《政府工作报告》提出，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。“人工智能+”是人工智能与经济社会各领域深度融合，高度契合了新质生产力“高科技、高效能、高质量”的特征，是一种新发展理念的先进生产力质态。当前，以ChatGPT、Sora大模型为代表的人工智能技术呈现出快速发展态势，推动了自动化和智能化的进程，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

　　我省高度重视人工智能技术发展，出台了《河南省新一代人工智能产业链培育行动方案(2023—2025年)》等产业发展政策。围绕人工智能，我省在超算、智算、通算方面均有布局，算力基础设施稳步提升。重视人才智力培养，相关高校开设了人工智能专业。产业发展态势良好，在工业、农业、交通、医疗、教育等重点行业形成一批人工智能示范应用场景，机器人相关企业总数近1.3万家，有效促进了经济社会数字化、智能化发展。但总体来看，我省在“人工智能+”行动方面与先进地区相比还有一定差距，主要表现在：基础理论研究偏弱，原始创新能力不够，在关键技术和算法上缺乏研发实力较强的企业和科研机构，集成应用类企业偏多;算力基础设施建设统筹不足，难以支撑算法的精确度和效果;应用场景还不够广泛深入，缺少具备影响力的龙头企业，不能形成带动效应;高端生产要素聚集度较弱，创新引领性人才匮乏，数据安全伦理存在风险等情况。面对《政府工作报告》中提到的“人工智能+”行动，我省应进一步推动算法创新发展、突破发展智能硬件、提升软件支撑能力、拓展行业应用场景，在人工智能新赛道上跑出加速度、抢占制高点，有效赋能经济社会数字化转型，成为全国具有影响力的人工智能产业高地和创新应用示范区。

　　加快前沿基础研究，推动算法创新发展。人工智能的核心技术在于算法，我省互联网产业发展整体相对落后，基础研究较为薄弱。深入开展“人工智能+”行动，需要进一步重视基础算法和应用算法研究，提升算法创新能力，引育一批较强研发实力企业和科研机构。依托高校和科研院所，在混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化、知识图谱、决策智能等通用技术领域突破一批关键算法。同时聚焦工业、农业、交通、医疗、金融、商贸、政务等领域，开展算法应用转化，探索发展大模型算法，为打造具有竞争力的数字产业集群奠定坚实的理论基础。

　　强化算力能力支撑，突破智能硬件发展。算力的提升对于人工智能的发展至关重要，更高的算力能够提高算法的精准度和预测性。开展“人工智能+”行动，需要重视海量数据收集和数据标注，完善算力基础设施，强化算力支撑能力，提升算力服务水平，加快算力技术创新。大力推进智能超算项目建设，争创公共算力国家新一代人工智能开放创新平台。支持国家超算郑州中心拓展数字经济、社会管理、精准医学、高端装备、国土资源等领域应用，满足科研机构、中小企业算法开发、迭代优化和测试等需求。我省可以和高端AI芯片相关替代厂商合作，引育并举，搭上算力相关产业的快车，开展计算、安全、存储等芯片技术攻关。支持超聚变、龙芯中科、省科学院集成电路研究所等单位加快高性能服务器、芯片算力、新型存储等技术研发。在类脑计算、知识计算、存算一体等领域突破一批关键技术，为全省人工智能产业发展夯实算力基础。不断探索量子技术、光子技术为人工智能算力新的突破开展前瞻性研究，抢占产业竞争制高点。

　　深化行业领域应用，打造示范应用场景。选择具有代表性的部门或企业，开展人工智能应用示范项目，并且给予激励措施，通过示范引领促进人工智能同一、二、三产业深度融合。大力发展人形机器人、智能网联车、智能农机、智能康养设备等产品，推动产业智能化升级。我省应充分发挥场景优势，推动垂直大模型产业化，赋能实体行业。继续深化在智能制造、智慧农业、智能交通、智慧医疗和智慧城市等领域的应用创新，聚焦7大产业集群28个重点产业链，采用“一企一策”推动建设智能应用场景、实现重点行业规模以上制造企业智能应用场景全覆盖，形成可复制、可推广的模式，推动人工智能技术在更广泛领域的应用。

　　深度开展产教融合，提供人才智力支撑。“人工智能+”行动的开展，对人才需求呈现出多样化、专业化、交叉性等趋势，对科学家、算法工程师等高层次人才需求增加，实现技术的落地应用型人才的需求旺盛，多学科跨界融合人才大受欢迎。探索人工智能与教育深度融合的实践路径，覆盖基础教育、职业教育和高等教育等全学段。在教学内容、教学方式、学习方式、评价方式等方面推动变革。以产教融合为抓手，联合科研机构、企业打造人工智能实践应用创新平台，创新实践应用场景，培养拔尖创新人才，为我省科技创新发展提供强有力的智力支撑，促进以人工智能为引擎的新质生产力发展。

　　加强人工智能治理，防范安全伦理风险。人工智能进入通用人工智能时代后，各种风险与复杂挑战增加，《政府工作报告》多次提到“安全”问题。建议探索实施“人工智能+”领域包容审慎、创新友好的政策环境，促进行业发展，降低产业应用合规成本。面对安全伦理风险， 应建设人工智能安全保障平台，搭建人工智能安全防控体系框架;加快法律法规制定伦理研究，落实人工智能发展有关法规、标准、监督等要求;加强人工智能治理，实现通用人工智能价值观对齐，防止人工智能技术的恶用滥用;积极发展人工智能治理的相关技术开发与应用，进一步提高人工智能治理的技术能力。建立健全行业监督机制，推动行业自律自治。同时也需加强公众对人工智能技术的认知和理解，消除不必要的恐慌和误解。

　　(作者系河南协致智能技术研究院院长、教授)