雷军两会建议：规范智能驾驶安全应用

【资讯】全国人大两会即将召开。

全国人大代表雷军、董事长、小米集团首席执行官带来了绿色低碳、人工智能、智能驾驶、智能制造等领域的四场主题演讲。

建议，包括《关于加快建设制造业绿色低碳供应链的建议》《关于加强培养人工智能人才满足科技变革需求的建议》《关于进一步规范智能驾驶产品安全应用的建议》《关于加大智能制造支持力度，加快融合先进技术发展的建议》。

以下为四项建议原文： 关于加快制造业绿色低碳供应链建设的建议。

绿色发展是高质量发展的基础。

新生产力本身就是绿色生产力。

我们要加快发展方式绿色转型，助力碳达峰和碳中和。

和。

近年来，我国碳达峰和碳中和“1+N”政策体系不断完善，绿色制造体系建设不断取得新进展。

国家有关部门出台《工业领域碳达峰实施方案》《关于加快建立产品碳足迹管理体系的意见》《“十四五”工业绿色发展规划》等政策文件，绿色低碳工作取得突出成效。

随着世界加速迈向碳中和时代，国际“绿色贸易壁垒”逐渐显现。

我国制造业对实现“双碳”目标负有重要责任。

同时也面临着全供应链打通困难、国内行业碳数据库缺乏、供应链低碳转型压力等问题。

如何破局，成为我们打破绿色壁垒、进一步巩固和增强我国创新引领能力的关键。

为加快我国供应链绿色低碳转型，提升我国产品在国际市场的“绿色”竞争力。

因此，我建议： 1、加快建立制造业碳足迹背景数据库，促进国际对接和互认。

建立产品碳足迹管理体系，有利于统一碳足迹核算标准，引导企业加强碳排放管理。

2019年11月，国家发展改革委等部门印发《关于加快建立产品碳足迹管理体系的意见》，明确了加快提升我国重点产品碳足迹管理水平的总体要求、重点任务、保障措施和组织实施要求。

例如，电子信息制造业在国民经济中占比较高，特别是消费电子产品拥有广阔的国际市场空间。

此外，他们在“走出去”过程中面临日益严格的碳足迹管理要求，且缺乏官方碳足迹后台数据库。

，限制了我国在全球产品碳足迹管理领域的发言权和主动权。

基于此，建议快速建立制造业碳足迹背景数据库，促进与国际数据库的对接互认，逐步建立中国深度参与和主导的全球碳足迹管理体系。

同时，建立完善的碳足迹数据共享机制，鼓励企业积极参与数据库建设和运行，并提供必要的技术支持和政策、资金支持。

2.支持打造绿色数字供应链体系，实现供应链协同互联。

绿色低碳管理是一项贯穿全产业链的系统工程。

当前，制造业供应链低碳转型仍面临环节信息不透明、信息壁垒、绿色低碳融合不够等问题。

这些问题不仅影响供应链的协同效率，也制约了供应链绿色低碳转型的步伐。

。

针对当前形势，建议制定相应的扶持政策，鼓励和支持企业优化或升级供应链系统，促进5G、大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术的集成应用，和物联网，实现研发、生产、流通、服务、消费等商业信息全流程的同时，加强绿色低碳指标与全流程碳减排措施的融合提升供应链智能化、绿色决策能力；建立绿色数字供应链系统评价示范推广机制，树立行业标杆。

，鼓励企业打造以绿色低碳为核心理念的数字化供应链。

3.探索建立全国绿色电力交易机制，推动链主引领供应链绿色转型。

绿色电力生产过程中二氧化碳排放接近于零或等于零。

提高绿色用电比例更有利于环境保护和可持续发展，是打造绿色低碳供应链的重要举措。

目前，在提高绿电使用比例的过程中也存在相应的困难和挑战，如绿电成本高、跨区域交易困难等现实问题。

为了有效应对这些问题，首先建议建立健全全国跨区域绿电交易机制，畅通交易渠道。

在此基础上，引导连锁业主探索建立绿色电力“新型集中采购”模式。

即链主整合供应链内企业的绿色电力需求，统一绿色电力采购渠道，形成集体议价优势，激励供应链企业使用绿色电力。

电力积极推动供应链绿色转型。

关于加强人工智能人才培养适应技术变革需要的建议人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。

加快发展新一代人工智能，关系到我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革。

机会战略问题。

当前，人工智能正在以前所未有的速度、广度和深度改变经济社会发展模式。

2009年，以大模型、生成式人工智能为代表的通用人工智能技术引起了世界范围的广泛关注，人工智能掀起了新的浪潮。

我国从中央到地方政府纷纷出台政策，加强数据、算力、工具、平台等基础设施建设，鼓励人工智能产业发展，加快人工智能在重点行业的赋能。

从长期趋势来看，各行各业对具备人工智能基础技能的人才需求正在快速增长。

从我国生成人工智能的实际技术水平来看，还存在明显的不足，特别是在顶尖人工智能人才储备方面。

人工智能综合型人才更加短缺。

加强人工智能领域人才培养将成为我国产业持续升级的关键因素。

因此，我建议：1、从义务教育阶段开始普及人工智能素养教育。

人工智能素养教育是一项长期任务，需要从小培养学生的兴趣和能力。

中小学阶段，学生正处于思维发展的关键时期。

他们的思维最活跃、最敏感，对新事物的接受度最高。

同时，义务教育也是我国覆盖面最广、受众最多的教育阶段。

建议将人工智能素养教育纳入九年义务教育内容，开设人工智能通识课程，并将相关内容纳入中小学社会实践活动。

从基本概念到简单应用，全面激发中小学生的兴趣，培养他们对人工智能的认知和应用能力，为未来的发展打下坚实的基础。

2.大力推进高校人工智能相关专业建设。

高等学校是我国培养专业人才的重要场所。

教育部公布的数据显示，目前，我国已有100多所高校开设“人工智能”本科专业，所有高校均成功注册或申请“智能科学与技术”本科专业。

”。

在全国许多大学中这一比例仍然较低。

建议高校加大人工智能学科建设投入，通过加强与世界一流科研机构的合作与交流、引进海外优秀教师、吸引企业高级人才和行业专家来校等方式扩大教学能力。

在学院和大学任教。

同时，将人工智能通识课程拓展至更多专业，如传统理工科专业、医学、金融、文史、艺术等，培养更多跨领域人才；引导人工智能赛道大型企业向大学生开放实习实践机会，提高理论与实践相结合的综合素质。

3.支持大型科技企业和教育培训机构培养人工智能应用人才。

人工智能正在快速蔓延和渗透到各个行业和领域，对人才技能提升提出了更高的要求。

此外，在近年来人工智能技术的发展中，不少企业成为该领域的重要推动力量。

他们拥有海量的数据资源、强大的计算资源、丰富的应用场景。

与此同时，社会人才市场严重缺乏高水平人工智能人才。

培训能力。

建议鼓励大型科技企业和社会教育培训机构开展人工智能应用人才培养，适应人工智能领域技术快速迭代、人才需求量大、应用范围广的需求。

具体来说，可以结合人工智能人才的供需情况，结合支持政策的引导，鼓励企事业单位灵活设置人工智能基础素质培训，系统培养尖端人工智能人才，从而有效满足当前各领域对人工智能的需求。

应用要求。

关于进一步规范智能驾驶产品安全应用的建议 近年来，我国智能驾驶（包括自动驾驶和辅助驾驶）产业快速发展，先进的人工智能技术在智能驾驶的环境感知、决策中得到广泛应用规划、控制执行等场景。

。

国家相关部门也相继发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》、《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》等政策文件，正在着力推动智能驾驶相关法规、标准制修订，研究制定智能驾驶监督管理配套措施。

智能驾驶产品。

目前，行业内智能驾驶产品在功能定义、安全性能、人机交互、运行工况、数据应用等方面存在较大差异，对驾驶安全和数据安全带来潜在风险。

为更好地为智能汽车用户提供安全舒适的产品体验，进一步提升中国汽车品牌在智能驾驶领域的竞争优势，有必要尽快落实相关法规、标准和产品监督管理措施。

可以规范智能驾驶产品的安全应用。

因此，我建议：1、规范辅助驾驶功能的应用，打造更安全的驾驶体验。

目前，汽车辅助驾驶功能已经大规模应用，辅助驾驶相关产品的安全标准也正在制定中。

但相关法规和标准的实施尚未明确，导致现有辅助驾驶产品的安全防护措施存在较大差异。

驾驶员可能对辅助驾驶功能的状态不清楚甚至使用不正确，存在发生安全事故的风险。

建议尽快建立辅助驾驶产品安全监督管理机制，加快实施辅助驾驶安全技术要求和测试验证标准，细化驾驶员在环、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。

2、规范自主代客泊车功能的应用，保障无人场景体验的安全。

为解决车位难、停车时间长等停车痛点，业内企业纷纷推出自动代客泊车解决方案。

但在实施过程中，存在停车场配套标准不一致、产品功能定义不规范、安全性能标准不一致等问题。

澄清等问题导致无人自主代客泊车场景落地和推广困难。

建议进一步推动无人代客泊车定义和技术要求相关法规标准的实施，研究制定无人泊车场景的安全保障机制和责任认定办法，鼓励试点建设无人泊车专用停车场。

代客泊车，提升安全可靠的自主代客泊车功能可实现规模化应用。

3、规范车端数据使用，提高智能驾驶产品的安全水平。

智能驾驶安全水平的提升依赖于车辆和道路真实数据的反馈。

为了更加合规、高效地使用数据，企业需要更详细的合规措施和产品标准来指导数据采集、存储、使用等业务环节。

建议进一步细化智能驾驶数据采集、存储、使用等合规措施和产品标准的实施细则，为智能驾驶数据的安全管理和高效流通提供更加清晰的依据，引导企业合理利用智能驾驶数据。

同时，建立统一的智能驾驶安全监测数据平台，通过大数据赋能，不断完善监管体系。

关于加大对智能制造的支持力度，加快发展先进集成技术的建议。

党的十八大以来，我国制造业数字化转型步伐不断加快，智能制造水平和产业规模显着提升。

智能制造已成为传统产业和新兴产业的优化升级。

产业培育和增长的重要引擎。

截至2020年底，我国已培育国家级示范工厂3个、省级数字化车间、智能工厂1万多个。

工业和信息化部、国家发展改革委等八部门联合印发的《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》提出，到今年，传统制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展水平将全面提升。

明显提高，有效支撑制造业比重保持基本水平。

稳定，在全球产业分工中的地位和竞争力得到进一步巩固和增强。

智能制造作为推动产业技术变革和优化升级的主攻方向，对于保持我国在全球制造业的竞争优势、推动产业迈向全球价值链中高端具有重要意义，加快形成新生产力。

当前，世界主要国家都聚焦智能制造，出台制造业发展战略。

面对新形势、新竞争，我国智能制造发展仍面临现有标准协调配合不够、应用推广水平有待提高、关键技术装备制约等问题。

国内企业仍面临人才匮乏、融资困难等挑战。

因此，我建议：一是推动先进智能技术与制造业融合创新，加快布局大产业模式。

随着工业互联网、大数据、人工智能实现群体突破和融合应用，智能制造进入新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合的新阶段。

在继续加强5G、数据中心、算力等基础设施建设的同时，建议主管部门尽快启动专项工程，重点关注智能制造系统软件、人工智能大模型、将通用仿生机器人作为重点产业突破方向，支持大型模型创建。

代表人工智能与制造深度融合的应用场景。

深度夯实智能制造数字化基础，持续推进工业机器人、智能检测装备、智能控制装备、增材制造装备等重点产品研发和产业化，带动工艺、装备、软件群创新突破互联互通，形成自主可控、先进适用的智能制造系统解决方案。

2、完善标准体系建设，探索智能制造“中国范式”。

中国智能制造创新需要系统地形成技术和产业生态的标准化优势，才能在全球竞争中持续赢得领先地位。

建议鼓励智能制造领域企业特别是龙头企业带头创建智能制造实践示范基地，建设示范工厂和生产线，探索未来制造模式和企业形态；继续鼓励产学研深度融合，引导科研机构、高校与企业合作，共同投入智能制造标准规范的制定。

支持国内企业和专家积极参与国际标准化工作，充分发挥制造规模和创新优势，推动国家标准规范与产业链影响力的融合，鼓励龙头企业发挥带头作用推动标准群体发展，构建自主创新、可控的产业创新、赋能和服务生态体系。

3.支持龙头企业承担智能制造重大项目和关键技术装备攻关。

龙头企业肩负着成为智能制造领域高质量发展主力军的重任。

能够带动中小企业实现“链式”数字化、智能化转型，形成上下游、大中小型企业协同发展的生态系统。

建议财政部、科技部、工信部等部门加快实施智能制造重大工程，推动智能生产等关键技术装备研发和产业化装备、智能检测设备、智能制造软件，提升我国制造业整体水平。

竞争力;支持龙头企业参与智能制造相关重大专项实施，充分发挥领先技术优势和引领作用，通过重大专项鼓励跨领域、跨学科融合创新，打造先进实用智能制造解决方案；从国家层面设立智能制造发展基金，为企业智能制造体系建设和管理实践等重大项目提供资金支持，引导大中型企业积极参与智能创新转型。