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来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
第三，如果大学翻译专业的教育逻辑，仍将大量时间耗费在训练学生掌握这些即将被AI高效完成的操作性技能上，确实显得冗余且滞后。
此外，通用人工智能是大科学、大工程，需要有组织的大平台、大团队。这决定了在AI（人工智能）领域，教育、科技、人才三者的“并联关系”——教育体系支撑人才建设，人才建设支撑科技创新，科技创新支撑国家战略。我们需要以科教融合、产教融合的方式，在关键领域培育人工智能战略人才。
最后，聚焦风险防控，以科学立法筑牢安全屏障。完备的法律规范体系是“法治中的平安”运行的前提。必须坚持以总体国家安全观为指引，把健全国家安全法律制度体系作为基础性工程加以推进。当前，我国已基本形成覆盖多个安全领域的法律框架，但在法律位阶衔接、制度融贯性以及非传统安全领域立法供给等方面，仍需在“由有到优、由形到实”上持续用力。在立法布局上，充分发挥国家安全法的统领作用，统筹推进反恐怖主义、网络安全、生物安全、数据安全、金融安全等关键领域专门立法，将政治安全、经济安全、文化安全、社会安全等多维度安全要素系统纳入法治保护体系。通过加强立改废释和立法评估，形成层次分明、衔接有序的法律规范网络。在应对新型风险方面，紧跟科技发展步伐，围绕人工智能、低空经济、元宇宙等新兴领域发展可能伴生的安全挑战，前瞻研究、主动谋划，加快推进安全导向明确、规则结构清晰的制度供给，补齐非传统安全立法短板，使新业态、新技术发展运行于法治轨道之上。注重中央立法与地方立法的协同，鼓励地方在法治统一原则下开展符合本地风险特征的探索性、实施性立法，形成上下联动、重点覆盖的立法合力。
另外值得一提的是，许强格外关注学科交叉、个性化人才培养等问题，多次组织学校有关部门进行专题研讨。针对学生实践能力相对欠缺的问题，他积极探索校企合作。“通过企业工程师授课、组织学生到企业参与实践锻炼等，能够更好实现人才需求端与供给端的匹配。”许强说。为了提高学生的实践能力，他在成都理工大学探索建立“多校共建、多方共享、多维融通”的实践育人模式，通过汇聚校际实践教学资源，特别是融合数字信息技术，构建实践育人平台，实现优质实践教学资源共建共享。
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