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陶青透露，要围绕算法、算力等大模型底层技术，加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品突破；加快智能物联终端和工业云部署，提升面向制造业的算力供给运营管理能力；引导生态型企业加快打造具备全球竞争力的通用大模型，培育面向制造业场景的行业大模型；构建高水平工业数据库，激发工业数据要素价值。

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蒙牛集团副总裁、首席数智官李琤洁介绍，蒙牛历经货的数字化、人的数字化到人工智能驱动的数智化转型3个阶段，转变组织方式和生产方式，激发新质生产力。在数字化1.0阶段，蒙牛实现从奶源、工厂到消费者全链条的数字化覆盖；在数字化2.0阶段，蒙牛深耕消费者数字化；在如今的数智化3.0阶段，蒙牛实施“AI驱动的双飞轮”战略，用人工智能对供应侧和消费侧进行全面加持。

我国人工智能发展也面临诸多问题。王沛霖分析，我国人工智能产业标准化和规范化程度不高，行业缺乏统一的标准体系，不仅影响企业互操作性和兼容性，也阻碍整个产业规范化和规模化发展。虽然我国人工智能人才培养规模逐渐扩大，但仍面临高层次领军人才稀缺、基础研究人才流失等问题，急需构建更完善的多层次人才培训体系。