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2025年3月5日，第十四屆全國人民代表大會第三次會議在人民大會堂開幕，代表委員們積極建言獻策，新質生產力、新型工業化、人工智能、智能制造、大模型等成為大家關注的熱點。控制君特整理部分代表提案內容，以饗讀者。

郭雷   全國人大代表、中國科學院院士、北京航空航天大學教授

加快“仿生智能技術”賦能新質生產力進程

“新質生產力涉及三個關鍵詞‘新、硬、實’，新就是創新驅動、硬是要產生硬核科技，實就是要服務實體經濟，進一步產生商業航天、低空經濟等新產業。”郭雷表示，目前以大數據、大模型為目標的類腦智能已經發揮了重要作用。但是目前一個首要問題是如何使智能科學與技術更好地賦能于實體經濟，進一步擺脫科技泡沫，使其在國家安全和社會發展各領域發揮更大作用，為發展新質生產力貢獻更大力量。

仿生智能涉及信息、智能、材料、結構等跨學科融合，又涉及基礎理論、關鍵技術和工程應用全鏈條創新。仿生智能將物理、信息和生物的基礎理論，到傳感、執行和系統設計的關鍵核心技術，再到軟件、器件、芯片和硬件系統進化設計及其與環境、目標和對手博弈交互。其成果是軟硬一體、內外兼修，可在極端環境下實現各類無人系統、器件和裝備的運動智能、對抗智能和博弈智能。

為此，亟須加大力度支持從仿腦、類腦智能到仿生、類生智能的研究，突破依賴于數據、算力的計算智能應用瓶頸，盡快跨越到依賴于無人系統實體、環境和博弈的系統智能和行為智能。郭雷提出如下具體建議：

一是加快推動設立“仿生智能”科技重大專項或重點研發計劃，開展有組織科技攻關，引領國際仿生智能科技前沿發展；

二是圍繞國家需求開展智能“新硬件”全鏈條創新研究計劃，使輕量化智能算法賦能與無人系統相關的感知、通信、操縱、執行等核心器部件、芯片及新型無人系統進化設計，服務于各類相關經濟實體；

三是在優勢高校設立相關計劃，通過信息、生物、材料、結構等多學科交叉和產學研合作培養“仿生智能技術”領域合格創新人才。

仿生智能技術可以開辟“新賽道”，也可以產生“硬科技”。“仿生智能要讓人工智能克服類腦智能局限性，把智能算法和公式寫進我們航空航天、先進制造領域的各類硬件和芯片里。該領域的實施將為我國無人系統技術走向智能化起到決定性作用，滿足我國在國家安全和社會發展領域的緊迫需求。

周云杰全國人大代表、海爾集團董事局主席、首席執行官

以工業大模型為關鍵變量賦能新型工業化

人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有很強的“頭雁”效應。當前，人工智能在工業大模型的深度應用實踐中主要面臨三大挑戰：

   一是數據質量與語料庫構建的雙重瓶頸；

   二是場景適配與模型可靠性的雙重挑戰；

   三是轉型切點和話語體系的雙方錯位。

因此，周云杰圍繞以工業大模型為關鍵變量提出以下建議：

（1）夯實發展底座，發布國家級工業場景圖譜、語料庫和數據集。建議設立國家專項，加大力度推廣實施“一圖四清單”行動方案，為人工智能在工業領域應用提供堅實基礎。

（2）支持龍頭企業，示范工業大模型應用價值。建議以財政補貼的方式，支持家電、汽車、醫療等重點行業的龍頭企業，開展基于工業大模型的人工智能深度應用先行先試，打造行業標桿，示范應用價值；以財政補貼的方式，鼓勵龍頭企業提煉并共享其在研發設計、生產制造、經營管理等關鍵環節深度應用人工智能的典型案例。

（3）扶持平臺企業，促進工業大模型服務中小企業。建議對國家級雙跨平臺企業出臺專項財政扶持政策，培育一批工業大模型與場景圖譜精準匹配的標準化、可復用、低成本的解決方案，為中小企業提供用得上、用得起、用得好的人工智能服務。

雷軍  全國人大代表，小米集團創始人、董事長兼CEO

加快推進人工智能終端產業高質量發展

人工智能終端作為人工智能技術落地的重要載體，正在加速從智能手機、智能汽車、可穿戴設備向智能家居設備、機器人等多元領域拓展。雷軍認為，當前人工智能終端處于快速發展的起步階段，為更好地推動人工智能終端產業規范發展、協同發展、創新發展和高質量發展，亟需突破核心技術，構建協同創新生態。同時，針對“AI換臉擬聲”等深度合成技術濫用問題，他還建議通過立法、行業共治和宣傳教育，進一步強化治理。

搶抓人工智能終端產業發展新機遇

雷軍指出，當前，人工智能終端處于快速發展的起步階段，行業內的產品在功能性能、外在形態、技術先進性等方面差異較大，也存在技術創新瓶頸、產業協同不足等問題，亟待通過政策引導與支持加以解決。為更好地推動人工智能終端產業規范發展、協同發展、創新發展和高質量發展，進一步鞏固增強我國智能終端及消費電子產業競爭優勢，他提出以下三方面建議：

一是加快健全人工智能終端標準體系，引導產業良性發展。當前，人工智能終端產業的相關標準體系尚未完善，行業內在產品形態、智能功能等方面未達成共識，用戶體驗參差不齊。雷軍建議盡快完善人工智能終端標準體系，編制以用戶體驗為導向的智能化分級等系列標準，研究制定人工智能終端產品認定方法，強化國際國內標準有效銜接。他提出，到2027年初步建成人工智能終端標準體系，2030年率先形成全球領先的人工智能終端標準體系。同時，積極推進行業內優秀產品與典型案例遴選，助力企業創新發展。

二是強化人工智能終端產業協作，構建應用協同生態。雷軍建議強化產業鏈有序協作，由行業組織牽頭，聯合終端廠商、應用廠商、大模型廠商等，加快構建統一的終端設備與智能應用之間的接口規范與數據格式，搭建行業合作平臺，推進終端智能體與第三方智能應用的深度協同。他建議力爭到2030年前形成2至3類相對統一、國際領先的智能終端操作系統平臺，促進百億級終端應用的跨界無縫互通，建成開放共贏的人工智能終端創新大生態。推進硬件創新和軟件創新同步發展，打造軟硬均衡的終端能力。

三是加大人工智能終端支持力度，推進產業創新發展。他建議中央和地方部門加大對人工智能終端領域研發與應用專項的支持。加快推進以大模型為代表的人工智能技術與智能終端技術融合創新，推動關鍵技術攻關和產業轉化。雷軍還建議出臺人工智能終端品類的消費補貼政策，激活市場需求，塑造規模優勢，推動產業可持續發展。力爭到2030年，建成具有全球一流競爭力的智能終端產業生態。

武漢琦  全國人大代表、中信重工機械股份有限公司黨委書記、董事長

加速國產工業操作系統建設 賦能制造業安全發展

當前，全球正經歷以數字化、智能化為核心的新一輪科技革命，工業操作系統是工業智能制造領域的操作系統，是中國制造的核心系統，而國產工業操作系統更是技術主權的重要載體。全國人大代表，中信重工機械股份有限公司黨委書記、董事長武漢琦聚焦“國產工業操作系統”議題建言獻策。他指出，在全球新一輪科技革命浪潮下，工業操作系統作為智能制造領域的“核心大腦”，是支撐中國從制造大國邁向制造強國的關鍵底座，需加速突破技術瓶頸、構建自主可控生態，為發展新質生產力、保障裝備制造業安全可靠發展注入動能。

黨的二十大報告強調，實現高水平科技自立自強是推動高質量發展的必由之路。當前，我國制造業規模占全球比重超30%，但國產工業操作系統市場份額不足10%，核心技術仍依賴國外開源系統。2024年中央經濟工作會議及工信部政策明確提出，要以科技創新驅動工業基礎軟件升級，加速形成新質生產力。武漢琦認為，國產工業操作系統的突圍不僅是安全命題，更是打破技術封鎖、推動產業高端化躍升的戰略選擇。

盡管國產系統已在礦山、冶金、新能源等領域開展試點，但全面推廣仍面臨多重挑戰。一方面，國產系統多基于Linux等國外內核開發，硬件適配標準不一、開發工具鏈成本高，導致企業擔憂兼容性和穩定性，替換意愿不足；另一方面，產業生態薄弱，跨學科人才短缺、軟硬件協同不足等問題突出，難以形成覆蓋芯片、操作系統、工業軟件的全國產化解決方案。“若長期依賴國外系統，中國制造業的‘數字命門’將始終受制于人。”武漢琦表示。

對此，武漢琦建議從政策引領、生態共建、應用驅動三方面破局。國家需強化頂層設計，加大專項資金投入和稅收優惠，推動“芯片+操作系統+工業大模型”全鏈條技術攻關，并通過國產化采購傾斜、標準體系構建等措施，引導軟硬件廠商協同適配，避免生態重復建設。針對企業“不敢用、不愿用”的痛點，可優先在礦山、機器人等高需求領域打造標桿場景，以規模化應用倒逼技術迭代，同時加強國產系統宣傳推廣，提升市場信心。

人才是技術突破的核心支撐。武漢琦呼吁深化產學研融合，推動高校開設工業操作系統課程，建設實訓基地培養復合型人才，并對攻克核心技術的團隊給予獎勵，納入國家人才工程優先支持。“唯有構建自主可控的‘國芯國魂’，才能筑牢制造強國根基。”他強調，隨著政策與市場雙向發力，國產工業操作系統有望在“可用”到“好用”的跨越中，成為新質生產力的重要引擎，推動中國制造向高端化、智能化躍升，在全球產業鏈競爭中掌握主動權。

張剛  全國人大代表、山東信發集團有限公司董事長

加速制造業重點產業鏈高質量發展迫在眉睫

今年政府工作報告著重提及推動傳統產業改造提升。制造業作為傳統產業的重要構成，其高質量發展備受關注。傳統制造業是現代化產業體系的堅實基底，但當下我國傳統產業面臨“大而不強”“全而不精”的雙重困境。低端供給過剩與高端供給匱乏并存，成為制約經濟高質量發展的瓶頸。因此，加速制造業重點產業鏈高質量發展迫在眉睫。

“制造業高質量發展，是我國經濟高質量發展的關鍵所在。”張剛表示。針對這一現狀，張剛提出三點切實建議：

一是力促傳統產業高端化轉型。充分利用大規模設備更新改造的系列政策措施，深度推進制造業技術改造升級與大規模設備更新工程。積極推動重大技術改造項目落地建設，著力補齊核心硬件、基礎原材料等領域的突出短板，全方位提升產業鏈供應鏈的韌性與安全水平。例如，在核心硬件方面，加大對芯片制造、高端裝備制造等關鍵領域的研發投入，突破技術瓶頸，減少對國外產品的依賴；在基礎原材料方面，提升特種鋼材、高性能復合材料等的品質與性能，為高端制造業提供堅實支撐，確保產業鏈供應鏈在面對各類風險時能夠穩定運行。

二是推進傳統產業綠色化轉型。當前，我國傳統產業在結構與能源結構上呈現顯著高碳特征。因此，必須妥善處理發展與減碳的關系，構建完善的綠色低碳發展政策體系，大幅提高能源使用效率，助力企業實現綠色低碳轉型。例如，果斷關停煤炭消耗量大、排污嚴重且技術落后的老小舊煤炭機組，大力鼓勵技術先進、煤炭消耗低且污染物超低排放的先進煤電機組。同時，將發展重點聚焦于高效清潔能源，如太陽能、風能、水能等，加大在這些領域的投資與技術研發，推動能源結構優化升級。此外，還應鼓勵企業采用綠色生產工藝，從源頭上減少污染物排放，為產業綠色發展提供堅實能源保障與生產基礎。

三是推動傳統產業持續發展。加快構建全國統一大市場，建立健全與制造業高質量發展相適應的法律法規和技術管理標準，完善市場環境和信用評價體系，打造穩定公平透明的營商環境，通過深化能源、電力、金融體制改革和落實中央對制造業結構性減稅的一系列政策，持續降低制造業成本，推動傳統制造業邁向高端化、智能化、綠色化，培育一批能發揮帶動作用的先進制造業集群。

吳蘭  全國人大代表、江蘇省電子信息產品質量監督檢驗研究院黨委書記、院長

建議加強人工智能大模型安全防護

當前，人工智能已成為國際競爭的新焦點和經濟發展的新引擎，對經濟發展、社會進步、國際政治經濟格局等方面都產生了重大而深遠的影響。以DeepSeek為代表的人工智能大模型正迅速滲透到各行各業，引發新一代人工智能技術發展的新浪潮。在人工智能大模型快速發展的背后，模型的安全架構、漏洞響應、數據合規等方面的“系統性短板”也逐漸凸顯，亟待從技術、管理等方面加強安全防護。對此，吳蘭提出以下建議：

一是建議加強法定義務督促大模型開發者加強安全保護。由于現有的《數據安全法》等相關法律法規對數據采用分類分級管理的制度，對大模型在訓練階段使用的是一般數據，但再輸出的數據有可能是重要數據的問題，會出現不適宜之處。建議通過修改《數據安全法》或制定專門的《人工智能法》來擴張大模型開發者對于訓練數據的安全保護義務，要求大模型開發者無論處理何種級別的訓練數據時都要履行數據安全保護義務，同時要求大模型開發者制定防范安全風險的控制方案、擬定具有可行性的風險防范效果評估標準，方案在通過行業主管部門審核后實施，在實施的過程中，行業主管部門對開發者的風險控制目標進行監督。

二是建議推進大模型安全的標準化和測評體系研究。目前還沒有針對大模型的安全測評標準，多數大模型上線前僅開展性能測試，而忽視了對抗攻擊、數據中毒、模型篡改、后門檢測等專項測試。建議相關行業主管部門加快推進大模型安全的標準化和測評體系研究，并加速推廣應用。

三是建議構建多方參與的大模型安全閉環管理模式。構建由政府主導，行業組織、研究機構、企業和個人等多方主體共同參與的大模型安全閉環管理模式。通過廣泛合作，監管單位能夠及時吸收行業創新成果和市場反饋，將有效的監管措施、要求和步驟反映到新的法規和政策中，從而進一步指導行業自我管理。

李謝華  全國人大代表、中國鋁業集團高端制造股份有限公司董事

優化高新技術企業認定標準 激發大型制造業創新活力

全國人大代表、有色金屬行業專家李謝華提交《關于支持對高新技術企業認定標準進行調整的建議》，聚焦當前高新技術企業認定標準與大型制造業企業特點不匹配的問題，呼吁通過優化研發投入比例等關鍵指標，激發傳統產業創新活力，助力制造業向高端化、智能化、綠色化轉型。

李謝華指出，當前認定標準偏重“比例”而非“總量”，導致部分研發投入總額領先的制造業企業被排除在政策支持之外。例如，某年營收超百億元的企業，若研發強度為2%，其實際研發費用可達2億元，遠超許多中小科技企業，卻因比例不足失去認定資格。此外，制造業勞動密集、產業鏈長的特點，使得研發人員占比達標難度較高，進一步削弱企業申報積極性。“制造業是經濟增長的核心動力，若政策不能精準適配，將影響傳統產業轉型升級進程。”李謝華強調。

對此，李謝華建議提出兩條針對性舉措：

一是增設“百億級企業”研發費用認定檔位。對年營收超100億元的企業，研發費用占比要求調整為“不低于國家統計局公布的全國研發經費投入強度”（2023年為2.65%），既認可大規模企業的實際投入，又避免“唯比例論”限制其參與。

二是細化分檔標準，實施差異化評價。結合企業規模（大型/中型/小型），差異化設置研發費用占比、研發人員比例等指標。對大型企業側重研發投入總量和技術引領性，對中小企業側重創新活躍度，形成更科學的評價體系。

若建議落地，預計將產生多重積極效應：更多制造業龍頭可通過認定獲得政策支持，加速綠色低碳、數字化轉型；大型企業研發投入的“規模效應”將帶動全社會研發總量提升；產業鏈上下游企業協同創新生態有望強化，推動創新鏈與產業鏈深度融合。中國社科院專家表示，此舉是“精準滴灌”式政策創新，有助于破解“重規模輕創新”的結構性矛盾，為制造業高質量發展注入新動能。

來源：控制網