今年1月，地方兩會密集召開，多地首次將發展新質生產力寫入政府工作報告，提出推進未來產業發展行動計劃，將量子科技、人形機器人、AI大模型、生命科學等產業納入重點布局。

今年全國兩會開幕在即，全國人大代表、新松機器人自動化股份有限公司總裁張進將建議聚焦在“發展新質生產力、打造東北區域創新中心”等方面。希望未來人工智能相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等能夠整體推進”。

新松公司是目前國際上機器人產品線最全的企業之一，擁有自主知識產權的工業機器人、移動機器人、潔凈機器人、特種機器人、醫用機器人5大類核心產品，打造了以自主核心技術、核心零部件、核心產品及行業系統解決方案為一體的全產業價值鏈。2022年8月，中央領導曾專門考察了新松公司。

作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略技術，人工智能的高速發展為機器人行業注入新的活力，張進在接受財聯社專訪時表示，人工智能和機器人深度融合，發展方向將是更加智能化、自主化、人機協作、多模態融合、應用場景拓展以及關注倫理和法律問題。

財聯社：今年全國兩會，你的建議主要關注哪些方面？

張進：今年的全國人民代表大會，我的建議重點聚焦在“發展新質生產力，打造東北區域創新中心”上，希望在未來的發展中，人工智能相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等能夠整體推進。

財聯社：人工智能被認為是發展新質生產力的主要陣地，然而有 觀點認為目前人工智能應用落地依然面臨挑戰，對此你有哪些看法或建議？

張進：人工智能是模擬、延伸和拓展人的智能的技術。簡單來說，就是讓機器學習人類的智慧，能夠像人一樣做出智能化的反應。人工智能是引領未來的戰略性技術，是新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，被認為是發展新質生產力的主要陣地。

隨著人工智能應用場景的日益復雜化，算法設計和模型訓練也面臨著巨大的挑戰。首先，針對不同的應用場景，需要設計與之相適應的算法和模型。此外，如何將人工智能技術與實際應用場景相結合，也是一大挑戰。例如，在智能制造中，如何實現人工智能技術與工業自動化系統的無縫對接，提高生產效率和產品質量。

為應對這些挑戰，我們需要加強人工智能算法和模型的研究與開發，提高其適應性和準確性。同時，還需要推動人工智能技術與各行業領域的深度融合，探索更多具有創新性和實用性的應用場景。此外，針對不同行業和應用場景，需要制定更加細致和完善的規范和標準，以確保人工智能技術的合理應用和發展。

財聯社：站在機器人產業的角度，你認為目前人工智能主要充當怎樣的角色？未來兩者如何進行深度融合創新？

張進：人工智能在機器人行業中的作用越來越顯著，通過提高自主學習能力、應用于多個場景等方式，為機器人賦能。AI技術如深度學習、計算機視覺等使機器人能夠更好地理解和執行任務，提高生產效率。人工智能（AI）在機器人行業中的應用日益廣泛，為機器人賦予了各種先進功能和更強大能力。在工業機器人領域，人工智能不僅提高了生產效率，還確保了功能安全和信息安全，催生了如協作機器人、自動駕駛汽車和無人機作業等新興應用。極大地增強了機器人的功能和智能水平，使得機器人能夠執行更為復雜、靈活且自主的任務。

未來，人工智能在機器人產業中扮演著關鍵角色，通過強化學習、深度學習等技術顯著提升機器人的自主學習與適應環境能力。人工智能使機器人具備更加智能化的能力，例如更好的感知、認知和決策能力。這將使機器人能夠更好地適應不同的任務和環境。人工智能和機器人深度融合，發展方向將是更加智能化、自主化、人機協作、多模態融合、應用場景拓展以及關注倫理和法律問題。這些發展將為人類帶來更多的便利和福祉。

財聯社：作為中國機器人產業的發源地，遼寧在支持機器人行業發展方面有哪些優勢？這些優勢如何拓展到人工智能領域？

張進：遼寧是中國機器人產業的發源地，擁有一批優勢突出的高校、科研機構和骨干企業，算力基礎設施持續升級，智能制造、智慧醫療應用場景十分豐富，這些都是發展人工智能的先天優勢。加速構建人工智能產業新生態、加快形成新質生產力，從而以科技創新推動產業創新，建議釋放政策紅利推動國產焊接機器人在汽車產業鏈上下游企業實現原始技術積累，讓國產焊接機器人在重點產業領域中搶占科技競爭和產業發展的制高點，加速培育以新一代機器人為代表的人工智能新興產業，推進新一代機器人、核心支撐軟件、工業互聯網等系統集成應用，助力遼寧制造業轉型升級。

財聯社：隨著機器人與人工智能產業的發展，勞動力需求也將逐漸降低，你認為普通人要如何適應未來的就業挑戰？

張進：首先，我們需要了解機器人和人工智能不是全部都能夠替代人類的工作。雖然機器人在生產線上執行重復性任務的效率更高，但是在許多其他領域，如創造性的工作和人際關系，機器人的表現并不如人類。

對于仍然擔心被機器取代的人來說，可以通過學習新的技能和知識的積累，使他們具備更廣泛的技能，從而能夠適應不同的工作環境。其次，可以考慮從事機器無法替代的工作。這些工作通常需要人類獨特的技能和專業知識，從事機器無法直接取代的工作。