“十五五”规划提出构建“提升传统产业+壮大新兴产业+鼓励未来产业”的渐进式产业层次发展格局。通过科技创新与实体经济深度融合，构建安全高效、具有国际竞争力的现代产业体系。 4月1日，毕马威中国电信传媒娱乐及科技行业审计服务合伙人卢鲲鹏、毕马威中国人工智能转型办公室合伙人刘晓官就科技创新与未来产业相关话题接受新京报贝壳财经记者采访。卢鲲鹏认为，“十五五”期间，科技创新、中国数字化建设和产业发展将相互促进，形成良性循环。未来产业融资仍需政府“耐心投资”政府资金和股权资本的“安全投资”。刘晓光表示，科技服务作为科技创新和产业创新的重要纽带，“十五五”期间有望形成更加多元、广泛的服务网络。 “人工智能+”已从试点走向全面落地，深入我国经济社会发展深层次结构。产业金融的未来需要政府“耐心投资”和社会“安全投资”。 “十五五”规划全文中，27次提到“科技创新”，8次提到“新生产力”。第三条明确提出“加速高水平科学技术自主化，引领新生产力发展”，并指出“十五五”期间日本将全面强化自主创新能力坚决“抢占科技高峰”。与“十四五”规划相比，措辞有何变化？鲁鲲鹏表示，相比“十四五”中“科技自力更生、自给自足作为国家发展的战略支撑”的定位，“十五五”不仅强调“自力更生、自给自足”，还强调“高水平”、“引领新生产力发展”。“十五五”时期引领新生产力的科技创新重要研究方向有哪些？ “十五五”时期？在卢鲲鹏看来，主要研究方向主要包括两类。它是一项独特的创新和关键核心技术，也是一项前沿战略技术。在独特创新和重要核心技术方面，中国攻克了第五代（5G）移动通信领域多项重要核心技术。通信、北斗导航、高铁、核能。但集成电路、工业主板、高端设备等关键领域依然“停滞不前”。重点加强独特创新和颠覆性创新，加大攻关力度，在技术研究、制造和应用等方面实现全面突破。在战略前沿技术方面，人工智能、量子技术等，是当前全球科技竞争的前沿领域。迫切需要加快基础理论和技术进步、促进转化应用。以人工智能为例，全球人工智能的发展基于基础理论、底层方法和系统。系统架构等方面尚未趋同，健壮性、可解释性、可移植性等基础科学问题，数据依赖仍然需要解决。这意味着中国有望抓住战略机遇，构建自己的科技创新理念和创新新体系。航空航天、低空经济、量子技术、脑机接口、嵌入式智能等未来产业面临万亿级市场机遇。如何判断这些产业的工业化速度和发展潜力？卢鲲鹏表示，当前，整个未来产业正处于从发展期向产业化初期过渡的关键阶段，体现智能、氢能、生物制造等产业化步伐较为超前。从具体产业方向来看，嵌入式智能、量子计算、6G等与新兴战略产业中的新一代信息技术密切相关，并呈现出明显的特征“技术同源、应用拓展”的特点。氢能、可控核聚变等中国未来能源技术有望强化和扩大中国新能源产业优势。 “就产业融资而言，未来产业融资仍将呈现总体规模缩减、中短期资金增加、贷款节奏更加合理的特点。政府资金的‘耐心投资’和股权资本的‘安全投资’仍将是必要的。股权资本、创投活动、企业融资成本等将成为衡量未来相关产业发展水平的重要指标。”卢鲲鹏表示。科技、数字与产业相互促进，是“十五五”科技发展的重要趋势。鲁鲲鹏预测，“十五五”期间，科技创新、中国发展数字化建设与产业发展相互促进，形成良性循环。技术创新方面，前沿技术和核心技术自主创新进程不断加快，研发、技术转移、业务培训、技术咨询等服务业态不断完善，为建设数字中国奠定技术基础。数据要素和数字智能将成为建设数字中国的核心驱动力。随着数据的需求，物品的价值将不断释放，算力算法等数字智能技术的创新将大量涌现，数据与现实的融合将得到彻底提升。从产业发展看，新兴产业和未来产业依托实体经济有望提供广阔的增长空间。 “人工智能+”行动将引领发展引导科技研究，形成“工业提出问题，科技回答问题”。 “人工智能+”已规模化落地，成为全民生产力基础。在数字要素方面，重点是建设全国一体化数据市场和发展新型基础设施。行业应该关注哪些问题来平衡数据的开发和使用与安全和隐私保护？在刘晓光看来，我国正在加快建设“开放、共享、安全”的全国一体化数据市场。全国数据市场建设已从建立交易所的初级阶段转向系统培育多层次发行服务机构的新时代。新基建设计的战略定位将从“被动支撑”经济运行和产业创新的基础工具转向能够“大幅提升”经济增长的重要引擎。算法和模型的持续创新是将原始计算能力和数据资源转化为现实世界能力的关键。确定基础设施是否能够“理解”行业场景。是否提供准确、可靠、智能的服务。刘晓光认为，要打破数据流通中的“数据孤岛”，促进融合，严格防止泄露和滥用。技术上的匿名化和组织上的权责划分是极其困难的。在发展中，保护过于严格会抑制创新活力，放任流动则损害个人权利和社会信任。对于他来说，要实现这一目标，需要在“全面审慎”和“最终思考”之间取得平衡，在保证数据安全的同时进行监管，实现物品价值的最大化。人工智能将如何十五五期间对千行业有何影响？ “从产业落地的角度来看，重点是人工智能技术与行业知识的深度融合，形成纵向可行、可接受的解决方案。比如增量预训练、有监督微调、强化学习、知识图谱等方法，可以基于大规模基础模型，我们在模型中注入垂直领域数据和专业知识，提高大规模模型在专业领域的应用能力。”刘晓光说。互联网服务、金融、高技术服务业、先进制造业等领域的人才将率先大规模落地人工智能。设备联网、主数据治理、流程标准化、管理数字化等措施往往需要在实施前完成。人工智能转型的需求出现了。何晓光指出，作为科技创新和产业创新的重要纽带，技术咨询、实验开发、检验检测、技术推广等专业服务有望继续向“人工智能+”方向发展。正在从试点走向全面落地，将推动研发、生产、营销、客户服务、风险管理、治理等关键链条的系统性重构，深入我国经济社会发展的深层次结构。 “人工智能等前沿技术迭代速度如此之快，技术的内生风险和系统衍生的风险相互交织、重叠。网络意识形态、安全、数据安全、个人信息安全等新的风险和挑战不断涌现。铃声此起彼伏。现有法律规范、伦理原则和治理机制存在一定滞后性，难以形成制度约束和有效监督体系。迫切需要发展面向未来的治理，以适应高度动态和持续的形势。新京报贝壳财经记者刘晓光，陈伟辰编辑。校对：颜娟芳 陆强