“今年春节流行让AI生成拜年视频，但这不是它该干的‘正经事’。”全国政协委员、天娱数科董事长贺晗笑着对新京报记者说。今年两会，这位“80后”委员带来一个硬核建议：把AI从电脑屏幕里“拽”出来，送到工厂车间、物流仓库、养老院里去“干活”。在他看来，如果AI只会写诗作画、聊天解闷，还不能称之为“新质生产力”。
今年全国两会上，AI人工智能成为人大代表和政协委员关注的焦点，围绕“人工智能+”行动纵深推进一年来的新进展，多位代表委员带来了AI在赋能实体经济、拓展消费场景等方向的提案建议。同时关注在应用爆发的情况下，如何统筹发展和安全。
全国政协委员贺晗：别让AI只会“聊天”，要让它去“干活”
贺晗在接受新京报记者采访时表示，具身智能正成为继大模型之后的新一轮产业“主赛道”。然而，当前具身智能的发展仍面临严峻挑战，其中最大的瓶颈是“数据荒”，即数据碎片化、不可共享、不可复用。
“能做演示，不一定能上岗；在A工厂跑得溜，换到B工厂就趴窝。”贺晗一针见血点出症结。他解释说，这就像一个人背熟了驾驶手册，但从来没上过路——机器人缺的不是“脑子”，而是真实世界的“人生经历”。
与ChatGPT靠刷互联网数据就能变聪明不同，机器人需要的是“干活的数据”：怎么抓取零件、怎么开门、怎么叠衣服……这些数据获取成本高、标注难，更麻烦的是，各家数据格式还不统一，你采你的，我采我的，谁也共享不了。
贺晗今年带来的提案，核心就是：让AI“干活”。
第一招：建“国家级数据食堂”。他建议搞一批“国家级具身智能数据采集与预训练中心”，专门采集搬运、装配、巡检这些“干活”场景的数据，统一格式、打通孤岛。数据还要“可用不可见”——工厂怕泄密，那就脱敏处理，让大家能共享但不暴露核心机密。
第二招：给机器人“换脑子”。现在的机器人大多是“定制化”的，换个活儿就傻眼。贺晗呼吁支持头部企业和高校联合研发“具身基础大模型”，让机器人真正学会“举一反三”。
第三招：让央企国企先“吃螃蟹”。机器人价格不菲，中小企业不敢轻易买。“要拉动规模化上岗。”贺晗建议搞个“国家级人形机器人上岗清单”，先挑3C装配、仓储搬运这些能算清账的场景推广。再配上“首台套保险”——如果机器人干活不行，保险公司赔。央企国企先带头用，给中小企业打个样。
第四招：软件生态“开源”。“现在的局面就像每家都在重新发明轮子。”贺晗说，要把控制中间件、仿真平台这些底层软件开源出来，让中小企业不用从头造，直接在上面搞开发。
“让AI从电脑屏幕走到物理世界去干活，不是为了炫技，是为了让实体经济更有竞争力。”贺晗说，这才是新质生产力该有的样子。
全国人大代表夏华：用AI复活“老祖宗的审美”，让传统纹样“潮”起来
苗绣里的蝴蝶妈妈、壮锦上的青蛙纹、彝族的火焰纹……这些藏在深山老寨里的传统纹样，正面临一场“数字化重生”的机会。
全国人大代表、依文集团董事长夏华在今年两会上带来一份特殊的建议：用AI技术抢救中国传统纹样，让这些“老祖宗的审美”不仅能被保存下来，还能变成时装、文创、潮玩，甚至进入元宇宙。
“很多纹样正在消失。”夏华调研发现，中国传统纹样是中华民族千百年来的审美结晶——苗族姑娘出嫁时要绣满蝴蝶妈妈，寓意祖先庇佑；壮族织锦上的蛙纹，寄托着对丰收的祈盼；彝族火纹里，藏着族群对光明的崇拜。
这些纹样不仅是图案，更是活着的文化基因。但由于缺乏系统保护，大量散落在民间的纹样正在随着老艺人的离世而流失。
夏华建议，支持企业建设面向市场的纹样数据库，给传统纹样建立“数字身份证”。通过高精度采集、标准化标注，把苗绣的针法、壮锦的配色、每一笔纹样的文化含义都记录下来。
“不是简单的拍照存档，而是要让纹样‘活’在数据库里。”她说，未来设计师想用某个纹样，可以一键检索它的出处、寓意、传统用法，甚至能直接下载矢量图。
更关键的是第二步——让纹样“潮”起来。
夏华建议推动AIGC（人工智能生成内容）技术赋能纹样创新。想象一下这样的场景：设计师输入“蝴蝶妈妈+赛博朋克风”，AI自动生成融合传统元素和现代审美的图案；服装品牌想开发苗族纹样系列，AI可以解构传统纹样，重组出上百种变体。
“让手艺人、设计师、消费者都能参与进来。”她说，通过搭建AI设计平台，普通人也能用传统纹样定制专属T恤、手机壳，甚至把自己的设计上传售卖。
如何让传统纹样真正走进生活？夏华建议培育多元化市场主体——龙头企业负责建数据库、搞技术研发，把底层的“水电煤”铺好；中小企业和设计团队专注细分领域，做纹样潮牌、文创爆款。
“不是把纹样锁在博物馆里，而是要让它流通起来。”她说，只有形成“龙头引领、中小协同”的产业生态，传统纹样才能真正融入服装、文创、文旅、美妆、潮玩等各个领域。
在她看来，这是一场双向奔赴：AI给传统纹样注入新生命，老祖宗的审美也给AI提供了源源不断的创意素材。“让年轻人穿上带有苗族蝴蝶妈妈图案的卫衣，让外国游客把壮锦蛙纹文创带回家——这才是最好的文化传承。”
全国政协委员齐向东：警惕AI狂欢背后的安全危机
“人们把自己整个人生的root权限交给了AI。”全国政协委员、网络安全专家齐向东在两会期间引述马斯克的这句话，试图给当前的AI热潮泼一盆冷水。
在他看来，AI正加速向“超人”进化——拥有超级权限、超级能力，却也可能随时脱离控制。近期，国外一款AI工具无视用户三次“停止”指令，清空全部工作邮件的案例，正是这种危机的真实写照。
过去一年，DeepSeek等国产大模型上线即遭到高强度攻击，供应链攻击呈现“上游投毒、下游全崩”的特征，网络安全形势急剧变化。
但齐向东并不悲观。他认为，AI恰恰是解决安全困境的最强引擎。“善用AI的如虎添翼，不会用面临转型，这是大势所趋。”他说，AI正在将网络安全专家从海量告警、重复巡检中解放出来，让他们有精力钻研更高价值的方向。
新的岗位也在催生：AI红队、安全大模型工程师……人机协作模式正在被重构。AI负责自动化处置，人类聚焦高级威胁对抗与策略制定，安全防护实现“质效双升”。
然而，AI的“超人化”也带来三大致命危机。
首先是数据安全危机。AI要替代人工作，就要被赋予相当于人的数据权限，这彻底突破了传统的权限管理边界。更危险的是，企业为发挥AI最大效能，将多年积累的关键数据“去粗取精”形成“精华小数据”——一旦AI被攻破，核心竞争力瞬间归零。
其次是“易攻难守”危机。AI无所不能，大幅降低网络攻击门槛。攻击者可以用AI批量生成攻击代码、自动化挖掘漏洞，防守方本就艰难的处境雪上加霜。
第三是“链式”危机。许多政企机构AI应用跑得快，安全防护却跟不上，大量AI系统“裸奔”上线。攻击者可以通过漏洞利用、模型投毒、指令劫持，间接控制大模型，引发业务中断。
“没有安全的创新走不远，也走不稳。”齐向东强调，安全和创新不是对立的，而是一体两翼。
他提出三个关键：一是把安全能力嵌入AI应用的全生命周期，做到纵深防御；二是明确合规红线，夯实安全主体责任；三是以AI对抗AI，让安全能力始终比风险快一步。
对于具身智能这一AI前沿形态，齐向东判断其正站在“产业规模化前夜”。智能驾驶L3级已成熟，L4级在京试点，人形机器人也在突破阶段。但他警告，具身智能的安全挑战更为复杂——决策层的“大脑”可能被污染，执行层的“四肢”可能受控，物理层还可能遭到近距离劫持。
“解决这些问题，必须构建‘端－网－云－机’一体化的防御体系。”齐向东说，只有安全能力始终比风险快一步，AI这匹“野马”才能真正为人所用。
全国政协委员周鸿祎：统筹布局“六力模型”，让AI变成生产力
“人工智能的竞争，已经从‘比谁家大模型更强’，进入到‘比谁家智能体能干活’的新阶段。”
全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在今年两会上，用这样一句话概括了AI产业的最新变局。他提出了一套“六力模型”——电力、算力、智力、人力、安全力、生产力协同推进，试图为“人工智能+”行动的落地画出一张路线图。
在周鸿祎看来，中国有电力优势，电力可以转化为算力。但算力本身并不创造价值——真正值钱的，是消耗算力运转的“智能体”。什么是智能体？简单说，就是能替你干活的AI。
“大模型是大脑，智能体是手脚。”周鸿祎说，当前人工智能正从“大模型能力竞争”迈向“智能体规模应用阶段”。未来可能有百亿级智能体进入工厂、办公室，甚至每个人的手机。
但问题来了——大脑有了，手脚跑不快也不行。周鸿祎指出，当前国内训练算力稳步提升，但专门用于“推理”的算力存在结构性缺口。训练好比让AI读书考试，推理则是让它真干活。一旦百亿级智能体同时开工，算力就会卡脖子。
他建议，在全国一体化算力体系框架下，建立“全国统筹+区域细化”的布局体系，在重点产业区域建设低时延、高密度的推理算力集群。同时鼓励国产专用推理芯片发展，不能让“干活”的命门握在别人手里。
调研中，周鸿祎还发现一个普遍痛点：中小企业也想拥抱AI，但技术门槛高、人才短缺、安全保障难。“通用大模型很聪明，但不懂你的具体业务。”他建议建设普惠型智能体公共服务平台，把模型能力和行业工具打包好，让中小企业像“点菜”一样低成本定制自己的智能体。同时开设“智能体课堂”，培养既懂AI又懂业务的复合型人才。
安全问题同样迫在眉睫。
周鸿祎警告，网络攻防形态正在剧变——过去是“人和人”对抗，现在升级为“人和机器”的不对称对抗。黑客用AI批量生成攻击代码、自动化挖掘漏洞，防守方还在人工盯屏，根本防不住。
更可怕的是“黑客智能体”已经出现。它们可以自主渗透系统、窃取数据，甚至在被发现后自动变异绕过防御。
“必须用AI对抗AI。”他建议，支持安全企业打造漏洞处置、攻击溯源等系列“安全智能体”，在关键信息基础设施、工业互联网等重点领域批量部署。同时将具备实战能力的安全智能体产品纳入优先采购目录，推动规模化应用。
周鸿祎的“六力模型”试图回答一个核心问题：AI如何真正变成生产力？
他的逻辑链条很清晰：电力转化为算力，算力支撑智能体运转，智能体把通用模型变成懂行业的专用智力，再由懂AI又懂业务的人来规划治理，在安全能力护航下运行，最终形成稳定、可持续的生产力。
“每一个环节都不能掉队。”他说，只有统筹推进各要素协同发展，才能让AI从“热闹”走向“好用”，真正为千行百业创造价值。
新京报记者陈琳
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