推动人工智能赋能千行百业，是一段时间以来经济领域的热点话题。对于“人工智能+”，应该先确定优先领域。当前最重要的，不是全面铺开，而是聚焦主战场和关键场景，形成示范带动。如果从国民经济拉动效应、现实需求紧迫程度、场景成熟度和示范性来看，当前最重要、最紧迫的领域主要是制造业、公共服务、科技创新和现代服务业。

　　制造业是主战场。制造业是立国之本，也是我国最突出的比较优势。制造业一旦实现智能化，带来的不是单点效率提升，而是从研发设计、生产调度到质量控制、供应链协同的全链条效率提升，对经济的拉动效应最强。

　　公共服务是需要优先突破的领域。教育、医疗、养老等直接关系到人民群众的获得感、幸福感、安全感，同时也面临资源不均衡、供给不足等现实约束。人工智能在辅助诊疗、慢病管理、智慧养老、个性化教学等方面都能发挥作用，能够推动公共服务从“标准化供给”走向“精准化个性化供给”。在教育领域，人工智能作业批改与学习路径推荐系统（如AI助教）正在缩小区域教育差距；在养老领域，智能看护系统可通过传感器和算法实现老人跌倒监测与健康预警。这些应用都直接回应了现实痛点。

　　科技创新是制高点。长远来看，智能经济的核心竞争力体现为科技创新能力。人工智能正在改变科研范式，从数据驱动发现转向模型驱动创新，加速技术研发、工程实现、产品落地的一体化协同过程，人工智能已经从工具变成了科研的重要参与者。例如，国内企业利用AI进行药物筛选，将候选分子筛选时间从数年压缩到数月；在材料科学领域，AI已用于新材料组合预测与性能模拟。

　　现代服务业是极具拓展潜力的领域。金融、物流、商贸、文旅、法律、设计等行业，具有数据密集、流程标准化、复制成本低等特点，非常适合人工智能应用。通过智能体、流程自动化和知识管理，这些领域不仅能提升效率，还能催生新的商业模式，是未来重要的增长空间。在金融领域，智能风控和智能投顾能显著降低违约风险与服务成本；在物流领域，通过智能调度系统优化仓储与配送路径，可提高履约效率。服务业智能化不仅体现为效率显著提升，而且表现为商业模式的不断创新与重构。

　　同时，我们也必须正视当前“人工智能+”在落地过程中普遍存在的问题。一是“最后一公里”问题突出，不少场景“看起来很热”，但真正能形成闭环的不多，尤其是制造业，存在“用了AI，但进不了产线”的情况，本质上是业务流程没有同步重构。二是数据基础不扎实，存在数据孤岛、标准不统一、质量不高等问题。没有高质量、可治理的数据，再先进的模型也难以稳定落地。三是投入产出不清晰，企业特别是中小企业普遍存在“不敢用、不会用”的问题，担心成本高、见效慢、风险大。四是治理和安全问题凸显，包括算法偏差、责任认定、隐私保护、深度合成滥用等。这些问题如果处理不好，会直接影响应用推广。

　　针对这些问题，关键要做好几个结合。

　　一是技术导入与场景重构相结合。不是简单地“上AI”，而是围绕业务痛点重构流程，优先选择可量化、可复制的高价值场景。二是模型应用与数据治理相结合。同步推进高质量数据集建设、数据标准化，避免“重模型、轻数据”。三是龙头企业带动与中小企业普惠相结合。大企业打造平台和标杆，中小企业通过公共云、开源模型、算力支持等降低门槛，实现普及应用。四是发展速度与治理能力相结合。坚持包容审慎监管，建设鼓励创新、守住底线、分级分类的治理体系。