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人工智能的发展重心也正经历根本性迁移：从“百模大战”的参数内卷，转向“百业赋能”的场景深耕；从追求技术指标的极致，转向关注产业价值的真实释放。AI正走出代码的世界，走进车间、农田、医院、课堂和千家万户的生活空间。然而，在技术加速落地的同时，认知偏差、人才缺口、安全风险等深层次挑战也随之浮现。当AI开始深度融入千行百业，如何跨越“用不好”的现实门槛？如何保障AI自身的安全？澎湃新闻日前采访多位全国人大代表、全国政协委员，记录人工智能赋能实体的生动实践，也直面落地进程中的真实困境。

全国人大代表、兴安盟扎赉特旗五道河子农牧专业合作社理事长杜岗对此深有感触。他所在的合作社引入智慧农业系统，为万亩良田装上“智慧大脑”：田间传感器24小时采集土壤墒情、气象数据，AI系统自动分析苗情、病情并生成精准作业方案，无人机按规划路线开展统防统治。过去几天才能完成的田间管理，如今几小时即可高质量完成。

在赋能产业升级的同时，人工智能也在民生保障领域开辟了新的应用疆域，尤其是在积极应对人口老龄化的国家战略中，科技的温度开始显现。例如，国内首款专为50+退休人群定制的智能生活助手“AI松小智”，无论是回忆往事的倾诉、健康管理的咨询，还是寻求兴趣学习的建议，这一工具都能够基于大模型的语义理解能力澳门威尼克斯人网站，全天候即时回应，为观察“人工智能+”如何与银发经济深度融合、切实提升民生福祉提供了鲜活的实践样本。

这一现象并非孤例。张帆指出，AI与制造业的融合，绝非技术与产业的简单叠加，而是对生产逻辑的全流程重构。尽管国家已出台纲领性文件为“人工智能+制造业”提供指引，但制造业门类繁多、基础各异，部分企业和机构盲目跟风建设垂直大模型，导致低水平重复、资源分散、质量参差不齐。更重要的是，高质量工业数据供给严重不足，主要表现为：工业数据种类多、数据标准化程度低、质量参差不齐；数据标注专业性强、投入大、周期长，通用标注工具适配性差，企业数据集建设意愿不强、投入不足。

同时，企业出于数据安全、商业秘密等顾虑，普遍存在“不愿共享、不敢共享、不能共享”的问题，行业数据壁垒与企业数据孤岛现象突出。隐私计算、区块链、可信数据空间等技术虽有一定探索，但仍面临效率低、成本高、标准不统一等瓶颈，尚未实现规模化、普惠化应用。加之可持续的价值回报机制尚未成熟，既懂工业制造、又懂人工智能的复合型人才极度紧缺，进一步拉长了融合的进程。

今年两会，张帆将继续呼吁国家加快可信数据空间、隐私计算等基础设施推广，解决企业“不愿共享、不敢共享”的后顾之忧；加大对制造业与AI融合的专项政策支持，引导行业拓展高价值场景；加强复合型人才培养，支持企业与高校、职业院校合作，开设人工智能与制造业融合相关专业，同时优化人才激励政策，吸引和留住相关人才，让“AI+制造”的道路越走越宽、越走越实。

周鸿祎也在“懂 AI又懂业务”的专业人才培养方面作出建言，通过智能体公共课堂，开展智能体技术培训，传授智能体的使用方法、研发模式，以及“AI +行业”场景应用经验。推行智能体应用技能认证，AI 技术专家、行业专家参与指导，促进企业业务人员加快专业技能迭代升级。联动高校、行业龙头企业，开展真实场景靶场演练、实战实训，加速人才“实战”能力提升。

齐向东进一步概括，AI的“超人化”至少加剧了三大危机：首先是数据安全危机，AI要代替多少人去工作，就要被赋予多少人的数据权限，一旦AI被攻破，企业多年积累的核心竞争力可能瞬间化为乌有。其次是安全“易攻难守”的危机，AI“超人”无所不能、什么都会，大幅降低了网络攻击的门槛，让攻击手段更加多样、隐蔽。第三是网络安全“链式”危机，一些政企机构在AI应用上跑得快，但安全防护跟不上，不少AI系统实际是“裸奔”上线。

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