黨的二十屆四中全會精神解讀：推動AI與科技創新、產業發展等深度

推動AI與科技創新、產業發展等深度融合

——黨的二十屆四中全會精神解讀

（簡單初步提綱）

1. 戰略認知：理解深度融合的雙重內涵與核心價值

1.1 AI作為科技創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“數據驅動”。

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 激發前沿技術群協同創新：分析AI與大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等技術的相互催化與倍增效應。

1.2 AI作為產業升級與經濟發展的新引擎

1.2.1 重塑產業競爭力：論述AI通過優化流程、創新產品、變革模式，如何成為企業核心競爭力與產業新增長點。

1.2.2 催生新質生產力：闡明AI在提升全要素生產率、創造新價值、形成新動能方面的核心作用。

1.3 “科技-產業”良性循環：融合的終極目標

1.3.1 構建“技術突破 → 產業應用→ 反饋數據 → 驅動研發”的飛輪效應。

1.3.2 分析我國在此循環中的戰略機遇與關鍵挑戰。

2.深化AI與科技創新的融合，構筑發展源動力

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范式革命的理論研究。

2.1.2 發展“AI+”交叉學科：系統性設立并支持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。

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。

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”的融合創新：推動AI賦能芯片設計、工業軟件、高端裝備研發等關鍵領域，實現“用AI研發更好的AI與硬件”。

2.3 建設面向融合的科技創新基礎設施

2.3.1 建設國家級AI算力與數據平臺：提供普惠、開放的算力服務和高質量、合規的科研數據集。

2.3.2 推動大型科研儀器設備與AI的智能化互聯。

3．深化AI與產業發展的融合，釋放變革驅動力

3.1 分層推進產業智能化改造

3.1.1 賦能戰略性新興產業：實現“AI與產業互促式融合”。

3.1.1.1 智能制造：AI用于智能工廠全域優化（研發、排產、質檢、運維）。

3.1.1.2 智慧醫藥：AI驅動藥物發現、臨床研究、精準醫療。

3.1.1.3 新能源與智能網聯汽車：AI用于電池管理、智能駕駛、車路協同。

3.1.2 升級傳統優勢產業：實現“AI對產業的賦能式融合”。

3.1.2.1 智慧農業：AI用于精準育種、智能化養殖、產銷智能決策。

3.1.2.2 現代金融：AI用于智能風控、智能投顧、合規科技。

3.1.2.3 現代物流：AI用于智能倉儲、路徑優化、需求預測。

3.2 培育AI原生新業態與新模式

3.2.1 發展AIGC產業生態：推動生成式AI在內容創作、數字人、代碼開發、營銷等領域的商業化落地。

3.2.2 探索“AI即服務”與平臺經濟：鼓勵企業將AI能力封裝為服務，構建AI驅動的產業互聯網平臺。

3.3 打造世界級AI產業集群與產業鏈

3.3.1 圍繞“算力-算法-數據-應用”閉環，優化區域產業鏈布局，形成各有側重的產業集群。

3.3.2 支持“鏈主”企業牽頭，組建AI產業創新聯合體，打通技術到產品的“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與產業/科研融合專項基金，實施研發費用加計扣除、首臺套補貼等政策。

4.1.2 建立敏捷、包容的治理體系：完善數據安全、算法倫理、產品責任法規，推行監管沙盒，為創新預留空間。

4.2 人才與教育保障

4.2.1 培養“AI+X”復合型人才：改革高等教育，推廣“雙導師制”，鼓勵“AI專業+產業領域”的雙學位或微專業。

4.2.2 構建全民AI素養體系：開展面向產業工人、管理者等的職業技能培訓，提升全社會對AI的認知和應用能力。

4.3 資本與生態保障

4.3.1 引導資本投向融合關鍵環節：鼓勵風險投資關注技術硬核、解決產業真問題的AI企業，而非純模式創新。

4.3.2 營造開放合作的創新生態：推動龍頭企業、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業發展研究院 院長 陸峰博士）