【觀點摘要】

●發揮我國超大規模市場優勢和豐富場景優勢，建立以用促研的產學研用金一體的創新生態。

●支持人工智能芯片攻堅與軟件生態培育，加快超大規模智算集羣技術突破和工程創新，降低智算的使用成本。

●進一步完善學科專業佈局，加大高層次人才、複合型人才培養力度，超常規構建頂尖人才培養新模式。

身高1.7米的人形機器人正流暢完成擰螺絲、搬運零件的動作，機械臂精度控制在毫米級；不遠處，另一臺機器人則與觀衆展開語音交互，實時解答工業場景中的人工智能應用疑問……在近日舉辦的第十五屆智慧城市與智能經濟博覽會上，多家人形機器人企業帶來的“黑科技”，吸引了衆多參會者的目光。

這樣的智慧場景，正是“人工智能+”賦能各行各業的縮影。不久前，國務院印發《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，將“人工智能+”產業發展作爲重點行動之一，爲技術落地按下“加速鍵”。

“加法”應該如何做？如何實現創新上的突破？

“人工智能是戰略性領域，發展難度大、國際競爭激烈。總體來看，需要以用促研、不斷迭代，加速科技創新和產業創新深度融合。同時保持耐心、夯實基礎，加強基礎理論研究。”國家發展改革委創新驅動發展中心副主任徐彬做客經濟高質量發展專家談時表示，應從三方面着手推動人工智能領域創新突破：

一是強化應用牽引。發揮我國超大規模市場優勢和豐富場景優勢，建立以用促研的產學研用金一體的創新生態，加快將企業、大學、機構實驗室研發的算法模型轉化爲服務和產品，推動人工智能向現實生產力轉化。

這需要充分發揮政府作用，統籌推動各領域各主體，提供更多應用場景，建設一批中試基地，開展各類應用示範。加快完善人工智能的制度標準、測試體系，建立健全數據治理服務能力和安全防護等領域的相關標準制度。在無人駕駛、金融合規等領域，加強產品和服務業務測試的能力建設，支撐科學的監管，促進人工智能技術高效安全應用。

二是強化基礎支撐。算力方面，支持人工智能芯片攻堅與軟件生態培育，加快超大規模智算集羣技術突破和工程創新，降低智算的使用成本。數據方面，完善適應人工智能發展的數據產權制度，促進數據開放使用，支持發展AI標註合成等技術，持續加強人工智能高質量數據集建設。算法方面，加強人工智能基礎理論研究，包括人工智能和腦科學等融合創新，支持多路徑的技術探索和模型基礎架構的原始創新。

需要關注的是，打造更加開放、安全、可持續的開源生態越來越重要。需要理清利益機制，創新開源模式，推動模型數據方法等全面開放共享，幫助縮短整個AI的創新週期。

三是優化創新環境。人才方面，需要進一步完善學科專業佈局，加大高層次人才、複合型人才培養力度，超常規構建頂尖人才培養新模式，提高頂尖人才密度。支持青年科技人員在國家重大項目中挑大樑、當主角，支持企業規範用好股權、期權等中長期激勵方式，引才用才留才。資金方面，加大財政資金對人工智能科技創新應用創新項目支持力度。同時，要加大金融支持力度，培育耐心資本、長期資本、戰略資本，實現各類創新要素向人工智能領域匯聚。