技术基座建设 - 构建数据-算力-算法协同体系 实现数据要素创新 完善数据产权制度 推动公共数据依法开放 通过收益分成激励机制激活数据供给 [1] - 建设全国一体化算力网 依托东数西算工程优化资源配置 发展可扩展算力云服务 推动智能算力普惠化与绿色化 [1] - 加强基础理论研究与模型架构创新 建立模型能力评估体系 推动通用大模型与行业专用模型协同演进 通过开源代码数据集框架共享降低企业研发成本 [1] 政策法规构建 - 强化数据安全与隐私保护 防范数据泄露和算法歧视风险 平衡人脸识别等技术在公共安全领域的便利性与隐私权 [2] - 推动算法透明性与公平性 防范模型黑箱幻觉等风险 开展算法可解释性研究 建立算法伦理审查机制 制定符合国情的算法治理框架 [2] 人才培养体系 - 推动人工智能与传统学科深度融合 中小学引入编程教育和AI基础课程 高等教育加强交叉学科建设如人工智能+生物制造 人工智能+量子技术 [3] - 建立企业-高校-科研机构三位一体创新联盟 通过企业主导产教融合模式提供实践机会 政府通过税收优惠和科研基金激励企业研发投入 [3] 开放合作生态 - 参与联合国 G20等多边机制下的AI治理对话 在联合国教科文组织框架下推动AI伦理准则制定 通过一带一路倡议推广智能基础设施如智慧港口和智能物流 [4] - 提升国际AI标准制定话语权 构建硬件-软件-应用全链条生态 通过人工智能+制造 人工智能+医疗等专项行动推动上下游企业协同创新 [4] 民生应用场景 - 基层医疗采用AI辅助诊疗系统缓解看病难问题 智能教育平台为偏远地区提供优质课程 养老机器人和智能家居提升老年人及残障人士生活质量 [4][5] - 城市大脑系统实时监测交通流量和环境质量 优化公共资源分配 推动人机共生新型治理模式 倡导技术向善发展理念 [5] 发展愿景目标 - 到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 为基本实现社会主义现代化提供有力支撑 [1][5] - 通过政策引导和市场驱动 在全球智能经济竞争中占据领先地位 形成14亿人与智能体协同演化的智能社会 [5]