促进组织形态变革。人工智能能够实现决策去中心化、边界渗透化，推动组织形态深度变革，显著降低组织合作中的缔约成本和监督成本，促进跨组织协作，这有利于打造具有高度适应性、快速响应能力的组织系统，使组织实现生态协同的结构优化。人工智能技术渗透性强，一方面，能够通过实时数据分析，赋予组织基层单元更高决策自主权，避免决策滞后，有效激发组织活力；另一方面，可以通过标准化接口和智能合约，借助数字员工与智能决策系统，形成人机协同的新型组织形态，有利于大幅降低不同组织间的协作成本，这种协作模式有效契合了新质生产力发展需求。

优化权利分配方式。通过人工智能赋能，可实现贡献精准度量、动态价值评估和风险收益匹配，并以此推动权利分配方式优化，构建同新质生产力相适应的分配制度和创新激励政策体系，推动利益分配关系从要素占比到贡献度量的范式革新。例如，人工智能技术可通过智能合约自动记录每位创新主体的行为，能够追溯和量化各创新主体在价值创造过程中的实际贡献，为收益分配提供客观依据和现实基础。依托机器学习，算法可捕捉技术的潜在价值，能够实现对创新成果技术稀缺性、市场前景和战略价值等维度的综合评估，推动分配制度从短期导向转向长期导向。通过智能风控模型，能够建立动态股权调整机制，推动风险承担和收益分配更为平衡，实现对早期投资者、核心技术人员等高风险承担者的有效激励，形成同新质生产力相适应的可持续创新投入。

明晰路径推进“人工智能+”

今年，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》印发，明确实施“人工智能+”行动的总体要求、发展目标和重点方向。

有力有效推动人工智能赋能新质生产力发展，需深入实施“人工智能+”行动，统筹技术攻关、场景应用、产业创新和人才建设，推进创新链、产业链、资金链和人才链深度融合，发挥人工智能的“头雁”效应，通过对资本、劳动、技术、数据等要素创新性配置，显著提升全要素生产率，促进生产力革命性跃升。

加强人工智能底层技术攻关。充分发挥国家战略科技力量的综合优势，着力开展人工智能领域基础研究和应用研究，加速形成一批具有自主知识产权的重大科技成果。同时，面向信息通信和先进计算需求，深入实施基础研究领先行动方案，坚持目标导向与自由探索并举，鼓励社会多元主体参与。实施有组织科研，聚焦人工智能芯片、深度学习框架、操作系统等领域，推动国家实验室、高等院校、新型研发机构和科技领军企业开展协同攻关，破解关键核心技术“卡脖子”问题。可考虑实施一批颠覆性技术攻关计划，推动世界一流新型研发机构、科技领军企业超前布局前沿技术和颠覆性技术，建立颠覆性技术专项重点领域清单，率先在智能芯片、算法框架、大模型等领域实现卡位，加快形成人工智能领域先进技术源头。

加快布局重大应用场景。加强人工智能深度融合应用，着力强化人工智能领域全域场景资源统筹和引导，实现场景“应开尽开、能开尽开”，推动人工智能新技术、新产品、新服务精准应用，支撑智慧城市、数字城市、绿色城市、文明城市、生态城市建设。推动人工智能与大数据、云计算、物联网、区块链、虚拟现实、信息安全等技术领域深度融合，丰富赋能千行百业的场景。推动重点领域率先拓展场景应用，鼓励开展人工智能应用示范，探索在金融、文化、医疗、教育、科研等领域推动垂直大模型的开发与应用。健全场景应用配套机制，重点围绕城市治理、绿色低碳、智慧生活、文化旅游等领域，探索构建“技术供给—应用需求”双向对接机制，探索“政府支持前置+应用场景建设”，挖掘人工智能技术应用需求，不断提升人工智能产业发展能级。在这方面，一些地方已有有益实践。例如，今年发布的《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025—2027年）》，描绘了未来3年北京市发展人工智能驱动的科学研究的路线图，提出到2027年建成科学基础大模型，建设不少于10个高质量科学数据库，服务不少于1000万用户，推动在不少于5个领域开展深度应用，形成8个以上标杆应用案例，搭建共性服务创新平台，引进、培育一批复合型创新人才，构建多渠道投融资服务体系。

健全创新服务保障体系。健全面向企业的精准服务机制，着力构建要素齐全、运行高效、激励充分的创新生态系统，不断汇聚数据等关键要素，打通基础研究、技术开发、场景应用完整链条，不断完善风险投资等机制，为提高人工智能应用融合能力和水平提供支撑。同时，加强数据要素服务保障。完善大中小企业融通对接渠道，推动创新要素共享和数据协同开放。加快推进数据要素市场化配置改革，探索人工智能数据开放共享监管沙盒试点，持续推动高质量数据汇聚、应用和反馈。不断加强知识产权全链条保护，创设并建好知识产权保护试点示范区，营造一流创新环境，为推动人工智能及其产业高质量发展提供保障。