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对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
有些高职学校自认为自身信息化基础较好，地位牢不可破，未来发展前景可期，暂不需要费时费力进行数字化转型。殊不知，数字化转型是一个周期较长的变革潮流，作为一场技术变革势力，它正在不断向各个行业渗透，那些变革较慢的行业将在激烈的竞争中逐渐处于劣势。这种情况之下，即使是信息化“水平高”的学校也应心怀忧患意识，认识到数字化转型是一个长期、浩大的工程，应尽早布局、提早谋划，积极思考数字化转型的思路与方法，根据职业技术技能人才不同发展阶段的能力提升需要，完善以校为主、市场参与的数字化资源开发机制，研发更加契合学生学习、学校教学的专业课程，促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。
增强宏观政策目标的一致性。宏观经济是一个复杂的有机整体，宏观经济变量之间关系具有复杂性，单一经济政策作用存在局限性，各项经济政策必须协调配合，才能有效实现宏观经济目标。然而，一方面，在具体实施过程中，宏观经济政策目标并非总能相互协调。另一方面，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控都要向内涵更为丰富的高质量发展聚焦，这对创新和完善宏观调控提出了新的要求。“增强宏观政策取向一致性”，就是强调在坚持锚定“高质量发展”这个总目标基础上，统筹协调总目标与子目标、主要目标与次要目标、预期性目标与约束性目标、规划目标与年度目标等各类目标之间的关系，确立各类政策目标对总目标的服务、服从关系，协同推进宏观政策目标的达成。
我国曾在上世纪50年代中期、70年代末至80年代初，进行过农作物种质资源普查。随着育种水平的提升，品种更新换代的脚步加快，我国种质资源面临严重流失。2015年，我国开启第三次农作物种质资源普查。在全国开展种质资源普查的背景下，2019年，北京开始进行种质资源普查工作，一直持续到2022年才完成。