「AI」依然是李彥宏委員全國兩會提案的關鍵詞。他今年提交的3份提案，分別聚焦自動駕駛政策創新、促進智能交通普及緩解交通擁堵、助力碳減排和發展「綠色AI」主題，體現他對AI技術發展的最新思考。

　加快自動駕駛無人化政策創新

　支撐技術全球領先地位

　李彥宏委員認為，自動駕駛無人化是智能網聯汽車發展的必然趨勢。無人化正成為全球自動駕駛技術、產業競爭的制高點。現階段各國自動駕駛無人化的競爭集中在政策創新。哪個國家能出台更具突破力的創新政策，率先實現規模化商用，實現無人化，就能在國際競爭中贏得主動。

　當前，我國自動駕駛已進入落地關鍵期，技術已並跑乃至領跑全球，但我國高等級自動駕駛汽車發展仍面臨不能入市、不能上牌、不能完全無人化、不能運營收費、事故責任難認定等情況。

　對此，李彥宏委員提出三點建議：第一，引導並支持地方政府出台政策，明確支持無安全員的無人車上路，打造全無人自動駕駛汽車的載人運營政策先行區。

　第二，加快《道路交通安全法》的修訂和發布實施，從國家層面為加快自動駕駛汽車規模化商用、無人化奠定法律基礎。明確L4級自動駕駛車輛的准入規則。制定自動駕駛運營管理辦法和保險配套、事故處理機制等政策，為符合要求的車輛發放正式號牌。

　第三，適度超前建設智能交通基礎設施，發揮5G的遠程控制優勢，通過車路協同提升交通效率和安全性，帶動汽車產業向智能化和網聯化轉型升級。

　促進智能交通普及緩解道路擁堵

　推動城市交通綠色高質量發展

　交通運輸是我國碳排放重點領域之一，促進其全面綠色低碳轉型是推動交通運輸高質量發展的關鍵。《綠色交通「十四五」發展規劃》提出要「推動綠色交通與智能交通融合發展」。

　李彥宏委員認為，智能交通為緩解交通運輸碳排放提供了新的有效路徑，車的電動化和智能化、路的網聯化、行的共享化是核心着力點。根據國際數據公司（IDC）統計，無人駕駛和運營、智能信控、智慧停車、MaaS一站式出行服務等智能交通技術對節能減排貢獻度均超過40%。

　近年來，在智能交通領域，國家已加速出台相關政策，各地方政府也積極推進落地。但部分地區仍存在建設缺乏協同、碳減排效益評估缺少統一標準等情況。

　對此李彥宏委員建議，加強政策引導，促進智能交通普及，讓交通運輸和出行更安全、高效和綠色。具體建議如下：加快推廣智能交通運營商模式，推動一次性集成商向持續性運營商模式轉型，引導政府主管的國有企業或平台公司加速構建智能交通運營商功能或成立專門公司，支持科技企業以技術和運營經驗等賦能智能交通運營商；建立智能交通助力碳減排效益評估標準，聯合行業協會、高校、科研機構和領軍企業，加快開展碳減排效益評估標準研究，制定智能交通助力碳減排的量化計算規則, 讓原本難以評價的智能交通助力碳減排效益，變得可量化、可統計、可評估，探索自動駕駛運營商等新主體的碳減排效果評估，認定其減碳價值；開展個人碳積分激勵制度試點，支持地方政府出台激勵政策，構建公眾碳排放相關數據平台，探索個人綠色出行碳積分與公共服務優惠政策掛鈎機制。

　加快發展「綠色AI」

　實現算力、算法低碳發展

　當前，AI、5G、大數據等技術正在與各行業深度融合，算力、算法已經成為數字經濟時代的重要生產力。李彥宏委員表示，在「3060雙碳」目標引領下，需要發展對環境更友好的」綠色AI」： 一方面是發展綠色算力，利用技術優化流程，降低數據中心能耗；另一方面，發展更綠色的算法，構建綠色集約的大模型，提升基礎設施能效比。

　與此同時，發展「綠色AI」在評價考核、效果評估等方面還存在數據中心使用綠電仍面臨能耗雙控考核、綠色算法衡量標準體系尚未建立、缺少健全的碳排放統計核算體系等情況。

　李彥宏委員建議，探索數據中心碳排放雙控，對數據中心使用綠電部分的額度不計入能耗考核，實施分級分類管理，適度放寬能耗審核標準，推動全國加快開放綠電跨省市交易；建立兼顧性能和能耗的綠色算法度量標準，倡導領軍人工智能企業構建能效高、性能優的預訓練大模型，並向行業開放，引導企業研發、採購低能耗的人工智能晶片，與綠色算法更好適配；加快完善碳排放統計核算體系，開啟國家核證自願減排量簽發，並加快建立科技減排的方法庫和行業標準。（記者 楊凌雲）

　頂圖：百度Apollo自動駕駛出行服務平台「蘿蔔快跑」