你好，这个问题很有针对性。我认为主要有两点。第一，合理纠偏政府过度执法。在疫情防控中，部分地方政府采取了一些“一刀切”的过当措施，如部分道路擅自采取设卡、断路、阻断交通等行为。而这些执法行为已经超越了法治的尺度，不仅没有法律依据，而且也没有考虑到其可能会对公民、法人和其他组织的合法权益造成危害，对当地法治政府形象和公信力带来直接伤害。对此，中央政府高度重视、及时纠偏叫停，目前此类过当执法措施已经基本消除，也为全面有序复工复产提供了法律支持。
第二，能动修复低度萎靡市场。新冠肺炎疫情直接导致了大量企业停摆停工、各类合同无法履行等打击市场信心的现实问题。对此，最高人民法院、最高人民检察院、公安部以及司法部在2月10日发布了《关于依法惩治妨害新型冠状病毒感染肺炎疫情防控违法犯罪的意见》，各地也立足司法职能，相继颁布了一系列依法惩治犯罪、支持行政机关依法履行职责、保障当事人诉讼利益、营造法治化营商环境的具体举措，为打赢疫情防控阻击战注入更多的司法正能量，真正为企业“止血”“输血”铺路，为稳定市场保驾护航。这些举措凸显出司法是维护社会公平正义最后一道防线的重要地位，更充分发挥了司法能动作用在加强疫情防控、保护营商环境方面的主动作为。折叠

徐汇区政协委员吴巍：其实人工智能在1956年达特茅斯会议上就提出了，后来出现了BP算法、GPU并联计算以及深度网络学习的出现，加速了感知层的人工智能的发展，所以率先在语音和图像识别上实现了突破。
未来人工智能的发展方向非常重要，目前人工智能停留在感知层，是一个由大数据产生小样本、小模型的过程中，未来我们要走向认知层的人工智能，怎么样通过小数据的训练获得一个大模型，包括模型是否能够迁移，这对人工智能和实体场景应用实现技术上的突破至关重要。
在算理上，目前主要依靠GPU+CPU提供算理支持，未来无论在能耗还是在效能的设计上，我们一直在寻找下一代的革命性的架构设计芯片，目前已经有了一些设计优秀的芯片。
在场景开放方面，现在人工智能还是要通过机器去大量地学习各类场景获取模型，今后我们要有更为丰富的应用场景的开放，为这些AI企业提供训练模型的大数据，用来支撑产业实体化的整个落地。折叠