AI驱动多领域创新发展

全国人大代表周云杰：

AI驱动多领域创新发展

■ 本报记者 张明柳

今年两会期间，全国人大代表、海尔集团董事局主席兼首席执行官周云杰带来了3份建议。这些建议聚焦人工智能，涵盖新型工业化、智慧住居、血液及血液制品供应保障等关键领域，为相关行业的发展提供了新思路。

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，其“头雁”效应正逐渐渗透到各个行业。然而，在工业大模型深度应用的进程中，却面临着诸多挑战。数据质量与语料库构建的双重瓶颈、场景适配与模型可靠性的双重挑战，以及转型切点和话语体系的双方错位，严重阻碍了人工智能在工业领域的进一步发展。

周云杰认为，夯实发展底座是当务之急，建议发布国家级工业场景图谱、语料库和数据集，并设立国家专项，大力推广实施“一图四清单”行动方案，为人工智能在工业领域的应用奠定坚实基础。在支持龙头企业示范应用价值方面，他建议，推动家电、汽车、医疗等重点行业的龙头企业开展基于工业大模型的人工智能深度应用先行先试，打造行业标杆案例。同时，鼓励龙头企业提炼并共享在关键环节深度应用人工智能的经验，为其他企业提供借鉴。此外，扶持平台企业，培育标准化、可复用、低成本的解决方案，让中小企业能够便捷地获取人工智能服务，推动工业大模型在中小企业中的广泛应用。

AI技术已经成为推动众多领域变革的核心力量，智慧生活领域也不例外。在智慧家庭领域，大模型作为支撑传统智能家电和家居转型跃升的关键基础设施，具有巨大的发展潜力，有望催生出家庭服务型机器人等新质消费品产业，带动上下游产业链形成十万亿元以上的新增长点。但目前，该领域面临着算力、算法、数据等方面的挑战，尤其是数据方面，存在采集成本高、跨域融合难、训练数据少等问题。

为解决这些问题，周云杰提出两方面建议。一方面，培育数据采集产业，构建多元统一的数据源。通过制定统一数据标准体系，规划发展智慧家庭数据合成、数据标注产业，并实施数据贡献参与工程，鼓励全民和企业共同参与，构建行业全覆盖的垂域数据基础。另一方面，构建国家级数据仿真平台和训练场。强化资金扶持和政策鼓励，支持行业龙头企业牵头建设全场景覆盖的数据仿真平台和训练场，训练高质量垂域大模型，并为产业链上下游提供高质量服务，推动具身智能技术在智慧家庭场景中的深度应用，为家庭服务型机器人等新质生产力的发展提供有力支持。

在保障公共健康和应对突发事件中，血液和血液制品具有不可替代的作用。为提升我国血液及血液制品供应保障能力，周云杰建议，以人工智能驱动血液管理创新，探索临床用血供给新模式。整合物联网、AI等技术，打通从采血到临床用血的全链路数据，实现用血零等待、零浪费；完善全国血液管理大数据平台的智能应用，统一管理和调配血液资源；探索建立跨地市的多点采集、集中统一制备的血液加工中心。

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