推进“五链融合” 科学实施“人工智能+”行动

人工智能是新质生产力的重要驱动力和新引擎。当前，我国急需推进人工智能数据链、技术链、产业链、人才链、机制链“五链融合”，以助推“人工智能+”行动的科学实施，更好赋能新质生产力发展。

李强总理代表国务院在十四届全国人大二次会议上作的《政府工作报告》提出：“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。”人工智能是新质生产力的重要驱动力和新引擎，加快发展新一代人工智能，对于深入推动高质量发展具有重要意义。当前，人工智能存在着数据基础还不够全、技术实力还不够硬、产业发展还不够强、人才支撑还不够牢、治理体系还不够优的问题，急需推进数据链、技术链、产业链、人才链、机制链“五链融合”，以助推“人工智能+”行动的科学实施，更好赋能新质生产力发展。

延伸实施“人工智能+”行动的数据链数据作为劳动对象，是新质生产力的关键生产要素。这就需要从数据链整合视角，夯实数据采集、数据存储、数据处理加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等数据基础，走出一条数据支撑业务贯通、数据推动数智决策、数据流通对外赋能的人工智能优化发展之路。引导大规模数据中心适度集聚，培育壮大自主数据中心产业链，高标准构建数据要素交易前沿技术生态群，开发数据要素技术标准体系。发展高性能数据存储，提升数据融合分析能力，实现海量数据的多源、异地、异构融合分析，打破“数据孤岛”，推进“上云用数赋智”行动。完善数据资产市场定价机制，建设数据资产管理统一平台，搭建数据资产管理门户，培育数据质量评估、资产评估、分级分类、安全服务等数据服务商。

强化实施“人工智能+”行动的技术链科技创新尤其是人工智能等技术创新是新质生产力的核心驱动力，应当全面加强人工智能技术创新，以科技自立自强支撑新质生产力形成，更好推动“人工智能+”行动的落地实施。加大对相关实验室的支持力度，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，建立健全重点科研机构和大型科技企业优势互补的合作研究机制，完善产学研用结合的系统创新体系，建设具有国际影响力的科技创新中心。鼓励研发自主可控大模型技术，加强在大模型核心环节和相关技术上的知识产权布局，强化大模型原始技术创新和大模型软硬件生态建设。大力发展国产算力，破解大模型训练过程中算力紧缺问题，推动分布式计算技术创新，推进云计算平台等建设，构建一体化算力调度服务平台，提高算力的可扩展性和效率，加强安全技术攻关，构建内生安全底座，让算力应用尽早像用水和用电一样方便。

拉长实施“人工智能+”行动的产业链近年来，我国大力推进科技创新与产业创新深度融合，在生产过程中不断优化生产要素，引领产业转型升级，进而实现生产力的跃迁。人工智能等新技术的产业化应用是新质生产力的重要特征，要密切围绕新需求，着眼于发挥我国独特优势，大力培育人工智能新产品和新服务。发挥企业的科技创新主体地位，加快人工智能科技成果转化和产业技术创新，谋划和布局一大批人工智能产业落地。坚持科技赋能文化产业发展，加快多模态大模型与文本、图像和视频等的融合应用步伐。加快推进人工智能与实体经济融合，推动实体经济高质量发展，发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势，促进人工智能同一、二、三产业深度融合，以人工智能技术推动各产业变革，赋能新质生产力发展。

优化实施“人工智能+”行动的人才链人才是发展的第一资源，创新驱动的高质量发展迫切需要人才红利的注入，打造能够创造新质生产力的战略人才和熟练掌握新质生产资料的应用型人才队伍，全链条培养创新型、复合型人工智能技术与管理人才。鼓励高校围绕人工智能等未来产业开展前瞻性学科专业布局，构建交叉融合育人格局，提升青年数智素养，着力培养造就大批一流科技领军人才、卓越工程师、大国工匠和创新团队，形成与新质生产力发展需求相适应的人才结构。针对人工智能前沿技术领域的高层次人才和紧缺人才，搭建对外交流平台、畅通引进渠道、完善人才引进相关服务。深化政产学研用融通，鼓励人工智能企业、用户单位与高等院校、科研院所等合作，共建人才实习实训基地，塑造发展新动能新优势。

创新实施“人工智能+”行动的机制链当前，人工智能大模型存在生成不当内容、产生隐私问题、引发技术攻击等问题，热门应用领域存在出现“灰犀牛”事件的可能性，推进实施“人工智能+”行动，离不开对人工智能的有效治理。应积极谋划“人工智能+”行动的实施方案，把高水平实施“人工智能+”行动作为加快数字经济高质量发展的头等大事，积极培育“高算力+强算法+大数据”的产业新生态。秉承“在发展中治理”的理念，健全人工智能治理体系，确保人工智能技术造福人类。围绕解决人工智能领域通用性和基础性问题，加快推进我国人工智能立法，构建系统化的人工智能法律法规体系，出台相关司法解释，制定人工智能行业标准，重点解决监管制度的稳定性和前瞻性，实行包容审慎和分类分级监管。加强人工智能技术应用伦理相关的制度建设，把人文伦理观念融入智能化产品和服务中。积极参与人工智能治理领域国际合作。