从实验室到街头，AI如何从概念走向实质性的产业赋能，早已不是新鲜话题。在这一过程中，科技与消费（883434）的深度融合备受关注。
日前，商务部等8部门发布《关于加快“人工智能（885728）+消费（883434）”发展的实施意见》，围绕提升人工智能（885728）+商品消费（883434）、扩大人工智能（885728）+服务消费（883434）等五方面，提出17项具体举措，推动人工智能（885728）技术进千家万户、进千商万店，更好满足人民美好生活需要。
北京大学光华管理学院院长、北京大学博雅特聘教授田轩在接受北京商报记者专访时，详细描绘了一幅“人工智能（885728）+消费（883434）”的未来图景：智能终端不再仅仅是工具，而是成为连接人与服务的新触点，推动消费（883434）场景从“标准化供给”向“个性化定制”跃迁。这一模式有望在2030年迎来规模化普及，智慧养老、沉浸式文旅两大赛道被寄予厚望。
与此同时，科技与消费（883434）在北京的“十五五”城市蓝图中已不再是两条平行线，而是彼此交织、互为驱动。如今，北京人工智能（885728）产业规模已突破4500亿元，并率先落地了全球首个城市级商用人形机器人（886069）示范区。田轩特别提出，北京在“人工智能（885728）+消费（883434）”领域的先行探索，对于全国其他城市有重要示范意义，有望从“功能型都市”进化为“智慧型生命体”，形成开放、包容且极具韧性的数字消费（883434）生态圈。
值得注意的是，人工智能（885728）在提升消费（883434）匹配效率、拓展消费（883434）场景的同时，也带来数字鸿沟、算法歧视、数据权益分配等公平性议题。对此，田轩认为，“效率交给市场，公平交给制度”，应以“技术普惠+规则兜底”确保AI消费（883434）红利不沦为少数人的特权。
“造血式”升级
北京商报：AI技术如何从供给侧和需求侧同时发力，形成可持续的内生消费（883434）动力？
田轩：“人工智能（885728）+消费（883434）”与传统政策在增长逻辑上的本质区别在于：传统政策如消费（883434）补贴、以旧换新等，主要是在需求侧通过价格杠杆进行短期刺激，属于“输血式”的边际改善；而“人工智能（885728）+消费（883434）”则是通过技术创新实现内生增长，从供需双侧重构消费（883434）生态，是长期的“造血式”升级。
供给侧AI推动生产模式向柔性化、智能化转型，能精准捕捉潜在需求，推出智能陪伴、个性化健康等全新服务品类，实现“以销定产”。同时，AI催生智能网联汽车、人形机器人（886069）、AR/VR设备等全新品类，拓展消费（883434）边界，创造新的消费（883434）增长点。在需求侧，AI通过大数据分析精准洞察消费（883434）者需求，提供个性化推荐和服务，以智能客服、虚拟试衣、AI导游等应用优化消费（883434）体验，增强消费（883434）者黏性。
此外，AI还能挖掘潜在需求，创造新的消费（883434）场景，如沉浸式文旅、智慧养老等，激发消费（883434）活力。这种由技术创新驱动的消费（883434）增长，通过提升产品力、服务力和体验感，实现消费（883434）的自然增长，形成可持续的内生动力。
看好“智慧养老”与“沉浸式文旅”
北京商报：您更看好哪些产业赛道与人工智能（885728）的深度融合？
田轩：汽车、文旅、养老、零售等诸多场景均具备巨大的应用潜力，但我更为看好“智慧养老”与“沉浸式文旅”两大赛道。前者直面人口老龄化带来的刚性需求痛点，后者则契合精神消费（883434）升级的趋势，两者均能通过AI技术实现服务模式的根本性重构，从而释放出巨大的消费（883434）潜能。在智慧养老领域，借助具身智能(如护理机器人)与AI健康监测，精准破解人力短缺痛点，不仅能实时监测健康数据，更能借助情感计算提供精神慰藉，刚需属性极强。在沉浸式文旅方面，AI技术能打破时空限制，通过虚拟现实（885709）与增强现实重构历史场景与文化叙事，为游客提供深度互动的个性化体验，能延长消费（883434）链条，实现从“流量”到“留量”的价值转化。
将人工智能（885728）与产业深度融合，核心在于从“技术叠加”转向“场景重构”。这要求企业跳出单纯的技术视角，深入用户真实的生活语境，挖掘全链路数据，并将AI转化为可感知的服务价值，让技术隐于无形，拓展消费（883434）体验的边界，从单纯售卖商品转向提供“个性化生活解决方案”，以极致体验激发用户为“便利”与“情感”付费，从而打开万亿级消费（883434）蓝海。
建立分级分类的数据共享机制
北京商报：您对我国“人工智能（885728）+消费（883434）”在“十五五”期间的推进节奏有何判断？规模化落地过程中可能面临的最大障碍或瓶颈是什么？
田轩：“十五五”期间将是“人工智能（885728）+消费（883434）”从试点验证走向规模化普及的关键窗口期。2026—2027年为场景验证期，预计在重点领域(如智慧养老、智能网联汽车)形成一批可复制、可推广的标杆应用；2028年后随具身智能成熟进入爆发期，预计2028—2029年AI终端设备进入消费（883434）级市场，带动换机潮；2030年“人工智能（885728）+消费（883434）”将基本形成规模化应用，成为拉动内需的重要引擎。
其中，2027年有望实现L4级自动驾驶在限定区域内的商业化落地，届时智能网联汽车将不再是简单的交通工具，而是一个集出行、办公、娱乐于一体的“第三生活空间”。2029年，随着多模态大模型与轻量化硬件的突破，AI家庭助手将不再是简单的语音交互工具，而是能主动感知用户情绪与需求、提供全屋智能联动的“生活管家”。
然而，规模化落地过程中可能面临的最大障碍在于数据孤岛、商业闭环、隐私合规等问题。数据孤岛导致跨域融合困难，会制约模型泛化能力的提升，进而影响AI服务的精准度与用户体验。商业闭环缺失亦是挑战，高昂的算力成本与用户付费意愿之间的缺口，若无法进行有效弥合，会阻碍商业模式的可持续性。隐私合规方面，个人隐私泄露、算法诱导消费（883434）、深度伪造误导等问题可能集中暴露，会动摇用户对AI服务的信任基础。因此，从构建可信、可及的AI消费（883434）生态入手，重点突破数据流通与隐私计算技术，建立分级分类的数据共享机制；同时探索“算力券”等成本分担模式，降低中小企业应用门槛，并完善算法备案与审计制度，以制度创新护航产业健康发展。
强制要求AI算法具备可解释性与透明度
北京商报：面对数字鸿沟、算法歧视、数据权益分配等议题，应如何构建兼顾效率与公平的治理框架，让“人工智能（885728）+消费（883434）”真正成为惠及全民的普惠力量？
田轩：防止技术红利被少数群体垄断，需从基础设施、算法监管与权益分配三个维度构建包容性治理体系。在基础设施层面，应推动智能终端与网络服务的普惠化，通过财政补贴、适老化改造及乡村数字基建升级，缩小不同区域、年龄及收入群体间的“接入鸿沟”。在算法监管层面，需建立公平性审查机制，强制要求消费（883434）类AI算法具备可解释性与透明度，定期开展偏见检测与审计，严防“大数据杀熟”及针对特定群体的隐性歧视。同时，完善数据权益分配制度，探索个人数据资产化路径，确保用户在贡献数据的同时能共享技术增值收益，实现技术向善、普惠共享。
兼顾效率与公平的平衡，关键在于将普惠理念嵌入制度设计的底层逻辑。需要明确“普惠优先”的价值导向，将公平性指标纳入AI产业发展的考核体系。构建动态的利益调节机制，通过税收优惠、转移支付等手段，对因技术迭代而暂时处于劣势的群体提供兜底保障。此外，还应加强数字素养教育，提升弱势群体对智能技术的认知与应用能力，从“被动适应”转向“主动驾驭”，从根本上消除因能力差异导致的新型不平等。
北京为全国提供了可复制范式
北京商报：北京在“人工智能（885728）+消费（883434）”领域的先行探索，对于全国其他城市有何示范意义？科技与消费（883434）的深度融合，将如何重塑北京作为超大城市的消费（883434）生态与城市生活方式？
田轩：北京为全国提供了“场景驱动+标准输出”的可复制范式。这种从实验室到街头的跨越，不仅打破了技术与应用之间的壁垒，更向全国展示了AI如何从概念走向实质性的产业赋能。科技与消费（883434）的深度融合正在重塑北京的城市肌理：智能终端不再仅仅是工具，而是成为连接人与服务的新触点，推动消费（883434）场景从“标准化供给”向“个性化定制”跃迁。这种深度融合将催生全新的城市文化形态。商业空间从物理场所进化为感知互动的智能节点，消费（883434）行为从单向购买转向“服务+情绪+认同”的多元体验。北京有望从“功能型都市”进化为“智慧型生命体”，居民的生活方式将从被动接受服务转向与智能系统协同共创，形成开放、包容且极具韧性的数字消费（883434）生态圈。
