中宏网北京7月20日电（记者 王镜榕 视频报道 贺小丫） 6月29日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议，听取人工智能发展情况汇报。会议指出，要加力推进人工智能创新突破，加快关键技术攻关和超大规模智算集群建设，强化高质量数据供给，加强人才、资金等要素保障，支持企业开展基础研究和前沿探索。要深入实施“人工智能+”行动，发挥我国产业体系完备、应用场景丰富等优势，促进智能产品和服务加快规模化商业应用。

　　清华大学公共管理学院教授、国家治理研究院执行院长孟庆国接受本网专访时指出，会议将“要素保障”与“规模化商业应用”并提，抓住了当前AI产业发展的两个要害：供给侧的能力建设和需求侧的市场拓展。可以从人才、资金、商业化三个维度提出建言。

　　关于人才要素保障，当务之急是构建“金字塔型”AI人才梯队。麦肯锡发布的研究报告显示，到2030年我国对AI人才的需求达到600万人，而市场上能提供的只有约200万人，这意味着那时我国AI人才缺口大约400万。有三点建议：一是在塔尖层面，聚焦基础研究型人才的培养。建议在国家重点实验室和头部企业设立“AI基础研究长聘岗位”，提供长期稳定资助周期，容忍失败、鼓励原始创新。二是在塔身层面，强化“AI+行业”复合型人才培养。当前最稀缺的不是纯算法工程师，而是既懂AI技术又深谙行业知识的跨界人才。建议教育部联合工信部推动“AI+X”双学位项目，在医疗、制造、金融、农业等重点领域培养复合型应用人才。三是在塔基层面，大规模培育AI技能型劳动力。随着“人工智能+”行动深入，数据标注、模型调优、智能运维等新型岗位大量涌现，建议将AI基础技能培训纳入国家职业技能提升行动。

　　关于资金要素保障，核心是建立“耐心资本”与“风险投资”双轮驱动的融资体系。第一，设立国家级AI基础研究基金，投资周期10-15年，重点支持大模型基础架构、AI安全与对齐、新型计算范式等前沿方向，以“高风险、高回报、长周期”为投资哲学。第二，引导保险资金、社保基金等长期资本进入AI前沿领域，对投资AI基础研究超过5年的机构给予税收优惠。第三，加大对中小企业AI转型的财政支持力度。当前AI应用主要集中在大型企业和科技公司，广大中小企业面临“想用用不起、想用不会用”的困境，建议设立专项补贴和担保基金，降低中小企业AI化的资金门槛。

　　关于“人工智能+”规模化商业应用，关键在于打通“技术可行”到“经济可行”的“最后一公里”。从已有实践来看，AI商业化正在加速，但规模化落地仍面临三大瓶颈：

　　一是场景碎片化。不同行业、不同企业的数字化基础差异巨大，AI解决方案难以标准化复制。建议在制造、医疗、教育、农业、交通五大领域各遴选100个“AI+标杆场景”，形成可复制、可推广的标准化解决方案库，以“灯塔工程”带动全行业应用。

　　二是数据孤岛。高质量行业数据是AI落地的“燃料”，但目前行业数据分散在各个部门和系统中，互通共享机制不健全。建议依托国家数据集管理服务平台，建立行业高质量数据集共享平台，在确保数据安全和隐私保护的前提下，推动公共数据和行业数据的有序开放。

　　三是商业模型尚未成熟。建议综合利用算力、语料、模型等多项支持政策，鼓励企业推动AI应用落地。建立“AI应用效益评估体系”，以降本增效、创收提质等可量化指标衡量AI应用的实际价值，引导企业从“为AI而AI”转向“为价值而AI”。

　　总之，要素保障是基础，商业应用是目标，二者缺一不可。以“耐心资本”支撑基础研究，以“复合人才”驱动行业融合，以“标杆场景”引领规模化落地，三者协同发力，才能真正把“人工智能+”从政策愿景转化为产业现实。

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