量子思维强调整体性、系统性、关联性、复杂性和不确定性，为我们把握人工智能技术和产业发展提供了更为合适的思维方式。这就要求我们树立量子思维，制定基于不确定性与复杂性的“人工智能+”行动推进策略。

　　人工智能发展呼唤新的研究范式

　　人工智能发展的不确定性与复杂性源于技术、社会、经济等多维度因素的交织作用。人工智能技术演进本身遵循非线性逻辑，其社会影响具有复杂的涌现特性，任何笃定的远期断言都可能忽略潜在变量。当前，人工智能正处于从“技术驱动”向“价值驱动”过渡的关键阶段，算力从稀缺资源转变为基础资源后，竞争焦点将从模型规模转向真实问题解决能力，但这一拐点的具体时间与路径仍存在高度不确定性。

　　目前，人工智能的定义尚未形成统一共识，其核心目标包括模拟人类思考与行动、理性决策与行动等不同范式，这些路线长期共存反映了理论本身的探索性。这种理论基础的不成熟使技术发展容易受实际应用需求的牵引。而社会与经济层面的复杂性体现在数字鸿沟、财富分配等结构性挑战上。人工智能虽能提升社会总财富，但如何公平分享成果成为关键议题，这涉及教育体系变革、社会保障设计及全球合作框架的重构。此外，技术革命的历史表明，自动化能力可能加剧分配不平等，而解决这一问题需要跨学科协作，包括经济学、社会学等社会科学与自然科学、工程科学等的共同参与。

　　面对这些不确定性，应采取“奔着问题去”的务实路径，通过系统梳理技术史、经济规律与社会现象，多角度探寻智能经济发展规律。这种研究范式注重在动态环境中识别确定性，逐步逼近技术发展的本质规律。同时，考虑到创新过程本身就是一个通过试错积累知识的历程，基础科学的探索尤应注重避免短期应用焦虑的制约。

　　量子思维以系统性应对不确定性

　　在工业文明时代，人类劳动对象具有有形性、简单性、确定性的特征，人们更易使用量化方法对其进行分析预测。进入数智时代，数智技术的快速迭代、人工智能的普及跃迁，具有典型的不确定性、变化性、复杂性、不可预测性等特征。这种不确定性既表现为技术进展的不确定性，很难基于当前技术情况预测未来发展速度；也表现为社会影响的不确定性，特别是由于其技术进步的具体时间和范围难以估计，可能带来的一系列社会问题就更难以预测。因此，在推动人工智能技术与产业发展过程中必须超越传统思维。伴随量子力学兴起而诞生的量子思维，在分析具有复杂性、不确定性的问题时具有先天优势。面对人工智能发展的不确定性与复杂性，在实施“人工智能+”行动时，有必要注重树立量子思维。

　　量子思维强调世界的复杂性、不确定性和关联性，其核心特征是整体性和系统性。人工智能发展从技术创新到场景应用是一个系统化过程，从基础理论、关键技术到应用落地，形成全链条协同发展格局。在应用方面，“人工智能+”行动渗透生产管理、组织再造等环节，驱动流程优化和产业融合，催生智能制造、智慧医疗等新业态。因此，树立量子思维，有助于全面推进人工智能技术和产业创新发展及其赋能应用，同时在基础理论、关键核心技术等方面弥补短板，完善人工智能监管体制机制，推动我国人工智能综合实力整体性、系统性跃升。

　　着力优化“人工智能+”行动策略

　　量子思维作为一种新的认知方式，强调以叠加、纠缠和跃迁的视角重构技术研发路径。这种思维模式正与人工智能、量子科技等深度融合，成为应对复杂挑战的关键工具。以量子思维优化“人工智能+”行动策略，加速人工智能各领域科技创新突破，要重视以下三个方面。

　　第一，善用量子思维推动人工智能技术与产业创新发展。量子思维有助于打破“科技发现—产业应用”的传统产业发展思维，形成“创新供给—市场反馈”的新的思维方式，为人工智能技术与产业创新发展提供底层逻辑。为充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔、市场空间巨大的优势，一方面，要加快构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道；另一方面，要统筹推进算力基础设施建设，深化数据资源开发利用和开放共享，以此抢抓人工智能发展机遇、推动数字经济提质增效。

　　第二，善用量子思维完善“人工智能+”政策体系。量子思维强调的系统关联和动态平衡，为建立健全“人工智能+”政策体系提供了突破性视角、打开了新维度。当前，人工智能正在重塑社会运行方式，其政策体系需从传统线性管理模式转向更具前瞻性的系统性框架。在量子思维下强化“人工智能+”政策支持，一是可以综合运用知识产权、财政税收、政府采购、设施开放等政策，强化科技金融支持；二是可以推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，不断培养高素质人才；三是可以完善人工智能科研保障、职业支持和人才评价机制，为各类人才施展才华搭建平台、创造条件。

　　第三，善用量子思维做好人工智能风险的系统应对。在人工智能风险应对中，量子思维提供了一种突破传统线性逻辑的范式，其核心在于以不确定性、整体性和动态关联性重构风险治理框架，为人工智能风险治理提供了从“被动应对”到“主动塑造”的转型路径。以量子思维应对人工智能风险，一方面，要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，特别是要推动人工智能领域专门立法；另一方面，要通过跨学科协作构建整体安全框架，坚持包容审慎、风险导向、技管结合等原则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

　　（作者系南京大学数字经济与管理学院院长、教授）