当下，人工智能（AI）家当突飞年夜进，正在对环球经济社会产生深远影响，成为引发经济增长活力和推动高质量发展的新动能。

廖增太认为，中国是环球唯一拥有全部工业门类的国家，人工智能和制造业的深度领悟将极大促进重点行业智能升级，高水平赋能工业制造体系，加快形成新质生产力，为制造强国、网络强国和数字中国培植供应有力支撑。

廖增太所在的万华化学是一家环球化运营的化工新材料公司，业务涵盖聚氨酯、石化、风雅化学品、新兴材料四大家当集群。
化工是国民经济的根本和支柱家当，廖增太为推动人工智能与化工行业的深度领悟，加速造就新质生产力，提出了以下三条详细建议。

一、多方协同互助，形成国家级化工行业通用数据集。

化工行业产品品类繁芜，涉及生产生活的方方面面，人工智能与化工行业的深度领悟高度依赖行业数据集的培植。
目前各种根本数据(如物性库)不敷、专业文献及实验过程数据量弘大、数据网络整理和标注事情量巨大、行业数据标准缺少，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，由政府牵头组织干系部门、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，组织网络化工行业通用根本数据，并进行专业数据标注，形成国家级化工行业通用数据集，为行业根本大模型演习及智能化培植供应数据根本。

二、供应政策性支持，鼓励人工智能在化工行业范例运用处景先行先试。

目前，谷歌DeepMind成功预测出220万种晶体构造；微软MatterGen可根据化学组成、对称性等各种约束条件天生定制化材料构造。
AI在材料设计和筛选方面表现出巨大潜力，必将给材料行业带来颠覆性的变革。

廖增太提出，在国家层面对制造业数字化转型体例辅导性的方案见地，尤其是在化人为料分子创造、分子逆向合成、材料大模型、工业设备故障预警、生产工艺优化等化工制造业场景。
鼓励AI技能在化工行业的广泛运用，助力化工行业高质量发展。

第三，建立完善的人工智能人才培养计策和引进政策，强化AI人才体系培植。

化工人工智能领域是一个繁芜的交叉学科，涉及量子化学、物理、数学、药学、化学、掌握、机器工程等多个领域，人才缺少是当下普遍面临的问题。
一方面，缺少闇练节制跨学科知识的人才，制约了人工智能技能的综合运用。
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，在国家层面制订人工智能人才培养计策方案，完善人工智能领域高端人才的引进和留用政策，供应良好的科研条件和职业发展空间。
建立健全人才评价体系，充分考虑人工智能领域的分外性，对人才成果进行科学公道评价，尊重并保护人才创新权柄。