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“在核心领域中国零部件的企业会更多。跨国主机厂对于中国供应链需求更强，会给予更多成长的机会。这种趋势比较明确，零部件不强很难说汽车工业强。”张祖秋表示，新能源汽车的发展给予了中国零部件公司机会，产业链有很多中国公司在参与，竞争很激烈，最终胜出的一定是走到全球前面，但决不能认为取代传统海外巨头就是时间问题，博世、大陆等海外供应商仍有着深厚的技术储备，有很多前瞻的研发，这些都不容小觑，如今海外供应商也开始加速本地化进程，这个时候就需要看这个本地化能达到什么样的程度。
货币政策之外，财政政策需要做得更多。市场也倾向于预期，2024年是财政政策发力的大年。增发国债资金落地、新增3500亿元PSL(抵押补充贷款)，市场着力于广义财政落地释放的积极信号。未来财政政策节奏需前置，科学合理确定赤字率、专项债规模，落实好结构性减税降费政策，及时对经济社会发展形成必要支撑。释放消费潜能还需从收入端、供给端和需求端多方发力，相互协调配合，共同推动消费从疫后恢复转向持续扩大。
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。
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)。