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图①：2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理(li)高级别会议召(zhao)开(kai)期间，工作人员在展示手势控制机器人操作流程。
新华社记者 黄晓勇摄
图②：在安徽省滁(chu)州(zhou)市南谯区500千伏变电站，一台5G智能机器人正在对变电站主(zhu)要设(she)备进行智能特巡。
宋卫星摄（人民视觉）
近(jin)日，由(you)中(zhong)国企(qi)业训练的(de)人工智能大模型DeepSeek火(huo)爆出圈，受到广(guang)泛关注；蛇年春晚舞台上，身着花袄的(de)人形机器人扭起大秧(yang)歌，引发热议……随着人工智能产(chan)业蓬勃发展，人工智能新场景(jing)和新应用不断(duan)涌现，人工智能已经逐渐融入(ru)人们的(de)日常生活。
2024年12月召(zhao)开(kai)的(de)中(zhong)央(yang)经济工作会议明确(que)提出，“开(kai)展‘人工智能+’行动，培育未来产(chan)业。”如何加强人工智能基础领域自主(zhu)研发创新？如何加快上下(xia)游(you)产(chan)业链条(tiao)发展，培育未来产(chan)业？怎样(yang)通过人工智能赋能生产(chan)一线，深化人工智能多场景(jing)应用？本期民主(zhu)政治版邀请全国政协委员、专家学者结合实际建言献策，促进人工智能高质(zhi)量发展。
——编 者
对话嘉宾：
鲍虎(hu)军(jun) 全国政协委员、民进浙江省委会副主(zhu)委、浙江大学计算机科学与技术学院教授
赵晓光 全国政协委员、中(zhong)国科学院自动化研究所研究员
韩民春 全国政协委员、民建湖(hu)北省委会副主(zhu)委、华中(zhong)科技大学经济学院教授
强化自主(zhu)创新，加快核心技术攻关
【现象】随着技术快速(su)发展，人工智能产(chan)业规模和产(chan)品数量迅速(su)增加，改变着人们的(de)工作和生活方式。中(zhong)国互(hu)联网络信息中(zhong)心发布的(de)第五(wu)十五(wu)次《中(zhong)国互(hu)联网络发展状况统计报告》显示，截(jie)至2024年12月，我国生成式人工智能产(chan)品的(de)用户规模已达2.49亿人。
鲍虎(hu)军(jun)：当前(qian)，相关技术和产(chan)业蓬勃发展，我国人工智能发展也迎来了新的(de)机遇。我们拥有庞大的(de)市场规模，为人工智能技术的(de)商业化落地提供了广(guang)阔(kuo)空(kong)间；丰富的(de)产(chan)业链和场景(jing)，为AI模型训练和行业应用提供了海量的(de)数据；高校和科研机构培养了大批具备扎实理(li)论基础和实践能力的(de)人工智能专业人才。但(dan)在人工智能技术发展中(zhong)我们也存在一些挑战和短板，亟须紧抓(zhua)科技创新的(de)机遇，强化自主(zhu)创新，加快核心技术攻关。
建议强化技术创新的(de)组织、提高研发资金使(shi)用效率，改革(ge)实施创新人才和成果的(de)评(ping)价机制，避免(mian)过度的(de)重复研究布局和创新研究论文化，加强人工智能的(de)原创性研究和工程技术创新。加大国产(chan)人工智能芯片和智能模型创新研发的(de)组织和政策支持，平衡(heng)开(kai)源与闭源双线竞争，形成有效的(de)协同研发机制，实现技术生态替代和超越。推动高校与企(qi)业共建实验室，优化创业环境，为人工智能初创企(qi)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(de)发展与创新，尤其是在数据获取、融通、治理(li)，场景(jing)示范应用等方面，需要良好的(de)技术生态和有力的(de)支持政策。人工智能服(fu)务科研、大模型赋能制造业的(de)科学研究和产(chan)业创新受到很大关注，具身智能成为人工智能的(de)一大研究热点。
因(yin)此，我们需要因(yin)地制宜，积极鼓励(li)人才资源集中(zhong)、经济基础雄厚、科技创新领先、应用场景(jing)丰富的(de)地区率先担当重任，聚(ju)合优势，提速(su)发展通用大模型，加速(su)培育“大模型+机器人”的(de)具身智能产(chan)业创新主(zhu)体，强化人工智能、具身智能场景(jing)示范应用，在不断(duan)满足市场需求过程中(zhong)，推动科技创新、科学研究进程。
韩民春：人才是创新的(de)第一资源。目(mu)前(qian)，我国精(jing)通人工智能知识的(de)专业人才缺口较大，同时精(jing)通人工智能与了解相应战略性新兴产(chan)业领域的(de)人才就更为不足。
建议推动“人工智能+战略性新兴人才”的(de)培养体系(xi)建设(she)，加快培育一批精(jing)通产(chan)业与技术的(de)复合型人才。要加强高等教育中(zhong)相关学科和专业的(de)建设(she)，提供系(xi)统化的(de)专业知识和技能培养；加强企(qi)业和高校之间的(de)合作，建立产(chan)学研一体化的(de)人才培养机制；注重培养学生的(de)综(zong)合素质(zhi)和创新能力，将创新实践和产(chan)学研合作做深做实。
加强要素保障，促进产(chan)业深度发展
【现象】我国高度重视人工智能技术的(de)创新发展，不断(duan)加强人工智能发展的(de)顶层设(she)计，各地也纷(fen)纷(fen)出台人工智能研究和产(chan)业发展支持政策。在多方推动下(xia)，人工智能初创企(qi)业如雨后春笋般涌现。
赵晓光：创新成果的(de)落地转化是科技赋能产(chan)业的(de)重要环节。在政策的(de)支持下(xia)，新型研发机构、企(qi)业研究院、企(qi)业与科研单(dan)位或大学的(de)联合实验室等探索了多种成果转化的(de)方式。创新成果的(de)转化，不仅需要政策支持，还需要面向需求，需要强有力的(de)金融政策和金融产(chan)品支持，需要尊重创新，不断(duan)激发创新者热情、保护创新者权益、宽容创新失败(bai)。
韩民春：建议发挥政策引导作用，着力改善人工智能产(chan)业技术生态。引导生产(chan)要素向人工智能产(chan)业领域投入(ru)，支持人工智能领域的(de)推进和发展，为产(chan)业转型升级提供新动能；提升传统产(chan)业的(de)智能化水平，让人工智能为传统产(chan)业的(de)优化升级赋能；加大对人工智能通信基础设(she)施建设(she)，不断(duan)夯实人工智能发展基础，推动人工智能产(chan)业发展的(de)长期化、持续化。
逐步完善需求侧创新政策体系(xi)，根据需求创造需求，根据需求创新需求，突破人工智能的(de)智能化瓶(ping)颈，打造满足战略性新兴产(chan)业发展的(de)人工智能产(chan)业新生态。
鲍虎(hu)军(jun)：人工智能的(de)伦理(li)和法律问题尚未完全解决，数据隐(yin)私、算法滥用等问题可能引发社会风险。如何在快速(su)发展中(zhong)平衡(heng)创新与监管，是需要研究的(de)重要课题。建议：
尽快制定与完善人工智能相关法律法规。进一步明确(que)人工智能领域算法、数据等知识产(chan)权的(de)归属和保护范围(wei)，严厉打击侵(qin)权行为。同时，建立高效的(de)知识产(chan)权开(kai)源开(kai)放和共享转移机制和平台，促进技术成果的(de)转化和应用，激发企(qi)业和科研机构的(de)创新活力。还需明确(que)数据使(shi)用、算法透明性、责任归属等问题，为产(chan)业发展提供清晰的(de)制度框架。
强化人工智能伦理(li)治理(li)工作，确(que)保技术发展符合主(zhu)流价值观。建立人工智能风险评(ping)估和预(yu)警机制，及(ji)时发现并应对技术滥用、数据泄露等问题。鼓励(li)企(qi)业加强自律，推动行业形成良性竞争生态。
拓展应用场景(jing)，让人工智能更好造福社会
【现象】接受需求指令后，软件快速(su)生成详(xiang)细的(de)出行攻略；汽车里的(de)智能座舱，提升了交(jiao)互(hu)体验和服(fu)务效率；医院里智能导诊机器人的(de)解答(da)，让患者的(de)就医流程更加顺畅……人工智能的(de)应用场景(jing)大幅拓展，为千行百业提供了智能化“加速(su)度”。
韩民春：推动人工智能与其他行业融合发展，有助于高质(zhi)量发展现代产(chan)业体系(xi)。建议将人工智能赋能产(chan)业互(hu)联网平台建设(she)，推动产(chan)业资源协同利用。融入(ru)人工智能技术的(de)产(chan)业互(hu)联网将发挥更大基础性作用，推动全产(chan)业的(de)优化升级。
此外，建议政府部门加强引导，鼓励(li)人工智能在金融领域的(de)应用，尤其是在信贷(dai)评(ping)估、风险控制、投资顾(gu)问、量化交(jiao)易等方面的(de)投入(ru)使(shi)用，营造良好的(de)产(chan)业环境。另外，在金融产(chan)品设(she)计时，以实体企(qi)业的(de)产(chan)品需求为主(zhu)导，将人工智能技术融入(ru)产(chan)品的(de)设(she)计之中(zhong)，有针对性、差异化地供给(gei)金融产(chan)品。
鲍虎(hu)军(jun)：建议探索多场景(jing)应用，做大市场份额。通过智能化改造，推动人工智能与传统产(chan)业的(de)深度融合，提升工农(nong)业生产(chan)、教育文化、商业营销、交(jiao)通物流等行业领域的(de)质(zhi)效，力争在智能驾驶(shi)、具身智能、智慧教育、智能医疗、智能制造、智能装(zhuang)备等方面形成国际领先的(de)技术和产(chan)业生态。
此外，还需建立长效机制，通过政府、高校、研究机构和大型企(qi)业等多方共同努(nu)力，推动人工智能技术的(de)普惠化，通过降低技术使(shi)用门槛和公众科普教育，让更多中(zhong)小企(qi)业和普通民众享受到人工智能技术带来的(de)便利。
赵晓光：在生产(chan)一线应用人工智能技术，涉及(ji)旧设(she)备换(huan)新、劳(lao)动者能力提升、生产(chan)工艺升级、管理(li)体系(xi)更新等多个环节，是一项系(xi)统性的(de)升级与更新过程。
因(yin)此，需要企(qi)业大力开(kai)展数字(zi)化转型，把来自一线的(de)数据、流程、工艺等关键环节数字(zi)化，形成适合人工智能处理(li)的(de)数据，通过训练获得多参数、多模态、复杂过程的(de)智能化模型，从而实现利用人工智能技术的(de)精(jing)准控制与辅助决策，提高生产(chan)效率，降低生产(chan)成本；通过企(qi)业生产(chan)、销售、管理(li)等多过程的(de)智能化辅助决策，降低企(qi)业运营成本；通过多行业的(de)智能化辅助管理(li)与决策，不断(duan)增加新技术在产(chan)业中(zhong)的(de)应用，不断(duan)改进和优化产(chan)业结构，加快发展现代智能产(chan)业体系(xi)。（记者 刘博通）
《人民日报》（2025年02月20日18版）
责编：秦雅(ya)楠、王瑞景(jing)