​​人工智能技术的健康发展需要坚持自立自强、突出应用导向，同时在技术突破、产业融合、数据安全与生态治理上形成合力。​​

人工智能发展正迈入大模型驱动的新阶段，需加强基础理论研究以突破核心算法、算力与数据的核心技术瓶颈，集中资源攻坚高端芯片及开源框架开发，构建自主可控的技术体系。推动人工智能与制造、医疗、教育等产业深度融合，通过“AI+场景”模式加速传统产业转型，如利用智能算法优化能耗、研发行业专用模型提升效率。完善政策与伦理框架，保障数据隐私安全，制定技术风险评估与监管机制，规避算法偏见与滥用风险。强化人才支撑，推进跨学科培养与全学段教育，完善职业评价与激励机制。完善国际合作机制，输出人工智能技术标准，助力缩小全球数字鸿沟。

面向未来，人工智能的治理需动态适应技术迭代，平衡创新与风险，通过技术中立与价值引导确保智能技术造福社会。社会各方需共建安全、公平、开放的技术生态，推动人工智能朝着有益、安全、公平方向持续演进。