两会声音 | 全国政协委员张云泉： 乘DeepSeek东风，加快我国人工智能产业发展

通信世界网消息（CWW）在2025年全国两会期间，拥抱人工智能（AI）成为社会各界关注的焦点。根据工业和信息化部的统计数据，2023年我国AI核心产业规模已达到5200亿元，同比增长25%。在大模型领域，已有超过190个模型通过国家网信办的备案，注册用户数量超过6亿。

在这一背景下，中国的生成式人工智能DeepSeek备受全球瞩目。DeepSeek不仅在技术上实现了重大突破，还推动了人工智能技术在智能制造、智慧城市、医疗健康等多个领域的广泛应用。其独特的算法模型和高效的计算能力，为众多企业提供了智能化解决方案，有效提升了生产效率和服务质量。DeepSeek的成功经验，也为我国人工智能产业的发展提供了宝贵的借鉴和启示。

我国人工智能产业存在关键问题

随着DeepSeek等创新企业的崛起，中国生成式人工智能产业站在新的发展节点。全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉表示，为了构建一个更加充满活力的创新生态系统，并推动生成式人工智能技术更有效地服务于经济社会的发展，同时在全球竞争中占据有利地位，亟需解决产业发展中的关键问题。

在企业端，生成式人工智能技术的实施成本居高不下。具体而言，在基础设施建设方面，计算能力的构建成本占据了企业总投资的45%，而计算资源的使用成本则占据了35%。

工程化支撑体系尚待完善。在大模型的工程化应用过程中，必须解决包括模型安全评估、性能测试、部署验证、运维监控等在内的多个关键核心技术环节。目前，国内企业在模型优化、多模态技术整合等领域仍存在不足，并且缺乏统一的工程化实施标准。

复合型人才的供给存在短板。特别是在特定垂直行业的应用领域，同时掌握专业领域知识与生成式人工智能技术的复合型人才极为稀缺。

以平台、技术、人才为抓手，加快我国生成式人工智能产业化发展

为加快我国生成式人工智能产业化发展，张云泉提出三点建议。

构建新型生产力智创赋能平台。激励地方政府构建智能化创新平台，吸引大型模型应用领域人才，为关键企业提供定制化的大模型技术服务支持。通过构建区域性生成式人工智能应用创新生态系统，助力企业实现数字化转型。

建立生成式人工智能工程化实施标准体系。构建包含模型评估、性能测试、部署验证和运维监控的LLMOps技术标准体系，重点完善安全评估规范与实施流程，支持国家级工程中心发布垂直领域实践指南。

开展生成式人工智能企业人才培育计划。与高等教育机构合作，实施人工智能人才培养项目，通过AIMBA项目系统性地培养企业数字化转型的领军人物，组织“生成式人工智能创新工作坊”，促进专家深入企业指导实践应用。