全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰：呼吁制定通用人工智能发展规划

　　2024全国两会正在举行。作为人工智能行业的从业者，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰本次上会带来了一份和人工智能有关的建议，他建议制定国家《通用人工智能发展规划》，系统性加快推动我国通用人工智能发展。

　　国产大模型离全球最高水平有多大距离？刘庆峰以基于全国产算力训练的讯飞星火大模型为例，“其预计在6个月内可达到GPT4/4V当前最好水平”，但随着GPT-5的发布，这个差距可能会被拉到一年以上，如果从算力、数据、模型训练等方面组织好资源全力追赶，这个差距也有望在1-2年内被追平到相当的水平，同时我国也在语音大模型、医疗大模型等领域形成了国际领先的比较优势。“我们有信心在通用大模型底座上不会出现代差级落后的差距，在此基础上结合行业场景和数据进行打磨，有望实现典型行业领域的超越”，他认为，在追赶的同时，结合全新的技术发展、竞争格局、产业赋能以及在社会生活中的各种变化，非常有必要根据新的形势制定系统性规划。

　　对此，刘庆峰建议，在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上，瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计，围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度，系统性制定国家《通用人工智能发展规划》，国家高位推动规划的制定和落地，不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距，并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。（新京报）

　　全国人大代表、中国铁塔董事长张志勇：推进AI硬件计算100%国产化

　　两会期间，全国人大代表、中国铁塔董事长张志勇提交了有关大模型、新能源车、边缘算力等内容的建议。

　　当前以人工智能大模型为代表的技术突破广泛应用于各个领域，推动产业升级和变革，引发了世界范围内的研究热潮。我国虽在基础理论、原创模型方面较美国有一定差距，但我国是制造大国，拥有健全的工业门类和产业高端化、数字化、绿色化的迫切需求，为大模型创新发展提供了更为广阔的实践空间。

　　在《关于推进行业大模型高质量发展的建议》中，张志勇表示，随着各级政府支持政策陆续出台，从算力支持、场景开放、技术突破、产品生态等方面鼓励大模型发展。但现阶段算力资源不足、数据质量不高、场景开放不够、应用部署成本高、模型数据安全风险等问题，对行业大模型的发展形成了一定制约。

　　对此，张志勇提出了六点建议：一是提升算力资源供给能力；二是提升行业数据供给水平；三是加快创新应用场景建设；四是降低应用部署成本；五是加强模型数据安全；六是加强产业政策扶持和人才培养。其中，为提升算力资源供给能力，张志勇建议建立算力资源公共调度平台，促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。同时，提升自主创新能力，在政策引导、品牌推广、行业采购等层面加大对国产硬件的支持力度，推进AI深度学习框架、AI硬件计算100%国产化。加快推动能够提供训练和推理一体化的单体超大规模行业智算中心建设。

　　当前我国算力网络“中心+边缘”的梯次布局正在形成，特别是随着海量终端连接和场景化应用兴起，未来将有超过75%的数据会在边缘侧产生和处理，边缘算力基础设施的重要性也逐步凸显。张志勇在《关于进一步推动边缘算力协同部署和应用的建议》中提到，从调研情况看，目前算力基础设施建设主要集中在大型集中式数据中心和算力枢纽节点，边缘算力基础设施建设刚刚起步，存在边缘算力基础设施缺乏统筹规划、边缘算力供需匹配不均、边缘算力应用不足、边缘算力基础设施共建共享不足等几方面挑战。

　　结合现有算力发展现状及存在的问题，张志勇提出建议：加强边缘算力基础设施统筹规划建设、探索建立算力供需对接机制、加大培育边缘算力创新应用、促进边缘算力基础设施共建共享。（南方都市报）

　　全国人大代表、万华化学董事长廖增太：加快人工智能与化工深度融合加速形成新质生产力

　　据悉，全国人大代表、万华化学集团股份有限公司董事长廖增太在全国两会上提交了一份《加快人工智能与化工行业深度融合加速形成新质生产力》的建议。

　　廖增太认为，中国是全球唯一拥有全部工业门类的国家，人工智能和制造业的深度融合将极大促进重点行业智能升级，高水平赋能工业制造体系，加快形成新质生产力，为制造强国、网络强国和数字中国建设提供有力支撑。化工是国民经济的基础和支柱产业，廖增太为推动人工智能与化工行业的深度融合，加速培育新质生产力，提出了以下三条具体建议。

　　一、多方协同合作，形成国家级化工行业通用数据集。

　　化工行业产品品类复杂，涉及生产生活的方方面面，人工智能与化工行业的深度融合高度依赖行业数据集的建设。目前各类基础数据(如物性库)不足、专业文献及实验过程数据量庞大、数据收集整理和标注工作量巨大、行业数据标准缺乏，同时还涉及商业机密和数据安全等问题，难以形成行业通用数据集。

　　廖增太建议，由政府牵头组织相关部门、高校、化工行业协会、数据标准组织，建立符合国际标准的化工行业数据标准，组织收集化工行业通用基础数据，并进行专业数据标注，形成国家级化工行业通用数据集，为行业基础大模型训练及智能化建设提供数据基础。

　　二、提供政策性支持，鼓励人工智能在化工行业典型应用场景先行先试。

　　目前，谷歌DeepMind成功预测出220万种晶体结构；微软MatterGen可根据化学组成、对称性等各种约束条件生成定制化材料结构。AI在材料设计和筛选方面表现出巨大潜力，必将给材料行业带来颠覆性的变革。

　　廖增太提出，在国家层面对制造业数字化转型编制指导性的规划意见，尤其是在化工材料分子发现、分子逆向合成、材料大模型、工业设备故障预警、生产工艺优化等化工制造业场景。鼓励AI技术在化工行业的广泛应用，助力化工行业高质量发展。

　　第三，建立完善的人工智能人才培养战略和引进政策，强化AI人才体系建设。

　　化工人工智能领域是一个复杂的交叉学科，涉及量子化学、物理、数学、药学、化学、控制、机械工程等多个领域，人才缺乏是当下普遍面临的问题。一方面，缺乏熟练掌握跨学科知识的人才，制约了人工智能技术的综合应用。另一方面，行业竞争激烈导致企业难以留住人工智能高端人才。

　　廖增太建议，在国家层面制定人工智能人才培养战略规划，完善人工智能领域高端人才的引进和留用政策，提供良好的科研条件和职业发展空间。建立健全人才评价体系，充分考虑人工智能领域的特殊性，对人才成果进行科学公正评价，尊重并保护人才创新权益。（经济观察报）

　　全国人大代表、鹏城实验室主任高文：关注人工智能低空经济为弱势群体提供就业机会

　　全国人大代表、鹏城实验室主任高文表示，今年全国两会期间重点关注科技方面的人工智能、数字经济和低空经济，以及教育方面的高层次人才培养话题。

　　近年来，我国对人工智能（AI）的发展高度重视，制定了一系列扶持政策，还设立了专项资金支持AI技术研发、产业化应用以及人才培养，为AI产业创造了良好的发展环境。高文在采访中提到，今年他关注人工智能领域，期待通过科技和教育的发展推动高技术发展和高质量发展。

　　低空经济是以低空空域为依托，以各种有人驾驶和无人驾驶航空器的各类低空飞行活动为牵引，辐射带动相关领域融合发展的综合性经济形态。低空经济的出现为国民经济发展提供了新动能。在2023年的全国两会上，高文就曾提出建议，支持深圳探索建立“低空经济示范区”。他表示，今年也会继续对促进低空经济发展提出自己的建议。

　　高文认为，“我们要跟上科技快速发展，也要为跟不上发展速度的弱势群体提供更多的关照，包括培训或者其他就业机会。”他希望尽自己所能为国家为社会办事，关注弱势群体，提出好的建议并推动对人民利好的政策的制定和落地。（深圳新闻网）

　　全国人大代表、方大集团董事长熊建明：加强人工智能在公共安全领域应用

　　人工智能等新技术正加速赋能各行业，在公共安全中应用越来越广泛。全国人大代表、方大集团董事长熊建明建议，充分发挥人工智能技术在公共安全领域的重要作用，以达到消除安全隐患、有效降低安全事故的发生。

　　“人工智能等新技术是新质生产力的引擎，在公共安全领域可以发挥重要作用。”熊建明表示，人工智能在信息安全、食品安全、卫生安全、出行安全、人员疏散场地安全、矿山生产安全、建筑及施工安全、防火消防安全等领域具有广阔的应用前景，它能够实现全天候24小时在线检测、监测、识别、分析各种公共安全的实时情况。事实证明，AI、5G、物联网、大数据等新兴技术是当下实现全方位公共安全管理的有力抓手，实际应用效果显著。

　　熊建明表示，建议国家有关部门加强人工智能在这些公共安全领域的监控、检测、培训、安全管理人员定位与轨迹追踪、危险源监测及管理与预警、安全事故溯源与分析等系统的开发和应用，充分发挥人工智能技术在公共安全领域的重要作用，以达到消除安全隐患、有效降低安全事故的发生。（深圳特区报）

　　全国政协常委，中国工程院院士钱锋：人工智能要紧密切合产业升级需求

　　3月4日，全国政协十四届二次会议在北京开幕。全国政协委员、常委，中国工程院院士钱锋建议，人工智能赋能新型工业化，要树立目标导向观念，人工智能技术固然重要，但更重要的是将人工智能技术与产业升级需求密切结合，给工厂、产业、行业装上高质量发展的“工业大脑”。

　　钱锋表示：“很多人讲人工智能赋能新型工业化，会把人工智能几个字看得很重。但在我看来，人工智能赋能新型工业化，说到底是如何以数据、算法、算力来赋能制造业高质量发展中亟待解决的难题。这其中人工智能只是工具和手段，关键在于搞清楚制造业的需求、难点和短板是什么，并把人工智能技术与其紧密结合、寻求破解之路，而不是人工智能和制造业发展‘两张皮’。”

　　在钱锋看来，传统产业转型升级，更重要的是对现有生产方式、生产模式进行变革，包括生产过程数字孪生、智能计划、智能调度、智能地工艺实时优化、智能调控等等。“通过这些方式，改变原有的粗放式的发展方式和生产模式，实现生产、管理、营销模式的变革。”钱锋说道。

　　传统产业的智能化改造、数字转型，需要借助现代服务业来实现。在钱锋看来，这些为传统制造业提质增效的行业，就是“新质生产力”的来源。例如，当前我国大多数大中型原材料企业生产操作的“手和脚”（即自动控制装备和系统，如执行器、DCS、PLC、SIS等）和“眼睛”（即各类传感器、检测仪器仪表等）都已比较先进，“神经中枢”（即各类网络通讯等）也已日趋完善，亟须为企业装上“集市场需求、研发设计、产品营销、资源配置、生产制造、绿色低碳为一体，需求快速感知和供需精准匹配”的“智慧大脑”。

　　而如何给传统产业转型升级，钱锋认为，从内涵上讲，就是将产业链供应链价值链、资源能源利用、生产制造过程等与工业互联网、人工智能等现代信息技术深度融合，以高值化高端化、数字化智能化、绿色化低碳化为目标，创新物质加工和转化制造过程中物质流、能量流、价值流的自主智能协同调控技术，实现既有生产方式和模式的变革。也就是说，引导实体企业与人工智能技术深度融合，深度挖掘数据价值、高效配置资源能源、精准管控安全环保质量、基于数据实施高效决策、为产业链条深度赋能，从而打造“智造新实体”。

　　除此之外，钱锋还强调了制造业升级改造过程中产业链安全可控的重要性。钱锋表示：“数智技术与产业变革深度融合，工业软件很重要，工业软件‘定义制造装备’，它既可以助力新产品开发、新材料创制，也可以支撑生产制造过程高端高效、降本增效、节能环保等，必须自主可控。”（中国电子报）

　　全国政协常委、中国移动董事长杨杰：建议在国家层面推动“AI+”行动加快形成新质生产力

　　随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，如何推进AI全方位、深层次融入实体经济？2024年全国两会期间，全国政协常委、中国移动董事长杨杰带来了关于全面推进“AI+”行动、加快形成新质生产力的提案，建议在国家层面推动“AI+”行动，加快前瞻性基础研究、引领性原创成果的重大突破，打造企业为主体、产学研用深度融合的创新联合体，构建可控可信的安全防护体系，充分发挥人工智能的巨大潜能，推动新质生产力加快发展。

　　杨杰指出，当前，AI大模型取得实质性突破、加速迈入规模应用的新阶段，推动人工智能从助力千行百业提质增效的辅助手段，升级为支撑经济社会转型升级不可或缺的基础设施和核心能力，加快从“+AI”向“AI+”转变。

　　对此，杨杰建议在国家层面推动“AI+”行动，强化顶层设计和整体规划，统筹发展和安全，明确发展目标、主攻方向和关键任务，构建技术、服务和应用齐头并进、蓬勃发展的新局面，充分发挥人工智能在推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升方面的巨大潜能，为强国建设、民族复兴伟业提供有力支撑。具体建议如下：

　　第一，统筹推进计算智能、感知智能、认知智能、运动智能的协同发展，夯实“AI+”发展根基。目前，以逻辑运算分析为代表的计算智能、以感官信息交互为代表的感知智能、以人类思维模拟为代表的认知智能、以动作协调和复杂任务完成为代表的运动智能，正在成为全球AI创新突破的前沿方向。要强化“四类智能”的有机融合与系统创新，加快前瞻性基础研究、引领性原创成果的重大突破，促进AI具备更强大的认知力、判断力、创造力，为形成新质生产力注入强劲动能。

　　第二，加快推动人工智能惠及千家万户、赋能千行百业，打造“AI+”产业高地。当前，新型工业化正在成为新质生产力形成的主阵地，AI等战略性新兴产业正在成为新质生产力形成的关键领域。要以推进AI全方位、深层次融入实体经济重点领域、核心环节为方向，聚焦人民群众在教育、医疗、养老、娱乐等领域的美好生活需要，加快布局超大型智算中心、人形机器人、无人驾驶、未来生物等战略性新兴产业和未来产业新赛道，培育多模态人机交互、智能助手、工业理解计算及代码生成等一批有需求、有效益、有前景的创新应用，让人工智能不仅会“做诗”、更要会“做事”，以产业的高质量发展带动生产力的深层次变革。

　　第三，探索打造企业为主体、产学研用深度融合的创新联合体，厚植“AI+”创新沃土。AI发展是“大科学+大工程”的系统创新，涉及跨学科的交叉融合，以及基础研究、技术开发、产品培育等环节的贯通。要充分发挥企业科技创新主体作用，打造国有企业、民营企业、高校及科研院所等广泛参与的产学研用创新联合体和新型研发机构，整合生产、教育、科研等优势资源，协调上、中、下游创新关键环节，完善科创评价体系和激励机制，营造鼓励创新、勇于突破、包容试错的良好氛围，广泛吸引全球AI领军人才和知名学者，培育一批面向国民经济重点行业的示范标杆应用，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，加速AI技术突破和应用普及。

　　第四，深化构建可控可信的人工智能安全防护体系，筑牢“AI+”安全屏障。AI的快速发展也将带来一系列安全问题和潜在风险，防范化解好AI安全风险，让AI更好服务于社会，已成为当前最紧迫的议题之一。要以AI高水平安全保障AI高质量发展，全面审视技术基础架构、数据、模型、应用的安全规范和技术策略，系统锻造AI安全能力，布局内生安全、隐私计算、区块链等新型技术，增强内容风险管理、数据隐私保护、科技伦理规范等方面的治理效能，形成一体化全程可信的“AI+”安全体系。