一、如何评价十年前（2015年前后）培育的“新动能”实际起到的作用？哪些兑现了预期，哪些低于预期？
　　十年前国家对“新动能”的提前布局具有较强前瞻性。新动能的培育不是一蹴而就的，从技术突破、产业化到形成规模优势，往往需要较长周期。从实际成效看，一些领域已经较好兑现甚至超过当时预期。互联网和数字技术深刻改变了消费、支付、物流、生产和社会运行方式；新能源汽车、锂电池、光伏等战略性新兴产业则从早期培育进入规模化、全球化发展阶段，并形成较完整的产业链和国际竞争优势。
　　但也要看到，当前新动能发展仍存在一些短板。部分战略性新兴产业已经形成较强竞争优势，但关键核心技术、基础软件、高端制造等领域仍有待进一步突破；部分新技术、新产业仍处于投入期和成长阶段，从技术突破到产业化、规模化，再到形成稳定的增长贡献，需要较长周期。
　　二、在新旧动能转换中，地方政府的角色应该如何重新定位？
　　地方政府的角色，应更多从直接提供优惠、配置资源，转向营造发展环境、完善公共服务和培育产业生态。产业基金等政策工具仍可以发挥作用，但需要更加突出市场化、专业化和长期化，重点支持市场机制难以充分覆盖的科技创新、早期项目和产业薄弱环节，避免异化为招商返利工具。地方还应立足自身资源禀赋、产业基础和人才条件形成比较优势，要因地制宜、而非一哄而上，减少追逐热点和重复布局。
　　三、如今旧动能的处境和十年前有什么不同？是加速出清的过程中，还是在以另一种形式维持？
　　新旧动能转换的重点，不是简单淘汰传统行业，而是推动其增长方式从过去较多依赖规模扩张、高投入和高杠杆，逐步转向效率提升、技术进步、结构优化和可持续发展。与其说旧动能正在“加速出清”，不如说它正在经历规模调整、结构优化和转型升级并存的过程
　　四、AI对中国经济增长的拉动，更多体现在创造全新的产业和就业，还是提升现有产业的生产效率？
　　AI既可以成为培育新动能的重要“发动机”，也可以成为推动现有产业转型升级的重要技术工具，两者并不矛盾。对中国而言，未来一段时期AI对经济增长的拉动，可能首先更多体现为对现有产业的赋能和生产率提升。同时，生产率提升和新产业形成也不是两个彼此割裂的过程。AI先作为技术工具嵌入现有产业，在大规模应用中不断形成新的产品、商业模式和产业分工，进一步催生目前还难以完全预见的新产业、新职业和新需求。就业也更可能表现为结构性重塑，一些重复性岗位会受到影响，同时围绕AI开发、应用、运维以及“AI+行业”融合产生新的岗位，对劳动者技能提出新的要求。因此，衡量AI能否成为真正的新动能，不能只看AI企业数量、模型数量或者产业规模，更重要的是看它能否广泛渗透到实体经济，持续带来生产率提升和商业模式创新。
　　五、本轮轮新旧动能转换最大的风险点在哪里？
　　这一轮新旧动能转换最大的风险，可能不是某一个单独因素，而是不同环节的转换速度不匹配，导致的阶段性经济增速下行压力。从中长期看，更大的挑战是能否把技术进步真正转化为生产率、就业和收入增长。
　　从时间上看，这一轮转换仍然需要保持足够耐心。未来3—5年，可以重点观察新动能在生产、投资、就业和居民收入中的贡献是否持续提高；如果技术进步、产业升级和相关改革能够顺利推进，5—10年左右，新动能有望在经济增量中形成更加稳定和主导性的支撑。
　　风险提示：宏观政策超预期、新动能发展超预期