中國網/中國發展門戶網訊 黨的十八年夜以來，黨和國家高度重視數字經濟與實體經濟的融會發展，互聯網、年夜數據、人工智能等數字技術在實體經濟中的融會應用愈深愈廣。習近平總書記強調，要推動數字經濟和實體經濟融會發展，掌握數字化、網絡化、智能化標的目的，推動制造業、服務業、農業等產業數字化，應用互聯網新技術對傳統產業進行全方位、全鏈條的改革，進步全要素生產率，發揮數字技術對經濟發展的縮小、疊加、倍增感化。據《中國數字經濟發展研討報告（2023年）》測算，2022年，我國第一、二、三產業數字經濟滲透率分別達10.5%、24.0%、44.7%。加速數字經濟與實體經濟深度融會已成為我國傳統產業轉型升級的新引擎，是經濟高質量發展的必定選擇。
縱觀全球，數字經濟與實體經濟的融會（以下簡稱“數實融會”）也是世界重要國家打造競爭新優勢的戰略選擇。2006年，american國家科學基金會提出“信息物理系統”（Cyber-Physical Systems），旨在將傳感、計算、把持和網絡集成到物理對象和基礎設施中，并將它們連接到互聯網并彼此連接；此后，american先后于2012年、2018年和2022年制訂“國家先進制造業戰略”，強調將數字技術應用于制造業，以進步american制造業競爭力，帶動american制造業回流升級，在先進制造業領域重塑國家競爭力。德國自2013年提出“工業4.0”概念以來，先后發布《實施“工業4.0”戰略的建議》《數字化戰略2025》《德國工業戰略2030》等戰略，并通過數字化技術實現對生產過程的周全感知和把持，推動實體物理世界和虛擬網絡世界的融會；2022年，德國進一個步驟提出“制造-X”計劃，旨在通過構建數據空間，激發數據要素價值，促進供應鏈整體系統性數字化變革，以確保德國工業全球領導者位置。japan(日本)面對老齡化、少子化等凸起社會問題，提出“社會5.0”戰略，此中“互聯工業”戰略通過采集海量數據，將人、設備、系統、技術等彼此連接，通過對跨越多種類型信息的年夜數據進行人工智能（AI）剖析，包含客戶和消費者需求、供應商庫存信息和交付信息等，從而不僅解決制造問題，更力圖解決japan(日本)面臨的嚴峻社會挑戰。
總體來看，依托傳感器、物聯網、年夜數據、人工智能等技術，實現物理世界與數字世界之間的彼此感知、把持、優化，已成為國家晉陞產業競爭力、破解社會發展難題的主要途徑。本文旨在進一個步驟掌握數實融會的本質規律，厘清數實融會的賦能路徑，剖析數實融會的發展趨勢，為深刻推進數實融會、塑造我國經濟發展新優勢提出對策建議。
數字經濟及其賦能本質
從年夜歷史觀來看，人類社會經歷了農業社會、工業社會，正步進知識社會。在這個過程中，每個社會都有其標志性的技術，標志性的經濟形態，以及標志性的特征、東西、對象等，從而構成了分歧的社會形態。數字經濟是知識社會的典範經濟形態，如農業經濟之于農業社會，工業經濟之于工業社會；對知識社會而言，正在孕育產生以知識為特征的新經濟形態。
數字經濟是知識社會的典範經濟形態
當今社會正在從工業經濟時代年夜步邁向知識經濟時代。1996年，經濟一起配合與發展組織（OECD）發布的《以知識為基礎的經濟》報告提出，“知識經濟”是樹立在知識和信息的生產、分派和應用之上的經濟。聯合國教科文組織《邁向知識社會》報告認為，知識社會的焦點是為了創造和應用人類發展所必須的知識而確定、生產、處理、轉化、傳播和應用信息的才能。知識資源正在超出地盤、水、植物、礦產、動力等天然資源，日益成為社會生產力發展的關鍵要素和最主要的資源。
數字經濟的興起，為知識的生產、傳播和應用帶來新的能夠。知識的天生有了新的形式。基于人工智能對年夜規模數據和行業知識的學習，多領域知識得以深度融會，隱躲的形式和關聯被識別、發掘，拓展人類的認知邊界。知識的表達有了新的維度。傳統實體經濟的專業技術和知識被數字化、模塊化、標準化，促進隱性知識顯性化，極年夜地進步了知識的復用性。知識的傳播衝破傳統的邊界。傳統工業經濟時代知識的獨享性被打破，開放式的知識社會逐漸構成。
數實融會的賦能本質
實體經濟是立國之本、強盛之基。黨的二十年夜報告強調，要“堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上”。從本質上看，數實融會是生產要素的增添和不確定性的減少，人機物三元融會是數實融會的紐帶（圖1）。
數實融會是生產要素的增添。在農業社會、工業社會，經濟發展重要依附地盤、勞動力、資本、技術等生產要素。隨著數字技術與經濟活動的不斷融會，生產活動中的數據獲取、傳輸、存儲、處理、加工才能得以年夜幅晉陞，海量級工業數據、用戶數據、產業鏈高低游數據持續涌現，這為企業買通各環節、多維度數據，開展戰略性競爭決策供給無力支撐，并帶來價值增值。數據在生產、競爭中的主要性日益凸顯，逐漸從輔助性資源中獨立出來，成為數字經濟賦能實體經濟的焦點生產要素。據《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年我國數據產量達8.1 ZB，同比增長22.7%，全球占比達10.5%，位居世界第2位。當然，僅有數據存量優勢還缺乏以滿足經濟社會發展對數據要素的急切需求，更主要的是以完美的配套軌制促進數據如其他商品一樣在市場上有序流轉、應用，實現各領域數據融會、聯結，從而真正釋放數據在實體經濟中的價值創造。
數實融會是不確定性的減少。american數學家、把持論創始人諾伯特·維納（Norbert Wiener）提出，信息、物質和能量是現實世界的三大體素。從經濟學角度看，由于買賣各方擁有的信息分歧，將影響市場機制設置裝備擺設資源的效力，形成占有信息優勢的一方在買賣中獲取較多剩余，出現好處分派結構嚴重掉衡的情況，也就是信息不對稱帶來的市場掉靈。在數字經濟發展下，基于數據匯聚、清洗、處理，通過物聯網技術、年夜數據剖析及AI的應用，將產生有助于洞察市場、捕獲趨勢、發現規律的多維信息，從而減少傳統實體經濟中的信息不對稱，晉陞對生產的物質流、能量流的優化調控及資源應用效能。例如，隨著數字平臺的發展，供給方和需求方的信息在平臺匯聚；在算法感化下，供需雙方信息精準高效婚配，實現資源優化設置裝備擺設。
人機物三元融會是數實融會的紐帶。當當代界，新一輪科技反動和產業變革加快演進，年夜數據、互聯網、人工智能、5G通訊、云計算、物聯網等新一代信息技術作為本輪科技反動最活躍的關鍵技術群，應用賦能方興未艾，含混了人類社會（人）-數字空間（機）-物理世界（物）的邊界，以人機物三元融會為紐帶的數實融會新形態正在構成。智妙手機、可穿著設備、虛擬現實（VR）等產品和技術的廣泛應用，使人的活動在虛擬空間得以映射；工業互聯網、智能制造等技術使得機器能夠加倍智能地執行任務，從而優化生產過程，進步生產效力；物聯網技術使得物理世界能夠具備感知和交互的才能，從而構成一個互聯的生態系統。人與人、人與物、物與物的聯通方法從物理空間向數字空間拓展，遠程化、全時化、全域化連接成為現實；機器的才能和人的才能的交互融會，實現生產力的躍遷。人機物三元融會不僅使生產力得以晉陞，還正在并將持續催生全新的商業形式和服務方法，推動實體經濟轉型升級。
數實融會賦能產業系統性變革的路徑
習近平總書記強調，數字經濟具有高創新性、強滲透性、廣覆蓋性。數字經濟對實體經濟的賦能表現出全過程、全鏈條特征，滲透于研發創新、生產制造、協同融會、供給服務等各環節，進而孕育實體經濟系統性變革。
數字經濟賦能實體經濟加快研發創新
創新是產業持續堅持競爭力的動力源泉。在數字技術推動下，實體經濟創新思維、創新形式、創新周期正發生周全而深入的變化。
數字經濟引領開放創新思維。數字經濟的發展使創新主體間由完整競爭的排他關系向共生共贏關系轉變，從封閉式創新向開放創新轉化；同時，互聯網平臺的網絡效應也使得過往單一企業、單一產業、單一地區、單一國家的創新形式被打破，全社會配合參與的開放創新活氣得以激發。例如，軟件開源是開放創新的典範實踐，通過開源社區，來自世界各地的開發者配合促進了軟件的效能迭代與豐富。
數據共享助力協同創新形式。依托年夜數據、區塊鏈等數字技術，開放創重生態打破地區、部門、組織、環節的信息藩籬，加快產業鏈高低游信息傳播，并以構件化和模塊化靈活架構，實現產業鏈高低游協同創新，服務產業新業態、新形式。
數字閉環縮短迭代創新周期。數字化時代，傳統單向創新路徑在數字時代演變為閉環迭代創新。產品原型進進市場之后，數字技術能及時搜集用戶應用習慣、產品機能等數據，向上反饋至創新鏈，引導研發環節充足清楚市場需求，從而構成B2C2B數據閉環，促進創新鏈、產業鏈緊密銜接，推動產業創新標的目的螺旋式迭代升級。
數字經濟賦能實體經濟優化生產制造
生產作為實體經濟發展的焦點環節，是數字經濟賦能傳統產業的主要途徑之一。隨著數實融包養合的深化，將帶來三年夜轉變。
以產品為中間向以用戶為中間轉變。在年夜數據驅動下，實體經濟各產業對用戶需求的捕獲加倍明確、加倍精準，引導傳統以產品為中間的生產價值觀向以用戶為中間的價值觀轉變；定制化生產和用戶至上理念不僅晉陞了用戶的親身經歷，更進步了企業的競爭力。
以經驗驅動向知識驅動轉變。應用數字化手腕，生產過程的領域知識、隱性知識或經驗，被固化構成流程化、標準化、智能化的軟件組件，從而實現精準把持的流程生產，進步生產效力和生產程度。
規模化向柔性化轉變。在知識顯性化、模塊化基礎上，數字技術供給了依照既定規則自動完成各種要素組合操縱的能夠，實現生產過程自動化，支撐多品種小批量的柔性制造形式。例如，海爾家電沈陽工廠，基于工業互聯網實現人機、機機的高品質、高效互聯，打造了一條支撐500多種型號產品的柔性生產線，從而帶來客戶定制量的年夜幅增長和生產效力的年夜幅晉陞。
數字經濟賦能實體經濟增進協同融會
產業協同是實體經濟高效有序運轉的最基礎保證。數字經濟有助于實體經濟在產業內和產業間實現協同融會，進步產業競爭力，推動產業轉型升級。
從縱向產業內協同看，基于物聯網的終端感知和產業互聯網平臺的數據融會，使實體經濟產業鏈高低游有關資料、生產、采購、物流配送的信息壁壘得以衝破；同時，供需信息的動態婚配下降了供給本錢，進步產業鏈穩定性，也為產業設備共享、人員共享、產能共享及虛擬產業園等新業態、新形式夯實信息協同基礎。
從橫向產業間協同看，數字技術有助于產業之間通過跨領域的信息對接、需求對接、服務對接，拓展產業內涵和發展空間。制造業服務化是跨產業協同發展的代表性標的目的之一，在數字技術感化下，制造業價值鏈由以制造為中間向以服務為中間轉變。通過物聯網、5G通訊等數字技術，在產品銷售的基礎上還可以進一個步驟供給運行狀態監測、預防性維護等延長服務，進步產品附加值，助力產業轉型升級。
數字經濟賦能實體經濟晉陞供給才能
傳統供給形式下，生產者和消費者信息溝通不暢，市場需求難以及時得以滿足。物聯網、社交網絡、數字平臺等數字技術為產業供給觸達消費者的多情勢渠道，應用戶需乞降用戶親身經歷成為驅動產業供給的新動力，以完美產業服務供給程度。
數字經濟擴年夜實體經濟市場廣度。在數字技術感化下，傳統單一線下供給形式周全向線上線下融會發展方法轉化。互聯網、移動互聯網、年夜數據、人工智能等東西手腕打破傳統營銷的空間、時間限制，企業能夠更廣泛地觸達目標客戶。特別在實體經濟拓展海內市場方面，數字經濟發揮著主要的感化。據統計，2022年我國跨境電商進出口規模達2.1萬億元國民幣，比2020年增長30.2%。
數字經濟晉陞實體經濟服務精度。在線上化的基礎包養上，實體產業借助數字化手腕采集消費數據，借助數據剖析獲知用戶行為形式和需求特征，構成用戶數字畫像，使產品服務更精準、更及時、更多元。
數實融會的發展階段與趨勢
數實融會起步階段：技術驅動
晚期的數實融會得益于互聯網的興起和計算機的普及。20世紀90年月，隨著互聯網技術的日益成熟，全球范圍內網絡接進疾速普及，數字技術疾速從信息產業外溢，進而帶來對經濟社會的周全影響。1995年，《數字化保存》一書，預言了數字科技對未來生產、生涯、教導的影響。這一時期，數字技術應用于實體經濟的典範實踐是企業信息系統的廣泛應用，如企業資源計劃（ERP）、客戶關系治理（CRM）等系統的應用。雖然學界、產業界多將這一階段的數字技術應用過程稱為“信息化”，但其本質依然是數實融會。
該階段的數實融會表現為3個特征：數據化。各種物理包養實體、天然信息被轉化為用0和1表達的數據，存儲于計算機，從而使計算機和軟件可以識別、把持、存儲、計算等數據，實現從紙質文檔到數字化文檔的轉化；這雖進步了信息訪問效力，但尚未實現業務流程優化與價值創造。單點化。數字技術僅應用在業務的特定環節，如用ERP系統進行企業生產治理、用CRM系統進行企業客戶治理、用辦公自動化（OA）系統進行企業辦公治理。離散化。數字技術應用依然比較割裂，針對各個環節的應用之間缺少協同和連通。例如，企業在分歧的業務部門應用分歧的信息系統，導致數據無法共享和耦合。
數實融會發展階段：數據驅動
進進21世紀，隨著互聯網、移動互聯網的迅猛發展，平臺經濟疾速興起，海量數據源源不斷被采集、存儲、處理、應用，從而創造新的價值。2012年，《紐約時報》註銷《年夜數據時代》一文，指出“年夜數據”正在對每個領域都帶來深入影響，這宣佈了年夜數據時代的到來。
該階段的數實融會表現為3個特征：網絡化。隨著海量用戶、機器、物品接進互聯網，人與人、人與物、物與物、服務與服務的連接呈現爆發式增長。在梅特卡夫定律感化下，由此帶來的網絡價值也呈現指數增長，并為實體經濟打開廣闊的發展新空間。數據顯示，截至2022年末，我國網平易近規模達10.67億人，移動物聯網終端用戶數達18.45億戶；我國成為全球首個“物超人”的國家。平臺化。平臺經濟在這個階段敏捷突起，構成了龐年夜的數字生態。這個生態通過集聚和整合海量的數據，實現了供需雙方的高效連接，使得企業、服務供給商和消費者能夠加倍便捷地參與到數字經濟的交通和一起配合中，促進了實體經濟的疾速發展。價值化。年夜數據的出現與普及不僅可以為決策活動供給有用的支撐，同時也深入地影響和改變了各行各業的生產形式。這既體現在賦能實體經濟下降買賣本錢、晉陞生產效力、拓展市場空間等經濟價值層面，也體現在改良平易近生福祉、實現可持續發展等社會價值層面。例如，滴滴出行科技無限公司與濟南、武漢等地一起配合，應用交管部門路況數據，結合聰明路況算法，自動調整變燈時間；通過對2000多個路口信號燈進行優化，使濟南市岑嶺時段擁堵延誤時間均勻下降20%。這不僅進步了路況運行效力，也減少了擁堵產生的碳排放。
數實融會深化階段：智能驅動
隨著聊天機器人ChatGPT的發布，以年夜模子為代表的人工智能技術進進加快落地應用的新階段，為數實融會供給了新的東西、注進新的動能。我國年夜模子行業蓬勃發展，進進“百模時代”；此中，既有“文心一言”“盤古”等通用年夜形式，也有面向教導、金融、媒體等各垂直領域的行業年夜模子。這些年夜模子為特定業務場景的專業化解決計劃供給服務，推動數實融會進進智能驅動的新階段。
該階段數實融會表現出了進一個步驟深化的3個特征，為實體經濟發展帶來宏大變革：顛覆智能交互方法。依托機器視覺、天然語言模子等技術，數字技術的供給比以往任何時候都更貼近人類交互習慣，從而下降了人工智能技術應用門檻，為人工智能賦能實體經濟供給了可行路徑。增強多模態數據融會。年夜模子實現對文字、圖像、音頻、視頻等多模態數據的融會，使得機器能加倍周全、深刻地輿解實體經濟中的復雜場景，優化晉陞了模子服務實體經濟的才能。促進新知識的涌現。在移動互聯網、年夜數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術的驅動下，人工智能呈現出深度學習、跨界融會、人機協同、群智開放、自立操控等特征，能夠發現隱躲在數據背后的規律和形式，從而為新知識的涌現供給了新的思緒和方式，為實體經濟的發展創造新的能夠。例如，百度在線網絡技術（北京）無限公司與吉祥汽車一起配合，基于在數千萬條無標注數據上的模子預訓練，構建了汽車領域知識庫，從而使研發時間本錢節省85%，實現年夜模子賦能研發的降本增效。
數實融會發展趨勢：以人為本的人機物三元融會
技術驅動奠基了數實融會的主要基石，數據驅動使數實融會的要素獲得拓展，而智能驅動將會成為數實融會強年夜的引擎動力。未來，數字技術的發展將從經濟領域擴展延長至整個人類社會，借助云計算、物聯網、移動通訊、人工智能、虛擬現實、腦機接口等技術實現人類社會（人）-數字空間（機）-物理世界（物）之間信息共享和協同計算，構成以人為本的人機物三元融會的數實融會新形態，服務于人的需求，并最終為國家發展面臨的嚴重經濟社會問題供給解決計劃。
以人為本的人機物三元融會的數實融會將推動我國經濟發展呈現3個新趨勢：協異化。人機物三元融會通過萬物互聯、萬物智聯，實時感知人的需求，以及物理世界、數字空間的狀態，從而加快物質、信息、動力三大體素的高效協同和優化設置裝備擺設，為進步產業韌性和經濟發展質量供給新的能夠。例如，智能制造通過人機協同、機器人自動化和數字孿生等技術，實現生產活動對環境變化、需求變化的疾速感知，并做出及時響應。服務化。數實融會的最基礎目標是讓技術更好地造福于國民的福祉，人的需求、親身經歷和參與是數實融會的焦點；人機物三元融會將推動實體經濟圍繞個人的個性化需求，組織定制化生產活動，從而使每個人都將在終身教導、社交休閑、購物娛樂、安康保健、衣食住行等方面享用更精準、更舒適和更高質量的服務。例如，身聯網的應用將實時監測用戶的心率、血壓、睡眠質量等安康數據，進而供給個性化的安康治理。綠色化。在人機物三元融會的經濟發展形態中，產品的生產將以人的切實需求為出發點和落腳點，按需制造。這不僅精準地滿足了個體需求，更防止了過度供給所形成的資源浪費；人與天然慢慢實現和諧共處，機器也將從東西慢慢上升成為人類的伙伴，實現人類社會（人）-數字空間（機）-物理世界（物）的協調統一。
數實融會面臨的問題挑戰及對策建議
問題挑戰
當前，我國數字經濟與實體經濟融會不斷深化，獲得積極成效，但是距離人機物三元深度融會的發展新形態，仍在理論方式、產業技術、社會倫理等層面仍面臨問題與挑戰。
理論方式層面。人機物深度融會的底層邏輯有待優化。若何使機器更好地服務于人的生產生涯，促進任務場所的包涵性，進步平易近眾生涯質量，是人機物融會下數實融會的焦點——應使機器服務于人，而不是機器替換人。生產制造與社會需求深度融會的理論體系亟待樹立。現有數實融會，多以業務場景任務流程為焦點，重視應用新一代信息技術晉陞生產效力；可是，尚缺乏從生產供給到需求滿足的貫通，未買通國民對教導、醫療等切實需求與服務、制造系統的融會，以生產制造和服務需求的閉環解決經濟社會發展問題的理論體系尚未構成。
產業技術層面。人機物數據融會不充足。在人機物三元融會的數字社會，人的需求在分歧場景間轉換銜接，是以對跨行業、跨領域、跨時間、跨空間的數據融會提出很高包養網 花圃的請求。現有的數據融會多側重于單一領域，難以滿足人機物三元融會佈景下跨領域、多類型數據的計算需求。標準規范體系不健全。人機物三元融會的數實融會發展需求標準規范體系的支撐；但今朝分歧企業、行業應用分歧的數據格局和標準，這導致數據無法暢通和共享，增添了數據整合的難度。網絡平安問題凸起。人機物三元融會使得分歧規模的企業、分歧類型的人機交互設備大批接進互聯網，由此導致網絡攻擊面擴年夜，網絡平安風險加劇，進而威脅個人性命財產平安，甚至威脅經濟社會平安甚至國家平安。
社會倫理層面。數據隱私與平安問題。在人機物三元融會的形態中，大批實體經濟數據將被采集和應用，是以能夠導致個人隱私泄露、數據濫用和數據平安事務。特別是未來隨著腦機接口、生物芯片等與人體行動、思維深度融會的技術成熟應用，人的意識、情緒能夠面臨被讀取，甚至被劫持、改寫、刪除等風險。算法偏見問題。由于算法設計缺點或算法模子訓練中數據的不完備性，將導致算法對某些群體的偏見和歧視，從而背離使技術造福人類的初志。算法不成解釋性。人工智能模子具有“黑箱”特征，其內部運作機制難以解釋。隨著人工智能等技術在實體經濟中的應用不斷深刻，在制造、醫療、路況等領域的算法可解釋至關主要，是以急切需求進步算法的通明性和責任感。就業與社會公正問題。數實融會能夠導致一些傳統產業的就業崗位減少，同時也會創造出新的就業機會。但是，新的就業崗位年夜多對勞動者的數字技巧請求較高，進而能夠影響勞動者公正就業機會，引發社會不服等。
對策建議
深化人機物數實融會的理論方式研討。構建以人為本的人機物三元融會理論架構。以國家嚴重戰略發展需求、社會嚴重問題和未來社會發展愿景為牽引，深刻研討人機物三元融會的理論架構，衝破單純以效力晉陞為目標的數實融會發展形式，構成以人為本、人機互補的數實融會發展邏輯體系。構建人機協同的評估體系。以使機器更好服務于人為目標，從人機協同效力、人機協同質量、人機協同滿意度等維度樹立人機協同的評估體系，以進步人機協同的可操縱性和可評估性，引導各行業開展以人為本的數實融會，保證勞動者的基礎權益。
深化人機物數實融會應用示范摸索。制訂統一數據標準。聚焦人機物三元融會重點領域，組織行業協會、企業和領域專家進行標準制訂。通過制訂跨行業、跨領域的數據交換和共享標準，促進數據暢通和共享。搭建跨行業、跨領域的數據空間。在教導、醫療、路況等重點領域，采用先進的數據融會技術，以國民需求為導向，集玉成性命周期關聯數據，以實現多領域、多場景數據的統一存儲、治理、剖析和服務，推動跨時空、跨場景數據的可托共享共用，滿足人機物三元融會佈景下的數據融會需求。加速重點場景應用示范。摸索以人為本的人機物三元融會場景創新和形式創新，在聰明路況、聰明醫療等領域啟動人機物三元融會試點示范。通過摸索人機物三元融會的標準化發展，構成可復制和推廣的經驗和形式。強化網絡平安防范才能。安排先進的威脅檢測和響應系統，及時識別和應對潛在的平安威脅；加強隱私保護技術，強化成分驗證，并在不裸露原始數據的情況下進行數據剖析。
深化人機物數實融會的技術倫理規范建設。強化數據采集和應用規范建設。針對分歧數實融會場景，明確規定數據搜集、應用、存儲和共享原則，以確保個人對被采集數據的知情權和把持權。強包養平臺推舉化算法分級分類監管。設立算法審查機構，依據算法應用場景及其對于經濟社會平安的影響差異，樹立包括公共領域、商業領域的算法分類等級體系；對于與國家公共平安親密相關的領域，加強相關數據與算法的信息表露，樹立算法全性命周期的追溯和問責機制。完美算法倫理準則。明確人工智能技術的研討和應用原則，強化學術科研機構和企業要在人工智能全性命周期內嚴格遵照科技倫理、技術標準及法令法規，以引導科研人員發展負責任的人工智能。加速勞動者技巧培訓。鼓勵數字技巧培訓機構與垂直細分領域企業深度一起配合，研發有針對性的培訓課程，晉陞勞動者數字技巧，最年夜水平地適應技術發展需求；同時，鼓勵加強高校與企業的一起配合，開設相關專業課程和實踐教學，培養適應人機物三元融會發展需求的復合型人才。
（作者：潘教峰、吳靜，中國科學院科技戰略咨詢研討院中國科學院年夜學公共政策與治理學院。《中國科學院院刊》供稿）
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