鲍虎军：当前，相关(guan)技术(shu)和产(chan)业蓬勃发展(zhan)，我国人工智能发展(zhan)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(shu)的(de)商业化落地提供了广阔空间；丰富的(de)产(chan)业链和场景，为AI模型训练和行业应用(yong)提供了海量的(de)数据；高校和科研机构培养了大批具(ju)备扎(zha)实理论基础和实践能力的(de)人工智能专(zhuan)业人才。但在(zai)人工智能技术(shu)发展(zhan)中我们也存在(zai)一些挑战和短板，亟须紧抓科技创新的(de)机遇，强化自主创新，加快核心技术(shu)攻关(guan)。

建议(yi)强化技术(shu)创新的(de)组(zu)织、提高研发资(zi)金使用(yong)效率，改革实施创新人才和成果的(de)评价机制，避免过度的(de)重复(fu)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(shu)创新。加大国产(chan)人工智能芯(xin)片和智能模型创新研发的(de)组(zu)织和政(zheng)策支持，平(ping)衡开源与(yu)闭源双线竞(jing)争(zheng)，形成有效的(de)协同研发机制，实现技术(shu)生(sheng)态替代和超越。推(tui)动高校与(yu)企业共建实验室，优化创业环境，为人工智能初创企业提供资(zi)金、技术(shu)和政(zheng)策支持。

赵晓光：人工智能技术(shu)、大模型技术(shu)的(de)发展(zhan)与(yu)创新，尤其(qi)是(shi)在(zai)数据获取、融通、治理，场景示范应用(yong)等方面，需要(yao)良好的(de)技术(shu)生(sheng)态和有力的(de)支持政(zheng)策。人工智能服务科研、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(guan)注(zhu)，具(ju)身智能成为人工智能的(de)一大研究热点。

因此，我们需要(yao)因地制宜，积极鼓(gu)励人才资(zi)源集中、经济基础雄厚、科技创新领先、应用(yong)场景丰富的(de)地区率先担当重任，聚(ju)合优势，提速发展(zhan)通用(yong)大模型，加速培育“大模型+机器人”的(de)具(ju)身智能产(chan)业创新主体(ti)，强化人工智能、具(ju)身智能场景示范应用(yong)，在(zai)不断(duan)满足市场需求过程中，推(tui)动科技创新、科学研究进程。

韩(han)民春：人才是(shi)创新的(de)第一资(zi)源。目(mu)前，我国精通人工智能知(zhi)识(shi)的(de)专(zhuan)业人才缺口较大，同时精通人工智能与(yu)了解相应战略性新兴产(chan)业领域(yu)的(de)人才就更为不足。

建议(yi)推(tui)动“人工智能+战略性新兴人才”的(de)培养体(ti)系建设，加快培育一批精通产(chan)业与(yu)技术(shu)的(de)复(fu)合型人才。要(yao)加强高等教育中相关(guan)学科和专(zhuan)业的(de)建设，提供系统化的(de)专(zhuan)业知(zhi)识(shi)和技能培养；加强企业和高校之间的(de)合作，建立产(chan)学研一体(ti)化的(de)人才培养机制；注(zhu)重培养学生(sheng)的(de)综合素质和创新能力，将创新实践和产(chan)学研合作做深(shen)做实。

加强要(yao)素保障，促(cu)进产(chan)业深(shen)度发展(zhan)

【现象】我国高度重视人工智能技术(shu)的(de)创新发展(zhan)，不断(duan)加强人工智能发展(zhan)的(de)顶层设计，各地也纷纷出台人工智能研究和产(chan)业发展(zhan)支持政(zheng)策。在(zai)多方推(tui)动下，人工智能初创企业如雨后春笋(sun)般涌现。

赵晓光：创新成果的(de)落地转化是(shi)科技赋能产(chan)业的(de)重要(yao)环节。在(zai)政(zheng)策的(de)支持下，新型研发机构、企业研究院、企业与(yu)科研单位或大学的(de)联(lian)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(yao)政(zheng)策支持，还需要(yao)面向需求，需要(yao)强有力的(de)金融政(zheng)策和金融产(chan)品支持，需要(yao)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。

韩(han)民春：建议(yi)发挥(hui)政(zheng)策引(yin)导作用(yong)，着力改善人工智能产(chan)业技术(shu)生(sheng)态。引(yin)导生(sheng)产(chan)要(yao)素向人工智能产(chan)业领域(yu)投入，支持人工智能领域(yu)的(de)推(tui)进和发展(zhan)，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(ping)，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施建设，不断(duan)夯实人工智能发展(zhan)基础，推(tui)动人工智能产(chan)业发展(zhan)的(de)长期(qi)化、持续化。

逐(zhu)步完(wan)善需求侧创新政(zheng)策体(ti)系，根据需求创造需求，根据需求创新需求，突破人工智能的(de)智能化瓶颈，打造满足战略性新兴产(chan)业发展(zhan)的(de)人工智能产(chan)业新生(sheng)态。

鲍虎军：人工智能的(de)伦理和法律问(wen)题尚未完(wan)全解决，数据隐私、算法滥(lan)用(yong)等问(wen)题可能引(yin)发社会风险。如何在(zai)快速发展(zhan)中平(ping)衡创新与(yu)监管，是(shi)需要(yao)研究的(de)重要(yao)课题。建议(yi)：

尽快制定与(yu)完(wan)善人工智能相关(guan)法律法规。进一步明确人工智能领域(yu)算法、数据等知(zhi)识(shi)产(chan)权的(de)归(gui)属和保护范围，严厉打击侵权行为。同时，建立高效的(de)知(zhi)识(shi)产(chan)权开源开放和共享转移机制和平(ping)台，促(cu)进技术(shu)成果的(de)转化和应用(yong)，激发企业和科研机构的(de)创新活(huo)力。还需明确数据使用(yong)、算法透明性、责(ze)任归(gui)属等问(wen)题，为产(chan)业发展(zhan)提供清晰的(de)制度框架。

强化人工智能伦理治理工作，确保技术(shu)发展(zhan)符合主流价值(zhi)观。建立人工智能风险评估和预警机制，及时发现并应对技术(shu)滥(lan)用(yong)、数据泄露等问(wen)题。鼓(gu)励企业加强自律，推(tui)动行业形成良性竞(jing)争(zheng)生(sheng)态。

拓展(zhan)应用(yong)场景，让人工智能更好造福社会

【现象】接受需求指令后，软件快速生(sheng)成详细(xi)的(de)出行攻略；汽车里的(de)智能座舱(cang)，提升了交互体(ti)验和服务效率；医院里智能导诊机器人的(de)解答，让患者的(de)就医流程更加顺畅……人工智能的(de)应用(yong)场景大幅拓展(zhan)，为千行百业提供了智能化“加速度”。

韩(han)民春：推(tui)动人工智能与(yu)其(qi)他行业融合发展(zhan)，有助于高质量发展(zhan)现代产(chan)业体(ti)系。建议(yi)将人工智能赋能产(chan)业互联(lian)网平(ping)台建设，推(tui)动产(chan)业资(zi)源协同利(li)用(yong)。融入人工智能技术(shu)的(de)产(chan)业互联(lian)网将发挥(hui)更大基础性作用(yong)，推(tui)动全产(chan)业的(de)优化升级。

此外，建议(yi)政(zheng)府部(bu)门加强引(yin)导，鼓(gu)励人工智能在(zai)金融领域(yu)的(de)应用(yong)，尤其(qi)是(shi)在(zai)信贷评估、风险控制、投资(zi)顾问(wen)、量化交易等方面的(de)投入使用(yong)，营造良好的(de)产(chan)业环境。另外，在(zai)金融产(chan)品设计时，以实体(ti)企业的(de)产(chan)品需求为主导，将人工智能技术(shu)融入产(chan)品的(de)设计之中，有针对性、差异化地供给(gei)金融产(chan)品。

鲍虎军：建议(yi)探索多场景应用(yong)，做大市场份额(e)。通过智能化改造，推(tui)动人工智能与(yu)传统产(chan)业的(de)深(shen)度融合，提升工农业生(sheng)产(chan)、教育文化、商业营销、交通物流等行业领域(yu)的(de)质效，力争(zheng)在(zai)智能驾驶、具(ju)身智能、智慧教育、智能医疗、智能制造、智能装备等方面形成国际领先的(de)技术(shu)和产(chan)业生(sheng)态。

此外，还需建立长效机制，通过政(zheng)府、高校、研究机构和大型企业等多方共同努力，推(tui)动人工智能技术(shu)的(de)普惠化，通过降低技术(shu)使用(yong)门槛和公众科普教育，让更多中小企业和普通民众享受到人工智能技术(shu)带来的(de)便利(li)。

赵晓光：在(zai)生(sheng)产(chan)一线应用(yong)人工智能技术(shu)，涉及旧设备换新、劳动者能力提升、生(sheng)产(chan)工艺升级、管理体(ti)系更新等多个环节，是(shi)一项系统性的(de)升级与(yu)更新过程。

因此，需要(yao)企业大力开展(zhan)数字化转型，把来自一线的(de)数据、流程、工艺等关(guan)键(jian)环节数字化，形成适合人工智能处理的(de)数据，通过训练获得多参数、多模态、复(fu)杂过程的(de)智能化模型，从而实现利(li)用(yong)人工智能技术(shu)的(de)精准控制与(yu)辅助决策，提高生(sheng)产(chan)效率，降低生(sheng)产(chan)成本；通过企业生(sheng)产(chan)、销售(shou)、管理等多过程的(de)智能化辅助决策，降低企业运(yun)营成本；通过多行业的(de)智能化辅助管理与(yu)决策，不断(duan)增(zeng)加新技术(shu)在(zai)产(chan)业中的(de)应用(yong)，不断(duan)改进和优化产(chan)业结构，加快发展(zhan)现代智能产(chan)业体(ti)系。