2026年2月11日国务院第十八次专题学习将深化拓展 “人工智能 +” 作为核心主题，李强总理在讲话中明确提出 “积极推动开放合作，扩大国际技术交流和应用开发，构建开源技术体系和开源社区” 的重要要求，这一部署将人工智能开源发展正式纳入国家 “人工智能 +” 战略的核心布局，既是对当前 AI 产业发展规律的精准把握，也为我国人工智能开源生态建设划定了清晰方向，更是培育新质生产力、推动 AI 高质量发展的关键抓手。此次政策定调并非孤立的举措，而是与夯实技术底座、培育产业生态、统筹发展与安全等要求深度融合，形成了 “技术 - 生态 - 合作 - 治理” 四位一体的开源发展指导体系，为我国 AI 开源发展注入了顶层战略动力。

2月11日，国务院以深化拓展“人工智能+”、全方位赋能千行百业为主题，进行第十八次专题学习。国务院总理李强主持学习。新华社记者 黄敬文 摄

一、政策核心定位：开源是 “人工智能 +” 全链条发展的核心支撑

在此次专题学习中，开源被置于人工智能全链条突破、全场景落地的关键位置，其核心定位体现在与 “人工智能 +” 行动各环节的深度绑定。当前人工智能技术正从 “认知智能” 向 “行动智能” 跨越，智能体产业迎来爆发窗口期，而开源模式的开放、协作、共享内核，恰好契合了 AI 技术创新的底层需求 —— 从算法创新、大模型迭代到智算资源协同，从规模化商业化应用到产业链上下游贯通，都需要以开源为纽带打破技术壁垒，汇聚全社会创新力量。

政策明确将开源作为夯实 AI 技术底座的重要手段，与推进算法创新、加大高质量数据供给、提升大模型性能等要求形成联动。这意味着开源不再是单一的技术共享模式，而是成为推动 AI 核心技术突破的重要引擎，通过开放算法、模型、工具链等核心资源，降低创新门槛，让更多科研机构、企业和开发者参与到技术研发中，实现人工智能新技术新路径的前瞻布局，为 “人工智能 +” 赋能千行百业筑牢技术根基。同时，开源也是培育 AI 产业生态的关键载体，通过构建开源体系，推动数、算、电、网等资源协同，促进软硬件适配，助力形成产业链上下游贯通的发展格局，让 AI 技术从实验室走向产业一线，加速规模化商业化落地。

二、发展核心要求：构建兼具自主创新与开放合作的开源体系

此次政策提出的 “构建开源技术体系和开源社区”，并非简单的技术开放，而是强调打造兼具自主创新能力与国际合作视野的开源生态，核心包含两大维度的要求，二者相辅相成、缺一不可。

1.筑牢自主开源根基，打造本土核心竞争力

构建开源技术体系的前提是拥有自主可控的核心技术，这与政策中 “持续夯实技术底座”“加快培育产业生态” 的要求高度契合。我国人工智能开源发展已形成一定基础，本土开源模型在全球应用占比逐步提升，智能体等新兴领域的开发者贡献度位居前列，此次政策将进一步推动本土优质技术成果的开源共享，聚焦算法、大模型、智能体等核心领域，打造具有中国特色的开源技术底座，同时通过优化智算资源布局、推进软硬件适配，完善本土开源产业链，避免在核心技术上受制于人，让开源成为提升我国 AI 产业自主创新能力的重要途径。

2.深化国际开放合作，融入全球创新网络

政策明确提出 “扩大国际技术交流和应用开发”，意味着我国的 AI 开源发展将坚持开放姿态，积极参与全球开源体系建设。一方面，通过构建开源社区，吸引全球顶尖人才、技术和资源参与我国人工智能创新，降低技术研发成本，加速技术迭代；另一方面，推动我国本土优质开源项目走向世界，提升中国在全球 AI 开源领域的话语权和影响力，实现 “引进来” 与 “走出去” 的双向融合，让中国的开源技术成果为全球人工智能发展贡献力量，同时借助全球合作推动我国 AI 技术向更高水平迈进。

三、实施协同路径：开源与 “人工智能 +” 全领域要求深度联动

此次国务院专题学习对人工智能发展提出了夯实技术底座、推进规模化应用、培育产业生态、统筹发展与安全、强化人才支撑等一系列要求，而开源发展并非独立于这些要求之外，而是与各环节形成深度协同、相互赋能的实施路径，成为贯穿 “人工智能 +” 行动的主线。

开源赋能技术创新：让创新成果普惠共享

开源为算法创新、大模型优化、数据供给提供了高效的协作平台，通过开放高质量数据、共享算法模型成果，能够汇聚全社会的研发力量，加速技术迭代，让更多创新主体站在 “巨人的肩膀上” 开展研发，解决人工智能核心技术研发中的难点、痛点问题，助力实现技术底座的持续夯实。

开源助力产业应用：加速从技术到市场的转化

政策提出 “大力推进规模化商业化应用”，而开源能够有效降低 AI 技术的应用门槛，让中小企业和传统行业更易获取 AI 技术资源，快速实现与自身业务的融合。同时，开源社区能够汇聚产业端的需求，推动技术研发与实际场景结合，助力建设人工智能应用中试基地，拓展高价值应用场景，让 AI 技术更快从 “样品” 变成 “产品”，从 “产品” 形成 “产业”。

开源支撑人才培养：造就复合型 AI 开源人才

政策强调 “加强人才培养使用，尤其要造就一批优秀的复合型人才”，而开源社区是培养 AI 人才的天然平台。通过参与开源项目，开发者能够接触到前沿的技术成果、积累实际的研发经验，同时培养协作精神和产业视野，成为兼具技术能力与应用思维的复合型人才。开源体系的构建将为人工智能人才提供广阔的实践舞台，形成 “人才培养 - 开源创新 - 产业发展” 的良性循环，为 “人工智能 +” 行动提供坚实的人才支撑。

开源保障生态培育：形成产业链协同发展格局

开源能够打破产业链上下游之间的技术壁垒，推动算力、数据、算法、软硬件等各环节的资源协同，促进产业链上下游企业的深度合作，形成 “共建、共享、共赢” 的产业生态。同时，开源社区能够整合产学研用各方力量，推动高校、科研机构、企业、开发者之间的联动，加速技术成果的转化落地，助力形成产业链上下游贯通发展的格局。

四、底线原则：坚持发展与安全并重，为开源筑牢治理 “护栏”

此次政策在强调推动开源开放的同时，明确提出 “坚持统筹发展和安全，加强人工智能治理，完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则”，这为人工智能开源发展划定了清晰的底线原则：开源不是无边界、无约束的开放，而是在安全可控、合规有序前提下的开放。

人工智能开源在推动技术创新的同时，也面临着数据安全、模型可控、内容生成责任、伦理风险等一系列挑战，相比传统软件开源，AI 开源的技术架构更复杂，风险防控的难度更高。此次政策将人工智能治理与开源体系建设同步推进，意味着我国的 AI 开源发展将坚持 “在发展中治理、在治理中发展”，通过完善法律法规和伦理准则，明确开源项目的开发、应用、传播边界，建立全流程的合规治理机制，防范开源过程中的各类风险。同时，推动开源社区建立自身的治理规则，引导开源项目在合法合规、安全可控的前提下开展创新与应用，让开源在安全的 “护栏” 内释放最大创新活力，实现技术开放与安全保障的有机统一。

五、政策落地意义：开启我国 AI 开源发展的全新阶段

此次国务院专题学习对人工智能开源发展的定调，标志着我国的 AI 开源发展正式从 “产业自发探索” 阶段迈入“国家战略引领”阶段，具有多重深远意义。

从产业层面来看，政策将为人工智能开源发展注入强大的政策动力，激发企业、科研机构、开发者等全社会创新主体的开源积极性，推动更多优质技术成果开源，加速本土开源技术体系和社区的建设，助力我国人工智能产业形成 “开源创新 - 产业应用 - 生态完善” 的良性循环，提升我国在全球 AI 产业中的核心竞争力。

从国家发展层面来看，开源作为 “人工智能 +” 行动的核心支撑，将进一步推动人工智能与千行百业的深度融合，带动消费和产业升级，在各个领域打开新的增量空间，助力培育壮大新质生产力，推动我国经济高质量发展。

从全球格局来看，我国坚持 “自主创新 + 开放合作” 的开源发展路径，将为全球人工智能开源生态建设提供中国方案、贡献中国力量，推动全球人工智能实现更加公平、普惠、可持续的发展，让人工智能技术更好地造福全人类。

总体而言，此次国务院专题学习提出的开源政策要求，是我国人工智能发展战略的重要升级，为我国 AI 开源发展指明了方向、提供了遵循。未来，随着开源技术体系和社区的逐步构建，以及各项协同政策的落地实施，开源将成为推动 “人工智能 +” 全方位赋能千行百业的核心力量，助力我国在全球人工智能竞争中占据有利位置，开启人工智能高质量发展的全新篇章。

*来源：新华社