2025年全國兩會召開之際，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰，圍繞AI時代的自主可控生態建設、人才培養、就業保障、民生剛需應用、科技溫度等相關議題，全方位建言高質量發展。

自主可控：加快構建國產算力平臺上的自主可控大模型及產業生態

“2025年，我最希望推動完全自主可控的通用人工智能生態體系建設。”劉慶峰說，在自主可控平臺上發展通用底座大模型并達到全球頂尖水平，特別是在國計民生相關重點領域對標并實現超越，對我國在未來全球人工智能產業競爭中掌握主動權、贏得戰略優勢至關重要。

目前，我國主流大模型在算法創新方面已與美國并跑，部分領域實現領跑，在算力領域也正加速追趕。

以科大訊飛3月3日升級的星火X1為例，作為當前唯一采用全國產算力訓練的深度推理大模型，星火X1以70B參數量實現了在數學能力上全面對標DeepSeek R1（參數量671B）和OpenAI o1，且在中文數學的各項任務中實現領先。基于星火X1的星火醫療大模型X1，在診斷推薦、健康咨詢等醫學任務上效果大幅超過了GPT-4o以及DeepSeek R1，已應用在訊飛曉醫APP上。

在國產算力的軟硬件協同方面，2月28日科大訊飛聯合華為發布的最新版星火一體機，支持訊飛星火及DeepSeek雙引擎，在教育、醫療、司法、政務等領域成功落地應用，且在全棧國產化平臺上實現推理性能提升40%，其DeepSeek滿血版推理性能相對主流開源方案提升20%。

“用更少的算力，更小的尺寸，達到業界一流效果。”劉慶峰指出，訊飛星火大模型創新實踐表明，基于國產算力底座開展大模型訓練和算法創新是可行的，構建真正基于國產算力軟硬件協同的生態體系恰逢其時。

但由于國產算力軟件生態基礎薄弱，算子庫、工具鏈、開源訓練框架及開發平臺等配套工具尚不完善，除訊飛星火外，其他全民可下載的大模型均基于英偉達卡訓練，若不能加快解決國產自主可控人工智能產業生態薄弱、適配困難等問題，無異于“在別人地基上建高樓”。

劉慶峰認為，我國亟需加快推進基于國產算力底座的大模型研發創新、場景應用、生態開放全鏈發展，他首先建議，要加快構建國產算力平臺上的自主可控大模型及產業生態。

第一，鼓勵基于自主可控國產算力平臺的大模型研發和應用：對做國產算力芯片的企業和使用國產芯片訓練大模型的企業給予資金專項支持，在國家公共算力上給予資源傾斜，加速基于國產算力的大模型算法創新；鼓勵央國企優先采購基于國產算力平臺研發的全棧自主可控大模型；優先推廣基于全棧自主可控大模型的行業垂直應用；

第二，構建數據資源充分共享機制：依托中國廣泛的AI應用場景，積極推廣大模型在產業應用領域的應用，并形成數據飛輪，讓中國率先獲得AI產業落地紅利；

第三，專項支持基于國產算力平臺的生態體系建設：鼓勵依托自主可控算力底座建立的大模型開發者生態發展和開源社區建設，專項支持加快形成國產大模型生態體系和工具鏈，加速我國自主可控人工智能產業生態發展。

數據治理：預防大模型生成“幻覺數據”充斥互聯網帶來的危害，構建可信的信息環境

人工智能技術正向社會各領域滲透，劉慶峰關注到“AI幻覺”帶來的數據污染及其對社會的負面影響。

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》顯示：我國生成式人工智能產品的用戶規模已達2.49億人，占整體人口的17.7%。用戶規模的快速增長背后，潛藏風險也被放大：

生成式人工智能存在幻覺，特別是深度推理模型的邏輯自洽性提升，使得AI生成內容真假難辨。帶有算法偏差的虛假信息會被新一代AI系統循環學習，形成“數據污染-算法吸收-再污染”的惡性循環。而普通民眾對AI技術原理及生成機制的認知和理解不足，極易將算法輸出的“幻覺數據”誤判為真實可信信息。

當大模型生成的“幻覺數據”充斥互聯網信息生態時，不僅會削弱公眾信任，還可能影響社會穩定。

為此，劉慶峰建議預防大模型生成“幻覺數據”充斥互聯網帶來的危害，從技術研發和管理機制上構建可信的信息環境。

第一，構建安全可信數據標簽體系，提升內容可靠性：建立安全可信、動態更新的信源和數據知識庫，對不同類型數據的可信度和危害程度建立標簽體系，降低人工智能幻覺出現概率，提升生成內容可靠性；

第二，研發AIGC幻覺治理技術和平臺，定期清理幻覺數據：研究幻覺自動分析的技術和軟件平臺，開展幻覺自動分析、AIGC深度鑒偽、虛假信息檢測、有害內容識別以及互聯網傳播溯源，由中央網信辦、國家數據局等部門定期清理幻覺數據，為公眾提供AIGC幻覺信息檢測工具與服務。

國計民生：力解AI時代的教育、就業、醫療與消費升級命題

“2025年中國經濟最值得關注的是‘人工智能+’所帶來的新質生產力。”劉慶峰表示，人工智能技術正深度重構教育、就業、醫療等國計民生領域。對此，他提出一攬子建議，“希望盡量減少發展過程中的陣痛，讓人工智能建設美好世界的周期來得更快更好。”

教育是為未來社會培養公民，是國之大計。

人工智能技術正重塑人才核心素養，AI技能將成為未來公民必備能力。億歐智庫研究報告預測，2030年，中國AI領域的人才缺口預計高達400萬。《教育強國建設規劃綱要》明確提出要培養具備AI素養的“新人類”，支撐科技自立自強與產業升級。全球競爭中，歐盟、美國已將AI通識教育納入基礎教育必修課，劉慶峰認為，我國需在“教、學、考、評、管”等多個維度協同發力，加速構建覆蓋全學段的AI教育體系。

首先是建議系統構建AI時代的人才畫像和培養體系，創新評價方法。

第一，刷新AI時代的能力素質模型，將AI能力納入新課標：梳理AI時代的能力素質模型，根據AI發展情況和教育強國的人才培養目標，適時修改新課標、調整新高考要求；明確跨學科思維、人機協作等核心素養培養框架；創新評價方法，在未來的各類人才選拔中，將現有閉卷紙筆考試權重比例設為70%，確保孩子掌握基本知識；開卷考試比例設為30%，評價孩子使用AI工具的創新能力；

第二，梳理全學段AI課程體系，增加AI通識課：梳理從中小學到職業教育、高等教育的全學段課程體系和教學大綱，升級知識體系，增加AI通識課，鼓勵頭部企業直供前沿資源；

第三，打造AI實驗實訓場景，出臺AI實驗室建設標準：在基礎教育階段，結合新課標要求，出臺中小學AI實驗室建設標準，深化職教與高教校企“AI產業學院”，開展全國性AI挑戰賽破解真實產業難題，強化學生應用能力。

但我國基礎教育階段的人工智能應用建設主要依靠教育信息化經費的劃撥支持，生均經費有限且支出結構較傳統，難以支撐AI教學的開發和應用。劉慶峰關于教育的第二條建議是：優化生均經費支出結構，為“AI+教育”提供持續經費保障。

一是優化生均公用經費支出結構：通過政策引導，在生均公用經費支出里提升AI投入比例，將“智能教師助手”“AI課程開發”等納入生均公用經費支持范圍；給學校自主權購買AI服務，鼓勵按應用成效付費；引入企業資源，支持學校開展AI教育和科研項目；

二是加大生均公用經費投入：結合各地區經濟發展水平和教育實際情況，提高義務教育學校生均公用經費基準定額，用于人工智能教育發展，以應對未來社會對人工智能人才的需求；

三是推動教育AI應用和服務納入政府采購體系：將智能學習終端、智能教師助手、人工智能課程等教育領域AI產品和服務分階段納入《政府采購品目分類目錄》，建立動態品目分類體系，指導和支持教育單位規范、有序采購AI相關產品及服務，開展應用實踐。

就業是民生之本，人工智能重塑勞動力市場已成必然趨勢。根據世界經濟論壇最新發布的《2025年未來就業報告》預測，未來五年內，全球職場將有22%的就業機會面臨變革，新創造的工作崗位數量為1.7億個，而被替代的工作崗位數量為9,200萬個，就業機會凈增7,800萬個。

面對AI可能引發的就業變革，劉慶峰建議，發展AI新崗位，完善AI失業保障，打造AI就業友好型社會。

第一，加強人工智能新職業的規劃與管理：推動AI新崗位的繁榮，系統性梳理AI時代產生的新崗位，強化崗位認證工作；鼓勵高校、職校緊跟趨勢，調整人才培養計劃和課程設置，科學指導職業生涯規劃；加強AI技能培訓，尤其要為低收入群體提供免費培訓機會；

第二，構建“就業監測－預警－響應”全鏈條監測機制：建立“AI就業動態監測平臺”，在長三角、珠三角等制造業集聚區試點“失業風險預警系統”，并要求大規模部署AI的企業提交替代崗位數量、再就業方案等社會責任報告，確保技術應用與社會公平協同發展；

第三，設置6至12個月的失業緩沖期，試點“AI失業保障專項保險”：采取“政府主導投保+商業機構運作”模式，為最易被AI沖擊的崗位建立專項保障基金；引導保險機構開發商業AI失業保險產品，為全社會提供更豐富的失業保障產品選擇。

在另一個重要的民生問題——醫療領域，大模型技術在醫療臨床、服務、管理等場景應用廣泛，專業要求高、技術落地快。劉慶峰指出，醫療健康行業具有嚴肅性，而我國目前仍缺乏“AI+醫療”的系統性標準規范，面臨數據安全、醫學專業性及倫理風險等問題。

基于此，劉慶峰建議系統性構建“AI+醫療”標準規范，推動行業良性健康發展：制定醫療健康行業大模型應用技術標準與測試規范，注重大模型技術創新的臨床實踐價值檢驗，確定權威第三方評測機構和信息公布機制，選定有條件的區域和科技企業先行先試，制定行業標準和測試規范。

在每個人的日常生活上，AI智能終端正走入千家萬戶，不僅提振消費，拉動經濟增長，也創造新的就業崗位。劉慶峰認為，當前基于AI的消費類產品覆蓋面正不斷擴大，覆蓋教育、辦公、跨境交流、家庭陪伴等多個領域，但目前針對AI智能終端的補貼政策相對滯后，消費品“以舊換新”政策對AI智能終端覆蓋度不夠，部分品類限價補貼6000元以下產品，制約了AI智能終端的普及和產業升級。

為此，他建議，優化和豐富消費品“以舊換新”等政策：將包括家庭機器人、AI學習機等在內的AI智能終端全面納入補貼范疇，合理設置補貼限價，使其享受與家電同等的補貼。

聚焦科技普惠：彌合“數字鴻溝”，守護弱勢群體，構建全民友好型社會

國家統計局數據顯示，截至2024年末，我國60歲及以上人口超過3.1億人，占全國總人口的22%。中國殘疾人聯合會數據顯示，我國殘疾人總數超過8500萬。數據背后，是我國面臨的嚴峻的人口老齡化和殘疾人保障問題。

2024年12月，中共中央、國務院印發《關于深化養老服務改革發展的意見》，要求“加快養老科技和信息化發展應用”。同月，中國殘聯、國家發展改革委等九部委共同發布《關于推進科技助殘的指導意見》，明確提出加大助殘科技研發投入、加速科技成果轉化、深化科技與殘疾人事業融合等戰略部署。

劉慶峰認為，在幫助弱勢群體方面，人工智能大有可為。他指出，目前，人工智能在賦能弱勢群體的進程中，還存在著諸如數據孤島現象嚴重、數字鴻溝難以跨越、服務供給明顯不足以及普及程度不均等一系列亟待解決的問題，并從科技適老及科技助殘兩個維度分別提出建議。

在科技適老方向上，劉慶峰建議加速推動科技適老體系建設，助力老年群體共享“AI紅利”。

第一，制定科技適老數字健康服務數據標準體系：明確規定數據采集、存儲、共享以及使用這四個關鍵環節的規范，通過政策支持、行業協作和監督機制，確保標準體系的實施與完善；

第二，加快制定老年人AI醫療健康應用實施方案：以老年人便捷就醫需求為導向，推動智能化適老化改造，加快醫療大模型、智能語音交互、虛擬人等技術應用，優化多渠道掛號與隨訪服務，為用戶提供智能陪伴與就醫指導，解決老年人就醫難題；

第三，推動醫保覆蓋智能養老康復服務：推動醫保覆蓋人工智能輔助的養老康復服務，拓寬醫保養老服務體系覆蓋范圍，將成熟安全的人工智能慢性病管理和診后患者康復管理服務納入現有養老服務體系。

在科技助殘方向上，劉慶峰提出，科技助殘領域面臨技術普及率低、基礎設施不完善、研發與需求脫節、信息無障礙建設滯后等諸多挑戰，完善殘疾人權益保障體系和提升公共服務存在緊迫性。他建議，以科技助殘打造無障礙社會環境，創新建設人文關懷生態。

第一，加速推進AI信息無障礙服務終端示范應用：優先在三級甲等醫院、政務服務中心、軌道交通樞紐等公共服務場所部署AI信息無障礙服務終端；建議選取北京、上海等城市開展首批試點，通過實踐檢驗應用效果，逐步向全國推廣；

第二，降低科技助殘產品使用門檻：加快科技助殘產品納入《殘疾人輔助器具適配補貼目錄》，建立省級目錄動態更新機制；將助聽器、智能避障手杖、智能助行器、智能語音轉寫設備等科技助殘產品納入消費品補貼政策范疇，切實降低特殊群體使用成本；
第三，強化科技助殘技術研發與產業培育：重點支持人工智能技術在聽障、視障、運動障礙、精神障礙等領域進行技術攻關與產品轉化；鼓勵企業研發具有自主知識產權和高附加值的科技助殘產品，培育一批專業化、創新型的科技助殘企業，推動助殘科技產業高質量發展。

閃電新聞記者 劉雅  報道

[責任編輯：劉雅 吳天旭 穆楠 郭常宏]

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