人工智能（AI）的快速發展正在對全球經濟社會產生深遠影響，成為激發經濟增長活力和推動高質量發展的新動能。中國是全球唯一擁有全部工業門類的國家，人工智能和制造業的深度融合將極大促進重點行業智能升級，高水平賦能工業制造體系，加快形成新質生產力，為制造強國、網絡強國和數字中國建設提供有力支撐。

近年來，黨和政府高度重視人工智能與制造業的深度融合，出臺了一系列支持政策。化工行業作為國民經濟的基礎和支柱產業，為推動人工智能與化工行業的深度融合，加速培育新質生產力，有以下幾項建議：

1、多方協同合作，形成國家級化工行業通用數據集

化工行業產品品類復雜，涉及生產生活的方方面面，人工智能與化工行業的深度融合高度依賴行業數據集的建設。目前各類基礎數據(如物性庫)不足、專業文獻及實驗過程數據量龐大、數據收集整理和標注工作量巨大、行業數據標準缺乏，同時還涉及商業機密和數據安全等問題，難以形成行業通用數據集。

建議政府牽頭組織相關部門、高校、化工行業協會、數據標準組織，建立符合國際標準的化工行業數據標準，組織收集化工行業通用基礎數據，并進行專業數據標注，形成國家級化工行業通用數據集。

2、提供政策性支持，鼓勵人工智能在化工行業典型應用場景先行先試

谷歌DeepMind成功預測出220萬種晶體結構；微軟MatterGen可根據化學組成、對稱性等各種約束條件生成定制化材料結構。AI在材料設計和篩選方面表現出巨大潛力，必將給材料行業帶來顛覆性的變革。

建議國家層面對制造業數字化轉型編制指導性的規劃意見，鼓勵人工智能在化工行業典型應用場景先行先試，尤其是在化工材料分子發現、分子逆向合成、材料大模型、工業設備故障預警、生產工藝優化等化工制造業場景。

3、建立完善的人工智能人才培養戰略和引進政策，強化AI人才體系建設

化工人工智能領域是一個復雜的交叉學科，涉及量子化學、物理、數學、藥學、化學、控制、機械工程等多個領域，人才缺乏是當下普遍面臨的問題。一方面，缺乏熟練掌握跨學科知識的人才，制約了人工智能技術的綜合應用。另一方面，行業競爭激烈導致企業難以留住人工智能高端人才。

建議在國家層面制定人工智能人才培養戰略規劃，完善人工智能領域高端人才的引進和留用政策，提供良好的科研條件和職業發展空間。建立健全人才評價體系，充分考慮人工智能領域的特殊性，對人才成果進行科學公正評價，尊重并保護人才創新權益。