未来需进一步推动实体经济与数字经济深度融合配资信息网，加强跨行业高质量数据集建设，加速垂类模型、多智能体融通发展，推动场景创新应用规模化落地，为工业、医疗、金融等产业焕新升级“添翼赋能”。
作为长期深耕信息通信领域的企业负责人，中国移动通信集团上海有限公司党委书记、董事长、总经理楼向平此次全国两会之行带来的多份建议聚焦现代化算力基础设施、工业互联网与人工智能（AI）融合、量子通信产业发展等议题。
在连日的审议讨论中，他一边聆听来自各行业代表的意见，一边结合数字经济发展实践思考完善建议内容。
受访者供图
推动实体经济与数字经济深度融合
楼向平认为，站在“十五五”规划开局之年的新起点，我国经济发展战略机遇和风险挑战并存，在此背景下，应加快数字经济发展、培育新质生产力。
“数字经济是支撑经济社会向新向优发展的关键动能。”他说，未来需要进一步推动实体经济与数字经济深度融合，加强跨行业高质量数据集建设，加速垂类模型、多智能体融通发展，推动场景创新应用规模化落地，为工业、医疗、金融等产业焕新升级“添翼赋能”。
今年两会政府工作报告明确提出，培育壮大新兴产业和未来产业。楼向平也认为，要在培育壮大新兴产业和未来产业上“聚势加力”，突出企业科技创新主体地位，集中力量、集聚资源推动量子科技、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点，加速迈向智能社会发展新阶段，为开创中国式现代化建设新局面注入数智动能。
“工业互联网+AI”三大难题
楼向平多个建议都关注到人工智能的发展。
在他看来，人工智能在新型工业化进程中的角色定位，正经历从“局部增效工具”向“全局核心变量”的本质跃迁。
“在现阶段的短期表现中，AI首先体现为降本增效的‘倍增器’，通过自动排产、视觉安监等应用为企业实现局部环节的‘量变’，显著提升产值。但人工智能真正的深层价值在于其作为重构工业基因的‘核心变量’，引发生产范式与组织逻辑的‘质变’。”他说。
楼向平认为，基于此，要将AI视为新型工业化的重要引擎。它能让研发周期从数年缩短至数月，让个性化定制变得像大规模生产一样成本可控、高效便捷。要加快推进工业互联网与AI深度融合，全面释放融合效能，赋能新型工业化发展。
尽管“工业互联网+AI”前景广阔，但企业在实际应用中仍面临不少现实问题。楼向平调研发现，目前企业普遍遇到三方面难题。
首先是“连不上”的难题，工业设备联网率及协议标准化程度尚待提升，导致高价值生产机理数据形成“数据孤岛”，制约大模型在核心环节的落地。
其次是“算不起”的门槛，现有智算中心多服务于通用大模型，针对工业毫秒级控制响应的“边缘算力”布局尚未规模化，高昂的成本导致中小企业面临较高的准入门槛。
最后是“不敢用”的顾虑，由于针对AI决策风险的责任分担机制尚未健全，模型鲁棒性（编者注：指机器学习模型在面对输入数据变化、噪声干扰或对抗攻击时，仍能保持稳定性能的能力，是评估模型实用性和可靠性的重要指标）的不足让企业面临巨大的决策压力。
为此，他建议从“强基、聚力、闭环”三个维度寻求系统解法。首先，通过制定“工业5G-A+边缘云”融合部署标准，将算力前置到生产边缘，建立起物理距离带来的“时延护城河”，解决算力“远水解不了近渴”问题。在此基础上，推行“算力漫游”机制，依托运营商体系实现跨域权益兑现，通过“网算双补”优化资源配置。最后，构建安全信任闭环，通过建立工业AI模型安全分级评测体系并同步引入“首版次”风险补偿保险机制，利用技术评测与金融保险的双重保障，彻底化解企业的风险担忧，打通“敢试敢转”的最后环节。
推动算电协同联动深度融合发展
随着AI快速发展，算力正成为数字经济的重要基础设施。
楼向平指出，近年来，中国算力建设进展明显，但在算电深度融合、算力调度联动和算力结构优化等方面仍有提升空间。
他建议进一步推动算电协同联动深度融合发展。例如，在西部算力节点建设绿色算力园区，推动“源网荷储一体化”，而东部算力节点通过使用西部绿电配额抵扣算力碳排放。同时，完善全国一体化算力网络布局，健全跨区域算力调度、交易与数据流通机制。
在算力结构方面，他认为需要增加面向AI大模型、科学计算、工业仿真、金融交易等领域的高端智能算力、低时延实时算力供给，积极布局量子计算与经典算力融合的混合架构等新一代算力形态，让算力供给更加适配高质量发展需求。
在全国算力网络布局中，上海承担着重要角色。楼向平认为，上海既可以成为全国高端智能算力核心承载区，也具备建设算力技术与产业创新策源地的条件，可积极构建全国一体化算力网络调度枢纽和面向全球的算力与Token开放服务门户。
构建数据互信流通机制
在AI时代，数据要素的重要性不断提升。
楼向平认为，当前数据流通面临的核心问题在于“信任不足”和“流通不充分”。
为此，他提出建立面向AI产业的数据要素目录化管理制度。鼓励企业、公共事业单位、科研机构等登记、开放数据目录，鼓励依托数据目录建设跨行业、跨领域的高质量数据集。
同时，构建跨区域、跨行业的数据互信流通机制。当前数据“不愿流、不敢流、不能流”，在于缺乏统一的流通规则和信任基础设施。依托可信数据空间等技术手段，建立脱敏、去标识化、差分隐私、权限分级、数据溯源、留痕审计等全链条保障机制，让数据在流通过程中“可用不可见”。
在全球化背景下，跨境数据流动需求也日益增加。他建议通过建立数据要素试验区等形式，在一定范围内先行先试，探索符合国家安全要求的跨境数据流通规则，为构建开放共享安全的全国一体化数据市场探路。
量子通信产业进入关键窗口期
除了AI相关话题，量子通信也是楼向平重点关注的领域之一。
他认为，量子通信正由科研主导加速迈向产业化落地，当前已步入“技术攻坚与场景验证”并行的关键窗口期。展望未来3至5年，随着核心技术的日臻成熟与标杆场景的规模化复制，产业将完成从技术验证向实质赋能的战略跃迁；未来5至10年，伴随核心器件自主化水平的显著提升及标准体系的完善，量子通信将深度融入数字经济全领域，构建起成熟完备的产业生态。
上海在这一领域也具备一定优势。一方面，在科创产业融合方面，上海实现了“研”与“产”的无缝衔接；另一方面，在政策机遇驱动方面，上海紧扣国家“十五五”战略规划，已经将量子通信列为未来信息核心领域。
作为长三角一体化发展龙头城市，上海拥有金融、政务、工业互联网等丰富的天然试验场，能够同时发挥枢纽辐射作用，推动量子通信网络与长三角万亿级市场需求互联互通，引领行业从技术验证向全面产业赋能跨越。
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