全国政协常委、上海市政协副主席钱锋：

让人工智能为新型工业化注入新动力
我国高度重视人工智能对科技和产业创新的强大驱动力。今年全国两会，习近平总书记三次到团组都谈及“新质生产力”，强调要培育发展新质生产力的新动能。李强总理在全国两会后调研时指出，人工智能是发展新质生产力的重要引擎。建议抢抓人工智能加速应用的重大战略机遇，加快以数智化赋能新型工业化。
强化工业智能核心技术自主创新。加快突破工业认知智能、工业操作系统、工业元宇宙、工业云计算、工业软件、大规模异构互联、智能调控等工业智能关键核心技术瓶颈，构建自主可控的底层软硬件应用生态。鼓励超越Transformer算法、类脑人工智能新型算法、大模型涌现机理等原始创新，形成既有追赶又有原创的创新体系。
推进人工智能赋能产业创新。围绕重点领域布局“人工智能赋能新型工业化”等科技创新专项，加大对赋能重点领域制造业大模型创新的支持。打造高质量工业语料库和重点领域AI开源平台，降低大模型训练成本。引导企业通过AI赋能，构建集研发设计、原料采购、资源配置、生产制造、绿色低碳等为一体，需求快速感知和供需精准匹配的“产业大脑”。
加强数据和算力要素共享整合。大力推动高校院所、企业等共享科研和产业数据，依托隐私计算、区块链、联邦学习等技术，构建安全可信的数据共享平台。鼓励行业用户开放核心业务场景，对政府投入的场景数据“应采尽采”。加强算力统筹规划，鼓励有条件的单位贡献剩余算力，加快构建国家AI公共算力平台。
推进教育、科技、人才协同发展。推动“链主”企业和科技领军企业联合国家实验室、国家技术创新中心、高校院所等共建创新联合体。支持基础科学、人工智能、技术应用和工程技术人才深度合作，推动高校加强AI与专业领域交叉人才培养，为新型工业化注入“数智新动力”。
全国政协常委、国家邮政局原局长马军胜：

人工智能在快递物流中的应用与挑战
快递物流服务千家万户，连接千城百业，是人工智能应用和大模型落地的重要阵地。新时代以来，邮政快递业通过数据归集、数据协同、数据驱动取得一定成效：人均日处理快件量提高2.3倍，快递全程时限平均压缩10%，快递价格降低一半。
实践中，不断拓展深化人工智能应用场景，“集数用数”已成为拓展业务、优化服务、提高质效的关键。如，聚焦“智能客服”，将数智化嵌入客户价值链，提供多场景、一站式、可溯源的智慧供应链方案；聚焦“智能运行”，强化智数合一分拣处理体系建设，对运输资源进行智能动态排布，智慧赋能“快递小哥”等；聚焦“智能安全”，全程监控“收转运派”，智慧安检自动研判问题包裹，及时处置应对；聚焦“智能管理”，强化智慧网络规划工具，优化产品分类等。此外，通过数字孪生技术将线下场景“搬到”线上，定期进行仿真运行，寻找发现问题，及时提出对策措施。
问题和挑战表现在几个方面，如安全压力大，数据安全、隐私保护等问题凸显；系统链接难，企业间、产业间和上下游环节仍存在鸿沟；监管抓手少，人工智能应用场景多为跨业界运营、多代际技术迭加，监管协调难度大；企业成本高，创新研发、设备设施、科技力量、高端人才等大量投入，使得企业成本压力较大。
为此，建议：
加强顶层规划，建立健全硬件设施、运营管理、信息规范等标准，加强对汇聚关联数据的风险防范，引导行业及其上下游建立共享合作机制；加大政策扶持力度，以资金支持、税收优惠、试点示范等为抓手，加快无人车、无人仓、低空经济等新模式新技术应用，加强对人工智能链主企业的支持，大力加强复合型人才培养；重点推进大模型建设，整合政企资源共建物流供应链专门大语言模型，加快形成全国性物流信息数据底盘。
全国政协委员、广州瑞松智能科技股份有限公司董事长孙志强：

人工智能推动新能源汽车产业高质量发展
当前，随着新能源、新材料、人工智能等多种变革性技术的融入，汽车产业发生巨大变化，整车和动力电池、电机、电控等关键零部件制造工艺加速向柔性化、智能化、数字化转变，汽车制造生态也在不断重构。
其中，人工智能在赋能新能源汽车产业方面已展现巨大潜力，为汽车制造、驾驶以及整个交通系统都带来诸多创新和发展。例如广汽埃安智能制造中心，在新能源汽车智能制造方面，融合了由瑞松科技提供的全新技术与人工智能技术和产品，实现了“53秒可以生产一台车”的高效化柔性生产。
人工智能如何赋能新能源汽车智能制造？一方面，在生产制造中使用了“深度学习+机器视觉技术”进行识别、定位、测量、检测等应用，用机器代替人眼来作判断，提高生产的灵活性、柔性和智能化程度，如公司自主研发的基于AI深度学习的3D视觉检测系统，已广泛应用于汽车的关键尺寸测量中，AI全车身外观式样检测系统，实现对汽车制造质量控制和外观品质管理；另一方面，研发的智能数字化平台RIDP，可投入产线监测系统、设备运维管理系统、设备征兆管理系统以及焊接质量管理系统，可对设备进行实时监测、健康状态诊断、趋势化管理，确保产品质量的稳定和一致性，使得生产过程更加高效精确，减少了停机时间和设备运维成本，大幅提高了生产效率。
近年来，汽车产业变革路径向电动化、网联化和智能化纵深推进，成为人工智能及交互科技商用的重要阵地。与此同时，全球新能源汽车市场加速发展，市场渗透率持续提升。人工智能技术与新能源汽车发展呈融合共生、相互促进态势。未来新一代人工智能创新发展将为中国新能源汽车产业升级和高质量发展提供新动力。
蘑菇车联创始人兼CEO朱磊：

人工智能在车路云一体化智能网联汽车领域的应用与实践
从2017年成立以来，我们一直专注于用人工智能技术，构建车路云一体化网络，为智能网联车辆和自动驾驶车辆提供服务。
以场景实际落地的一座城市为例：首先，我们基于城市基础数字底座，在路口和重点路段两侧部署自研的AI数字道路基站，实现数据感知、计算和通信，数据上传到云端，就形成了一张城市实时数字交通网络系统。通过这个系统，可以看到实时通过的车辆、非机动车和行人，并知道车辆的主要行为数据，如速度、位置、航向角等，还包含红绿灯的实时灯态和周边环境的实时数字孪生系统，这些数据都是赋能实现自动驾驶的关键。
实践中，我们将自动驾驶汽车的传感器全部遮住或关闭，完全通过路侧基站构建的实时数字孪生系统，将环境数据实时传到车上，引导车辆完成自动驾驶。
车路云一体化为自动驾驶的大模型训练提供了全新的思路。相比传统用车辆采集数据，依靠车路云一体化系统所获得的数据规模以及数据类型的丰富度都会得到大幅提升，极大促进了自动驾驶大模型的训练。
此外，车路云一体化系统还为城市管理者提供了一个实时数据平台，可广泛应用到公安、交管、城管等城市公共服务。
我国非常重视车路云一体化的应用和发展。今年1月，工信部牵头，五部委联合开展车路云一体化城市试点工作，极大推动了产业的高速发展。目前，我们这套系统技术、产品方案和落地实践经验都较为成熟，能充分发挥我国制度优势、基建和制造产业链优势。开拓国内市场的同时，我们也在积极开拓海外市场，也希望作为“一带一路”的核心产品对外输出。长远来看，车路云一体化有机会成为下一张中国高科技名片。