文章核心观点 - AI技术正深刻重塑高等教育生态，推动教育范式发生系统性变革，在赋能大规模个性化教学的同时，也带来了教学理念、模式与教师角色的全方位重构 [1][2][6] 政策与战略背景 - 国家层面已发出“加快建设教育强国”总动员，并出台《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》和《加快建设教育强国三年行动计划（2025-2027年）》，重点涵盖推进教育数字化和建设自强卓越的高等教育体系 [1] - 2026年被定位为教育强国建设三年行动计划承上启下的关键之年，强调将教育强国建设置于国家战略全局、经济社会新趋势及世界百年变局中进行谋划和推进 [2] 行业现状与挑战 - 高等教育面临核心“症结”：社会需要广谱化、连续的人才需求，但教育目前只能提供目录化、离散的专业人才供给 [1] - 行业存在具体困难：教育科技人才一体化发展机制不完善，人才培养体系与创新链、产业链存在断点堵点；高校办学存在同质化、“千校一面”现象 [1] - 当前高校课堂中学生“抬头率低”现象较为普遍，存在部分过度追求GPA和分数的情况 [2] - 从评估视角看，高校在教学方案、过程、成效、评价及数智化转型方面仍存在不足 [4] AI带来的机遇与变革方向 - AI技术让大规模“因材施教”和个性化教学成为可能，为融合“大规模”与“因材施教”这一矛盾体提供了破局可能 [5][6] - AI正从工具使用、认知方式、组织形式三个根本方面对教育产生变革，带来基础性重构 [7] - 高等教育将在个性化培养、跨界培养、人机协同培养、跨校跨区跨国共享教育资源方面产生新变化 [2] - 行业已进入智慧教育新阶段，2025年被认为是智慧教育元年 [7] 教学创新与未来展望 - 推动教学创新需以深化高等教育制度创新为前提，目标是推动高校从“金字塔”结构走向“五指山”结构，从而输出相应结构的人才 [6] - AI赋能教学是系统性重构，而非简单的形式迁移，未来课堂将是教师、学生与机器的协同互动 [6] - 未来教师需要具备跨学科知识融合、人机协同、学习场景规划等能力，并需创新教学方式以激发兴趣、搭建实战场景、优化人机交互与评价体系 [6] - 面向未来的教学创新改革应重点更新培养理念，更加重视人文精神培养、学生学习规划设计及学生身心健康 [7] - 人才培养是高等教育的标志性核心，其中最重要的是培养学生的思维能力 [7]

AI工具在青年群体中的使用现状 - 受访青年最常用的AI工具是语言生成类(77.12%)，其次是图像生成类(65.32%)、音视频处理类(30.86%)和办公学习类(27.84%) [2] - 84.18%的受访者曾遇到过AI向其推荐商品或服务，其中14.03%经常遇到，36.19%有时遇到，33.96%较少遇到 [9] - 对于AI推荐商品，12.52%的受访者表示排斥，54.75%表示需谨慎看待，25.03%表示只要推荐合理即可接受，5.90%表示欢迎 [9] AI应用引发的数据隐私与安全担忧 - 受访者担忧AI可能侵犯肖像权、著作权等个人权益(52.52%)，以及AI生成内容被用于诈骗威胁财产安全(44.39%) [2] - 57.70%的受访者担心与AI的对话被用于精准用户画像和精准营销，48.78%担心AI工具过度收集手机号、位置等私人信息，33.96%担心公司使用自己的社交媒体信息进行AI训练 [6] - 有案例显示，用户发现AI工具能直接汇总并输出其个人敏感信息，且用户对自身信息如何被收集和使用缺乏知情权与控制权 [3] - 用户协议常被指为“霸王条款”，用户为使用服务不得不同意全部条款，对隐私保护缺乏选择权 [4] - AI工具在网页端可能未明确提示便获取用户位置等敏感信息，引发用户不适 [5] AI生成内容的准确性与误导风险 - 58.13%的受访者担心AI产生“幻觉”或虚假信息，会误导用户 [2] - 27.12%的受访者担心AI生成内容可能受商业利益影响而缺乏客观性 [2] - 有案例显示，AI在生成代码或引用内容出处时存在“幻觉”，输出不实或虚构的信息，需要人工反复核查 [7] - 16.91%的受访者本人、29.57%的受访者身边同龄朋友、29.35%的受访者身边长辈曾对AI生成内容信以为真甚至被骗 [7] - AI工具可能刻意“讨好”用户，顺着用户观点说话，加剧用户认知偏见，且其输出无法保证真实性 [8] AI与商业推广的融合及潜在问题 - AI工具已开始融入广告和商业推广内容，例如在回答中推荐商品并附带购买链接 [8][10] - 用户对AI未明确标注的广告推荐持怀疑态度，担心其客观性受商业利益影响，并呼吁进行明确标注 [10] - 有案例显示，即使AI被要求推荐经济实惠的产品，其仍可能推荐价格昂贵的品牌，针对性不足，引发用户对推荐动机的警惕 [10] 行业规范与用户对健康发展的期待 - 受访者认为应建立便捷渠道便于公众举报AI生成的侵权或有害内容(57.99%)，并在所有AI生成图像上强制添加易于识别的“数字水印”或标识(50.22%) [11] - 受访者期待企业公开其核心AI模型的基本训练数据来源与安全、伦理审查情况(49.28%)，并要求平台将征求用户授权进行AI训练的信息放在明显位置(42.30%) [11] - 用户呼吁平台用户条款应更透明，将选择权交还用户，并建议开展AI素养教育以提升全民辨别能力 [10] - 用户希望AI工具能更客观，提供多方面观点，并严谨标注信息来源，同时平台需在生物数据使用、内容审核方面加强自我监管，建立反馈和修正机制 [11] - 用户期待AI能拥有“不知道的勇气”，而非编造答案，并希望AI能根据需求灵活调整回答的详略 [8][11]

春节假期经济表现与数据 - 2026年春节假期9天，全国国内出游人次达5.96亿，较2025年春节假日8天增加0.95亿人次 [1][6] - 春节假期国内出游总花费突破8034.83亿元，较2025年春节假日8天增加1264.81亿元，游客人数和花费均创历史新高 [1][6] - 春节假期全国边检机关共计查验1779.6万人次中外人员出入境，日均197.7万人次，较去年春节假期日均增长10.1% [2] 入境旅游与免签政策影响 - 中国单方面免签“朋友圈”已增至50国，丙午马年第一天对加拿大、英国持普通护照人员实施免签 [2] - 春节假期外国人出入境131.3万人次，较去年假期日均增长21.8%，其中适用免签政策入境46万人次，较去年假期日均增长28.5% [2] - 外国旅客预订国内航线机票覆盖了井冈山、万州、阿勒泰等107个城市，旅游目的地从一线城市延伸至更多具有地方特色的小城 [2] 消费趋势与市场活力 - 春节期间“洋年货”走俏中国市场，海外企业和品牌争相布局春节档 [3] - 在RCEP等自贸协定框架下，农产品零关税政策落地降低了贸易成本，让全球伙伴共享中国发展机遇 [3] - 商务部等9部门推出“乐购新春”活动，11部门出台提升境外人员入境数字化服务便利性政策，完善支付环境，1.3万家离境退税商店备足产品 [4] 行业观察与专家观点 - 大规模的人员流动是激活经济的“关键引擎”，直接拉动了交通运输、文化旅游、商贸投资等全产业链的爆发式增长 [6] - 海外游客对中国及春节的认知正经历从一般化向特色化转变的“关键变化”，有助于塑造更加真实、丰满的中国形象 [2][3] - 春节消费表现折射出中国内需加快释放、服务业加速回暖、数字化消费持续活跃的积极迹象 [4] 国际反响与经济意义 - 外媒认为春节假期中国各领域消费活动强劲，为世界第二大经济体巩固复苏势头传递了积极信号 [5][6] - 春节已不仅是一个传统节日，更成为提振全球经济的活力源泉，有助于促进跨境贸易和服务业发展 [6] - 中国民众在春节的消费表现表明内需引擎正高速运转，中国的内生动力将成为全球经济的重要稳定器与驱动力 [7]

AI与高等教育融合的宏观背景与政策驱动 - 2025年被定义为智慧教育元年，行业已进入智慧教育新阶段[7] - 国家层面发布《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》与《加快建设教育强国三年行动计划(2025-2027年)》，为教育数字化和高等教育体系变革擘画布局[1] - 2026年是“十五五”开局之年，亦为教育强国建设三年行动计划承上启下的关键之年，会议强调需将教育强国建设置于国家战略全局、经济社会结构变化及世界百年变局中谋划推进[2] 高等教育当前面临的挑战与症结 - 行业面临人才培养与创新链、产业链存在断点堵点，教育科技人才一体化发展机制尚不完善[1] - 行业存在高校办学同质化、“千校一面”现象，自主知识体系对中国式现代化的支撑力度有待加强[1] - 当前教育供给模式与社会需求存在矛盾：社会需要广谱化、连续的人才，而教育仅能提供目录化、离散的专业人才供给[1] - 高校课堂中学生“抬头率低”现象较为普遍，部分存在过度追求GPA和分数的情况[2] AI技术带来的教育变革与机遇 - AI技术正深刻重塑教育生态，推动教育范式发生系统性变革，将在个性化培养、跨界培养、人机协同培养及跨区域共享教育资源方面催生新变化[2] - AI技术让大规模“因材施教”成为可能，为解决“大规模”与“因材施教”这一传统矛盾提供了破局路径[4][5] - AI正从工具使用、认知方式、组织形式三个根本层面变革教育，为教育教学带来基础性重构[6] - 人工智能引发的新科技革命推动生产力变革，必然要求教育方式与理念随之革新，固守传统模式将被淘汰[3] 未来教育模式与教师角色的演进 - 未来教育模式需实现教师、学生与机器的协同互动，这与传统课堂存在显著差异[6] - 教师角色需转型，未来教师需具备跨学科知识融合、人机协同、学习场景规划等能力，并需创新教学方式以激发兴趣、搭建实战场景、优化人机交互与评价体系[6] - 推动教学创新需以深化高等教育制度创新为前提，高校人才培养结构应从“金字塔型”转向“五指山型”，以输出多样化人才[5] - 从教育评估视角看，高校在教学方案、过程、成效、评价及数智化转型方面仍存在不足，亟待破解[4] - 人才培养是高等教育的标志性核心，其中最重要的是培养学生的思维能力[6]

研究核心发现 - 西北大学研究团队发现，“不完全谱系分选”是塑造叶猴亚科灵长类辐射演化中混合性状的主要驱动力，阐明了物种快速分化过程中镶嵌式混合表型与基因型关联的演化模式 [1] - 该研究成果以封面文章形式发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上 [2] 研究背景与问题 - 哺乳动物中存在“混合性状”现象，即物种形态与遗传关系不一致，这对传统形态分类和系统发育关系构建构成挑战 [3] - 戴帽乌叶猴种组是研究混合性状演化机制的天然模型，其虽属乌叶猴属，但体型更大、毛色更浅，与长尾叶猴属相似 [1][3] - 此前有假说认为相似性源于杂交，但研究团队通过组装高质量基因组进行分析，证实戴帽乌叶猴系统发育位置归属于乌叶猴属，且杂交成种的假设不成立 [3] 核心机制解析 - 研究数据表明，不完全谱系分选影响了戴帽乌叶猴全基因组约8.9%的区域 [4] - 该机制被比喻为祖先基因多样性像一副没有洗匀的牌，在物种快速分化时被随机传递给不同后代 [4][6] - 戴帽乌叶猴和长尾叶猴虽然分属不同属，但凑巧继承了来自共同祖先的同一套让体型变大的古老基因变异，而其他乌叶猴则继承了另一套基因 [4] 关键基因与功能验证 - 从受影响的基因组区域中，研究找出了77个受不完全谱系分选影响的关键基因，其功能显著富集于骨骼发育相关通路 [5] - 其中，FGFBP1和FOXO1等与骨骼发育密切相关的关键基因，为探究混合表型形成提供了具体分子线索 [5] - 细胞体外功能实验表明，戴帽乌叶猴型的FGFBP1蛋白能更有效地结合并保护成骨关键因子，防止其降解，从而增强成骨细胞标志基因表达，最终塑造了其与长尾叶猴属相似的体型与颅骨形态 [6] 研究意义与评价 - 该研究揭示了外表相似性可能源于远古祖先留给不同后代的共同遗产，而非亲缘关系近或杂交 [6] - 研究成果为理解灵长类物种形成与表型变异的深层调控机制找到了新视角，同时也为人类复杂性状的遗传研究提供了重要参考 [6]

核心观点 - AI与数学交叉研究取得重大突破 联合研究团队通过AI系统PackingStar 在多个高维空间打破了人类已知的最佳亲吻数结构 该成果被离散几何领域知名数学家高度评价[1] - 这是AI与数学“双向奔赴”的高风险尝试 AI的进步降低了科研门槛 而研究机构以包容态度为青年研究员提供了信任和工程力支撑[1] 研究背景与意义 - 亲吻数问题是离散几何和编码理论的核心问题之一 其研究对应卫星通信、量子编码、数据压缩等工程领域将信号点均匀分布在多维球面上的实际需求[2] - 该问题与数论、代数、物理、组合学等多个数学分支深度关联 像一个连通多个数学世界的十字路口[2] - 过去50年 亲吻数构造仅有7次实质性进展 每次突破依赖不同数学技巧 难以形成可复制的研究路径[1] - 此前AI仅有过一次有限突破 DeepMind的AlphaEvolve将11维最优值从592提升至593 但其生成的构型混乱 缺乏内在数学结构 推动作用有限[2] 技术方法与突破 - 研究团队设计PackingStar强化学习系统 将高维堆积问题转化为余弦矩阵上的多智能体博弈学习问题 使AI能够探索远超人类直觉的复杂空间[1] - 该系统将复杂高维几何问题统一转化为高度契合GPU并行逻辑的代数问题 彻底释放AI模型的计算潜力 具体将“加球”问题重构为余弦矩阵的填充问题 并设计多智能体强化学习架构求解[3] - 在25-31维打破了人类已知的最佳亲吻数结构 同时打破了长期保持不变的14维与17维的“两球亲吻数”以及12维、20维与21维的“三球亲吻数”[1] - 依托星河启智科学智能开放平台 搜索效率提升2-3倍 累计节省超10万GPU卡时[3] 项目团队与机构 - 项目由上智院AIMath青年研究员、北京大学博士生马成栋于2024年发起 他希望挑战更小众、更高风险的问题[3] - 团队核心成员陶兆巍是上智院AI科学家 拥有数学背景并与深耕强化学习的马成栋形成互补[1][3] - 上海科学智能研究院（上智院）是一家成立于2023年、聚焦科学智能前沿的新型研发机构 科研人才既有大厂背景也有海归经历[4] - 上智院理事长吴力波表示 机构最大的竞争力是年轻人 机构鼓励青年科研人员独立探索 亲吻数项目由青年科学家担任独立PI发起推进 没有论资排辈[4][5] 影响与展望 - 该方法是AI与数学交叉研究的成功尝试 相关科学智算能力进一步沉淀在了星河启智平台上 将服务广大科学家、加速科学新发现[3] - 这套方法已沉淀为可复用的跨学科智能计算范式 许多曾经因算力门槛而被视为“不可计算”的科学难题 现在可以被系统化探索[3] - 团队成员认为 有了AI作为工具 更重要的是探究学术问题的主动性、审美品位和坚韧程度[4]

行业研究：水产养殖与海洋科技 - 行业正从粗放式发展向精细化、科技驱动模式转型 例如海洋牧场建设正从“粗放式投礁”转向“精细化设计”以提升效益[6] - 国家战略层面推动“蓝色粮仓”建设与海洋强国战略 相关科研被视为践行该战略的重要实践[7] - 水产饲料原料如鱼粉和豆粕对进口依赖度高 被视为“卡脖子”的产业难题[6] 公司研究：浙江海洋大学（科研实体） - 公司科研聚焦于解决产业实际需求 研究方向包括人工鱼礁构型优化、新型饲料配方开发及海参抗逆机制解析[3][4][6] - 公司已建立有组织的科研支撑体系 围绕深远海养殖等优势领域组建跨学科团队进行重点攻关[8] - 公司构建了从培育到转化的“全链条”成果转化生态 通过成本减免、流程优化等措施激励科研人员[8] - 公司通过校企合作项目连接科研与产业 相关研发成果已获国际企业认可并累计获得超千万元国际横向委托项目[6][7] 人才培养与就业 - 公司推动研究生培养与国家战略、产业需求深度对接 2025届毕业生就业率达96.08% 其中超半数投身海洋相关领域[8] - 公司采用“做中学、学中研”的培养模式 导师课题与校企合作项目成为学生通往产业一线的桥梁[8] 具体科研项目与进展 - 基于岩礁性鱼类行为特征的人工鱼礁构型设计与布局优化研究 旨在为鱼类规划“和谐社区” 涉及对1000多尾褐菖鲉的行为观察[3] - 新型饲料配方研发 旨在减少对进口原料的依赖 研究涉及对36个养殖缸和1500多尾黄桑鱼的精密投喂与数据采集[1][4] - 海参在饥饿胁迫下的肠道退化与再生能力研究 旨在解析其“生命节能与重建系统” 为养殖逆境调控提供关键技术[4][5][7]

政策核心与目标 - 教育部发布《关于深化职业教育教学关键要素改革的意见》，聚焦职业教育最核心问题[1] - 总体目标为到2027年建成职业教育专业、课程、教材、教师、实习实训先进标准体系和教学改革新范式，到2035年建立具有中国特色的职业教育实践模式[1] - 改革遵循需求牵引、集群推进、联动改革、标准引领的原则[1] 五大核心改革任务 - 任务一为动态调整专业设置[1] - 任务二为科学设计课程组合，部署制订新建课程、升级改造课程清单和内容[1] - 任务三为优化教材呈现形式[1] - 任务四为细化教师能力清单，健全教师与企业人才双向流动机制，强化教师数字素养[1] - 任务五为建设产教融合实习实训基地[1] 四项改革支撑机制 - 机制一为全面推进高技能人才集群培养计划[1] - 机制二为建立企业、学校、专家三方共同参与的三组长牵头的组织机制[1][2] - 机制三为构建教学关键要素联动改革机制[1] - 机制四为健全企业技术资源开放与转化机制[1] 政策特点与行业动向 - 政策体现了从2019年三教改革到2023年五金建设，再到当前五项关键要素的延续性[2] - 政策发展性在于突破以往以学校为中心的思路，拓展为在产教融合的生态中推进改革[2] - 三组长机制在国家层面得到强调，有利于最大程度整合企业、职教专家、兄弟院校的资源[2] - 职业院校动态调整专业需聚焦高技能人才培养，探索新专业增设快速响应通道[2] - 专业调整将面向新兴产业和未来产业，重点增设低空经济、人工智能、高端装备、城市更新、民生紧缺等领域新专业，并及时裁撤弱势专业点[2] 院校实践案例 - 青岛职业技术学院围绕青岛创新产业发展，聚焦智慧家电、智能制造、智慧海洋、现代物流等进行专业布局优化调整[3] - 职业院校改革的最终成效衡量标准是对国家战略、区域经济、高品质民生和学生成长的支撑度与贡献度[3]

文章核心观点 - 在人工智能技术加速迭代的背景下，教育的本质和培养不可替代人才的问题引发重新思考，素质教育因其在培养人类独特核心能力（如好奇心、想象力）方面的关键作用而显得更为重要 [1][3] - 人工智能时代对素质教育提出了更高要求，需注重培养能够驾驭AI、具备数字素养与价值判断能力的复合型人才，同时素质教育本身也在技术推动下向个性化、因材施教的方向演化 [2][4][7] - 素质教育发展三十年，现已成为推动人人发展、全面发展、个性发展、终身发展的新立足点，其意义超越了单纯的教学改革，触及办学之道与文明赓续 [1][4] 行业发展与政策背景 - 中国素质教育发展历程：1995年由52所试点高校拉开序幕，教育部先后建设了97个国家大学生文化素质教育基地，覆盖157所高校 [1] - 政策支持：《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》明确强调深入实施素质教育，健全德智体美劳全面培养体系 [1] - 行业现状：素质教育站在新的历史转折点，被视为教育理念永恒的主题，其精髓在于“文化”二字 [1] 人工智能带来的挑战与机遇 - 挑战：调查显示8%的学生直接将AI生成内容当作自己的成果，引发AI是帮助学习还是替代思考的担忧 [2] - 挑战：AI在信息检索、逻辑推理、记忆、证明（如证明数学猜想）及基本行动能力方面表现强大，对人类构成竞争压力 [2][3] - 机遇：人类拥有AI无法替代的核心能力，包括探索未知的好奇心和提出猜想的想象力 [3] - 机遇：AI技术可推动素质教育实现个性化培养，让因材施教成为可能，并赋能素质教育全过程 [3][4] 企业人才需求与教育转型 - 企业急需具有数字素养和价值判断能力的复合型人才，教育必须适应这种转型 [2] - 教育改革的重要命题是如何让数智素质融入文化素质教育，培养既有道德修养又有技术能力的时代新人 [2] 高校素质教育实践与探索 - 课程改革：北京理工大学减掉重复性课程、“水课”和纯知识灌输型课程，建设科教中心，用AI赋能素质教育 [3] - 跨界融合：电子科技大学联合四川美术学院，开展新工科+新艺术的培养模式探索已8年，核心是培养学生的创新能力和创新素质，成果以新媒体艺术展展现 [7] - 美育体系：南开大学搭建美育课程体系并设学分要求，将课堂搬进博物馆、美术馆，开设京剧艺术、戏曲鉴赏等课程 [8] - 方案落地：哈尔滨工程大学以两个学院为试点开设1学分的大学美育课程，并鼓励学生加入文化艺术俱乐部 [8] - 弥补短板：西安交通大学打造大学生的网络媒介素养、心灵成长探索、安全素养、职业生涯规划等4门课程 [5] 素质教育实施中的难点 - 学生变化：“群体性孤独”现象愈发明显，学校组织集体活动越来越难，给素质教育工作带来很大挑战 [4] - 体系协同：专业教育与素质教育缺乏协同设计，大中小学素质教育衔接较差，资源、师资覆盖范围不足 [4] - 评价体系：素质教育评价缺乏客观支撑和全链条跟踪，感觉“摸不着” [5] - 概念与实践：素质教育概念边界不清，像个“大筐”，实践中难抓重点；同时作为“慢变量”，需10年或20年才见成效，易因高校侧重课题申报和成果奖而流于形式 [5] - 思想引导：大学生作为互联网原住民易受多元信息冲击而迷茫，素质教育需实现人文素质与科学素质的深度融合 [5] 解决方案与未来方向 - 技术应用：利用AI和大数据，使素质评价体系从线性静止状态向多元动态转化，让评价有章可循、有据可依 [5] - 教育改革：需实行全方位改革，特别是加强人才培养模式、课程体系、教学方法的改革 [6] - 长期坚持：素质教育是一场真正的教育革命，需要一代又一代人的“接力赛”，不能一阵热一阵冷，必须坚持下去 [6][9] - 与时俱进：应紧密结合新时代要求，用好人工智能技术，丰富文化素质教育的路径方法，以新思路新举措推进其走向新阶段 [9]

公司及行业核心观点 - 全国政协委员、恒银金融科技股份有限公司董事长江浩然作为民营企业家代表，其多项关于支持民营经济发展的政策建议被快速采纳并落地，体现了国家对民营企业发展的高度重视 [1] - 公司董事长在履职过程中，重点关注民营经济发展、数字经济赋能、新质生产力以及民营企业融资等关键领域，并通过深入调研形成提案，推动相关政策完善 [5][6][9] 政策建议与落地成效 - 2021年，关于将企业研发费用加计扣除政策由年度汇算清缴改为季度或半年预缴的建议在提出18天后被采纳，当年使全国32万户企业受益 [3] - 2024年，关于完善社会保险费征收工作、建议“降低社保费率”的提案得到国家税务总局、财政部等部门高度重视，并推动了相关建议落地见效 [5] - 提出加大对科技型民营企业金融支持力度、加快银行智能风控体系建设的提案，得到了中国人民银行、科技部、工业和信息化部、财政部的积极回应 [6] 民营企业发展环境与机遇 - 在2025年全国两会政协联组会上，公司董事长建议为民企提供更多投资机会，继续打破市场准入、资源要素配置等方面的隐性壁垒，该建议得到国务院总理的关注并引发后续专题调研 [1] - 公司董事长牵头全国工商业联合会女企业家商会、天津市津商联合会等五大商会，举办“民营企业融合发展”座谈会，并宣读倡议书，旨在搭建“政金会企媒”五方融合平台，鼓励民企深度融入国家战略 [6] - 强调激发民企内生动力，认为民企应有信心、有方向、有情怀，并应努力跻身国际一流，敢于挑大梁 [7] 新质生产力与产业升级 - 公司董事长全程参与2025年全国政协“以科技创新引领新质生产力发展”专题调研，认为民营企业在发展新质生产力方面具有创新能力强、机制灵活、市场转化快的独特优势 [9] - 调研发现部分地区存在将新质生产力简单等同于“新技术、新设备”，或“一刀切”跟风大搞新兴产业而脱离地方实际的问题，易引发低水平重复建设和资源浪费 [9] - 在提案中建议从国家层面加速研究并制定新质生产力战略规划，科学引导社会投资，同时降低对单一经济增长速度的考核权重，加大传统产业转型升级支持力度，防止“运动式”发展 [9] - 在企业家座谈中，针对“新质生产力”的理解引发讨论，有观点指出不应将传统产业升级与新兴产业培育简单对立，不应将钢铁、煤炭、纺织等传统产业视为“低端产业” [7]