人工智能发展战略的核心在于平衡技术突破与风险管控，推动产业升级与可持续发展。以下是综合权威信息后的主要观点：

一、技术发展路径

1. 数据与模型优化

   高质量数据、大规模预训练模型（如全模态大模型）和可解释性模型是关键。百度等企业认为，更大规模的数据和模型将提升人工智能能力，同时需加强可解释性以增强信任度。

2. 智能体技术成熟

   智能体（如具身智能、多模态系统）将促进大模型应用爆发，逐步替代劳动强度大、重复率高的传统岗位，推动产业结构升级。

3. 跨领域融合创新

   人工智能将与物联网、5G、区块链等技术加速融合，催生新赛道（如智能网联汽车、AI医疗影像），并重塑科研范式与全球分工格局。

二、应用场景拓展

1. 传统行业智能化

   智能网联汽车、AI医疗影像、视频图像身份识别等领域将实现深度应用，提升生产效率和安全性。

2. 公共服务与生活场景

   智能语音交互、智能家居、智慧交通等将普及，改善用户体验并降低社会资源消耗。

三、政策与伦理保障

1. 国家战略布局

   中国通过《新一代人工智能发展规划》明确发展目标，强调“发展优先、守好底线、应用驱动、科技引领”，推动技术攻关与产业培育。

2. 风险管控与伦理框架

   需构建通用人工智能理论框架，确保技术安全可控；同时加强伦理监督，平衡技术发展与人类福祉。

四、产业升级与就业应对

1. 技术替代与岗位转型

   智能化将替代部分低附加值岗位，但同时催生新职业（如AI工程师、数据分析师），需加强职业教育与再培训。

2. 政策调控与产业引导

   通过“放又控”策略，既鼓励技术发展又限制高风险应用，保障社会稳定。

五、国际竞争与合作

中美形成“两强格局”，我国需通过政策引导和技术创新抢占制高点，同时参与国际伦理与法律共识建设。

总结 ：人工智能发展需以技术突破为支撑，结合场景应用与政策保障，实现产业升级与风险可控的平衡，最终推动人类社会向智能时代迈进。