人工智能技術(shù)在與制造業(yè)融合過程中面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，芯片研發(fā)設(shè)計和工藝制程與國際先進(jìn)水平仍存在差距、人工智能標(biāo)準(zhǔn)化體系亟待建立、核心高端專業(yè)人才不足；另一方面，數(shù)據(jù)安全問題也日益凸顯，如何保護(hù)企業(yè)的核心數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)成為各方關(guān)注話題。

下一步，要圍繞算法、算力等大模型底層技術(shù)，加快推動智能芯片、大模型算法、框架等基礎(chǔ)性關(guān)鍵核心技術(shù)和產(chǎn)品的突破；建立健全人工智能賦能新型工業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)體系；健全人工智能人才培養(yǎng)、安全保障等機(jī)制。

推動標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)至關(guān)重要。應(yīng)通過建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會，建立健全和推廣人工智能相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，開展技術(shù)研究與驗證，促進(jìn)技術(shù)的統(tǒng)一和互操作性，加強(qiáng)人工智能產(chǎn)品和應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)深度融合。

推動建設(shè)覆蓋高層次人才、專業(yè)技術(shù)人才、行業(yè)技能人才、中小學(xué)人工智能基礎(chǔ)教育（教育行業(yè)分析報告）人才等多層次人才培養(yǎng)體系；加強(qiáng)新型技能培訓(xùn)，引導(dǎo)勞動者進(jìn)入數(shù)據(jù)標(biāo)注等人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)崗位；積極開展數(shù)字教育國際交流合作，努力培養(yǎng)適應(yīng)時代發(fā)展的全球治理與國際化創(chuàng)新型人才。