昨天下午準備下班的時候，我刷到中國政府網(wǎng)的公眾號推送了一篇文章，內(nèi)容是一份新政策，標題是《國務院關于深入實施 " 人工智能 +" 行動的意見》，發(fā)布時間是 8 月 26 日 17 點 11 分。

說實話，以前我對這種官方政策文件一向是比較發(fā)怵的，動輒幾千字的內(nèi)容，再加上很多文件里的專有名詞對于我來說，過于陌生了。但這份文件因為聚焦 AI，我憑著好奇心點進去看了看。

這一看不要緊，發(fā)現(xiàn)里面的信息量真的很大。這不是一般的行業(yè)指導意見，而是繼 2017 年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》之后，國家層面對 AI 戰(zhàn)略的全面升級。我在后面的文章里也會帶大家簡單對比一下，它跟十年前 " 互聯(lián)網(wǎng) +" 政策的異同。

我花了一個晚上時間，像做產(chǎn)品分析一樣仔細研究了這份文件，發(fā)現(xiàn)了不少有意思的 " 密碼 "。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 " 密碼學 "

你肯定知道，這種國家政策文件其實就像程序代碼一樣，每個詞匯的出現(xiàn)頻率、每個概念的位置安排，都透露著政策制定者的真實意圖。

密碼一：關鍵詞的 " 出鏡率 "

我數(shù)了一下，" 人工智能 " 這個詞在文件里出現(xiàn)了整整 85 次。當然，這畢竟是一份關于 AI 的政策，所以 " 人工智能 " 成為第一熱詞也是名至實歸。

不過，其他的高頻詞中，" 加快 " 出現(xiàn)了 22 次，同義詞 " 加速 " 出現(xiàn)了 3 次，這就能體現(xiàn)出一種 " 時不我待 " 的沖鋒感覺。" 創(chuàng)新 " 這個詞出現(xiàn)了 20 次，" 融合 " 出現(xiàn)了 7 次，里面有 " 跨界融合 "，也有 " 深度融合 " 和 " 多學科融合 "，這里就能體現(xiàn)出要把人工智能滲透到社會的方方面面。另外，" 普惠 " 這個詞在不同的段落中出現(xiàn)了 5 次。這可不是隨便寫的，每一個高頻詞都在向我們傳遞信號。

特別是 " 普惠 " 這個詞，你看以前的 AI 相關政策文件，基本不怎么提這個概念。但這次，從 " 推動智能算力供給普惠易用 " 到 " 推動城鄉(xiāng)智能普惠 "，再到 " 打造平權、互信、多元、共贏的人工智能能力建設開放生態(tài) "，滿篇都在強調(diào)，要讓 AI 變成人人都能用得起、用得上的東西。

這說明什么？說明 AI 已經(jīng)從 " 高大上的實驗室技術 " 變成了 " 國家要推廣到千家萬戶的基礎設施 "。就像當年的互聯(lián)網(wǎng)一樣，要從少數(shù)人的玩具變成全民的工具。

密碼二：時間節(jié)點的 " 精心設計 "

文件里提到了三個關鍵時間點：2027 年、2030 年、2035 年。我經(jīng)常一看到這樣的三個數(shù)字，就仿佛被中學數(shù)學老師點穴一般，先去看看是不是等差數(shù)列。乍一看，這三個年份，一個距今 2 年，一個距今 5 年，一個距今 10 年，看上去好像是隨意定的，但仔細琢磨就能發(fā)現(xiàn)其中的門道了。

2027 年要實現(xiàn) 70% 的智能終端普及率，這個時間點正好卡在 " 十四五 " 規(guī)劃收官和 " 十五五 " 規(guī)劃啟動的節(jié)骨眼上。2030 年要達到 90%，這不是巧合，正好和碳達峰目標同步。2035 年全面進入智能社會，又恰好對應 " 基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化 " 的目標。

這三個年份其實就是把 AI 發(fā)展和整個國家現(xiàn)代化進程整體聯(lián)系在一起，讓 AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展變成了賽車上的強勁引擎。

密碼三：一個全新概念的首次亮相

最讓我眼前一亮的是 " 智能原生 " 這個概念。至少是我自己在國家級政策文件里第一次看到這個詞。

什么叫 " 智能原生 "？文件里的定義是 " 底層架構和運行邏輯基于人工智能的智能原生企業(yè) "。用大白話說，就是那些從誕生第一天起就把 AI 當作 " 基因 " 的公司和產(chǎn)品。

這和以前的 "AI 改造傳統(tǒng)行業(yè) " 完全不是一個概念。以前是拿 AI 去改造銀行、改造制造業(yè)、改造零售業(yè)，現(xiàn)在是要孵化出一批天生就是 AI 驅(qū)動的新物種。

就像當年移動互聯(lián)網(wǎng)時代，微信、抖音這些 " 移動原生 " 應用顛覆了很多 PC 時代的產(chǎn)品一樣，未來可能會出現(xiàn)一批 "AI 原生 " 的公司，直接顛覆現(xiàn)有的商業(yè)模式。

二、這次真的不一樣了

要理解這份文件的分量，我們得先看看它和以往政策的根本性差異。大家要知道，雖然看起來 ChatGPT 在 2022 年 11 月才出來，引起了這一波生成式人工智能的熱潮，但 " 人工智能 " 這個大領域要比 GPT 這個事件早很多。

僅從我們國家政策層面來看，關于人工智能的獨立文件可以追溯到 2017 年的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。

為什么我要強調(diào)獨立文件呢？

因為在 2015 年發(fā)布的關于互聯(lián)網(wǎng) + 的政策文件里，就已經(jīng)提出了要 " 互聯(lián)網(wǎng) + 人工智能 "，明確了要加快人工智能核心技術突破。只不過在那份文件里，人工智能還是被別人加的對象，有點兒像請來做客的。

然而，2017 年之后，政府在 2019 年和 2025 年，又發(fā)布了兩份關于人工智能的國家級政策文件。

戰(zhàn)略演進：從 " 技術突破 " 到 " 深度融合 "

2017 年那份《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，核心關鍵詞是什么？" 深度學習 "、" 跨界融合 "、" 人機協(xié)同 "、" 群智開放 "、" 自主操控 " ——幾乎通篇都在講技術特征和技術突破。

因為那個時候，人工智能還沒有走出少數(shù)專家的實驗室。要知道，這輪人工智能革命中最重要的那篇論文，谷歌八子的 Transformer 想法，也是 2017 年才第一次出現(xiàn)。從規(guī)劃里，我們可以看出，當時還在琢磨怎么讓 AI 跑得更快、算得更準。

2019 年的《人工智能治理原則》，重點轉向了 " 和諧友好、公平公正、包容共享 " 這些治理層面的考量。那時候，大家開始擔心 AI 會不會失控，會不會帶來倫理問題。說實話，這篇里大部分都是比較原則和抽象的內(nèi)容。

但這次 2025 年的 " 人工智能 +" 政策，畫風完全變了。核心是 " 科技 - 產(chǎn)業(yè) - 消費 - 民生 - 治理 - 全球合作 " 六大領域聯(lián)動，重點不再是技術本身，而是如何讓 AI 全面滲透到經(jīng)濟社會的每一個角落。

這個轉變意味著什么？意味著 AI 已經(jīng)從 " 實驗室里的黑科技 " 變成了 " 國家基礎設施的重要組成部分 "。就像當年的電力、互聯(lián)網(wǎng)一樣，不再是某個行業(yè)的專利，而是所有行業(yè)都必須擁抱的基礎能力。

十年一輪回：從 " 互聯(lián)網(wǎng) +" 到 " 人工智能 +" 的歷史對照

更有意思的對比是，這次 " 人工智能 +" 政策和 2015 年的 " 互聯(lián)網(wǎng) +" 政策有著驚人的相似性，但也有根本性的不同。

2015 年的 " 互聯(lián)網(wǎng) +" 政策的原文，是這樣定義的：" 把互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新成果與經(jīng)濟社會各領域深度融合，推動技術進步、效率提升和組織變革，提升實體經(jīng)濟創(chuàng)新力和生產(chǎn)力，形成更廣泛的以互聯(lián)網(wǎng)為基礎設施和創(chuàng)新要素的經(jīng)濟社會發(fā)展新形態(tài)。"

2025 年的 " 人工智能 +" 政策，原文則強調(diào)：" 深入實施‘人工智能 + ’行動，推動人工智能與經(jīng)濟社會各行業(yè)各領域廣泛深度融合，重塑人類生產(chǎn)生活范式，促進生產(chǎn)力革命性躍遷和生產(chǎn)關系深層次變革。"

你看，核心邏輯是一樣的——都是要讓新技術與傳統(tǒng)行業(yè)深度融合。但關鍵差異在于這里面用的詞匯，差別可是非常大的：

" 互聯(lián)網(wǎng) +" 強調(diào)的是 " 連接 " 和 " 效率提升 "，而 " 人工智能 +" 強調(diào)的是 " 重塑 " 和 " 革命性躍遷 "。前者是改良，后者是顛覆。

" 互聯(lián)網(wǎng) +" 當時設定了 11 個重點行動領域，包括創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新、協(xié)同制造、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、智慧能源、普惠金融等，更多是在現(xiàn)有行業(yè)基礎上加上互聯(lián)網(wǎng)能力。

而 " 人工智能 +" 只設定了 6 個重點領域，看起來數(shù)量少了，但每個領域都更加宏觀和底層化，強調(diào)的是全要素、全流程的智能化改造。

為什么 " 科學技術 " 被放在第一位？

細心的朋友可能注意到，在六大重點行動中，" 人工智能 + 科學技術 " 被放在了第一位，排在產(chǎn)業(yè)發(fā)展和消費提質(zhì)之前。這個排序可不是隨便安排的。

這釋放了一個強烈信號：中國要在 AI 的底層技術上實現(xiàn)真正的自主可控。不能再像過去那樣，應用層面很熱鬧，但核心技術還是依賴別人。

文件里提到要 " 加速科學發(fā)現(xiàn)進程 "、" 驅(qū)動技術研發(fā)模式創(chuàng)新 "、" 創(chuàng)新哲學社會科學研究方法 "，這三個方向其實對應著三個層面：基礎科學研究、工程技術突破、人文社科創(chuàng)新。

特別是 " 加速‘從 0 到 1 ’重大科學發(fā)現(xiàn)進程 " 這句話，直接點出了要害。以前我們更多是在做 " 從 1 到 N" 的應用創(chuàng)新，現(xiàn)在要在 " 從 0 到 1" 的原始創(chuàng)新上發(fā)力。

智能原生：一個顛覆性概念的深層含義

" 智能原生 " 這個概念的出現(xiàn)，標志著我們對 AI 發(fā)展路徑的認知發(fā)生了根本性轉變。

以前的思路是什么呢？是拿 AI 去改造現(xiàn)有的業(yè)務。比如銀行用 AI 做風控，制造業(yè)用 AI 做質(zhì)檢，零售業(yè)用 AI 做推薦。這是 "AI 賦能傳統(tǒng)行業(yè) " 的邏輯。

但 " 智能原生 " 完全不同。它說的是那些從第一行代碼開始，就把 AI 當作核心 " 基因 " 來構建的全新物種。

舉個例子，傳統(tǒng)的內(nèi)容創(chuàng)作平臺是先有內(nèi)容，再用 AI 來優(yōu)化推薦算法。但像 Midjourney、ChatGPT 這樣的平臺，本身就是 AI 驅(qū)動的內(nèi)容生成工具，沒有 AI 就沒有這個產(chǎn)品。這就是 " 智能原生 "。

當然，用我們公司的產(chǎn)品例子來理解更容易，得到 App 就是傳統(tǒng)產(chǎn)品，而 Get 筆記就是 " 智能原生 " 的 AI 新物種。這個新物種不僅僅體現(xiàn)在功能的差別上，更多的是在團隊的組織形式、產(chǎn)品研發(fā)流程甚至人才畫像上，都已經(jīng)完全跟以前不一樣了。

再比如，傳統(tǒng)汽車廠商是在現(xiàn)有車型基礎上加裝智能駕駛系統(tǒng)，而理想、蔚來、小鵬、特斯拉等企業(yè)從設計第一款車開始，就把自動駕駛當作核心能力來構建整個產(chǎn)品架構。

這種差異不僅僅是技術路線的不同，更是商業(yè)模式的根本性顛覆。" 智能原生 " 企業(yè)往往能夠創(chuàng)造出全新的用戶體驗和價值創(chuàng)造方式，而不是簡單地提升現(xiàn)有業(yè)務的效率。

三、六大賽道的機會地圖

理解了政策信號，我們再來看看具體的機會在哪里。文件里面點出來的六大重點領域，每一個都蘊藏著巨大的商業(yè)機會。

科學領域：從 " 黑盒子 " 到 " 透明化 " 的機會

文件提到要 " 加快科學大模型建設應用 "，這可不是簡單的技術升級，而是一個全新的賽道。

什么是科學大模型？簡單說，就是專門為科學研究訓練的 AI 模型。例如，專門用于藥物發(fā)現(xiàn)的生物大模型、專門用于材料科學的化學大模型、專門用于天體物理的宇宙大模型。

這個領域的機會在哪里？傳統(tǒng)的科學研究往往需要幾年甚至幾十年才能有重大突破，但 AI 驅(qū)動的科學發(fā)現(xiàn)可能把這個周期縮短到幾個月。

例如，我不久前在得到 AI 學習圈里介紹的 AI 虛擬細胞數(shù)據(jù)集。以前在藥物研發(fā)流程中，需要一個個找病人作為受試者，來觀察相關數(shù)據(jù)變化，整個流程非常長，很多新藥實驗都半途而廢了。而現(xiàn)在就可以在人體實驗前，先在 AI 虛擬細胞數(shù)據(jù)集里進行模擬實驗，看看可能會發(fā)生什么樣的變化。這樣顯著縮短了新藥研發(fā)的周期，避免了許多半途而廢的實驗。

這些不同領域的進展，都極大地縮短了我們新的科學發(fā)現(xiàn)過程。誰能在這個領域搶先布局，誰就可能成為下一個 " 科學界的 OpenAI"。

另一個值得關注的是 " 智能化研發(fā)工具和平臺 "?，F(xiàn)在已經(jīng)有一些公司在開發(fā) AI 輔助編程、AI 輔助設計，但這還只是冰山一角。未來可能會出現(xiàn) AI 輔助的專利檢索、AI 驅(qū)動的實驗設計、AI 優(yōu)化的工藝流程等等。這些都將為科學研究和產(chǎn)業(yè)應用帶來巨大的變革。

產(chǎn)業(yè)發(fā)展：從 " 改造 " 到 " 原生 " 的紅利

這個領域是機會最多、也是競爭最激烈的戰(zhàn)場。

文件特別強調(diào)要 " 培育一批底層架構和運行邏輯基于人工智能的智能原生企業(yè) "。這句話翻譯過來就是：國家要扶持那些從誕生第一天起就把 AI 當作核心能力的公司。

具體有哪些方向呢？工業(yè)軟件是一個巨大的機會。傳統(tǒng)的 CAD、ERP、MES 軟件都是基于傳統(tǒng)邏輯設計的，但如果用 AI 重新構建這些工具，可能會帶來顛覆性的體驗提升。

農(nóng)業(yè)數(shù)智化也是個被低估的領域。文件提到要 " 加快人工智能驅(qū)動的育種體系創(chuàng)新 "，這意味著從種子培育、種植管理到收獲加工的全鏈條都要智能化。中國有 14 億人口的糧食安全需求，這個市場的天花板極高。

通過這些舉措，中國有望在 " 改造 " 和 " 原生 " 的雙重路徑上取得紅利，不僅推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級換代，也為新興行業(yè)的崛起創(chuàng)造機會。

消費提質(zhì)：從 " 功能機 " 到 " 智能體 " 的躍遷

消費領域的變化可能是普通人最容易感受到的。

文件提到要 " 大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能終端 "。注意，這里用的是 " 新一代 "，不是簡單的升級換代。

什么叫新一代智能終端？就是那些能夠理解你的意圖、主動為你服務的設備?，F(xiàn)在的智能手機還需要你去點擊 APP，但未來的 AI 手機可能直接通過語音對話就能幫你完成各種任務。

更有意思的是 " 智能助理等服務新入口 "。這意味著未來可能會出現(xiàn)專門的 AI 助理服務商，就像現(xiàn)在的家政公司一樣，但提供的是智能化的個人助理服務。

這種變化不僅意味著技術的進步，更是消費體驗的升級。消費者將能夠享受更便捷、智能化的服務，迎來從 " 功能機 " 到 " 智能體 " 的跨越式躍遷。

民生福祉：從 " 標準化 " 到 " 個性化 " 的普惠

這個領域的機會特別適合那些想要做 " 有溫度 " 生意的創(chuàng)業(yè)者，這也是和我們每個人的生活都息息相關的。

教育方面是一個巨大的機會。文件提到要 " 創(chuàng)新智能學伴、智能教師等人機協(xié)同教育教學新模式 "，推動 " 大規(guī)模因材施教 "。這意味著每個學生都可能擁有一個專屬的 AI 老師，根據(jù)個人的學習特點和進度來定制教學內(nèi)容。

以前很多教育部門的文件里，" 因材施教 " 這個詞出現(xiàn)過很多次，但很少會在前面加上 " 大規(guī)模 " 這樣的定語。可以說，AI 的出現(xiàn)，能夠在很大程度上改善教育資源不均衡的情況。不管是一線城市還是山村小學，都有可能有一個免費的學習搭子。

醫(yī)療健康也是重點。文件中提到 " 探索推廣人人可享的高水平居民健康助手 "，其中的關鍵詞是 " 人人可享 "。以前高端的醫(yī)療資源只有少數(shù)人能享受，但 AI 可能讓優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務變得普惠化。

這些領域的進步，不僅能夠提升民生福祉，更是對社會公平的深層次促進。這種從 " 標準化 " 到 " 個性化 " 的轉變，將賦予每個人更大的可能性和選擇權。

治理能力：從 " 人工 " 到 " 智能 " 的效率革命

政務服務的智能化改造蘊藏著巨大的 ToG 市場機會。

文件提到要 " 打造精準識別需求、主動規(guī)劃服務、全程智能辦理的政務服務新模式 "。這意味著未來的政務服務可能像網(wǎng)購一樣便捷，AI 能夠主動識別你的需求，自動幫你辦理各種手續(xù)。

安全治理也是一個重要方向。文件中提到 " 構建面向自然人、數(shù)字人、智能機器人等多元一體的公共安全治理體系 "，這個表述很有意思，說明政策制定者已經(jīng)在考慮未來人機共存社會的治理問題了。所以，安全問題不僅僅涉及我們這樣的碳基生命，也包括機器人或者數(shù)字人這樣的硅基生命。

這些變化預示著治理能力將經(jīng)歷一場從 " 人工 " 到 " 智能 " 的效率革命，不僅提高了政府工作的效率和精確性，也為全社會安全治理提出了全新方案。在這一過程中，利用 AI 技術提升政務和安全治理能力，將成為重要的突破口。

全球合作：從 " 跟隨 " 到 " 引領 " 的國際機遇

在我看來，這個領域可能是最具戰(zhàn)略意義的。

文件提到要 " 打造平權、互信、多元、共贏的人工智能能力建設開放生態(tài) "，" 幫助全球南方國家加強人工智能能力建設 "。這意味著中國要在 AI 領域承擔更多的國際責任，也會帶來更多的國際合作機會。

我在這里需要解釋一下什么是 " 全球南方國家 "。它不是地理概念，而是經(jīng)濟發(fā)展概念。" 全球南方 " 通常指發(fā)展中國家和新興經(jīng)濟體，包括非洲、拉丁美洲、亞洲的大部分國家，以及一些東歐國家。相對應的 " 全球北方 " 則指發(fā)達國家，主要是歐美日等。這一劃分最初來源于大部分發(fā)達國家位于北半球，發(fā)展中國家位于南半球，但現(xiàn)在更多是基于經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)分。

中國提出要幫助這些國家建設 AI 能力，實際上是在構建一個以中國為核心的 AI 技術輸出體系。這不僅有助于擴大中國 AI 技術的國際影響力，也會為中國的 AI 企業(yè)創(chuàng)造巨大的海外市場機會。例如在上個月上海舉辦的世界人工智能大會上，我就看到在國家氣象局的展臺邊，有不少來自馬來西亞、新加坡的用戶在詳細了解國家氣象局的臺風預測大模型等。這其實就是通過我們的 AI 能力，幫助其他國家解決真實問題。

技術開源是一個特別值得關注的方向。隨著 DeepSeek 等開源模型的成功，中國在 AI 開源生態(tài)中的影響力越來越大。未來可能會出現(xiàn)更多基于開源技術的國際合作項目。這樣的合作將進一步鞏固中國在全球 AI 領域的引領地位。

四、普通人的 " 上車 " 機會

看完這些宏大的政策規(guī)劃，你可能會問：這些機會聽起來都很好，聽得整個人熱血沸騰，但我一個普通人，怎么參與進去？

好消息是，AI 技術的平權化正在讓這個問題變得越來越容易回答。

技術門檻正在快速降低

還記得二十年前做個網(wǎng)站需要什么嗎？要懂 HTML、CSS、JavaScript，要會數(shù)據(jù)庫，要懂服務器部署。但到了移動互聯(lián)網(wǎng)階段，用 WordPress 等工具，不懂代碼的人也能做出專業(yè)的網(wǎng)站。

AI 領域正在發(fā)生同樣的變化。以前訓練一個 AI 模型需要博士學位、昂貴的 GPU 集群，并且需要幾個月的時間。但現(xiàn)在，有了 DeepSeek、通義千問這些開源模型，普通人也能在幾十分鐘內(nèi)，在自己的電腦上搭建出 AI 應用。

更重要的是，政策文件明確提到要 " 推動智能算力供給普惠易用、經(jīng)濟高效 "，這意味著使用 AI 的成本會越來越低。就像當年云計算讓小公司也能享受大企業(yè)級的 IT 基礎設施一樣，AI 算力的普惠化會讓個人創(chuàng)業(yè)者也能擁有強大的 AI 能力。

隨著政策和技術的發(fā)展，普通人參與 AI 的機會將越來越多，你可以通過學習和實踐，更好地抓住這些機會，實現(xiàn)自我提升和職業(yè)發(fā)展。

三條主要的參與路徑

根據(jù)我觀察到的成功案例，普通人參與 AI 浪潮主要有三條路徑：

路徑一：AI 內(nèi)容創(chuàng)作

這是門檻最低、見效最快的方向。浙江義烏有個賣襪子的商戶，用 AI 生成多語言帶貨視頻，3 個月時間銷量突破 200 萬單。廣西有個農(nóng)民叫黃金慶，不但自己用 AI 工具制作短視頻，3 個月漲粉上萬，還教村民學會這個技能，從而成了當?shù)氐膸ж涍_人。

這類創(chuàng)業(yè)的特點是投入小、見效快。特別是隨著 AI 能力的不斷增強，只要有想法，以前需要一個復雜團隊才能完成的任務，現(xiàn)在借助 AI，一個人就能搞定。

路徑二：垂直領域解決方案

如果你在某個行業(yè)有經(jīng)驗，可以考慮用 AI 來解決這個行業(yè)的具體問題。這比較好理解，因為現(xiàn)在的通用模型雖然強大，但在具體領域內(nèi)的知識上，AI 其實并不擅長。很多行業(yè)知識隱藏在資深專家的腦海中。因此，如果你在某一領域有經(jīng)驗，可以在 AI 的幫助下，開發(fā)一些小而美的產(chǎn)品。

比如，有個做了 10 年 HR 的朋友，開發(fā)了一個 AI 簡歷篩選插件，專門幫助中小企業(yè)快速篩選簡歷。雖然技術不復雜，但因為深入理解 HR 的痛點，產(chǎn)品很受歡迎。

這類創(chuàng)業(yè)的特點是需要行業(yè)經(jīng)驗，但技術門檻不高，關鍵在于深度理解用戶需求。

路徑三：AI 落地咨詢服務

不是每個人都適合做產(chǎn)品，但可以做服務。

例如，有 AI 專家專門幫助傳統(tǒng)企業(yè)進行 "AI 化改造 "，指導他們?nèi)绾问褂矛F(xiàn)有的 AI 工具提升效率，或是搭建企業(yè)知識庫，相當于是成為企業(yè)的 AI 落地咨詢顧問。

不過，不管選擇哪條路徑，我有三個小提醒：

專注細分領域：不要想著做 " 通用 AI"，而是要解決特定人群的特定問題。

快速迭代驗證：先做一個最簡單的版本，快速獲得用戶反饋，然后不斷改進。

建立護城河：這可能是專業(yè)知識、用戶關系、或是數(shù)據(jù)積累，總之要有別人難以復制的優(yōu)勢。

通過這些策略，普通人同樣可以在 AI 浪潮中找到自己的位置，實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)夢想。

五、政策紅利與個人選擇

讀完這份重磅文件，我最大的感受是：我們正站在一個歷史性的機遇窗口前。

為什么說現(xiàn)在是最好的時機

首先，政策紅利期剛剛開始。從 2015 年 " 互聯(lián)網(wǎng) +" 政策發(fā)布后，我們見證了移動支付、電商、共享經(jīng)濟等一系列新業(yè)態(tài)的爆發(fā)。那些在政策發(fā)布初期就開始布局的人和企業(yè)，都獲得了巨大的發(fā)展紅利。

現(xiàn)在，" 人工智能 +" 政策剛剛發(fā)布，意味著新一輪的政策紅利期正式開啟。無論是資金支持、政策傾斜，還是市場準入的便利化，都會向 AI 相關領域傾斜。

其次，技術成熟度恰到好處。AI 技術既不像十年前那樣遙不可及，也不像十年后可能出現(xiàn)的那樣完全成熟而無機會?，F(xiàn)在正處在技術快速迭代、應用場景不斷涌現(xiàn)的黃金期。

最重要的是，市場教育基本完成。經(jīng)過 ChatGPT、DeepSeek、豆包等產(chǎn)品的普及，普通用戶對 AI 已經(jīng)不再陌生。這為 AI 產(chǎn)品的推廣和應用創(chuàng)造了良好的市場環(huán)境。

需要注意的風險和挑戰(zhàn)

當然，機遇與挑戰(zhàn)并存。

技術的快速迭代速度是一把雙刃劍。今天看似先進的技術，可能幾個月后就被新技術替代了。這要求我們必須保持持續(xù)學習和快速適應的能力。

競爭會越來越激烈。隨著政策紅利的釋放，會有越來越多的人和資本涌入 AI 領域，早期的藍海市場很快就可能變成紅海。

具體的行動建議

對于不同的人群，我的建議是：

如果你是學生：現(xiàn)在就開始學習 AI 相關知識。不一定要成為技術專家，但至少要理解 AI 的基本原理和應用場景。未來幾乎所有行業(yè)都會被 AI 改造，提前儲備相關知識會讓你在就業(yè)市場上更有競爭力。

如果你是職場人士：思考一下 AI 如何與你的專業(yè)領域結合。不要等著被 AI 替代，而要主動學會使用 AI 工具來提升工作效率。想辦法讓別人一提起你，就覺得你是他朋友圈里最懂 AI 的人，所以平時要經(jīng)常輸出自己對 AI 的理解和看法。比如，轉發(fā)這篇文章時，可以寫下自己所在的領域或者行業(yè)未來十年的最大機會是什么。

如果你是創(chuàng)業(yè)者：仔細研讀這份政策文件，找到與你的創(chuàng)業(yè)方向相關的政策支持點。同時，要快速行動，因為政策紅利期的窗口不會永遠開著。

如果你是投資者：關注那些真正解決實際問題的 AI 應用，而不是純粹的概念炒作。政策文件強調(diào)的 " 普惠 " 和 " 融合 "，意味著那些能夠降低 AI 使用門檻、促進 AI 與傳統(tǒng)行業(yè)深度結合的項目會更有價值。

無論你在哪個領域或哪個階段，這都是一個積極參與 AI 變革的好時機。把握住時機，就能在未來的競爭中占據(jù)優(yōu)勢。

展望未來十年

從這份政策文件可以看出，未來十年將是 AI 全面改造社會的關鍵期，到 2035 年，我們可能真正進入一個智能社會。千萬不要覺得不可能。

著名的科技作者凱文 · 凱利在他的新書《2049》里有這樣的一段話：" 作為參考，我可以列舉出 25 年前還不存在的一小部分事物：短信、比特幣、區(qū)塊鏈、社交軟件、Zoom 遠程會議、智能手機以及與其相關的數(shù)百個應用、微信、流媒體視頻、電動汽車、Siri/Alexa 語音助手、人造肉、Fitbit 記錄器、智能戒指和手表、網(wǎng)紅、YouTube、眾籌、mRNA（信使核糖核酸）疫苗、VR 游戲、CRISPR（基因編輯技術）、自動駕駛，當然還有 AI。"

另外，2008 年 8 月 1 日 12 時 35 分，中國第一趟高鐵 C2275 次列車從北京南站駛出，開往天津。距今才 17 年的時間，我們的出行方式已經(jīng)完全被改造了。

面對迭代速度更快的人工智能，別說十年時間，可能三五年后的情況，都是我們難以想象的。這不僅僅是技術的進步，更是生產(chǎn)方式、生活方式、治理方式的全面變革。每個人都會是這個變革大潮中的一員。

關鍵是要保持開放的心態(tài)，持續(xù)學習的能力，以及敢于嘗試的勇氣。正如這份政策文件說的那句話：要讓 " 全體人民共享人工智能發(fā)展成果 "。

機會就在那里，關鍵看你準備好了嗎？

來源：快刀青衣