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上海人工智能实验室主任、科学家周伯文介绍，从“互联网+”到“人工智能+”，反映的是信息技术进一步深化和演进。相隔十年，也反映了技术发展的规律。可以说“互联网+”优化了存量资源的配置效率，而“人工智能+”则通过智能化改造，创造了全新的增量价值。
这六大行动，并非简单的领域罗列，其中蕴含着诸多战略考量，逻辑关系与递进顺序十分清晰。
“捅破天+扎深根”，瞄准新质生产力
“人工智能+”科学技术、“人工智能+”产业发展。这两个领域合在一起，基本上确定了以“人工智能+”推动新质生产力进一步形成的重大战略举措。
“人工智能+”科学技术
加速科学发现进程。加快科学大模型建设应用，推动基础科研平台和重大科技基础设施智能化升级。
驱动技术研发模式创新和效能提升。支持智能化研发工具和平台推广应用，加强人工智能与生物制造、量子科技、第六代移动通信（6G）等领域技术协同创新。
创新哲学社会科学研究方法。
“人工智能+”产业发展
培育智能原生新模式新业态。推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。
推进工业全要素智能化发展。加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。着力提升全员人工智能素养与技能。
加快农业数智化转型升级。大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力。
创新服务业发展新模式。在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。
“贴百姓+提消费”，抓住民生场景
“人工智能+”消费提质、“人工智能+”民生福祉主要是行动方向用人工智能进一步推动社会经济发展，推动教育、医疗、民生、养老等方面发展。
“人工智能”+消费提质
拓展服务消费新场景。加强智能消费基础设施建设，提升文娱、电商、家政、物业、出行、养老、托育等生活服务品质，拓展体验消费、个性消费、认知和情感消费等服务消费新场景。
培育产品消费新业态。大力发展智能网联汽车、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，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。
“人工智能”+民生福祉
创造更加智能的工作方式。培育发展智能代理等创新型工作形态，推动在劳动力紧缺、环境高危等岗位应用。大力支持开展人工智能技能培训。
推行更富成效的学习方式。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术。
打造更有品质的美好生活。探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用。利用人工智能辅助创作更多具有中华文化元素和标识的文化内容，壮大文化产业。
“强治理+促合作”，抢占全球格局
“人工智能+”治理能力、“人工智能+”全球合作这两大领域反映了“人工智能”如何在整体上，不仅帮助国内社会繁荣稳定进一步发展，同时把这些能力对外输出，形成很好的“南南合作”，把人工智能作为国际公共品给全人类带来福祉。
“人工智能+”治理能力
开创社会治理人机共生新图景。有序推动市政基础设施智能化改造升级，探索面向新一代智能终端发展的城市规划、建设与治理，提升城市运行智能化水平。安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用。
打造安全治理多元共治新格局。加强人工智能在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用。加快推动人工智能赋能网络空间治理。
共绘美丽中国生态治理新画卷。提高空天地海一体化动态感知和国土空间智慧规划水平，强化资源要素优化配置。
“人工智能+”全球合作
推动人工智能普惠共享。把人工智能作为造福人类的国际公共产品。深化人工智能领域高水平开放，推动人工智能技术开源可及。
共建人工智能全球治理体系。
要明确一个重要概念：当一项技术能被冠以“某某+”的称谓，意味着这项技术已具备基础性、平台性、通用性的特点，能够与多个行业、多个领域进行深度融合，产生广泛而深远的影响。
在这样的时代背景下，我们能把握什么呢？
跨界融合：布局 “AI+专业”
优先考虑与人工智能直接相关的核心专业和交叉融合的专业领域。例如，学习金融专业的留学生，可辅修数据分析或人工智能相关课程，为未来从事“AI+金融”领域的智能投顾、风险评估等工作奠定基础；学习传媒专业的留学生，可关注“AI+传媒”方向，了解人工智能在新闻生产、内容分发、用户画像分析等方面的应用。
观念破局：把握新兴机遇
转变就业观念，打破“非AI专业不沾边”的思维定式，积极挖掘自身专业与人工智能技术的结合点。同时密切关注行业动态，及时把握“人工智能+”带来的新兴职业机会。
随着人工智能与各行业的深度融合，新的职业岗位不断涌现，如AI训练师、提示工程师、AI伦理咨询师、智能政务分析师等。
能力提升：强化AI应用
当然，必不可少的要注重提升自身的AI应用能力。可以通过在线课程平台（如Coursera、edX）学习人工智能基础课程，掌握Python编程、数据分析、机器学习等核心技能；也可以参与企业或高校举办的AI实践项目，将所学知识应用到实际场景中，积累项目经验，提升竞争力。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果