鲍虎军：当前，相关技(ji)术和产业蓬勃发展，我国人(ren)工智能(neng)发展也迎来了新的机遇。我们拥有庞大的市场规模，为人(ren)工智能(neng)技(ji)术的商业化落地提(ti)供了广阔空间；丰富的产业链和场景(jing)，为AI模型训练(lian)和行业应用提(ti)供了海量的数据；高校和科研机构培养了大批(pi)具备扎实理(li)论基础和实践能(neng)力的人(ren)工智能(neng)专(zhuan)业人(ren)才。但在(zai)人(ren)工智能(neng)技(ji)术发展中(zhong)我们也存在(zai)一些(xie)挑(tiao)战和短板，亟须紧抓(zhua)科技(ji)创新的机遇，强化自(zi)主创新，加快核心技(ji)术攻(gong)关。

建议强化技(ji)术创新的组织、提(ti)高研发资金使用效率，改(gai)革实施创新人(ren)才和成果的评价机制，避免过度的重复研究布局和创新研究论文(wen)化，加强人(ren)工智能(neng)的原创性研究和工程(cheng)技(ji)术创新。加大国产人(ren)工智能(neng)芯(xin)片和智能(neng)模型创新研发的组织和政(zheng)策支持，平(ping)衡开源(yuan)与闭源(yuan)双线竞争，形成有效的协(xie)同研发机制，实现技(ji)术生(sheng)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(ren)工智能(neng)初创企(qi)业提(ti)供资金、技(ji)术和政(zheng)策支持。

赵晓光：人(ren)工智能(neng)技(ji)术、大模型技(ji)术的发展与创新，尤(you)其是在(zai)数据获(huo)取、融通、治理(li)，场景(jing)示范应用等方面，需要良好的技(ji)术生(sheng)态和有力的支持政(zheng)策。人(ren)工智能(neng)服务科研、大模型赋能(neng)制造业的科学研究和产业创新受到很(hen)大关注，具身智能(neng)成为人(ren)工智能(neng)的一大研究热(re)点。

因此，我们需要因地制宜，积极鼓励人(ren)才资源(yuan)集中(zhong)、经济(ji)基础雄(xiong)厚、科技(ji)创新领先、应用场景(jing)丰富的地区率先担当重任，聚合(he)优势，提(ti)速发展通用大模型，加速培育“大模型+机器人(ren)”的具身智能(neng)产业创新主体，强化人(ren)工智能(neng)、具身智能(neng)场景(jing)示范应用，在(zai)不断满足市场需求过程(cheng)中(zhong)，推动科技(ji)创新、科学研究进程(cheng)。

韩民春：人(ren)才是创新的第(di)一资源(yuan)。目前，我国精通人(ren)工智能(neng)知识(shi)的专(zhuan)业人(ren)才缺口较大，同时精通人(ren)工智能(neng)与了解相应战略性新兴产业领域的人(ren)才就更为不足。

建议推动“人(ren)工智能(neng)+战略性新兴人(ren)才”的培养体系建设，加快培育一批(pi)精通产业与技(ji)术的复合(he)型人(ren)才。要加强高等教育中(zhong)相关学科和专(zhuan)业的建设，提(ti)供系统化的专(zhuan)业知识(shi)和技(ji)能(neng)培养；加强企(qi)业和高校之间的合(he)作，建立产学研一体化的人(ren)才培养机制；注重培养学生(sheng)的综合(he)素质和创新能(neng)力，将创新实践和产学研合(he)作做深做实。

加强要素保障，促进产业深度发展

【现象(xiang)】我国高度重视人(ren)工智能(neng)技(ji)术的创新发展，不断加强人(ren)工智能(neng)发展的顶(ding)层设计，各地也纷(fen)纷(fen)出台人(ren)工智能(neng)研究和产业发展支持政(zheng)策。在(zai)多方推动下，人(ren)工智能(neng)初创企(qi)业如雨(yu)后春笋般涌现。

赵晓光：创新成果的落地转化是科技(ji)赋能(neng)产业的重要环节。在(zai)政(zheng)策的支持下，新型研发机构、企(qi)业研究院、企(qi)业与科研单(dan)位(wei)或大学的联(lian)合(he)实验室等探索了多种成果转化的方式。创新成果的转化，不仅需要政(zheng)策支持，还需要面向需求，需要强有力的金融政(zheng)策和金融产品支持，需要尊(zun)重创新，不断激发创新者热(re)情、保护创新者权(quan)益、宽容创新失败。

韩民春：建议发挥政(zheng)策引导作用，着力改(gai)善(shan)人(ren)工智能(neng)产业技(ji)术生(sheng)态。引导生(sheng)产要素向人(ren)工智能(neng)产业领域投入，支持人(ren)工智能(neng)领域的推进和发展，为产业转型升级提(ti)供新动能(neng)；提(ti)升传统产业的智能(neng)化水平(ping)，让人(ren)工智能(neng)为传统产业的优化升级赋能(neng)；加大对人(ren)工智能(neng)通信(xin)基础设施建设，不断夯实人(ren)工智能(neng)发展基础，推动人(ren)工智能(neng)产业发展的长期化、持续化。

逐步完善(shan)需求侧(ce)创新政(zheng)策体系，根据需求创造需求，根据需求创新需求，突破人(ren)工智能(neng)的智能(neng)化瓶颈，打造满足战略性新兴产业发展的人(ren)工智能(neng)产业新生(sheng)态。

鲍虎军：人(ren)工智能(neng)的伦理(li)和法律问题尚未完全解决，数据隐私、算法滥用等问题可能(neng)引发社会风险。如何在(zai)快速发展中(zhong)平(ping)衡创新与监管，是需要研究的重要课题。建议：

尽快制定与完善(shan)人(ren)工智能(neng)相关法律法规。进一步明确人(ren)工智能(neng)领域算法、数据等知识(shi)产权(quan)的归属和保护范围，严厉打击侵权(quan)行为。同时，建立高效的知识(shi)产权(quan)开源(yuan)开放(fang)和共享转移机制和平(ping)台，促进技(ji)术成果的转化和应用，激发企(qi)业和科研机构的创新活力。还需明确数据使用、算法透明性、责(ze)任归属等问题，为产业发展提(ti)供清晰的制度框架(jia)。

强化人(ren)工智能(neng)伦理(li)治理(li)工作，确保技(ji)术发展符合(he)主流(liu)价值观。建立人(ren)工智能(neng)风险评估和预警机制，及时发现并应对技(ji)术滥用、数据泄露(lu)等问题。鼓励企(qi)业加强自(zi)律，推动行业形成良性竞争生(sheng)态。

拓展应用场景(jing)，让人(ren)工智能(neng)更好造福社会

【现象(xiang)】接受需求指令后，软件快速生(sheng)成详(xiang)细(xi)的出行攻(gong)略；汽车里的智能(neng)座舱，提(ti)升了交互体验和服务效率；医院里智能(neng)导诊机器人(ren)的解答，让患者的就医流(liu)程(cheng)更加顺畅……人(ren)工智能(neng)的应用场景(jing)大幅拓展，为千行百(bai)业提(ti)供了智能(neng)化“加速度”。

韩民春：推动人(ren)工智能(neng)与其他行业融合(he)发展，有助于高质量发展现代产业体系。建议将人(ren)工智能(neng)赋能(neng)产业互联(lian)网平(ping)台建设，推动产业资源(yuan)协(xie)同利用。融入人(ren)工智能(neng)技(ji)术的产业互联(lian)网将发挥更大基础性作用，推动全产业的优化升级。

此外，建议政(zheng)府部门加强引导，鼓励人(ren)工智能(neng)在(zai)金融领域的应用，尤(you)其是在(zai)信(xin)贷评估、风险控(kong)制、投资顾问、量化交易等方面的投入使用，营造良好的产业环境。另外，在(zai)金融产品设计时，以实体企(qi)业的产品需求为主导，将人(ren)工智能(neng)技(ji)术融入产品的设计之中(zhong)，有针对性、差(cha)异化地供给金融产品。

鲍虎军：建议探索多场景(jing)应用，做大市场份额。通过智能(neng)化改(gai)造，推动人(ren)工智能(neng)与传统产业的深度融合(he)，提(ti)升工农业生(sheng)产、教育文(wen)化、商业营销、交通物流(liu)等行业领域的质效，力争在(zai)智能(neng)驾驶、具身智能(neng)、智慧教育、智能(neng)医疗、智能(neng)制造、智能(neng)装备等方面形成国际领先的技(ji)术和产业生(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(qi)业等多方共同努力，推动人(ren)工智能(neng)技(ji)术的普惠化，通过降低技(ji)术使用门槛(kan)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(ren)工智能(neng)技(ji)术带来的便利。

赵晓光：在(zai)生(sheng)产一线应用人(ren)工智能(neng)技(ji)术，涉及旧设备换(huan)新、劳动者能(neng)力提(ti)升、生(sheng)产工艺升级、管理(li)体系更新等多个环节，是一项系统性的升级与更新过程(cheng)。

因此，需要企(qi)业大力开展数字(zi)化转型，把(ba)来自(zi)一线的数据、流(liu)程(cheng)、工艺等关键环节数字(zi)化，形成适合(he)人(ren)工智能(neng)处理(li)的数据，通过训练(lian)获(huo)得多参数、多模态、复杂过程(cheng)的智能(neng)化模型，从而实现利用人(ren)工智能(neng)技(ji)术的精准控(kong)制与辅助决策，提(ti)高生(sheng)产效率，降低生(sheng)产成本；通过企(qi)业生(sheng)产、销售、管理(li)等多过程(cheng)的智能(neng)化辅助决策，降低企(qi)业运营成本；通过多行业的智能(neng)化辅助管理(li)与决策，不断增加新技(ji)术在(zai)产业中(zhong)的应用，不断改(gai)进和优化产业结构，加快发展现代智能(neng)产业体系。