今年1月，地方两会密集召开，多地首次将发展新质生产力写入政府工作报告，提出推进未来产业发展行动计划，将量子科技、人形机器人、AI大模型、生命科学等产业纳入重点布局。

今年全国两会开幕在即，全国人大代表、新松机器人自动化股份有限公司总裁张进将建议聚焦在“发展新质生产力、打造东北区域创新中心”等方面。希望未来人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等能够整体推进”。

新松公司是目前国际上机器人产品线最全的企业之一，拥有自主知识产权的工业机器人、移动机器人、洁净机器人、特种机器人、医用机器人5大类核心产品，打造了以自主核心技术、核心零部件、核心产品及行业系统解决方案为一体的全产业价值链。2022年8月，中央领导曾专门考察了新松公司。

作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略技术，人工智能的高速发展为机器人行业注入新的活力，张进在接受财联社专访时表示，人工智能和机器人深度融合，发展方向将是更加智能化、自主化、人机协作、多模态融合、应用场景拓展以及关注伦理和法律问题。

财联社：今年全国两会，你的建议主要关注哪些方面？

张进：今年的全国人民代表大会，我的建议重点聚焦在“发展新质生产力，打造东北区域创新中心”上，希望在未来的发展中，人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等能够整体推进。

财联社：人工智能被认为是发展新质生产力的主要阵地，然而有 观点认为目前人工智能应用落地依然面临挑战，对此你有哪些看法或建议？

张进：人工智能是模拟、延伸和拓展人的智能的技术。简单来说，就是让机器学习人类的智慧，能够像人一样做出智能化的反应。人工智能是引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，被认为是发展新质生产力的主要阵地。

随着人工智能应用场景的日益复杂化，算法设计和模型训练也面临着巨大的挑战。首先，针对不同的应用场景，需要设计与之相适应的算法和模型。此外，如何将人工智能技术与实际应用场景相结合，也是一大挑战。例如，在智能制造中，如何实现人工智能技术与工业自动化系统的无缝对接，提高生产效率和产品质量。

为应对这些挑战，我们需要加强人工智能算法和模型的研究与开发，提高其适应性和准确性。同时，还需要推动人工智能技术与各行业领域的深度融合，探索更多具有创新性和实用性的应用场景。此外，针对不同行业和应用场景，需要制定更加细致和完善的规范和标准，以确保人工智能技术的合理应用和发展。

财联社：站在机器人产业的角度，你认为目前人工智能主要充当怎样的角色？未来两者如何进行深度融合创新？

张进：人工智能在机器人行业中的作用越来越显著，通过提高自主学习能力、应用于多个场景等方式，为机器人赋能。AI技术如深度学习、计算机视觉等使机器人能够更好地理解和执行任务，提高生产效率。人工智能（AI）在机器人行业中的应用日益广泛，为机器人赋予了各种先进功能和更强大能力。在工业机器人领域，人工智能不仅提高了生产效率，还确保了功能安全和信息安全，催生了如协作机器人、自动驾驶汽车和无人机作业等新兴应用。极大地增强了机器人的功能和智能水平，使得机器人能够执行更为复杂、灵活且自主的任务。

未来，人工智能在机器人产业中扮演着关键角色，通过强化学习、深度学习等技术显著提升机器人的自主学习与适应环境能力。人工智能使机器人具备更加智能化的能力，例如更好的感知、认知和决策能力。这将使机器人能够更好地适应不同的任务和环境。人工智能和机器人深度融合，发展方向将是更加智能化、自主化、人机协作、多模态融合、应用场景拓展以及关注伦理和法律问题。这些发展将为人类带来更多的便利和福祉。

财联社：作为中国机器人产业的发源地，辽宁在支持机器人行业发展方面有哪些优势？这些优势如何拓展到人工智能领域？

张进：辽宁是中国机器人产业的发源地，拥有一批优势突出的高校、科研机构和骨干企业，算力基础设施持续升级，智能制造、智慧医疗应用场景十分丰富，这些都是发展人工智能的先天优势。加速构建人工智能产业新生态、加快形成新质生产力，从而以科技创新推动产业创新，建议释放政策红利推动国产焊接机器人在汽车产业链上下游企业实现原始技术积累，让国产焊接机器人在重点产业领域中抢占科技竞争和产业发展的制高点，加速培育以新一代机器人为代表的人工智能新兴产业，推进新一代机器人、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用，助力辽宁制造业转型升级。

财联社：随着机器人与人工智能产业的发展，劳动力需求也将逐渐降低，你认为普通人要如何适应未来的就业挑战？

张进：首先，我们需要了解机器人和人工智能不是全部都能够替代人类的工作。虽然机器人在生产线上执行重复性任务的效率更高，但是在许多其他领域，如创造性的工作和人际关系，机器人的表现并不如人类。

对于仍然担心被机器取代的人来说，可以通过学习新的技能和知识的积累，使他们具备更广泛的技能，从而能够适应不同的工作环境。其次，可以考虑从事机器无法替代的工作。这些工作通常需要人类独特的技能和专业知识，从事机器无法直接取代的工作。