人工智能是世界经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器，正从“数字世界”走向“物理世界”。当前，如何抓住难得的历史性机遇，鼓励开源开放、合作共享，全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，让人工智能赋能千行百业，成为题中应有之义。
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万物智联、人机协同、跨界融合、共创分享的智能技术，正在叠加释放巨大能量，人工智能正从单纯的计算工具转变为驱动实体经济提质增效的“智慧引擎”。从消费者行为预测到供应链优化，从金融风控到医疗诊断，人工智能让数据真正成为驱动经济增长的核心生产要素。从产业运行效率来看，传统制造业引入智能质检、预测性维护、数字孪生等技术后，产品良品率大幅提升、设备停机时间显著缩短。
持牌股票配资平台例如，在工业领域，宝武集团研发应用智能工艺决策系统后，质量事故分析时效提升60倍，工艺参数优化方案生成速度提高15倍，产品宽度良品率提升3%；三一重工长沙产业园依托工业互联网平台实现“销售—生产—报工—质检”全流程数字化，减少了人为失误，综合生产效率提高了10%。
又如，在农业领域，通过引入智能监测、精准施肥后，资源利用效率成倍提高。在黑龙江北大荒集团建三江分公司七星农场，大疆农业无人机定期对水稻田进行巡检，并结合AI算法对数据进行分析，形成作物生长数据指导建议表，进而精确定量施药，可节约农药用量30％，既降低了生产成本，也减轻了环境负荷。
此外，智能网联汽车、AI制药、生成式内容创作等新兴产业的蓬勃兴起，开辟了数万亿级的增量市场。可见，人工智能产业的这种效率变革并非线性的边际改善，而是对生产函数的根本性重构。
不过，须清醒认识到一些切实存在的问题。例如，关键核心技术自主可控水平不够高，“卡脖子”问题尚未根本解决，人工智能大模型训练所需的算力基础设施在能效比、规模化部署等方面与国际先进水平仍有差距。又如，实体经济与人工智能融合深度有待提升。大量制造业企业的数据采集率、联网率偏低，数据质量参差不齐，人工智能大模型在垂直行业的落地应用存在“最后一公里”障碍，产业链上下游之间的数据打通和协同共享机制尚不健全。另外，人工智能治理体系尚不完善。算法歧视、深度伪造、数据滥用、隐私泄露等风险日益凸显。相关人才供给与产业需求之间存在结构性矛盾，高端算法人才、跨学科复合型人才严重不足，能够服务中小企业智能化转型的技术应用人才同样缺口巨大。
有鉴于此，要秉持以人为本、向上向善理念，以关键核心技术突破夯实发展底座。发挥新型举国体制优势，聚焦高端芯片、基础软件、底层算法、智能算力等关键领域，组织实施重大科技攻关，力争在“卡脖子”环节取得实质性突破。适度超前部署以5G、千兆光网、智能算力中心、工业互联网等为代表的新型数字基础设施，推动算力协同发展。对于具身智能、脑机接口、量子信息、生物制造等前沿领域，要让“试验田”变成“丰产田”，助力我国在未来全球科技竞争中保持领先优势。
以“人工智能+”行动深化数实融合。分类施策支持不同类型企业智能化转型，支持大型企业基于产品生命周期全流程开展整体性智能化重塑，带动产业链供应链协同升级。支持中型企业围绕工艺设计、生产调度、质量控制等全场景开展转型；支持小微企业根据自身需要开展智能化改造。
以完善治理体系保障安全可控。加快构建法律法规、技术监测、风险预警、应急响应“四位一体”的安全保障体系，筑牢安全底线。推进数据立法，明确数据权属、流通、交易和安全规则，建立健全数据要素市场规则。坚守科技向善底线，规制算法滥用，保护消费者隐私和自主选择权，防范人工智能衍生的各类风险。高度重视人工智能引发的各类内生风险和衍生风险，筑牢安全底线，防范滥用恶用，确保人工智能始终处于人类控制之下。
还应加大人工智能基础研究和前沿技术领域高层次人才培养力度。支持高校设置人工智能交叉学科，面向中小企业智能化转型需求，培育一批既懂行业知识又掌握AI技术的复合型应用人才。(本文来源：经济日报 作者：李志 杨连生)
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