在近日举办的一场重要论坛上，工业和信息化部原副部长王江平围绕人工智能时代的创新发展提出了深刻见解。他指出，“十五五”规划建议将科技创新与产业创新的深度融合置于关键位置，同时强调高水平科技自立自强的重要性。在人工智能技术快速迭代的背景下，如何将科学发现有效转化为生产力成为亟待解决的核心问题。
王江平分析称，当前人工智能预测成果呈现爆发式增长态势，但人类验证能力与产业化进程却难以匹配。这种发展速度的断层导致AI预测结果与实际应用之间形成巨大鸿沟——AI系统一天内生成的预测数据，可能需要人类花费十年甚至更长时间验证。这种“堰塞湖”效应不仅造成海量科研成果积压，更导致算力资源与实验设备的低效占用，形成科技转化链条中的关键瓶颈。
针对这一挑战，他提出三项系统性解决方案。在数据基础设施建设方面，强调构建行业级高精度、长周期、多模态数据集，通过建立公共高价值知识中心减少重复研发，同时制定AI预测结果的权威评估标准体系。在实验室建设层面，主张推动开源化、模块化发展模式，降低自主实验室建设门槛，并探索“人在回路中”的混合增强智能模式，结合数字孪生技术与通用知识模型，构建多智能体协作的“联合科学家”体系。
工程化创新环节被视为突破转化壁垒的关键抓手。王江平特别指出，我国丰富的应用场景优势应通过中试平台建设得到充分发挥，同时需要建立学术界与产业界的常态化合作机制，形成从理论突破到产业落地的完整闭环。
全国社保基金理事会原副理事长王忠民从能源视角提出独特观察。他指出，人工智能算力竞争的本质是能源竞争，而能源竞争的核心在于绿色转型。当前全球算力中心建设正面临电力供应与碳排放的双重约束，液冷技术替代传统水冷系统的变革，不仅解决了高耗能设备的用水难题，更通过循环系统设计显著降低能源消耗。
王忠民进一步阐释，将ESG（环境、社会和公司治理）理念深度融入算力产业链具有战略意义。通过在用电环节引入绿色评价标准，可使算力中心能耗降低30%以上。当这种绿色要求延伸至零碳园区、城市和产业规划时，将引发从生产端到消费端的全链条变革，推动形成符合可持续发展要求的新型产业生态。这种转型不仅关乎环境效益，更将成为提升国际竞争力的关键因素。
