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今年全国两会期间，全国人大常委会委员、香港特别行政区立法会主席、毕马威中国顾问李慧琼围绕推动内地人工智能（AI）数据在香港使用等话题积极建言献策。
李慧琼表示，香港作为国际化都市，拥有顶尖的科研基础、健全的法治环境和自由的信息流通体系，具备发展成为国际AI与数据枢纽的独特优势。她建议，进一步推动内地AI数据在香港使用。一是扩展数据流通范围，在河套香港园区设立AI数据跨境先行先试区。建议以香港一侧的河套香港园区和沙岭数据园以及深圳一侧的罗湖口岸周边的地块，以“数据气泡”的形式，允许科研、金融、医疗数据在气泡内自由跨境流动，同时以国有三家电讯公司作为端口管理方，确保数据安全和脱敏，服务国家数字经济发展战略。
二是优化合规流程，推出面向科研的数据跨境流动便利服务包。推行一站式备案服务，在河套香港园区设立数据跨境流动服务窗口，由两地主管部门授权，为园区内机构提供政策咨询、合规评估辅导、标准合同模板填写协助及统一受理备案申请的综合服务，大幅降低机构的合规成本与时间。
三是加强能力建设与生态培育。开展常态化培训与宣传，由香港生产力促进局、香港科技园公司等机构牵头，联合内地数据合规专家，定期举办内地数据合规与跨境实务系列工作坊，针对企业和科研机构的不同角色（管理层、技术人员、法务）提供定制化培训，提升整体合规能力。培育专业第三方服务，鼓励和支持本地法律、咨询、科技服务企业发展数据合规审计与技术解决方案业务，为市场提供专业服务，形成健康的产业生态。
“今年政府工作报告首次提出‘打造智能经济新形态’，并明确深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广。”全国政协委员、全国工商联副主席、奇安信科技集团董事长齐向东在全国两会期间接受《金融时报》记者采访时表示，智能经济的提出，为经济社会发展带来了无尽想象空间，释放出巨大的场景需求。
不过，齐向东也表示，AI是把“双刃剑”，在推动生产力跃升的同时，也让安全风险激增。为此，急需顺应“AI+”场景变革趋势，加快推进网络安全体系升级改造，守牢国家数字安全屏障。
一方面，对企业而言，当前“AI＋”场景变革下安全能力出现多重不适配。“过去，企业数据分散碎片化、价值密度低，数据信息泄露影响范围有限。现在，为最大化AI生产力，企业将分散的规划、设计、工艺等数据整合为高价值、集中化的‘精华小数据’，一旦泄露，企业核心竞争力将瞬间‘归零’。”齐向东补充道。数据显示，2025年，全球AI生成钓鱼攻击同比激增1265%，攻击链条构建时间缩至30分钟。
对此，齐向东建议有关部门把企事业单位安全体系升级改造纳入技术改造范畴，制定具体鼓励措施，推动网络安全升级改造，适配“AI＋”场景安全新需求，例如升级AI应用安全监管能力，摒弃传统粗放“补漏”模式，采用智能化对抗等。“可构建‘三位一体’的智能化威胁对抗体系，以AI对抗AI。”齐向东表示。
另一方面，围绕AI在产业智能化升级中的应用，齐向东提出，我国产业体系正处在由大到强、由全到优的关键跃升期，转型过程中仍面临三重突出挑战：技术依赖及新技术伴生的安全风险，导致产业升级的底盘不够牢靠；创新链和产业链衔接不畅，导致转型实效不够明显；跨领域、跨行业的协同机制不健全，导致产业的运行秩序不够稳健。
“向现代化产业体系跃升，既是一场技术迭代，也是安全能力的系统性重塑。”齐向东表示，要以“安全前置”为核心导向，构建全链条、多层次的安全保障体系。此外，应强化创新载体建设，加快布局国家人工智能应用中试基地建设，支持产学研跨界融合，培育一批智能原生企业。
“今年，立足国家战略部署和民生关切，围绕法治建设、未来产业、数字经济等方面，形成了多项建议。”全国人大代表，中兴通讯股份有限公司党委书记、高级副总裁苗伟表示，他的建议包括前瞻布局6G产业，加快制定知识产权诉讼特别程序法，加强AI时代的人脸信息保护，设立AI大模型训练专用算力开放平台等多个方面。
首先是对于医疗领域创新，苗伟建议制定卫生技术评估条例。当前，我国卫生技术评估工作面临制度供给不足、规则体系分散、组织体系不健全、数据共享与结果应用不畅等挑战。他建议制定专门的卫生技术评估条例，以行政法规形式确立统一的制度框架，明确评估组织、程序方法、数据治理、结果应用及监督管理等关键环节，推动医保支付、临床指南等决策更加科学、规范与透明，保障公共资金使用效率与技术公平可及。
其次是建立知识产权特别规则。国家人工智能、生物医药、高端芯片等战略性新兴产业的快速发展，对知识产权司法保护提出了更高要求。因此，建议构建符合知识产权规律的特别诉讼程序规则，优化程序衔接与滥用诉权规制机制，完善适应国际化竞争的涉外诉讼程序规则，确立以技术调查官为核心的多元化事实查明体系，有效激励原始创新，规范市场竞争。
此外，近年来人形机器人、服务机器人、新型机器人等产业领域快速发展，但同时越来越多个人信息主动或被动暴露于人工智能程序中，其中具有强烈人身专属属性的生物识别信息被大规模采集。针对人工智能新业态发展特点，苗伟建议重点加强人脸信息保护，筑牢个人信息安全防线，加快相关专项立法进程，构建全链条权利保障机制，明确人脸数据处理与面容克隆的法律边界。
二是前瞻布局，培育未来产业动能。面向“十五五”，聚焦6G、低空经济等未来产业和新兴支柱产业，苗伟建议坚持适度超前建设原则，以5G-A规模商用牵引6G技术储备，构建“研发—商用—迭代—储备”的技术发展良性循环。
三是数实融合，释放数据要素价值。聚焦数据要素市场化配置改革，苗伟建议构建公共数据授权运营负面清单，明确运营“禁区”，在保障数据安全与使用公平的同时，坚决捍卫公共数据的公益本色。
同时，苗伟建议设立AI大模型训练专用算力开放平台。随着AI技术的不断发展，对算力的需求也在持续增长，目前符合时代需求的智能算力供给仍有缺口。他建议设立AI大模型训练专用算力开放平台，根据用户需求动态分配算力，实现负载均衡。同时，坚持实行分级定价与补贴政策，建立阶梯式收费机制，推动AI大模型健康发展，更好赋能实体经济转型升级。
当前，作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能正深度重塑就业市场格局。
对此，全国政协委员、北京国际城市发展研究院创始院长连玉明在接受《金融时报》记者采访时表示，与早期自动化不同，生成式人工智能展现出理解与推理等认知能力，其对就业的影响呈现出替代与创造并存的双重效应。根据世界经济论坛报告预测，到2030年，技术进步和宏观形势变化将推动创造1.7亿个工作岗位，同时，被替代的工作岗位数量将达9200万个。值得关注的是，替代效应正从低技能岗位向中高技能岗位蔓延，同时基础设施与培训资源分配不均造成的数字鸿沟，进一步放大了就业市场的分化风险。
“当前，我国就业制度与政策体系的优化进程滞后于人工智能技术的飞速发展。”为有效应对挑战，连玉明建议加快构建从风险监测、早期预警到精准干预的全链条工作体系。一是构建全国性人工智能就业冲击监测预警机制，实现风险早识别、早预警、早干预。“可建立职业替代风险动态评估与发布机制，研制人工智能对职业影响的评估标准，整合社保、招聘等数据，对重点区域和行业进行用工变化实时跟踪，定期发布重点行业与职业风险分析报告，同时可增强就业促进政策与产业发展战略关联度，探索建立与人工智能技术进步相适配的职业转型支持体系。”连玉明表示。
二是围绕人工智能背景下的新岗位新需求，构建产教融合的培训支持体系。他建议，可着力培育“人工智能+”催生的新业态与新岗位，通过加大研发激励、落实税收优惠、提供应用场景等政策组合，支持企业利用人工智能技术开发新产品、新服务，创造高质量的就业新增长点。
三是健全适应“人机协同”新型劳动形态的权益保障体系。在连玉明看来，相关法律法规需要不断完善，要加快法律修订与新兴职业认定，明确平台用工、远程协作等新型劳动关系的认定标准与权益底线，并及时将发展稳定的人工智能新工种纳入国家职业分类体系；同时健全人工智能规范与监管框架，制定算法管理合规指引，对工作定额、绩效评估、休息休假等核心环节进行规范，防范算法歧视，保障劳动者知情权与协商权。“针对因技术应用导致的群体性岗位调整或权益纠纷，探索建立高效、专业的前置调解程序，并且强化新就业形态社会保障，深化职业伤害保障试点，并探索适应灵活就业特点的社会保险参保与缴费办法。”他补充称。
今年政府工作报告提出，深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。
全国人大代表，科大讯飞董事长刘庆峰今年带来多份建议，聚焦系统应对人工智能（AI）时代就业变革、自主可控的AI研发和应用以及AI助力医疗、司法等领域。
近年来，以大模型为代表的通用人工智能正在成为国际科技竞争的焦点。在刘庆峰看来，尽管我国AI产业发展迅速，但仍面临两大挑战：一方面，国内多数大模型对美国算力依赖度较高，国产算力占比偏低且更多用于模型推理。国产算力软硬件生态仍不完善，适配效率不高、工程化能力不足。另一方面，面向通用大模型的前沿交叉学科融合能力以及跨底层架构的系统性技术统筹能力相对薄弱。
对此，刘庆峰建议，强化在自主可控算力平台上的AI研发与生态建设，布局下一代AI重大专项。布局国家级人工智能重大专项，组织国家实验室、领军企业和科研院所协同攻关，加强国产算力平台上的大模型关键技术攻关与生态建设；支持“量子计算赋能AI”、脑启发的新一代模型架构等研发，探索突破算力、能耗与可解释性等瓶颈的新路径，为我国在下一代人工智能竞争中赢得先机。
刘庆峰还提出，以央企国企为示范牵引做大做强国产生态，形成标准、采购、考核闭环。完善央企国企“AI+”专项行动配套政策，加快建立自主可控大模型在央企国企的标准体系、采购目录与考核机制，推动国产方案在规模应用中加速迭代与成熟。
面对AI带来的变革，需要提前加大人才梯队建设。刘庆峰建议，以“全民AI素养+AI复合型人才”为主线，重塑教育与人才培养体系。在基础教育中，做好科学教育加法，普及AI通识教育，夯实“人机协同”的认知框架；在职业教育中，建设“人机协作”模块化课程与实训体系，提升AI实操能力；在高等教育中，加快“AI+X”交叉学科建设，推动科研范式变革，优化人才培养目标与能力素质模型，培养AI复合型创新人才；在继续教育中，强化国家智慧教育平台AI课程供给，提升全民数字适应力。
此外，刘庆峰表示，还要建立国家级AI就业风险监测预警与政策评估机制；完善转型期稳岗转岗公共支持与培训，强化社会保障托底；健全新就业形态制度供给，助力“超级个体”“一人公司”发展；设立跨部门协同推进机制，创造AI就业友好型社会。
今年政府工作报告多次提及人工智能（AI）。今年全国两会期间，全国政协委员、北京大学第一医院心内科首席专家霍勇将关注点聚焦在AI与医疗健康的融合上。
霍勇表示，我国医疗资源存在总量不足、分布不均等难题。近年来，我国AI技术在医疗健康领域应用已有长足进步，但还需从模型部署、数据打通、院外健康服务衔接与支付能力保障等方面协同发展、加速应用，让更多老百姓用得上、放心用。
霍勇注意到，目前，我国出现了以“蚂蚁阿福”为代表的一系列医疗大模型和AI技术在健康领域应用，这反映出居民对专业、便捷的健康服务有着庞大的需求。
不过，霍勇认为，当前，我国AI技术在医疗健康领域的应用，在技术、政策、场景层面存在短板。在技术层面，“数据孤岛”制约了大模型迭代。目前，居民健康数据分散在医疗机构、药店等不同主体中，难以贯通形成多维健康图谱；同时，多数医疗机构倾向于私有化部署大模型，无法受益于行业积累，从而提升服务水平。在政策层面，“不敢用、不会用”的顾虑仍存在，各方对大模型的应用价值、评测标准、管理机制尚未达成共识。比如，AI能多大程度促进分级诊疗、能节省多少医保资金？这些定量研究目前处于空白。在场景层面，医疗机构院外健康服务覆盖不足，尤其是在预防、康复、护理、随访等环节。
一是打破“数据孤岛”。探索“混合云”部署模式，低敏感度数据部署在“行业云”、高敏感度数据部署在“私有云”，率先推动低敏感度医疗健康数据的互联互通。此外，还可以“数据不动知识动”的方式，带动医疗大模型性能持续提升；试点“个人医保云”，深化国家级数据互联互通。
二是探索医疗大模型分类分级治理体系，建立权威标准。根据不同场景应用价值、风险等级，明确各场景下模型的能力边界和权责；推动医疗机构、模型厂商、第三方机构协同，加快建立公认的评测标准。
三是强化院外健康服务衔接。聚焦居民健康咨询、检查报告解读、健康管理计划等高频医疗健康需求，通过“数字家庭医生”“名医智能体”等模式，释放AI的应用价值。
四是扩大政府购买健康服务范围，探索将可穿戴智能设备、居家健康管理硬件等纳入财政支持范围。
“通过技术、政策和场景协同发力，‘AI+医疗健康’有望实现高质量发展，变成老百姓日常生活触手可及的、专业的医疗健康服务，为健康中国注入强劲动力。”霍勇说。
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