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　　人工智能的发展重心也正经历根本性迁移：从“百模大战”的参数内卷，转向“百业赋能”的场景深耕；从追求技术指标的极致，转向关注产业价值的真实释放。AI正走出代码的世界，走进车间、农田、医院、课堂和千家万户的生活空间。然而，在技术加速落地的同时，认知偏差、人才缺口、安全风险等深层次挑战也随之浮现。当AI开始深度融入千行百业，如何跨越“用不好”的现实门槛？如何保障AI自身的安全？澎湃新闻日前采访多位全国人大代表、全国政协委员，记录人工智能赋能实体的生动实践，也直面落地进程中的真实困境。

　　这一现象并非孤例。张帆指出，AI与制造业的融合，绝非技术与产业的简单叠加，而是对生产逻辑的全流程重构。尽管国家已出台纲领性文件为“人工智能+制造业”提供指引华体会体育hth，但制造业门类繁多、基础各异，部分企业和机构盲目跟风建设垂直大模型，导致低水平重复、资源分散、质量参差不齐。更重要的是，高质量工业数据供给严重不足，主要表现为：工业数据种类多、数据标准化程度低、质量参差不齐；数据标注专业性强、投入大、周期长，通用标注工具适配性差华体会体育hth，企业数据集建设意愿不强、投入不足。

　　齐向东进一步概括，AI的“超人化”至少加剧了三大危机：首先是数据安全危机，AI要代替多少人去工作，就要被赋予多少人的数据权限，一旦AI被攻破华体会体育hth，企业多年积累的核心竞争力可能瞬间化为乌有。其次是安全“易攻难守”的危机，AI“超人”无所不能、什么都会，大幅降低了网络攻击的门槛，让攻击手段更加多样、隐蔽。第三是网络安全“链式”危机，一些政企机构在AI应用上跑得快，但安全防护跟不上，不少AI系统实际是“裸奔”上线。