鲍虎(hu)军：当前，相(xiang)关技术和产业蓬勃发展，我国(guo)人工智能发展也迎来(lai)了新的机(ji)遇。我们拥有庞大的市场规模，为人工智能技术的商(shang)业化(hua)落(luo)地提供了广阔空间；丰富的产业链和场景(jing)，为AI模型训练和行业应用提供了海量(liang)的数据；高(gao)校和科研机(ji)构培(pei)养了大批具备扎实理论基础和实践能力(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在一些挑战和短板，亟须紧抓科技创新的机(ji)遇，强(qiang)化(hua)自主创新，加快核心技术攻关。

建议(yi)强(qiang)化(hua)技术创新的组织(zhi)、提高(gao)研发资金使用效率，改革(ge)实施创新人才和成果的评价机(ji)制，避免过度的重复研究(jiu)布局和创新研究(jiu)论文化(hua)，加强(qiang)人工智能的原创性研究(jiu)和工程技术创新。加大国(guo)产人工智能芯(xin)片和智能模型创新研发的组织(zhi)和政策支持，平衡开源与闭源双线竞争，形成有效的协同研发机(ji)制，实现技术生态替代和超(chao)越。推动高(gao)校与企业共建实验室，优(you)化(hua)创业环境，为人工智能初创企业提供资金、技术和政策支持。

赵晓光：人工智能技术、大模型技术的发展与创新，尤其是在数据获取、融通、治理，场景(jing)示范应用等(deng)方面，需要(yao)良好的技术生态和有力(li)的支持政策。人工智能服务科研、大模型赋能制造业的科学研究(jiu)和产业创新受(shou)到很(hen)大关注，具身智能成为人工智能的一大研究(jiu)热点。

因(yin)此，我们需要(yao)因(yin)地制宜，积(ji)极鼓励人才资源集中、经济基础雄厚、科技创新领先、应用场景(jing)丰富的地区率先担当重任(ren)，聚合优(you)势，提速发展通用大模型，加速培(pei)育“大模型+机(ji)器(qi)人”的具身智能产业创新主体，强(qiang)化(hua)人工智能、具身智能场景(jing)示范应用，在不断满足市场需求过程中，推动科技创新、科学研究(jiu)进程。

韩民春：人才是创新的第一资源。目前，我国(guo)精(jing)通人工智能知(zhi)识的专业人才缺口较(jiao)大，同时精(jing)通人工智能与了解相(xiang)应战略性新兴产业领域的人才就更为不足。

建议(yi)推动“人工智能+战略性新兴人才”的培(pei)养体系建设，加快培(pei)育一批精(jing)通产业与技术的复合型人才。要(yao)加强(qiang)高(gao)等(deng)教育中相(xiang)关学科和专业的建设，提供系统化(hua)的专业知(zhi)识和技能培(pei)养；加强(qiang)企业和高(gao)校之间的合作，建立产学研一体化(hua)的人才培(pei)养机(ji)制；注重培(pei)养学生的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(qiang)要(yao)素保障，促进产业深度发展

【现象】我国(guo)高(gao)度重视人工智能技术的创新发展，不断加强(qiang)人工智能发展的顶层设计，各地也纷纷出台人工智能研究(jiu)和产业发展支持政策。在多方推动下，人工智能初创企业如雨后春笋般涌(yong)现。

赵晓光：创新成果的落(luo)地转(zhuan)化(hua)是科技赋能产业的重要(yao)环节。在政策的支持下，新型研发机(ji)构、企业研究(jiu)院、企业与科研单位或大学的联(lian)合实验室等(deng)探索了多种成果转(zhuan)化(hua)的方式。创新成果的转(zhuan)化(hua)，不仅需要(yao)政策支持，还需要(yao)面向需求，需要(yao)强(qiang)有力(li)的金融政策和金融产品支持，需要(yao)尊重创新，不断激发创新者热情、保护创新者权益(yi)、宽容创新失败。

韩民春：建议(yi)发挥政策引导作用，着力(li)改善人工智能产业技术生态。引导生产要(yao)素向人工智能产业领域投入(ru)，支持人工智能领域的推进和发展，为产业转(zhuan)型升级(ji)提供新动能；提升传统产业的智能化(hua)水平，让人工智能为传统产业的优(you)化(hua)升级(ji)赋能；加大对人工智能通信基础设施建设，不断夯实人工智能发展基础，推动人工智能产业发展的长期化(hua)、持续化(hua)。

逐步完善需求侧创新政策体系，根(gen)据需求创造需求，根(gen)据需求创新需求，突破人工智能的智能化(hua)瓶颈，打造满足战略性新兴产业发展的人工智能产业新生态。

鲍虎(hu)军：人工智能的伦理和法律问题尚(shang)未完全解决，数据隐私、算法滥用等(deng)问题可能引发社会风险。如何(he)在快速发展中平衡创新与监管，是需要(yao)研究(jiu)的重要(yao)课题。建议(yi)：

尽快制定与完善人工智能相(xiang)关法律法规。进一步明确人工智能领域算法、数据等(deng)知(zhi)识产权的归属和保护范围，严厉打击侵权行为。同时，建立高(gao)效的知(zhi)识产权开源开放和共享转(zhuan)移机(ji)制和平台，促进技术成果的转(zhuan)化(hua)和应用，激发企业和科研机(ji)构的创新活力(li)。还需明确数据使用、算法透明性、责任(ren)归属等(deng)问题，为产业发展提供清晰的制度框架。

强(qiang)化(hua)人工智能伦理治理工作，确保技术发展符合主流价值观(guan)。建立人工智能风险评估和预警机(ji)制，及时发现并应对技术滥用、数据泄露(lu)等(deng)问题。鼓励企业加强(qiang)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(shou)需求指令后，软件(jian)快速生成详细的出行攻略；汽车里的智能座舱，提升了交互体验和服务效率；医院里智能导诊机(ji)器(qi)人的解答，让患(huan)者的就医流程更加顺畅……人工智能的应用场景(jing)大幅拓展，为千(qian)行百业提供了智能化(hua)“加速度”。

韩民春：推动人工智能与其他(ta)行业融合发展，有助于高(gao)质量(liang)发展现代产业体系。建议(yi)将人工智能赋能产业互联(lian)网(wang)平台建设，推动产业资源协同利用。融入(ru)人工智能技术的产业互联(lian)网(wang)将发挥更大基础性作用，推动全产业的优(you)化(hua)升级(ji)。

此外，建议(yi)政府部门加强(qiang)引导，鼓励人工智能在金融领域的应用，尤其是在信贷评估、风险控制、投资顾问、量(liang)化(hua)交易等(deng)方面的投入(ru)使用，营造良好的产业环境。另(ling)外，在金融产品设计时，以实体企业的产品需求为主导，将人工智能技术融入(ru)产品的设计之中，有针对性、差异化(hua)地供给金融产品。

鲍虎(hu)军：建议(yi)探索多场景(jing)应用，做大市场份额。通过智能化(hua)改造，推动人工智能与传统产业的深度融合，提升工农业生产、教育文化(hua)、商(shang)业营销、交通物流等(deng)行业领域的质效，力(li)争在智能驾驶、具身智能、智慧教育、智能医疗、智能制造、智能装备等(deng)方面形成国(guo)际领先的技术和产业生态。

此外，还需建立长效机(ji)制，通过政府、高(gao)校、研究(jiu)机(ji)构和大型企业等(deng)多方共同努力(li)，推动人工智能技术的普惠化(hua)，通过降低技术使用门槛和公众(zhong)科普教育，让更多中小企业和普通民众(zhong)享受(shou)到人工智能技术带来(lai)的便利。

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

因(yin)此，需要(yao)企业大力(li)开展数字化(hua)转(zhuan)型，把来(lai)自一线的数据、流程、工艺等(deng)关键环节数字化(hua)，形成适合人工智能处(chu)理的数据，通过训练获得多参数、多模态、复杂过程的智能化(hua)模型，从而实现利用人工智能技术的精(jing)准控制与辅助决策，提高(gao)生产效率，降低生产成本；通过企业生产、销售、管理等(deng)多过程的智能化(hua)辅助决策，降低企业运营成本；通过多行业的智能化(hua)辅助管理与决策，不断增加新技术在产业中的应用，不断改进和优(you)化(hua)产业结构，加快发展现代智能产业体系。