在第九届数字中国建设峰会上，我国人工智能技术的最新进展引发广泛关注。数据显示，中国已成为全球人工智能专利的最大持有国，占比高达60%，标志着这一领域已从基础研发阶段迈向规模化商用阶段。AI应用正从单一功能向智能体升级，带动数据处理需求爆发式增长，在经济发展、政务服务、文化事业等多个领域展现出显著赋能效应。预计到2025年，人工智能核心产业规模将突破1.2万亿元，数字经济占GDP比重有望超过10.5%。
尽管技术突破令人振奋，但行业专家指出，当前人工智能发展仍面临"可用不等于好用"的挑战。早期数字系统普遍存在操作卡顿、界面复杂、数据割裂等问题，导致效率提升未达预期。部分大模型过度追求参数规模，却忽视实际应用场景需求，在制造、医疗等专业领域难以落地。智能设备功能冗余现象突出，老年群体和残障人士等特殊用户仍被排除在数字红利之外，形成"有工具无效率""有数据无价值"的尴尬局面。
实现从"可用"到"好用"的跨越，关键在于构建稳定可靠的技术体系。在工业场景中，AI质检系统需达到"零漏检、秒响应"标准才能保障生产线稳定运行；政务服务领域，系统应实现"一次办结、数据自动流转"以减少群众跑腿次数；智能助手必须具备"精准理解、可靠执行"能力才能真正成为生活帮手。这些案例表明，只有褪去技术浮华、回归实用本质，才能将创新成果转化为实际生产力。
深度融合行业需求是提升AI实用性的核心路径。以应用为导向的技术迭代模式，既能解决实际问题，又能推动商业价值转化，避免陷入"为技术而技术"的误区。我国庞大的市场体量和多元的应用场景，为人工智能精准对接产业需求提供了独特优势。实践证明，只有扎根具体行业、催生新业态新模式，人工智能才能发挥最大价值。例如，在医疗领域，AI辅助诊断系统通过持续学习临床数据，已能提供媲美专家的诊断建议。
普惠包容与安全可控是人工智能发展的双重底线。开源大模型的普及显著降低了技术使用门槛，但适老化改造、无障碍设计等仍需加强，以确保智能服务覆盖更广泛人群。优化算力资源配置、创新服务模式，能让中小企业同样享受AI技术红利。在安全层面，数据合规、隐私保护、算法公平等环节必须筑牢可信数字底座，通过关键技术自主可控保障国家数字安全。某政务平台的实践显示，通过建立数据分类分级管理制度，既实现了信息共享，又确保了公民隐私安全。
推动人工智能高质量发展需要实现三个转变：技术发展从规模扩张转向质量优先，聚焦提升算力效率、模型精准度等核心指标；数据治理从碎片化走向一体化，打破部门壁垒释放数据要素价值；应用开发从通用场景试水转向行业深度定制，通过场景化落地倒逼技术迭代。某制造企业的转型案例表明，通过构建行业大模型，将设备故障预测准确率提升至95%，维修成本降低30%，生动诠释了"好用"技术的商业价值。