[ 资讯] 2024年全国两会召开在即，全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军带来有关绿色低碳、人工智能、智能驾驶、智能制造等领域的四份建议，具体包括《关于加快建设制造业绿色低碳供应链的建议》《关于加强培养人工智能人才满足科技变革需求的建议》《关于进一步规范智能驾驶产品安全应用的建议》《关于加大智能制造支持力度，加快融合先进技术发展的建议》。
以下为四份建议原文：
关于加快建设制造业绿色低碳供应链的建议
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，必须加快发展方式绿色转型，助力碳达峰碳中和。近年来，我国碳达峰碳中和“1+N”政策体系不断完善，绿色制造体系建设不断取得新进展，国家有关部门出台了《工业领域碳达峰实施方案》《关于加快建立产品碳足迹管理体系的意见》《“十四五”工业绿色发展规划》等政策文件，绿色低碳工作取得亮眼成绩。
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。我国制造业在实现“双碳”目标中担负着重要责任，同时也面临着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。如何破局，成为我们打破绿色壁垒，进一步巩固、强化我国创新引领能力的关键。为加速推动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。
因此，我建议:
一、加快建立制造业碳足迹背景数据库，推动国际衔接与互认。建立产品碳足迹管理体系有助于统一碳足迹核算标准，指导企业加强碳排放管理。2023 年 11 月，国家发展改革委等部门出台《关于加快建立产品碳足迹管理体系的意见》，明确了加快提升我国重点产品碳足迹管理水平的总体要求、重点任务、保障措施和组织实施要求等。如电子信息制造业在国民经济中占比较高，特别是消费电子类产品拥有广阔的国际市场空间，并且在“出海”过程中面临的碳足迹管理要求愈发严格，缺少官方的碳足迹背景数据库，限制了我国在全球产品碳足迹管理领域的话语权和主动性。
基于此，建议从速从快建立制造业碳足迹背景数据库，推动与国际数据库的衔接与互认，并逐步建立中国深度参与、主导的全球碳足迹管理体系。同时建立完善的碳足迹数据共享机制，鼓励企业积极参与数据库建设和运营，并提供必要的技术支持和政策资金扶持。
二、支持打造绿色数字化供应链系统，实现供应链内协同联通。绿色低碳管理是一项贯穿整条产业链的系统工程。当前，制造业供应链的低碳变革，仍存在链路信息不透明、信息壁垒以及绿色低碳化融合不足问题，这些问题不仅影响了供应链的协同效率，也制约了供应链绿色低碳转型的步伐。
针对当前情况，建议制定相应配套政策，鼓励和支持企业优化或升级供应链系统，推动 5G、大数据、人工智能、云计算、物联网等新一代信息技术集成应用，实现研发、生产、流通、服务、消费等全流程业务信息贯通的同时，加强全流程绿色低碳指标及减碳措施融入，提高供应链智能化绿色化决策能力；建立绿色数字化供应链系统评价及示范推广机制，树立行业标杆，激励企业打造以绿色低碳为核心理念的数字化供应链。
三、探索建立绿色电力全国交易机制，促进链主企业引领供应链绿色转型。绿色电力生产过程中二氧化碳排放近零或等于零，提升绿电的使用比例，更有利于环境保护和可持续发展，是打造绿色低碳供应链的重要措施。目前在提高绿色电力使用比例的过程中也出现相应的困难与挑战，如绿电成本高、跨区域交易困难等现实问题。
为有效应对这些问题，首先建议建立健全全国跨区域绿电交易机制，畅通交易渠道。在此基础上引导链主企业探索建立绿色电力“新集采”模式，即链主企业整合供应链内企业的绿电需求，统一绿色电力采购渠道，形成集体议价优势，激发供应链企业使用绿电的积极性，推动供应链绿色转型。
关于加强培养人工智能人才满足科技变革需求的建议
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。当下，人工智能正以前所未有的速度、广度和深度变革经济社会发展模式。2023 年，以大模型、生成式人工智能为代表的通用人工智能技术在全球引起广泛关注，人工智能掀起新一轮浪潮。我国从中央到地方纷纷出台政策，加强数据、算力、工具、平台等基础设施建设，并鼓励人工智能产业发展，加快推动人工智能向重点行业赋能。
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，以我国生成式人工智能的实际技术水平来看，特别是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。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。
因此，我建议:
一、从义务教育阶段普及人工智能素养教育。人工智能素养教育是一项长期的任务，需要从小培养学生的兴趣和能力。在中小学阶段，学生正处于思维发展的关键时期，在思想上最活跃、最敏锐，对新事物的接受程度最高。同时，义务教育也是我国覆盖面最广，受众群体最多的教育阶段。
建议将人工智能素养教育纳入九年义务教育内容，设置人工智能通识课程，同时将相关内容纳入中小学社会实践活动。从基础理念到简单应用，全面激发中小学生的兴趣，培养中小学生对人工智能的认知能力和应用能力，为未来发展打下坚实基础。
二、大力推进高校人工智能相关专业的建设。高校是我国培养专业人才的重要阵地。根据教育部公布的数据，目前，我国 498 所高校开设了“人工智能”本科专业，209 所高校成功备案或申报“智能科学与技术”本科专业，在全国 3000 多所高校中占比仍然较低。
建议加大对高校人工智能学科建设的投入，通过加强与世界一流科研机构的合作交流，从海外引进优秀师资力量，吸引企业高级人才和行业专家进入高校授课等方式，扩大教学力量。同时将人工智能通识课程拓展到更多专业，如传统理工科专业、医学、金融、文史、艺术类等专业，培养更多跨领域人才；引导人工智能赛道的大型企业向高校学生开放实习实践机会，提升理论与实践相融合的综合素质。
三、支持大型科技企业和教培机构培育人工智能应用型人才。人工智能快速向各行业领域延展渗透，对人才技能升级要求较高。此外，在近年的人工智能技术发展中，许多企业成为该领域的重要推动力量，它们拥有大量的数据资源和强大的计算资源，以及丰富的应用场景，同时社会人才市场严重缺乏高水平的人工智能培训能力。
建议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。具体来看，可结合人工智能人才的供需情况，通过配套政策引导，鼓励企业和机构灵活设置从人工智能基础素质培训，到尖端前沿人工智能人才的系统性培养，有效满足当前各领域对人工智能应用型需求。
关于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。国家有关部门也陆续发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》、《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》等政策文件，并着力推进智能驾驶相关法规标准的制定与修订，研究制定配套的智能驾驶产品监督管理办法。
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。为更好地向智能汽车用户提供安全舒适的产品体验，进一步增强我国汽车品牌在智能驾驶领域的竞争优势，需尽快推进相关法规标准和产品监督管理办法落地，规范智能驾驶产品的安全应用。
因此，我建议:
一、规范辅助驾驶功能应用，打造更安全的驾驶体验。目前，汽车辅助驾驶功能已规模化应用，辅助驾驶相关产品安全标准也在陆续制定中，但因相关法规标准的落地应用方案暂未明确，导致现有辅助驾驶产品的安全保障措施差异化较大，驾驶员可能对辅助驾驶功能状态理解不清晰甚至出现错误的使用，存在安全事故风险。
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，细化驾驶员在环及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。
二、规范自主代客泊车功能应用，保障无人化场景体验安全。为解决用户找车位难、停车时间长等停车痛点，行业内企业陆续推出自主代客泊车解决方案，但在落地过程中存在停车场地配套标准不统一、产品功能定义不规范、安全性能标准不明确等问题，导致自主代客泊车无人化场景落地和推广存在困难。
建议进一步推动自主代客泊车功能定义和技术要求相关法规标准的落地应用，研究制定无人化泊车场景安全保障机制和责任认定方式，鼓励自主代客泊车专属停车场试点建设，推动安全可靠的自主代客泊车功能实现规模化应用。
三、规范车端数据使用，提升智能驾驶产品安全水平。智能驾驶安全水平提升依赖车端和道路真实数据的反馈，为更加合规、高效地利用数据，企业在数据采集、存储、使用等业务环节需要更细化的合规措施及产品标准进行指导。
建议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，为智能驾驶数据安全治理、高效流转提供更明确的依据，引导企业对智能驾驶数据合理使用。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。
关于加大智能制造支持力度，加快融合先进技术发展的建议
党的十八大以来，我国制造业数字化转型步伐不断加快，智能制造水平和产业规模明显提升，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。截至 2023 年年底，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。工业和信息化部、国家发展改革委等八部门联合印发的《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》提出，到 2027 年，传统制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展水平明显提升，有效支撑制造业比重保持基本稳定，在全球产业分工中的地位和竞争力进一步巩固增强。
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。当前，世界主要国家纷纷聚焦智能制造，出台制造业发展战略。面对新形势、新竞争，我国智能制造发展仍然存在着现有标准协调协同不够、应用推广水平有待提升、关键技术装备受到制约等问题，国内企业仍然面临人才资源匮乏、资金筹措困难等挑战。
因此，我建议：
一、促进先进智能技术与制造业融合创新，加速工业大模型部署。随着工业互联网、大数据以及人工智能实现群体突破和融合应用，智能制造已经进入新一代人工智能技术和先进制造技术深度融合的新阶段。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。深度夯实智能制造数字底座，持续推动工业机器人、智能检测装备、智能控制装备、增材制造装备等重点产品研发和产业化，带动工艺、装备、软件成组连线创新突破，形成自主可控、先进适用的智能制造系统解决方案。
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