人工智能与科技创新成为2026年全国两会的焦点议题。3月7日，全国政协十四届四次会议举行第二次全体会议，多位委员围绕如何推动科技创新与产业深度融合、加快建设制造强国、深入实施“人工智能+”行动等关键议题建言献策。

关键词一：科技创新与产业创新深度融合

全国政协委员解冬指出，面对大国竞争与高质量发展需求，必须用好科技创新和产业创新深度融合这把培育新质生产力的“金钥匙”。她建议强化企业创新主体地位，扩大企业在科研立项、评审验收等环节的参与度，支持科技领军企业与国家自然科学基金设立联合专项，并由产业链主企业牵头组建“攻关联合体”，让市场需求直接牵引研发方向。

在金融支持方面，解冬建议设立科技创新风险补偿资金池，完善研发费用加计扣除政策，并推动商业银行建立数据、专利等新要素评估体系。同时，应探索支持上市公司发行科创债，开发覆盖创新前端的知识产权险、研发中断险等保险产品，优化资本市场对“硬科技”的长期投资机制。

关键词二：制造强国与底层技术攻关

全国政协委员霍金花强调，我国在芯片、大模型架构、核心算法等关键领域仍存在短板，加快建设制造强国需坚定不移支持底层技术创新。她提出五点建议：一是支持“从0到1”的原始创新与“从1到10”的集成创新并重；二是构建跨领域国家级智库体系，提供决策支撑；三是推动底层技术与工程化应用相结合，通过实际场景加速技术验证与迭代；四是加强政策创新，建立长期奖励机制，优化科研管理，设立允许失败的“耐心项目”；五是加大“耐心资本”对底层技术的长期、高强度投融资支持，对国有创新投资基金给予一定容错空间。

关键词三：深入实施“人工智能+”行动

全国政协委员、中国科学院院士周志华针对当前“人工智能+科学研究”中存在的工具简单套用、数据共享壁垒等问题提出建议。他呼吁加强政策引导，加大对AI算法基础研究的支持，纠正盲目追求“大模型解决一切”的误区。在人才培养上，建议试点设立跨学科“博士+硕士”双学位项目，培养既懂领域知识又掌握AI技术的复合型人才，并建立“交叉学科特区”评价体系。

此外，周志华认为需构建跨学科“双向翻译”与协作机制，加强科学界与AI界的交流。他还建议由国家部委牵头构建国家级科学数据共享平台，制定标准，鼓励数据开放，以解决当前科学数据获取成本高、质量不一、重复建设的问题。

委员们的发言聚焦于打通创新链条、夯实技术根基、促进交叉融合，为以科技创新推动产业创新、加快发展新质生产力提供了切实可行的思路与方案。