资源推送。在教师、学生、内容、技术等的持续交互下，学习由单纯的知识导向转为科学认知、技术体验、社会参与、文化觉醒和生命体悟的有机结合。

四是人机协同的新教学观。智能时代的教师主要以育人为主，人工智能等技术将补充、增强和延伸人类教师的能力。教师将从知识的传授者转变为学习情境的建构者、学习活动的组织者和引导者。人机协同的教学具有多场景融合、强连接与互动的特点，教师、学生、技术之间多维度的交流以及人与智能体之间安全、可信、合乎伦理的互动，能帮助学习者提升知识理解水平和学习效果。

推进智能时代的学校教育有序变革

人工智能技术和产品能否规范而有序地进入学校教育是社会各界的关切所在，需在师生数字素养、数字教学法、人机协同教学、人工智能社会实验以及智能产品准入等方面开展深入研究和实践探索，再进行广泛普及和系统部署，才能推进智能时代学校教育的系统性变革。

第一，持续提升师生数字素养与技能。需要持续提升教育者的数字思维与教育管理者的数字化领导力，通过信息科技课程、各学科教学和广泛的学校数字化活动，提升师生数字素养与技能，并完善数字素养与技能提升的激励与评估机制。

第二，鼓励教师深入研究和探索数字教学法。课堂数字化教学创新的根本目的在于推动学生深度学习和课堂有效教学。考察和衡量数字教学法的效能涉及四个维度：一是技术赋能的深度学习，引导学习者有效利用数字资源和工具提升学习效果；二是绿色鲁棒的数字学习环境，以可信、可靠、智联、融通为特征，增强学与教的体验；三是循证导向的教学实践，以可解释性证据基线来践行学习者为中心的理念；四是人机互信的协同教育，促进教学中人机合作互动的效能叠加释放。

第三，合规有序开展人机协同教学。随着人工智能大模型、教育机器人、数字虚拟人等的迅速发展，人机协同教学已成为未来教育教学实践形态演进的必然趋势之一。在“人机共存”的教育实践场景中，教育政策制定者、教育研究者和有关企业要帮助挖掘和搭建人机协同教学的场景，教师要转变观念和改变角色，以满足智能时代学习者个性化、高效率、包容性和多元化需求。

第四，持续开展人工智能教育社会实验。社会实验在于通过大规模、长周期的观察，以及跨学科的研究和分析，为探索智能技术融入教育的规律与路径提供有力的证据和方法论支撑。教育社会实验要分析与教育相关的社会现象，甄别与教育改革发展相关的真实问题，进行社会实验研究设计，挖掘教育教学实践活动背后的潜在和隐形进程，深入研究和有效诠释其教育教学规律，从而形成干预措施，以实现教育教学实践的改革和可持续发展。

第五，建立智能产品的校园准入机制。为积极推动智能技术产品在教育教学领域的融合应用，需研发更高教育适配性的专用人工智能大模型，为师生提供大模型和智能技术产品等校园应用的规范和指南。为防范互联网应用、大数据采集和智能产品等带来的有害内容传播、隐私安全、算法歧视等风险，需要建立数字化平台和工具以及智能产品的准入机制，探索全方位、全天候的动态监管和风险防范机制。

人工智能推动文化产业发展的价值、问题与策略

向勇（北京大学文化产业研究院院长）

人工智能是在数字技术、网络技术和智能技术的迅猛发展下以智能计算为基础的生产重构，是一套“以数据为驱动基础、以算法为指令集合、以算力为动力引擎”的技术—经济范式体系。人工智能包括决策式人工智能和生成式人工智能。其中，决策式人工智能是基于数据和信息的处理辅助人进行决策的机器智能，是以数理推理和逻辑表达为主的“旧式人工智能”和“弱人工智能”；生成式人工智能是基于概率统计建模、大语言模型训练生成新内容的智能系统，是自然语言、深度学习和神经网络算法共同演进的“新式人工智能”和“强人工智能”。近年来，我国人工智能界正在经历生成式人工智能引领的颠覆性创新，生成式人工智能正在改变文化生产与消费的价值形态，成为推动我国文化产业高质量发展的关键力量。

人工智能推动文化产业发展的价值形态

人工智能是革命性的技术突破，也引发了文化生产要素的创新性配置、文化产业的深度转型升级。人工智能正在重构文化劳动者、文化劳动资料和文化劳动对象的内涵属性及其优化组合的根本性变化，正在重塑文化产品的内容创意、渠道传播和消费体验的生产链和价值链，最终将推动文化领域全要素生产率的提升。智能文创是人工智能赋能文化生产的全价值链、全过程性的新型文化业态，包括智能内容层（智能文学、智能音乐、智能影像、智能艺术等）、智能传播层（智能出版、智能演播、智能印刷等）、智能交叉层（智能设计、智能展览、智能演艺、智能旅游等）和智能装备层（智能终端、体感装置、智能显屏等）四个层次。当前，生成式人工智能推动文化产业发展，主要表现在以下几个方面：

一是推动内容创意的智能生成。人工智能技术为文化产业的内容创意提供智能生成工具和方法。在电影、电视剧、综艺节目、微短剧等视听产品制作过程中，人工智能可以进行剧本、音画、特效、对白等内容的智能生成，可以显著地提高创作效率和生成品质。此外，人工智能在文物修复、广告创意、音乐创作等细分领域也有着非常广泛的应用。美国开放人工智能研究中心、字节跳动、科大讯飞、百度等各大公司开发出各类大语言模型处理技术，使得文字、图像、影音、动画和视频等不同文化内容的智能创作得以实现，从而节省了人所投入的单调琐碎的创意时间，让人可以更加专注于那些富有创造性挑战的创意环节。

二是优化文化产品的智能传播。人工智能与大数据分析、云计算、物联网、5G通信等先进技术一起，优化了文化产品的传播过程和传播效果。文化产品的智能传播表现为横向智能传播和纵向智能传播。横向智能传播是指通过机器学习算法和用户行为数据智能分析，实现精准推荐和智能分发的平台传播。文化产品通过用户画像构建、个性化推荐算法、自动化内容分发和跨媒介整合，可以提供更加个性化、精准化和高效率的服务，更加精细地满足不同目标受众差异化、定制化和多元化的需要。纵向智能传播表现为各种社交媒体、直播平台和智能终端设备，采用人工智能技术加快文化内容的传播速度和频率，扩大文化内容的传播范围，促进了文化产品的跨界传播和区域传播。人工智能丰富了传统文化产业如表演艺术、文化旅游、民间工艺的数字传播形态，推动了现代文化产业如广播影视、休闲娱乐、节庆会展的跨界传播和融合传播，催生了新兴文化产业如数字文化、动漫游戏和网络短剧等新型文化业态的扩散效应。

三是增强文化消费的智能体验。人工智能驱动虚拟现实、增强现实以及混合现实技术，为消费者带来更加沉浸式的互动体验。博物馆的虚拟现实沉浸式展览、通过虚拟现实眼镜线上实时观看演唱会、文化遗址的场景智能重现，这些人工智能文创体验场景为受众提供了身临其境的真实体验。人工智能还可以增强互动故事的讲述效果，利用对话式人工智能创建全新的人机交互叙事方式，让观众可以选择不同的故事线和剧情走向。人工智能可以据此实时生成故事场景，增加观众的互动感和参与感。

四是加强文化生态的智能治理。人工智能与区块链技术、Web3.0技术相结合，可以清晰追溯数字文化内容生产者的所有权，防止未经授权的版权滥用，通过智能合约版权管理系统，可以更好地维护文化内容创作者尤其是用户生成型普通创作者的合法权利。通过使用自然语言处理和图像识别技术，人工智能可以自动检测和过滤暴力、色情、违背公序良俗等不良信息，保证数字文化产品所承载的信息符合法律法规和社会伦理的规范标准。

人工智能推动文化产业发展的关键问题

人工智能推动了文化生产的内容创意、渠道传播、场景消费、价值扩散的产业价值链，降低了创意成本，提高了创意效率，与此同时，也带来一些值得关注的问题和挑战。

一是主体性的缺席和价值观的弱化。人的创意是人的独特能力，是彰显“人的主体价值”的根本所在，人的创意具有深刻的“人的主体性”和“创作的意识性”特征。人工智能参与创作的艺术作品，可能会缺乏人的情感表现力，无法真正诠释和传递人的真实情感。人工智能快速化的内容生成方式，在很大程度上降低了人在文化创意和艺术创作过程中的体验感、参与感和获得感，不能很好地传达创作者的人文关怀和社会责任感，弱化了文化产品的文化内涵、意识形态观和精神意涵。

二是创造性的减弱和社会功能的迷失。如果人们过度依赖人工智能大模型进行文化内容的创意生产，会降低人的主动思考、深度探索的创新欲望和能力，削弱创作者的直觉感知、情感能力和创作动力，影响创作者的审美直觉和创作方向，导致文化产品的同质化现象加剧。人工智能创作主体的法律地位、法律权利和责任义务的社会功能还没有清晰明确的界定，这导致人与人工智能在创作过程中的角色划分、权力关系和社会功能难以明晰。

三是版权边界的模糊和创意赤字的增大。人工智能参与文化创作，很难判定作品的版权归属。人工智能驱动的搜索引擎和推荐系统可以很轻易地侵犯他人的合法版权，让很多未经授权甚至恶意盗版的文化内容被用于某大语言模型进行训练。人工智能的基础设施、技术素养、社会环境的差异，导致不同地区、不同领域和不同人群创意的投入与产出之间的鸿沟加大，使得不同地区和人群的创意赤字更加明显。创意赤字会进一步加剧创意不平等现象。

四是“创意茧房”的涌现和数据隐私的风险。人工智能对人的认知力与决策权的取代会造成新的社会问题——人工智能认知依赖。所谓人工智能认知依赖，即个体在信息处理、决策制定过程中过度信任和依赖人工智能，使得用户只能接触自己感兴趣的内容，从而限制了用户的创意视野，导致文化生产领域的创意信息闭塞，降低人们创意的多样性、批判性和创新性，形成“创意茧房”效应。人工智能大模型需要大量的个人数据、用户画像和行为信息，无论是无意使用还是恶意侵犯，都在某种程度上加大了用户个人隐私的泄露风险。人工智能的迅猛发展和文化领域法律法规的滞后，使得人工智能推动文化产业发展缺乏有效、及时的法规治理和政策引导。

人工智能推动文化产业发展的优化路径

“智能文创”是人工智能推动文化产业发展的前沿标志和新型领域，在我国还处于快速发展、远未成型的早期阶段。为了更加有效地提高人工智能推动文化产业发展的能力，我们要从根本上坚持“人的创造性”和“社会的效率性”的平衡发展。加拿大媒介学者马歇尔·麦克卢汉指出，“一切媒介都是人的某种官能——心理或身体官能的延伸”。对于人工智能在文化产业领域的使用，应该从增强文化生产的创造力、文化传播的扩散力和文化消费的体验力等角度，不断提升文化创造者的人工智能素养，不断提高智能文化平台的规范发展，真正构建一套有利于人工智能赋能文化产业发展的生态体系。

一是促进人的批判性思维和审美能力的提升。人工智能是人类创造史上最伟大的成功之一，不应该成为人类又要遭遇的“奥本海默时刻”。人工智能是技术革命的结果和历史发展的必然，是文化创意工作者必须面对的技术挑战和时代机遇。在智能社会，人最宝贵的能力是社会感知力、问题识别力和人机协同力。要在全社会加强人工智能素养教育、人工智能道德教育和人工智能审美教育，塑造面对人工智能的正向价值观，不断增强面对人工智能决策结果的批判精神和质疑能力，进一步增强人在人工智能环境中的主体性和创造力。

二是转变文化创意人才培养的模式。在高校、企业和政府的协同努力下，重塑文化创意人才的能力结构，加大人文、艺术、商业和技术于一体的素质培养，探索人工智能产教融合、产研融合、产学融合的人才培养模式，在实践中增强人工智能的创意能力，大力培养人工智能增强型创意技能，提高文化内容与智能技术价值共创、融合创新的能力。

三是加大数据平台和智能工具的整合。文化大数据是人工智能的关键支撑，要构建符合中华美学精神和社会主义核心价值观的文化语料库，打破不同文化机构之间的文化大数据彼此区隔的数据孤岛。基于大语言模型与文化数据库规范智能创作工具的开发和使用，为人工智能推动文化产业发展搭建公共化、共享型的审美语料库、智能创作器和产业赋能平台。

四是推动人工智能可持续发展体系的构建。坚守中华文化的主体性，以艺术性、人民性和可及性为原则，保持审慎乐观、守正创新的治理心态，在鼓励技术创新和风险防范之间保持治理平衡术，建立起政府部门监管、内容创意生产、智能平台分发、文化消费体验等不同主体之间多方协同的治理格局，积极推动建立人工智能赋能文化产业的治理生态体系。

总之，人工智能是文化产业创新发展所面临的时代机遇，改变了创意者的思维方式和创意方式，推动了文化领域的创意转型、生产增效、模式升级、品质创新和消费提质，将为推动中华优秀传统文化的创造性转化、创新性发展发挥积极作用。

[本文系研究阐释党的二十届三中全会精神国家社会科学基金重大专项“文化和科技融合的有效机制及业态创新研究”（项目批准号：24ZDA078）阶段性成果]

以人工智能推动中国医疗创新发展

艾玎（天津医科大学副校长）

在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的深度和广度渗透到各个行业、领域，而医疗行业无疑是受其影响极为深远且变革潜力巨大的关键领域之一。

人工智能医疗发展阶段

第一阶段：医疗数据数字化与基础分析。早期，医疗领域开启了意义深远的数据数字化进程，纸质病历、影像胶片逐步向结构化电子数据转化，为后续的深入分析筑牢根基。当下，众多三级医院已广泛部署电子病历系统，这是医疗信息化进程中的重大里程碑。然而，“数据孤岛”现象极为突出，不同医疗机构间数据格式、标准杂乱无章，严重阻碍了数据的流通与共享。有媒体报道，多地医联体内部的患者电子病历、影像学诊断报告等仍难以实现跨医院共享。

第二阶段：专用人工智能辅助诊疗。深度学习技术为人工智能融入诊疗流程开辟了新路径，特别是在医学影像分析领域。例如，推想医疗的肺结节计算机断层扫描辅助检测软件，能精准识别四毫米及以上的肺结节影像特征，在浙江省人民医院等多家机构应用中，显著提高了肺结节早期发现率，优化了筛查效率，为肺癌早期诊断提供了重要支持。此外，其胸部AI-4D智能可视化解决方案实现了肺结节与关键解剖结构的同步重建，助力术前精确规划。

第三阶段：个性化医疗与治疗优化。人工智能技术迈向融合多源数据的精细化阶段，致力于为患者量身定制精准治疗方案。以全球知名癌症基金检测分析公司基础医学公司（Foundation Medicine）为例，其通过对癌症患者肿瘤样本进行全面的基因组分析，利用人工智能技术整合基因检测数据、病史等多维度信息，为患者制定个性化的治疗方案；如在非小细胞肺癌患者的治疗中，依据患者肿瘤的基因突变特征，通过人工智能分析推荐使用特定的靶向药物，使患者的无进展生存期较传统治疗方案显著延长。

第四阶段：医疗系统全面智能化。当下，人工智能借助多模态数据融合与因果推理等前沿技术，串联起医院、社区医疗与患者，全力打造智能化医疗生态闭环。比如，上海瑞金医院在 “未来医院” 建设中全面提升医疗服务智能化水平。通过 “云上瑞金”智慧服务平台整合大模型赋能的人工智能健康咨询，提供全天候在线服务，显著提升患者就医体验；与商汤科技合作打造多院区智慧影像云平台，基于大模型技术实现影像数据互联互通及 人工智能辅助诊断，覆盖多个临床方向，提高诊疗效率和精度；建设全流程管控的智慧运营平台，利用大数据和人工智能技术实现医院运营智能化管理，提升资源配置效率和服务质量。

第五阶段：完全自动化与自适应医疗。虽处于理论前沿探索阶段，但这承载着对未来医疗的美好憧憬。畅想未来智能手术室中，人工智能仿若超精准“主刀医生”，基于实时影像与传感器数据，运用算法操控手术器械，手术精度可达微米级，将极大降低手术风险；在慢病管理场景下，人工智能宛如贴心的健康管家，实时分析患者生活、生理数据，自动优化胰岛素泵给药剂量，无缝适应病情变化。不过，现阶段受限于技术瓶颈、伦理规范等诸多因素，大规模应用尚需时日。

人工智能全面赋能中国医疗

提升医疗效率。人工智能技术已成为削减诊断与治疗各环节时间成本的得力助手。专业的人工智能眼底筛查系统，在筛查糖尿病视网膜病变时，能以短短数秒完成复杂影像判读，相较于传统人工诊断，效率呈几何倍数提升。这不仅让患者就医流程更为顺畅，得以快速进入后续治疗阶段，还极大解放了医生精力，使其能够将更多时间与智慧聚焦于疑难病症攻坚，为攻克医学难题创造条件。

优化资源配置。我国医疗资源分布不均，特别是在偏远地区，医疗水平较为落后。人工智能远程医疗技术有效缓解了这一问题。以“平安好医生”智能问诊系统为例，该系统依托人工智能导诊和辅助诊断技术，涵盖海量病症信息，精准理解患者需求。“平安好医生”已为数亿用户提供智能问诊服务，尤其在偏远地区，通过远程初诊减少了不必要的转诊，提升了医疗可及性和效率。其“平安家医”项目结合人工智能与大数据，提供个性化健康管理，有效促进了医疗资源均衡分配，减轻了大城市医院的压力。

点燃医疗创新引擎。研发一种新药并推向市场是一个复杂且消耗资源的漫长过程。人工智能技术正为这一领域带来变革，加速创新药开发，例如，晶泰科技推出了以量子物理计算为核心的智能药物研发平台，结合深度学习与分子动力学算法，能够快速预测药物分子与靶点的相互作用，在海量化合物中筛选潜在候选分子。该平台帮助客户显著缩短研发周期，其技术已成功应用于多个药物研发项目。

铺就医疗公平之路。人工智能赋能健康扶贫成效卓著。以四川甘洛县人民医院为例，医院引进人工智能影像辅助诊断系统后的一个月内，医院胸部计算机断层扫描检查的900余人次中，该系统发现肺结节约400人次，有效提高了诊断正确率，降低了漏诊概率，并且将放射科医师诊断肺结节的效率提升了一倍。同时，线上人工智能培训云课堂蓬勃发展，设置模拟基层疑难病例研讨、人工智能实操演练等多元课程，助力基层医务人员熟练掌握人工智能工具与先进诊疗技能。借助人工智能，让人们在家门口就能享受优质医疗服务，切实保障医疗公平性落地生根。

中国在全球人工智能医疗中的影响力

中国在全球人工智能医疗领域已颇具影响力。目前发展势头迅猛，尤其影像人工智能和远程医疗成绩斐然。

在影像人工智能板块，我国坐拥两大优势。一方面，庞大病患群体为人工智能模型训练输送海量数据，成为技术迭代的肥沃土壤；另一方面，政策引领资源聚集，众多科研机构、科技企业纷纷投身其中。诸多国内知名人工智能影像产品，在肺癌、食管癌、眼底病变等筛查诊断上准确率跻身国际前列，广泛入驻各级医疗机构，每年发现大量早期癌症病例，为疾病防控筑起坚实屏障。

在远程医疗领域，我国借助5G通信与互联网技术优势，编织起覆盖面广泛的远程医疗网络，互联网医院蓬勃兴起，并多与实体医疗机构紧密联动，构建起线上线下融合服务模式。典型如 “平安好医生”智能问诊系统，触角遍及全国诸多县级地区，偏远乡村患者借此轻松连线专家，极大提升了边远地区医疗服务的可及性，尽显中国特色远程医疗魅力。

然而，与欧美相较，我国在个性化医疗与药物研发方面尚存差距。欧美先进医疗研究机构运用人工智能深度剖析患者基因、蛋白组学等多组学数据，定制超精准治疗方案，使特定病种患者五年生存率更可观；大型药企借助人工智能优化药物研发流程，耗时短、效率高。我国的瓶颈在于技术突破艰难，关键算法、高端人工智能硬件制造部分依赖进口，高阶原创技术稀缺，影像人工智能底层算法常借鉴国外，个性化医疗落后欧美数年。总体而言，欧美正从第二阶段专用人工智能辅助诊疗向第三阶段个性化医疗深度迈进，在个性化医疗领域优势显著。而中国人工智能技术集中于第二阶段专用人工智能辅助诊疗，特别是影像人工智能和远程医疗竞争力较强，但在第三阶段个性化医疗应用领域还处于探索攻坚阶段。

面临的挑战与应对策略

数据隐私与安全“堡垒”

医疗数据隐私保护与高效共享需求之间矛盾尖锐。医疗数据蕴含患者海量敏感信息，隐私泄露风险极高，一旦发生将对患者权益造成严重损害；而人工智能模型训练又迫切需要海量、多源数据以提升性能，二者平衡难题亟待破解。

政府应发挥主导作用，构建严格缜密的隐私保护与数据汇集机制。一方面，大力推动数据加密与分布式存储技术应用，确保数据“可用不可见”，支持多机构协作提升人工智能模型性能。另一方面，建立国家级医疗数据中心，整合医疗机构、科研团队和产业数据资源，通过统一标准规范和数据标签体系，保障数据互通互认。同时，政府可制定激励政策，引导医疗机构主动分享数据，并鼓励公众积极参与，推动形成覆盖多区域、多疾病种类的高质量数据网络，为人工智能医疗创新筑牢坚实数据根基。

临床验证与监管瓶颈

人工智能医疗产品从实验室到临床应用之路荆棘丛生，需闯过复杂临床验证、漫长审批流程等重重关卡，耗时久、成本高，致使部分创新产品难以顺利诞生，制约行业创新活力。

监管部门应革新审批流程，设立人工智能医疗产品专门认证通道，依风险等级分类审批。对低风险人工智能辅助诊断软件，采用“备案+抽检”高效模式，大幅缩短上市周期；引入第三方专业检测机构，强化技术审评科学性，确保产品质量与安全，为创新成果落地清除障碍、开辟通途。政府还应加大临床验证基地建设投入，培养专业临床试验人才，提高验证效率，加速产品转化进程。

人工智能医疗复合型人才培养困境

既懂医学又懂人工智能的复合型人才至为稀缺。

政府应统筹规划，引导高校优化“医学+人工智能”等跨学科专业设置，构建涵盖医学基础、人工智能核心技术、伦理法规等在内的全面课程体系。同时，鼓励医院深度参与人工智能医疗人才的培养，建立“医学+人工智能”的研究生课程和临床实习项目。通过高校与医院紧密合作，打造联合人才培养基地，提供实际临床场景训练，填补人才缺口。此外，可设立专项基金，支持高校与医院联合培训，提升在职医务人员的人工智能应用能力，为行业发展储备坚实的人才力量。

伦理与责任“迷雾”

人工智能医疗决策过程复杂隐晦，误诊漏诊责任归属模糊不清，加之伦理准则尚不完善，极易引发公众对人工智能医疗安全性、可靠性的担忧，信任危机隐忧重重。

政府应主导并联合医学、伦理和法学专家制定严格的医疗 人工智能伦理准则和责任界定框架，明确各方权责。设立独立的第三方伦理评估机构，对人工智能医疗项目进行全程监督评估，确保技术应用符合伦理规范。同时，通过广泛的科普宣传活动，提升公众对人工智能医疗的认知理解，消除误解，增强信任，营造良好社会氛围。

未来展望

人工智能在中国医疗领域的创新应用正迎来前所未有的机遇窗口。随着技术不断突破，人工智能医疗正向智能化、个性化迈进，将深刻提升医疗服务的效率、质量和可及性。尽管中国在全球医疗科技竞争中已占据重要地位，但在数据隐私、算法透明度和跨领域协作等方面仍需攻坚克难。

未来3—5年，远程手术有望在部分三甲医院试点，智能康复设备将逐步在基层医疗机构推广，精准治疗技术将在重大疾病如肿瘤、心血管病领域持续深入。但远程手术需应对网络延迟、操控精准度和资源分配问题；智能康复设备推广需解决成本、操作培训和维护难题；精准治疗则需克服多源数据融合分析的技术瓶颈，并加强科研成果转化与临床实践的衔接。

个性化医疗将成为重要趋势。通过人工智能对病理、影像、基因组学等数据的深度分析，精准诊疗初见成效，尤其在癌症、糖尿病等领域展现潜力。但全面普及仍需解决数据隐私保护、算法可解释性和医疗成本控制等问题。

同时，人工智能医疗的伦理与法律问题将日益重要，需政府和监管机构及时调整政策，完善法律法规，以确保其可持续发展。社会各界需携手推动技术创新与跨领域合作，实现广泛社会效益。

未来，人工智能医疗将改写传统医疗模式，提升资源配置效率，提高全民健康水平，为中国乃至全球医疗发展注入动力，开启更加智能、精准、普惠的医疗新时代。



重塑人类社会的人工智能革命
张容南（华东师范大学哲学系教授）

随着智能技术的迅猛发展，人工智能正以前所未有的速度重塑着人类社会的各个层面，其影响深远而广泛。在职场上，人工智能不仅重新定义了工作的性质和执行方式，还引发了关于技术性失业的热议。在医疗领域，人工智能的应用正在提升诊断的精确度，还可以定制个性化治疗方案，并扩大医疗服务的覆盖范围。在教育界，智能技术正在转变教学和学习的方法，为学习者提供量身定制的学习路径和终身学习的机会。人工智能的发展正在全方位地影响着人类的生活和工作，以ChatGPT为代表的大语言模型的发展，不仅预示着通用人工智能有可能到来，同时大大增加了将人类想象变为现实的可能性。然而，人工智能的广泛应用也带来了一系列法律、伦理和社会的挑战，如隐私保护、算法公正性以及可能引发的大规模失业等问题。因此，我们在享受人工智能技术带来的便利的同时，也必须审慎地思考和应对这些挑战。

自工业革命以来，自动化一直是工作场所的一个特征。然而，随着人工智能驱动的自动化浪潮汹涌而来，人们对于该技术可能引发大规模失业的担忧与日俱增。无疑，人工智能技术的进步将重塑我们的工作方式，它带来了两种未来图景：一种是机器完全取代人类劳动力，执行所有相关工作任务；另一种则是人类与机器协同工作，共同完成任务，这通常会导致对工作边界的重新划定。人们担心，这两种可能性都会对人类造成深远影响：在完全替代的情况下，工作将不再是人类实现自我价值的途径；而在协同替代的情况下，人工智能系统可能会占据创造性工作或决策的核心地位，人类则沦为执行命令的角色。以亚马逊仓库工作人员为例，他们按照算法规划的最佳路线执行任务，无需质疑或发挥创造力，以免影响效率。此外，智能系统的监控可能会削弱工人的自主性，产生消极影响。这些挑战促使我们重新审视工作对人类的意义。人们逐渐认识到，发展人工智能技术的目的在于减轻人类繁重的工作负担，同时增加工作中的创造性成分。过度依赖机器进行决策可能导致人类技能的退化。将关键决策权保留在人类手中可以防止技术被滥用，确保技术的发展和应用符合人类的长远利益。为应对未来的挑战，我们需要对每个人的数字技能进行公共投资。在将来，我们可能会习惯与智能机器人并肩作战，完成各种任务。从积极的角度来看，人类的创造力和潜能将在人工智能助手的协助下得到无限扩展。人类将更有可能出于兴趣和创新欲望去工作，而非单纯谋生。

人工智能技术正以其独特的魅力，为现代生活带来翻天覆地的积极变化。通过智能音箱，用户能够用简单的语音指令控制家中的智能设备，无论是播放音乐、查询天气还是设置提醒，都变得轻而易举。智能温控器等设备更是能够根据用户的生活习惯自动调节室内温度，在优化能源使用的同时，为用户提供一个舒适的居住环境。人工智能旅行助手能够通过对话帮助用户轻松规划个性化的旅行，用户只需通过聊天就能获得定制的旅行建议，包括景点、美食和活动推荐。对家庭生活影响更为深远的，是社交机器人的兴起。以德国研发的Care-O-bot4家用护理机器人为例，这款机器人不仅拥有人形外观，还能通过电子屏幕模仿人类表情，根据预设程序做出动作，模拟人类的情绪反应。社交机器人可能会重塑家庭成员间的角色和责任分配，它们可以承担部分家务，减少家庭内部因家务分工而产生的争议，减轻人类的照护负担。然而，这种便利也可能削弱家庭成员共同参与家庭生活所建立起来的情感联系和责任感。对于独居老人或残疾人士而言，护理机器人能够提供必要的帮助和陪伴，显著提升他们的生活质量。尽管如此，机器人并不能完全取代人与人之间的情感交流。过度依赖机器人可能会导致情感依赖和社会隔离问题。因此，我们在享受人工智能带来的便利的同时，也应警惕其可能带来的社会和情感层面的挑战。

人工智能在教育领域的应用，正革命性地重塑我们的教育方式和学习体验。基于学生的使用数据，可以深入洞察每位学生的学习模式和需求，进而量身定制最适合个人特点的学习路径和方法。人工智能辅导系统则能够提供个性化的学习材料，同时诊断学生的学术优势和劣势，提供定制化的反馈和支持。人工智能的数据分析能力，使其能够预测学生的学习成果，为教育决策提供支持。国际商业机器公司（IBM）开发的沃森（Watson）教育解决方案便是一个例子，它利用人工智能分析大量教育数据，帮助教育机构优化教学策略，丰富学习成果。在人工智能的助力下，未来的教育将打破传统模式，迈向终身学习的新纪元。人们可以随时随地在线学习，使得学习不再局限于传统的教室环境，也不再局限于生命的特定阶段。随着智能技术的发展和行业的变化，人工智能可以帮助学习者持续更新所需的技能和知识，以适应不断变化的职业要求。由此可见，人工智能在教育领域的应用不仅颠覆了传统教育模式，也为个性化学习和终身学习提供了强大的技术支持，展现出巨大的潜力。随着智能技术的不断进步，未来的教育将变得更加个性化、灵活和高效。

人工智能在健康和医疗领域的应用正日益扩展，它借助先进的数据分析、模式识别和预测模型，正在重塑医疗服务的提供方式。在医学影像学领域，人工智能展现出巨大潜力，例如，人工智能系统能够分析医学影像，辅助识别糖尿病视网膜病变等眼部疾病以及某些类型的癌症。在精准医疗和基因组学领域，人工智能的应用有助于分析庞大的基因组数据，识别与特定疾病相关的基因变异，为患者量身定制治疗方案。人工智能还能分析患者的电子健康记录，揭示疾病模式和风险因素，协助医生制定更精确的治疗计划。一些可穿戴的人工智能设备通过监测患者的日常活动和生理指标，助力糖尿病、心脏病等慢性病的管理。这些设备能够预测个体患特定疾病的风险，从而采取预防措施，并根据个人健康数据提供定制化的饮食和运动建议，促进健康生活方式的形成。人工智能在健康和医疗领域的应用前景无限广阔，但也伴随着隐私泄露、伦理失范和准确性不足等挑战。随着技术的不断进步和法规的逐步完善，人工智能有望在未来进一步提升医疗服务的质量和可及性，为人类健康带来更多福祉。

总而言之，人工智能技术的兴起正在引发一场覆盖工作、生活、教育和医疗等多个领域的革命，这场革命的影响远远超出了特定生活领域和场景的范畴，正在深刻地改变人类整体的生活方式、社会组织方式以及学校、政府和企业的运作模式。从社会治理的角度来看，智能技术的进步正推动着大规模自动化的进程，这不仅可能使某些职业消失，也为新的职业和工作方式的诞生创造了条件。大数据的应用正在将社会治理和决策过程推向一个更加依赖数据分析的新阶段，这可能导致社会管理和服务模式发生根本性转变。在社会交往方面，社交媒体和智能技术改变了人们的沟通和互动方式，对社会结构和群体行为产生了深远影响。这些技术使得信息传播速度极快，打破了地理界限，促进了全球范围内的交流与合作。然而，社交媒体上的“回音室效应”和“过滤泡泡”现象也可能导致观点的极化和社会分化。此外，智能技术的发展也带来了新的网络安全威胁，如深度伪造和自动化网络攻击。随着智能技术的发展，政府需要制定新的法规来监管人工智能的使用，确保技术的安全性、透明性、公平性和稳定性。智能技术的广泛应用将大大提高生产效率，这会令一些人工智能企业的利润大幅增加，但如果没有适当的政策调整，可能会导致财富集中在少数拥有先进技术的企业和个人手中，加剧社会不平等。政府需要考虑调整税收政策或福利政策，例如对智能技术产生的巨额利润征收更高的税，或保障全民基本收入，以重新分配财富。此外，智能技术与脑机接口技术的结合可能改变人类的认知能力，影响人类的生物学身份和自我同一性。这可能导致“后人类”时代的到来，人类通过技术实现自我进化与革新。这些变革不仅涉及技术层面，还涉及社会、经济、文化、心理等多个层面，甚至影响到我们如何定义“人”本身，因此需要全球范围内的合作和对话来共同应对这些挑战。

人工智能革命被称为第四次工业革命，因为它标志着以人工智能、物联网、大数据等为核心的新一轮技术革命，这些技术正推动社会进入智能化阶段。与其他工业革命相比，第四次工业革命的特点在于其发展速度更快，影响范围更广、程度更深，并且具有颠覆性变革的特点。我们在享受技术变革带来的好处的同时，要充分警惕人工智能的风险，因为它可能带来隐私泄露、劳动竞争、归责困难、暴力扩散、社会分化加剧等问题，甚至可能导致人类被超级智能种群替代和文明异化等终极风险。因此，对人工智能技术的伦理引导和风险管控至关重要，这有助于确保技术发展能够为人类带来福祉，而不是引发灾难。