当前，中国科技创新正处于从"单点突破"向"系统变革"迈进的关键阶段。面向"十五五"时期，如何在原始创新和关键核心技术攻关上实现新突破，成为各地科技工作者和决策者共同关注的课题； 在人工智能领域，中国已跑出加速度，但核心技术自主可控仍需加强。全国人大代表陈淑贤指出，过去一年国产AI芯片和操作系统应用取得较大突破，但芯片厂商、操作系统企业、AI应用开发商之间的协作机制仍需完善。她建议推进关键领域AI基础设施国产化建设，成立产业联盟，加强产业链上下游企业合作，对从事国产信息技术创新适配的企业给予政策支持，鼓励企业基于国产操作系统与国产芯片开发AI平台和应用。 AI应用场景落地成为当前突出瓶颈。陈淑贤表示，现有AI应用仍集中在视觉识别、语音交互等通用场景，对复杂工业流程、科研实验、供应链决策等深层场景的支撑不足。她建议在"十五五"期间成立"人工智能场景攻坚专项计划"，聚焦高端制造、新材料研发、生物医药等国家战略领域，每年遴选若干个"高价值AI应用场景"，实行"揭榜挂帅"制度，给予资金支持。 数据作为人工智能的核心资源，其流通和应用存在多重障碍。针对数据稀缺、流通壁垒、权责不清晰、格式差异等行业痛点，陈淑贤建议鼓励各行业建设适配统一的行业级高质量数据集标准，规范数据采集、标注、合成等关键技术流程，建立数据集质量评价模型，推动数据资源标准化整合与规范化应用。 科技创新的最终价值在于产业转化。全国人大代表刘庆强调，科研成果不能"养在深闺"，要让实验室的"从0到1"变成产业端的"从1到10"。该转化过程涉及高校院所评价体系完善、专业技术经理人队伍建设等多个环节。 实现"从1到10"的转化，高质量的供给"1"是基础。刘庆建议高校院所完善评价体系和机制，让大学实验室里的研发成果真正有价值，能够转化到企业中。以长三角国家技术创新中心为例，该中心组建了专业的技术经理人队伍，深入高校寻找有价值的创新成果，已与海内外200多所高校院所建立合作关系，推动技术人才与产业深度融合。 专业的技术经理人队伍在推动科技创新与产业创新深度融合中至关重要。他们需要找到研发成果，了解市场需求，完成精准对接。长三角国家技术创新中心已建成110家研发载体，汇聚超1.6万名研发人员，衍生孵化1800多家科技型企业，形成了较为完整的创新生态体系。 这些实践表明，推动新质生产力发展需要建立系统性的支撑机制。从政策层面看，应加强原始创新和关键核心技术攻关的顶层设计；从产业层面看，应完善产业链上下游的协作机制；从人才层面看，应建立专业化的技术转化队伍；从数据层面看，应推动数据资源的标准化应用。
科技创新的意义不只在于“突破”，更在于“转化”。既要持续攻坚关键核心技术，也要在标准、数据、机制与生态上形成合力。面向“十五五”，以国产化底座增强安全与韧性，以场景牵引打通落地路径，以制度创新提升转化效率，才能让创新动能更有效转化为发展动能，在全球竞争中掌握主动权。