1．强化场景应用与技术研发

　　构建邮政“1+N”大模型应用体系。搭建邮政统一的大模型算力基础层、框架开发层、模型层和应用层“四横”基础架构，在建设统一算力平台基础上，研发N个行业大模型，赋能邮务、寄递、金融、农村电商“四纵”业务发展。

　　以“场景+数据+AI”赋能生态协同。明确人工智能在各板块的场景应用，参考华为“3层5阶8步12问”的方法论，各板块识别场景价值，梳理“四纵”业务“全程、全域、全时”的智能化场景能力。推广应用五大智能助手，在客户洞察、市场营销、业务分析、客户服务等领域发挥效能。

　　积极参与、引领行业人工智能赋能竞争。借鉴行业最佳实践，剖析头部企业在技术路径、生态构建与场景落地等方面的经验，锚定自身发展坐标。充分盘活自身核心资源禀赋，系统梳理当前存在的薄弱环节，制定靶向补短板方案。聚焦关键技术实现单点突破、夯实技术底座；推动智能化应用从试点验证向规模化落地延伸，逐步形成从跟跑学习到并跑竞争的追赶势能；凭借持续的技术创新、场景迭代与生态整合能力，实现从行业追赶者到技术引领者、场景创新者乃至生态主导者的跨越，树立人工智能赋能的行业标杆地位。

　　推动“急难险重”问题解决。以“指定单位+揭榜挂帅”机制，对无人化、人工智能重大专项中前瞻性较强、风险较高的研究任务、关键难题，以指定单位方式实施。集团公司层面加强资源保障，确保任务落实，科学设定目标。以“揭榜挂帅”方式向外部主动开放场景，引入外部科技能力，进一步激发创新活力，提高科技研发效率和质量。

　　构建计算机视觉、语音识别、自然语言处理、运筹学、数据分析五大主流方向和感知、认知、决策三大核心能力。加强关键技术研发，“两院两司”和实验室通过重点研发项目，解决生产经营中存在的关键技术壁垒、技术成熟度提升和装备迭代升级三类问题。

　　加强颠覆性前沿性技术跟踪和前瞻研究。集团公司实验室联合外部科技力量，瞄准颠覆性创新技术和场景规划、新兴技术路线图研究、国内外尚未出现成熟解决方案的关键技术攻关等三类问题，开展联合研发。

　　2．构建人工智能生态体系

　　构建人工智能技术融合共创生态体系。促进人工智能技术在邮政不同业务领域、不同层面的深度融合与创新合作，充分整合各方资源，共享人工智能技术资源，加强产学研联动，构建技术融合、创新协同、资源共享、业务应用的人工智能技术融合共创生态体系，推动大模型技术应用落地。

　　夯实人工智能发展的算力基础，适当超前部署人工智能算力平台。建设邮政大模型算力平台，提供稳定、高效、安全的大模型训练和推理环境。适当超前部署人工智能算力平台，加强大模型两大基础平台建设。组织建设采购大模型训练开发与算力调度平台，实现大模型分布式训练与大规模算力集群调度，促进数据、模型、算力资源共享与协作；建设智能体平台，提供“一站式”搭建与发布服务，打通大模型应用的“最后一公里”，为邮政大模型共享开发与应用提供平台支撑。

　　采取引入开源可信预训练大模型与线上租赁大模型服务并行的形式，快速形成应用能力，同时考虑引入高质量商业闭源大模型，构建邮政大模型能力。

　　加强人工智能队伍建设。打造百人人工智能团队，涵盖业务专家、产品专家、算法专家、工程化专家等；加大外部力量引入力度，强化与外部厂商、技术专家合作，快速引入知识资源，为AI建设提供基础保障。

　　发挥创研实验室资源优势。建立集团人工智能实验室，内联各板块科技力量，推进知识、技术共享；外联科技机构、专家学者，整合科研人才资源，聚焦高价值场景，开展人工智能前沿技术研究应用。完善现有实验室与创新基地考核机制。加强承担集团研发项目数量和资金数量、发明专利数量、成果转化率等重点指标考核；对表现优秀的实验室和创新基地给予奖励，加大科研资金投入，激发创新动力。充分利用华为新技术应用实验室、信创实验室、劳模创新工作室，重点突破人工智能关键核心技术，提升创新体系整体效能。

　　加强科技成果转化激励。进行申报奖励规则培训，规范成果经济价值评价，落实转化激励。优化现有科技成果转化奖励办法。加强对集团公司科学技术奖、科技成果奖的宣传，多措并举推动科技成果奖励落实到项目、奖励到个人。加大对发明专利的考核与激励力度，提升发明专利在“两院两司”和各实验室研发绩效考核中所占比例。组织开展发明专利培训和指导，提高员工的专利意识。

　　本版内容除署名外，由邮政研究院张勃、韩雪峰、陈刚提供