作為一種發展潛力巨大、對傳統產業可能帶來顛覆性變革的新興技術，當前逐步成為全球技術競爭的關鍵之一，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。
“中國是全球唯一擁有全部工業門類的國家，和制造業的深度融合將極大促進重點行業智能升級，高水平賦能工業制造體系，加快形成新質生產力，為制造強國、網絡強國和數字中國建設提供有力支撐?！比珖舜蟠?、萬華化學董事長廖增太表示。
《華夏時報》記者了解到，今年兩會，廖增太帶來了加快與化工深度融合，加速形成新質生產力的建議。此外還有三份建議，分別是加快推動人造板產業高質量發展、加快推動高端醫療器械原材料國產化、加快推動高質量住宅與超低能耗建筑建設。
化工行業作為國民經濟的基礎和支柱產業，為推動與人工智能進行深度融合，加速培育新質生產力，廖增太建議：多方協同合作，形成國家級化工行業通用數據集；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；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。
化工行業在國民經濟中地位突出?；て纷鳛樽钪匾脑牧现?，廣泛應用于各產業領域。聯合國環境規劃署報告顯示，依據工業部門細分化工品市場，建筑是化工品最大的終端應用領域，電子、家用、農業、紙質包裝、汽車、醫療、能源等均是主要應用領域。
化工行業作為國民經濟的基礎性產業，同樣需要人工智能賦能。而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。
但是行業數據集建設仍存在一些問題。廖增太告訴《華夏時報》，“目前各類基礎數據(如物性庫)不足、專業文獻及實驗過程數據量龐大、數據收集整理和標注工作量巨大、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?！?/p>
《華夏時報》記者注意到，化工行業門類繁多，上下游細分市場眾多，導致供應鏈十分龐雜。而不同化工產品差異較大，各子行業之間商業模式也不盡相同，也加大了化工行業數據形成合力的難度。
為解決化學行業通用數據集難以形成問題，廖增太建議，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。
在今年的政府工作報告中,對數字經濟作了多次重點提及。報告指出，要深入推進創新發展。制定支持高質量發展政策，積極推進數字產業化、NG體育產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。
記者注意到，目前人工智能在化工領域的應用，已經有所體現。谷歌DeepMind成功預測出220萬種晶體結構；微軟MatterGen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?！癆I在材料設計和篩選方面表現出巨大潛力，必將給材料行業帶來顛覆性的變革?！绷卧鎏赋?。
據此，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。
化工行業和人工智能的融合發展離不開人才的引進和培養，但是人才缺乏是當下普遍面臨的問題。
廖增太表示，“化工人工智能領域是一個復雜的交叉學科，涉及量子化學、物理、數學、藥學、化學、控制、機械工程等多個領域。一方面，行業缺乏熟練掌握跨學科知識的人才，制約了人工智能技術的綜合應用。另一方面，行業競爭激烈導致企業難以留住人工智能高端人才?！?/p>
針對人才缺乏的現狀，廖增太建議，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。
