对话嘉(jia)宾：

鲍虎军 全国政协(xie)委员、民(min)进浙江省委会副主委、浙江大学计算机科学与技术(shu)学院教(jiao)授

赵晓光 全国政协(xie)委员、中(zhong)国科学院自动化研究所(suo)研究员

韩民(min)春(chun) 全国政协(xie)委员、民(min)建湖北省委会副主委、华中(zhong)科技大学经济学院教(jiao)授

强化自主创新，加快核心技术(shu)攻关

【现象】随(sui)着技术(shu)快速发展，人工智能产业规模和产品数量迅速增加，改变着人们的(de)工作和生活方式。中(zhong)国互联网络信息(xi)中(zhong)心发布的(de)第五(wu)十五(wu)次《中(zhong)国互联网络发展状况(kuang)统计报(bao)告》显示，截至2024年12月，我国生成式人工智能产品的(de)用户规模已达2.49亿人。

鲍虎军：当前，相关技术(shu)和产业蓬(peng)勃发展，我国人工智能发展也迎(ying)来了(le)新的(de)机遇(yu)。我们拥有(you)庞大的(de)市(shi)场规模，为人工智能技术(shu)的(de)商业化落地提(ti)供了(le)广阔空(kong)间；丰富的(de)产业链和场景，为AI模型训练和行业应用提(ti)供了(le)海量的(de)数据；高校和科研机构培养(yang)了(le)大批具(ju)备扎实理论基础和实践能力(li)的(de)人工智能专业人才。但在人工智能技术(shu)发展中(zhong)我们也存在一些挑战(zhan)和短板，亟须紧抓(zhua)科技创新的(de)机遇(yu)，强化自主创新，加快核心技术(shu)攻关。

建议强化技术(shu)创新的(de)组织、提(ti)高研发资金使用效率(lu)，改革实施(shi)创新人才和成果的(de)评价(jia)机制，避免过度的(de)重(zhong)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(shu)创新。加大国产人工智能芯片和智能模型创新研发的(de)组织和政策支持，平衡开源与闭(bi)源双线竞争，形(xing)成有(you)效的(de)协(xie)同研发机制，实现技术(shu)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，为人工智能初(chu)创企业提(ti)供资金、技术(shu)和政策支持。

赵晓光：人工智能技术(shu)、大模型技术(shu)的(de)发展与创新，尤其(qi)是在数据获(huo)取、融通(tong)、治理，场景示范应用等方面，需要良好(hao)的(de)技术(shu)生态和有(you)力(li)的(de)支持政策。人工智能服务科研、大模型赋能制造业的(de)科学研究和产业创新受到很大关注，具(ju)身(shen)智能成为人工智能的(de)一大研究热点。

因此，我们需要因地制宜，积极鼓(gu)励人才资源集中(zhong)、经济基础雄厚、科技创新领先、应用场景丰富的(de)地区率(lu)先担(dan)当重(zhong)任，聚合优势，提(ti)速发展通(tong)用大模型，加速培育“大模型+机器人”的(de)具(ju)身(shen)智能产业创新主体(ti)，强化人工智能、具(ju)身(shen)智能场景示范应用，在不断满足市(shi)场需求(qiu)过程中(zhong)，推动科技创新、科学研究进程。

韩民(min)春(chun)：人才是创新的(de)第一资源。目前，我国精通(tong)人工智能知识(shi)的(de)专业人才缺口较大，同时精通(tong)人工智能与了(le)解相应战(zhan)略性新兴(xing)产业领域的(de)人才就更(geng)为不足。

建议推动“人工智能+战(zhan)略性新兴(xing)人才”的(de)培养(yang)体(ti)系(xi)建设，加快培育一批精通(tong)产业与技术(shu)的(de)复合型人才。要加强高等教(jiao)育中(zhong)相关学科和专业的(de)建设，提(ti)供系(xi)统化的(de)专业知识(shi)和技能培养(yang)；加强企业和高校之间的(de)合作，建立(li)产学研一体(ti)化的(de)人才培养(yang)机制；注重(zhong)培养(yang)学生的(de)综合素质和创新能力(li)，将创新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(zhong)视人工智能技术(shu)的(de)创新发展，不断加强人工智能发展的(de)顶(ding)层(ceng)设计，各地也纷纷出(chu)台人工智能研究和产业发展支持政策。在多方推动下，人工智能初(chu)创企业如雨后春(chun)笋般涌(yong)现。

赵晓光：创新成果的(de)落地转化是科技赋能产业的(de)重(zhong)要环节(jie)。在政策的(de)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(de)联合实验室等探索(suo)了(le)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(hai)需要面向需求(qiu)，需要强有(you)力(li)的(de)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。

韩民(min)春(chun)：建议发挥政策引(yin)导作用，着力(li)改善人工智能产业技术(shu)生态。引(yin)导生产要素向人工智能产业领域投入，支持人工智能领域的(de)推进和发展，为产业转型升级提(ti)供新动能；提(ti)升传统产业的(de)智能化水平，让人工智能为传统产业的(de)优化升级赋能；加大对人工智能通(tong)信基础设施(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(de)长期化、持续化。

逐步(bu)完善需求(qiu)侧创新政策体(ti)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(de)智能化瓶颈，打(da)造满足战(zhan)略性新兴(xing)产业发展的(de)人工智能产业新生态。

鲍虎军：人工智能的(de)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(yin)发社会风险。如何在快速发展中(zhong)平衡创新与监管(guan)，是需要研究的(de)重(zhong)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(bu)明确人工智能领域算法、数据等知识(shi)产权(quan)的(de)归属和保护范围，严厉打(da)击侵权(quan)行为。同时，建立(li)高效的(de)知识(shi)产权(quan)开源开放(fang)和共享转移(yi)机制和平台，促进技术(shu)成果的(de)转化和应用，激发企业和科研机构的(de)创新活力(li)。还(hai)需明确数据使用、算法透明性、责任归属等问题，为产业发展提(ti)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)发展符合主流价(jia)值观。建立(li)人工智能风险评估和预警机制，及时发现并应对技术(shu)滥用、数据泄露等问题。鼓(gu)励企业加强自律，推动行业形(xing)成良性竞争生态。

拓展应用场景，让人工智能更(geng)好(hao)造福社会

【现象】接受需求(qiu)指令后，软件快速生成详(xiang)细的(de)出(chu)行攻略；汽车里的(de)智能座(zuo)舱，提(ti)升了(le)交互体(ti)验和服务效率(lu)；医院里智能导诊机器人的(de)解答，让患者的(de)就医流程更(geng)加顺畅……人工智能的(de)应用场景大幅拓展，为千行百业提(ti)供了(le)智能化“加速度”。

韩民(min)春(chun)：推动人工智能与其(qi)他行业融合发展，有(you)助于高质量发展现代产业体(ti)系(xi)。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(xie)同利用。融入人工智能技术(shu)的(de)产业互联网将发挥更(geng)大基础性作用，推动全产业的(de)优化升级。

此外，建议政府部门加强引(yin)导，鼓(gu)励人工智能在金融领域的(de)应用，尤其(qi)是在信贷评估、风险控制、投资顾问、量化交易等方面的(de)投入使用，营造良好(hao)的(de)产业环境。另外，在金融产品设计时，以实体(ti)企业的(de)产品需求(qiu)为主导，将人工智能技术(shu)融入产品的(de)设计之中(zhong)，有(you)针对性、差异化地供给金融产品。

鲍虎军：建议探索(suo)多场景应用，做大市(shi)场份额。通(tong)过智能化改造，推动人工智能与传统产业的(de)深度融合，提(ti)升工农业生产、教(jiao)育文化、商业营销(xiao)、交通(tong)物流等行业领域的(de)质效，力(li)争在智能驾驶、具(ju)身(shen)智能、智慧教(jiao)育、智能医疗、智能制造、智能装备等方面形(xing)成国际(ji)领先的(de)技术(shu)和产业生态。

此外，还(hai)需建立(li)长效机制，通(tong)过政府、高校、研究机构和大型企业等多方共同努力(li)，推动人工智能技术(shu)的(de)普(pu)惠化，通(tong)过降低技术(shu)使用门槛和公(gong)众科普(pu)教(jiao)育，让更(geng)多中(zhong)小企业和普(pu)通(tong)民(min)众享受到人工智能技术(shu)带(dai)来的(de)便利。

赵晓光：在生产一线应用人工智能技术(shu)，涉及旧设备换新、劳动者能力(li)提(ti)升、生产工艺升级、管(guan)理体(ti)系(xi)更(geng)新等多个环节(jie)，是一项(xiang)系(xi)统性的(de)升级与更(geng)新过程。

因此，需要企业大力(li)开展数字化转型，把来自一线的(de)数据、流程、工艺等关键环节(jie)数字化，形(xing)成适合人工智能处理的(de)数据，通(tong)过训练获(huo)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(shu)的(de)精准控制与辅助决策，提(ti)高生产效率(lu)，降低生产成本；通(tong)过企业生产、销(xiao)售、管(guan)理等多过程的(de)智能化辅助决策，降低企业运营成本；通(tong)过多行业的(de)智能化辅助管(guan)理与决策，不断增加新技术(shu)在产业中(zhong)的(de)应用，不断改进和优化产业结构，加快发展现代智能产业体(ti)系(xi)。

《 人民(min)日报(bao) 》（ 2025年02月20日 18 版）