2025年3月5日，第十四届全国人民代表大会第三次会议在人民大会堂开幕，代表委员们积极建言献策，新质生产力、新型工业化、人工智能、智能制造、大模型等成为大家关注的热点。控制君特整理部分代表提案内容，以飨读者。

郭雷   全国人大代表、中国科学院院士、北京航空航天大学教授

加快“仿生智能技术”赋能新质生产力进程

“新质生产力涉及三个关键词‘新、硬、实’，新就是创新驱动、硬是要产生硬核科技，实就是要服务实体经济，进一步产生商业航天、低空经济等新产业。”郭雷表示，目前以大数据、大模型为目标的类脑智能已经发挥了重要作用。但是目前一个首要问题是如何使智能科学与技术更好地赋能于实体经济，进一步摆脱科技泡沫，使其在国家安全和社会发展各领域发挥更大作用，为发展新质生产力贡献更大力量。

仿生智能涉及信息、智能、材料、结构等跨学科融合，又涉及基础理论、关键技术和工程应用全链条创新。仿生智能将物理、信息和生物的基础理论，到传感、执行和系统设计的关键核心技术，再到软件、器件、芯片和硬件系统进化设计及其与环境、目标和对手博弈交互。其成果是软硬一体、内外兼修，可在极端环境下实现各类无人系统、器件和装备的运动智能、对抗智能和博弈智能。

为此，亟须加大力度支持从仿脑、类脑智能到仿生、类生智能的研究，突破依赖于数据、算力的计算智能应用瓶颈，尽快跨越到依赖于无人系统实体、环境和博弈的系统智能和行为智能。郭雷提出如下具体建议：

一是加快推动设立“仿生智能”科技重大专项或重点研发计划，开展有组织科技攻关，引领国际仿生智能科技前沿发展；

二是围绕国家需求开展智能“新硬件”全链条创新研究计划，使轻量化智能算法赋能与无人系统相关的感知、通信、操纵、执行等核心器部件、芯片及新型无人系统进化设计，服务于各类相关经济实体；

三是在优势高校设立相关计划，通过信息、生物、材料、结构等多学科交叉和产学研合作培养“仿生智能技术”领域合格创新人才。

仿生智能技术可以开辟“新赛道”，也可以产生“硬科技”。“仿生智能要让人工智能克服类脑智能局限性，把智能算法和公式写进我们航空航天、先进制造领域的各类硬件和芯片里。该领域的实施将为我国无人系统技术走向智能化起到决定性作用，满足我国在国家安全和社会发展领域的紧迫需求。

周云杰全国人大代表、海尔集团董事局主席、首席执行官

以工业大模型为关键变量赋能新型工业化

人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有很强的“头雁”效应。当前，人工智能在工业大模型的深度应用实践中主要面临三大挑战：

   一是数据质量与语料库构建的双重瓶颈；

   二是场景适配与模型可靠性的双重挑战；

   三是转型切点和话语体系的双方错位。

因此，周云杰围绕以工业大模型为关键变量提出以下建议：

（1）夯实发展底座，发布国家级工业场景图谱、语料库和数据集。建议设立国家专项，加大力度推广实施“一图四清单”行动方案，为人工智能在工业领域应用提供坚实基础。

（2）支持龙头企业，示范工业大模型应用价值。建议以财政补贴的方式，支持家电、汽车、医疗等重点行业的龙头企业，开展基于工业大模型的人工智能深度应用先行先试，打造行业标杆，示范应用价值；以财政补贴的方式，鼓励龙头企业提炼并共享其在研发设计、生产制造、经营管理等关键环节深度应用人工智能的典型案例。

（3）扶持平台企业，促进工业大模型服务中小企业。建议对国家级双跨平台企业出台专项财政扶持政策，培育一批工业大模型与场景图谱精准匹配的标准化、可复用、低成本的解决方案，为中小企业提供用得上、用得起、用得好的人工智能服务。

雷军  全国人大代表，小米集团创始人、董事长兼CEO

加快推进人工智能终端产业高质量发展

人工智能终端作为人工智能技术落地的重要载体，正在加速从智能手机、智能汽车、可穿戴设备向智能家居设备、机器人等多元领域拓展。雷军认为，当前人工智能终端处于快速发展的起步阶段，为更好地推动人工智能终端产业规范发展、协同发展、创新发展和高质量发展，亟需突破核心技术，构建协同创新生态。同时，针对“AI换脸拟声”等深度合成技术滥用问题，他还建议通过立法、行业共治和宣传教育，进一步强化治理。

抢抓人工智能终端产业发展新机遇

雷军指出，当前，人工智能终端处于快速发展的起步阶段，行业内的产品在功能性能、外在形态、技术先进性等方面差异较大，也存在技术创新瓶颈、产业协同不足等问题，亟待通过政策引导与支持加以解决。为更好地推动人工智能终端产业规范发展、协同发展、创新发展和高质量发展，进一步巩固增强我国智能终端及消费电子产业竞争优势，他提出以下三方面建议：

一是加快健全人工智能终端标准体系，引导产业良性发展。当前，人工智能终端产业的相关标准体系尚未完善，行业内在产品形态、智能功能等方面未达成共识，用户体验参差不齐。雷军建议尽快完善人工智能终端标准体系，编制以用户体验为导向的智能化分级等系列标准，研究制定人工智能终端产品认定方法，强化国际国内标准有效衔接。他提出，到2027年初步建成人工智能终端标准体系，2030年率先形成全球领先的人工智能终端标准体系。同时，积极推进行业内优秀产品与典型案例遴选，助力企业创新发展。

二是强化人工智能终端产业协作，构建应用协同生态。雷军建议强化产业链有序协作，由行业组织牵头，联合终端厂商、应用厂商、大模型厂商等，加快构建统一的终端设备与智能应用之间的接口规范与数据格式，搭建行业合作平台，推进终端智能体与第三方智能应用的深度协同。他建议力争到2030年前形成2至3类相对统一、国际领先的智能终端操作系统平台，促进百亿级终端应用的跨界无缝互通，建成开放共赢的人工智能终端创新大生态。推进硬件创新和软件创新同步发展，打造软硬均衡的终端能力。

三是加大人工智能终端支持力度，推进产业创新发展。他建议中央和地方部门加大对人工智能终端领域研发与应用专项的支持。加快推进以大模型为代表的人工智能技术与智能终端技术融合创新，推动关键技术攻关和产业转化。雷军还建议出台人工智能终端品类的消费补贴政策，激活市场需求，塑造规模优势，推动产业可持续发展。力争到2030年，建成具有全球一流竞争力的智能终端产业生态。

武汉琦  全国人大代表、中信重工机械股份有限公司党委书记、董事长

加速国产工业操作系统建设 赋能制造业安全发展

当前，全球正经历以数字化、智能化为核心的新一轮科技革命，工业操作系统是工业智能制造领域的操作系统，是中国制造的核心系统，而国产工业操作系统更是技术主权的重要载体。全国人大代表，中信重工机械股份有限公司党委书记、董事长武汉琦聚焦“国产工业操作系统”议题建言献策。他指出，在全球新一轮科技革命浪潮下，工业操作系统作为智能制造领域的“核心大脑”，是支撑中国从制造大国迈向制造强国的关键底座，需加速突破技术瓶颈、构建自主可控生态，为发展新质生产力、保障装备制造业安全可靠发展注入动能。

党的二十大报告强调，实现高水平科技自立自强是推动高质量发展的必由之路。当前，我国制造业规模占全球比重超30%，但国产工业操作系统市场份额不足10%，核心技术仍依赖国外开源系统。2024年中央经济工作会议及工信部政策明确提出，要以科技创新驱动工业基础软件升级，加速形成新质生产力。武汉琦认为，国产工业操作系统的突围不仅是安全命题，更是打破技术封锁、推动产业高端化跃升的战略选择。

尽管国产系统已在矿山、冶金、新能源等领域开展试点，但全面推广仍面临多重挑战。一方面，国产系统多基于Linux等国外内核开发，硬件适配标准不一、开发工具链成本高，导致企业担忧兼容性和稳定性，替换意愿不足；另一方面，产业生态薄弱，跨学科人才短缺、软硬件协同不足等问题突出，难以形成覆盖芯片、操作系统、工业软件的全国产化解决方案。“若长期依赖国外系统，中国制造业的‘数字命门’将始终受制于人。”武汉琦表示。

对此，武汉琦建议从政策引领、生态共建、应用驱动三方面破局。国家需强化顶层设计，加大专项资金投入和税收优惠，推动“芯片+操作系统+工业大模型”全链条技术攻关，并通过国产化采购倾斜、标准体系构建等措施，引导软硬件厂商协同适配，避免生态重复建设。针对企业“不敢用、不愿用”的痛点，可优先在矿山、机器人等高需求领域打造标杆场景，以规模化应用倒逼技术迭代，同时加强国产系统宣传推广，提升市场信心。

人才是技术突破的核心支撑。武汉琦呼吁深化产学研融合，推动高校开设工业操作系统课程，建设实训基地培养复合型人才，并对攻克核心技术的团队给予奖励，纳入国家人才工程优先支持。“唯有构建自主可控的‘国芯国魂’，才能筑牢制造强国根基。”他强调，随着政策与市场双向发力，国产工业操作系统有望在“可用”到“好用”的跨越中，成为新质生产力的重要引擎，推动中国制造向高端化、智能化跃升，在全球产业链竞争中掌握主动权。

张刚  全国人大代表、山东信发集团有限公司董事长

加速制造业重点产业链高质量发展迫在眉睫

今年政府工作报告着重提及推动传统产业改造提升。制造业作为传统产业的重要构成，其高质量发展备受关注。传统制造业是现代化产业体系的坚实基底，但当下我国传统产业面临“大而不强”“全而不精”的双重困境。低端供给过剩与高端供给匮乏并存，成为制约经济高质量发展的瓶颈。因此，加速制造业重点产业链高质量发展迫在眉睫。

“制造业高质量发展，是我国经济高质量发展的关键所在。”张刚表示。针对这一现状，张刚提出三点切实建议：

一是力促传统产业高端化转型。充分利用大规模设备更新改造的系列政策措施，深度推进制造业技术改造升级与大规模设备更新工程。积极推动重大技术改造项目落地建设，着力补齐核心硬件、基础原材料等领域的突出短板，全方位提升产业链供应链的韧性与安全水平。例如，在核心硬件方面，加大对芯片制造、高端装备制造等关键领域的研发投入，突破技术瓶颈，减少对国外产品的依赖；在基础原材料方面，提升特种钢材、高性能复合材料等的品质与性能，为高端制造业提供坚实支撑，确保产业链供应链在面对各类风险时能够稳定运行。

二是推进传统产业绿色化转型。当前，我国传统产业在结构与能源结构上呈现显著高碳特征。因此，必须妥善处理发展与减碳的关系，构建完善的绿色低碳发展政策体系，大幅提高能源使用效率，助力企业实现绿色低碳转型。例如，果断关停煤炭消耗量大、排污严重且技术落后的老小旧煤炭机组，大力鼓励技术先进、煤炭消耗低且污染物超低排放的先进煤电机组。同时，将发展重点聚焦于高效清洁能源，如太阳能、风能、水能等，加大在这些领域的投资与技术研发，推动能源结构优化升级。此外，还应鼓励企业采用绿色生产工艺，从源头上减少污染物排放，为产业绿色发展提供坚实能源保障与生产基础。

三是推动传统产业持续发展。加快构建全国统一大市场，建立健全与制造业高质量发展相适应的法律法规和技术管理标准，完善市场环境和信用评价体系，打造稳定公平透明的营商环境，通过深化能源、电力、金融体制改革和落实中央对制造业结构性减税的一系列政策，持续降低制造业成本，推动传统制造业迈向高端化、智能化、绿色化，培育一批能发挥带动作用的先进制造业集群。

吴兰  全国人大代表、江苏省电子信息产品质量监督检验研究院党委书记、院长

建议加强人工智能大模型安全防护

当前，人工智能已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎，对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面都产生了重大而深远的影响。以DeepSeek为代表的人工智能大模型正迅速渗透到各行各业，引发新一代人工智能技术发展的新浪潮。在人工智能大模型快速发展的背后，模型的安全架构、漏洞响应、数据合规等方面的“系统性短板”也逐渐凸显，亟待从技术、管理等方面加强安全防护。对此，吴兰提出以下建议：

一是建议加强法定义务督促大模型开发者加强安全保护。由于现有的《数据安全法》等相关法律法规对数据采用分类分级管理的制度，对大模型在训练阶段使用的是一般数据，但再输出的数据有可能是重要数据的问题，会出现不适宜之处。建议通过修改《数据安全法》或制定专门的《人工智能法》来扩张大模型开发者对于训练数据的安全保护义务，要求大模型开发者无论处理何种级别的训练数据时都要履行数据安全保护义务，同时要求大模型开发者制定防范安全风险的控制方案、拟定具有可行性的风险防范效果评估标准，方案在通过行业主管部门审核后实施，在实施的过程中，行业主管部门对开发者的风险控制目标进行监督。

二是建议推进大模型安全的标准化和测评体系研究。目前还没有针对大模型的安全测评标准，多数大模型上线前仅开展性能测试，而忽视了对抗攻击、数据中毒、模型篡改、后门检测等专项测试。建议相关行业主管部门加快推进大模型安全的标准化和测评体系研究，并加速推广应用。

三是建议构建多方参与的大模型安全闭环管理模式。构建由政府主导，行业组织、研究机构、企业和个人等多方主体共同参与的大模型安全闭环管理模式。通过广泛合作，监管单位能够及时吸收行业创新成果和市场反馈，将有效的监管措施、要求和步骤反映到新的法规和政策中，从而进一步指导行业自我管理。

李谢华  全国人大代表、中国铝业集团高端制造股份有限公司董事

优化高新技术企业认定标准 激发大型制造业创新活力

全国人大代表、有色金属行业专家李谢华提交《关于支持对高新技术企业认定标准进行调整的建议》，聚焦当前高新技术企业认定标准与大型制造业企业特点不匹配的问题，呼吁通过优化研发投入比例等关键指标，激发传统产业创新活力，助力制造业向高端化、智能化、绿色化转型。

李谢华指出，当前认定标准偏重“比例”而非“总量”，导致部分研发投入总额领先的制造业企业被排除在政策支持之外。例如，某年营收超百亿元的企业，若研发强度为2%，其实际研发费用可达2亿元，远超许多中小科技企业，却因比例不足失去认定资格。此外，制造业劳动密集、产业链长的特点，使得研发人员占比达标难度较高，进一步削弱企业申报积极性。“制造业是经济增长的核心动力，若政策不能精准适配，将影响传统产业转型升级进程。”李谢华强调。

对此，李谢华建议提出两条针对性举措：

一是增设“百亿级企业”研发费用认定档位。对年营收超100亿元的企业，研发费用占比要求调整为“不低于国家统计局公布的全国研发经费投入强度”（2023年为2.65%），既认可大规模企业的实际投入，又避免“唯比例论”限制其参与。

二是细化分档标准，实施差异化评价。结合企业规模（大型/中型/小型），差异化设置研发费用占比、研发人员比例等指标。对大型企业侧重研发投入总量和技术引领性，对中小企业侧重创新活跃度，形成更科学的评价体系。

若建议落地，预计将产生多重积极效应：更多制造业龙头可通过认定获得政策支持，加速绿色低碳、数字化转型；大型企业研发投入的“规模效应”将带动全社会研发总量提升；产业链上下游企业协同创新生态有望强化，推动创新链与产业链深度融合。中国社科院专家表示，此举是“精准滴灌”式政策创新，有助于破解“重规模轻创新”的结构性矛盾，为制造业高质量发展注入新动能。

来源：控制网