代表獻策：五大領域“AI+”路徑明確
- 醫療革新：全國人大代表楊曉靜提出，藉助AI構建醫學模擬教學場景，解決年輕醫生臨床實操機會不足的痛點。例如，通過虛擬重症搶救環境，讓醫學生在安全條件下反覆訓練，提升應急能力。
- 教育防控：王敏代表呼籲推廣校園智能健康終端，每月自動化篩查學生視力數據並聯網分析，以科技手段遏制青少年近視高發趨勢。
- 建築升級：杭迎偉代表強調建築機器人規模化應用的必要性，去年已有50款機器人投入施工，如抹平機器人、造樓機等，顯著提升效率與質量。
- 數字智造：朱立華代表提出“3D設計+DeepSeek技術”平台，讓消費者變身設計師，實現個性化產品定製與即時下單，推動製造業與消費端深度融合。
- 鋼鐵轉型：王蘭玉代表建議開發自主智慧鍊鋼大模型，利用“5G+工業互聯網”動態優化工藝，助力鋼鐵行業向高端綜合服務商轉型。
政策加碼與產業爆發：多地競逐“AI+”賽道
- 地方行動：深圳計劃2026年人工智能終端產業規模破8000億元，北京則聚焦“具身智能”，目標2027年量產人形機器人超萬台，並打造10個以上標杆應用場景（如智慧氣象、體育訓練等）。
- 算力支撐：中國智能算力規模預計2025年達1037.3EFLOPS，年複合增長率46.2%，為AI應用爆發提供底層動力。
- 行業落地：AI Agent、人形機器人、AI+多媒體/教育/金融等細分領域被機構列為“爆發前夜”，特斯拉、華為等巨頭加速布局生態鏈。
全民熱議：期待與擔憂並存
- 技術普惠：網友呼籲AI應用需兼顧城鄉差異，避免“數字鴻溝”擴大，建議政府補貼中小學校園智能設備（如智慧操場）
- 倫理規範：部分聲音擔憂AI濫用風險，希望加強數據隱私保護立法，尤其在醫療、教育等敏感領域。
- 就業影響：建築機器人普及引發對傳統工人轉型的關注，建議配套職業培訓政策，推動“人機協作”新模式
邁向“AI+”時代的三大關鍵
- 強化跨行業協同：建立“政府-企業-科研機構”聯合研發平台，加速技術從實驗室到產業鏈的轉化效率。
- 夯實數據與算力基建：加大智能算力中心建設，同時推動公共數據開放共享，破解AI訓練數據瓶頸。
- 培育複合型人才：在高校增設“AI+專業”交叉學科，定向培養既懂技術又通產業的複合型工程師，支撐長期發展。
總結：2025年“人工智能+”已從戰略規劃邁入實戰階段，代表建言與政策紅利雙重驅動下，技術落地與產業升級的閉環正在形成。未來，唯有平衡創新與規範、效率與公平，方能真正釋放AI賦能新質生產力的巨大潛能。
