“人工智能在材料设计和筛选方面表现出巨大潜力，将给材料行业带来颠覆性的变革。”全国人大代表、万华化学董事长廖增太对新材料产业积累了长期深入的观察。在他看来，人工智能（AI）与化工行业深度融合大有可为，建议从协同合作建设国家级化工行业通用数据集、鼓励人工智能在化工行业典型应用场景先行先试、强化AI人才体系建设等三方面加以支持推进。

全国人大代表、万华化学董事长 廖增太

人工智能正成为激发经济增长活力和推动高质量发展的新动能。化工行业作为国民经济的基础和支柱产业，如何借力与人工智能的深度融合来实现“1+1>2”的发展成效，是廖增太关心的问题。

“化工行业产品品类复杂，涉及生产生活的方方面面，人工智能与化工行业的深度融合，高度依赖行业数据集的建设。目前各类基础数据（如物性库）不足、专业文献及实验过程数据量庞大、数据收集整理和标注工作量巨大、行业数据标准缺乏，同时还涉及商业机密和数据安全等问题，难以形成行业通用数据集。”廖增太建议，政府牵头组织相关部门、高校、化工行业协会、数据标准组织，建立符合国际标准的化工行业数据标准，组织收集化工行业通用基础数据，并进行专业数据标注，形成国家级化工行业通用数据集，为行业基础大模型训练及智能化建设提供数据基础。

廖增太认为，从国内外实践经验来看，鼓励人工智能在化工行业典型应用场景先行先试，对于创新技术落地具有示范效应。这既需要来自国家层面的顶层设计，也需要企业主体的积极实践。

他建议，国家层面对制造业数字化转型编制指导性的规划意见，尤其是在化工材料分子发现、分子逆向合成、材料大模型、工业设备故障预警等化工制造业场景。同时，鼓励AI技术在化工行业的广泛应用。

“化工人工智能领域是一个复杂的交叉学科，涉及量子化学、物理、数学、药学、化学、控制、机械工程等多个领域，人才缺乏是当下普遍面临的问题。”廖增太表示，建立完善的人工智能人才培养战略和引进政策，强化AI人才体系建设同样不容忽视。

据介绍，目前企业面临的困难是：一方面，缺乏熟练掌握跨学科知识的人才，制约了人工智能技术的综合应用；另一方面，行业竞争激烈导致企业难以留住人工智能高端人才。

廖增太建议，在国家层面制定人工智能人才培养战略规划，完善人工智能领域高端人才的引进和留用政策，提供良好的科研条件和职业发展空间；同时，建立健全人才评价体系，充分考虑人工智能领域的特殊性，对人才成果进行科学公正评价。