当前，我国人工智能产业正处于高速扩张期，发展活力与增长潜力持续凸显。
据信通院统计2024年我国AI核心产业市场规模已达到6964亿元人民币，产业链已实现对芯片、算力、数据、平台及应用等关键环节的全面覆盖。同时，我国累计培育400余家A领域国家级专精特新“小巨人”企业，成为产业创新的重要载体。目前，我国已构建起覆盖基础层、框架层、模型层及应用层的完整 AI产业体系。尽管AI产业直接占GDP的比重仍较低，但增速明显高于整体 GDP增速，充分体现出强劲的扩张动能。
在此背景下，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，立足当前产业基础瞄准未来发展需求，具有重要的战略引导意义。意见明确以“推动人工智能与实体经济深度融合为主线，一方面聚焦制造业、农业、服务业等重点领域，计划打造一批可复制、可推广的“人工智能+”示范场景，加快技术落地转化:另一方面着力强化算力基础设施布局，提出构建智能算力、通用算力与超算算力协同调度的全国一体化算力网络，同时完善AI产业链供应链体系，加大对专精特新企业的支持力度,从要素保障、场景拓展、生态构建等多维度为产业高质量发展提供有力支撑。该政策不仅与我国现有AI产业体系高度契合，也将有效破解产业发展瓶颈，为市场规模持续增长注入长期动力。基于政策红利的持续释放，结合当前技术演进与产业渗透速度，我们对未来十年中国AI市场规模进行前瞻预测:乐观情景下，2035年规模有望达到36.63万亿元;中性情景约为24.92万亿元;悲观情景约为16.72万亿元。
总体来看，意见通过“强化智能算力统筹”“提升模型基础能力”“加强数据供给创新”“优化应用发展环境”“培育智能终端生态”“发展开源与人才体系”等一体化政策工具，既促进供给端扩容，也拉动需求端采纳对算力、终端、算法与行业应用四个子产业均构成正向传导，但传导速度与幅度在短中长期可能会呈现一定差异:算力与算法受供给端和研发端政策影响更直接、基础设施与平台化速度较快:智能终端受渠道与体验约束，政策的拉动更多通过采购与生态建设体现;行业应用虽在长期弹性最大，但短期内受行业治理与企业改造节奏制约。
人工智能既是科技前沿领域的重要组成部分，也是推动传统产业转型升级、释放新一轮增长动能的关键力量。近年来，我国深入实施“AI+”行动，取得了显著成效，为人工智能深度赋能实体经济奠定了坚实基础。到 2024年底，全国已建成基础级智能工厂3万余家、先进级智能工厂1.200余家、卓越级智能工厂 230余家，覆盖制造业主要行业大类的80%以上。重点工业企业数字化研发设计工具普及率达到84.1%，工厂产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%。与此同时，5G技术加速植入实体经济，已在86个国民经济大类形成应用，累计案例达13.8万个，建设“5G+工业互联网”项目超过1.85万个，在十个重点行业形成二十个典型应用场景，实现生产全流程的全面覆盖和深度融合。
当前，我国传统产业面临增速下行、效率提升乏力等结构性矛盾，亟需新的增长动力和改革路径。人工智能以其提高资源配置效率、重构生产要素关系、催生新业态的复合功能，成为解决上述矛盾的重要选择。在医疗、农业等重点领域，人工智能推广应用稳步推进，截至2025年3月，工业和信息化部、国家卫生健康委员会已确定“5G+医疗健康应用试点全国优秀项目”274个;农业农村部累计支持建设国家数字农业创新中心及分中心34个，初步形成智慧农业创新体系。
展望未来十年，AI对传统产业的赋能呈现由点到面、由工具化到要素化的演进态势，主要表现为三方面特征:一是技术扩散呈非线性特征。不同产业因数字化基础与场景复杂度存在差异，AI透存在先快后慢、先易后难的节奏，制造业因设备数字化率与流程标准化高，成为首批深度落地的领域:农业因场景碎片化而进展相对滞后，但技术潜力和改造空间巨大。二是价值创造由局部增效向全域重构跃迁。AI不仅提升生产效率，更在要素重组与价值链再造中发挥核心作用，数据与算法能力日益成为产业竞争的新型资产，推动土地、劳动力与资本等要素的价格与配置方式发生深刻变化。三是生态协同由单向传导向网络化溢出发展。头部企业的能力通过工业互联网平台、API接口等向中小企业溢出，行业内外数据与能力的联动催生跨界新业态，形成以大带小、以点促面的技术扩散格局。
在宏观贡献方面，经测算，在柯布-道格拉斯生产函数框架下，对比有AI影响与无AI影响两种情形，结果显示:2025-2035年间，AI对全要素生产率(TFP)的平均增速贡献约为1.3%;进一步测算表明，到2035年，AI对实际GDP的额外拉动约为14.8%。该结论表明，在资本边际报酬递减的大背景下，AI通过提升生产效率、优化要素配置和催生新业态，能够为我国经济增长提供重要的、可持续的动力源泉。
