目前人工智能的技术、产业链条脱节，生态离散化成为制约人工智能技术上水平、应用上规模、产业上台阶的瓶颈。“要想释放多元算力价值、促进人工智能创新，既要重视智算系统的创新，加大人工智能新型基础设施建设，把从技术到应用的链条设计好，从体系结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成分工明确而又协同创新的局面，又要加快推动开放标准建设，通过统一、规范的标准，将多元化算力转变为可调度的资源，让算力好用、易用。

编程教育着重点在于对已有的知识进行拿来主义，能用上的都利用起来，围绕问题提出解决方案，选择不同的技术手段创造性的解决问题，这是问题导向式的教育体系，力求让孩子在探索中获得成就感和满足感，在寻求结果的尝试过程中锻炼思维方法和实践能力。用这种探索性的方法调动起学生的兴趣和好奇心，是一种很好的引导方法。这才是教育实际的意义：启迪心智。

现代社会，单兵作战是难以成功的，团队的力量，通过互联网的放大，能造成几何倍数的影响力。优良的人才是需要有团队协作才能有更大的成就，社会的进步，也有赖于团队产生驱动力。让孩子在探索中学会相互交流，协调团队关系，获得别人的认同和帮助，这是产生杰出人才的重要锻造过程。

最好是翻译成机器智能，因为人类需要学会尊重和敬畏机器智能，机器需要有自己独特的思考和逻辑。其次，机器智能并不是融入一项技术，而是一种认识和思考世界的方式，也是我们为自己的未来确定一种生活方式，这不是简单的技术改变，而是生产力、生产关系、生产资料的改变。第三，他认为，AI技术、区块链技术、IoT技术，这些技术再先进，如果不能和制造业、服务业相结合，不能推进转型升级，也是毫无意义；传统行业如果不拥抱新技术，不融入数据时代，也是没有意义。

从经济发展的角度来看，数字科技将劳动者由人变成了“人+机器”，劳动者可以呈现指数增长；将生产资料变成了“工农业用品+数据”，数据从有形到无形，且没有数量限制；将劳动资料变成了“工农业设备+计算力驱动的数字科技设备”，呈现指数增长，生产力得到了空前的解放，人类社会快速进入数字时代。可以说，数字科技从近期看指向数字经济，从远期看指向知识文明。

从促进创新的角度来看，数字科技驱动网络协同创新模式。工业时代，创新过程就是从基础研究到应用研究再到产业发展“链式创新”的单向线性过程。数字科技需要面向物理世界和数字世界的互动融合，一方面需要解决实际应用、面向用户需求、开发全新市场的场景式研发与创新，从用户需求出发对科学研究形成逆向牵引，另一方面各类基础学科、基础技术领域的各项基础和应用创新寻求突破。每个创新主体都是庞大网络体系中的节点之一，都会参与到新科学新技术新产品的开发应用全过程，创新产业化周期大大缩短。

综上所述，在生产要素和创新模式改变的作用下，数字科技最终将重塑全球经济竞争格局。在数字经济发展初期，数字化引发的是服务业进入到更复杂的工业、能源和交通等传统领域，但随着数字科技的发展现在更多的是通过数据处理、仿真建模、机器学习等改变从数据-信息-知识的整个流程，并推动进入知识自动化阶段，使得数据进入到价值创造的体系中。这种力量决定了数字科技将会重塑全球经济和产业格局，也必然是大国和企业竞争的战略制高点。