问题——人工智能快速跃升之下，如何处理好“快”与“稳”、“活”与“管”的关系。 当前，人工智能正加速进入经济社会运行的关键环节，从研发设计到生产制造，从公共服务到社会治理，应用边界持续拓展。技术迭代快、投入强度高、应用不确定性大，既需要充分竞争与试错，也需要更及时的制度供给与底线约束。如何鼓励创新的同时守住安全、伦理与公平底线，如何在释放市场活力的同时提升公共服务与治理能力，成为推动人工智能高质量发展的关键命题。 原因——“两只手”各有优势，协同才能形成系统能力。 一上，市场机制人工智能发展中起到着“筛选器”和“加速器”作用。算法路线、产品形态、商业模式很难靠预设判断优劣，需要通过价格信号、供需匹配与竞争机制，在开放环境中快速验证并迭代优化。高水平市场能够降低交易成本、提供更丰富的应用场景，也能通过多元主体参与形成分工协作的产业生态。在竞争带动下，企业通过高性价比供给、开源共享等方式降低应用门槛，推动技术从实验室走向规模化落地。数据显示，截至2025年底，累计有748款生成式人工智能服务完成备案，应用覆盖医疗、教育、制造、金融等多个领域，反映出市场活力对应用繁荣的带动作用。 另一上，政府作用人工智能领域同样不可替代。人工智能具有明显的公共品特征：基础研究周期长、回报不确定，算力与数据基础设施投入巨大，单靠逐利资本容易出现“重短期、轻基础”的偏差。同时，算法歧视、隐私泄露、深度伪造、就业结构调整等风险叠加，如果缺少规则约束与治理能力，可能放大技术外部性，损害公众权益与社会信任。，政府需要通过战略规划、政策工具、标准规则与监管框架，弥补市场失灵，提高全社会创新效率与安全水平。 影响——协同发力推动综合实力提升，也为产业扩张装上“安全阀”。 从发展成效看，我国人工智能综合实力实现系统性提升，既体现在关键技术持续突破，也体现在应用扩散更快、产业链协同更强。市场端的快速反馈，让新技术在大量场景中接受检验，推动产品与服务持续更新；政府端的制度供给与基础支撑，则为创新提供更稳定的预期与更扎实的底座，降低全社会创新成本。同时，治理体系健全，有助于在鼓励创新与防范风险之间形成动态平衡，减少无序扩张带来的隐患，为人工智能更好服务民生、赋能实体经济提供保障。 对策——以制度供给提升市场质量，以市场活力反哺治理效能。 其一，优化市场环境，促进要素高效流动。推动统一大市场建设在人工智能领域落到实处，促进数据、算力、人才、资本等要素跨区域合理配置；兼顾公平竞争与协同创新，支持企业在开源生态、工具链与行业解决方案上提升供给能力，增强产业链韧性与持续创新能力。 其二，加大对基础研究与公共基础设施支持。围绕算力底座、通用模型能力、行业数据空间、评测体系等关键环节，强化长期投入与统筹布局，支持建设应用中试平台，打通“研发—中试—产业化”链条。通过更精准的政策工具降低中小企业使用门槛，缓解“算力买不起、用不好”等痛点，提高创新扩散效率。 其三，健全安全治理与规则体系，形成可预期、可执行的制度环境。完善风险导向的分级分类治理框架，强化隐私保护、数据安全、内容标识与深度合成治理，推进标准制定与合规评估机制建设，推动行业自律与社会监督协同。通过明确边界、压实责任，为技术创新提供稳定预期，降低合规不确定性。 其四，坚持以人民为中心的价值导向，以“是否真正造福群众”作为衡量标尺。推动人工智能在医疗、教育、养老、应急管理等重点领域形成更多可复制、可推广的应用成果，防止技术鸿沟扩大；同步加强就业支持与技能培训，促进人机协同与岗位转型，提升社会适应能力。 前景——在全球竞合与治理加速演进中，探索兼顾效率与安全的中国路径。 放眼全球，主要经济体普遍以国家战略推进系统布局，推动市场力量与公共力量协同已成常态。未来，人工智能竞争不仅是技术与产业竞争，也是治理能力与制度供给能力的竞争。我国如能继续推动有效市场与有为政府更紧密、更高效地同向发力，在创新激励、基础供给与安全治理之间形成良性循环，将更有可能在关键技术突破、产业体系升级和全球治理参与中掌握主动，并为人工智能普惠发展提供可借鉴的实践经验。
有效市场与有为政府更好结合，不仅能催生更强的技术突破与产业创新，也将探索出一条兼顾效率与公平、活力与秩序的发展路径。该路径既符合市场经济运行规律，也体现制度优势，可为全球人工智能产业发展提供中国经验与中国方案。