鲍虎军：当前(qian)，相关技术和产业蓬勃发展，我国人工智能发展也迎来了新(xin)的机遇。我们拥(yong)有庞大的市场(chang)规模，为人工智能技术的商业化落(luo)地提供了广阔空(kong)间；丰富的产业链和场(chang)景，为AI模型训练(lian)和行(xing)业应用提供了海(hai)量的数据；高校和科研机构(gou)培养了大批具备扎实理论基础和实践能力的人工智能专业人才。但在人工智能技术发展中我们也存在一些(xie)挑战和短板，亟须紧抓科技创新(xin)的机遇，强化自主创新(xin)，加快(kuai)核心技术攻关。

建议强化技术创新(xin)的组织、提高研发资金使(shi)用效率，改革实施创新(xin)人才和成果的评(ping)价机制，避免过度的重复研究布(bu)局和创新(xin)研究论文化，加强人工智能的原创性研究和工程技术创新(xin)。加大国产人工智能芯片和智能模型创新(xin)研发的组织和政策支持，平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(ti)代和超越(yue)。推(tui)动高校与企业共建实验室，优化创业环(huan)境，为人工智能初(chu)创企业提供资金、技术和政策支持。

赵晓光：人工智能技术、大模型技术的发展与创新(xin)，尤其是在数据获取、融通(tong)、治理，场(chang)景示范应用等方面，需要良好(hao)的技术生态和有力的支持政策。人工智能服务(wu)科研、大模型赋能制造业的科学研究和产业创新(xin)受到很大关注，具身(shen)智能成为人工智能的一大研究热(re)点。

因此，我们需要因地制宜，积极(ji)鼓励人才资源集中、经济(ji)基础雄厚、科技创新(xin)领先、应用场(chang)景丰富的地区率先担当重任，聚合优势，提速发展通(tong)用大模型，加速培育“大模型+机器人”的具身(shen)智能产业创新(xin)主体，强化人工智能、具身(shen)智能场(chang)景示范应用，在不断满足市场(chang)需求过程中，推(tui)动科技创新(xin)、科学研究进程。

韩民春：人才是创新(xin)的第一资源。目(mu)前(qian)，我国精通(tong)人工智能知识的专业人才缺口较大，同时精通(tong)人工智能与了解相应战略性新(xin)兴产业领域的人才就更为不足。

建议推(tui)动“人工智能+战略性新(xin)兴人才”的培养体系建设，加快(kuai)培育一批精通(tong)产业与技术的复合型人才。要加强高等教育中相关学科和专业的建设，提供系统(tong)化的专业知识和技能培养；加强企业和高校之间的合作，建立产学研一体化的人才培养机制；注重培养学生的综合素质和创新(xin)能力，将创新(xin)实践和产学研合作做深做实。

加强要素保障，促进产业深度发展

【现象】我国高度重视人工智能技术的创新(xin)发展，不断加强人工智能发展的顶层(ceng)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。在多(duo)方推(tui)动下，人工智能初(chu)创企业如雨后春笋般涌现。

赵晓光：创新(xin)成果的落(luo)地转化是科技赋能产业的重要环(huan)节。在政策的支持下，新(xin)型研发机构(gou)、企业研究院、企业与科研单位或(huo)大学的联合实验室等探索了多(duo)种成果转化的方式。创新(xin)成果的转化，不仅需要政策支持，还需要面向需求，需要强有力的金融政策和金融产品支持，需要尊重创新(xin)，不断激发创新(xin)者(zhe)热(re)情、保护创新(xin)者(zhe)权益(yi)、宽容创新(xin)失败。

韩民春：建议发挥政策引导作用，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域投(tou)入，支持人工智能领域的推(tui)进和发展，为产业转型升级提供新(xin)动能；提升传统(tong)产业的智能化水平，让人工智能为传统(tong)产业的优化升级赋能；加大对人工智能通(tong)信基础设施建设，不断夯实人工智能发展基础，推(tui)动人工智能产业发展的长期化、持续化。

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

鲍虎军：人工智能的伦理和法律问题尚未完全解决，数据隐私、算法滥用等问题可能引发社会风险。如何(he)在快(kuai)速发展中平衡创新(xin)与监管，是需要研究的重要课(ke)题。建议：

尽快(kuai)制定与完善人工智能相关法律法规。进一步明确人工智能领域算法、数据等知识产权的归属和保护范围，严(yan)厉打击侵权行(xing)为。同时，建立高效的知识产权开源开放(fang)和共享转移机制和平台(tai)，促进技术成果的转化和应用，激发企业和科研机构(gou)的创新(xin)活力。还需明确数据使(shi)用、算法透明性、责任归属等问题，为产业发展提供清(qing)晰的制度框架。

强化人工智能伦理治理工作，确保技术发展符合主流(liu)价值观。建立人工智能风险评(ping)估和预警机制，及时发现并(bing)应对技术滥用、数据泄露(lu)等问题。鼓励企业加强自律，推(tui)动行(xing)业形(xing)成良性竞争生态。

拓展应用场(chang)景，让人工智能更好(hao)造福(fu)社会

【现象】接受需求指令后，软件(jian)快(kuai)速生成详(xiang)细的出行(xing)攻略；汽车里的智能座舱，提升了交(jiao)互体验和服务(wu)效率；医院里智能导诊机器人的解答，让患者(zhe)的就医流(liu)程更加顺畅(chang)……人工智能的应用场(chang)景大幅拓展，为千行(xing)百业提供了智能化“加速度”。

韩民春：推(tui)动人工智能与其他行(xing)业融合发展，有助(zhu)于高质量发展现代产业体系。建议将人工智能赋能产业互联网平台(tai)建设，推(tui)动产业资源协同利用。融入人工智能技术的产业互联网将发挥更大基础性作用，推(tui)动全产业的优化升级。

此外，建议政府部门加强引导，鼓励人工智能在金融领域的应用，尤其是在信贷评(ping)估、风险控制、投(tou)资顾问、量化交(jiao)易等方面的投(tou)入使(shi)用，营(ying)造良好(hao)的产业环(huan)境。另外，在金融产品设计时，以(yi)实体企业的产品需求为主导，将人工智能技术融入产品的设计之中，有针对性、差(cha)异化地供给(gei)金融产品。

鲍虎军：建议探索多(duo)场(chang)景应用，做大市场(chang)份额。通(tong)过智能化改造，推(tui)动人工智能与传统(tong)产业的深度融合，提升工农业生产、教育文化、商业营(ying)销、交(jiao)通(tong)物流(liu)等行(xing)业领域的质效，力争在智能驾驶、具身(shen)智能、智慧教育、智能医疗、智能制造、智能装备等方面形(xing)成国际领先的技术和产业生态。

此外，还需建立长效机制，通(tong)过政府、高校、研究机构(gou)和大型企业等多(duo)方共同努力，推(tui)动人工智能技术的普惠化，通(tong)过降低技术使(shi)用门槛和公众(zhong)科普教育，让更多(duo)中小企业和普通(tong)民众(zhong)享受到人工智能技术带来的便利。

赵晓光：在生产一线应用人工智能技术，涉及旧设备换新(xin)、劳动者(zhe)能力提升、生产工艺(yi)升级、管理体系更新(xin)等多(duo)个环(huan)节，是一项系统(tong)性的升级与更新(xin)过程。

因此，需要企业大力开展数字化转型，把来自一线的数据、流(liu)程、工艺(yi)等关键环(huan)节数字化，形(xing)成适合人工智能处理的数据，通(tong)过训练(lian)获得多(duo)参数、多(duo)模态、复杂过程的智能化模型，从而实现利用人工智能技术的精准控制与辅助(zhu)决策，提高生产效率，降低生产成本；通(tong)过企业生产、销售、管理等多(duo)过程的智能化辅助(zhu)决策，降低企业运(yun)营(ying)成本；通(tong)过多(duo)行(xing)业的智能化辅助(zhu)管理与决策，不断增加新(xin)技术在产业中的应用，不断改进和优化产业结构(gou)，加快(kuai)发展现代智能产业体系。