张近东 两会 人工智能

核心观点：AI是“新基建”的核心，是实体经济的“数智底座”

张近东认为，人工智能不应仅仅停留在概念层面或虚拟经济中，而应成为驱动实体经济转型升级、提升国家核心竞争力的关键基础设施，他多次强调，AI的价值在于“赋能”和“融合”，即与千行百业深度融合,解决实际生产生活中的痛点。

主要提案与建议（历年梳理）

虽然每年的具体提案会略有调整，但其核心思想一脉相承,以下是他在不同年份提出的代表性建议：

顶层设计与数据治理（宏观层面）

• 提案： 建议加快构建国家级的人工智能数据开放共享平台，完善数据确权、流通、交易和安全保护的法规体系。
• 解读： 他认识到，人工智能的“燃料”是数据，当前，数据孤岛现象严重，大量数据沉睡在政府和企业中，无法有效利用，他呼吁从国家层面打通数据壁垒，建立统一的标准和规范，确保数据在安全、合规的前提下流动起来，为AI模型的训练和应用提供高质量的“养料”，这相当于为AI发展修建“高速公路”。

产业融合与落地应用（中观层面）

• 提案： 推动人工智能与制造业、服务业、农业等实体产业的深度融合，打造一批可复制、可推广的行业解决方案。
• 解读： 这是张近东提案中最具实践性的部分，他结合苏宁自身的转型经验，提出AI必须“下沉”到产业一线。
  • 智慧零售： 利用AI进行用户画像分析、精准营销、智能供应链管理、无人店/仓储机器人等,提升效率和体验。
  • 智慧物流： 通过AI算法优化配送路径、预测货物需求、实现仓储自动化。
  • 智慧制造： 在生产线上应用AI进行质量检测、设备预测性维护等。 他主张，政府应鼓励龙头企业开放其AI应用场景,带动产业链上下游中小企业共同完成数字化转型。

人才培养与伦理规范（人才与安全层面）

• 提案： 建议加强AI领域的复合型人才培养,并建立健全人工智能伦理规范和法律法规。
• 解读：
  • 人才： 他指出，当前AI人才，特别是既懂技术又懂产业的“跨界”人才非常稀缺，建议高校与企业合作，设立相关专业，改革教育模式,培养能够解决实际问题的AI人才。
  • 伦理与安全： 随着AI的普及，算法偏见、数据隐私、就业冲击等问题日益凸显，他强调，在发展AI的同时，必须建立“AI向善”的伦理框架和法律法规，确保技术的发展服务于人类福祉,防止技术滥用。

苏宁的实践：提案背后的“苏宁样本”

张近东的提案并非空谈，而是苏宁自身转型实践的总结和升华，苏宁在AI领域的布局，是他所倡导理念的“试验田”和“样板间”。

1. “智慧零售”的内核： 苏宁从一家传统家电零售商，转型为以“智慧零售”为核心的服务商,AI是实现这一转型的核心技术。

   • 苏宁小店： 利用AI进行选址分析、库存管理和智能补货。
   • 苏宁物流： “硅谷一号”无人仓是典型代表，分拣、搬运等环节大量使用AGV机器人和AI算法。
   • 金融科技： “苏宁金融”利用AI进行风控、反欺诈和智能投顾。

2. 从“用AI”到“造AI”： 苏宁不仅应用AI技术，还自主研发AI平台，苏宁推出的“苏宁大脑”，整合了计算机视觉、自然语言处理、数据智能等技术，为零售、金融、物流等各个业务板块提供AI能力支持。

   
   （图片来源网络，侵删）

3. 开放赋能： 苏宁将其在零售和物流领域积累的AI技术和经验，通过输出解决方案的方式赋能给其他企业，这正是他提案中“推动产业融合”的具体体现。

张近东在两会期间关于人工智能的论述,可以概括为以下几个关键词：

• 赋能实体： AI的最终目的是为实体经济服务,而不是自我循环。
• 数据驱动： 打破数据孤岛,建立数据要素市场是AI发展的前提。
• 场景落地： AI的价值必须在具体的应用场景中才能体现,要解决真问题。
• 以人为本： 发展AI必须同步考虑人才培养、就业转型和伦理安全。

他的提案反映了一位成功企业家对技术趋势的深刻洞察，以及一个传统巨头在数字化转型过程中的思考与挣扎，他既是AI技术的推动者，也是其应用的实践者，他的观点为中国人工智能如何与实体经济深度融合，提供了一个极具参考价值的“苏宁方案”。

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