中宏网北京10月10日电（记者 王镜榕 视频报道 宁晋环） 今年是中华人民共和国成立76周年，也是“十四五”规划收官之年。“十四五”期间，我国在数字化、网络化、智能化方面的发展成果显著，数字中国建设取得显著成就。

　　当前，全球正经历以人工智能为核心的第四次工业革命浪潮。眺望新征程，如何前瞻把握“人工智能+”时代新机遇与新挑战？对此，北京通用人工智能研究院常务副院长，科技部跨媒体通用人工智能全国重点实验室书记、副主任董乐接受本网专访时指出，人工智能作为第四次工业革命的核心引擎，已成为全球科技竞争与战略布局的关键领域，其发展水平直接关系到国家核心竞争力。面对“人工智能+”时代的全面到来，我们既要牢牢把握新一轮科技革命与产业变革的战略机遇，也必须清醒认识并系统应对伴随而来的挑战。

　　当前，我国人工智能在广阔的发展前景之下，仍面临通用性、可解释性、安全性等方面的现实瓶颈。聚焦当前最突出的制约因素，我认为以下两方面问题亟待突破：

　　第一，模型通用性不足，制约规模化产业应用。当前多数AI系统仍高度依赖场景定制，缺乏跨任务、跨环境的泛化能力，在面对真实产业中复杂、动态和多变的业务需求时，普遍存在适配成本高、迁移难度大的问题，难以实现规模化推广，尤其在能源、建筑、通信等高要求领域表现明显。

　　第二，模型可解释性与安全性不足，影响技术落地信心。以大模型为代表的AI系统仍呈现“黑箱”决策特征，推理逻辑不透明、输出结果难以溯源，直接影响行业用户的接受度与系统可靠性。同时，模型在面对对抗攻击、数据污染等安全威胁时表现脆弱，进一步限制了其在关键场景中的部署信心。

　　面向未来，国家已明确“人工智能+”行动目标：到2027年，AI将在制造、农业、金融等六大重点领域实现深度覆盖；到2035年，我国将全面迈入智能经济社会。这意味着AI将如同水电一样，成为基础性的生产要素，深刻重塑产业生态与公共服务模式。

　　为实现上述目标，我们应重点推进以下工作：

　　一是聚焦高价值微场景，推动行业知识嵌入与能力积累。从具体业务痛点切入，将行业知识与专家经验系统化融入AI系统，逐步构建具备行业适应性的智能模块。我院发布的“行业智能体工场”，正是通过将AGI核心能力组件化封装，支持千行百业开展智能升级，在实践中积累可复用、可扩展的智能基础。

　　二是强化可解释架构与安全能力，构建可信AI技术基座。我们应研发具有内在可解释性的算法架构，实现决策过程可追溯、可验证。我院推出的全球首个基于结构化推理的法律智能体，在公开评测基准上达到GPT-4o水平，模型规模压缩30倍以上，为可解释AI的发展提供了重要实践路径。只有建立起技术可信赖的基础，AI才能真正融入高价值业务环节，实现“敢用、好用、放心用”。

　　在新征程中，北京通用人工智能研究院将携手各界伙伴，扎实推进关键核心技术攻关与产业深度融合，为我国在全球人工智能竞争中赢得战略主动、为中国式现代化提供坚实科技支撑。

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