押注混合云和人工智能

立足国情，实现 AI 技术融合发展可以采用“三步走”路线。第一步，民用技术成果根据军用市场的特殊需求，与需求应用场景进行匹配，实现民用成果直接转化为军用应用。例如，智能安防技术的民用市场发展相对成熟，但军用场景尚未深入开发;通过这种转化，不仅可以扩大技术的应用范围，还可以初步考验常规弱 AI 技术的成熟性与可靠性，快速定位技术短板。第二步，新兴 AI 技术，如智能安全技术应通过军民协同创新和联合攻关予以突破，促使具有强 AI 特征和军民两用属性的通用 AI 技术诞生;第三步，针对军用的高需求，由军方针对特殊需求保障必要投入，开展民用领域难以开展或不愿开展的高端技术研究，推进超 AI 技术的研制与产品化;阶段性地向民用领域转移研究成果，探索形成“军用牵引民用”的发展格局，如生物智能、智能微系统是可能的技术应用方向。

五、对策建议

(一)顶层布局，构建新型研发机构

构建在民用和军用领域具有领导力和资源调配能力的新型研发机构，建议由国务院和中央军事委员会联合引导并支持。鉴于 AI 技术的多元化与“群智”的特点，本着高效与务实的原则，采取“顶层统筹、军民协同、各有侧重、群策群力”的项目运行模式，使 AI 的基础理论研究能够自由探索，使高端技术研究能够有拥有良好的团队进行集中攻关;有效协调军用与民用市场需求，使得新型研发机构的运行符合 AI 技术创新的基本特征和发展规律。

(二)拓宽渠道，加大资源保障力度

AI 技术融合发展需要有稳定的经费支持渠道，建议采用“科研经费 + 市场效益”驱动模式。在民用成果转化为军用时，设立国家科技领域重大专项，通过科研经费形式进行资源保障。在军民协同创新和军用牵引民用阶段，相关研究成果向民用领域转化时，考虑引入行业内的国有或民营企业，由民用产品专项培育基金予以定向支持。

(三)重视人才，推动融合型人才队伍建设

目前 AI 领域的领军人物和团队集中在国内外的知名科研院所和重点企业，但 AI 技术融合发展需要构建多源融合的人才团队以更好集中力量开展科研攻关。人才队伍建设需依托相关科研机构实体，初期可采用“双聘制”模式引进先进人才和团队，明确人员的权利和义务;团队建设逐步成熟后可引入定向培养机制，培育核心团队和领军人物，打破现有人才引进僵局。另外，做到“同工同酬”，吸引军队人才与地方人才联合攻关;发挥各自优势，真正做到军民协同创新。在人才队伍建设过程中，同步建立体现差异化的考评机制。

(四)协同发展，开展伦理研究

AI 技术在民用场景应用的伦理规范研究已有所发展，但由于军用场景应用起步晚于民用，当前对军用场景应用的伦理规范研究还有所缺失。关注 AI 技术在军民市场应用时的伦理规范协同发展，在现有伦理规范研究成果的基础上，就责任归属、震慑性与毁伤性权衡等具有军用特殊性的伦理规范问题开展研究。
 

积极竞争

在当今快节奏的技术世界中，企业只需一晃神的功夫，就足够使竞争对手脱颖而出。随着互联网行业的发展，以及行业的内卷化的增强，企业之间的竞争将越来越激烈。导致公司产品出现地狱般漏洞的原因，最常见锅还是测试人员来背的。

在敏捷大行其道的软件行业，测试人员还需要筛选测试业务情况和其他风险，以将竞争对手产品与自己产品的优缺点进行比较。除了功能测试之外，还要考虑其他一些标准，包括可用性测试、安全性测试、性能测试和稳定性测试。

总结

虽然功能测试确实具有不可替代的重要性，但这并不意味着测试人员可以长期专注于此！大多数测试人员担心未知的变化，缺乏编码技能。真实情况是除了功能测试之外，还有其他方法可以为组织增加自身价值。

测试是确保产品在到达最终用户之前无可替代的环节。在某些组织中，测试人员的贡献经常被忽略。许多测试人员想知道他们何时可以与DevOps成员（即使团队宣城他们就是DevOps成员）一起坐在会议室上讨论产品和技术方案。QAOps将专注于DevOps中的连续测试，从而将尽可能改变这一现状。

因此，作为一名测试人员，想知道自己对服务或应用程序所做的贡献，可以自己先审视一下自己为产品增加的价值。即使决策权属于领导和项目经理，测试人员在其中的作用也不能忽视。测试人员可以为其他成员做出正确的决定奠定了基础，从而帮助团队充分发挥全部潜力。

（编辑：漯河站长网）

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