人工智能(AI)的快速發(fā)展正在對(duì)全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,成為激發(fā)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)活力和推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能。中國(guó)是全球唯一擁有全部工業(yè)門類的國(guó)家,人工智能和制造業(yè)的深度融合將極大促進(jìn)重點(diǎn)行業(yè)智能升級(jí),高水平賦能工業(yè)制造體系,加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力,為制造強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)和數(shù)字中國(guó)建設(shè)提供有力支撐。
近年來(lái),黨和政府高度重視人工智能與制造業(yè)的深度融合,出臺(tái)了一系列支持政策?;ば袠I(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)和支柱產(chǎn)業(yè),為推動(dòng)人工智能與化工行業(yè)的深度融合,加速培育新質(zhì)生產(chǎn)力,有以下幾項(xiàng)建議:
1、多方協(xié)同合作,形成國(guó)家級(jí)化工行業(yè)通用數(shù)據(jù)集
化工行業(yè)產(chǎn)品品類復(fù)雜,涉及生產(chǎn)生活的方方面面,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(shè)。目前各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(如物性庫(kù))不足、專業(yè)文獻(xiàn)及實(shí)驗(yàn)過(guò)程數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)收集整理和標(biāo)注工作量巨大、行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)缺乏,同時(shí)還涉及商業(yè)機(jī)密和數(shù)據(jù)安全等問(wèn)題,難以形成行業(yè)通用數(shù)據(jù)集。
建議政府牽頭組織相關(guān)部門、高校、化工行業(yè)協(xié)會(huì)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)組織,建立符合國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的化工行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),組織收集化工行業(yè)通用基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并進(jìn)行專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注,形成國(guó)家級(jí)化工行業(yè)通用數(shù)據(jù)集。
2、提供政策性支持,鼓勵(lì)人工智能在化工行業(yè)典型應(yīng)用場(chǎng)景先行先試
谷歌DeepMind成功預(yù)測(cè)出220萬(wàn)種晶體結(jié)構(gòu);微軟MatterGen可根據(jù)化學(xué)組成、對(duì)稱性等各種約束條件生成定制化材料結(jié)構(gòu)。AI在材料設(shè)計(jì)和篩選方面表現(xiàn)出巨大潛力,必將給材料行業(yè)帶來(lái)顛覆性的變革。
建議國(guó)家層面對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型編制指導(dǎo)性的規(guī)劃意見,鼓勵(lì)人工智能在化工行業(yè)典型應(yīng)用場(chǎng)景先行先試,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(shè)備故障預(yù)警、生產(chǎn)工藝優(yōu)化等化工制造業(yè)場(chǎng)景。
3、建立完善的人工智能人才培養(yǎng)戰(zhàn)略和引進(jìn)政策,強(qiáng)化AI人才體系建設(shè)
化工人工智能領(lǐng)域是一個(gè)復(fù)雜的交叉學(xué)科,涉及量子化學(xué)、物理、數(shù)學(xué)、藥學(xué)、化學(xué)、控制、機(jī)械工程等多個(gè)領(lǐng)域,人才缺乏是當(dāng)下普遍面臨的問(wèn)題。一方面,缺乏熟練掌握跨學(xué)科知識(shí)的人才,制約了人工智能技術(shù)的綜合應(yīng)用。另一方面,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈導(dǎo)致企業(yè)難以留住人工智能高端人才。
建議在國(guó)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(lǐng)域高端人才的引進(jìn)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(píng)價(jià)體系,充分考慮人工智能領(lǐng)域的特殊性,對(duì)人才成果進(jìn)行科學(xué)公正評(píng)價(jià),尊重并保護(hù)人才創(chuàng)新權(quán)益。