2024年是全面贯彻落实党的二十大精神的关键之年，同时也是推动“双一流”建设，实施“十四五”规划承上启下的攻坚之年。本次十四届全国二次会议和全国政协十四届二次会议（简称“”）于3月4日、5日在京顺利召开。在此次上，众多参会的代表们就如何布局机器人与智能制造产业的未来发展提出了具有前瞻性的倡议和计划。
参会代表们关于机器人与智能制造产业的发展建议具体与哪些方向相关呢？接下来，和机器讲堂一起来深入了解吧~
党的以来，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明显提升，智能制造已经成为传统产业优化升级、新兴产业培育壮大的重要引擎。但面对新形势、新竞争，我国智能制造发展仍然存在着现有标准协调协同不够、应用推广水平有待提升、关键技术装备受到制约等问题，因此，雷军提出如下建议。
一、促进先进智能技术与制造业融合创新，加速工业大模型部署。随着工业互联网、大数据以及人工智能实现群体突破和融合应用，智能制造已经进入新一代人工智能技术和先进制造技术深度融合的新阶段。继续加强5G、数据中心、算力等基础设施建设的同时，建议主管部门尽快出台专项，以智能制造系统软件、AI大模型和通用仿生机器人的部署应用为重点产业突破方向，支持打造以大模型为代表的人工智能与制造业深度融合的应用场景。深度夯实智能制造数字底座，持续推动工业机器人、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、软件成组连线创新突破，形成自主可控、先进适用的智能制造系统解决方案。
二、完善标准体系建设，探索智能制造“中国范式”。中国的智能制造创新，需要系统性形成技术和产业生态的标准化优势，才能持续赢得全球竞争的引领地位。建议鼓励智能制造领域企业，特别是龙头企业牵头打造智能制造的实践和示范样点，建设示范性工厂和生产线，探索未来制造模式和企业形态；继续鼓励产学研用深度融合，引导科研机构和高校协同企业，共同投入智能制造标准、规范制定；支持国内企业和专家积极参与国际标准化工作，发挥制造规模和创新优势，以产业链影响力促进国家标准规范的融合，鼓励龙头企业牵头和推动标准群发展，构建自主创新可控的产业创新、赋能和服务的生态体系。
三、支持龙头企业承接智能制造重大专项，攻关关键技术装备。龙头企业在智能制造领域中肩负着高质量发展主力军的重任，可以带动中小企业实现“链式”数智化转型，形成上下游、大中小协同发展的生态。建议财政部、科技部、工业和信息化部等部门加快推动智能制造重大专项立项实施，推动智能生产装备、智能检测装备、智能制造软件等关键技术设备研发攻坚和产业化，提升我国制造业整体竞争力；支持龙头企业参与智能制造有关重大专项立项实施，发挥龙头技术优势和带动作用，通过重大专项牵引，鼓励跨领域和跨学科的融合与创新，打造先进实用的智能制造解决方案；从国家层面设立智能制造发展基金，为企业建设智能制造系统和管理实践重大专项提供资金支持，引导大中小企业积极参与智能化创新和改造。
机器人产业是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志，未来融合了人工智能、先进制造、新一代信息通信技术、新材料等先进技术的智能机器人将成为引领国民经济向智能化转型的关键引擎。
孙志强介绍，我国机器人产业发展势头迅猛，是全球最大的机器人消费国和生产国，在全球机器人产业中的角色和作用越来越重要。当前，中高端制造在我国经济命脉中占据重要地位，而应用于中高端制造领域的机器人，90%以上为西方发达国家掌控的外资品牌所垄断。我国机器人产业“走出去”已展现出强大实力，但在国际标准、检测认证等方面仍缺乏话语权，落后于我国机器人产业发展速度，与我国“全球工业机器人第一大市场”的地位不匹配。
他建议，尽快成立中国机器人协会。通过发挥协会的桥梁纽带作用，组织创建“产学研用金政”协同创新机制，打造涵盖技术、人才、平台、金融、政策以及国际合作等要素互动融合的机器人产业创新生态系统。面向机器人行业共性技术需求，推动以企业为载体，以协会为纽带，广泛联合行业上下游国内外领先创新技术科研人员、高校和科研院所，通过人才培养、成果扩散和国际合作等方式，全面提升我国机器人技术标准、检测认证的国际话语权。不断扩大中国机器人协会国内外影响力，通过统筹各利益相关方的统一行动和协调合作，实现资源整合与优化利用。
开年以来，多地政府工作报告“新”字频现，“新质生产力”已成为社会关注度极高的热词。今年全国期间，全国代表、中国电子信息产业发展研究院院长张立在接受采访时表示，“新质”重点体现在科技创新这个核心要素上，生产力是落实到产业层面的能力，因此推动产业科技创新是发展新质生产力的核心要求。
一是完整工业体系优势。我国拥有全球最完整、规模最大的工业体系和完善的配套能力，220多种工业产品的产量居全球第一，是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家。基于完整的工业体系，我国为科技创新成果提供了丰富的应用场景和巨大的市场潜力，从而为产业创新提供强大内生动力和坚强保障。
二是企业科技创新优势。近年来，我国产业链骨干企业加快壮大，专精特新企业加速涌现，企业科技创新主体地位不断增强，取得了一批重大创新成果。2022年我国570多家工业企业入围全球研发投入2500强，占比近1/4。2012年以来，我国规模以上制造业企业研发经费投入总额增长近3倍，研发经费投入强度达到1.55％，工业企业发明专利申请数从2012年的17.6万件提高到2022年的55.5万件。
三是新型举国体制优势。依托集中力量办大事的社会主义制度优势，聚焦国家重大战略需求，能够有效维护和激发各类创新主体的活力，发挥超大规模市场在科技创新资源配置中的需求导向和效率牵引作用，形成推进产业科技创新的强大合力。
党中央、国务院高度关注人形机器人创新发展，2023年工信部、北京市、上海市等都相继出台相关支持政策推动人形机器人产业创新发展，人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，走进工厂，走进千家万户。
但在人形机器人场景创新和应用推广方面，还存在一些亟需解决的问题。一是共性关键技术有待提升，当前人形机器人四肢还不够强健，双足行走和双臂作业爆发能力有待提高。二是产品成本高限制商业化应用推广，开放场景的市场需求对智能化和感知能力的要求更高，极大增加了人形机器人的整机成本。三是商业化落地场景缺乏阻碍产业化进程，导致市场需求不明确，难以形成商业闭环。
一是聚焦产业共性关键技术，加大技术创新力度。依托现有或新组建国家级技术创新平台，凝聚国家战略科技力量和优势创新资源，开展产学研用协同创新，突破人形机器人专用操作系统、智能等基础理论与共性关键技术，加快产业共性关键技术的落地转化。
二是加快整合人形机器人产业链“供给侧”优势资源，强化协同供给能力。建议充分利用各地政府主导的算力中心，以划拨或是政府投资等方式提供统一的人形机器人算力中心，并建设超强算力的人形机器人智慧大脑，提升其灵活度，降低其使用成本。
三是强化政策导向，构建人形机器人场景应用创新生态，支持人形机器人企业创新成果在未定型阶段与应用方建立合作，首试首用。建议支持相关研发机构、企业开放人形机器人产品应用功能接口，拓展下游应用场景范围，搭建应用生态集聚平台，鼓励申办人形机器人场景应用创新大赛，加快推进人形机器人的普及，形成规模效应。
国家在制定“通用人工智能发展规划”的同时，应该加快推动通用人工智能的相关工作。对此，刘庆峰提出9项建议——
第一，建议发挥举国体制优势，加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入。以专项的形式从算力、数据、算法上在未来5年内持续支持我国通用大模型的研发攻关；支持有条件的地方政府，以专项债的形式支持通用和行业大模型研发以及应用生态发展所需的算力基础设施建设；制定相关政策，推动工业和民生等领域的大模型应用，从而让“底座大模型+行业应用”形成相互促进的良好局面；鼓励国资央企优先应用国产大模型，在关键敏感领域和核心战略领域只能用自主可控的大模型；面向“一带一路”设立专项，支持多语种大模型技术研发，以及在主要产业链合作国家、地区的落地应用。
第二，建议加快形成围绕国产大模型的自主可控产业生态。大模型是典型的平台赋能性技术，要加快我国大模型开发者生态体系建设和运营，支持国产大模型向开发者开放，开展大模型评测体系和开源社区建设，降低研发和使用成本。支持工业大模型在工业互联网领域的赋能，支持软件大模型对软件行业的赋能，支持行业大模型对汽车、家电、服务机器人等行业领域的应用，以“人工智能+”推动我国自主可控的大模型产业生态蓬勃发展。
第三，建议推动国家级高质量训练数据开放和共享。推动国家层面高质量数据平台的设立和资源共享，加大政府和市场协同，合理解决知识产权问题，构建包括国家公共数据资源、高质量电子图书、高质量音视频、多渠道行业应用数据及互联网开源数据资源等多源多模态的国家级数据资源汇聚平台，支持国家实验室、全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台、行业领军企业等国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。
第四，建议出台更加客观、公正、可信的评测方法，加快大模型在行业领域的应用落地。联合国家级权威机构和行业龙头企业等组织，共同发布具有公信力的大模型评测标准和应用指南，并定期组织系统全面的科学评测，指导各行业甄别和选型大模型，避免各家大模型刻意刷榜和各种不权威的商业评测扰乱正常市场秩序。在行业应用方面，建议首批可以加快开发面向金融、工业、汽车、文旅、政务、教育、医疗等关键行业的应用场景，加快打造标杆示范，在成效验证后向全国规模化推广。
第五，建议坚持源头核心技术系统性创新，在战略性、前瞻性的基础研究领域做好布局。布局投入大模型的宽基础研究，在大模型能力涌现机理、大模型可信训练推理、强化学习技术、自主学习技术等方面形成突破。加快脑科学与类脑智能、量子计算等领域与人工智能关键研究的协同攻关，形成交叉学科的突破，助力我国通用人工智能弯道超车。推动大模型与科学研究的深度结合，打造AI for Science的科研新范式，研究基于科学数据的AI建模和科学知识提取技术，助力科研人员更高效地进行科学研究和探索。在生命科学、化学、制药、物理、材料等多个科研领域，引入人工智能通识课，培养一批具备专业科研能力以及高水平通用人工智能理解能力的人才，为可能涌现的交叉学科重大突破做储备。
第六，建议加快推广大模型赋能全学段，以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。加快运用大模型的现有能力打造教师和学生的助手，赋能从中小学到职业教育和大学的教育教学提质增效。设立国家人工智能学院，以“核心+基地”的组织形式和全新机制推动我国面对中美竞争的拔尖人工智能人才培养。加强人工智能一级学科建设，联合头部企业打造一批人工智能人才产教融合培养基地，打造优秀人才专项遴选机制和通道等。
第七，建议研究通用人工智能时代人才能力素质模型和培养方案，加快应用型人才培养。针对未来可能被人工智能大量替代的行业和岗位，对劳动力培养及再就业做专项研究，并且提前、主动做好应对。关注通用人工智能对社会各行业带来的冲击，加快建设新的人才能力素质模型和课程培养体系，特别是加快以通用人工智能赋能软件代码、语言学习、艺术创意等领域应用型人才的培养，助力我国软件行业和数字经济发展。
第八，建议加速通用人工智能技术相关的法律法规制定与审议。围绕大模型的数据安全、隐私泄露、可靠性、知识产权等几大关键方面制定法律法规，提升通用人工智能技术可靠性与规范性。同时，完善向社会开放的大模型的准入和运行规则，明确责任分配与问责机制，并明确大模型知识产权与保护方式。
第九，建议设立软课题进行通用人工智能相关的伦理人文研究。坚持科学、独立原则，针对通用人工智能技术可能带来的社会风险、伦理挑战和人类文明变化进行开放式课题研究。
中美在人工智能领域的竞争，一方面是对抗 Open AI 的通用大模型基础战；另一方面是差异化、特色化的大模型应用战。当前，中国在通用大模型核心技术上赶超美国还需要时间，但在大模型应用方面，2024年是大模型应用场景元年， 中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。在许多垂直领域，其实不需要千亿规模的大模型，百亿大模型足够赋能百行千业，中国发展大模型的一个重要方向应该是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地，助力加快形成新质生产力。
一、中国发展垂直化、产业化大模型具有必要性。通用大模型在企业级场景中无法直接应用，发展垂直化和企业化的大模型可以更好地满足企业的个性化需求，提高生产效率和服务质量，促进产业升级。一是通用大模型是“通才”，但缺乏行业深度，试图用一个大模型解决企业所有问题不现实；二是通用大模型与组织内部业务结合不紧密，不能满足企业级应用场景的垂直性、专业性问题；三是通用大模型存在数据安全隐患，易造成企业内部数据泄露；四是通用大模型存在“幻觉”，无法保障内容真实可信、有据可查；五是垂直大模型相较通用大模型，调试和部署成本更低，训练时间更少，性价比更高，同时垂直大模型所需要算力更小， 有助于应对当前算力卡脖子的问题。
二、大模型在垂直领域大有可为。政府、央国企率先提供更多应用场景，聚焦“小切口，大纵深”，推动大模型垂直化、产业化落地，“企业用大模型不能冒进，而是要用 AI 逐步改造业务，循序渐进，积小胜为大胜。在实践中要拆分场景具体分析，在业务流程上找准切入点，选择与大模型成熟能力匹配的业务环节切入，切入点虽小，但纵深推进，对业务影响很大，改造收效更大。”近期，国务院国资委召开中央企业人工智能专题推进会，10家央企率先倡议向社会开放应用场景。“建议政府和央国企持续提供更多应用场景，为发展垂直化、小型化、低成本的大模型开放更多‘小切口、大纵深’的落地机会，助力百行千业数字化转型，实现数转智改。”周鸿祎如是说。
三、鼓励企业在定制 AI 前，做好知识管理，将企业大数据平台升级为企业知识平台。他认为，大模型的数据、知识只是人类知识的冰山一角，企业还有大量的“暗知识”。例如，战略规划、产品设计图等企业具有的独特知识，只存在于特定企业中，在互联网上难以找到。“建议鼓励企业构建知识平台，将‘暗知识’汇总起来，打造企业专属知识库，做好管理，并在此基础上，通过垂直训练，深入企业级场景，满足企业需求。”
四、鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合，同业务流程相结合，充分发挥大模型价值。“大模型像发动机，不是用来秀的，而是要与业务相结合，特别是传统制造业，大模型是推动数转智改的利器。”周鸿祎表示，大模型与业务场景的融合，关键是智能体应用与企业数字化系统的连接打通。在企业层面，通过打通组织、人员、业务、流程，构建业务协作平台，促进与大模型的全面融合；在国家层面，鼓励企业拿出一至两个业务场景与大模型融合，创造大量可落地推广的与业务紧密融合的大模型，推动这些大模型与数字化系统融为一体。“这将对中国的产业数字化、新型工业化产生巨大作用，本质上成为新质生产力的重要部分。”
科技是第一生产力，也是社会发展的重要引擎。当前，新一代信息技术和生物技术与机器人技术深度融合，机器人产业迈入跨越式发展黄金期，这也成为推动新质生产力的重要驱动力。
林孝发委员认为，智能家用机器人是实现人民对美好生活向往的“好帮手”，可以提供更便捷、更高效、个性化的定务，满足人们在清洁卫生、娱乐休闲、教育培训、养老护理等多方面的需求。数据显示，智能家用机器人产业在全球拥有万亿市场体量，仅中国市场就超过3000亿，智能家用机器人将成为继3C产品、新能源汽车、高铁动车之后新的颠覆性产品。
面对这一战略性新兴产业，加快绿色科技在家用机器人产业中的应用，对培育发展新质生产力具有重要意义。积极把握机遇、提前布局、坚持高水平科技自立自强，加快形成新质生产力。
对此，林孝发建议，要支持智能家用机器人战略性新兴产业和未来产业发展，加快未来产业孵化和先导区的建设进程。大力推进新型工业化，增强产业核心竞争力，以绿色科技创新赋能制造业推动智能家用机器人产业高质量、高效率、可持续发展。
“一要激励制造企业数智化转型、实现实体经济与数字经济的深度融合；二要建设智能家用机器人产业协同创新载体；三要加速推进智能制造行业认证体系，建设中国特色智造评价标准。”林孝发认为，以AI、工业互联网、物联网、5G、大数据、云计算等为抓手，推动制造业质量变革、效率变革、动力变革，积极推动重点实验室等创新载体做优做强，支持企业与高校院所组建产学研用联合体、支持跨界联合研发中心，打造具有发展潜力和行业影响力的世界级科研平台。
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