近年来，围绕新质生产力培育、数字技术与实体经济深度融合的探索持续加快；另外，大模型、智能体等技术快速演进，使指挥与控制、复杂系统运筹、电磁空间管控等关键领域对智能化能力提出更高要求。基于此，如何在“可用、好用、可靠、可控”的框架内推动技术落地，成为学界与产业界共同关注的现实问题。
推动人工智能发展，关键不在于“热度”而在于“效度”。只有坚持问题导向，把技术创新、工程验证与安全治理同步推进，才能让前沿成果更快转化为现实生产力。面向未来，围绕重点场景持续深化产学研合作、完善评测与标准体系，将有助于加速形成可持续的创新生态，更释放新质生产力潜能。