昨天下午准备下班的时候，我刷到中国政府网的公众号推送了一篇文章，内容是一份新政策，标题是《国务院关于深入实施 " 人工智能 +" 行动的意见》，发布时间是 8 月 26 日 17 点 11 分。
说实话，以前我对这种官方政策文件一向是比较发怵的，动辄几千字的内容，再加上很多文件里的专有名词对于我来说，过于陌生了。但这份文件因为聚焦 AI，我凭着好奇心点进去看了看。
这一看不要紧，发现里面的信息量真的很大。这不是一般的行业指导意见，而是继 2017 年《新一代人工智能发展规划》之后，国家层面对 AI 战略的全面升级。我在后面的文章里也会带大家简单对比一下，它跟十年前 " 互联网 +" 政策的异同。
我花了一个晚上时间，像做产品分析一样仔细研究了这份文件，发现了不少有意思的 " 密码 "。所以迫不及待想跟大家分享一下我的感受。
一、政策文件里的 " 密码学 "
你肯定知道，这种国家政策文件其实就像程序代码一样，每个词汇的出现频率、每个概念的位置安排，都透露着政策制定者的真实意图。
密码一：关键词的 " 出镜率 "
我数了一下，" 人工智能 " 这个词在文件里出现了整整 85 次。当然，这毕竟是一份关于 AI 的政策，所以 " 人工智能 " 成为第一热词也是名至实归。
不过，其他的高频词中，" 加快 " 出现了 22 次，同义词 " 加速 " 出现了 3 次，这就能体现出一种 " 时不我待 " 的冲锋感觉。" 创新 " 这个词出现了 20 次，" 融合 " 出现了 7 次，里面有 " 跨界融合 "，也有 " 融合 " 和 " 多学科融合 "，这里就能体现出要把人工智能渗透到社会的方方面面。另外，" 普惠 " 这个词在不同的段落中出现了 5 次。这可不是随便写的，每一个高频词都在向我们传递信号。
特别是 " 普惠 " 这个词，你看以前的 AI 相关政策文件，基本不怎么提这个概念。但这次，从 " 推动智能算力供给普惠易用 " 到 " 推动城乡智能普惠 "，再到 " 打造平权、互信、多元、共赢的人工智能能力建设开放生态 "，满篇都在强调，要让 AI 变成人人都能用得起、用得上的东西。
这说明什么？说明 AI 已经从 " 高大上的实验室技术 " 变成了 " 国家要推广到千家万户的基础设施 "。就像当年的互联网一样，要从少数人的玩具变成全民的工具。
密码二：时间节点的 " 精心设计 "
文件里提到了三个关键时间点：2027 年、2030 年、2035 年。我经常一看到这样的三个数字，就仿佛被中学数学老师点穴一般，先去看看是不是等差数列。乍一看，这三个年份，一个距今 2 年，一个距今 5 年，一个距今 10 年，看上去好像是随意定的，但仔细琢磨就能发现其中的门道了。
2027 年要实现 70% 的智能终端普及率，这个时间点正好卡在 " 十四五 " 规划收官和 " 十五五 " 规划启动的节骨眼上。2030 年要达到 90%，这不是巧合，正好和碳达峰目标同步。2035 年全面进入智能社会，又恰好对应 " 基本实现社会主义现代化 " 的目标。
这三个年份其实就是把 AI 发展和整个国家现代化进程整体联系在一起，让 AI 产业的发展变成了赛车上的强劲引擎。
密码三：一个全新概念的首次亮相
最让我眼前一亮的是 " 智能原生 " 这个概念。至少是我自己在国家级政策文件里第一次看到这个词。
什么叫 " 智能原生 "？文件里的定义是 " 底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业 "。用大白话说，就是那些从诞生第一天起就把 AI 当作 " 基因 " 的公司和产品。
这和以前的 "AI 改造传统行业 " 完全不是一个概念。以前是拿 AI 去改造银行、改造制造业、改造零售业，现在是要孵化出一批天生就是 AI 驱动的新物种。
就像当年移动互联网时代，微信、抖音这些 " 移动原生 " 应用颠覆了很多 PC 时代的产品一样，未来可能会出现一批 "AI 原生 " 的公司，直接颠覆现有的商业模式。
二、这次真的不一样了
要理解这份文件的分量，我们得先看看它和以往政策的根本性差异。大家要知道，虽然看起来 ChatGPT 在 2022 年 11 月才出来，引起了这一波生成式人工智能的热潮，但 " 人工智能 " 这个大领域要比 GPT 这个事件早很多。
仅从我们国家政策层面来看，关于人工智能的独立文件可以追溯到 2017 年的《新一代人工智能发展规划》。
为什么我要强调独立文件呢？
因为在 2015 年发布的关于互联网 + 的政策文件里，就已经提出了要 " 互联网 + 人工智能 "，明确了要加快人工智能核心技术突破。只不过在那份文件里，人工智能还是被别人加的对象，有点儿像请来做客的。
然而，2017 年之后，政府在 2019 年和 2025 年，又发布了两份关于人工智能的国家级政策文件。
战略演进：从 " 技术突破 " 到 " 融合 "
2017 年那份《新一代人工智能发展规划》，核心关键词是什么？" 学习 "、" 跨界融合 "、" 人机协同 "、" 群智开放 "、" 自主操控 " ——几乎通篇都在讲技术特征和技术突破。
因为那个时候，人工智能还没有走出少数专家的实验室。要知道，这轮人工智能革命中最重要的那篇论文，谷歌八子的 Transformer 想法，也是 2017 年才第一次出现。从规划里，我们可以看出，当时还在琢磨怎么让 AI 跑得更快、算得更准。
2019 年的《人工智能治理原则》，重点转向了 " 和谐友好、公平公正、包容共享 " 这些治理层面的考量。那时候，大家开始担心 AI 会不会失控，会不会带来伦理问题。说实话，这篇里大部分都是比较原则和抽象的内容。
但这次 2025 年的 " 人工智能 +" 政策，画风完全变了。核心是 " 科技 - 产业 - 消费 - 民生 - 治理 - 全球合作 " 六大领域联动，重点不再是技术本身，而是如何让 AI 全面渗透到经济社会的每一个角落。
这个转变意味着什么？意味着 AI 已经从 " 实验室里的黑科技 " 变成了 " 国家基础设施的重要组成部分 "。就像当年的电力、互联网一样，不再是某个行业的专利，而是所有行业都必须拥抱的基础能力。
十年一轮回：从 " 互联网 +" 到 " 人工智能 +" 的历史对照
更有意思的对比是，这次 " 人工智能 +" 政策和 2015 年的 " 互联网 +" 政策有着惊人的相似性，但也有根本性的不同。
2015 年的 " 互联网 +" 政策的原文，是这样定义的：" 把互联网的创新成果与经济社会各领域 融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，提升实体经济创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。"
2025 年的 " 人工智能 +" 政策，原文则强调：" 深入实施‘人工智能 + ’行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛 融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革。"
你看，核心逻辑是一样的——都是要让新技术与传统行业 融合。但关键差异在于这里面用的词汇，差别可是非常大的：
" 互联网 +" 强调的是 " 连接 " 和 " 效率提升 "，而 " 人工智能 +" 强调的是 " 重塑 " 和 " 革命性跃迁 "。前者是改良，后者是颠覆。
" 互联网 +" 当时设定了 11 个重点行动领域，包括创业创新、协同制造、现代农业、智慧能源、普惠金融等，更多是在现有行业基础上加上互联网能力。
而 " 人工智能 +" 只设定了 6 个重点领域，看起来数量少了，但每个领域都更加宏观和底层化，强调的是全要素、全流程的智能化改造。
为什么 " 科学技术 " 被放在第一位？
细心的朋友可能注意到，在六大重点行动中，" 人工智能 + 科学技术 " 被放在了第一位，排在产业发展和消费提质之前。这个排序可不是随便安排的。
这释放了一个强烈信号：中国要在 AI 的底层技术上实现真正的自主可控。不能再像过去那样，应用层面很热闹，但核心技术还是依赖别人。
文件里提到要 " 加速科学发现进程 "、" 驱动技术研发模式创新 "、" 创新哲学社会科学研究方法 "，这三个方向其实对应着三个层面：基础科学研究、工程技术突破、人文社科创新。
特别是 " 加速‘从 0 到 1 ’重大科学发现进程 " 这句话，直接点出了要害。以前我们更多是在做 " 从 1 到 N" 的应用创新，现在要在 " 从 0 到 1" 的原始创新上发力。
智能原生：一个颠覆性概念的深层含义
" 智能原生 " 这个概念的出现，标志着我们对 AI 发展路径的认知发生了根本性转变。
以前的思路是什么呢？是拿 AI 去改造现有的业务。比如银行用 AI 做风控，制造业用 AI 做质检，零售业用 AI 做推荐。这是 "AI 赋能传统行业 " 的逻辑。
但 " 智能原生 " 完全不同。它说的是那些从第一行代码开始，就把 AI 当作核心 " 基因 " 来构建的全新物种。
举个例子，传统的内容创作平台是先有内容，再用 AI 来优化推荐算法。但像 Midjourney、ChatGPT 这样的平台，本身就是 AI 驱动的内容生成工具，没有 AI 就没有这个产品。这就是 " 智能原生 "。
当然，用我们公司的产品例子来理解更容易，得到 App 就是传统产品，而 Get 笔记就是 " 智能原生 " 的 AI 新物种。这个新物种不仅仅体现在功能的差别上，更多的是在团队的组织形式、产品研发流程甚至人才画像上，都已经完全跟以前不一样了。
再比如，传统 厂商是在现有车型基础上加装智能驾驶系统，而理想、蔚来、小鹏、特斯拉等企业从设计第一款车开始，就把自动驾驶当作核心能力来构建整个产品架构。
这种差异不仅仅是技术路线的不同，更是商业模式的根本性颠覆。" 智能原生 " 企业往往能够创造出全新的用户体验和价值创造方式，而不是简单地提升现有业务的效率。
三、六大赛道的机会地图
理解了政策信号，我们再来看看具体的机会在哪里。文件里面点出来的六大重点领域，每一个都蕴藏着巨大的商业机会。
科学领域：从 " 黑盒子 " 到 " 透明化 " 的机会
文件提到要 " 加快科学大模型建设应用 "，这可不是简单的技术升级，而是一个全新的赛道。
什么是科学大模型？简单说，就是专门为科学研究训练的 AI 模型。例如，专门用于药物发现的生物大模型、专门用于材料科学的化学大模型、专门用于天体物理的宇宙大模型。
这个领域的机会在哪里？传统的科学研究往往需要几年甚至几十年才能有重大突破，但 AI 驱动的科学发现可能把这个周期缩短到几个月。
例如，我不久前在得到 AI 学习圈里介绍的 AI 虚拟细胞数据集。以前在药物研发流程中，需要一个个找病人作为受试者，来观察相关数据变化，整个流程非常长，很多新药实验都半途而废了。而现在就可以在人体实验前，先在 AI 虚拟细胞数据集里进行模拟实验，看看可能会发生什么样的变化。这样显著缩短了新药研发的周期，避免了许多半途而废的实验。
这些不同领域的进展，都极大地缩短了我们新的科学发现过程。谁能在这个领域抢先布局，谁就可能成为下一个 " 科学界的 OpenAI"。
另一个值得关注的是 " 智能化研发工具和平台 "。现在已经有一些公司在开发 AI 辅助编程、AI 辅助设计，但这还只是冰山一角。未来可能会出现 AI 辅助的专利检索、AI 驱动的实验设计、AI 优化的工艺流程等等。这些都将为科学研究和产业应用带来巨大的变革。
产业发展：从 " 改造 " 到 " 原生 " 的红利
这个领域是机会最多、也是竞争最激烈的战场。
文件特别强调要 " 培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业 "。这句话翻译过来就是：国家要扶持那些从诞生第一天起就把 AI 当作核心能力的公司。
具体有哪些方向呢？工业软件是一个巨大的机会。传统的 CAD、ERP、MES 软件都是基于传统逻辑设计的，但如果用 AI 重新构建这些工具，可能会带来颠覆性的体验提升。
农业数智化也是个被低估的领域。文件提到要 " 加快人工智能驱动的育种体系创新 "，这意味着从种子培育、种植管理到收获加工的全链条都要智能化。中国有 14 亿人口的粮食安全需求，这个市场的天花板极高。
通过这些举措，中国有望在 " 改造 " 和 " 原生 " 的双重路径上取得红利，不仅推动传统产业的升级换代，也为新兴行业的崛起创造机会。
消费提质：从 " 功能机 " 到 " 智能体 " 的跃迁
消费领域的变化可能是普通人最容易感受到的。
文件提到要 " 大力发展智能网联 、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端 "。注意，这里用的是 " 新一代 "，不是简单的升级换代。
什么叫新一代智能终端？就是那些能够理解你的意图、主动为你服务的设备。现在的智能手机还需要你去点击 APP，但未来的 AI 手机可能直接通过语音对话就能帮你完成各种任务。
更有意思的是 " 智能助理等服务新入口 "。这意味着未来可能会出现专门的 AI 助理服务商，就像现在的家政公司一样，但提供的是智能化的个人助理服务。
这种变化不仅意味着技术的进步，更是消费体验的升级。消费者将能够享受更便捷、智能化的服务，迎来从 " 功能机 " 到 " 智能体 " 的跨越式跃迁。
民生福祉：从 " 标准化 " 到 " 个性化 " 的普惠
这个领域的机会特别适合那些想要做 " 有温度 " 生意的创业者，这也是和我们每个人的生活都息息相关的。
教育方面是一个巨大的机会。文件提到要 " 创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式 "，推动 " 大规模因材施教 "。这意味着每个学生都可能拥有一个专属的 AI 老师，根据个人的学习特点和进度来定制教学内容。
以前很多教育部门的文件里，" 因材施教 " 这个词出现过很多次，但很少会在前面加上 " 大规模 " 这样的定语。可以说，AI 的出现，能够在很大程度上改善教育资源不均衡的情况。不管是一线城市还是山村小学，都有可能有一个免费的学习搭子。
医疗健康也是重点。文件中提到 " 探索推广人人可享的高水平居民健康助手 "，其中的关键词是 " 人人可享 "。以前高端的医疗资源只有少数人能享受，但 AI 可能让优质的医疗服务变得普惠化。
这些领域的进步，不仅能够提升民生福祉，更是对社会公平的深层次促进。这种从 " 标准化 " 到 " 个性化 " 的转变，将赋予每个人更大的可能性和选择权。
治理能力：从 " 人工 " 到 " 智能 " 的效率革命
政务服务的智能化改造蕴藏着巨大的 ToG 市场机会。
文件提到要 " 打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式 "。这意味着未来的政务服务可能像网购一样便捷，AI 能够主动识别你的需求，自动帮你办理各种手续。
安全治理也是一个重要方向。文件中提到 " 构建面向自然人、数字人、智能机器人等多元一体的公共安全治理体系 "，这个表述很有意思，说明政策制定者已经在考虑未来人机共存社会的治理问题了。所以，安全问题不仅仅涉及我们这样的碳基生命，也包括机器人或者数字人这样的硅基生命。
这些变化预示着治理能力将经历一场从 " 人工 " 到 " 智能 " 的效率革命，不仅提高了政府工作的效率和精确性，也为全社会安全治理提出了全新方案。在这一过程中，利用 AI 技术提升政务和安全治理能力，将成为重要的突破口。
全球合作：从 " 跟随 " 到 " 引领 " 的国际机遇
在我看来，这个领域可能是最具战略意义的。
文件提到要 " 打造平权、互信、多元、共赢的人工智能能力建设开放生态 "，" 帮助全球南方国家加强人工智能能力建设 "。这意味着中国要在 AI 领域承担更多的国际责任，也会带来更多的国际合作机会。
我在这里需要解释一下什么是 " 全球南方国家 "。它不是地理概念，而是经济发展概念。" 全球南方 " 通常指发展中国家和新兴经济体，包括非洲、拉丁美洲、亚洲的大部分国家，以及一些东欧国家。相对应的 " 全球北方 " 则指发达国家，主要是欧美日等。这一划分最初来源于大部分发达国家位于北半球，发展中国家位于南半球，但现在更多是基于经济发展水平的区分。
中国提出要帮助这些国家建设 AI 能力，实际上是在构建一个以中国为核心的 AI 技术输出体系。这不仅有助于扩大中国 AI 技术的国际影响力，也会为中国的 AI 企业创造巨大的海外市场机会。例如在上个月上海举办的世界人工智能大会上，我就看到在国家气象局的展台边，有不少来自马来西亚、新加坡的用户在详细了解国家气象局的台风预测大模型等。这其实就是通过我们的 AI 能力，帮助其他国家解决真实问题。
技术开源是一个特别值得关注的方向。随着 DeepSeek 等开源模型的成功，中国在 AI 开源生态中的影响力越来越大。未来可能会出现更多基于开源技术的国际合作项目。这样的合作将进一步巩固中国在全球 AI 领域的引领地位。
四、普通人的 " 上车 " 机会
看完这些宏大的政策规划，你可能会问：这些机会听起来都很好，听得整个人热血沸腾，但我一个普通人，怎么参与进去？
好消息是，AI 技术的平权化正在让这个问题变得越来越容易回答。
技术门槛正在快速降低
还记得二十年前做个网站需要什么吗？要懂 HTML、CSS、JavaScript，要会数据库，要懂服务器部署。但到了移动互联网阶段，用 WordPress 等工具，不懂代码的人也能做出专业的网站。
AI 领域正在发生同样的变化。以前训练一个 AI 模型需要博士学位、昂贵的 GPU 集群，并且需要几个月的时间。但现在，有了 DeepSeek、通义千问这些开源模型，普通人也能在几十分钟内，在自己的电脑上搭建出 AI 应用。
更重要的是，政策文件明确提到要 " 推动智能算力供给普惠易用、经济高效 "，这意味着使用 AI 的成本会越来越低。就像当年云计算让小公司也能享受大企业级的 IT 基础设施一样，AI 算力的普惠化会让个人创业者也能拥有强大的 AI 能力。
随着政策和技术的发展，普通人参与 AI 的机会将越来越多，你可以通过学习和实践，更好地抓住这些机会，实现自我提升和职业发展。
三条主要的参与路径
根据我观察到的成功案例，普通人参与 AI 浪潮主要有三条路径：
路径一：AI 内容创作
这是门槛最低、见效最快的方向。浙江义乌有个卖袜子的商户，用 AI 生成多语言带货视频，3 个月时间销量突破 200 万单。广西有个农民叫黄金庆，不但自己用 AI 工具制作短视频，3 个月涨粉上万，还教村民学会这个技能，从而成了当地的带货达人。
这类创业的特点是投入小、见效快。特别是随着 AI 能力的不断增强，只要有想法，以前需要一个复杂团队才能完成的任务，现在借助 AI，一个人就能搞定。
路径二：垂直领域解决方案
如果你在某个行业有经验，可以考虑用 AI 来解决这个行业的具体问题。这比较好理解，因为现在的通用模型虽然强大，但在具体领域内的知识上，AI 其实并不擅长。很多行业知识隐藏在资深专家的脑海中。因此，如果你在某一领域有经验，可以在 AI 的帮助下，开发一些小而美的产品。
比如，有个做了 10 年 HR 的朋友，开发了一个 AI 简历筛选插件，专门帮助中小企业快速筛选简历。虽然技术不复杂，但因为深入理解 HR 的痛点，产品很受欢迎。
这类创业的特点是需要行业经验，但技术门槛不高，关键在于 理解用户需求。
路径三：AI 落地咨询服务
不是每个人都适合做产品，但可以做服务。
例如，有 AI 专家专门帮助传统企业进行 "AI 化改造 "，指导他们如何使用现有的 AI 工具提升效率，或是搭建企业知识库，相当于是成为企业的 AI 落地咨询顾问。
不过，不管选择哪条路径，我有三个小提醒：
专注细分领域：不要想着做 " 通用 AI"，而是要解决特定人群的特定问题。
快速迭代验证：先做一个最简单的版本，快速获得用户反馈，然后不断改进。
建立护城河：这可能是专业知识、用户关系、或是数据积累，总之要有别人难以复制的优势。
通过这些策略，普通人同样可以在 AI 浪潮中找到自己的位置，实现创业梦想。
五、政策红利与个人选择
读完这份重磅文件，我最大的感受是：我们正站在一个历史性的机遇窗口前。
为什么说现在是最好的时机
首先，政策红利期刚刚开始。从 2015 年 " 互联网 +" 政策发布后，我们见证了移动支付、电商、共享经济等一系列新业态的爆发。那些在政策发布初期就开始布局的人和企业，都获得了巨大的发展红利。
现在，" 人工智能 +" 政策刚刚发布，意味着新一轮的政策红利期正式开启。无论是资金支持、政策倾斜，还是市场准入的便利化，都会向 AI 相关领域倾斜。
其次，技术成熟度恰到好处。AI 技术既不像十年前那样遥不可及，也不像十年后可能出现的那样完全成熟而无机会。现在正处在技术快速迭代、应用场景不断涌现的黄金期。
最重要的是，市场教育基本完成。经过 ChatGPT、DeepSeek、豆包等产品的普及，普通用户对 AI 已经不再陌生。这为 AI 产品的推广和应用创造了良好的市场环境。
需要注意的风险和挑战
当然，机遇与挑战并存。
技术的快速迭代速度是一把双刃剑。今天看似先进的技术，可能几个月后就被新技术替代了。这要求我们必须保持持续学习和快速适应的能力。
竞争会越来越激烈。随着政策红利的释放，会有越来越多的人和资本涌入 AI 领域，早期的蓝海市场很快就可能变成红海。
具体的行动建议
对于不同的人群，我的建议是：
如果你是学生：现在就开始学习 AI 相关知识。不一定要成为技术专家，但至少要理解 AI 的基本原理和应用场景。未来几乎所有行业都会被 AI 改造，提前储备相关知识会让你在就业市场上更有竞争力。
如果你是职场人士：思考一下 AI 如何与你的专业领域结合。不要等着被 AI 替代，而要主动学会使用 AI 工具来提升工作效率。想办法让别人一提起你，就觉得你是他朋友圈里最懂 AI 的人，所以平时要经常输出自己对 AI 的理解和看法。比如，转发这篇文章时，可以写下自己所在的领域或者行业未来十年的最大机会是什么。
如果你是创业者：仔细研读这份政策文件，找到与你的创业方向相关的政策支持点。同时，要快速行动，因为政策红利期的窗口不会永远开着。
如果你是投资者：关注那些真正解决实际问题的 AI 应用，而不是纯粹的概念炒作。政策文件强调的 " 普惠 " 和 " 融合 "，意味着那些能够降低 AI 使用门槛、促进 AI 与传统行业 结合的项目会更有价值。
无论你在哪个领域或哪个阶段，这都是一个积极参与 AI 变革的好时机。把握住时机，就能在未来的竞争中占据优势。
展望未来十年
从这份政策文件可以看出，未来十年将是 AI 全面改造社会的关键期，到 2035 年，我们可能真正进入一个智能社会。千万不要觉得不可能。
著名的科技作者凯文 · 凯利在他的新书《2049》里有这样的一段话：" 作为参考，我可以列举出 25 年前还不存在的一小部分事物：短信、比特币、区块链、社交软件、Zoom 远程会议、智能手机以及与其相关的数百个应用、微信、流媒体视频、电动 、Siri/Alexa 语音助手、人造肉、Fitbit 记录器、智能戒指和手表、网红、YouTube、众筹、mRNA（信使核糖核酸）疫苗、VR 游戏、CRISPR（基因编辑技术）、自动驾驶，当然还有 AI。"
另外，2008 年 8 月 1 日 12 时 35 分，中国第一趟高铁 C2275 次列车从北京南站驶出，开往天津。距今才 17 年的时间，我们的出行方式已经完全被改造了。
面对迭代速度更快的人工智能，别说十年时间，可能三五年后的情况，都是我们难以想象的。这不仅仅是技术的进步，更是生产方式、生活方式、治理方式的全面变革。每个人都会是这个变革大潮中的一员。
关键是要保持开放的心态，持续学习的能力，以及敢于尝试的勇气。正如这份政策文件说的那句话：要让 " 全体人民共享人工智能发展成果 "。
机会就在那里，关键看你准备好了吗？
来源：快刀青衣
