一季度数据显示，现代服务业呈现稳健增长势头，服务业增加值同比增长5.3%，占全国GDP比重由去年同期的56.3%提高到56.6%，继续发挥国民经济第一大产业和经济增长主动力作用。其中信息传输、软件和信息技术服务业等增速高达30%以上，有力支撑了整体经济增长，凸显了现代服务业与人工智能融合发展的巨大潜力。2025年政府工作报告明确提出持续推进“人工智能+”行动，将人工智能（AI）作为赋能经济发展的核心驱动力，旨在把数字技术与制造业、市场规模优势深度融合，推动人工智能大模型的广泛应用，促进新质生产力的发展。在数字经济与实体经济深度融合的新时代，人工智能作为新一轮科技革命的核心动力，正在重塑现代服务业的发展格局。现代服务业作为经济增长的重要引擎，与人工智能的深度融合不仅是产业升级的必然选择，更是释放新质生产力的关键路径。通过构建“AI+现代服务业”新生态，既能重塑服务业价值链，也将为经济高质量发展注入强劲动能。
充分认识智能化转型的战略价值。现代服务业作为国民经济的主导产业，其智能化转型升级具有重要战略意义。AI与现代服务业的深度融合正在引发一场从效率优化到模式重构的深刻变革。通过流程自动化、智能客服等手段，显著降低服务成本，同时以个性化服务重塑用户体验。为加快推进“AI+现代服务业”的融合发展，国家做出了“优化算力布局”“促进数据跨境流动”等战略部署，力图在全球服务业智能化竞赛中占据战略制高点。借助AI技术渗透研发设计、生产服务、营销推广等全链条环节，形成数据驱动的新型服务模式，提升全链条效率和价值创造，重构产业价值链，培育经济增长新动能。通过人工智能赋能，各行业有望催生新的增长点和商业模式，增强公共服务供给能力，实现服务供给的精准化和均等化，提高公共服务质量，满足多样化社会需求，为经济发展提供持续动力。
构建“算力-数据-算法”协同底座。要推动“人工智能+现代服务业”深度融合，首先需夯实技术基础，搭建“算力、数据、算法”协同的底座。目前AI赋能服务业的关键瓶颈是数据壁垒和隐私安全问题。金融、医疗等行业由于数据权属不清和合规限制，形成了大量“数据孤岛”，缺乏跨行业数据共享机制，导致AI模型缺乏充足高质量的数据训练样本，难以发挥应有性能。与此同时，中小企业在智能化转型中面临算力投入高、通用模型不够契合业务等问题。因此，需要同步发力夯实技术底座，算力层面按照“东数西算”工程部署优化全国算力布局，建设区域性智能算力中心，通过算力资源弹性调度，降低中小企业使用高性能计算的门槛。数据层面，建立跨行业的数据共享与流通机制，利用区块链和隐私计算技术，逐步打破行业间的“数据孤岛”，在保护隐私的前提下释放数据价值。算法层面，开发面向垂直领域的专用人工智能模型，提升算法在具体服务场景的契合度，避免通用大模型“泛而不精”的弊端。通过算力普惠、数据融通和算法精准化三管齐下，为服务业的智能化转型提供坚实基础，支持创新应用的落地。
打造“场景驱动”的示范应用标杆。为了避免AI技术与业务需求不匹配导致的低效投入，应聚焦重点服务场景，实施“场景驱动”的应用突破策略。一是智能金融，推动AI在金融服务中的应用，降低人工理财成本，并改善客户投资回报。二是智慧医疗，推动人工智能辅助诊断和医疗影像识别技术向基层医疗机构下沉，提升基层医疗服务能力。三是数字文旅，利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，丰富文化旅游体验，激发文旅消费潜力。此外，建立“场景–技术–商业”的闭环验证机制，在示范应用的策划和实施中，同时论证商业模式和盈利可行性，避免单纯为了技术应用而投入。通过这些标杆场景的成功落地，可以有效地将技术价值转化为经济价值，为各领域提供可复制、可推广的经验，推动现代服务业的全面智能化升级。
创新“监管-标准-伦理”制度体系。为了确保“人工智能+现代服务业”行稳致远，必须同步完善配套的制度供给，创新监管方式，制定行业标准，健全伦理规范，解决当前融合发展中的合规风险。与欧盟已经推出的《人工智能法案》等治理框架相比，我国目前尚未建立完善的AI风险分级管理体系。因此，需通过制度创新为“AI+服务业”提供保障，探索建立灵活审慎的监管机制。应加快制定人工智能服务的行业标准和规范，将技术要求细化为可操作的准则，并健全AI伦理治理体系，明确各方责任边界。通过在法律法规层面明确责任与伦理红线，保障AI创新应用的安全与可控，推动服务业智能化创新提速，实现发展与安全的动态平衡，为人工智能深度赋能现代服务业提供坚实的制度保障。
实施“人才-生态”双向赋能计划。“人工智能+现代服务业”的繁荣离不开人才支撑和生态协同。目前，我国在该领域面临复合型人才短缺与产业生态失衡的矛盾，成为制约规模化应用的核心瓶颈。因此，应实施“人才培育”和“生态建设”双向赋能计划。加快培养既懂人工智能技术又精通服务业业务的复合型人才，开展针对现有服务业从业人员的大规模再培训与技能提升计划，推动“人机协作”能力的普及。同时，促进大企业与中小微企业的协同发展，构建开放的产业生态。通过龙头平台企业开放AI能力接口，带动中小服务企业共同创新。这将为人工智能深度赋能服务业提供源源不断的人才和创新动力，确保技术创新成果的广泛共享，避免“马太效应”，弥补发展短板。（作者：孙少龙，西安交通大学管理学院教授，博士生导师；张倩、李辉，西安交通大学管理学院博士生）
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