鲍虎(hu)军(jun)：当前，相关技术和产业蓬勃(bo)发展，我国人工智能发展也迎来了新的机遇(yu)。我们拥有庞大的市场规模，为人工智能技术的商业化落地提供了广阔空间；丰富的产业链和场景，为AI模型训练(lian)和行业应(ying)用提供了海量的数据；高校和科(ke)研机构培养了大批具备扎实理论基础和实践能力(li)的人工智能专业人才。但(dan)在人工智能技术发展中我们也存在一些挑战和短板，亟须紧抓科(ke)技创新的机遇(yu)，强化自主创新，加快核心技术攻(gong)关。

建议强化技术创新的组织、提高研发资金使用效率，改革实施创新人才和成果的评价机制，避(bi)免过度的重(zhong)复研究布局和创新研究论文化，加强人工智能的原创性研究和工程技术创新。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，平衡开源与闭源双(shuang)线竞争，形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(gong)建实验室，优化创业环境，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，尤其是在数据获取、融通、治理，场景示范(fan)应(ying)用等(deng)方面，需要良好的技术生态和有力(li)的支持政策。人工智能服务科(ke)研、大模型赋能制造业的科(ke)学研究和产业创新受到很(hen)大关注，具身智能成为人工智能的一大研究热点(dian)。

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(xiong)厚、科(ke)技创新领(ling)先、应(ying)用场景丰富的地区率先担当重(zhong)任，聚合优势，提速发展通用大模型，加速培育“大模型+机器(qi)人”的具身智能产业创新主体，强化人工智能、具身智能场景示范(fan)应(ying)用，在不断满足市场需求过程中，推动科(ke)技创新、科(ke)学研究进程。

韩(han)民(min)春：人才是创新的第一资源。目前，我国精通人工智能知识的专业人才缺口较(jiao)大，同时精通人工智能与了解相应(ying)战略性新兴产业领(ling)域的人才就更为不足。

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

加强要素保障，促(cu)进产业深度发展

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

赵晓光：创新成果的落地转化是科(ke)技赋能产业的重(zhong)要环节。在政策的支持下，新型研发机构、企业研究院、企业与科(ke)研单位或大学的联合实验室等(deng)探索了多(duo)种成果转化的方式。创新成果的转化，不仅(jin)需要政策支持，还需要面向需求，需要强有力(li)的金融政策和金融产品支持，需要尊重(zhong)创新，不断激发创新者热情、保护创新者权(quan)益、宽容创新失败。

韩(han)民(min)春：建议发挥政策引导作(zuo)用，着力(li)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，为产业转型升级提供新动能；提升传统产业的智能化水平，让人工智能为传统产业的优化升级赋能；加大对人工智能通信基础设施建设，不断夯实人工智能发展基础，推动人工智能产业发展的长(chang)期化、持续化。

逐(zhu)步完善需求侧创新政策体系，根据需求创造需求，根据需求创新需求，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(hu)军(jun)：人工智能的伦理和法(fa)律问题尚未完全解决，数据隐(yin)私、算法(fa)滥用等(deng)问题可能引发社会风险。如何在快速发展中平衡创新与监管，是需要研究的重(zhong)要课题。建议：

尽快制定与完善人工智能相关法(fa)律法(fa)规。进一步明确人工智能领(ling)域算法(fa)、数据等(deng)知识产权(quan)的归属和保护范(fan)围，严厉打击侵权(quan)行为。同时，建立高效的知识产权(quan)开源开放和共(gong)享转移(yi)机制和平台，促(cu)进技术成果的转化和应(ying)用，激发企业和科(ke)研机构的创新活力(li)。还需明确数据使用、算法(fa)透明性、责任归属等(deng)问题，为产业发展提供清晰的制度框架。

强化人工智能伦理治理工作(zuo)，确保技术发展符合主流价值观。建立人工智能风险评估(gu)和预警机制，及时发现并(bing)应(ying)对技术滥用、数据泄露等(deng)问题。鼓励企业加强自律，推动行业形成良性竞争生态。

拓展应(ying)用场景，让人工智能更好造福社会

【现象】接受需求指令后，软(ruan)件快速生成详细的出行攻(gong)略；汽(qi)车里的智能座舱，提升了交互体验和服务效率；医院里智能导诊机器(qi)人的解答，让患者的就医流程更加顺畅……人工智能的应(ying)用场景大幅拓展，为千行百业提供了智能化“加速度”。

韩(han)民(min)春：推动人工智能与其他行业融合发展，有助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建设，推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(zuo)用，推动全产业的优化升级。

此外，建议政府部(bu)门加强引导，鼓励人工智能在金融领(ling)域的应(ying)用，尤其是在信贷评估(gu)、风险控制、投资顾问、量化交易(yi)等(deng)方面的投入使用，营造良好的产业环境。另外，在金融产品设计时，以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、差异化地供给金融产品。

鲍虎(hu)军(jun)：建议探索多(duo)场景应(ying)用，做大市场份额(e)。通过智能化改造，推动人工智能与传统产业的深度融合，提升工农业生产、教育文化、商业营销、交通物流等(deng)行业领(ling)域的质效，力(li)争在智能驾(jia)驶(shi)、具身智能、智慧教育、智能医疗、智能制造、智能装(zhuang)备等(deng)方面形成国际领(ling)先的技术和产业生态。

此外，还需建立长(chang)效机制，通过政府、高校、研究机构和大型企业等(deng)多(duo)方共(gong)同努力(li)，推动人工智能技术的普惠化，通过降低技术使用门槛和公众科(ke)普教育，让更多(duo)中小企业和普通民(min)众享受到人工智能技术带来的便利。

赵晓光：在生产一线应(ying)用人工智能技术，涉及旧(jiu)设备换新、劳动者能力(li)提升、生产工艺升级、管理体系更新等(deng)多(duo)个环节，是一项(xiang)系统性的升级与更新过程。

因此，需要企业大力(li)开展数字(zi)化转型，把来自一线的数据、流程、工艺等(deng)关键环节数字(zi)化，形成适合人工智能处理的数据，通过训练(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决策，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(duo)过程的智能化辅助决策，降低企业运营成本；通过多(duo)行业的智能化辅助管理与决策，不断增(zeng)加新技术在产业中的应(ying)用，不断改进和优化产业结(jie)构，加快发展现代智能产业体系。