一、热点链接

近日，多家媒体报道：在深圳市福田区，11大类70名AI公务员正式上岗，覆盖公文处理、民生服务、应急管理、招商引资等政务服务全链条；在国家儿童医学中心、北京儿童医院会诊中心，全国首个专家型AI儿科医生“上岗”，辅助疑难罕见病诊疗……当前，我国人工智能蓬勃发展，正在赋能各行各业，为高质量发展带来新机遇。

二、深度解读

★人工智能的基本内涵

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。

★人工智能的重要性

1. 自动化和效率提升。AI可用于自动化重复性任务，从而提高生产力和效率。这有助于减少人力成本，使公司更具竞争力。

2. 拓展人类能力。AI系统可以协助医生进行诊断、协助科学家研究复杂问题、辅助艺术家创作作品。这意味着人工智能可以扩展人类的创造力和能力。

3. 智能决策支持。AI可以分析大规模数据，识别模式并提供洞见。这有助于企业和政府做出更明智的战略和政策决策。

4. 提高生活质量。智能家居、健康护理设备和智能交通系统等应用提高了人们的生活质量。

★人工智能发展面临的问题

1.技术问题

‌推理和抽象能力不足‌：当前的人工智能技术只能执行预设的任务和命令，无法进行复杂的推理和创新，缺乏抽象思维能力和自我学习能力‌

‌底层技术研发不足‌：人工智能的底层技术如机器学习、深度学习、语音识别等还需要进一步研发和完善‌

‌应用场景单一‌：尽管在某些领域如工业自动化和医疗检查辅助中表现优异，但AI的应用场景仍然有很大的局限性，不同领域之间缺乏有效的交互‌

2.应用问题

‌安全隐患‌：人工智能在处理新情况时可能会出现错误或死循环，应用过程中可能带来安全隐患‌

‌技术落后‌：相较于国外发达国家，国内的人工智能产业公司大多处于起步阶段，产品技术水平相对落后‌

‌市场占有率和影响力不足‌：国内人工智能产业的市场占有率和影响力有待加强‌

3.伦理和隐私问题

‌伦理问题‌：人工智能在应用过程中需要处理大量个人敏感信息，存在信息泄露的风险，需要建立健全的数据保护和隐私保护制度‌

‌全球治理困难‌：全球治理体系中涉及多个组织和国家，缺乏统一的治理标准和框架，使得全球治理体系的形成有很大的困难‌

4.治理问题

‌步调不一致‌：技术发展快但治理体系构建慢，导致治理滞后‌

‌信息不对称‌：政府和企业之间存在信息盲区，治理过程中成本高且风险防范困难‌

‌地缘政治影响‌：美国和中国的合作受到地缘政治的影响，增加了全球治理的难度‌

★人工智能特征

（1）大数据为基底，算法为核心。人工智能是建立在数据之上的技术。人工智能发展的高度取决于数据为其提供的大量知识和丰富的经验，即通过在各个领域巨大的数据库中进行采集、加工、处理、分析和挖掘；在有丰富数据的基础上，通过人工智能算法，形成有价值的信息和知识模型，以此为人类提供服务。

（2）硬件为桥梁，人机合一。人工智能是智能化机器，是智能物体与人类智慧的融合。人工智能系统能够借助传感器等硬件对外界环境进行感知。具体而言，通过人的五种基本感觉，视、听、嗅、味、触接收各方信息，并以此通过文字、语音、表情输出必要的反应。借助人工智能作为现实与虚拟的接口，可实现人类与机器、人类与人类之间的共同协作。

（3）具备学习、推理能力，实现动态迭代。人工智能具有适应特性，能够随环境、数据或任务变化自动调节参数，优化模型。充分利用机器洞察人心的能力、人类对机器的驾驭能力，深入数字化连接，实现机器的自我迭代。

（4）三要素：数据、算力、算法。数据、算力、算法是人工智能三要素。人工智能模型的应用分为训练、推理两大环节。其中，数据与算力是模型训练的基础，算法是模型实现路径，近年人工智能的快速发展得益于三大要素的共同进步。

★如何促进人工智能产业发展

优化发展策略，有序推进产业赋能。一方面，引导错位竞争，强化区域竞合。目前，全国多地纷纷布局人工智能，加强对全产业链技术、市场等的理解，共同推动计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别、VR/AR等领域技术的突破，积极开展机器学习、知识图谱、类脑智能计算等通用技术的联合攻关，同时在产业链环节各有侧重、有序竞争、持续发力。另一方面，完善应用策略和推进路线。人工智能技术需要在应用中不断迭代发展，应遵循先易后难、先简单后复杂的原则，明确在不同行业部署的优先级和应用重点，加快构建人工智能应用的试错机制。比如，制造业应用首先进入人力成本或综合成本较高的简单重复劳动环节，优先探索机器人协助制造、机器视觉工业检测等智能场景，进而改造全流程。

加强人才培养，搭建产业应用桥梁。一是，加强复合型人才培养。应用驱动是我国发展人工智能的重要策略路径。相对于软件工程师、数据科学家、产品经理等，熟悉产业场景和实际业务并能将业务问题转化成解决方案的人工智能转译人才更为关键。应以行业人才再培养为主要着力点，夯实大模型在产业中应用的要素支撑。特别是要鼓励企业加强内部挖潜，坚持外引内育并举。二是，完善人才培养方案。高校、高职院校在人才培养上应加强电子、材料、机械、光学等现有学科专业与人工智能科学的有效融合。强化校企人才联合培养力度，丰富应用场景驱动人才成长。三是，促进跨区域人工智能人才交流。创新人才招引和使用方式，注重团队招引，探索人才共享方式。

完善政策举措，有力支持应用驱动。一是抓紧制定细化人工智能产业链地图，进行全面深度产业扫描，对人工智能发展关键点的特征属性、政策需求等开展系统、深入研究。二是完善顶层设计，整合短期政策。成立全球范围内的人工智能产业专家咨询委员会，形成对产业发展总体战略、实施方案的决策支持。加强政策的普惠性、包容性、协调性和延续性，注重对需求端的补贴。三是引导上下游协同发展，开展大模型创新应用大赛，编制优秀案例集，给予国内优秀大模型企业应用迭代的机会，鼓励大模型企业与生态企业打造创新共同体和利益共同体，构建开放动态产业生态体系。四是尊重企业成长的差异性，用中长期战略眼光真正重视人工智能领域目前尚处于初创期、规模较小、贡献不大的企业。

注重发展安全，营造良好发展环境。一方面，适度超前布局支撑人工智能发展的基础设施体系。现代人工智能的发展主要依赖人力资本、数据和算力。除了优化升级网络连接类基础设施、提升传统基础设施的智能化水平，还要加强功能类基础设施的建设，特别是加强大数据基础设施和高效能计算基础设施的统筹布局及建设利用，积极推进高质量数据集、智能算力集群等相关领域技术攻关，为大型人工智能模型训练提供海量数据和强大算力支持。另一方面，完善人工智能治理。加强人工智能治理的国际交流与合作，规范数据管理和算法管理，提升技防水平，如研发人工智能风险管控软件、安全大模型等，不断提高人工智能的安全性、包容性和公众信任度，降低人工智能应用的风险以及可能对公平竞争、知识产权、社会平等、个人隐私、信息决策等产生的不利影响。

三、实战应用

例题1：结合给定材料，请你为人工智能如何赋能传统产业提出工作建议。要求：全面准确，措施合理，550字左右。