全國人大代表、科大訊飛劉慶峰：推進“AI+罕見病”專項與應用試點

文 | 王雅迪

ID | BMR2004

2026年兩會期間，作為連任5屆、履職24年的全國人大代表，科大訊飛董事長劉慶峰今年帶來7份建議，聚焦順應AI時代變革的系統組合拳、自主可控的AI產業生態建設和下一代人工智能布局，以及AI助力醫療、司法、出海、適老助殘等領域，讓AI真正助力“十五五”經濟和社會發展、惠及民生，幫助每個人在人工智能的肩膀上創造未來。

01

打通“教育—技能—就業—保障”全鏈條，

系統性順應AI時代變革

以大模型為代表的通用人工智能正快速重塑產業與就業結構。麥肯錫報告預測，到2030年，全球57%的工作時長可被自動化，AI也催生大量人機協同型新崗位，崗位重構而非單純替代。在AI時代轉型期，存在技術影響速度快、“就業極化”風險上升、人才供給與產業需求出現結構性矛盾、“超級個體”“一人公司”等新就業形態的制度供給滯后等痛點。目前，各部門已出臺相關意見，但仍需深化，且現有政策需進一步形成組合拳。

因此，他建議，一是升級人才培養體系，筑牢“全民數字素養+AI復合型人才”基座。在基礎教育中，做好科學教育加法，普及AI通識教育，夯實“人機協同”的認知框架；在職業教育中，建設“人機協作”模塊化課程與實訓體系，提升AI實操能力；在高等教育中，加快“AI+X”交叉學科建設，推動科研范式變革，優化人才培養目標與能力素質模型，培養AI復合型創新人才；在繼續教育中，強化國家智慧教育平臺AI課程供給，提升全民數字適應力。

二是建立國家級AI就業風險監測預警與政策評估機制。構建覆蓋“崗位變化—技能供需—就業質量”的高頻監測體系，統一統計口徑與數據底座；建立分行業、分區域預警閾值和政策觸發規則，實現“早發現、早干預、早穩控”；把“就業友好型”指標嵌入產業政策與財政資金評估，推動技術創新與高質量就業協同發展。

三是完善轉型期穩崗轉崗公共支持，強化社會保障托底。建設全國互認的AI培訓體系，打通培訓與就業流動堵點，提升勞動者技能可遷移性與市場匹配效率；做強公共培訓與實訓供給，提供“培訓—測評—推薦—跟蹤”一體化服務，提升培訓成效；強化社會保障托底與再就業支持聯動，設立過渡性幫扶，完善失業保險制度，有效緩沖職業中斷帶來的收入波動沖擊。

四是健全新就業形態制度供給，助力“超級個體”“一人公司”發展。以“低成本合規、一站式服務、可持續保障”為導向，優化微型經營主體的登記與合規流程；完善適配“一人公司”的稅費規則與普惠金融支持；健全靈活就業人員社保轉移接續與職業傷害保障制度；推動生產力工具普惠化，通過算力與軟件服務補貼降低AI工具使用門檻，激發全社會創新活力。

五是設立跨部門協同推進機制，形成可迭代的政策組合拳。在國家層面建立協同機制或專項行動計劃，明確年度目標、試點城市與重點行業，形成可量化評估指標、動態迭代流程和可復制可推廣的政策工具箱，推動從“被動應對”轉向“主動塑造”AI就業友好型社會，確保人工智能創新應用的發展紅利公平惠及更多群體，實現社會共贏。

02

加大全棧自主可控AI生態建設，
提前布局下一代人工智能，搶占全球競爭制高點

以大模型為代表的通用人工智能，正在成為國際科技競爭的關鍵焦點。我國AI產業發展迅速，但仍面臨兩大突出挑戰：一是模型研發對進口算力依賴度高，國產算力“好用、易用、迭代快”的生態不完善；二是面向下一代AI的交叉前沿布局不足，兼具AI與數學、量子、類腦、微電子等背景的復合型頂尖人才短缺。

因此，他建議，一是強化在自主可控算力平臺上的AI研發和生態建設，布局下一代AI重大專項。布局國家級人工智能專項，組織國家實驗室、領軍企業和科研院所協同攻關，加強在國產算力平臺上的大模型研發摸高和生態建設；探索“量子計算賦能AI”，開辟突破算力瓶頸新路徑；研發腦啟發的新一代模型架構，實現面向高能耗與可解釋性等瓶頸的突破，為我國在下一代人工智能競爭中贏得先機。

二是實施“AI+交叉學科”人才專項，儲備引領人工智能創新的核心人才梯隊。打破學科壁壘，重點培養兼具AI能力與數學、量子、神經科學、微電子工程等知識背景的頂尖復合人才；優化區域布局與培養資源配置，建立前沿人才在學術界與工業界雙向流動機制，為下一代AI持續供給高水平人才。

三是以央國企為示范牽引做大做強國產生態，形成標準、采購、考核閉環。完善央國企“AI+”專項行動配套政策，加快建立自主可控大模型在央國企的標準體系、采購目錄與考核機制，推動國產方案全面普及。

03

建設法院大模型平臺與合規數據集，
推動智慧司法提質增效

人工智能在司法領域應用加速深化，12368訴服、智能輔助辦案、筆錄助手等已顯著提升辦案效率，全國法院“一張網”正強化科技賦能、促進提質增效。但司法場景對數據安全、內容安全和司法公正要求極高，而高質量合規數據供給不足制約著大模型的進一步落地推廣。

因此，他建議，一是建設開放可控的法院大模型應用平臺。依托全國法院“一張網”，搭建自主可控、開放兼容的一體化平臺，在統一標準與安全策略下接入國內主流的底座模型與能力組件，避免單一技術依賴；同時為地方法院留出自主探索和創新空間，推動示范場景迭代升級并規模化推廣。

二是有序開放合規司法數據集，夯實行業大模型底座。聚焦裁判文書、庭審活動、“法答網”精選答疑等脫敏合規數據，建設標準化數據集；建立定向授權、可追溯使用機制，向科研機構與合規企業開放，在守住安全與公正底線前提下，補齊數據供給短板，加快智慧司法發展。

04

以AI助力基本公共衛生服務，

破解慢病管理與健康服務難題

近年來，國家持續完善基本公共衛生服務相關保障，但面對人口老齡化、慢性病負擔加重等新形勢，基層仍存在人力有限、慢病管理精準度不足、健康宣教個性化欠缺等問題。多地實踐已充分證明，AI技術可有效助力家庭醫生優化履約管理、實現慢病精準管理、為居民提供個性化健康服務。

因此，他建議，一是建立基本公共衛生領域AI應用準入與監管體系。制定AI家庭醫生、健康助手類產品準入標準，明確數據安全、算法準確性要求；建立產品質量評價體系，持續監測應用效果；制定應用規范，明確場景、流程和責任，嚴格落實隱私保護與數據安全要求。

二是將AI相關服務納入基本公共衛生服務體系。把AI健康畫像、智能隨訪、健康咨詢、風險評估等服務納入全國基本公共衛生服務目錄，明確服務標準與對象；推動AI應用情況與基層績效評價銜接，引導基層積極推廣應用，提升服務質量。

05

推進“AI+罕見病”專項與應用試點，

系統性突破防治水平

全球已知罕見病超7000種，患者超3億人；我國罕見病患者超2000萬人，每年新增逾20萬人。盡管已將207種罕見病納入目錄、超100種用藥納入醫保，但診斷難、確診晚、特效藥匱乏、基層科普不足等短板依然突出。以大模型為代表的人工智能技術有望提升臨床輔助決策、藥物研發與基層可及性，為罕見病防治帶來系統性突破。

因此，他建議，一是設立“AI+罕見病”國家專項，打通診療與研發關鍵環節。專項支持具備臨床實效的醫療AI企業、罕見病優勢醫療機構與藥企聯合攻關，重點突破罕見病智能輔助診斷與治療決策、藥物研發與臨床試驗優化等關鍵技術，形成可復制的診療新范式。

二是開展“AI+罕見病”應用試點，實現“早篩查、早發現、早診治”。在全國范圍內開展“人工智能+罕見病”應用試點，推動技術在基層及各級醫療機構落地推廣，依托人工智能提升“早篩查、早發現、早診治”能力，從源頭減少誤診漏診，加強科普宣傳與公眾教育，提高社會認知水平，推動形成普惠公平、高效協同的中國特色罕見病防治新生態。

06

構建AI出海賦能體系，

護航中國企業高質量“走出去”

我國數字經濟規模龐大、應用場景豐富，人工智能專利申請量占全球比重超38%（2025年4月數據），數字服務貿易順差屢創新高，企業出海正迎來重要窗口期。但技術適配成本高、多語種服務缺失、融資渠道不暢、外匯手續繁瑣、跨境合規風險大等瓶頸依然突出，亟須構建普惠、高效、安全的AI出海賦能體系。

因此，他建議，一是強化AI技術底座支撐。推動國產底座大模型全球化應用，重點構建多語種智能翻譯與跨文化溝通平臺；推動AI與各行業深度融合，賦能產品創新與服務升級，打造具有國際競爭力的“中國智造”品牌。

二是優化跨境資本服務。深化跨境投融資外匯管理改革，擴大高新技術及“專精特新”企業跨境融資便利化額度；簡化外匯登記與資金匯兌流程，加大對民營及中小微企業的信貸支持力度，暢通出海資金渠道。

三是健全AI出海全球合規體系。編制分區域AI出海合規指引，建立全球風險預警機制；搭建一站式AI出海合規服務平臺，推動我國AI標準與國際互認；為中小微企業提供免費基礎合規體檢與普惠法律幫扶，護航企業行穩致遠。

07

加強公共服務窗口無障礙終端建設，
提升適老助殘服務水平

我國現有60歲及以上人口達3.2億人，其中聽力損失患病率達11.04%，65歲及以上人群中，這一比例達33%；據2006年第二次全國殘疾人抽樣調查，聽力障礙者、言語障礙者超2000萬人。目前，相關法律法規已對無障礙建設提出要求，但老齡化程度加深對無障礙終端服務提出更緊迫的需求。

因此，他建議，一是制定公共服務窗口無障礙建設指導意見。為老年人提供大字號、高對比度的同步字幕轉寫服務；為聽障人群提供智能手語翻譯、同步字幕、電子手寫板等服務；為外語、少數民族語言、方言的使用者提供雙向翻譯服務。

二是打造公共服務窗口信息無障礙試點。設立“公共服務窗口無障礙服務升級”專項，選取京津冀、長三角、粵港澳等老齡化程度較高的地區開展試點，在政務服務大廳、銀行、車站、機場、醫院等公共服務場所窗口部署信息無障礙服務終端，并建立監督評價機制，加強優秀案例宣傳，確保建設成效。