“中國是全球唯一擁有全部工業(ye) 門類的國家，人工智能和製造業(ye) 的深度融合將極大促進重點行業(ye) 智能升級，高水平賦能工業(ye) 製造體(ti) 係，加快形成新質生產(chan) 力，為(wei) 製造強國、質量強國、網絡強國、數字中國建設提供有力支撐。”今年全國兩(liang) 會(hui) ，全國人大代表、萬(wan) 華化學黨(dang) 委書(shu) 記、董事長廖增太，帶來了《加快人工智能與(yu) 化工行業(ye) 深度融合，加速形成新質生產(chan) 力》等議案。
廖增太 圖片來源：萬(wan) 華化學
廖增太表示，首先，多方協同合作，形成國家級化工行業(ye) 通用數據集。化工行業(ye) 產(chan) 品品類複雜，涉及生產(chan) 生活的方方麵麵，人工智能與(yu) 化工行業(ye) 的深度融合高度依賴行業(ye) 數據集的建設。目前各類基礎數據（如物性庫）不足、專(zhuan) 業(ye) 文獻及實驗過程數據量龐大、數據收集整理和標注工作量巨大、行業(ye) 數據標準缺乏，同時還涉及商業(ye) 機密和數據安全等問題，難以形成行業(ye) 通用數據集。
因此，廖增太建議政府牽頭組織相關(guan) 部門、高校、化工行業(ye) 協會(hui) 、數據標準組織，建立符合國際標準的化工行業(ye) 數據標準，組織收集化工行業(ye) 通用基礎數據，並進行專(zhuan) 業(ye) 數據標注，形成國家級化工行業(ye) 通用數據集，為(wei) 行業(ye) 基礎大模型訓練及智能化建設提供數據基礎。
其次、提供政策性支持，鼓勵人工智能在化工行業(ye) 典型應用場景先行先試。穀歌DeepMind成功預測出220萬(wan) 種晶體(ti) 結構；微軟MatterGen可根據化學組成、對稱性等各種約束條件生成定製化材料結構。AI在材料設計和篩選方麵表現出巨大潛力，必將給材料行業(ye) 帶來顛覆性的變革。
廖增太建議國家層麵對製造業(ye) 數字化轉型編製指導性的規劃意見，尤其是在化工材料分子發現、分子逆向合成、材料大模型、工業(ye) 設備故障預警、生產(chan) 工藝優(you) 化等化工製造業(ye) 場景。鼓勵AI技術在化工行業(ye) 的廣泛應用，助力化工行業(ye) 高質量發展。
第三、建立完善的人工智能人才培養(yang) 戰略和引進政策，強化AI人才體(ti) 係建設。化工人工智能領域是一個(ge) 複雜的交叉學科，涉及量子化學、物理、數學、藥學、化學、控製、機械工程等多個(ge) 領域，人才缺乏是當下普遍麵臨(lin) 的問題。一方麵，缺乏熟練掌握跨學科知識的人才，製約了人工智能技術的綜合應用。另一方麵，行業(ye) 競爭(zheng) 激烈導致企業(ye) 難以留住人工智能高端人才。
廖增太建議在國家層麵製定人工智能人才培養(yang) 戰略規劃，完善人工智能領域高端人才的引進和留用政策，提供良好的科研條件和職業(ye) 發展空間。建立健全人才評價(jia) 體(ti) 係，充分考慮人工智能領域的特殊性，對人才成果進行科學公正評價(jia) ，尊重並保護人才創新權益。
除了上述建議，廖增太還將提交加快推動高端醫療器械神秘彩金随机派发最高赠送國產(chan) 化、推動高質量住宅與(yu) 超低能耗建築建設、加快推動人造板產(chan) 業(ye) 高質量發展等其他建議。
文章來源：中國證券報、每日經濟新聞
責任編輯：雷達
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