红星资本局12月16日消息配资系统开发，在今日召开的国是论坛2025年会上，工业和信息化部原副部长、电子科技委主任王江平在会上发表了主旨演讲。
王江平称，AI科学现在存在一个“堰塞湖”的困境，即AI的预测成果是一个指数级的迅猛增长，而我们的验证能力和产业化能力却是一个线性增长，两者之间差距巨大。“AI一天的预测结果，人类需要10年甚至更长的时间来验证，所以大量预测事实上仍处于论文层面，没有发挥应有的作用，还占用了大量的科研资源和算力资源。”
王江平认为，如果要解决这个问题，首先要加强数据集、高价值知识中心和AI预测结果评估标准体系的建设。目前重点行业高精度、长序列、多模态数据集不足，需要建立公共的高价值数据中心，减少重复工作。
其次，要加快AI自主实验室的建设。“具身智能、机器人水平越来越高，但我们看到的机器人的表现，大多是在跑马拉松、唱歌跳舞，我呼吁机器人聚焦重点领域，特别在自主实验室方面需要新突破。”目前我国AI自主实验室正处于从概念演示走向规模应用的爬坡期，需要各方共同努力，推动AI自主实验室科学技术的进步。
他提到，要加强中试平台的建设，发挥我国应用场景优势，推动工程化创新。小试之后，“1到10”问题和场景开放显得尤为重要。
王江平指出，要推动学术界与产业界合作，推动AI for Science（人工智能驱动科学研究）和AI for R&D（人工智能赋能研发）有机协同技术创新；两者有机协同需推行“揭榜挂帅”，由企业出题，科学家答题，探索政府灵活的沙盒监管机制。“政府监管管住in put、out put就可以，中间环节交给科学家、企业家去做。”
王江平表示，科学家要积极拥抱产业、贴近应用，成为懂转化的巴斯德象限的研究者。企业家要勇于尝试新技术，要勇于承担创新风险配资系统开发，推动新技术应用。政策制定者在AI时代要重构规则，为AI科学发现成果转化创造良好的发展环境。
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