AI最新！雷军、许礼进、曹文泽、屠红燕发声
上证导读
尽快出台专项，以智能制造系统软件、AI大模型和通用仿生机器人的部署应用为重点产业突破方向，支持打造以大模型为代表的人工智能与制造业深度融合的应用场景；
加快整合人形机器人产业链“供给侧”优势资源，强化协同供给能力；
鼓励各行业打造专属垂直类AIGC平台，开发细分领域专业模型等应用场景……
围绕人工智能等技术赋能各行各业，代表委员建言献策。
全国人大代表雷军：
力推前沿科技产业落地 探索智能制造中国范式
全国人大代表、小米集团创始人 雷军
围绕“低碳”和“智能”两大方向，全国人大代表，小米集团创始人、董事长雷军准备了四个方面的建议，重点关注绿色低碳、人工智能、智能驾驶、智能制造等领域的发展。他既从宏观上关注我国供应链绿色低碳化转型，提升我国商品在国际市场上的绿色竞争力；也聚焦人工智能人才培养、智能驾驶安全、先进技术与智能制造融合等产业实际问题。
作为来自科技一线的企业带头人，前沿科技的产业落地一直是雷军关注的焦点。继去年关注汽车数据安全管理及汽车文化后，雷军今年继续关注汽车产业发展，并提出了进一步规范智能驾驶产品安全应用的建议。
“近年来，我国智能驾驶（包括自动驾驶和辅助驾驶）行业快速发展，先进的人工智能技术在智能驾驶的环境感知、决策规划、控制执行等场景实现广泛应用。”雷军表示，“不容忽视的是，当前行业内的智能驾驶产品在功能定义、安全性能、人机交互、运行条件、数据应用等方面仍有较大差异，存在驾驶安全和数据安全隐患。”
为此，雷军建议，尽快建立辅助驾驶产品安全监督管理机制，加快辅助驾驶安全技术要求及测试验证标准落地应用，细化驾驶员对于环境风险提示等人机交互要求，规范辅助驾驶功能的正确使用，打造更安全的辅助驾驶体验。
此外，智能驾驶安全水平提升依赖车端和道路真实数据的反馈，雷军建议有关部门进一步细化智能驾驶数据采集、存储、使用等环节合规措施及产品标准的实施细则，同时建立统一的智能驾驶安全监控数据平台，通过大数据赋能监管体系不断完善。
数据资源的极大丰富以及人工智能技术的发展，正在为我国制造业带来巨大变革。截至2023年底，我国已培育421家国家级示范工厂、万余家省级数字化车间和智能工厂。智能制造已经成为传统产业优化升级、新兴产业培育壮大的重要引擎。雷军表示：“作为推动产业技术变革和优化升级的主攻方向，智能制造对保持我国在全球制造业的竞争优势，促进产业迈向全球价值链中高端，加快形成新质生产力方面具有重要意义。”
雷军提出，在继续加强5G、数据中心、算力等基础设施建设的同时，建议主管部门尽快出台专项，以智能制造系统软件、AI大模型和通用仿生机器人的部署应用为重点产业突破方向，支持打造以大模型为代表的人工智能与制造业深度融合的应用场景。鼓励智能制造领域企业，特别是龙头企业牵头打造智能制造的实践和示范样点，建设示范性工厂和生产线，探索未来制造模式和企业形态；同时，支持国内企业和专家积极参与国际标准化工作，发挥制造规模和创新优势，以产业链影响力促进国家标准规范的融合，构建自主创新可控的产业创新、赋能和服务的生态体系，探索智能制造的中国范式。
雷军在调研中还注意到，从长期趋势看，各行各业对掌握人工智能基本技能的人力需求正急剧增长，而我国在顶尖人工智能人才储备方面还存在明显不足，人工智能复合型人才更加短缺。因此，加强人工智能领域人才培养，将成为我国产业持续升级的关键因素。
为此，雷军建议，将人工智能纳入教育培养体系，一方面从义务教育阶段普及人工智能素养教育，另一方面大力推进高校人工智能相关专业的建设。与此同时，鼓励大型科技企业和社会教培机构开展人工智能应用型人才培训，以适应人工智能领域技术快速迭代、人才需求量大、应用广泛的特征。
“绿色发展是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力。”雷军提出，随着全球加速迈向碳中和时代，国际“绿色贸易壁垒”逐渐显现，我国制造业开始面临供应链全链路贯通困境、国内行业碳数据库缺失以及供应链低碳转型压力等问题。
针对当前情况，雷军提出，应制定相应配套政策，鼓励支持企业优化升级供应链系统，推动5G、大数据、人工智能等新一代信息技术集成应用，实现供应链全流程业务信息贯通，并建立绿色化评价及示范推广机制，激励企业绿色低碳化转型。同时，加强全流程绿色低碳指标及减碳措施融入，如探索建立绿色电力全国交易机制，畅通交易渠道，促进链主企业引领供应链绿色转型。
全国政协委员许礼进：
创新驱动人形机器人产业高质量发展
全国政协委员、芜湖机器人产业发展集团董事长 许礼进
“我依然重点关注机器人产业，今年的提案之一是创新驱动人形机器人产业高质量发展。”近日，全国政协委员、芜湖机器人产业发展集团有限公司董事长兼总经理许礼进在接受上海证券报记者专访时表示，中国人形机器人产业已进入发展窗口期，应趁热打铁，加快产业发展。
从企业转战到产业技术公共服务平台——芜湖机器人产业发展集团，许礼进深刻感受到加速科技创新的紧迫性，他今年准备了五份提案，呼吁进一步加强新型研发机构管理、科技创新领域法治保障。
加快发展人形机器人产业
“近期，随着亚马逊、特斯拉、OpenAI等头部科技公司入局，人形机器人商业化提速明显。”许礼进认为，人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车之后的又一颠覆性产品，走进工厂，走进千家万户。
许礼进介绍，以美国为首的发达国家布局人形机器人研究已经超过50年。由于我国人形机器人研究起步较晚，在场景创新和应用推广等方面，产业还存在共性关键技术有待提升、产品成本高限制商业化应用推广、商业化落地场景缺乏阻碍产业化进程等问题。针对上述问题，许礼进提出三点发展建议：
一是聚焦产业共性关键技术，加大技术创新力度。依托现有或新组建的国家级技术创新平台，围绕智慧“大脑”、敏捷“小脑”、强健“肢体”和智能“感官”四个方向，开展产学研用协同创新，突破人形机器人专用操作系统、智能控制器、高效驱动关节、仿真孪生平台、集成开发环境、类人智能算法等基础理论与共性关键技术，组建场景驱动的人形机器人技术中试基地，加快产业共性关键技术的落地转化。
二是基于现有产业基础，加快整合人形机器人产业链“供给侧”优势资源，强化协同供给能力。各地以划拨或政府投资等方式提供统一的人形机器人算力中心，建设超强算力的人形机器人“智慧大脑”。依托现有的机器人产业链，构建与完善人形机器人产业链供给能力，通过规模化生产来降低人形机器人的整机成本。
三是强化政策导向，构建人形机器人场景应用创新生态，支持人形机器人企业创新成果在未定型阶段与应用方建立合作，首试首用。支持相关研发机构、企业开放人形机器人产品应用功能接口，拓展下游应用场景范围，搭建应用生态集聚平台，鼓励申办人形机器人场景应用创新大赛等，以支持人形机器人在萌芽期应用场景的探索和尝试，加快推进人形机器人的普及，尽快形成规模效应。
加强新型研发机构管理
除了为产业化鼓与呼，许礼进还尤其关注底层技术的科技创新。他提交了《关于进一步加强新型研发机构管理的提案》《关于进一步加强科技创新领域法治保障的提案》等，呼吁业界进一步重视科技创新。
“新型研发机构是促进科技创新和产业发展的重要载体，对促进贯彻创新驱动发展战略、构建科技成果转化体系具有十分关键的作用。”许礼进称。
为了加快新型研发机构高质量发展，促进科技成果转化体系建设，他建议：一是构建相关法律规范基础，赋予独立地位；二是强化科技管理体制改革，实现体制松绑；三是建立完善激励体系，激发创新活力。
谈及当前我国科技创新领域仍存在的问题与挑战时，许礼进认为，主要是关键核心技术的突破攻关需要与时俱进、强有力的法治保障。实践中，虽然有司法保护创新举措，但在适应科技创新的新发展、新变化方面还缺乏前瞻性、协同性、周延性、精准性，在服务保障上稍显滞后。
为解决上述问题，许礼进提出四点建议：一是加强前瞻性研究，完善科技创新领域立法工作；二是加强协同合作，完善科技创新领域执法机制；三是加强周延性服务，完善科技创新领域司法保障；四是加强精准性普法，完善科技创新领域守法氛围。
全国政协委员曹文泽：
加快推进教育与人工智能融合发展
全国政协委员、中国浦东干部学院分管日常工作的副院长 曹文泽
“与去年一样，今年我提案的聚焦点还是人工智能的发展。”今年全国两会，全国政协委员、中国浦东干部学院分管日常工作的副院长曹文泽带来的提案聚焦教育与人工智能的融合发展。
“人工智能对教育变革的巨大影响是可以预测的，传统注重知识传授的教育将发生转变。”曹文泽认为，当前，人工智能多场景化、规模化、融合化的趋向十分明显。在教育领域，人工智能的应用不仅为教师提供了更好的教学资源和工具，还让学生拥有更加个性化、更便捷的学习体验。在一些特定专业领域，甚至出现了数字教师或数字导师承担教学任务，或者成为教师的课堂助手。
“加快信息化时代教育变革”是中国教育现代化重大战略任务之一。“在这一战略指导下，我们要更为积极地推进和规范教育与人工智能的融合发展。”曹文泽说，尽管教育与人工智能融合发展的效益是显而易见的，但是人工智能自身蕴含或者潜在的技术问题，以及所衍生的各种问题不容忽视。在推动两者相互融合发展中，面临着安全问题、技术和知识产权问题、标准化问题、教育形态适应问题等一系列挑战。
曹文泽举例说，教育与人工智能融合发展不仅需要合格的专业技术、专业设备，还需要优秀的专业技术人员。但是，究竟什么样的技术、算法、设备和人员能与教育的高标准、高要求相匹配，特别是防止出现欺骗性、误导性结果，这仍是一个难题。
为此，曹文泽提出以下建议：
一是尽早建立教育与人工智能融合发展的战略指引。在《中国教育现代化2035》指导下，加强教育与人工智能融合发展的研究，根据人工智能发展情况和目前在教育领域的实施情况，尽早建立相关战略指导意见，提出教育与人工智能融合发展的清晰路径，便于两者融合良性发展。
二是加强教育领域人工智能技术发展规范。在加快科技立法的基础上，全面对教育领域中人工智能的数据采集、算法运用、智能推荐、决策评估、结果评价和样本甄别等关键环节和领域研究制定可靠或者风险可控（最小化）的规范，使人工智能合法、合规、安全地应用于教育领域。
三是强化教育领域人工智能标准化建设。根据教育领域的实际情况，加强调查研究，尽早建立教育领域人工智能应用的标准化体系，并增加数字伦理融入要素。特别是针对义务教育阶段，应当统一规划，更大范围地实现高质量教育数据的生产、存储与共享。
四是推进教育改革以适应人工智能的融合发展。人工智能条件下，自主学习和创新思维将成为学生重要的素质和能力，教师也将更多承担引导分析问题、解决问题的职能。这就需要加快推进教育改革，在问题导向模式下构建新的教育形态，更加注重培养学生提问、分析的能力，以及处理复杂问题的能力。同时，要更为主动地加强对教师、学生适应人工智能的教育和培训，并加强对两者伦理观念、道德法制的教育和引导。
全国人大代表屠红燕：
支持丝绸纺织业 建设国家级AIGC创新平台
全国人大代表、万事利集团董事长 屠红燕
历史经典产业是中华优秀传统文化的具象标识，也是赓续历史文脉、坚定文化自信、促进国际交流的重要载体。“历史经典产业正迎来前所未有的发展机遇，同时也面临着严峻挑战。”在全国人大代表、万事利集团董事长屠红燕看来，如何做深做透历史经典产业“守正创新”这篇大文章，是当前亟待解决的重大课题。
从对丝绸纺织行业的广泛调研和深刻实践出发，今年全国两会，屠红燕聚焦产业高质量发展，准备了“培育新质生产力，加快推动历史经典产业守正创新”“支持丝绸纺织行业建设国家级AIGC创新平台”“加快推动纺织产业绿色化发展”等多份建议。
以新质生产力赋能“守正创新”
“传承与创新是历史经典产业面临的时代命题。”以丝绸产业为例，据屠红燕介绍，我国一直是世界上最大的茧丝绸生产国与出口国，但至今出口仍以生丝、真丝绸缎等原料半成品以及中低档产品为主，在国际市场上处于产业价值链最末端。目前我国丝绸行业大多是中小型企业，“专精特新”企业凤毛麟角。多数企业虽然捧着历史的“金饭碗”，却拿不出时尚化、个性化、定制化的产品，普遍缺少市场竞争力。
如何通过高质量发展，赋予历史经典产业全新内涵？对此，屠红燕提出三项具体建议：
首先，用新质生产力理论推动文化产业发展，塑造历史经典产业文化驱动新生态。相关部门应大力引导宣传弘扬在历史经典产业中涌现出来的企业家精神，同时，在产业转型、融合深化、品牌塑造、机制创新上持续发力，助力历史经典产业打造一批业态“爆款”，以及有强大牵引力和辐射力的历史经典产业新IP。
其次，以数字化为抓手培育新质生产力，打开历史经典产业转型升级新局面。“数字化是历史经典产业转型升级的关键，是实现可持续发展的必由之路”。相关部门应积极鼓励支持专业服务机构和服务商，帮扶众多中小型企业实现大规模数字化改造，加速传统产业转型升级；同时，加大历史经典产业产教融合创新平台的建设，推动支持龙头企业和院校、科研机构共同培养人才，让传统企业有更多创新人才储备。
最后，建立历史经典文化产销一体新模式。人工智能技术的出现为历史经典产业带来了革命性变化。因此，相关部门应充分引导产业应用人工智能技术，以数智力量构建设计创意美学模型，赋予传统经典产业发展生命力。
支持丝纺行业
建设国家级AIGC创新平台
当前，人工智能已经成为世界各国科技实力的竞技场。屠红燕坦言：“对于人工智能源头技术的开发，我们与部分国家间还存在一定的差距，短时间内很难实现超越。”
但她同时表示：“凭借广泛的产业需求以及愈加完备的政策规划，我们有望在人工智能应用场景领域快速实现‘弯道超车’，打造出具有中国特色的人工智能竞争力。”
近年来，以ChatGPT、Midjourney、Sora为代表的人工智能应用大模型受到火爆追捧。而在屠红燕看来，人工智能的发展落地，尤其是进入千百个细分领域，往往是靠那些行业针对性、实用性更强的中小模型。
“从丝绸纺织人工智能花型设计模型所发挥的应用效果来看，鼓励各行业打造专属垂直类AIGC平台，开发细分领域专业模型等应用场景，是中国特色人工智能发展的重要落脚点，是真正惠及各行各业、实现产业升级的新质生产力。”为此，屠红燕建议，通过支持丝绸纺织行业建设国家级AIGC创新平台，赋能行业在垂直细分领域模型建设等人工智能应用场景的开发与落地，并以此为试点，将成功经验向其他行业推广。
具体来看，一方面是由政府引导、龙头企业主导。屠红燕提出，政府可将创新平台的建设运营主导权更多地向行业龙头企业、链主企业开放，发挥其在技术研发、标准制定、市场推广等方面的引领作用；同时，由政府出台专项政策，鼓励行业龙头企业打造国家级AIGC创新平台，研发高质量细分领域模型，并推动已成熟的人工智能应用新场景、新技术在本行业落地。
另一方面，是加强人才的培养与引进。屠红燕建议，政府可打通由企业主导的创新平台，与高水平国家级实验室、科学院等之间的研发资源，推动产学研一体化，促进人才的流通与培养；在此基础上，通过优惠政策等措施，帮助行业企业精准引进高层次专业人才。
