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【央视新闻客户端】

全国政协委员建言献策——

“人工智能+ ”，如何加速跑(议政)

近日 ，由中国企业训练的人工智能大模型DeepSeek火爆出圈
，受到广泛关注；蛇年春晚舞台上，身着花袄的人形机器人扭起大秧歌 ，引发热议……随着人工智能产业蓬勃发展，人工智能新场景和新应用不断涌现
，人工智能已经逐渐融入人们的日常生活。

——编者

对话嘉宾：

鲍虎军全国政协委员
、民进浙江省委会副主委、浙江大学计算机科学与技术学院教授

赵晓光全国政协委员 、中国科学院自动化研究所研究员

韩民春全国政协委员
、民建湖北省委会副主委、华中科技大学经济学院教授

强化自主创新，加快核心技术攻关

【现象】随着技术快速发展 ，人工智能产业规模和产品数量迅速增加
，改变着人们的工作和生活方式
。中国互联网络信息中心发布的第五十五次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2024年12月 ，我国生成式人工智能产品的用户规模已达2.49亿人。

鲍虎军：当前
，相关技术和产业蓬勃发展，我国人工智能发展也迎来了新的机遇 。我们拥有庞大的市场规模 ，为人工智能技术的商业化落地提供了广阔空间；丰富的产业链和场景
，为AI模型训练和行业应用提供了海量的数据；高校和科研机构培养了大批具备扎实理论基础和实践能力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遇 ，强化自主创新
，加快核心技术攻关。

建议强化技术创新的组织 、提高研发资金使用效率，改革实施创新人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化，加强人工智能的原创性研究和工程技术创新 。加大国产人工智能芯片和智能模型创新研发的组织和政策支持
，平衡开源与闭源双线竞争，形成有效的协同研发机制 ，实现技术生态替代和超越
。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
，场景示范应用等方面，需要良好的技术生态和有力的支持政策 。人工智能服务科研
、大模型赋能制造业的科学研究和产业创新受到很大关注 ，具身智能成为人工智能的一大研究热点
。

因此
，我们需要因地制宜，积极鼓励人才资源集中、经济基础雄厚 、科技创新领先
、应用场景丰富的地区率先担当重任 ，聚合优势
，提速发展通用大模型，加速培育“大模型+机器人
”的具身智能产业创新主体 ，强化人工智能、具身智能场景示范应用，在不断满足市场需求过程中
，推动科技创新 、科学研究进程。

韩民春：人才是创新的第一资源 。目前，我国精通人工智能知识的专业人才缺口较大 ，同时精通人工智能与了解相应战略性新兴产业领域的人才就更为不足
。

建议推动“人工智能+战略性新兴人才”的培养体系建设
，加快培育一批精通产业与技术的复合型人才。要加强高等教育中相关学科和专业的建设，提供系统化的专业知识和技能培养；加强企业和高校之间的合作 ，建立产学研一体化的人才培养机制；注重培养学生的综合素质和创新能力
，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】我国高度重视人工智能技术的创新发展 ，不断加强人工智能发展的顶层设计
，各地也纷纷出台人工智能研究和产业发展支持政策。在多方推动下，人工智能初创企业如雨后春笋般涌现
。

赵晓光：创新成果的落地转化是科技赋能产业的重要环节。在政策的支持下 ，新型研发机构
、企业研究院、企业与科研单位或大学的联合实验室等探索了多种成果转化的方式 。创新成果的转化
，不仅需要政策支持，还需要面向需求 ，需要强有力的金融政策和金融产品支持，需要尊重创新
，不断激发创新者热情 、保护创新者权益
、宽容创新失败
。

韩民春：建议发挥政策引导作用，着力改善人工智能产业技术生态。引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推进和发展
，为产业转型升级提供新动能；提升传统产业的智能化水平，让人工智能为传统产业的优化升级赋能；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、持续化 。

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

鲍虎军：人工智能的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发社会风险。如何在快速发展中平衡创新与监管
，是需要研究的重要课题 。建议：

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

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

拓展应用场景 ，让人工智能更好造福社会

【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；医院里智能导诊机器人的解答 ，让患者的就医流程更加顺畅……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 ”
。

韩民春：推动人工智能与其他行业融合发展，有助于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 ，推动产业资源协同利用 。融入人工智能技术的产业互联网将发挥更大基础性作用
，推动全产业的优化升级
。

此外，建议政府部门加强引导 ，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 、量化交易等方面的投入使用
，营造良好的产业环境。另外，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产品的设计之中，有针对性
、差异化地供给金融产品 。

鲍虎军：建议探索多场景应用 ，做大市场份额
。通过智能化改造
，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 、商业营销
、交通物流等行业领域的质效 ，力争在智能驾驶、具身智能 、智慧教育
、智能医疗、智能制造 、智能装备等方面形成国际领先的技术和产业生态。

此外
，还需建立长效机制，通过政府、高校
、研究机构和大型企业等多方共同努力 ，推动人工智能技术的普惠化
，通过降低技术使用门槛和公众科普教育，让更多中小企业和普通民众享受到人工智能技术带来的便利 。

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

因此
，需要企业大力开展数字化转型，把来自一线的数据、流程 、工艺等关键环节数字化 ，形成适合人工智能处理的数据
，通过训练获得多参数
、多模态、复杂过程的智能化模型，从而实现利用人工智能技术的精准控制与辅助决策 ，提高生产效率
，降低生产成本；通过企业生产 、销售
、管理等多过程的智能化辅助决策，降低企业运营成本；通过多行业的智能化辅助管理与决策 ，不断增加新技术在产业中的应用
，不断改进和优化产业结构，加快发展现代智能产业体系。