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全球人工智能技術迎來爆發式增長，我國以DeepSeek為代表的人工智能創新取得顯著突破，在全球范圍內引發了廣泛關注與深入討論。今年政府工作報告進一步明確，持續推進“人工智能+”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，旨在激發數字經濟創新活力。

十四屆全國人大三次會議上，不少全國人大代表和政協委員紛紛針對人工智能發展建言獻策，其中，全國人大代表，海爾集團董事局主席、首席執行官周云杰聚焦人工智能提交了3份建議，涉及新型工業化、智慧住居、血液及血液制品等多個關鍵領域。

夯實發展底座，釋放數據潛能

數據是人工智能發展的核心驅動力。隨著大模型技術的不斷突破，高質量的數據供給成為制約人工智能發展的關鍵因素。

然而，我國在面向新一代人工智能的高質量數據供給存在明顯缺口。無論是通用領域、垂直領域，還是具身智能領域，均面臨著嚴峻的數據挑戰。一方面，中文公開數據在質量和數量方面落后于英文數據，限制了基于中文數據的人工智能模型訓練效果與應用拓展。另一方面，我國公共數據開放利用程度有待提高，各地開放標準不統一，專門面向人工智能發展的高質量行業數據集仍較匱乏。

在此情形下，國家層面的頂層統籌布局就顯得尤為重要。政府需積極推動數據共享與開放，打破數據壁壘，促進數據要素的自由流通與高效配置，為人工智能發展提供豐富、準確的數據資源。

周云杰針對如何獲取高質量數據，提出一系列建設性建議。在工業領域，建議設立國家專項，發布國家級工業場景圖譜、語料庫和數據集，為工業大模型提供豐富準確的數據資源；在智慧家庭領域，建議制定統一數據標準體系，培育數據采集產業，構建智慧家庭大模型多元統一的數據源，同時構建國家級數據仿真平臺和訓練場。

培育應用場景，推動技術下沉

場景應用是產業發展的主要驅動力，也是實現數字共生的關鍵。2024年，人工智能已深入到我們生活的方方面面，從智慧生活到工業制造，我國已有超4500家企業正在利用人工智能技術解決實際問題，提升效率，改善用戶體驗。

以海爾旗下工業互聯網平臺卡奧斯為例，其利用人工智能技術開發的天智工業大模型，內置4700多個機理模型、200多個專家模型和超過110個智能體開發工具，已成功落地工業指標優化、工業信息生成、工業問答等多個應用場景。海爾的互聯工廠則通過利用天智工業大模型優化生產流程，實現了生產效率的大幅提升。

然而，盡管人工智能產業整體發展勢頭強勁，展現出巨大的潛力和廣闊的前景，但不可忽視的是，目前人工智能的深度應用仍主要集中于龍頭企業。要想釋放人工智能的更大價值，拓寬人工智能的應用場景，充分發揮龍頭企業的引領作用至關重要。

因此，周云杰建議，在工業領域應支持龍頭企業，開展基于工業大模型的人工智能深度應用先行先試，并鼓勵龍頭企業提煉并共享其在研發設計、生產制造、經營管理等關鍵環節深度應用人工智能的典型案例，推動人工智能技術在更廣泛領域的普及與應用。

同時，扶持平臺企業，促進工業大模型服務中小企業。建議培育一批工業大模型與場景圖譜精準匹配的標準化、可復用、低成本的解決方案，為中小企業提供用得上、用得起、用得好的人工智能服務。

驅動數字協同，構建智慧生態

數字協同已成為打造智慧生態的關鍵一環。當前，人工智能正以前所未有的速度重塑著各行各業，醫療健康領域也不例外，數字技術的深度融合正開啟全新可能。

血液和血液制品作為保障公共健康和應對突發事件的關鍵資源，其重要性不言而喻。然而，隨著現在臨床手術量、復雜病例及緊急救治需求攀升，我國血液及血液制品供應面臨著嚴峻挑戰：一方面血液供應處于“緊平衡”狀態，城域資源分布不均、信息共享不暢、調劑困難等問題突出；另一方面，血液制品則受制于原料血漿供應不足，部分產品嚴重依賴進口。如何構建更加高效的智慧血液產業生態，成為亟待解決的課題。

人工智能技術的深度融入，為破解這一困境提供了全新思路。周云杰建議，以人工智能驅動血液管理創新，探索臨床用血供給新模式。通過整合物聯網、AI等技術，打通從采血到臨床用血的全鏈路數據，實現用血零等待、零浪費；完善全國和各省、市血液管理大數據平臺的智能應用，提高血液管理水平和患者用血保障。通過增強醫療資源可及性、優化生命救治流程，人工智能真正提升了人類福祉。

數字共生時代，人工智能不再是執行指令的“數字勞工”，而是與人類社會深度交融、協同共進的“智能伙伴”。周云杰表示：“今年是海爾人工智能應用的元年，每個人都要全面擁抱人工智能，要么與人工智能同進化，要么被人工智能邊緣化。”通過夯實發展底座、培育應用場景、完善政策體系等一系列措施的有效實施，我們可以推動人工智能與人類社會的深度融合與協同發展。當人工智能能夠真正深度融入社會經濟各領域，其創造的價值將呈現指數級增長。