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对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
在中国工程院院士王坚看来，以“数据要素×”实现科技创新效能倍增，与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下，与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现，塑造了人们的生产生活方式和社会面貌，可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪，以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”，凸显数据对科技创新的重大价值。
针对这些问题，霍启文在提案中提出，南沙需要充分利用《广州南沙深化面向世界的粤港澳全面合作总体方案》赋予的政策优势，针对港澳和国际人才的发展需求，体系化地推进人才政策先行先试改革，争取在人才引进、股权激励、技术入股、职称评价、职业资格认可、子女教育、商业医疗保险、入境与停居留便利等方面率先取得突破。
高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，我们要积极推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。2023年中央经济工作会议强调，要“动消费从疫后恢复转向持续扩大，培育壮大新型消费，大力发展数字消费、绿色消费、健康消费，积极培育智能家居、文娱旅游、体育赛事、国货‘潮品’等新的消费增长点”。近年来，作为数字技术与资本耦合的产物，数字消费日益成为极具发展潜能的消费，能有效拓展内需增长的新空间，打破国内大循环堵点，成为促进经济高质量发展的重要新动力。