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AI全场景应用|下矿井,为啥先派AI去?

矿山底下几百米,巷道里粉尘弥漫;几十米高的风塔上,检修工人系着安全绳在风里作业;灾情现场,谁也不知道下一秒会发生什么。这些活苦、险、没人抢着干——现在,它们成了人工智能的主攻方向。

2026-11-06 · 1157 字 · 脑机网信息截止 2026-11-06

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矿山底下几百米,巷道里粉尘弥漫;几十米高的风塔上,检修工人系着安全绳在风里作业;灾情现场,谁也不知道下一秒会发生什么。这些活苦、险、没人抢着干——现在,它们成了人工智能的主攻方向。

据新华社报道,11月3日国家发展改革委举行新闻发布会,介绍培育壮大新动能有关情况。国家发展改革委创新和高技术发展司副司长王若蒙在会上说,“十五五”时期将深化拓展“人工智能+”行动,组织应用攻关时,优先聚焦矿山开采、高空作业、应急救灾等场景。

官方通报里给这些场景起了个直白的名字,叫“险、脏、累、繁、难”。

为什么是它们打头阵

很多人印象里,AI该先去写诗作画、剪片聊天。但仔细想想,写诗作画的替代成本本来就低,没有AI,人也能写能画;可矿井和高空,不是AI抢活,是活本来就没多少人愿意接。

痛点最硬的地方,恰恰是技术最容易算清账的地方。一次井下事故的代价,可能超过整套智能装备的投入;一个高空检修岗的招工难,年年都在加剧。让AI先去这些地方,不是技术偏好,是需求倒逼。

而且这一轮不是从零起步。央视网援引发布会数据,工业领域我国已累计建成万余家先进级智能工厂;医疗方面,国内已有超过8000家基层医疗机构接入云端AI影像服务,乡镇医院也能得到三级医院水准的辅助诊断。场景不是画出来的,是长出来的。

点、线、面三层铺开

按照发布会的说法,接下来的推进路径分三层。

点上,以场景为单位组织“人工智能+”应用攻关,先拿矿山开采、高空作业、应急救灾这些“险、脏、累、繁、难”的地方树立样板。

线上,以行业为切口,持续推动制造、能源、交通、医疗等国家人工智能应用中试基地建设,把算力、模型、数据等资源统筹供给,降低行业落地门槛。面上,健全政策体系,细化重点行业实施方案,制定应用场景分类指引。

监管也在同步跟上。据官方披露,“十五五”时期将加快推进人工智能基础性综合性立法,建立覆盖全生命周期的安全标准和伦理准则,支持建设面向不同领域的“监管沙盒”。国际合作方面,正在推动世界人工智能合作组织实体化运行,已有38个国家作为创始成员国加入。

和普通人有什么关系

关系比想象中近。发布会提到,人工智能已经在重塑职业表:模型训练师、数据标注员这些新岗位从无到有,正推动纳入国家职业分类体系;传统岗位也在升级,农民可以转型无人机飞手,产线工人可以转岗智能设备运维。

换句话说,AI去的那些“险、脏、累”的地方,很多是替人挡在最前面;而从这些场景里长出来的新岗位,落点是普通人的职业选择。

以往产业政策谈AI,常被质疑停留在概念层面。这一次把首批场景锁定在最没人想去的地方,传递的信号其实很清楚:技术好不好,先看它敢不敢接最难的活。矿井底下没有聚光灯,但那里的每一点进步,都比发布会上的任何形容词更有说服力。

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