本報兩會報道組 趙彬彬

    人工智能的快速發(fā)展正在對全球經(jīng)濟社會產(chǎn)生深遠影響，成為激發(fā)經(jīng)濟增長活力和推動高質(zhì)量發(fā)展的新動能。日前，全國人大代表，萬華化學黨委書記、董事長廖增太在接受《證券日報》記者采訪時表示：“化工行業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎和支柱產(chǎn)業(yè)，建議國家出臺政策，加快人工智能與化工行業(yè)深度融合，加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力，助力化工行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。”

    圖說全國人大代表，萬華化學黨委書記、董事長廖增太。公司/供圖

    人工智能與化工行業(yè)的深度融合高度依賴行業(yè)數(shù)據(jù)集的建設。目前，由于各類基礎數(shù)據(jù)不足、專業(yè)文獻及實驗過程數(shù)據(jù)量龐大、行業(yè)數(shù)據(jù)標準缺乏，同時還涉及商業(yè)機密和數(shù)據(jù)安全等問題，難以形成行業(yè)通用數(shù)據(jù)集。

    因此，廖增太認為：“首先應該多方協(xié)同合作，形成國家級化工行業(yè)通用數(shù)據(jù)集。”他建議，由政府牽頭組織相關部門、高校、化工行業(yè)協(xié)會、數(shù)據(jù)標準組織，建立符合國際標準的化工行業(yè)數(shù)據(jù)標準，組織收集化工行業(yè)通用基礎數(shù)據(jù)，并進行專業(yè)數(shù)據(jù)標注，形成國家級化工行業(yè)通用數(shù)據(jù)集，為行業(yè)基礎大模型訓練及智能化建設提供數(shù)據(jù)基礎。

    其次，廖增太認為，應提供政策性支持，鼓勵人工智能在化工行業(yè)典型應用場景先行先試。“AI在材料設計和篩選方面已經(jīng)表現(xiàn)出巨大潛力。”廖增太說，谷歌Deep Mind成功預測出220萬種晶體結構，而微軟Matter Gen則可根據(jù)化學組成、對稱性等各種約束條件生成定制化材料結構。AI必將給材料行業(yè)帶來顛覆性的變革。

    廖增太建議，國家層面對制造業(yè)數(shù)字化轉型編制指導性的規(guī)劃意見，尤其是在化工材料分子發(fā)現(xiàn)、分子逆向合成、材料大模型、工業(yè)設備故障預警、生產(chǎn)工藝優(yōu)化等化工制造業(yè)場景，鼓勵AI技術在化工行業(yè)的廣泛應用，助力化工行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

    最后，廖增太建議，建立完善的人工智能人才培養(yǎng)戰(zhàn)略和引進政策，強化AI人才體系建設。“加快人工智能與化工行業(yè)深度融合，最關鍵的問題是人才。”他建議，在國家層面制定人工智能人才培養(yǎng)戰(zhàn)略規(guī)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(yè)發(fā)展空間。建立健全人才評價體系，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，尊重并保護人才創(chuàng)新權益。

（編輯 孫倩）