北京
推動AI與科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等深度融合
——黨的二十屆四中全會精神解讀
（簡單初步提綱）
1. 戰(zhàn)略認知：理解深度融合的雙重內(nèi)涵與核心價值
1.1 AI作為科技創(chuàng)新的核心驅動力與新范式
1.1.1 賦能科學研究新范式：闡述AI如何變革科學研究方法（如AlphaFold對生物學的顛覆），從“假設驅動”轉向“數(shù)據(jù)驅動”。
1.1.1.1 AI for Science的具體領域：生命科學、材料學、天體物理等。
1.1.1.2 構建“科學AI大模型”與開放科研平臺。
1.1.2 激發(fā)前沿技術群協(xié)同創(chuàng)新：分析AI與大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術的相互催化與倍增效應。
1.2 AI作為產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟發(fā)展的新引擎
1.2.1 重塑產(chǎn)業(yè)競爭力：論述AI通過優(yōu)化流程、創(chuàng)新產(chǎn)品、變革模式，如何成為企業(yè)核心競爭力與產(chǎn)業(yè)新增長點。
1.2.2 催生新質(zhì)生產(chǎn)力：闡明AI在提升全要素生產(chǎn)率、創(chuàng)造新價值、形成新動能方面的核心作用。
1.3 “科技-產(chǎn)業(yè)”良性循環(huán)：融合的終極目標
1.3.1 構建“技術突破 → 產(chǎn)業(yè)應用→ 反饋數(shù)據(jù) → 驅動研發(fā)”的飛輪效應。
1.3.2 分析我國在此循環(huán)中的戰(zhàn)略機遇與關鍵挑戰(zhàn)。
2.深化AI與科技創(chuàng)新的融合，構筑發(fā)展源動力
2.1 以AI重塑基礎科研體系
2.1.1 布局前瞻性AI基礎理論：重點投入因果推理、具身智能、群體智能等可能引發(fā)范式革命的理論研究。
2.1.2 發(fā)展“AI+”交叉學科：系統(tǒng)性設立并支持AI與生物、化學、物理、社會科學等交叉學科的研究項目與人才培養(yǎng)。
2.2 以AI驅動關鍵技術攻關
2.2.1 攻關AI自身技術瓶頸：集中突破下一代AI芯片、新型算法框架、安全可信AI（如可解釋性、魯棒性）。
2.2.1.1 算力層面：自主可控的AI訓練與推理芯片生態(tài)。
2.2.1.2 算法層面：更高效、更智能的大模型架構與訓練方法。
2.2.2 “AI+關鍵技術”的融合創(chuàng)新：推動AI賦能芯片設計、工業(yè)軟件、高端裝備研發(fā)等關鍵領域，實現(xiàn)“用AI研發(fā)更好的AI與硬件”。
2.3 建設面向融合的科技創(chuàng)新基礎設施
2.3.1 建設國家級AI算力與數(shù)據(jù)平臺：提供普惠、開放的算力服務和高質(zhì)量、合規(guī)的科研數(shù)據(jù)集。
2.3.2 推動大型科研儀器設備與AI的智能化互聯(lián)。
3．深化AI與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的融合，釋放變革驅動力
3.1 分層推進產(chǎn)業(yè)智能化改造
3.1.1 賦能戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)：實現(xiàn)“AI與產(chǎn)業(yè)互促式融合”。
3.1.1.1 智能制造：AI用于智能工廠全域優(yōu)化（研發(fā)、排產(chǎn)、質(zhì)檢、運維）。
3.1.1.2 智慧醫(yī)藥：AI驅動藥物發(fā)現(xiàn)、臨床研究、精準醫(yī)療。
3.1.1.3 新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車：AI用于電池管理、智能駕駛、車路協(xié)同。
3.1.2 升級傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)：實現(xiàn)“AI對產(chǎn)業(yè)的賦能式融合”。
3.1.2.1 智慧農(nóng)業(yè)：AI用于精準育種、智能化養(yǎng)殖、產(chǎn)銷智能決策。
3.1.2.2 現(xiàn)代金融：AI用于智能風控、智能投顧、合規(guī)科技。
3.1.2.3 現(xiàn)代物流：AI用于智能倉儲、路徑優(yōu)化、需求預測。
3.2 培育AI原生新業(yè)態(tài)與新模式
3.2.1 發(fā)展AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)：推動生成式AI在內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)字人、代碼開發(fā)、營銷等領域的商業(yè)化落地。
3.2.2 探索“AI即服務”與平臺經(jīng)濟：鼓勵企業(yè)將AI能力封裝為服務，構建AI驅動的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。
3.3 打造世界級AI產(chǎn)業(yè)集群與產(chǎn)業(yè)鏈
3.3.1 圍繞“算力-算法-數(shù)據(jù)-應用”閉環(huán)，優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈布局，形成各有側重的產(chǎn)業(yè)集群。
3.3.2 支持“鏈主”企業(yè)牽頭，組建AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)合體，打通技術到產(chǎn)品的“最后一公里”。
4、 保障體系：構筑支撐深度融合的堅實基礎
4.1 政策與治理保障
4.1.1 制定融合導向的激勵政策：設立AI與產(chǎn)業(yè)/科研融合專項基金，實施研發(fā)費用加計扣除、首臺套補貼等政策。
4.1.2 建立敏捷、包容的治理體系：完善數(shù)據(jù)安全、算法倫理、產(chǎn)品責任法規(guī)，推行監(jiān)管沙盒，為創(chuàng)新預留空間。
4.2 人才與教育保障
4.2.1 培養(yǎng)“AI+X”復合型人才：改革高等教育，推廣“雙導師制”，鼓勵“AI專業(yè)+產(chǎn)業(yè)領域”的雙學位或微專業(yè)。
4.2.2 構建全民AI素養(yǎng)體系：開展面向產(chǎn)業(yè)工人、管理者等的職業(yè)技能培訓，提升全社會對AI的認知和應用能力。
4.3 資本與生態(tài)保障
4.3.1 引導資本投向融合關鍵環(huán)節(jié)：鼓勵風險投資關注技術硬核、解決產(chǎn)業(yè)真問題的AI企業(yè)，而非純模式創(chuàng)新。
4.3.2 營造開放合作的創(chuàng)新生態(tài)：推動龍頭企業(yè)、高校、科研院所共建實驗室，促進知識流動與成果轉化。
（授課老師：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院 院長 陸峰博士）
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