#天天基金调研团# + $国泰估值优势混(LOF)A$，把握AI赋能下的产业升级机遇，可从几个方面着手：

政府层面

- 政策引导与支持：制定相关政策，鼓励科技领军企业、制造业链长企业等大规模开放产业场景，降低民营AI企业参与门槛。设立专项扶持资金，对AI技术研发和应用项目给予补贴，按成果转化效益给予奖励。

- 基础设施建设：牵头建立全国一体化异构算力交易平台，创新采用“算力证券化”等模式实现跨区域资源高效调配。支持建设工业数据枢纽平台，推动工业数据共享，构建数据要素流通生态。

- 人才培养与引进：实施“工业AI工程师”，联合高校、企业共建实训基地，推行“企业导师+高校教授”双导师制，定向培养复合型人才。同时，出台优惠政策吸引海外高端AI人才。

- 完善监管与规范：加快人工智能相关立法，确保人工智能安全、可靠、可控。建立健全工业AI安全防护体系，保障产业智能化发展。

企业层面

- 加强技术研发与创新：加大在AI技术上的研发投入，开发更具场景适用性的新型智能生产装备，推动行业关键核心技术智能化变革。积极参与开源社区，依托开源平台开发工业级AIaaS或MaaS平台，降低智能化转型门槛。

- 促进场景应用与融合：实施场景驱动创新战略，围绕企业核心业务环节，遴选标杆场景，形成示范矩阵。加强产业链上下游协同，促进装备制造商、软件服务商与终端用户之间的深度合作，推进场景闭环构建。

- 强化数据管理与利用：制定企业内部的数据管理策略，建立数据分级管理体系，推动非涉密数据的开放与共享。利用AI技术进行数据挖掘和分析，为企业决策提供支持，优化生产流程和服务质量。

- 提升企业竞争力：关注行业动态和技术发展趋势，及时调整企业战略和业务模式。通过AI赋能，提高产品质量和生产效率，降低成本，拓展市场空间，提升企业的核心竞争力。

科研机构和高校层面

- 开展前沿研究：聚焦通用大模型研发攻关，加强基础研究和应用研究，推动人工智能技术的创新发展。开展多学科交叉研究，解决AI应用中的复杂问题。

- 人才培养与输出：优化相关专业设置，加强课程体系建设，培养富有创新精神的高素质AI人才。与企业合作开展实训项目，为学生提供实践机会，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

- 产学研合作：与企业建立紧密的合作关系，共同开展技术研发和应用推广项目。推动科技成果转化，将科研成果应用到实际生产中，实现产学研的深度融合。

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