第十四屆全國人民代表大會第二次會議和中國人民政治協商會議第十四屆全國委員會第二次會議即將開幕，作為全國人大代表，雷軍準備了四份向大會提交的建議:加快建設製造業綠色低碳供應鏈；加強培養人工智能人才滿足科技變革需求；進一步規範智能駕駛產品安全應用；加大智能製造支持力度，加快融合先進技術發展。

關於加快建設製造業綠色低碳供應鏈的建議

綠色發展是高質量發展的底色，新質生產力本身就是綠色生產力，必須加快發展方式綠色轉型，助力碳達峰碳中和。近年來，我國碳達峰碳中和「1+N」政策體系不斷完善，綠色製造體系建設不斷取得新進展，國家有關部門出台了《工業領域碳達峰實施方案》《關於加快建立產品碳足跡管理體系的意見》《「十四五」工業綠色發展規劃》等政策文件，綠色低碳工作取得亮眼成績。

隨着全球加速邁向碳中和時代，國際「綠色貿易壁壘」逐漸顯現。我國製造業在實現「雙碳目標中擔負着重要責任，同時也面臨着供應鏈全鏈路貫通困境、國內行業碳數據庫缺失以及供應鏈低碳轉型壓力等問題。對我國來說，加速推動製造業供應鏈綠色低碳轉型、提升商品在國際市場上的「綠色」競爭力意義重大。如何破局，成為我們打破「綠色貿易壁壘」，進一步鞏固、強化我國創新引領能力的關鍵。

因此，雷軍建議：

加快建立製造業碳足跡背景數據庫，推動國際銜接與互認。建立產品碳足跡管理體系有助於統一碳足跡核算標準，指導企業加強碳排放管理。2023年11月，國家發展改革委等部門出台《關於加快建立產品碳足跡管理體系的意見》，明確了加快提升我國重點產品碳足跡管理水平的總體要求、重點任務、保障措施和組織實施要求等。如電子信息製造業在國民經濟中佔比較高，特別是消費電子類產品擁有廣闊的國際市場空間，並且在「出海」過程中面臨的碳足跡管理要求愈發嚴格，缺少官方的碳足跡背景數據庫，限制了我國在全球產品碳足跡管理領域的話語權和主動性。

基於此，建議從速從快建立製造業碳足跡背景數據庫，推動與國際數據庫的銜接與互認，並逐步建立中國深度參與、主導的全球碳足跡管理體系。同時建立完善的碳足跡數據共享機制，鼓勵企業積極參與數據庫建設和運營，並提供必要的技術支持和政策資金扶持。

支持打造綠色數碼化供應鏈系統，實現供應鏈內協同聯通。綠色低碳管理是一項貫穿整條產業鏈的系統工程。當前，製造業供應鏈的低碳變革，仍存在鏈路信息不透明、信息壁壘以及綠色低碳化融合不足問題，這些問題不僅影響了供應鏈的協同效率，也制約了供應鏈綠色低碳轉型的步伐。

針對當前情況，建議制定相應配套政策，鼓勵和支持企業優化或升級供應鏈系統，推動5G、大數據、人工智能、雲計算、物聯網等新一代信息技術集成應用，實現研發、生產、流通、服務、消費等全流程業務信息貫通的同時，加強全流程綠色低碳指標及減碳措施融入，提高供應鏈智能化綠色化決策能力;建立綠色數碼化供應鏈系統評價及示範推廣機制，樹立行業標桿，激勵企業打造以綠色低碳為核心理念的數碼化供應鏈。

探索建立綠色電力全國交易機制，促進鏈主企業引領供應鏈綠色轉型。綠色電力生產過程中二氧化碳排放近零或等於零，提升綠電的使用比例，更有利於環境保護和可持續發展，是打造綠色低碳供應鏈的重要措施。目前在提高綠色電力使用比例的過程中也出現相應的困難與挑戰，如綠電成本高、跨區域交易困難等現實問題。

為有效應對這些問題，首先建議建立健全全國跨區域綠電交易機制，暢通交易渠道。在此基礎上引導鏈主企業探索建立綠色電力「新集採」模式即鏈主企業整合供應鏈內企業的綠電需求，統一綠色電力採購渠道，形成集體議價優勢，激發供應鏈企業使用綠電的積極性，推動供應鏈綠色轉型。

關於加強培養人工智能人才滿足科技變革需求的建議

人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。2023年，以大模型、生成式人工智能為代表的通用人工智能技術在全球引起廣泛關注，人工智能掀起新一輪浪潮。我國從中央到地方紛紛出台政策，加強數據、算力、工具、平台等基礎設施建設並鼓勵人工智能產業發展，加快推動人工智能向重點行業賦能。

從長期趨勢看，各行各業對掌握人工智能基本技能的人力需求正急劇增長，以我國生成式人工智能的實際技術水平來看，特別是在頂尖人工智能人才儲備方面還存在明顯不足，人工智能複合型人才更加短缺。加強人工智能領域人才培養，將成為我國產業持續升級的關鍵因素。

因此，雷軍建議：

從義務教育階段普及人工智能素養教育。人工智能素養教育是一項長期的任務，需要從小培養學生的興趣和能力。在中小學階段，學生正處於思維發展的關鍵時期，在思想上最活躍、最敏銳，對新事物的接受程度最高。同時，義務教育也是我國覆蓋面最廣，受眾群體最多的教育階段。

建議將人工智能素養教育納入九年義務教育內容，設置人工智能通識課程，同時將相關內容納入中小學社會實踐活動。從基礎理念到簡單應用，全面激發中小學生的興趣，培養中小學生對人工智能的認知能力和應用能力，為未來發展打下堅實基礎。

大力推進高校人工智能相關專業的建設。高校是我國培養專業人才的重要陣地。根據教育部公布的數據，目前，我國498所高校開設了'人工智能」本科專業，209所高校成功備案或申報「智能科學與技術」本科專業，在全國3000多所高校中佔比仍然較低。

建議加大對高校人工智能學科建設的投入，通過加強與世界一流科研機構的合作交流，從海外弓進優秀師資力量，吸引企業高級人才和行業專家進入高校授課等方式，擴大教學力量。同時將人工智能通識課程拓展到更多專業，如傳統理工科專業:醫學、金融、文史、藝術類等專業，培養更多跨領域人才;引導人工智能賽道的大型企業向高校學生開放實習實踐機會，提升理論與實踐相融合的綜合素質。

支持大型科技企業和教培機構培育人工智能應用型人才。人工智能快速向各行業領域延展滲透，對人才技能升級要求較高。此外，在近年的人工智能技術發展中，許多企業成為該領域的重要推動力量，它們擁有大量的數據資源和強大的計算資源，以及豐富的應用場景，同時社會人才市場嚴重缺乏高水平的人工智能培訓能力。

建議鼓勵大型科技企業和社會教培機構開展人工智能應用型人才培訓，以適應人工智能領域技術快速迭代、人才需求量大、應用廣泛的特徵。具體來看，可結合人工智能人才的供需情況，通過配套政策引導，鼓勵企業和機構靈活設置從人工智能基礎素質培訓，到尖端前沿人工智能人才的系統性培養，有效滿足當前各領域對人工智能應用型需求。

關於進一步規範智能駕駛產品安全應用的建議

近年來，我國智能駕駛(包括自動駕駛和輔助駕駛)行業快速發展，先進的人工智能技術在智能駕駛的環境感知、決策規劃、控制執行等場景實現廣泛應用。國家有關部門也陸續發布《關於加強智能網聯汽車生產企業及產品准入管理的意見》《關於開展智能網聯汽車准入和上路通行試點工作的通知》等政策文件，並着力推進智能駕駛相關法規標準的制定與修訂，研究制定配套的智能駕駛產品監督管理辦法。

當前，行業內的智能駕駛產品在功能定義、安全性能、人機交互、運行條件、數據應用等方面仍有較大差異，存在駕駛安全和數據安全隱患。為更好地向智能汽車用戶提供安全舒適的產品體驗，進一步增強我國汽車品牌在智能駕駛領域的競爭優勢，需盡快推進相關法規標準和產品監督管理辦法落地，規範智能駕駛產品的安全應用。

因此，雷軍建議：

規範輔助駕駛功能應用，打造更安全的駕駛體驗。目前，汽車輔助駕駛功能已規模化應用輔助駕駛相關產品安全標準也在陸續制定中，但因相關法規標準的落地應用方案暫未明確，導致現有輔助駕駛產品的安全保障措施差異化較大駕駛員可能對輔助駕駛功能狀態理解不清晰甚至出現錯誤的使用，存在安全事故風險。

建議盡快建立輔助駕駛產品安全監督管理機制，加快輔助駕駛安全技術要求及測試驗證標準落地應用，細化駕駛員在環及風險提示等人機交互要求，規範輔助駕駛功能的正確使用，打造更安全的輔助駕駛體驗。

規範自主代客泊車功能應用，保障無人化場景體驗安全。為解決用戶找車位難、停車時間長等停車痛點，行業內企業陸續推出自主代客泊車解決方案，但在落地過程中存在停車場地配套標準不統一、產品功能定義不規範、安全性能標準不明確等問題，導致自主代客泊車無人化場景落地和推廣存在困難。

建議進一步推動自主代客泊車功能定義和技術要求相關法規標準的落地應用，研究制定無人化泊車場景安全保障機制和責任認定方式，鼓勵自主代客泊車專屬停車場試點建設，推動安全可靠的自主代客泊車功能實現規模化應用。

規範車端數據使用，提升智能駕駛產品安全水平。智能駕駛安全水平提升依賴車端和道路真實數據的反饋，為更加合規、高效地利用數據企業在數據採集、存儲、使用等業務環節需要更細化的合規措施及產品標準進行指導。

建議進一步細化智能駕駛數據採集、存儲、使用等環節合規措施及產品標準的實施細則，為智能駕駛數據安全治理、高效流轉提供更明確的依據，引導企業對智能駕駛數據合理使用。同時，建立統一的智能駕駛安全監控數據平台，通過大數據賦能監管體系不斷完善。

關於加大智能製造支持力度，加快融合先進技術發展的建議

黨的十八大以來，我國製造業數碼化轉型步伐不斷加快，智能製造水平和產業規模明顯提升，智能製造已經成為傳統產業優化升級、新興產業培育壯大的重要引擎。工業和信息化部、國家發展改革委等八部門聯合印發的《關於加快傳統製造業轉型升級的指導意見》提出，到2027年，傳統製造業高端化、智能化、綠色化、融合化發展水平明顯提升，有效支撐製造業比重保持基本穩定，在全球產業分工中的地位和競爭力進一步鞏固增強。

作為推動產業技術變革和優化升級的主攻方向，智能製造對保持我國在全球製造業的競爭優勢，促進產業邁向全球價值鏈中高端，加快形成新質生產力方面具有重要意義。當前，世界主要國家紛紛聚焦智能製造，出台製造業發展戰略。面對新形勢、新競爭，我國智能製造發展仍然存在着現有標準協調協同不夠、應用推廣水平有待提升、關鍵技術裝備受到制約等問題，國內企業仍然面臨人才資源匱乏、資金籌措困難等挑戰。

因此，雷軍建議：

促進先進智能技術與製造業融合創新，加速工業大模型部署。隨着工業互聯網、大數據以及人工智能實現群體突破和融合應用，智能製造已經進入新一代人工智能技術和先進製造技術深度融合的新階段。繼續加強5G、數據中心、算力等基礎設施建設的同時，建議主管部門盡快出台專項以智能製造系統軟件、AI大模型和通用仿生機械人的部署應用為重點產業突破方向，支持打造以大模型為代表的人工智能與製造業深度融合的應用場景。深度夯實智能製造數字底座，持續推動工業機械人、智能檢測裝備、智能控制裝備、增材製造裝備等重點產品研發和產業化，帶動工藝、裝備、軟件成組連線創新突破，形成自主可控、先進適用的智能製造系統解決方案。

完善標準體系建設，探索智能製造「中國範式」。中國的智能製造創新，需要系統性形成技術和產業生態的標準化優勢，才能持續贏得全球競爭的引領地位。建議鼓勵智能製造領域企業，特別是龍頭企業牽頭打造智能製造的實踐和示範樣點，建設示範性工廠和生產線，探索未來製造模式和企業形態;繼續鼓勵產學研用深度融合，引導科研機構和高校協同企業，共同投入智能製造標準，規範制定;支持國內企業和專家積極參與國際標準化工作，發揮製造規模和創新優勢，以產業鏈影響力促進國家標準規範的融合，鼓勵龍頭企業牽頭和推動標準群發展，構建自主創新可控的產業創新、賦能和服務的生態體系。

支持龍頭企業承接智能製造重大專項，攻關關鍵技術裝備。龍頭企業在智能製造領域中肩負着高質量發展主力軍的重任，可以帶動中小企業實現「鏈式」數智化轉型，形成上下游、大中小協同發展的生態。建議財政部、科技部、工業和信息化部等部門加快推動智能製造重大專項立項實施，推動智能生產裝備、智能檢測裝備、智能製造軟件等關鍵技術設備研發攻堅和產業化，提升我國製造業整體競爭力:支持龍頭企業參與智能製造有關重大專項立項實施，發揮龍頭技術優勢和帶動作用，通過重大專項牽引，鼓勵跨領域和跨學科的融合與創新，打造先進實用的智能製造解決方案:從國家層面設立智能製造發展基金，為企業建設智能製造系統和管理實踐重大專項提供資金支持，引導大中小企業積極參與智能化創新和改造。