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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)。
也要看到，我国资源型地区数量众多、分布广泛且类型多样。拿资源型城市来说，有成长型、成熟型、衰退型和再生型等类型。资源富集地区面临着可持续发展压力较大的问题，独立工矿区和采煤沉陷区面临着较为突出的发展不平衡不协调问题，资源枯竭城市则亟需破解内生发展动力不足的困境。可以说，各资源型地区的实际情况不同、发展条件各异，决定了转型发展的路径不能千篇一律，更不可能“一招鲜吃遍天”。久久为功推动资源型地区焕发新活力，在既有成绩和基础之上，需要继续在因地制宜探索转型发展新路径上下功夫，分类施策。做好“精准”文章，坚持“一把钥匙开一把锁”，是蹚出新路子、实现华丽转身的必然要求。
《行动计划》提出一个引人瞩目的表述——“数据要素×”，大力部署实施“数据要素×”行动并列出重点推进的12个领域，要求充分利用中国海量数据资源、丰富应用场景等优势，以数据流引领技术流、人才流、物资流等，实现知识扩散、价值倍增，催生新产业、新模式，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。《行动计划》明确提出到2026年底数据要素应用总体目标，其中包括打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%。
保隆科技拥有多家海外生产、研发分支，且有着多次海外并购经验，在张祖秋看来，美国公司会比德国公司更加灵活，商业市场的导向更充分，也注重技术的研发，但美国的公司对于制造的投入不足，一些设备用几十年也不会更新，这制约了一些美国公司的转型；而日本公司不会接受这种2年迭代、3年迭代，日本公司是一种慢节奏的经营理念。