以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图。随着Deep Seek等AI大模型的爆火，在今年全国两会期间，人工智能也成了代表和委员关注的焦点。多位全国政协委员就人工智能产业发展、人工智能应用等提出建议。 新京报记者 张璐

全国政协委员、香港浸会大学校长卫炳江。 新京报记者 张璐 摄

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联合重点高校开展生成式人工智能企业人才计划

目前，我国生成式人工智能领域迅速发展。根据工信部统计，2023年我国AI核心产业规模达到5200亿元，同比增长25%。大模型领域异军突起，已有190多个通过国家网信办备案，注册用户超6亿。

当前，全球生成式人工智能正处于技术突破与产业变革的关键窗口期。据Gartner预测，到2027年，40%的生成式人工智能解决方案将实现多模态集成应用。

“DeepSeek作为中国生成式人工智能领域的新锐力量，其发展引发全球关注。”全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉说，在资金有限情况下，DeepSeek通过对计算平台的极致优化，实现了与国际领先模型相当的性能，但部署成本大幅降低。其在数学推理、编程及逻辑推理等多个领域展现出与OpenAI顶尖模型比肩的实力，进一步验证了中国企业在生成式人工智能领域的创新潜力。

在他看来，推动生成式人工智能技术更好地服务经济社会发展，亟须解决产业发展中的关键问题。“一是企业端生成式人工智能落地成本过高。”他说，据Arcee AI研究，企业在生成式人工智能应用过程中面临高额成本投入：基础设施投入方面，算力建设成本约占总投入的45%，算力使用成本占35%。在应用实施方面，单个场景的定制化开发和适配成本从5万美元到20万美元不等。此外，企业还需持续投入运维成本，包括算力、存储、网络等基础资源费用，年度运维支出通常占初始投入的40%-60%。

对此，他建议，由发改委牵头，鼓励地方政府建立新质生产力智创赋能平台。通过平台聘请具有落地经验的大模型应用人才，为重点领域优质企业提供免费的大模型定制化技术服务支持。通过政府引导，构建区域性生成式人工智能应用创新生态，为企业转型提供专业化指导。

张云泉认为，人工智能产业发展还面临工程化支撑体系不完善、复合型人才供给严重不足的问题。特别是在垂直行业应用层面，既懂专业领域又精通生成式人工智能技术的复合型人才极度匮乏。

他建议建立生成式人工智能工程化实施标准体系。同时，联合重点高校开展生成式人工智能企业人才计划。系统化培养企业数字化转型领军人才；开展全国“生成式人工智能创新工作坊”活动，通过专家走进企业开展交流实践。

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将人工智能嵌入教育助力“因材施教”

在今年全国两会上，多位委员对人工智能在教育中的应用非常关注。全国政协委员、首都经济贸易大学特大城市经济社会发展研究院副院长郭媛媛接受记者采访时建议，要将人工智能融入教育新标准体系建构中，对师生分级、分层地进行AI素养教育，在教学手段上要让老师从知识的传授者转型为学习的引导者。

她说，DeepSeek自主大模型的出现，将为基础教育体系带来深刻变化。在AI人才培养方面，人机协同时代已然到来，要在教育基础设施方面接入自主大模型，并将人工智能嵌入到教育新标准体系的建构中。在人机协同的状况下，要调整教学模式，课堂上利用AI针对每个孩子进行个性化、精准化的培养。在学习内容上，大模型的运用也带来了跨学科融合，很多跨领域的、融合性的课程群会出现。另外，人工智能也使老师的教学方法发生改变，老师在以前是知识教学的传授者，未来更多要扮演学习引导者的角色。

郭媛媛提醒，在技术进步的同时，要关注其可能带来的隐私侵犯问题，并加强监管。

全国政协委员、香港浸会大学校长卫炳江认为，要面对人工智能等新技术的影响，教育应变革传统的教育理念与教育模式。他说，目前学生的基础和底子不同，一个老师面对几十个学生，很难每个都照顾到，人工智能类软件的发展可以助力因材施教。他同样认为，老师的角色将发生变化。人工智能并不是要取代老师，它不可能回答所有问题，老师更多的是引导学生思考问题。

学生使用人工智能写论文等曾经引起讨论，他认为，学生使用人工智能检索材料是可以的，但需要标注在哪些过程使用了人工智能技术。

关注3

通过基础性立法推进人工智能持续发展

全国政协委员、中国科学院院士、清华大学化学系教授李景虹建议加快出台人工智能促进法，营造更好的创新发展环境。

他说，我国高度重视人工智能的研究发展，早在2017年就出台了《新一代人工智能发展规划》。面对大语言模型的快速发展，网信部门出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，备案的人工智能大模型已超过200个。同时，国家也出台了数据安全法、个人信息保护法等相关法律法规，以保障数据安全和跨境流通。“然而，社会各界对人工智能的认知还存在明显分歧，如无人驾驶出租车事件引发的舆论、对传统就业的冲击、非法滥用和技术失控风险的担忧等，制约了技术探索和产业发展。”

李景虹说，从全球范围看，美国在人工智能基础创新和关键技术方面掌握着领先优势，并通过加强出口管制等方式遏制后来者。欧盟率先推出和实施人工智能法，并建立了较为完备的市场准入规则，掌握着治理规则的主导权。相比之下，发展中国家也在积极探索促进AI发展的立法实践。

他建议，将促进人工智能创新发展的基础性立法提升至战略高度，加快制定并出台人工智能促进法。通过基础性立法，凝聚更广泛的共识，形成更强的社会合力，推进人工智能持续发展，造福于民。

促进法应立足于发展，结合包容性审慎监管规则，为社会各界提供最大程度的确定性和明确的预期。应聚焦六个方面：促进有效应用、普惠服务、技术创新、人才培养、就业保障、国际合作。

他认为，促进法应面向长远发展和当前突出问题，着力破解制约人工智能发展的认知不足、法律法规和政策协调滞后、优质数据供给和保障不足、版权和知识产权保护及必要的豁免规则等基础性问题。进一步明确政府相关部门和社会各方面的权利、责任和义务，加强普及教育和宣传，推动全社会深化理解人工智能，为技术进步和迈向数智社会奠定坚实基础。

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要前瞻性重视风险管理重视重要数据的安全保护

对于人工智能产业发展，全国政协委员、教科卫体委员会委员、中国工程院院士、“星光中国芯工程”总指挥邓中翰建议，扩大示范引领，鼓励各行业拥抱人工智能技术。他认为，我国需要充分发挥在人工智能芯片、应用方面已经形成的优势，进一步扩大试点示范；同时，结合国家正在开展的“两重”建设，对重点敏感领域，在充分安全论证基础上，鼓励积极拥抱人工智能技术，深入推进智能制造、智能防控等应用。

“发展AI要坚持安全与发展并重，前瞻性重视风险管理。”他建议，政府在人工智能重大应用系统建设之初，要提前布局，从实际应用角度出发，把数据安全、人工智能安全放到首位。在发展人工智能、大模型技术的过程中，要重视重要数据的安全保护工作和技术研发，要前瞻性未雨绸缪，不要事后亡羊补牢。比如在视频感知领域，要从原生数据安全角度重视起来。

同时，大力支持开源、开放发展。在全球AI竞赛中，谁拥抱开源，谁就能赢得未来。OpenAI作为垂直模型，企业把自己的数据交给它，肯定存在更大的安全风险。而DeepSeek作为开源模型，很大程度消除了企业的数据泄露担忧，有效化解了人工智能在各个行业难以落地的困局，得到迅速推广，大大促进了应用场景的裂变。

他同样提到了大力做好资金和人才保障。科创企业的发展需要政策的持续支持和资本市场的有效配合，科技创新永远离不开资本支持。目前美国AI投资是中国的数倍，而且还在高速增长，而中国AI私人投资2023年却下降了40%多。他认为，要提升境内多层次资本市场体系对科技创新的包容性，对集成电路、人工智能、人形机器人、大数据、下一代互联网、量子信息等领域“硬科技”企业在上市融资、并购重组等方面给予支持。同时积极引导和鼓励风险投资和私募基金共同参与进来。还要不拘一格，大胆重用、扶持富有好奇心和科研能力的青年科技人才，大力鼓励、支持青年科技人才投身市场，以社会和市场资本驱动高新产业进步发展。