【作者简介】李俊，商务部研究院国际服务贸易研究所所长、研究员
人工智能（AI）作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻改变全球服务业的生产方式、组织形态与价值创造逻辑。AI技术的广泛应用不仅推动传统服务业数字化转型，也催生出智能客服、智慧医疗、智能金融、智慧文旅、智能物流仓储等新业态，成为引领服务业高质量发展的关键引擎。2025年8月国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，创新服务业发展新模式。在服务经济和数智经济日益融合的时代背景下，要着力破除制约人工智能赋能服务业创新发展的因素，扩大人工智能赋能服务业创新发展的广度和深度，加快推动服务业从互联网赋能的数字服务向人工智能驱动的新型服务方式演进。
一、人工智能推动服务业创新发展模式的途径
人工智能是在服务业数字化基础上，推动服务业智能化发展的更高阶段，对服务业发展模式的创新推动作用更加显著。人工智能技术在服务业领域的应用日益广泛和深入，正推动服务业由劳动密集型向技术密集型转变，不仅助力突破传统服务业发展瓶颈和结构性矛盾，也创造了新的服务领域和发展模式，有力增强了我国服务业、服务消费、服务贸易的发展活力和韧性。人工智能对服务业发展模式创新的推动作用主要通过以下几个途径实现。
推动传统服务业降本增效。传统经济学理论认为，制造业技术进步快、生产效率较高，而服务业技术进步慢，且因劳动力密集和工资刚性，导致服务业部门生产效率较低、服务成本攀升，这一现象也被称为“鲍莫尔成本病”。但是，随着数字技术尤其是人工智能技术在服务业中的应用，有力改变了服务业劳动力密集、技术进步缓慢的传统属性。例如，人工智能在医疗诊断和影像分析中的应用，极大提升了医疗诊断的效率。资料显示，截至2025年10月，腾讯觅影累计完成1亿例辅助诊断，相当于3000名放射科医师年工作量，在将误诊率降低33%的同时，将罕见病识别率提升至89%。又如，智能客服系统利用自然语言处理技术取代人工座席，实现全天候服务，从而显著降低传统呼叫中心运营成本，推动传统呼叫中心从劳动密集型向知识与技术密集型转变。
创造服务新体验新价值新模式。人工智能在服务业中的应用不仅起到降本增效的作用，更在于催生出智能服务等新模式新领域，不仅为服务消费者提供了新体验，也为服务生产者创造了新价值。智慧教育、智慧医疗、智慧文旅、智能金融顾问等新兴领域快速崛起，不仅成为服务业发展的新增长点，也极大改善了消费者的服务体验。美团研究院2024年调研显示，采用AI调度系统的外卖平台能极大降低消费者等待时间，具备情感交互能力的服务机器人更受消费者喜爱，并愿意为此支付更多费用。AI与物联网、云计算结合后，推动形成智能服务新场景，还催生了“智慧城市服务”“数字孪生客服”“沉浸式文旅体验服务”等新模式，推动数字服务向智能服务转型，形成了以数据驱动、算法创新为核心的新型服务体系，在为用户提供新体验的同时，也为企业创造了新的增长点。
高效衔接服务市场供需。市场经济的核心要义在于供需匹配。然而，由于服务的不可存储、供给与消费的不可分离性，以及服务半径的有限性，导致服务市场供需衔接匹配成为较大问题。人工智能等数字技术的应用在一定程度上改变了服务供需的固有矛盾。例如，人工智能的算法预测和智能推荐功能使供需衔接更加精准高效。通过机器学习模型，企业可以实时监测市场动态、分析消费者行为特征，从而实现个性化、差异化的服务供给。AI驱动的智能推荐系统可根据客户画像定制个性化方案，减少信息不对称，提高客户满意度。AI不仅可以衔接国内服务市场供需，繁荣国内服务消费市场，还可以更加高效连接国内外市场，赋能跨境贸易发展，提升国际贸易效率。例如，AI在国际营销中通过大数据营销方式，可以精准开发外贸客户；AI在跨境电商中可以帮助外贸卖家更精准有效开发客户，许多跨境电商平台都有智能建站、智能搜索、智慧营销等功能。
二、人工智能创新服务业发展模式的类型
人工智能赋能服务业创新发展，催生出大量新业态新模式新领域。从AI与服务业关系的视角，可以将AI催生的服务业发展新模式分成以下两类。
AI原生型服务模式。这类服务是指随着AI的出现及应用而产生的全新服务类型，它是以人工智能为核心驱动力而产生的新型服务模式。一是AI即服务（AIaaS），它是AI原生型服务的典型代表。例如，许多人愿意为一款能编写代码、撰写文章、提供个性化健康建议与医疗诊断、制定详细财务计划等众多功能的聊天机器人付费，ChatGPT企业版产品以及应用程序编程接口（API）业务可以年入数十亿美元，进而形成一个AI即服务产业。二是由AI带动的数据服务也是这类服务的代表。例如，美国人工智能数据标注领域的独角兽企业Scale AI。它的早期业务是为自动驾驶企业提供数据标注外包服务，后来与OpenAI合作，为通用大模型开发提供大规模数据标注服务，现在公司已经从数据标注外包服务商升级为企业级数据集成商，通过企业级AI数据平台为客户打通AI数据全链路服务，加速客户AI应用开发和部署节奏。三是AI内容生成型服务。借助AI内容生成的服务模式，正在颠覆内容创意产业的传统生产模式。例如，网易伏羲AI作曲系统通过对上亿首音乐作品的乐理数据分析，可自动生成符合特定风格的原创曲目，使游戏配乐制作效率大幅提升。据艾瑞咨询统计，2024年人工智能生成内容（AIGC）已占据数字内容产量的35%，在电商图文生成领域，智能系统可同时输出上百套设计方案，大幅提升电商商品详情页转化效率。
AI赋能型服务模式。这类服务是指AI赋能已有的服务产业，且多为传统服务产业与AI的跨界融合，即以大模型技术推动“人工智能+千百行业”的发展模式。例如，语音客服领域，可以将智能客服与人工客服各自优势相结合，实现“人机协同”的服务模式。在办公领域，人工智能可赋能办公软件为企业提供智能办公、知识管理、客户服务一体化解决方案，形成“AI服务生态圈”。在医疗领域，AI辅助诊断系统通过深度学习识别病理影像，大幅提升诊断效率和准确率。在工业互联网领域，利用AI系统采集工业设备数据，构建数字孪生体，实时监测预警设备故障。在物流运输领域，AI技术广泛应用于物流运输的仓储调度、路径规划、智能配送等环节，极大提升了行业效率。在专业服务领域，会计、法律、咨询、金融等专业服务行业正被AI技术深刻改造，AI能够自动完成数据分析、合同审核、风险评估等复杂任务，智能投顾、AI审计、虚拟法律助手等应用正在改变传统服务模式，使专业服务从“经验依赖型”转向“数据决策型”。在技术研发领域，AI已成为科研创新的重要工具，在新材料研发、药物筛选、工程设计等领域，AI辅助研究显著降低了实验成本与时间周期。在政务与公共服务领域，AI政务平台通过智能问答、流程自动化与数据分析提升行政效能，助力政府实现“精准治理”和“主动服务”。
三、人工智能创新服务业发展模式的总体成效
人工智能技术加速创新与应用。近年来，我国AI技术在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习等方面持续突破，尤其是以DeepSeek为代表的通用大模型崛起，我国一跃成为世界人工智能创新与应用大国。2025年世界知识产权组织报告显示，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，占比达60%。人工智能专利已深度融入我国医疗、金融、物流、电子商务等行业，形成智能服务新模式，推动业务流程优化和效率提升。尤其是生成式AI兴起使得智能客服、内容生成、AI创作等服务场景得到大规模普及。AI云服务平台的成熟也降低了中小企业进入门槛，促进了AI服务的普惠化。
人工智能驱动的服务业规模不断发展壮大。近年来，人工智能产业链不断完善，AI在服务业中的应用范围持续扩大。根据工信部与中国信息通信研究院数据，2024年中国人工智能核心产业规模已突破5800亿元，带动相关产业规模超过2.5万亿元。其中，服务业成为AI应用最为活跃的领域，覆盖金融、教育、医疗、零售、交通、文旅、电子商务等多个行业，占AI落地场景的45%以上。人工智能正成为服务业数字化转型的关键驱动力。
人工智能催生大量创新型服务企业。AI赋能为创新创业提供了广阔空间，催生了大量以人工智能为核心技术的创新型企业。智能客服、AI营销、智慧物流、智能金融等领域涌现出一批具有国际竞争力的科技服务企业。创业生态逐步完善，资本投资活跃，形成了以技术创新为引领、平台服务为支撑、场景应用为驱动的产业发展格局。根据中国信通院发布的《全球数字经济白皮书（2024年）》，全球AI企业约3万家，美国占34%，中国占15%，全球AI独角兽企业234家，其中美国120家，中国71家。截至2024年，全球人工智能大模型1328个，美国占44%，中国占36%。中国AI企业已形成较强的竞争能力，在全球人工智能产业竞争中占据重要地位。与美国不同的是，我国AI的应用场景更丰富、应用落地能力更强，在AI赋能服务业高质量发展方面已走在世界前列。
人工智能推动服务消费和服务贸易快速发展。在服务消费方面，国家相关部门明确将“人工智能+”作为服务消费提质扩容的核心抓手，通过专项行动推动AI在银发经济、家政服务、文旅体育等领域的应用。相关企业迅速抓住AI赋能服务业发展的机遇，加快培育智慧健康养老、适老化改造等新业态，并推动AR、VR等技术在消费场景落地。在服务贸易方面，人工智能在全球贸易中扮演着越来越重要的角色。AI技术的跨境应用推动了数字服务贸易、知识服务贸易和智能制造服务贸易的蓬勃发展。中国AI驱动的在线教育、跨境电商、金融科技等领域出口额持续增长，人工智能正在成为国际服务贸易的新引擎。
主要城市人工智能驱动服务业创新发展各有特色。在国家战略引导下，我国主要城市依托自身优势，加快推动AI产业发展，与现代服务业深度融合，形成了北京市、上海市、深圳市、杭州市等为代表的人工智能服务业集聚区。北京市以核心技术突破为引领，截至2025上半年汇聚了超2400家人工智能企业，约占全国总量的40%，其产业聚焦芯片、大模型等价值链高端环节，备案大模型数量位居全国首位。上海市凭借产业基础和开放优势，重点推动AI与实体经济深度融合，在智能网联汽车与智慧交通、智慧医疗（AI辅助诊疗、医院管理）以及智慧航运物流（洋山港自动化码头）等方面应用广泛。深圳市以硬件创新和产业化见长，在芯片、智能终端领域全球领先，市场化程度高，应用场景丰富，商业化落地能力强。杭州市则基于电商生态与数据资源，深耕电子商务、金融科技与智慧零售商业应用，加之深度求索、宇树科技等一批人工智能新秀企业推动杭州市成为人工智能产业新高地。
四、人工智能创新服务业发展模式面临的主要困难
高价值数据共享与开发利用程度低。人工智能的发展离不开高质量数据集，如何统筹好数据的开发利用与数据安全保护是一大难点。虽然我国是数据生产大国，但在金融、医疗等关键行业的数据共享与流通率较低，形成数据孤岛，导致模型训练样本单一，严重制约了人工智能的高质量发展。例如，医疗健康领域跨机构数据共享率低，严重制约医疗健康大模型的开发，影响智能医疗影像诊断的准确率。如何在有效保护个人隐私的前提下，鼓励和支持包括医疗机构在内的千行百业主动开发利用数据资产，是需要从体制机制等层面着力解决的问题。
人工智能人才仍有较大缺口。人工智能技术的创新与应用需要大量AI技术人才，AI赋能服务业发展也需要复合型、应用型人才支撑。然而，目前AI领域的高端应用型人才供给不足，跨学科融合人才匮乏。高校人才培养体系与产业需求尚未完全对接，形成技术创新快、人才培养慢的结构性矛盾。尤其是在商贸服务业、生活服务业等传统服务领域，既懂管理经营又懂人工智能等新技术的复合型人才更为匮乏，导致这些行业对人工智能推动行业发展的战略作用认识不足，有效推动人工智能赋能企业管理经营和业务创新的能力存在短板。
中小企业运用人工智能的能力不足。服务业多为中小型企业，人工智能赋能服务业发展涉及人工智能对业务流程的再造，不仅需要较高技术和人力投入，更需要企业有明晰长久的数字化战略支持。然而中小型服务企业普遍存在技术落后、实力不强、人才短缺等“数字鸿沟”问题，中小企业陷入“不改造等死、改造找死”的“数字化悖论”，导致部分中小企业在AI技术应用上存在重视不够、投入不足、落地困难等问题。AI赋能中小型服务企业的深度和广度仍有待提升。
国内治理与国际规则协调难。从国内看，人工智能治理有待加强，不同行业和大型平台企业间AI系统兼容性差，缺乏统一的接口与标准，导致技术应用碎片化、成本高企。人工智能算法透明度、数据隐私保护、知识产权归属等议题还有待形成全社会共识。从国际看，人工智能伦理、安全、数据治理等方面尚未形成统一标准，导致AI在国际合作与跨国应用中存在规则不兼容等问题。有的国家更是将人工智能作为大国博弈的筹码，封锁相关技术和设备，有意制造人工智能发展壁垒，在数据跨境流动、技术标准及产业链供应链方面加快脱钩，严重制约全球人工智能领域的合作与发展。
五、推动人工智能创新服务业发展模式的政策建议
搭建应用场景。人工智能赋能服务业发展模式创新需要有丰富的应用场景，我国要发挥服务产业规模大、应用场景丰富的优势，引导各级政府和行业组织搭建国家级、行业级、地区级人工智能与服务经济融合发展平台，鼓励“人工智能+服务产业”“人工智能+服务消费”“人工智能+服务贸易”等新业态发展，推动产学研用协同创新。例如，在政务服务领域，鼓励各级政府运用AI开发智能审批、公共咨询等业务场景；在医疗健康领域，支持医疗部门和大型医疗机构共同开发医疗数据资源，优化大模型驱动的辅助诊疗系统；在教育领域，鼓励教育部门和学校开发个性化教学与智能评测等。
培育经营主体。加大对人工智能企业和创新型服务企业的政策支持，鼓励龙头企业带动上下游协同发展。建立以AI企业为核心、大中小服务企业为主体、科研机构为支撑的AI创新联合体和生态体系。通过创新孵化、产业基金和税收优惠，培育一批具有国际竞争力的AI服务业领军企业，构建多层次经营主体格局。支持头部企业组建AI产业联盟积极参与技术、标准和规则的全球竞争，提升国际竞争力和影响力。支持中小型企业引进先进适用的人工智能技术改造优化业务流程。依托国家服务消费试点城市和国家服务贸易创新发展示范区，出台“人工智能+服务业”“人工智能+服务消费”“人工智能+服务贸易”专项支持政策，鼓励龙头企业与中小企业形成协同创新链，推动创新成果快速转化。
加强要素支撑。技术、数据、人才、资本是AI赋能服务业发展的关键要素。围绕AI赋能服务业发展，加快构建技术、数据、人才、资本等要素支撑体系。在技术方面，突破与人工智能相关的基础算法、通用大模型与AI芯片技术，形成自主可控的核心技术。在数据方面，统筹好数据开发利用与个人隐私保护，建立数据分级分类制度，统一数据共享格式标准，利用数据脱敏、隐私计算等技术手段，加强在金融、医疗等重点领域的数据共享与开发利用。在人才方面，推动高校设立“人工智能与服务业管理”交叉学科，加强职业教育与继续教育，支持企业共建AI实训基地，培养应用型与管理型人才；针对人工智能领域的应用型人才，探索开发AI技能认证体系。在资本方面，优先支持有发展潜力的人工智能服务企业在国内外上市，发挥好包括服务贸易创新发展引导基金在内的各类投资基金作用，加大对人工智能服务业领域投资。
完善治理政策。构建政府、企业与行业组织多方参与的数据治理机制，进一步完善人工智能相关法律法规和标准体系，健全数据安全、算法治理、知识产权保护制度。加强政策引导，推动人工智能在服务业中的规范化应用，加大财政、金融支持力度，建立多元化投融资渠道，降低AI应用门槛。建立AI服务标准体系，制定跨行业AI标准及数据接口规范，促进算法透明度、服务安全与数据合规。推广联邦学习与隐私计算技术，实现“可用不可见”的数据利用模式。健全AI伦理与社会治理体系，制定AI伦理准则与责任追溯机制，建立公共风险评估制度，促进AI向“可信、可控、可持续”方向发展。建立AI 创新容错机制，支持在自贸试验区和海南自贸港探索AI沙盒监管制度。
深化国际合作。开展“人工智能+全球合作”行动，积极参与全球人工智能治理与规则制定，加强与主要经济体在AI标准、伦理、贸易等领域的对话合作。推动国际AI合作平台建设，支持AI企业面向共建“一带一路”国家“走出去”，在全球服务业价值链中提升中国的竞争力与话语权。推动中欧、中国与东盟、中国与金砖国家AI认证互认。强化算力、数据、人才等领域国际合作，帮助“全球南方”国家加强人工智能技术能力建设，助力各国平等参与智能化发展进程，弥合全球智能鸿沟。积极探索建立AI领域数据跨境流动互信机制。建设好世界人工智能合作组织，积极落实《人工智能能力建设普惠计划》。依托世界人工智能大会等平台，推广《促进可信人工智能发展倡议》，不断扩大我国AI服务合作朋友圈。支持联合国在人工智能全球治理中发挥主渠道作用，探索形成各国广泛参与的全球治理框架。