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来源：人民日报

图①：四川华蓥华蓥山经开区，企业员工在智能车间调试新安装的机器人。

邱海鹰摄（人民视觉）

图②：宁夏银川金凤区，智慧配电站房内轨道式巡检机器人正在开展自主巡检。

袁宏彦摄（人民视觉）

江苏宿迁，光电科技项目智能化生产线正在生产高端铝制品。

陈少帅摄（人民视觉）

从语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到智能城市，从完善医疗诊断到开展个性化教育……人工智能不仅改变着我们的生活方式、提高生活的便利性，在产业升级和社会发展中也日益扮演着重要角色。

党的二十届三中全会《决定》提出，建立未来产业投入增长机制，完善推动新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技等战略性产业发展政策和治理体系。当前，我国人工智能蓬勃发展，正在赋能各行各业，为企业与个人的发展带来新机遇。如何加强人工智能领域自主可控技术创新？如何探索人工智能多场景应用？如何促进人工智能为产业发展注入新动力？相关领域的全国政协委员建言献策，为深化人工智能多场景应用、提升现代产业高质量发展水平建言献策。

多方面发力，推动人工智能技术创新

技术是人工智能发展的基石。“要加快夯实自主可控的核心技术底座，强化前瞻引领性研究，力争在人工智能前沿领域抢占制高点。”全国政协常委、教科卫体委员会副主任王志刚表示。

他建议，加强人工智能与数学等相互促进，以系统思维组织跨领域的交叉研究，探索推动人工智能与量子计算等交叉融合，布局博弈智能、脑机智能等前沿方向研发。

人工智能技术的发展经历了多个阶段，当前，计算技术的突破让人工智能进入了大模型时代。数据与人才，是我国人工智能发展的关键因素。

全国政协常委、上海市政协副主席钱锋建议，大力推动高校院所、企业等共享科研和产业数据，依托区块链等技术，构建安全可信的数据共享平台；鼓励行业用户开放核心业务场景；加强算力统筹规划，鼓励有条件的单位贡献剩余算力，加快构建国家人工智能公共算力平台。

“应有序推进行业数据和基础科学数据共享共用，建设更多高质量训练数据集，提升算力，加快普惠算力供给。”全国政协委员李萌表示，想要让大模型在行业真正发挥价值，更高质量的数据是关键。

王志刚还针对人才、资金等问题提出了意见建议。他表示，要充分发挥高校人才培养功能，鼓励校企、院企人才双向流动，大力引进高水平拔尖人才团队，建设高水平人工智能人才队伍，构建以人才为核心的创新生态系统；加大金融财政支持力度，撬动更多社会资金投向人工智能前沿研究和技术攻关，引导投资机构提供长周期资金支持；推动大中小企业融通创新，支持人工智能领军企业牵头构建产业创新生态。

丰富应用场景，开展“人工智能+”行动

今年《政府工作报告》提出，开展“人工智能+”行动。人工智能的发展一端依赖于技术的进步，另一端则体现在场景应用上的拓展。“+”的后面可以是各行各业、千百场景，涉及国民经济的方方面面。

“‘人工智能+’要求算力体系、数据要素和工业场景三位一体地整体推进，要在支撑国家战略、驱动创新变革、服务战略产业上，明确未来发展坐标，以人工智能创新场景为突破口，打造未来数字经济发展的引擎。”全国政协委员、阿里云创始人王坚建议，坚持以制造为根基的技术创新，对新能源、智能制造、新材料、生命科学、医药健康等进行梳理，定位一批对数字经济发展具有显著引领作用的方向，以“人工智能+”行动打造未来数字经济发展的引擎，让中国成为人工智能产业发展的主阵地。

在王坚看来，准确、全面实施“人工智能+”行动，需要国有企业、民营企业和非营利性新型研发机构更紧密、高效的协同创新，以产业场景为突破，努力做到高质量发展现代产业体系。

全国政协委员、360集团创始人周鸿祎认为，开展“人工智能+”行动，加快培育和发展以人工智能为重要引擎的新质生产力，要注重发展通用大模型核心技术，以及特色化、差异化应用，确保国家牢牢掌握人工智能安全。他表示，中国产业门类齐全、应用场景丰富，可以在企业里选择垂直场景，训练专业能力的大模型。

过去很长一段时间，人工智能的产业应用停滞在处理一些简单的重复性任务场景，无法理解人类意图，难以认知任务场景，自主任务规划、任务泛化能力弱。全国政协委员、北京大学人工智能研究院院长朱松纯表示，当前，人工智能技术正加速从感知、认知、理解世界向通用人工智能跃迁。通用人工智能强调价值和数据的双轮驱动，能有效克服这些产业落地中的问题。

朱松纯认为，人工智能未来是开放包容的创新生态，其发展依赖于不同背景和领域的研究者、开发者以及企业之间的合作。他建议，构筑人才、技术、产业、投资四大生态体系，推动通用人工智能可持续发展。

赋能生产一线，助力企业高质量发展

快递物流服务千家万户，连接千城百业，链路长、覆盖广、数据多，是人工智能应用的重要阵地。

全国政协常委马军胜长期关注人工智能给物流业带来的变化。他介绍，在快递物流业，可以聚焦“智能客服”，提供多场景、一站式、可溯源的智慧供应链方案；聚焦“智能运行”，强化智数合一分拣处理体系建设，对运输资源进行智能动态排布；聚焦“智能安全”，全程监控收转运派情况，智慧安检自动研判问题包裹，及时处置应对。

人工智能在物流业的应用场景不断丰富，这些应用不仅提高了物流业的运营效率，还优化了服务体验。但同时，人工智能在物流业的应用也面临着一些挑战。“数据安全、隐私保护等问题需要引起重视；系统链接难，企业间、产业间和上下游环节仍存在鸿沟；企业在创新研发、设备设施、高端人才等方面的投入增多，一些企业的运营压力较大。”马军胜说。

马军胜建议，加强顶层规划，建立健全硬件设施、运营管理、信息规范等标准，加强对汇聚关联数据的风险防范，引导行业及其上下游建立共享合作机制；加大政策扶持力度，以资金支持、税收优惠、试点示范等为抓手，加快无人车、无人仓、低空经济等新模式新技术应用，加强对人工智能链主企业的支持，大力加强复合型人才培养；重点推进大模型建设，整合政企资源共建物流供应链专门大语言模型，加快形成全国性物流信息数据底盘。

人工智能在赋能新能源汽车产业方面也展现出巨大潜力，为汽车制造、驾驶以及整个交通系统都带来诸多创新和发展。

人工智能如何赋能新能源汽车智能制造？全国政协委员、广州瑞松智能科技股份有限公司董事长孙志强说，一方面，企业在生产制造中使用“深度学习+机器视觉技术”进行识别、定位、测量、检测，用机器代替人眼来作判断，提高生产的智能化程度；另一方面，智能数字化平台可投入产线监测系统、设备运维管理系统等，确保产品质量的稳定和一致性，大幅提高生产效率。

“近年来，汽车产业变革路径向电动化、网联化和智能化纵深推进，成为人工智能及交互科技商用的重要阵地。人工智能技术与新能源汽车发展呈融合共生、相互促进态势。未来新一代人工智能创新发展将为中国新能源汽车产业升级和高质量发展提供新动力。”孙志强说。

委员们普遍认为，只要直面问题、扬长补短、系统推进，中国完全可以掌握人工智能发展主动，抢占全球人工智能发展的战略制高点。

版式设计：张芳曼