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年人工智慧終端產業規模破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「人工智慧+」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。