法律分析：我国要制定科技强国行动纲要，健全社会主义市场经济条件下新型举国体制，打好关键核心技术攻坚战，提高创新链整体效能。法律依据：中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》 制定科技强国行动纲要,健全社会主义市场经济条件下新型举国体制,打好关键核心技术攻坚战,提高创新链整体效能。
第一，需要强化国家战略科技力量。制定科技强国行动纲要，健全社会主义市场经济条件下新型举国体制，打好关键核心技术攻坚战，提高创新链整体效能。优化学科布局和研发布局，推进学科交叉融合，加强基础研究、注重原始创新，完善共性基础技术供给体系。第二，需要强化企业在技术创新中的主体地位。提升企业技术创新能力。支持大企业整合行业创新资源，主导建设开放式创新服务平台，面向中小企业开放产业资源、开展专业孵化服务，推进合作研发。同时也要支持企业主导建立基础前沿研究机构，开展应用基础研究和前沿技术开发。从多方面加快完善关键核心技术攻关的新型举国体制，突出企业在技术创新中的主体地位。第三，需要建立有效的国内企业与国内大学和科研院所的产学研合作机制。中大咨询认为企业应该加强知识产权保护，大幅提高科技成果转移转换成效。不断完善创新激励和保障机制，构建充分体现知识、技术等创新要素价值的利益分配机制，健全科研人员职务发明成果权益分享机制。
2021年6月8日，上海临港新片区发布《中国（上海）自由贸易试验区临港新片区金融业发展“十四五”规划》，提出立足金融科技创新试验港的发展定位，积极开展金融科技创新监管试点，加快推动以大数据、人工智能、区块链、云计算、5G 等为代表的核心技术研发攻关，助力上海金融科技中心建设。作为2018国家工信部（唯一区块链）试点示范项目和2019国家网信办（首批）区块链备案企业，易保全从2014年起就一直深耕区块链底层技术的研发与应用创新，通过“区块链+司法+应用”模式，推出了君子签、微版权、仲证宝等落地应用产品。通过君子签，帮助用户1分钟搞定合同签署，异地合同也可随时随地进行签约，不打印、不快递、高效管理，同时还可通过区块链永久存证同步备案司法机构，保障合法有效。 通过微版权，帮助用户快速进行区块链存证、版权登记、全网监测与分析、网络取证，最快1天出版权证书，支持纸质版和电子版，让用户在第一时间获取权属证明和侵权证据。 通过仲证宝，为公证处和仲裁委分别搭建互联网公证系统和互联网仲裁系统，为金融机构提供网络仲裁服务，助力公证、仲裁业务全面实现数字化转型升级。
学习掌握技术含量高的知识，发挥他的水平
科技创新能力是指企业、学校、科研机构或自然人等在某一科学技术领域具备发明创新的综合能力。科技创新是提升国家核心竞争力的必由之路，走中国特色自主创新道路，必须聚焦国家战略需求，着力抢占科技创新制高点。为此采取了一些列的措施：1、加大对创新方法的投入力度，引导与鼓励科研人员积极参与创新方法行动。在国家重大科技计划以及科研项目的设置上，注重对科学思维、科学方法和科学工具研究与创新的支持，形成国家对创新方法投入的长期的、稳定增长的渠道；并在相关科技计划与优先领域中，超前部署对未来科技发展有引领作用的科学思维与方法的研究和创新项目；对基础研究和战略高技术研究中采用新的思路、探索新的方法以及进行工具设备创新的研究项目给予重点支持；对引领学科前沿、抢占高科技战略制高点、支撑重大技术创新、解决国民经济和社会发展重大问题的方法创新，加大投入力度。2、系统地组织开展创新方法的基础性研究工作。组织我国优秀科学家、工程技术专家，综合、系统地整理、分析科学思维、方法与仪器设备创新的成果；根据当前国际最新的发展趋势，全面开展“科学方法大系”的研究与编制工作，出版有关科学方法的大型系列专著；根据不同的社会群体，编辑出版相关的科普读物；组织开展针对科学思维、方法与仪器设备创新的学术论坛、专题讲座以及相关调研工作；加强支撑创新方法工作的平台建设。一是对能够导致方法创新的科学原理和能够开拓新的研究方向的思维方法的研究；二是对涉及军事、纳米、生命科学等高科技领域以及解决资源、环境、工程建设、公共安全、人口与健康等重大问题的新思维、新方法和新工具的研究；三是对具有中国特色的领域（如中医）开展科学思维、方法与工具设备的研究；四是支撑科学仪器设备的自主创新，包括能有效带动和引领科学仪器行业发展的关键核心技术、核心部件等的研究；五是对支撑企业、行业重大技术发明的共性技术、核心技术和关键部件的新技术、新设计、新工艺的研究。3、从教育和人才使用机制的改革入手，加强创新型人才的培养。广泛开展科学思维的基础性教育工作，重点从“娃娃”抓起，突破传统思维框架的束缚，培育创新意识和创新精神；进一步改革人才培养和使用机制。充分发挥选拔和使用机制在人才培养方面的导向作用，将具有科学思维能力、掌握科学方法作为人才选拔和使用的标准之一，把在科学方法的研究、应用与创新方面做出突出贡献的科研、教学、管理人员选拔推荐到重要的工作岗位上来。4、加强宣传普及工作，提高公众科学素养。将科学方法宣传与科学研究过程、成果推广应用紧密结合，促进技术成果与科学方法同步推广，推动科学方法的普及。通过报纸、广播、电视、互联网等媒介，大力开展科学方法的宣传与教育。同时，加强与社会团体、行业协会等合作，开展生动活泼、形式多样的创新方法宣传活动，普及科学方法与科学思维，吸引全社会广泛参与，让创新方法在公众中广泛传播，提高公众科学素养。
中国突破核心技术，已使我国变成“出口”大国，现已获多个订单
中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。
（一）去IOE问题IOE是指IBM、Oracle、EMC三家公司。IBM主要提供服务器，小型机；Oracle是数据库，数据管理；EMC主要是做存储方面的解决方案。这三家公司在银行、金融机构里都有非常大的市场份额。银行过去主要用这三家公司的产品和服务，因为它的可靠性非常好，在市场上占有率非常高。中国的银行业、金融业，这三家公司的相关收费是非常高的。当然这不仅仅是钱的问题，更涉及到国家核心信息的安全问题。因此，我国去IOE化是国家信息化发展中无法回避的问题，我们需要研发自主可控的替代品。但是，国产化过程是很艰辛的。比如我从事的数据库行业，人大在国内数据库行业算最早几家做国产化的。例如人大金仓数据库公司，目前在国产数据库方面是排在前面的公司之一。但国产替代是一个漫长的过程，因为产品质量、稳定性等还需要长期打磨，与国际代表性产品Oracle还有较大的差距。最近几年一些有互联网背景的国产数据库发展迅速，值得我们去关注。（二）芯片问题另外一个领域是芯片制造。从中兴事件可以看出，中国芯片制造领域对国外依赖非常大，尤其是重要的CPU、GPU核心硬件。以光刻机为例，制造芯片要依赖光刻机。光刻机是制作芯片的专门精密设备，需要在相对封闭环境下做高精密的芯片生产制造。这方面我们国家依赖进口，自己很难制造高精度设备，或者制造出来质量也很难达到要求。这是现在非常严峻的“卡脖子”的事儿。为什么我们芯片的档次上不去？其中很重要的一个原因就是在制造的仪器设备上。另外，从行业背景看，互联网、软件行业更好找工作，更吸引人一些，所以对传统的仪器设备的研发投入各方面都没引起重视，人才的流失也就非常严重，导致我们积累很难突破核心关键技术，缺乏制造工艺方面的底蕴，这也成为“卡脖子”的事儿。这是硬件层面上。（三）系统软件差距在软件层面上，除芯片外，差距更大的是在系统软件问题。例如国产操作系统、数据库、大数据软件、工业软件等。在工业软件领域，面临人才短缺，缺乏积累等。在大数据时代，开源软件越来越多，对我们来说有好处，可以更多地参考。但大数据系统软件研发，比如Hadoop、Spark这样比较流行的软件也都是美国主导（研发）起来的，我们自主研发这些非常少。我们国家很多企业也意识到了这个问题，最近看到阿里、华为等公司投入很大精力做开源软件、自主软件的开发，有了一定的进步，但人才培养和科研实力差距还是非常大。（四）人工智能快速发展背后的隐忧人工智能这些年进步非常快。最近三五年大家也能够看到，国内的人工智能非常火，无人车、语音识别、图像识别技术进步非常快。这里有个例子，也是前几天，我刚看到的例子，在国际上人脸识别领域里，全球有个国际人脸识别比赛。前5名都被我国公司包揽。当前一些人工智能算法方面中国确实领先，相比精度比其他国家要高。目前，国内最火的是算法工程师，人工智能应该在软件领域的关键就是算法。例如，现在机器学习非常火，导致大批学生往这方面扎堆，忽略了基础软件研发问题。他们认为算法找工作最好找。据了解我校今年毕业人工智能和算法相关的硕士好多能拿到40万左右，好的博士生能达到80万，他们认为做AI、做算法适合市场的需求，于是一窝蜂跑去做算法。相对而言，算法比较容易入手，老师不讲，自己花几万元出去培训机构那里学学，再练练编程，开放的课程都有很多，学生也有渠道去学。但系统软件做得很少，搞深度学习的都知道，TensorFlow这样软件强大在是一个系统化的深度学习软件，这也不是我们自己研发的，是Google这样的国外大公司和核心科研团队研发出来的。Google开源出来，它的技术落后已经三五年甚至更长时间。Google不可能把最新最强的技术开放出来。这就是我国人工智能研发背后的隐忧，基础性独立研发不足。（五）大数据战略资源争夺难以避免为什么中国大数据、人工智能发展这么快？其中背后的关键原因之一是数据资源问题。大的互联网公司，大数据、人工智能对他们肯定很重要。但对高校而言自然而然缺乏数据的资源，没有大数据，人工智能也很难去谈。美国的环境有其掣肘，美国大学的老师跟我们讲，他们不是很容易有途径弄到大数据，它的隐私保护、政策、法规的约束，导致他们在做技术突破创新的时候都相对保守很多。这背后是大数据战略资源的较量。有些媒体把大数据比喻为新石油，说明它的重要性。而全球未来围绕数据资源的争夺也难以避免。（六）清醒认识我国在大数据人工智能方面的优势和劣势我们国家在大数据、人工智能产品研发上发展迅速，应用领域推进得很快，西方国家必然会感觉到很大的威胁性，尤其我们经济规模这么大，美国肯定是要想办法遏制我们，遏制我们通过什么途径？就是“卡脖子”，我们的弱项，最典型的是工业领域就最核心的东西，如飞机的发动机，我刚才提到的光刻机、系统软件都是我们薄弱的环节，就容易被他们抓住这个脖子。我们是理工科，做这些项目，智能制造、大数据都是做“卡脖子”工程，从0到1，不是已经有了把它做得更好，而是你没有这个东西怎么把它建起来。美国对我们的制裁，假如Oracle对我们制裁，不给我们提供的话，国内数据库厂商机会就来了。西方的技术扼制，短时间是坏事。但从长远看的话，我国的独立自主技术发展，如果进一步完善国内竞争机制，把握好自主研发的保护、竞争和淘汰机制，迈向国际一流只是时间问题。我结合自己做的事情的理解，我们国家最近五六年，大数据、人工智能发展非常快，有可能超过美国。当前我们国家对全球各国人才也很有吸引力，高端人才也回来了。为什么在中国做大数据、人工智能有优势呢？因为我们数据资源丰富，用户多，场景极为丰富。这是我国面向未来大数据与人工智能发展的核心竞争力。劣势的地方主要体现在一些系统基础性的地方。如基础系统软件等。“卡脖子”的地方，不仅仅需要应用产品，还需要基础性的东西，需要体制，需要底蕴，方方面面提高上去才能做出来。还有个问题，现在互联网发展太快了，人工智能把很多优秀的人才挖走了，学校的学生就面临这个问题。基础性研发市场竞争力相对较弱，学生们不愿意做系统，不愿意做底层代码开发和基础系统建设。总是希望做算法、期望更高薪水，需要时间，需要市场来回调。因此，基础系统软件这些方面的人才流失问题也要引起重视。另外，知识产权的保护的问题也要进一步加强，只有产权保护越好，创新的回报才能得到更多保护。总的而言，只有脚踏实地，夯实基础，才是我国应对西方技术扼制的可靠方法。