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袁晓辉
腾讯研究院首席AI专家
推进大模型在行业落地，与人工智能变革的本质紧密相关。广东省的AI应用场景非常丰富，但大模型与行业结合的应用落地处于创新早期，很多行业的创新应用场景还在孵化。建议为中小企业提供系统性的AI应用培训，帮助他们增强积极使用AI、拥抱变革的意识，激励他们在产业集群中相互学习和应用AI。
邓浩然
深圳市宝安区政协委员，深圳云天励飞技术股份有限公司董事、高级副总裁
边缘AI的发展水平决定了AI赋能行业的广度和深度。建议成立边缘AI技术攻关项目，加大资源投入力度，在广东率先培育出国际领先的边缘AI芯片及相关技术；依托广东智能硬件产业基础、各类开放的应用场景，打造边缘AI闭环生态。
景广军
省政协委员，广州工业投资控股集团有限公司党委书记、董事长
发展“人工智能＋制造”是广东制造业当家的有力支撑。人工智能在制造业企业多场景落地，离不开技术底座、数据中台和应用平台的共同作用。建议鼓励省内产业基础好、创新能力强的制造业企业，开放内部海量数据资源和应用场景，实施“人工智能＋制造”场景创新应用示范推广行动，推动数据提质、扩容和流通，加快推动传统制造业数字化转型。
孙志强
全国政协委员、广州市工商联副主席、广州瑞松智能科技股份有限公司董事长兼总裁
人工智能在工业领域应用越来越广泛。建议建立以人工智能为核心的新型产业化发展标准体系和驱动机制，重点解决由于技术分类不清晰而导致的标准化难题，打破产业发展障碍；通过开展供需联动，创办工业重点场景AI技术创新竞赛等活动，激励形成一批重大应用场景和解决方案。
韩旭
广州文远知行科技有限公司创始人兼首席执行官
人工智能的技术创新研发投入大、周期长、风险高。如果没有长期性、战略性的风险投资，在技术研发阶段就可能停滞，也无法实现商用量产。建议增强投资机构对投资人工智能企业风险的容忍度，进一步引导国有资本和社会资本加大对人工智能领域的投资与支持，给予市场主体、国资投资机构足够的宽容和试错空间，加速广东科技企业成长。
陈志列
全国人大代表、省工商联主席、研祥高科技控股集团有限公司董事局主席
广东具有良好的电子信息产业基础，发展工业人工智能具有产业优势。建议将其作为主攻赛道之一，制定激励政策，对关键技术研发突破和产品推广应用设立专项奖励，充分发挥国家级制造业创新平台作用，整合产、学、研、政、资的优质资源，开展关键核心技术及“卡脖子”技术攻关。
黄跃珍
省政协委员，广州数字科技集团有限公司党委书记、董事长，中国电子信息行业联合会副会长
垂直领域的行业大模型与业务结合紧密，需要尽快提升对应用场景的适配性和专业性，以便迅速在行业内落地应用。建议构建人工智能垂直大模型，打通经济生产和上下游生态体系的数据链路，建设高质量数据获取平台；搭建全省统一的数据运营平台和算力调度平台，对算力资源进行一致性管理、一体化编排和统一调度，实现跨行业、地区、层级的算力资源协同联动与精准匹配。
张少霆
商汤集团副总裁、商汤医疗首席执行官
智慧医疗作为人工智能应用的重要领域，正在深刻影响着行业发展的未来。建议构建医疗AI行业的“新基建”模式，由政府相关主管部门联合头部企业，组建专业技术团队组织或独立法人载体；加强产业界和医学界的多方合作、共建生态，让基础模型在更多医疗长尾问题中得以落地应用，满足个性化、多样化的临床诊疗需求，帮助医疗机构在解决疑难病症的同时实现降本增效。
黄飞云
科大讯飞股份有限公司副总裁、科大讯飞华南有限公司总裁
目前，相对于GPT-４Turbo，我们的代码能力和多模态能力还有待提升。建议积极推动教育大模型建设和应用，深度融入教学设计、课后服务等教育教学场景，建设新型教育赋能平台，推动“AI＋教育”发展；支持构建基于国产底座的教育专属大模型，赋能中小学、职业院校、大学的教育高质量发展。
刘佳
广州市政协委员，佳都科技集团股份有限公司党委书记、高级副总裁
广东数字资源富集、产业基础雄厚、融合应用场景丰富。建议发挥链主企业的牵引带动作用，赋能人工智能生态链的发展，打造新质生产力的AI场景；优化人工智能顶尖科学家的考核机制，保障科学家心无旁骛专注科研，推动成果转化和落地。
阮真
东莞市政协委员、广东盘古信息科技股份有限公司创始人兼董事长
为制造业提供高质量、标准易用的工软技术底座，是改变制造企业“不想转、不敢转、难转成功”困局的必然要求。建议为制造业提供统一的制造操作系统，降低制造业数字化转型的难度，解决工业软件研发的IT技术难题，形成标准统一、可复制可推广的制造企业数字化转型广东方案。
王伟中
广东省委副书记
省政府党组书记、省长
要强化政策供给和规划布局，在产业、平台、人才、生态等方面制订更多政策，统筹更多资源支持人工智能发展。要积极发展风险投资，壮大耐心资本，引导天使投资、私募股权投资机构把更多金融资源投向人工智能创新领域。要开展有组织的科研攻关，加大研发创新投入力度，开发更多新技术新产品，加强“政产学研用金”结合，强化企业创新主体地位，加强高水平人才引进培育，健全“企业出题、政府立题、协同破题”攻关机制，合力突破“卡脖子”难题。要聚焦算力、数据、算法等关键环节持续发力，不断夯实人工智能基础支撑。要以应用驱动为导向，推动“人工智能+”行动提质扩面，深入推进行业应用，促进人工智能与制造业、农业、能源、交通、教育、医疗、金融等深度融合。要主动作为、靠前服务，坚持包容审慎监管，为人工智能持续健康发展营造良好环境，全力支持企业创新创业、人工智能产业发展壮大。