印度登月最關鍵一步！月船三號今晚進入環月軌道
8月5日消息，據印度官方消息，月船三號將于北京時間今晚21時30分左右開始近月制動進入環月軌道。這是該探測器能夠成功的最關鍵步驟之一，如果成功將開始圍
近日，國務院出臺了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（以下簡稱《意見》），明確了系統推進“人工智能+”的總體要求，系統布局“人工智能+”六大重點行動和八大基礎支撐能力，為我國人工智能與經濟社會深度融合指明實施路徑。
《意見》的發布，標志著我國人工智能發展進入體系化推進、深層次融合的新階段，有助于將我國的產業規模、數據資源、應用場景等優勢全面轉化為國家智能優勢。實施過程中，需堅持以系統化創新為核心，通過科技、產業與機制三重創新協同，重點突破產業大模型、科學大模型、低空經濟、具身智能等前沿領域，構建“技術—產業—社會”良性發展的創新生態。
強化科學大模型創新
加速科研范式變革
《意見》將“人工智能+科學技術”擺在首位，體現了國家對人工智能發展規律的深刻把握：只有夯實科學基礎，才能把握住技術突破、產業升級和全球競爭中的主動權。
科學大模型是人工智能與基礎科學交叉融合的重要體現。其在蛋白質結構預測、天體物理模擬、新材料發現等領域已展現出顛覆性潛力。通過構建面向科學推理與發現的大模型架構，可顯著加速科學研究從假設提出到實驗驗證的全過程，甚至重構某些基礎學科的研發范式。
建議優先支持面向重大科學問題的大模型研發與開放平臺建設，推動高水平科研機構、高校與企業聯合共建科學智能基礎設施，尤其注重跨模態推理等關鍵能力的融入，打造支撐前沿科學發現的智能基座。
推動產業大模型應用創新
賦能千行百業轉型升級
當前，人工智能技術正從通用大模型快速向產業大模型縱深演進，這一轉變不僅拓展了技術本身的邊界，更深刻重塑著千行百業的研發模式與發展路徑。通過海量行業數據的預訓練和領域知識的深度嵌入，產業大模型充分發揮其強大的自然語言理解與生成能力，大幅提升企業對復雜業務場景的認知和理解能力，深度融合行業知識與場景數據，正成為推動產業智能化轉型的核心引擎。
在研發環節，產業大模型能夠加速技術洞察和知識發現，通過對全球專利、論文和技術報告的智能分析，幫助企業快速把握技術發展趨勢，優化研發路線。在生產環節，基于大模型的智能質檢、工藝優化和設備預測性維護等應用，正顯著提升生產效率和產品質量。
《意見》明確提出要“推動人工智能驅動的技術研發、工程實現、產品落地一體化協同發展”，產業大模型正是實現這一目標的關鍵抓手。在生物制造、量子科技、6G、新材料等前沿領域，產業大模型通過智能算法大幅壓縮研發周期，提高創新成果轉化效率。例如，在新材料研發中，大模型能夠預測材料性能，減少實驗試錯成本；在裝備制造領域，大模型支持設計仿真一體化，加速產品迭代升級。
為推動產業大模型深度應用，建議重點加強三方面工作。一是構建行業知識增強的大模型體系，開發面向垂直領域的模型優化工具鏈；二是推動“研產用”深度融合，建立以企業需求為導向、以大模型為支撐的協同創新機制；三是完善產業大模型評測標準，確保模型性能與行業需求匹配。
布局低空大模型與具身大模型
培育智能時代新增長極
低空經濟和具身智能作為“人工智能+”行動的重要突破口，不僅代表著技術應用的前沿方向，更是培育新質生產力、塑造發展新動能的關鍵領域，將對我國經濟轉型升級產生深遠影響。這兩類垂直領域大模型的突破，將推動人工智能從認知智能向行動智能演進，為培育新質生產力提供關鍵技術支撐。
低空大模型是實現低空經濟智能化升級的核心基礎設施，具備空間認知能力的多模態大模型是具有潛力的重點研發方向。其融合地理信息、氣象數據、飛行規則等領域知識，為低空飛行器提供環境感知、路徑規劃和風險預警能力。具體實施路徑包括：構建低空領域預訓練大模型，注入空域管理、飛行控制等專業知識；開發基于大模型的群體決策系統，實現無人機集群的自主協同與沖突消解；建立低空大模型測試驗證平臺，通過數字孿生技術實現算法迭代優化。同時，應制定低空大模型安全標準，確保決策過程的可解釋性和可靠性，為低空經濟發展提供可信人工智能支撐。
具身智能大模型是打通虛擬智能與物理世界的關鍵橋梁。要著力發展具身認知大模型，融合視覺、語言、動作等多模態信息，實現智能體對物理場景的深度理解和任務執行。重點突破方向包括：研發具身決策大模型，支持復雜任務的分解與規劃；開發人機協作大模型，實現自然語言指令到物理動作的精準轉換；構建具身訓練仿真平臺，通過大規模交互數據提升模型泛化能力。在產業落地方面，應率先在工業檢測、家庭服務、醫療康復等場景開展應用示范，培育具身智能大模型的典型應用范式。
構建協同創新體系
系統推進“人工智能+”行動
強化基礎研究與智能基座建設。圍繞科學大模型、通用人工智能與具身智能等方向，重點推進面向基礎理論與關鍵架構的大模型研發。支持建設國家級AI大平臺與開放開源社區，促進高水平科研機構與企業聯合構建基于大模型的協同研發環境，推動模型、算法、開發工具的一體化共享，為“人工智能+”行動提供堅實智能底座。
推動跨學科交叉與跨界融合。大力支持大模型與生命科學、材料科學、社會科學等深度融合，打造面向重大科學問題和工程挑戰的領域大模型。推動大模型成為多學科交叉的“連接器”和“加速器”，支持基于大模型的協同科研平臺建設，鼓勵“人工智能+學科”的跨界研究團隊組建，催生具有重大影響的跨學科創新成果。
完善創新生態與治理體系。加快建立覆蓋大模型全生命周期的標準、倫理與治理體系，重點推進大模型在低空經濟、自動駕駛、醫療AI等敏感領域的合規應用。支持大模型數據合規、評測基準、安全可控等方面的法規建設，構建具有中國特色、適應大模型創新需求的治理框架，為“人工智能+”行動營造開放、安全、可信的創新環境。
《意見》的出臺必將加速我國“人工智能+”蓬勃發展。作為人工智能科研領域的一線工作人員，我們將繼續聚焦科學大模型、產業大模型、低空經濟、具身智能等重點方向，推動構建系統化創新布局，助力我國“人工智能+”行動走深向實。（作者：中國科學院自動化研究所副總工程師 王金橋）
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