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在大數據、云計算等核心技術的推動下，人工智能迎來前所未有的發展機遇，成為引領新一輪科技革命和產業革命的戰略性技術，為經濟高質量發展注入了新動能，是加快培育和發展新質生產力的重要引擎。

人工智能是數據、算力、算法協同作用的集中體現。從長遠看，人工智能是引領未來的戰略性技術，“人工智能+”行動在各領域各層次賦能新質生產力發展，在微觀層面促進企業形成“人工智能+技術創新”，在中觀層面推動產業形成“人工智能+產業發展”，在宏觀層面形成“人工智能+宏觀調控”。

微觀層面：以企業技術創新支撐新質生產力形成。人工智能以突破性技術驅動企業研發、生產、營銷等環節進行技術創新。在研發環節，以生成式人工智能技術為代表的新一代人工智能技術可以為產品和方案的設計提供新思路，并通過參數校核和布局優化，減少企業研發設計耗時，降低研發成本，推動產品不斷更新，打造企業新的價值增長點。在生產環節，深度學習、算法優化、數據分析等人工智能技術，幫助企業廣泛采集市場數據信息，并借助其高效的信息整合生成能力以及較低的試錯成本，根據客戶需求不斷調整參數，創新企業生產流程。在營銷環節，人工智能利用關鍵詞提取、情感分析等技術，對消費者行為、偏好等數據進行收集分析，幫助企業更好把握市場趨勢，進行個性化、精準化的產品服務推送。

中觀層面：以構建現代產業體系賦能新質生產力發展。產業是生產力變革的具體表現形式。一方面，人工智能賦能傳統產業轉型升級。這主要有兩種模式,一是通過人工智能技術開發更加高端化的產品，實現傳統產業的躍升；二是通過人工智能技術再造傳統產業生產流程和工藝技術。另一方面，人工智能賦能新興產業和未來產業發展。人工智能作為引領未來的戰略性技術，能夠為科技創新提供動力，培育壯大新興產業，布局建設未來產業；同時，為基礎科技領域的創新突破提供新路徑。

宏觀層面：以實現宏觀經濟精準調控助力新質生產力發展。宏觀經濟精準調控的有效性很大程度上取決于政府對各行各業產供銷等經營數據的獲取和分析能力。人工智能以其優秀的數據挖掘能力和科學的算法分析模型，提高了政務服務的數字化和智能化程度，基于生成式人工智能大模型所搭建的政務系統，能夠實現政務數據有效對接，提高獲取數據的全面性、真實性和有效性，依據算法模型對相關經濟數據進行深度挖掘分析，幫助政府更加深入地掌握經濟發展動態，更為精準地進行市場分析、形勢研判和政策模擬，為宏觀經濟的精準調控提供決策依據。

應緊緊圍繞新質生產力的發展方向，充分發揮我國超大規模市場應用場景豐富的獨特優勢，加快人工智能關鍵核心技術攻關，統籌協調人工智能數據、算力和算法三大核心要素，大力開展“人工智能+”行動，著力推進新質生產力發展。

第一，加大人工智能關鍵核心技術研發，夯實人工智能新質生產力的算法支撐。應發揮新型舉國體制優勢，加強對人工智能技術的基礎理論研究，加快建立關鍵共性技術理論體系，推進關鍵性顛覆性技術創新和成果轉化。一要加快實施高端智能芯片重大專項，提升智能芯片設計能力和制造水平。二要前瞻布局通用人工智能前沿技術研究，圍繞算法、算力等大模型底層技術，加快推動大模型算法等核心技術突破，研發具有多模態數據、知識深度融合的垂直領域大模型，形成優勢行業自主可控的人工智能大模型完整技術體系。

第二，加快構建全國一體化算力網絡，夯實人工智能賦能新質生產力的算力支撐。加快構建高水平算力傳輸網絡，建設國家智能計算中心，科學統籌全國算力網布局，積極推進算網深度融合。鼓勵各地建立融合算力中心，打通分散的算力集群，鏈接各級樞紐節點，促進算力資源有機協同，提升算力網絡傳輸性能和響應速度，提高我國算力資源綜合利用效率。鼓勵多元主體參與算力資源建設，不斷優化營商環境，吸引企業投資算力產業，促進算力產業發展和算力網全產業鏈生態建設。探索建立統一的算力服務標準和算力服務計費模式，形成算力并網、調度和運營體系，構建垂直管理的多層級算力調度中心，實現算力資源混合部署和統一調度。

第三，加強高質量數據要素供給，豐富人工智能賦能新質生產力的數據資源。加快打造數據開放共享平臺，實現全數據類型和全業務范圍數據的統一管理，打通數據跨地區、跨領域、跨平臺傳輸的障礙，降低數據獲取和交易的成本，為市場主體提供便捷、高效的數據傳輸體驗，推動數據高效利用。加強數據資源整合，重點加強研發設計、生產制造、經營管理等各產業環節的數據匯集，建設一批典型場景的高質量公共訓練數據庫，降低模型訓練門檻，推動數據在產業發展中的廣泛應用和深度融合。不斷完善數據安全和隱私保護機制。構建事前預防和事后監管相結合的模式，通過搭建城市可信數據空間并融合多種技術能力，滿足授權數據安全存儲、可信傳輸等數據流通需求，同時不斷推進相關法規政策的制定和實施，為數據開放共享保駕護航。

第四，拓展人工智能賦能場景應用，加強人工智能賦能新質生產力的落地推廣。充分發揮政府引導作用，加強人工智能技術創新、場景應用、產業生態的一體化布局，培育一批人工智能領域的科技領軍企業，進一步深挖長尾場景價值。加大資金投入力度，鼓勵市場主體在國民經濟重點行業挖掘智能應用場景，積極構建市場潛力大、投資效益突出、示范帶動和促進技術迭代升級作用明顯的重大應用場景，打造一批可示范和可推廣的科技應用場景樣板。

第五，加強人工智能人才培養和引進，夯實人工智能賦能新質生產力的人才支撐。一方面，加強人工智能專業技術人才培養。加快學科體系建設，推進高校人工智能相關專業建設，加強企業與相關領域高校、科研機構的產學研用合作，努力打造人工智能專業人才培養的良好生態系統；另一方面，加快人工智能全球頂尖人才引進。完善人才引進相關政策，探索建立差異化、長周期、多元化的專業人才評價體系，為國際國內高端人工智能人才引進提供便利條件。

第六，加強人工智能領域安全監管，夯實人工智能賦能新質生產力的安全支撐。應加強對人工智能基礎設施的網絡安全監管，加大網絡安全領域應用場景技術研發。通過前瞻性研判，主動識別防范人工智能領域潛在風險，確保人工智能技術安全可靠。進一步完善隱私安全、數據保護等人工智能領域相關法律法規，加大對違規行為的處罰力度。

來源：《光明日報》