在近日舉辦的一場重要論壇上，工業和信息化部原副部長王江平圍繞人工智能時代的創新發展提出了深刻見解。他指出，“十五五”規劃建議將科技創新與產業創新的深度融合置于關鍵位置，同時強調高水平科技自立自強的重要性。在人工智能技術快速迭代的背景下，如何將科學發現有效轉化為生產力成為亟待解決的核心問題。

王江平分析稱，當前人工智能預測成果呈現爆發式增長態勢，但人類驗證能力與產業化進程卻難以匹配。這種發展速度的斷層導致AI預測結果與實際應用之間形成巨大鴻溝——AI系統一天內生成的預測數據，可能需要人類花費十年甚至更長時間驗證。這種“堰塞湖”效應不僅造成海量科研成果積壓，更導致算力資源與實驗設備的低效占用，形成科技轉化鏈條中的關鍵瓶頸。

針對這一挑戰，他提出三項系統性解決方案。在數據基礎設施建設方面，強調構建行業級高精度、長周期、多模態數據集，通過建立公共高價值知識中心減少重復研發，同時制定AI預測結果的權威評估標準體系。在實驗室建設層面，主張推動開源化、模塊化發展模式，降低自主實驗室建設門檻，并探索“人在回路中”的混合增強智能模式，結合數字孿生技術與通用知識模型，構建多智能體協作的“聯合科學家”體系。

工程化創新環節被視為突破轉化壁壘的關鍵抓手。王江平特別指出，我國豐富的應用場景優勢應通過中試平臺建設得到充分發揮，同時需要建立學術界與產業界的常態化合作機制，形成從理論突破到產業落地的完整閉環。

全國社保基金理事會原副理事長王忠民從能源視角提出獨特觀察。他指出，人工智能算力競爭的本質是能源競爭，而能源競爭的核心在于綠色轉型。當前全球算力中心建設正面臨電力供應與碳排放的雙重約束，液冷技術替代傳統水冷系統的變革，不僅解決了高耗能設備的用水難題，更通過循環系統設計顯著降低能源消耗。

王忠民進一步闡釋，將ESG（環境、社會和公司治理）理念深度融入算力產業鏈具有戰略意義。通過在用電環節引入綠色評價標準，可使算力中心能耗降低30%以上。當這種綠色要求延伸至零碳園區、城市和產業規劃時，將引發從生產端到消費端的全鏈條變革，推動形成符合可持續發展要求的新型產業生態。這種轉型不僅關乎環境效益，更將成為提升國際競爭力的關鍵因素。