今年全國兩會，全國人大代表、中國中車黨委委員、中車株洲電力機車研究所有限公司黨委書記、董事長李東林帶來多份建議，其中包括《關于深化人工智能與制造業融合發展的建議》。

“當前，人工智能在全球范圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，深刻改變人們的生產生活方式。盡管我國在人工智能領域取得了顯著成就，但與歐洲和美國等發達國家相比，在制造業領域的應用效果仍存在一定差距，存在人才短缺、區域研發資源不均衡以及缺乏相關資質認定等較為突出的問題。”李東林表示。

一方面，李東林認為，人才隊伍厚度有待增強。《2023泛人工智能人才洞察》顯示，我國人工智能人才供需比僅為0.39，凸顯出人才短缺問題的嚴重性。該報告顯示，前10大城市人工智能人才儲備量超過全國總量的70%，其他需要人工智能助力發展的地區，尤其是傳統制造業強市，則缺乏相應人才。另外，《2020人工智能與制造業融合發展白皮書》表示，我國人工智能人才缺口至少為30萬，尤其是既具備人工智能知識又對制造業有深入理解的復合型人才更是鳳毛麟角。此外，高校作為人才培養的搖籃，在場景、數據和算力等資源方面存在限制，難以滿足行業對優秀人工智能人才的培養需求。

其次，區域研發資源配置強度有待提升。我國制造業人工智能研發資源分布不均的問題十分突出。一些傳統制造業強市（如株洲市、徐州市、柳州市、泉州市等）在人工智能研發平臺、算力與數據中心等基礎設施建設方面相對滯后，制約了人工智能在制造業的廣泛應用。同時，因為缺乏專門的概念驗證中心，也增加了發明專利產業化的風險。國內目前已存在的概念驗證中心，主要是為了解決高校發明專利產業化風險高、轉化初期“夭折”率高的問題，但缺乏制造業人工智能方向的科學指引，以及缺乏成熟的校企合作共建機制。

另一方面，相關資質認定有待完善。目前，我國在制造業人工智能領域的企業、產品和人員等方面，缺乏統一的資質認定標準，這不僅影響了市場秩序的規范，也制約了行業的健康發展。完善相關資質認定機制已成為推動人工智能與制造業深度融合的迫切需求。全球范圍內人工智能的快速發展也引起了對于制定統一資質認證標準的廣泛討論。某些國家、行業組織和專業機構已經開始制定相關的標準和認證程序，如國際標準化組織（ISO）和國際電工委員會（IEC）共同的技術委員會JTC 1/SC 42開始了企業資質認證的標準制定；電氣和電子工程師協會（IEEE）開始了個人資質認證的標準制定。

上述這些問題疊加上制造業本身的專業性、解決方案的復雜性和定制化要求等特點，使得人工智能與制造業的深度融合成為一項艱巨的任務，需要社會各方面共同努力。為此，李東林建議國家工業和信息化部牽頭，會同教育部、科技部等相關部門，提供以下方面的政策支持和引導。

首先，設立校企聯合人工智能學院。支持設立校企聯合人工智能學院，加強高校與企業之間的緊密合作，突破現有的企業出題-高校解題的合作模式，且不局限于工程碩博士的培養。通過開放碩士點和博士點、允許企業資深人員任職教授和建立在校團隊等措施，共同培養符合市場需求的人工智能人才。同時，教育部應給予足夠的支持，確保學院的正常運作和發展。此外，可以將教育部支持的產教融合共同體范圍擴大至制造業人工智能領域，促進產學研用深度融合。

第二，加強區域研發資源配置。建議在制造業集中但缺乏人工智能研發能力的城市設立新型研發機構，依托當地頭部制造型企業與境內外人工智能強校或科研院所合作，加速人工智能在制造業的研究與落地。同時，依托校企聯合設立專門用于制造業人工智能的概念驗證中心，降低發明專利產業化風險。此外，設立人工智能與制造業結合的科研專項，并給予制造型強市政策傾斜支持，挖掘人工智能在制造業的應用潛力，充分利用好制造型企業積累的優秀數據資源。

第三，完善行業資質認定機制。建議國家制定統一的制造業人工智能領域資質認定標準和管理辦法，推動人工智能與制造業深度融合與可持續發展。通過實施資質認定制度，規范市場秩序，提升行業整體水平。對于獲得資質認定的企業、產品和項目，應給予相應的政策支持和資金扶持。同時加強對認定機構的監管和評估工作，確保認定結果的公正性和權威性。此外，通過在獲得認證的企業、產品和人員中選取典型案例，挖掘冷門有潛在價值的“人工智能+制造業”項目，促進新型“人工智能+制造業”典型示范項目的不斷涌現。