鲍虎军：当前，相(xiang)关技术和产业蓬勃发展，我国人工智能发展也迎来了新的机遇。我们拥有庞大的市场规模，为(wei)人工智能技术的商业化落(luo)地提供了广阔空间；丰富的产业链和场景，为(wei)AI模型训练和行业应用(yong)提供了海量的数据；高校和科研机构培(pei)养(yang)了大批具备(bei)扎实理论基础和实践能力的人工智能专(zhuan)业人才(cai)。但在(zai)人工智能技术发展中我们也存在(zai)一些挑战和短板，亟须紧抓科技创新的机遇，强(qiang)化自主创新，加快核心技术攻关。

建议强(qiang)化技术创新的组织、提高研发资金使用(yong)效率，改革实施(shi)创新人才(cai)和成果的评价机制，避免过度的重复研究布局(ju)和创新研究论文化，加强(qiang)人工智能的原创性研究和工程(cheng)技术创新。加大国产人工智能芯片和智能模型创新研发的组织和政策支持，平(ping)衡开源与闭源双线竞争，形(xing)成有效的协同研发机制，实现技术生态替代和超越。推动高校与企业共建实验室，优化创业环境(jing)，为(wei)人工智能初创企业提供资金、技术和政策支持。

赵晓(xiao)光：人工智能技术、大模型技术的发展与创新，尤其是在(zai)数据获取、融(rong)通、治理，场景示范应用(yong)等(deng)方面，需要良好的技术生态和有力的支持政策。人工智能服(fu)务科研、大模型赋能制造业的科学研究和产业创新受到很(hen)大关注，具身(shen)智能成为(wei)人工智能的一大研究热点。

因此，我们需要因地制宜，积极鼓励人才(cai)资源集中、经济基础雄厚、科技创新领(ling)先、应用(yong)场景丰富的地区率先担当重任，聚(ju)合优势，提速发展通用(yong)大模型，加速培(pei)育(yu)“大模型+机器(qi)人”的具身(shen)智能产业创新主体，强(qiang)化人工智能、具身(shen)智能场景示范应用(yong)，在(zai)不断满足市场需求(qiu)过程(cheng)中，推动科技创新、科学研究进程(cheng)。

韩民春：人才(cai)是创新的第一资源。目前，我国精通人工智能知识(shi)的专(zhuan)业人才(cai)缺(que)口较大，同时精通人工智能与了解相(xiang)应战略性新兴产业领(ling)域的人才(cai)就(jiu)更为(wei)不足。

建议推动“人工智能+战略性新兴人才(cai)”的培(pei)养(yang)体系(xi)建设，加快培(pei)育(yu)一批精通产业与技术的复合型人才(cai)。要加强(qiang)高等(deng)教育(yu)中相(xiang)关学科和专(zhuan)业的建设，提供系(xi)统化的专(zhuan)业知识(shi)和技能培(pei)养(yang)；加强(qiang)企业和高校之间的合作，建立产学研一体化的人才(cai)培(pei)养(yang)机制；注重培(pei)养(yang)学生的综合素质和创新能力，将创新实践和产学研合作做深做实。

加强(qiang)要素保障，促进产业深度发展

【现象】我国高度重视(shi)人工智能技术的创新发展，不断加强(qiang)人工智能发展的顶层设计，各地也纷纷出台(tai)人工智能研究和产业发展支持政策。在(zai)多方推动下，人工智能初创企业如雨后春笋般涌现。

赵晓(xiao)光：创新成果的落(luo)地转化是科技赋能产业的重要环节。在(zai)政策的支持下，新型研发机构、企业研究院、企业与科研单位或大学的联合实验室等(deng)探索了多种成果转化的方式。创新成果的转化，不仅需要政策支持，还需要面向需求(qiu)，需要强(qiang)有力的金融(rong)政策和金融(rong)产品支持，需要尊重创新，不断激发创新者(zhe)热情、保护(hu)创新者(zhe)权益、宽容(rong)创新失败。

韩民春：建议发挥政策引导作用(yong)，着力改善人工智能产业技术生态。引导生产要素向人工智能产业领(ling)域投入，支持人工智能领(ling)域的推进和发展，为(wei)产业转型升(sheng)级提供新动能；提升(sheng)传(chuan)统产业的智能化水平(ping)，让人工智能为(wei)传(chuan)统产业的优化升(sheng)级赋能；加大对人工智能通信(xin)基础设施(shi)建设，不断夯实人工智能发展基础，推动人工智能产业发展的长期化、持续化。

逐步完善需求(qiu)侧创新政策体系(xi)，根据需求(qiu)创造需求(qiu)，根据需求(qiu)创新需求(qiu)，突破人工智能的智能化瓶颈，打造满足战略性新兴产业发展的人工智能产业新生态。

鲍虎军：人工智能的伦理和法(fa)律问题尚未完全(quan)解决(jue)，数据隐私、算法(fa)滥用(yong)等(deng)问题可能引发社会(hui)风险。如何在(zai)快速发展中平(ping)衡创新与监管，是需要研究的重要课(ke)题。建议：

尽快制定与完善人工智能相(xiang)关法(fa)律法(fa)规。进一步明确人工智能领(ling)域算法(fa)、数据等(deng)知识(shi)产权的归属和保护(hu)范围，严(yan)厉打击侵权行为(wei)。同时，建立高效的知识(shi)产权开源开放和共享转移机制和平(ping)台(tai)，促进技术成果的转化和应用(yong)，激发企业和科研机构的创新活力。还需明确数据使用(yong)、算法(fa)透明性、责任归属等(deng)问题，为(wei)产业发展提供清(qing)晰的制度框架。

强(qiang)化人工智能伦理治理工作，确保技术发展符合主流价值观。建立人工智能风险评估(gu)和预(yu)警机制，及(ji)时发现并应对技术滥用(yong)、数据泄露等(deng)问题。鼓励企业加强(qiang)自律，推动行业形(xing)成良性竞争生态。

拓展应用(yong)场景，让人工智能更好造福社会(hui)

【现象】接受需求(qiu)指(zhi)令后，软件快速生成详细的出行攻略；汽车里的智能座舱，提升(sheng)了交互(hu)体验和服(fu)务效率；医院里智能导诊机器(qi)人的解答，让患者(zhe)的就(jiu)医流程(cheng)更加顺畅……人工智能的应用(yong)场景大幅拓展，为(wei)千行百业提供了智能化“加速度”。

韩民春：推动人工智能与其他行业融(rong)合发展，有助(zhu)于高质量发展现代产业体系(xi)。建议将人工智能赋能产业互(hu)联网平(ping)台(tai)建设，推动产业资源协同利用(yong)。融(rong)入人工智能技术的产业互(hu)联网将发挥更大基础性作用(yong)，推动全(quan)产业的优化升(sheng)级。

此外(wai)，建议政府部门加强(qiang)引导，鼓励人工智能在(zai)金融(rong)领(ling)域的应用(yong)，尤其是在(zai)信(xin)贷评估(gu)、风险控制、投资顾问、量化交易等(deng)方面的投入使用(yong)，营造良好的产业环境(jing)。另外(wai)，在(zai)金融(rong)产品设计时，以实体企业的产品需求(qiu)为(wei)主导，将人工智能技术融(rong)入产品的设计之中，有针对性、差异化地供给金融(rong)产品。

鲍虎军：建议探索多场景应用(yong)，做大市场份额。通过智能化改造，推动人工智能与传(chuan)统产业的深度融(rong)合，提升(sheng)工农业生产、教育(yu)文化、商业营销、交通物流等(deng)行业领(ling)域的质效，力争在(zai)智能驾驶、具身(shen)智能、智慧教育(yu)、智能医疗、智能制造、智能装备(bei)等(deng)方面形(xing)成国际领(ling)先的技术和产业生态。

此外(wai)，还需建立长效机制，通过政府、高校、研究机构和大型企业等(deng)多方共同努力，推动人工智能技术的普(pu)惠化，通过降低技术使用(yong)门槛(kan)和公众科普(pu)教育(yu)，让更多中小企业和普(pu)通民众享受到人工智能技术带(dai)来的便利。

赵晓(xiao)光：在(zai)生产一线应用(yong)人工智能技术，涉(she)及(ji)旧设备(bei)换新、劳动者(zhe)能力提升(sheng)、生产工艺升(sheng)级、管理体系(xi)更新等(deng)多个环节，是一项系(xi)统性的升(sheng)级与更新过程(cheng)。

因此，需要企业大力开展数字化转型，把来自一线的数据、流程(cheng)、工艺等(deng)关键环节数字化，形(xing)成适合人工智能处理的数据，通过训练获得多参(can)数、多模态、复杂过程(cheng)的智能化模型，从而实现利用(yong)人工智能技术的精准控制与辅助(zhu)决(jue)策，提高生产效率，降低生产成本；通过企业生产、销售、管理等(deng)多过程(cheng)的智能化辅助(zhu)决(jue)策，降低企业运营成本；通过多行业的智能化辅助(zhu)管理与决(jue)策，不断增加新技术在(zai)产业中的应用(yong)，不断改进和优化产业结构，加快发展现代智能产业体系(xi)。