“人工智能+”，如何加速跑(議政)

近日，由中國企業訓練的人工智能大模型DeepSeek火爆出圈，受到廣泛關注；蛇年春晚舞臺上，身著花襖的人形機器人扭起大秧歌，引發熱議……隨著人工智能產業蓬勃發展，人工智能新場景和新應用不斷涌現，人工智能已經逐漸融入人們的日常生活。

2024年12月召開的中央經濟工作會議明確提出，“開展‘人工智能+’行動，培育未來產業。”如何加強人工智能基礎領域自主研發創新？如何加快上下游產業鏈條發展，培育未來產業？怎樣通過人工智能賦能生產一線，深化人工智能多場景應用？本期民主政治版邀請全國政協委員、專家學者結合實際建言獻策，促進人工智能高質量發展。

——編 者

對話嘉賓：

鮑虎軍 全國政協委員、民進浙江省委會副主委、浙江大學計算機科學與技術學院教授

趙曉光 全國政協委員、中國科學院自動化研究所研究員

韓民春 全國政協委員、民建湖北省委會副主委、華中科技大學經濟學院教授

強化自主創新，加快核心技術攻關

【現象】隨著技術快速發展，人工智能產業規模和產品數量迅速增加，改變著人們的工作和生活方式。中國互聯網絡信息中心發布的第五十五次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2024年12月，我國生成式人工智能產品的用戶規模已達2.49億人。

鮑虎軍：當前，相關技術和產業蓬勃發展，我國人工智能發展也迎來了新的機遇。我們擁有龐大的市場規模，為人工智能技術的商業化落地提供了廣闊空間；豐富的產業鏈和場景，為AI模型訓練和行業應用提供了海量的數據；高校和科研機構培養了大批具備扎實理論基礎和實踐能力的人工智能專業人才。但在人工智能技術發展中我們也存在一些挑戰和短板，亟須緊抓科技創新的機遇，強化自主創新，加快核心技術攻關。

建議強化技術創新的組織、提高研發資金使用效率，改革實施創新人才和成果的評價機制，避免過度的重復研究布局和創新研究論文化，加強人工智能的原創性研究和工程技術創新。加大國產人工智能芯片和智能模型創新研發的組織和政策支持，平衡開源與閉源雙線競爭，形成有效的協同研發機制，實現技術生態替代和超越。推動高校與企業共建實驗室，優化創業環境，為人工智能初創企業提供資金、技術和政策支持。

趙曉光：人工智能技術、大模型技術的發展與創新，尤其是在數據獲取、融通、治理，場景示范應用等方面，需要良好的技術生態和有力的支持政策。人工智能服務科研、大模型賦能制造業的科學研究和產業創新受到很大關注，具身智能成為人工智能的一大研究熱點。

因此，我們需要因地制宜，積極鼓勵人才資源集中、經濟基礎雄厚、科技創新領先、應用場景豐富的地區率先擔當重任，聚合優勢，提速發展通用大模型，加速培育“大模型+機器人”的具身智能產業創新主體，強化人工智能、具身智能場景示范應用，在不斷滿足市場需求過程中，推動科技創新、科學研究進程。

韓民春：人才是創新的第一資源。目前，我國精通人工智能知識的專業人才缺口較大，同時精通人工智能與了解相應戰略性新興產業領域的人才就更為不足。

建議推動“人工智能+戰略性新興人才”的培養體系建設，加快培育一批精通產業與技術的復合型人才。要加強高等教育中相關學科和專業的建設，提供系統化的專業知識和技能培養；加強企業和高校之間的合作，建立產學研一體化的人才培養機制；注重培養學生的綜合素質和創新能力，將創新實踐和產學研合作做深做實。

加強要素保障，促進產業深度發展

【現象】我國高度重視人工智能技術的創新發展，不斷加強人工智能發展的頂層設計，各地也紛紛出臺人工智能研究和產業發展支持政策。在多方推動下，人工智能初創企業如雨后春筍般涌現。

趙曉光：創新成果的落地轉化是科技賦能產業的重要環節。在政策的支持下，新型研發機構、企業研究院、企業與科研單位或大學的聯合實驗室等探索了多種成果轉化的方式。創新成果的轉化，不僅需要政策支持，還需要面向需求，需要強有力的金融政策和金融產品支持，需要尊重創新，不斷激發創新者熱情、保護創新者權益、寬容創新失敗。

韓民春：建議發揮政策引導作用，著力改善人工智能產業技術生態。引導生產要素向人工智能產業領域投入，支持人工智能領域的推進和發展，為產業轉型升級提供新動能；提升傳統產業的智能化水平，讓人工智能為傳統產業的優化升級賦能；加大對人工智能通信基礎設施建設，不斷夯實人工智能發展基礎，推動人工智能產業發展的長期化、持續化。

逐步完善需求側創新政策體系，根據需求創造需求，根據需求創新需求，突破人工智能的智能化瓶頸，打造滿足戰略性新興產業發展的人工智能產業新生態。

鮑虎軍：人工智能的倫理和法律問題尚未完全解決，數據隱私、算法濫用等問題可能引發社會風險。如何在快速發展中平衡創新與監管，是需要研究的重要課題。建議：

盡快制定與完善人工智能相關法律法規。進一步明確人工智能領域算法、數據等知識產權的歸屬和保護范圍，嚴厲打擊侵權行為。同時，建立高效的知識產權開源開放和共享轉移機制和平臺，促進技術成果的轉化和應用，激發企業和科研機構的創新活力。還需明確數據使用、算法透明性、責任歸屬等問題，為產業發展提供清晰的制度框架。

強化人工智能倫理治理工作，確保技術發展符合主流價值觀。建立人工智能風險評估和預警機制，及時發現并應對技術濫用、數據泄露等問題。鼓勵企業加強自律，推動行業形成良性競爭生態。

拓展應用場景，讓人工智能更好造福社會

【現象】接受需求指令后，軟件快速生成詳細的出行攻略；汽車里的智能座艙，提升了交互體驗和服務效率；醫院里智能導診機器人的解答，讓患者的就醫流程更加順暢……人工智能的應用場景大幅拓展，為千行百業提供了智能化“加速度”。

韓民春：推動人工智能與其他行業融合發展，有助于高質量發展現代產業體系。建議將人工智能賦能產業互聯網平臺建設，推動產業資源協同利用。融入人工智能技術的產業互聯網將發揮更大基礎性作用，推動全產業的優化升級。

此外，建議政府部門加強引導，鼓勵人工智能在金融領域的應用，尤其是在信貸評估、風險控制、投資顧問、量化交易等方面的投入使用，營造良好的產業環境。另外，在金融產品設計時，以實體企業的產品需求為主導，將人工智能技術融入產品的設計之中，有針對性、差異化地供給金融產品。

鮑虎軍：建議探索多場景應用，做大市場份額。通過智能化改造，推動人工智能與傳統產業的深度融合，提升工農業生產、教育文化、商業營銷、交通物流等行業領域的質效，力爭在智能駕駛、具身智能、智慧教育、智能醫療、智能制造、智能裝備等方面形成國際領先的技術和產業生態。

此外，還需建立長效機制，通過政府、高校、研究機構和大型企業等多方共同努力，推動人工智能技術的普惠化，通過降低技術使用門檻和公眾科普教育，讓更多中小企業和普通民眾享受到人工智能技術帶來的便利。

趙曉光：在生產一線應用人工智能技術，涉及舊設備換新、勞動者能力提升、生產工藝升級、管理體系更新等多個環節，是一項系統性的升級與更新過程。

因此，需要企業大力開展數字化轉型，把來自一線的數據、流程、工藝等關鍵環節數字化，形成適合人工智能處理的數據，通過訓練獲得多參數、多模態、復雜過程的智能化模型，從而實現利用人工智能技術的精準控制與輔助決策，提高生產效率，降低生產成本；通過企業生產、銷售、管理等多過程的智能化輔助決策，降低企業運營成本；通過多行業的智能化輔助管理與決策，不斷增加新技術在產業中的應用，不斷改進和優化產業結構，加快發展現代智能產業體系。

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