■郭树行 石兆轩 李波

近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），引发社会各界对“人工智能+”的热议。这不仅仅是一场关于技术的讨论，更是一场关乎未来中国经济形态和全球竞争格局的深刻思考。

《意见》擘画的宏伟蓝图，其实现路径绝非坦途。一个关键且急迫的问题摆在我们面前：要让“人工智能+”从一个激动人心的概念，真正转化为驱动产业升级的强大动能，必须抓住的主要矛盾是什么？主要矛盾已不再是AI技术本身“能不能用”的问题，不在于AI技术本身的先进程度，而在于现有产业价值创造体系用AI重塑的程度。为此，前瞻式架构创新可能是解锁“人工智能+产业”深度融合并催生新质生产力的关键钥匙。

跳出“工具论”：“人工智能+”的真正意涵是范式革命

当前，推动“人工智能+”行动的主要矛盾已不再是AI技术本身“能不能用”，而是现有产业的“骨架”，也就是它的基础架构“能不能接得住、用得好”。因此，“人工智能+”的真义绝非简单的技术叠加，而是一场深刻的范式革命。它要求的不是对旧有流程的优化，而是对整个产业价值创造体系的“架构重塑”。

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前瞻式架构创新体现的是系统观念

什么是“前瞻式架构创新”？它并非一个故弄玄虚的学术名词，而是一套指导我们主动创造未来的系统性方法论。前瞻式架构创新，本质上就是将“系统观念”应用于产业实践的生动体现。它要求我们以终为始，立足未来市场需求和技术演进，对构成产业的各项核心要素——技术、业务、组织乃至价值模式及其内在的连接关系进行前瞻性重新设计与组合。具体而言，这种架构层面的创新，至少展现在以下四个相互关联的维度上。

首先，是技术架构的重塑——从“烟囱林立”到“智能中枢”。许多企业的AI项目雷声大、雨点小，难以规模化，追根溯源，往往是其“烟囱式”的IT架构在作祟。各个业务系统相互孤立，数据被困在部门的“深井”里，AI模型这匹“良驹”根本吃不到全局、优质的“草料”。前瞻式的技术架构，则要求企业构建一个统一的、云原生的、数据驱动的“智能中枢平台”。这个平台就像一个功能强大的“中央厨房”，集中汇聚和治理全域数据，统一调度和管理算力与算法，然后将标准化的AI能力快速、低成本地配送给千变万化的前端业务场景。这种平台化的重构，是实现AI能力规模化赋能的基础。

其次，是业务架构的重塑——从“流程固化”到“智慧涌现”。传统产业的业务逻辑大多是基于人的经验和固化规则的流程，优点是规范、稳定，缺点是无法感知并快速适应环境变化。人工智能时代的业务架构必须是一个以数据和智能为核心的、能够自我进化的动态闭环。想象一下未来的智能工厂：AI不再是生产线末端的一个质检员，而是像神经网络一样，渗透到市场洞察、用户定制、柔性排产、供应链协同、设备预测性维护等每一个环节中。市场的一个微小波动都能被AI实时感知，并迅速转化为生产计划的动态调整。整个业务系统因此被赋予了生命，从而具备了“自学习、自适应、自优化”的智慧涌现特征。

再次，是组织架构的重塑——从“部门墙厚”到“协同网密”。生产力的变革必然要求生产关系的深刻调整。金字塔式的科层制、厚重的“部门墙”，这些工业时代的组织遗产，如今已成为阻碍创新的重要因素。前瞻式的组织创新需要我们勇敢地“拆墙破壁”，构建起敏捷、开放的协同网络。这意味着要组建更多由算法、数据、业务专家、产品专家构成的跨职能“特战队”，围绕具体目标快速迭代。因此，人工智能时代需要更深层次的组织变革，需要重塑“人机关系”。AI不应被简单地视为替代人的工具，而应被看作组织的“新同事”。只有处理好人机协同关系，让人与AI各展所长，才能真正实现“1+1＞2”的组织效能。

最后，是数据架构的重塑——从“数据沼泽”到“价值活水”。在人工智能时代，如果说技术、业务、组织是肌体骨架，那么数据就是流淌于其中的血液。然而，当下许多企业的数据现状堪称“数据沼泽”——数据标准不一、质量参差不齐、权责归属不清，宝贵的数据资产沉睡在各个孤立的系统中，无法被唤醒，更无法创造价值。前瞻式的数据架构创新，就是要从根本上改变这一局面。它要求我们将数据从业务的“副产品”提升为企业的“核心资产”，进行战略性管理。它不仅是技术层面的数据湖、数据中台建设，还是一整套涵盖数据治理、数据标准、数据安全、数据流通的全生命周期管理体系的构建。其目标是实现数据要素的“全生态协同”和“全价值流覆盖”，打破数据壁垒，实现高质量数据在企业内部乃至产业链上下游的安全、高效流动，为AI模型的训练和推理提供丰富且洁净的“养料”。没有坚实的数据架构作为地基，技术架构就是空中楼阁，业务智能也无从谈起。可以说，数据架构的先进性，直接决定了“人工智能+”行动所能达到的最终高度。

前瞻式架构创新是破局的“关键钥匙”

在推动“人工智能+产业”的宏大叙事中，我们时常听到“水土不服”“投入产出比低”“AI只是噱头”的抱怨。这些问题的症结，恰恰在于缺乏系统性的架构思维。前瞻式架构创新之所以是破解困局的“关键钥匙”，原因有三。

其二，它是释放指数级价值的“催化剂”。点状的AI应用带来的是线性的、做加法的价值增长，而一旦完成架构重塑，开启的则是指数级的、做乘法的价值裂变。在一个全新的架构里，数据、智能、业务形成了一个高速运转的“智能飞轮”：更多的数据训练出更聪明的AI，更聪明的AI驱动更高效的业务，更高效的业务又吸引更多的用户、沉淀更多的数据……这个正向循环一旦被激活，其产生的网络效应和规模效应将引爆价值的指数级增长。这正是新质生产力区别于传统生产力的核心魅力。

其三，它筑起了实现高质量发展的“护城河”。在这个技术迭代一日千里的时代，单一的算法或应用领先，其窗口期可能很短。但一个经过深度整合、高效协同的“技术—业务—组织”复合型架构，却是一个企业乃至一个产业最坚固、最独特的“护城河”。这种源于系统复杂性的综合优势，远比任何单点技术的领先都更为持久稳固。可以说，没有架构层面的领先，就不可能有真正意义上的、可持续的高质量发展。

如何实现架构创新落地

推动前瞻式架构创新这项复杂的系统工程，需要政府、产业、企业和学界协同发力，尽快落地。

对于政府而言，核心是当好“战略引导者”和“生态培育者”。一方面，应在《意见》的宏观框架下，鼓励和支持有条件的地区和行业，如制造业、金融、医疗等，开展“人工智能+”架构创新先行先试，打造一批可复制、可推广的样板。另一方面，要大力推进具有“架构前瞻性”的新型基础设施建设。不仅包括算力、网络等“硬基建”，更要重视构建行业标准数据集、建设开源开放平台、探索可信数据流通机制等“软基建”，为全社会的架构创新夯实基础。

对于广大企业和企业家而言，这是一场必须打赢的“变革之战”。架构创新必须由企业的最高决策者亲自挂帅，担任企业变革的“总设计师”。要有壮士断腕的决心，敢于对组织架构、核心业务流程动手术；要有“功成不必在我”的胸襟，容忍转型初期的阵痛与不确定性。同时，要摒弃“单打独斗”的旧思维，以更开放的心态拥抱产业转型升级，主动与科技公司、研究机构、上下游及侧方伙伴结成创新共同体，共创共建产业新生态。

对于学术界的同仁来说，则肩负着提供理论支撑和引领的责任。必须主动走出象牙塔，深入产业一线，直面真实世界的复杂问题。加强“架构创新”元学科理论建设，将其作为一个融合了管理学、经济学、系统工程、计算机科学的交叉学科来系统研究。

“来而不可失者，时也；蹈而不可失者，机也。”“人工智能+”的时代浪潮，正以不可阻挡之势奔涌而来。它所叩响的，不仅是技术革命的大门，更是通往产业文明新形态的架构变革之门。我们坚信，只要牢牢把握“系统观念”这一思想利器，用好前瞻式架构创新这把“关键钥匙”，必能将《意见》的宏伟蓝图转化为高质量发展的生动现实，在中国式现代化的壮阔征程中书写属于我们这一代人的辉煌篇章。

（郭树行，中央财经大学副教授；石兆轩，北京北大软件工程股份有限公司研究员；李波，京博控股集团人工智能研究中心高级研究员）

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