加快“人工智能+”行动驱动传统产业升级，鼓励行业龙头企业率先布局应用场景；加快人工智能芯片技术标准的制定，推动形成产业生态优势；出台高校AI工具规范使用指南；加速推动人形机器人场景应用；完善科技成果转化服务体系，提升转化效率……围绕人工智能等技术应用，政协委员积极建言献策
全国政协委员，中国宝武党委书记、董事长胡望明：
加快“人工智能+”行动
驱动传统产业升级转型
◎记者霍星羽
“智能化技术的引入为钢铁行业打开了一扇通往全新发展阶段的大门，为行业突破瓶颈提供了全新路径。”全国政协委员，中国宝武钢铁集团有限公司党委书记、董事长胡望明说。
胡望明表示，目前钢铁行业的智能化升级还处于前期阶段，建议加快“人工智能+”行动驱动传统产业升级，鼓励行业龙头企业率先布局应用场景，带动行业加速转型。
智能化为钢铁业带来革命性机遇
胡望明表示，中国钢铁业正在进入一个新的发展时期，钢铁企业迫切需要转型升级。智能化为钢铁行业的转型升级带来了革命性机遇。
钢铁行业作为典型的流程制造行业，其生产过程机理复杂、工序间高度耦合，涉及炼铁、炼钢、轧制等众多工序，每个工序都高度依赖精确的控制和高效的协同。
“智能化可通过技术创新和模式变革，释放巨大潜力，推动钢铁行业迈向更高效、更绿色、更智能的未来。这是一场不可逆转的变革，也是钢铁企业实现高质量发展的必由之路。”胡望明说。
不仅如此，“双碳”目标下，智能化技术可以帮助企业实现绿色低碳生产，降低碳排放强度，推动可持续发展，还能够赋能钢铁企业向服务型制造转型。
胡望明介绍，钢铁行业在智能化转型方面具有显著优势，转型需求迫切、应用场景丰富。从原材料到产品出厂，每个环节都蕴含着丰富的智能化应用潜力。智能化技术可以在炼铁、炼钢、轧钢等关键环节，和物流、销售等后端环节上发挥重要作用，提高企业的整体运营效率。
此外，钢铁行业有着强大的数据基础。“钢铁的生产数据、质量数据、设备数据等都为智能化转型提供了丰富的资源。”胡望明表示，通过对这些数据的深度挖掘和分析，企业可以更精准地把握市场需求和客户偏好，优化生产流程和产品质量。钢铁行业还有成熟的自动化基础。MES（制造执行系统）等信息化系统的广泛应用，为智能化升级奠定了良好基础，使得钢铁企业在引入智能化技术时能更顺畅、高效。
随着人工智能驱动的科技革命和产业变革加速推进，宝武将“人工智能重新定义钢铁”提升为公司战略。旗舰子公司宝钢股份将2024年定义为“AI元年”，制定了以“AI+”为标志的新一轮数智化转型战略，推动钢铁业数字化转型和智能化升级。据了解，宝钢股份已建成了100余个“AI+钢铁”场景应用，并计划在未来建设1000个AI应用。
宝武旗下专业信息化公司宝信软件则在AI浪潮中向工业人工智能公司转型。宝信软件持续跟踪大模型发展变化，打造了“宝联登钢铁行业大模型”，为钢铁企业提供一体化、集成化的“AI+钢铁”解决方案。
2025年，宝武将深入推动“人工智能重新定义钢铁”战略实施，加快人工智能驱动的转型升级。2月26日，宝武召开了“2526”工程启动会，以全面部署DeepSeek为起点，坚持聚焦数实融合，推动AI大模型通用技术的应用与钢铁产业技术、管理流程的深度融合。在数据基础构建、钢铁大模型深化、智能体赋能变革、AI创新示范、智慧监督效能提升以及AI原生素养培育等6个方面开展重点行动，加快推动企业智能化升级。
推动钢铁业智能化变革走向纵深
“在钢铁业，大多数企业仍然将智能化视为一种赋能手段，只看到人工智能在技术层面的突破，还未形成人工智能将深刻驱动钢铁产业变革的普遍认识。”胡望明表示，目前钢铁行业的智能化升级还处于前期阶段，相关技术亟待突破。
从技术供给角度看，AI技术存在通用大模型多、专业大模型少，社会大模型多、工业大模型少，工业AI原始创新整体不足的问题，需要产学研联合构建“同题共答”的新型研发模式开展攻关。
胡望明建议，加快“人工智能+”行动驱动传统产业升级，鼓励行业龙头企业率先布局应用场景，带动行业加速转型。构建产业链融合创新平台，促进核心技术突破，推动上下游企业、科研机构深度合作，针对数实融合的关键技术和行业痛点进行集中攻关。强化产业协同，加速培育数字新兴产业，鼓励制造业领军企业当好“出题人”，推动场景开放、坚持“同题共答”，促进数字产业与实体产业融合发展。
胡望明表示，公司将推动“AI+钢铁”深度融合和突破应用。大力培育和提高行业大模型的开发能力，建设新型研发机构着力攻克人工智能赋能钢铁业新型工业化的共性技术、关键技术，打造行业领先的钢铁行业人工智能大模型平台，建立基于大模型的钢铁工业控制新模式，促进信息化系统向互联融通的智能化应用转变，并在高炉、转炉等主要工序形成批量化应用。
宝武将推动人工智能深度融入业务流程，发展基于人工智能的治理、制造、服务新模式；攻关突破人形机器人技术，在钢铁领域形成应用示范。
全国政协委员、“星光中国芯工程”总指挥邓中翰：
以标准抢占AI芯片产业制高点
◎记者李兴彩王子霖
“数据已成为继土地、能源后的新型战略资源，数据主权更上升为国家主权的重要组成部分。”近日，全国政协委员、中国工程院院士、“星光中国芯工程”总指挥邓中翰在接受上海证券报记者采访时表示，人工智能时代，数据安全是数字经济时代的生命线。发展新质生产力，重在激活数据要素、释放企业活力、筑牢技术根基。
作为集成电路领域的资深专家，邓中翰一直关注着我国半导体产业的发展。邓中翰告诉记者，他一直强调核心技术标准与芯片产业生态的基石作用，今年全国两会再次围绕这一话题提出建议。
守住安全底线布局数字经济
在人工智能、大数据、物联网等新技术的赋能下，数字经济蓬勃发展。尤其是DeepSeek等大模型加速了千行百业的数字化、智能化，数字经济发展开启提速模式。
“发展数字经济，首要的就是守住数据安全底线。”谈及数字经济，邓中翰表示，大模型将成为释放数据价值的关键引擎，而数据安全可以说是数字经济时代的生命线。随着数字经济大发展，数据主权与隐私保护需求也在倒逼技术创新，原生数据安全、可信执行环境等技术将成为AI大模型落地的标配。
邓中翰说，当前，数据已成为继土地、能源后的新型战略资源。2024年，我国数据生产量预计可达38.6ZB，处于全球领先地位，但存在与资本市场结合程度不够紧密、要素化程度不高等问题，有很大的提升空间。
为提升数字经济企业与资本市场的结合度，促进数据要素化提升，邓中翰提出：构建全国统一数据市场，建立健全国家公共数据资源体系；加快数据要素市场化进程、规范统一数据交易定价机制；发挥资本市场催化作用，支持数字经济企业通过并购重组、再融资等工具加速技术迭代；强化技术与标准支撑，以标准优势带动产业优势，筑牢数据主权安全防线等四点建议。
作为中星微的创始人，邓中翰表示，中星微将持续深耕人工智能芯片等国家重大研发重点，推动视音频编解码（SVAC）国标走向国际，助力智能感知、智慧城市等场景落地，为国家高水平科技自立自强与数字经济高质量发展贡献力量。
抢抓AI大机遇筑牢芯片底座
邓中翰因“星光中国芯工程”总指挥身份广为人知。
“不管是英伟达还是高通，这些全球芯片巨头有一个共同点，就是以标准主导产业生态。中国芯片产业要加速发展，必须抢占标准制高点、锻造自有的产业生态。”邓中翰告诉记者。
在标准建设方面，邓中翰认为，要发挥新型举国体制优势，加快人工智能芯片技术标准的制定，将自主标准优势与产业优势相结合，使芯片技术在各行业应用中改进提升，从而推动形成产业生态优势。“AI大模型与芯片、边缘计算、物联网等技术更紧密耦合，催生‘端侧智能’爆发式增长，推动自动驾驶、智能工厂等场景全面升级，这是中国制定独立自主的产业标准、打造产业生态的优势和重要机遇窗口。”
如何加快半导体产业发展？邓中翰提出三点建议：一是以标准抢占制高点，围绕智能计算、边缘感知等前沿领域，加快中国标准研发，推动“标准—芯片—应用”闭环，形成产业链主导权。二是聚力攻克重点领域的关键技术，加大高端FPGA等核心环节投入，支持企业通过科创板融资、并购重组提升竞争力。三是构建高水平人才梯队，联合高校设立“集成电路学院”，定向培养复合型人才；优化人才评价体系，将民营企业科技贡献人才纳入院士等荣誉评选范围，吸引顶尖人才投身产业一线。
谈及资本市场，邓中翰表示，科创板对我国集成电路领域上市公司的发展起到重大作用，很多企业正是在资本市场的支持下成功上市融资，实现了创新成果的转化。
全国政协委员、上海应用技术大学校长汪小帆：
出台高校AI工具规范使用指南
◎记者陈梦娜
如何充分利用人工智能赋能教学模式和科研范式变革，是全国政协委员、上海应用技术大学校长汪小帆关注的重点。今年全国两会，汪小帆建议，出台高等学校人工智能工具规范使用指南。
自2022年底ChatGPT发布以来，生成式人工智能技术快速发展。今年，DeepSeek的火爆更是极大地推动了生成式人工智能技术的普及使用。不少高校相继宣布接入DeepSeek。汪小帆表示，如果误用、滥用人工智能，可能会引发诚信和道德风险，如代写作业和论文、伪造或篡改数据和图表、侵犯隐私和知识产权等，这已经成为现实挑战。
目前，部分高校在规范AI使用方面进行了积极探索。例如，《上海交通大学关于在教育教学中使用AI的规范》（试行版），旨在将高等教育教学领域的规范要求融入“AI+教育教学”改革全生命周期；《复旦大学关于在本科毕业论文（设计）中使用AI工具的规定（试行）》，明确了在本科毕业论文中AI工具的使用范围与原则等。
汪小帆建议，出台高等学校人工智能工具规范使用指南，明确高校师生在教学与研究过程中使用人工智能工具的合理边界。“考虑到学生和教师不同的侧重点，建议指南分为学生手册和教师手册。此外，还要加强师生培训，分别针对学生和教师编制案例式培训教材。”汪小帆说。
汪小帆表示，要把人工智能工具的规范使用，纳入高校学术诚信教育必修课程和教师培训内容，在国家智慧教育公共服务平台上提供相应课程。考虑到技术的快速发展，建议结合使用反馈情况及时更新版本。
全国政协委员、
上海市激光技术研究所有限公司总经理司徒国海：
推动高校科技成果“走出”实验室
◎记者宋薇萍
全国政协委员、致公党上海市委副主委、上海市激光技术研究所有限公司总经理司徒国海日前对上海证券报记者表示，加快科技成果向现实生产力转化，亟需采取系统性措施，进一步提升高校科技成果转化效率。
“近年来，我国高等院校科技成果转化工作取得了显著进展，科技成果转化合同总金额持续增长，技术市场活力不断增强。然而，高校科技成果转化率仍相对较低。”司徒国海说。
他认为，高校科技成果转化率低的核心问题在于科研与市场需求脱节。高校的研究方向往往以学术导向为主，缺乏对市场实际需求的深入调研和精准把握，导致大量研究成果难以满足企业的实际需求。这种脱节不仅降低了成果的商业化潜力，也使得企业在吸纳高校科技成果时面临较高的适配成本。
以大疆无人机的技术创新与产业化为例，司徒国海表示，大疆与高校和研究机构的合作模式是以项目为纽带，共同开展无人机技术研究和开发，实现产学研深度融合。大疆专注于技术创新和产品开发，高校和研究机构提供科研支持和人才培养，共同推动无人机技术进步和产业化应用。
“大疆的成功案例对产学研合作模式提供了宝贵经验，展示了通过合作实现共赢的可能性，为无人机技术的发展和产业化开辟了道路。”司徒国海建议，完善科技成果转化服务体系，提升转化效率。高校加强技术转移办公室的专业化建设，配备技术评估、市场分析、法律咨询等专业团队，同时与第三方专业机构合作，提供全流程转化服务，打通科技成果转化的“最后一公里”。
在司徒国海看来，金融支持不足是影响高校科技成果转化的另一大瓶颈。“科技成果转化，尤其是种子期和初创期项目，往往具有高风险、高投入的特点，而现有金融支持体系难以满足这类项目的资金需求。风险投资等社会资本对高校科技成果转化的参与度较低，导致许多有潜力的项目因缺乏资金支持而难以推进。”司徒国海建议，强化金融支持，推进国家科技成果转化引导基金改革，鼓励地方政府设立科技成果转化投资引导基金，同时吸引社会资本参与，形成多元化的融资渠道，为科技成果转化提供充足的资金保障。
他还建议，进一步优化激励机制，增强政策落地的实效性。例如，加大对高校科技成果转化收入的税收优惠力度，设立专项资金支持种子期和初创期项目，同时简化行政审批流程，降低转化成本。
全国政协委员、芜湖机器人产业发展集团董事长许礼进：
开拓更多人形机器人落地场景
◎刘一枫
近年来，全国政协委员、芜湖机器人产业发展集团董事长许礼进持续关注机器人产业的高质量发展。今年全国两会，许礼进就加速推动人形机器人场景应用等提出建议。
当前，人形机器人正逐渐成为继计算机、智能手机、新能源汽车之后的新一代智能终端，应用场景涵盖家庭服务、康养医疗、工业制造、特种应急等多个领域。“在宇树科技、优必选、星动纪元、智元等企业的积极推动下，我国人形机器人产业实现了从‘追赶式创新’向‘开拓式创新’的转变。”许礼进说。
“人形机器人应用场景兼具多元性与特殊性，不同场景对人形机器人的技术需求不尽相同，导致目前我国相关技术路线较为分散，缺乏场景应用落地的普适性解决方案。”许礼进建议，政府加大首台（套）政策的扶持力度，开拓如导览、康养服务、工业制造、特种应急等技术难度小、需求量大的领域应用试点场景。“加速整合各领域应用场景数据，形成标准化场景库，助力人形机器人产品的应用落地。”
许礼进表示，相关部门应进一步支持龙头企业牵头组建创新联合体，布局核心技术攻关项目，重点突破环境感知、自主决策、物理仿真与数字孪生模拟等关键技术。同时，建议组建国家技术创新中心等高能级科创平台，打造概念验证与中试基地，打通技术研发、概念验证、中试熟化到规模化应用落地的创新链条，为人形机器人多场景应用提供更多技术支撑。
“新技术带来新机遇的同时，也会带来新的挑战。”许礼进关注到，在运行过程中，人形机器人可能引发物理伤害、数据泄露等风险。他建议，加快制定人形机器人通用技术标准，建立国家级检测认证中心，为人形机器人质量评估和市场准入提供权威保障的基础上，推动中国标准与国际标准互认。
（文章来源：上海证券报）
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