解读《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》——兼谈对企业合规的启示
发布人：宗博远 发布时间：2025-09-05 来源：大成律师事务所
在全球科技竞争日益激烈的当下，人工智能已成为推动各行业变革与发展的核心力量。2025年8月21日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），为我国各领域深入实施“人工智能+”行动提出总体要求和具体措施。一方面，《意见》在“科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理、全球合作”6大行动方向上作出战略部署。另一方面，其以硬基础和软建设为保障，统筹发展和安全，在“模型、数据、算力、应用、开源、人才、政策法规、安全”8个方面构建了人工智能基础支撑体系，意在推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。
《意见》既是对当前人工智能发展趋势的精准把握，更是为未来我国在全球智能经济竞争中抢占高地奠定坚实基础。深入解读该《意见》，对于理解我国人工智能发展方向、企业战略布局以及社会发展走向，具有重要意义。本文将从企业合规视角介入，分析《意见》重点内容，在此基础上谈谈《意见》对企业合规的启示。
一、《意见》重点内容解读
（一）总体目标与战略信号
《意见》提出：
- 到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；
- 到2030年，人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极；
- 到2035年全面进入智能经济和智能社会阶段。
这一目标释放出几个重要信号：
1. 人工智能成为新质生产力的核心驱动力
《意见》将人工智能定位为推动生产力跃迁的关键力量，意味着国家层面已将其上升为同电力、互联网一样的必不可少的战略性基础设施。清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤院士就此指出：当前，人工智能产业正经历全球格局重塑的关键阶段，技术研发从单点突破转向体系化创新；开源生态加速知识共享，与闭源模式互补推动技术繁荣；应用场景从消费端向科技、交通、医疗等各领域渐进式渗透，垂直领域落地能力成为企业关键竞争力。[1]可以预见，未来将是人工智能深度融合人类发展的智能经济和智能社会时代，人工智能将成为新质生产力的核心驱动力，推动生产要素重组、价值创造方式升级、组织形态演化和社会治理模式转变，企业必须为此谋划布局，人工智能应用能力将成为各行各业企业的核心竞争力。
2. 从“战略蓝图”转向“路径落地”
时间表与阶段性目标的设定，表明我国已从“战略蓝图”转向“路径落地”，不再仅停留于规划层面，而是要求到2027年、2030年、2035年形成可量化的成果。
国家信息中心大数据部人工智能处处长刘枝认为：2027年是《意见》发布后的两年，此时目标瞄准的是近期突破与基础夯实，可以起到强基础和补短板的作用。2030年是到“十五五”规划实施结束，此时目标瞄准的是承前启后与逐步崛起，可以起到促升级和提质量的作用。2035年是我国基本实现社会主义现代化，此时目标瞄准的是长远布局与强国战略，可以起到全面发展和引领带动的作用。三个阶段的目标立足实际，逐层递进，本质上构建了一套从压力到能力再到实力的转化机制。[2]
3. 强调社会共享与普惠价值
《意见》不仅强调产业发展，还强调“推动技术普惠和成果共享”，强调人工智能的基础设施作用。我国的社会制度决定人工智能应用应赋能公共治理，其带来的成果应惠及教育、医疗、养老、文化等领域。可以预见，在公共领域的人工智能产品和服务将成为国家重视的战略方向。
（二）六大行动的部署与突破
（三）八大支撑能力建设
1. 模型、数据、算力三大要素支撑
算法、数据、算力作为人工智能发展的三大底层要素，其能力建设决定着人工智能产业发展中能否突破瓶颈与挑战。中国人民大学国家发展与战略研究院研究员、交叉科学研究院副院长、国家治理大数据和人工智能创新平台主任龚新奇指出，当前我国人工智能发展仍面临三大挑战：
一是算力规模扩张与先进制程受制并存
二是算法高效领先与核心能力待提升并存
三是数据资源丰富与供给质量瓶颈并存。[3]
《意见》对此提出“提升模型基础能力”“加强数据供给创新”以及“强化智能算力统筹”。
- 在模型建设上，《意见》要求发展高效能大模型，探索模型应用新形态，提升复杂任务处理能力，优化交互体验。同时建立健全模型能力评估体系，这意味着国家将推动形成统一的模型能力标准和评价体系，避免“大模型军备竞赛”中出现低质滥用问题。这对企业而言，是推动研发走向“质量导向”的信号。
- 在数据供给上，《意见》要求持续加强人工智能高质量数据集建设，探索数据产权、版权和收益分配制度，支持发展数据标注、数据合成等技术，培育壮大数据处理和数据服务产业。这是从“数据合规”向“数据资产化”的重要转变，数据市场化制度建设进入实质阶段。
- 在算力统筹上，《意见》提出优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，充分发挥“东数西算”国家枢纽作用，加大数、算、电、网等资源协同。这突出体现了人工智能的普惠定位，算力将受到国家层面的调度与统筹。
2. 应用、开源、人才、政策法规、安全五大外部支撑
除了在三大要素上的部署，《意见》还提出五大外部支撑：
- 优化应用发展环境。提出了建设一批国家人工智能应用中试基地，搭建行业应用共性平台，建立应用场景建设指引和“试错容错管理制度”。这为企业创新人工智能应用创造了包容的发展环境。
- 促进开源生态繁荣。强调开源社区建设，还提出要将开源贡献纳入学术和人才评价体系，并发展具有国际影响力的开源项目和开发工具。
- 加强人才队伍建设。提出不同阶段人才队伍建设的方向，要求推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，加大高层次人才培养力度，超常规构建领军人才培养新模式。
- 强化政策法规保障。提出健全国有资本投资人工智能领域考核评价和风险监管等制度，完善风险分担和投资退出机制，完善人工智能法律法规、伦理准则等，推进人工智能健康发展相关立法工作，优化人工智能相关安全评估和备案管理制度。
- 提升安全能力水平。要求推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，推动人工智能应用合规、透明、可信赖。建立健全人工智能技术监测、风险预警、应急响应体系，强化政府引导、行业自律。
二、《意见》对企业合规的启示
（一）形成“人工智能+场景化”的企业合规方案
《意见》围绕六大重点领域开展“人工智能+”，为企业指明了经营方向。企业在将人工智能技术应用于自身业务时，可以依据《意见》确定的科学技术、产业发展等方向，立足场景化规划业务布局，开展合规工作。例如，企业可根据《意见》中对工业、农业、服务业智能化发展的要求，合规地将人工智能技术融入生产、管理与服务流程，探索“工业制造”“医疗健康”“农业生产”等特定场景下的合规方案，形成成熟的合规路径。
（二）人工智能与数据要素协同发展下的数据合规
企业需确保所使用的模型开发符合相关技术标准与规范，数据的收集、存储、使用等环节遵循数据保护法规。在数据供给创新方面，企业以应用为导向建设高质量数据集时，要严格遵守数据隐私保护法律，防止数据滥用与泄露，从而提升企业整体的技术合规水平，增强企业在市场中的竞争力。
（三）人工智能的安全风险防范
随着《意见》的实施，企业面临人工智能带来的新业务模式与风险。为适应这一变化，企业需要完善内部治理结构，建立针对人工智能应用的风险防控机制。如在“人工智能+民生福祉领域，企业若开展与就业、教育、医疗等相关的人工智能业务，需建立严格的风险评估与监控体系，确保业务开展符合保障民生福祉的要求，避免因业务失误对社会造成不良影响，进而推动企业内部治理的完善与风险防控能力的提升。
三、结语