談及為什么著重關注這兩個領域時，劉慶峰表示：“教育和醫療是最容易馬上享受到人工智能紅利的領域。”在他看來，人工智能并不會主導醫療和教學，它應該成為醫生和老師的助手，而非替代二者。

劉慶峰認為，在一些高敏感和高利害領域，尤其是醫療和教育領域，應該盡快出臺AI相關法案。“大模型有時帶給我們驚喜，也有時會有幻覺。它到底靠不靠譜？準確率達到多少？有沒有不可接受的錯誤？這實際上是需要權威評測的。”

劉慶峰接受采訪　圖/記者　閆華陽

人工智能+醫療，形成動態會診機制

在醫療領域，大模型技術在醫療臨床、服務、管理等場景應用廣泛，專業要求高、技術落地快。2025年全國兩會期間，劉慶峰提出的九項建議，有兩項都涉及醫療領域。

他表示：“人工智能跟醫療的結合是社會廣泛關注的領域。我們已經讓人工智能通過了國家職業醫師資格考試，基層常見病有300種，而我們的人工智能已經可以看1600多種病了。”

在他看來，人工智能不僅可以大幅提高基層醫生的診療水平，也可以充當三甲醫院全科醫生的優秀會診助手。患者出院回家之后，也可以利用人工智能繼續得到很好的院后隨訪和服務。“如果沒有人工智能，原來2億多出院患者是沒有辦法得到及時服務的。”

那么人工智能是否能替代醫生？劉慶峰對此做出了否定的回答。他表示：“人工智能在醫療領域的應用，最主要的是讓它成為醫生的助手，而不是替代醫生。”

“人工智能所提供的建議可以作為醫生看診的參考，它可以隨時隨地幫助醫生會診，但不能給醫生增加負擔。所以，要在過程中形成動態的會診機制。”

他舉例道：“當發現電子病歷有遺漏或錯誤時，可以標紅或彈窗；當看病疑似有錯誤時，可以彈窗提醒。你認為是高血壓，為什么我認為是腦梗，這兩個有什么區別？這位患者的癥狀哪一條符合？為什么不能用這種藥？哪些藥不能一起服用？”在他看來，這些是人工智能可以幫助醫生做到的。

劉慶峰總結：“要擁抱人工智能帶給醫療、全民健康的重大機遇，使基層醫生的能力從六七十分提到九十分以上，同時把原本通過人力難做到的——家庭醫生隨訪、慢病管理以及疾控等，變成現實。”

人工智能+教育，構建區域型教育解決方案

“AI+教育”是劉慶峰持續深耕的領域。針對《教育強國建設規劃綱要（2024-2035年）》提出的目標，他直言當前基礎教育階段的AI應用受限于生均經費結構傳統化，難以支撐智能教學開發。

因此，他建議優化生均公用經費支出結構，將“智能教師助手”“AI課程開發”納入支持范圍，并推動教育AI產品納入政府采購目錄，建立動態品目分類體系。同時，劉慶峰呼吁“刷新AI時代人才畫像”，建議將AI通識課納入基礎教育必修內容，明確跨學科思維、人機協作等核心素養框架，并在高考中引入30%的“開卷考試”權重，考查學生AI工具解決復雜問題的能力。為強化實踐，他還提出制定中小學AI實驗室建設標準，通過校企共建“AI產業學院”破解真實產業難題。

那么AI究竟是會促進教育公平，還是會讓教育不公平加劇？劉慶峰認為，這應該看今天教育的本質。“孩子們大量時間還是在學校，課堂和老師作業占據了孩子學習的大部分時間，所以更應該讓人工智能技術賦能學校，其主戰場是在校內。”

他表示：“構建區域型的教育解決方案，構建學校的人工智能教學案例，就是為了更好地提升偏遠地區的教學質量，從而解決教育的均衡問題。同時，哪怕最好的學校也可以用人工智能面向未來，把教育理念更好地落實到市場。”

在劉慶峰看來，AI并不會主導教學，它只是一個助手。“當我們把老師課堂上教的知識都忘掉之后，剩下的東西是什么？是同理心、熱愛和創造力。”大模型人工智能可以很好地成為教師助手，可以在課本知識、心理咨詢、升學考試、藝術體育等多方面發揮作用，但在形成孩子的整個社會屬性和價值觀的過程中，老師才是絕對不可替代的。

至于青少年如何使用人工智能，劉慶峰建議不能本末倒置，不可省掉基本學習。“既要獨立學會基礎知識，不用上網、不用任何模型幫助，也能完成相關任務，同時也要培養善于利用新技術手段來完成復雜任務，大幅提升效率，發揮人的想象力和創造力。”

盡快出臺高利害領域AI法案，完善評測標準

2025年兩會期間，多位代表委員都提到加快制定人工智能法案的建議。例如，全國政協委員、四川大學華西醫院教授甘華田關注AI醫療行業的立法，雷軍代表關注AI換臉立法。對此，劉慶峰認為，“在一些高敏感和高利害領域，尤其在醫療和教育領域，應該盡快出臺相關法案。”

他連續發問：“醫生上崗前還要通過國家職業醫師考試，那人工智能醫療有沒有達到這種水平？它究竟能不能成為醫生的助手？能不能給老百姓提供看病、買藥咨詢？在教育領域，人工智能又能否經得起國家對科學教育的相關考評？”

以醫療領域為例，劉慶峰指出，醫療健康行業具有嚴肅性，而我國目前仍缺乏“AI+醫療”的系統性標準規范，面臨數據安全、醫學專業性及倫理風險等問題。

基于此，他建議系統性構建“AI+醫療”標準規范，推動行業良性健康發展：制定醫療健康行業大模型應用技術標準與測試規范，注重大模型技術創新的臨床實踐價值檢驗，確定權威第三方評測機構和信息公布機制，選定有條件的區域和科技企業先行先試，制定行業標準和測試規范。

劉慶峰表示，應該制定行業的評價方法和基本的準入標準。“目前我們有2億多人在使用通用大模型，而大模型也會產生幻覺數據，要避免未來網絡上充斥大量由人工智能生成的虛假甚至錯誤數據，那會影響整個社會對互聯網數字世界的認知。”

因此，要設立人工智能生成內容的溯源機制，并通過AI自動判斷技術，幫助判斷虛假影像或聲音，把這些“臟數據”從互聯網上清除，以防各種詐騙行為。同時加強引導，避免人工智能技術被用于違法犯罪。

同時，人工智能也可供科研單位和個人作為工具，輔助篩查和判斷。“現在是一個快速變化的時代，人工智能正在深刻地改變生產和生活方式，要更積極、更快地制定相關法律與配套機制。”

特派記者　閆華陽　胡冰月　北京報道

編輯 肖潔

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