两会热议：政府工作报告提出的“人工智能+”行动如何在各行业落地？

自去年底“新质生产力”正式写入中央文件以来，这一概念已经成为我国数字经济高频词，同时也是今年两会上的讨论热词。所谓“新质生产力”是相对于传统生产力而言的，由于不同的历史发展阶段，生产力发展所依赖的技术支撑和工具各不相同。在数字经济的大背景下，“新质生产力”的要义就在科技创新，目的是实现高质量发展。值得关注的是，“新质生产力”最终落脚点还在生产力，未来主战场仍然是实体产业。与过去不同的是，未来的实体产业发展不再是“单点开花”，而是全产业链的体系化升级。

3 月 5 日，国务院总理李强在政府工作报告指出，要深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 +”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

政府工作报告强调，要实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用，推进服务业数字化，建设智慧城市、数字乡村。深入开展中小企业数字化赋能专项行动。支持平台企业在促进创新、增加就业、国际竞争中大显身手。健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。要以广泛深刻的数字变革，赋能经济发展、丰富人民生活、提升社会治理现代化水平。

在这个过程中，人工智能无疑已经成为产业创新的关键抓手和引擎之一。早在此前各省市召开的地方两会上，人工智能、大模型、数据基础建设、算力基础设施发展等话题就已经被广泛热议。比如上海提出集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业规模达要到 1.6 万亿元；广东强调要加强大模型关键技术攻关，加快组建千亿级人工智能基金群；江苏则明确以人工智能全方位赋能新型工业化，深入实施“智改数转网联”。

基于该背景，数字化的下一站必然是智能化。全国政协常委、浙江省政协副主席陈小平建议，要抢抓人工智能战略高地和发展主动权，赋能各领域产业创新，成为发展新质生产力的重要引擎。

那么，“人工智能 +”行动在各行业如何落地开花呢？

人工智能 + 制造：场景、知识、业务融合是关键

全国政协委员、360 集团创始人兼董事长周鸿祎在此前接受媒体采访时指出，数字化的顶峰是人工智能。在今年两会提案中，他重点关注三个话题方向：数字安全公共服务基础设施建设，大模型垂直化、产业化发展，以及通用大模型安全问题。

其中大模型垂直化、产业化发展的主线是人工智能和制造业的深度融合，以大模型能力赋能重点产业体系，推动产业数字化向智能化升级，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。周鸿祎具体提出了 3 条建议：

第一，场景很重要，大模型在垂直领域大有可为，建议政府、央国企率先提供更多应用场景，聚焦“小切口，大纵深”，推动大模型垂直化、产业化落地；

第二，知识很重要，基于“暗知识”的垂直大模型能更好解决企业问题。建议鼓励企业在定制 AI 前，做好知识管理，将企业大数据平台升级为企业知识平台；

第三，业务融合很重要，建议鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合，同业务流程相结合，充分发挥大模型价值。

与此同时，周鸿祎还强调，数字化的底座是数字安全。为此，他呼吁把安全发展成新型数字基础设施和公共服务平台，让安全成为保障产业数字化高质量发展的现代生产性服务业，以推动新型工业化和数字安全普惠。

全国人大代表、海尔集团党委书记、董事局主席、首席执行官周云杰表示，工业互联网时代需要面向价值共创的革命性新引擎，即智能交互引擎。他建议，从建设、应用、研发三个方面统筹推进，完善数字基础设施和服务体系，推进智能交互引擎高水平赋能新型工业化。

而小米创办人、董事长兼 CEO 雷军作为 2024 年全国人大代表在今年准备的 4 份提案中，也有 3 份与人工智能发展及其应用相关。

其中，针对我国智能制造发展仍然存在的现有标准协调协同不够、应用推广水平有待提升、关键技术装备受到制约等问题，雷军建议，要促进先进智能技术与制造业融合创新，加速工业大模型部署；完善标准体系建设，探索智能制造“中国范式”；支持龙头企业承接智能制造重大专项，攻关关键技术装备。

人工智能 + 汽车：智能驾驶规范和立法成焦点

此外，聚焦汽车行业， 雷军还提出，为进一步增强我国汽车品牌在智能驾驶领域的竞争优势，需尽快推进相关法规标准和产品监督管理办法落地，规范智能驾驶产品的安全应用。具体建议包括：规范辅助驾驶功能应用，打造安全驾驶体验；规范自主代客泊车功能应用，保障无人化场景体验安全；规范车端数据使用，提升智能驾驶产品安全水平。

当然，雷军并非唯一在今年上针对智能驾驶提出建议的两会代表。全国人大代表、小鹏汽车董事长兼 CEO 何小鹏建议，探索限定场景低速无人驾驶的政策法规，开展限定场景夜间低速无人驾驶 + 补能试点应用。比如，允许有条件的地方和城市，选取道路交通条件较好的主干道附近的公共充电站，在其一定半径（例如 3-5 公里）覆盖范围内试点开放试点夜间低速无人驾驶；选取具备可验证技术条件的车企面向部分终端用户开展夜间低速行驶和泊车试点活动。

全国人大代表、广汽集团总经理冯兴亚也在提案中强调明确智能汽车法律责任认定的重要性。他表示，当前我国智能驾驶技术飞速发展、使用场景不断拓宽，但立法进程一直没有突破性的进展，法律滞后带来的弊端逐步显现。为此，冯兴亚建议修订《道路交通安全法》，增加机器驾驶人定义、责任承担划分等内容，先实现智能驾驶法律层面依据从无到有、从零到壹的突破，并建议加快研究建立更加完善的智能驾驶专门法律。

人工智能 + 金融：加快完善数字金融基础设施

金融体系作为实体经济的“压舱石”，在助力产业数字化发展的过程中，也扮演着至关重要的角色。

在去年底的中央金融工作会议上提出的“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，今年被正式写入政府工作报告，并列入货币政策工作之下。

其中，“科技金融”立足于对科技企业、科技攻关、科技创新等领域的支持，是为支持科技自主发展所做的战略性业务；“数字金融”要求金融机构必须不断夯实数字化底座，一方面完成自身数字化，另一方面为其它行业数字化赋能。

“数字金融”是金融行业数十年来从电算化、信息化进阶到数字化持续沉淀和发展的成果，但在具体实践中，数字金融发展还面临一些困难和挑战：一是适应数字金融发展的法律体系有待完善，在促进数据共享流通与合法利用方面缺乏明确规定，数据要素价值还未充分释放；二是数字金融基础设施建设还需加强，目前人口、健康、医疗、交通、环境等不同领域数据尚未有效贯通，算力资源使用效率还不高，大量的算法开发力量未能有效利用；三是数字金融监管亟待升级，更加多样化的数字金融形式导致金融风险的隐蔽性、传染性更强，对数字金融监管提出了新的挑战。

对此，中国人寿集团党委书记、董事长白涛在两会上提交了“大力支持数字金融发展”的提案，强调必须加快完善数字金融基础设施，发挥政府主导作用，加快构建联通医疗、农业、林业、气象等行业的公共大数据平台，建立安全权威的算力资源供给体系，加强大模型等人工智能基础平台的统筹及利用。

此外，要加快建设数字金融人才队伍，紧盯人工智能、云计算等前沿数字技术发展趋势，完善数字金融人才培养体系，在高校和科研院所建设数字技术与金融的交叉学科，着力培养数字金融复合型人才，持续健全金融从业人员职业技能培训制度，促进金融从业人员及时掌握数字金融知识和相关职业技能。

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