转自：北京日报客户端
3月4日，十四届全国人大二次会议召开在即，全国人大代表，小米集团创始人、董事长兼CEO雷军，围绕“低碳”和“智能”两大方向，带来了4份建议，涉及绿色低碳、人工智能、智能驾驶、智能制造等多个领域，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，同时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问题。
加速制造业绿色低碳供应链转型
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。雷军在建议中提出，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。
如何找到破局之策，他建议，加速推动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。从速从快建立制造业碳足迹背景数据库，推动国际衔接与互认，并逐步建立中国深度参与、主导的全球碳足迹管理体系。制定相应配套政策，支持打造绿色数字化供应链系统，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。
“提升绿电使用比例，是打造绿色低碳供应链的重要措施。”他认为，应探索建立绿色电力全国交易机制，在此基础上引导链主企业探索建立绿色电力“新集采”模式，激发供应链企业使用绿电的积极性，促进链主企业引领供应链绿色转型。
在义务教育阶段设置人工智能通识课
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，人工智能正掀起新一轮浪潮。雷军认为，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。加强该领域人才培养，将成为我国产业持续升级的关键因素。
他建议，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，在九年义务教育阶段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；另一方面大力推进高校人工智能相关专业的建设，加大对高校人工智能学科建设的投入，加强与世界一流科研机构的合作交流，扩大教学力量，拓展更多专业，提供实习实践机会，培养理论与实践相融合的综合型人才。
企业是人工智能领域的重要推动力量。雷军提出，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。结合人工智能人才的供需情况，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，满足当前各领域对人工智能应用型需求。
进一步规范智能驾驶产品安全应用
雷军认为，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。
为此，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。
此外，目前很多代客泊车解决方案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，雷军认为，需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，保障无人化场景体验安全，推动安全可靠的自主代客泊车功能实现规模化应用。
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。
加大智能制造支持力度，探索智能制造“中国范式”
为进一步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，雷军提出，要加速工业大模型部署、促进先进智能技术与制造业融合创新，持续推动工业机器人、智能检测装备、智能控制装备等重点产品研发和产业化，形成自主可控、先进适用的智能制造系统解决方案。
同时鼓励龙头企业牵头打造智能制造的实践和示范样点，鼓励产学研用深度融合，引导科研机构和高校协同企业，共同投入智能制造标准、规范制定，支持国内企业和专家积极参与国际标准化工作，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”。
此外，雷军表示，龙头企业在智能制造领域肩负着高质量发展主力军的重任，建议有关部门加快推动智能制造重大专项立项实施，推动关键智能技术设备研发攻坚和产业化，为企业建设智能制造系统和管理实践重大专项提供资金支持，引导大中小企业积极参与智能化创新和改造。
责任编辑：石秀珍 SF183
