鲍虎军(jun)：当前，相(xiang)关技术和(he)产业蓬勃发展，我国人工智能发展也迎来了新(xin)的机遇。我们拥有庞大的市场规模，为人工智能技术的商业化落地(di)提供了广阔空间；丰富的产业链和(he)场景，为AI模型训(xun)练和(he)行业应用提供了海量的数据；高校(xiao)和(he)科研机构培养了大批具(ju)备扎实理论基(ji)础和(he)实践能力(li)的人工智能专业人才。但在人工智能技术发展中我们也存(cun)在一些挑战和(he)短板，亟须紧抓科技创新(xin)的机遇，强化自主创新(xin)，加快核心技术攻关。

建议强化技术创新(xin)的组织、提高研发资(zi)金使用效率，改革实施创新(xin)人才和(he)成果的评价机制，避免过度的重复研究布局和(he)创新(xin)研究论文化，加强人工智能的原创性研究和(he)工程(cheng)技术创新(xin)。加大国产人工智能芯片和(he)智能模型创新(xin)研发的组织和(he)政策支(zhi)持(chi)，平衡开源与闭源双线竞争，形成有效的协同(tong)研发机制，实现技术生态替(ti)代和(he)超(chao)越。推动高校(xiao)与企业共建实验(yan)室，优(you)化创业环境，为人工智能初创企业提供资(zi)金、技术和(he)政策支(zhi)持(chi)。

赵晓光(guang)：人工智能技术、大模型技术的发展与创新(xin)，尤其(qi)是在数据获取、融通(tong)、治理，场景示范应用等方面，需要良好的技术生态和(he)有力(li)的支(zhi)持(chi)政策。人工智能服务科研、大模型赋能制造(zao)业的科学(xue)研究和(he)产业创新(xin)受到很大关注，具(ju)身智能成为人工智能的一大研究热点。

因此(ci)，我们需要因地(di)制宜，积极鼓励人才资(zi)源集中、经济基(ji)础雄厚、科技创新(xin)领先、应用场景丰富的地(di)区(qu)率先担(dan)当重任，聚(ju)合优(you)势，提速发展通(tong)用大模型，加速培育“大模型+机器人”的具(ju)身智能产业创新(xin)主体，强化人工智能、具(ju)身智能场景示范应用，在不断满足市场需求过程(cheng)中，推动科技创新(xin)、科学(xue)研究进程(cheng)。

韩民(min)春(chun)：人才是创新(xin)的第一资(zi)源。目前，我国精通(tong)人工智能知识的专业人才缺口较大，同(tong)时精通(tong)人工智能与了解相(xiang)应战略性新(xin)兴产业领域的人才就更为不足。

建议推动“人工智能+战略性新(xin)兴人才”的培养体系建设，加快培育一批精通(tong)产业与技术的复合型人才。要加强高等教育中相(xiang)关学(xue)科和(he)专业的建设，提供系统化的专业知识和(he)技能培养；加强企业和(he)高校(xiao)之间的合作，建立产学(xue)研一体化的人才培养机制；注重培养学(xue)生的综合素质和(he)创新(xin)能力(li)，将创新(xin)实践和(he)产学(xue)研合作做深做实。

加强要素保障，促进产业深度发展

【现象】我国高度重视人工智能技术的创新(xin)发展，不断加强人工智能发展的顶层设计，各地(di)也纷纷出台人工智能研究和(he)产业发展支(zhi)持(chi)政策。在多方推动下，人工智能初创企业如雨(yu)后春(chun)笋般涌现。

赵晓光(guang)：创新(xin)成果的落地(di)转化是科技赋能产业的重要环节。在政策的支(zhi)持(chi)下，新(xin)型研发机构、企业研究院、企业与科研单(dan)位或大学(xue)的联合实验(yan)室等探索了多种成果转化的方式。创新(xin)成果的转化，不仅需要政策支(zhi)持(chi)，还需要面向需求，需要强有力(li)的金融政策和(he)金融产品支(zhi)持(chi)，需要尊重创新(xin)，不断激发创新(xin)者热情、保护创新(xin)者权益、宽容创新(xin)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生态。引(yin)导生产要素向人工智能产业领域投入，支(zhi)持(chi)人工智能领域的推进和(he)发展，为产业转型升级提供新(xin)动能；提升传统产业的智能化水平，让(rang)人工智能为传统产业的优(you)化升级赋能；加大对(dui)人工智能通(tong)信基(ji)础设施建设，不断夯实人工智能发展基(ji)础，推动人工智能产业发展的长(chang)期(qi)化、持(chi)续化。

逐步完善需求侧创新(xin)政策体系，根(gen)据需求创造(zao)需求，根(gen)据需求创新(xin)需求，突(tu)破人工智能的智能化瓶颈(jing)，打(da)造(zao)满足战略性新(xin)兴产业发展的人工智能产业新(xin)生态。

鲍虎军(jun)：人工智能的伦(lun)理和(he)法律(lu)问题尚未完全解决(jue)，数据隐私、算法滥用等问题可能引(yin)发社会风险。如何在快速发展中平衡创新(xin)与监管，是需要研究的重要课题。建议：

尽快制定与完善人工智能相(xiang)关法律(lu)法规。进一步明(ming)确(que)人工智能领域算法、数据等知识产权的归属和(he)保护范围，严(yan)厉打(da)击侵权行为。同(tong)时，建立高效的知识产权开源开放和(he)共享转移机制和(he)平台，促进技术成果的转化和(he)应用，激发企业和(he)科研机构的创新(xin)活力(li)。还需明(ming)确(que)数据使用、算法透明(ming)性、责任归属等问题，为产业发展提供清晰的制度框架(jia)。

强化人工智能伦(lun)理治理工作，确(que)保技术发展符合主流价值观(guan)。建立人工智能风险评估和(he)预警机制，及时发现并应对(dui)技术滥用、数据泄露等问题。鼓励企业加强自律(lu)，推动行业形成良性竞争生态。

拓展应用场景，让(rang)人工智能更好造(zao)福(fu)社会

【现象】接受需求指令后，软件快速生成详细的出行攻略；汽车(che)里的智能座舱，提升了交互体验(yan)和(he)服务效率；医院里智能导诊机器人的解答，让(rang)患者的就医流程(cheng)更加顺畅……人工智能的应用场景大幅拓展，为千行百业提供了智能化“加速度”。

韩民(min)春(chun)：推动人工智能与其(qi)他行业融合发展，有助于(yu)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(zi)源协同(tong)利用。融入人工智能技术的产业互联网将发挥更大基(ji)础性作用，推动全产业的优(you)化升级。

此(ci)外，建议政府部门加强引(yin)导，鼓励人工智能在金融领域的应用，尤其(qi)是在信贷评估、风险控制、投资(zi)顾问、量化交易等方面的投入使用，营造(zao)良好的产业环境。另外，在金融产品设计时，以(yi)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(dui)性、差异化地(di)供给金融产品。

鲍虎军(jun)：建议探索多场景应用，做大市场份额。通(tong)过智能化改造(zao)，推动人工智能与传统产业的深度融合，提升工农(nong)业生产、教育文化、商业营销、交通(tong)物流等行业领域的质效，力(li)争在智能驾驶(shi)、具(ju)身智能、智慧教育、智能医疗、智能制造(zao)、智能装备等方面形成国际领先的技术和(he)产业生态。

此(ci)外，还需建立长(chang)效机制，通(tong)过政府、高校(xiao)、研究机构和(he)大型企业等多方共同(tong)努力(li)，推动人工智能技术的普(pu)惠(hui)化，通(tong)过降低技术使用门槛和(he)公众科普(pu)教育，让(rang)更多中小企业和(he)普(pu)通(tong)民(min)众享受到人工智能技术带来的便利。

赵晓光(guang)：在生产一线应用人工智能技术，涉及旧设备换新(xin)、劳动者能力(li)提升、生产工艺升级、管理体系更新(xin)等多个环节，是一项系统性的升级与更新(xin)过程(cheng)。

因此(ci)，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(cheng)、工艺等关键环节数字(zi)化，形成适合人工智能处理的数据，通(tong)过训(xun)练获得多参数、多模态、复杂过程(cheng)的智能化模型，从而(er)实现利用人工智能技术的精准控制与辅助决(jue)策，提高生产效率，降低生产成本；通(tong)过企业生产、销售、管理等多过程(cheng)的智能化辅助决(jue)策，降低企业运营成本；通(tong)过多行业的智能化辅助管理与决(jue)策，不断增(zeng)加新(xin)技术在产业中的应用，不断改进和(he)优(you)化产业结构，加快发展现代智能产业体系。