全国两会期间，提交审议的“十五五”规划纲要草案提出了深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平的相关要求。对此，中国经济网采访了知名经济学家、工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林。 　　中国经济网：“十五五”规划纲要草案提出，强化算力算法数据高效供给。要实现这个目标，发力点在哪？ 　　盘和林：建议在算力芯片研发上确定新举国体制研发规划和范式案例。 　　现阶段，中国科技既要促进新质生产力的发展，也要解决中国关键技术“卡脖子”的问题，“十五五”规划纲要草案提出的“强化算力算法数据高效供给”，其中算力供给的关键就在于芯片先进制程技术的突破。 　　凡事预则立，不预则废。我国正在多种渠道和途径突破先进制程芯片制造技术，发动科研院所，高校和企业的能动性，集中力量突破芯片技术。可当前中国算力芯片突破的路径依然不够明晰，所以，中国需要在算力供给领域，制定算力芯片制造技术突破的规划，若成功实现了中国芯片制造技术的进步，则可以将成功经验总结为范式，为中国其他领域突破技术瓶颈，解决“卡脖子”问题提供参考。若遇到阻碍，也可以及时动态调整规划，减少弯路，直达目标。简而言之，如今我们需要明确新举国体制搞研发的具体细节，为中国科技发展，为中国新质生产力发展，指明方向。 　　中国经济网：“十五五”规划纲要草案中多次提到“数据资源”“数据要素”，那么激活数据要素潜能的技术发展方向是什么？ 　　盘和林：要重视数据合成，虚拟物理引擎等方向的技术发展。 　　我们看到，“十五五”规划纲要草案提到“激活数据要素潜能”，试图通过促进要素流通来促进“人工智能+”发展。当前人工智能发展的确依托于数据要素，而数据要素的获取，既可以是流通获取，也可以是合成或者生成获取，而人工智能数据合成和生成往往依托于虚拟仿真技术。 　　举个例子，当前智驾是需要数据积累的，而大多数智驾一开始并非在现实世界积累数据，而是在虚拟世界中模拟驾驶来积累数据，这种方式积累数据的速度更快，更容易加速应用落地。 　　同样的，很多AI的数据学习来源于数据合成技术，也就是说，不再是AI学习人类语言，而是AI学习AI语言，这能够让AI技术“站在巨人的肩膀上”。 　　所以，我们在推动数据产业发展的时候，既要打开数据要素流通渠道，也要鼓励数据合成和虚拟仿真物理引擎的发展。唯有如此，中国“人工智能+”的速度才能提升。 　　中国经济网：“人工智能”“实体经济”“数字经济”是如何相互作用的？ 　　盘和林：发展人工智能是当下数实融合的最终目标。 　　本轮全球科技革命的核心领域，人工智能将大幅度提高人类的生产效率，并进一步深入到社会的劳动关系层面，最终会对生产力水平和生产关系产生深远的影响。在数实融合方面，人工智能一方面要和实体经济融合，产生对生产力实实在在的影响，在生产中打造实实在在的应用，成为生产效率提升的工具；另一方面也要和数字经济结合，因为数字经济产出的数据，数字经济的基础设施算力和互联网，都是人工智能产业发展的基石。 　　由于人工智能发展的重要性，未来实体经济和数字经济都将向人工智能领域靠拢，既要用人工智能来解决数字经济和实体经济发展中的具体问题，也要反过来为人工智能聚集要素，促进人工智能加速发展。 　　中国经济网：最近“养龙虾”话题备受关注，其中也再次引发了一些对于人工智能安全性的思考。您对人工智能发展过程中的安全风险防控问题如何看待？ 　　盘和林：人工智能的安全风险是客观存在，为了人工智能健康发展，我们有必要将安全放在发展之前，以“养龙虾”为例，其安全问题主要来自于OpenClaw这样的开源工具在安全体系不成熟的情况下，需要获得用户的数据和软件权限，这些权限最终会导致用户隐私信息泄露。 　　同样的问题，去年在AI手机上我们也质疑过，AI是否有权获得系统底层权限，从而能够调用用户终端内所有AI模型，软件和数据，这是一个值得深度研究的课题。 　　我认为，在AI安全方面，要做好两件事：一件事是要求AI工具提供方，在正式版本上设置完善的安全措施，另一件事是要求AI在获取应用，数据权限的时候，履行充分的告知义务或者警告义务。总之，安全应该在发展之前，安全优先，其次才有发展，这才是人工智能发展的基本路径。(中国经济网记者佟明彪整理)