本報兩會報道組 趙彬彬

    人工智能的快速發展正在對全球經濟社會產生深遠影響，成為激發經濟增長活力和推動高質量發展的新動能。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：“化工行業作為國民經濟的基礎和支柱產業，建議國家出臺政策，加快人工智能與化工行業深度融合，加速形成新質生產力，助力化工行業高質量發展。”

    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的深度融合高度依賴行業數據集的建設。目前，由于各類基礎數據不足、專業文獻及實驗過程數據量龐大、行業數據標準缺乏，同時還涉及商業機密和數據安全等問題，難以形成行業通用數據集。

    因此，廖增太認為：“首先應該多方協同合作，形成國家級化工行業通用數據集。”他建議，由政府牽頭組織相關部門、高校、化工行業協會、數據標準組織，建立符合國際標準的化工行業數據標準，組織收集化工行業通用基礎數據，并進行專業數據標注，形成國家級化工行業通用數據集，為行業基礎大模型訓練及智能化建設提供數據基礎。

    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典型應用場景先行先試。“AI在材料設計和篩選方面已經表現出巨大潛力。”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必將給材料行業帶來顛覆性的變革。

    廖增太建議，國家層面對制造業數字化轉型編制指導性的規劃意見，尤其是在化工材料分子發現、分子逆向合成、材料大模型、工業設備故障預警、生產工藝優化等化工制造業場景，鼓勵AI技術在化工行業的廣泛應用，助力化工行業高質量發展。

    最后，廖增太建議，建立完善的人工智能人才培養戰略和引進政策，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發展空間。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，尊重并保護人才創新權益。

（編輯 孫倩）