全國人大代表、海爾集團董事局主席周雲傑：以大模型爲關鍵變量賦能新型工業化

全國人大代表、海爾集團董事局主席 周雲傑

證券時報記者 黃翔

2025年全國兩會期間，人工智能受到代表委員們的熱議。全國人大代表，海爾集團董事局主席、首席執行官周雲傑圍繞人工智能等領域提出了3份建議。

“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有很強的‘頭雁’效應。但人工智能在工業大模型的深度應用實踐中仍面臨多重挑戰。”周雲傑表示，這些挑戰主要體現爲，數據質量與語料庫構建的雙重瓶頸，場景適配與模型可靠性的雙重挑戰，以及轉型切點和話語體系的雙方錯位。

作爲應對，周雲傑以工業大模型爲關鍵變量提出了三點建議，一是夯實發展底座，發佈國家級工業場景圖譜、語料庫和數據集；二是支持龍頭企業示範工業大模型應用價值；三是扶持平臺企業，促進工業大模型服務中小企業。

“設立國家專項計劃，加大力度推廣實施‘一圖四清單’行動方案，能爲人工智能在工業領域應用提供堅實基礎。”周雲傑建議，以財政補貼的方式，支持家電、汽車、醫療等重點行業的龍頭企業，開展基於工業大模型的人工智能深度應用先行先試。同時，以財政補貼的方式，鼓勵龍頭企業提煉並共享其在研發設計、生產製造、經營管理等關鍵環節深度應用人工智能的典型案例。

此外，他認爲還應對國家級雙跨平臺企業出臺專項財政扶持政策，培育一批工業大模型與場景圖譜精準匹配的標準化、可複用、低成本的解決方案，爲中小企業提供用得上、用得起、用得好的人工智能服務。

多年來，海爾集團聚焦智慧家庭領域，藉助人工智帶動行業快速發展。在周雲傑看來，智慧家庭領域的大模型需要算力、算法、數據三大要素支撐，但目前在高質量數據的支撐方面依然不足，垂直領域等行業數據建設依然面臨採集成本高、跨域融合難、訓練數據少等堵點，這些問題靠行業、企業無法快速解決。

“解決斷點堵點問題，首先應培育數據採集產業，構建智慧家庭大模型多元統一的數據源，其次是構建國家級數據仿真平臺和訓練場。”周雲傑建議，制定統一數據標準體系，規劃並發展智慧家庭數據合成、數據標註產業；實施數據貢獻參與工程，通過全民貢獻、羣企共創的形式，構建行業全覆蓋的垂域數據基礎。

同時，他建議強化資金扶持和政策鼓勵，支持行業龍頭企業牽頭建設智慧家庭全場景覆蓋的數據仿真平臺和訓練場，訓練高質量垂域大模型，並向產業鏈上下游提供高質量服務，推動具身智能技術在智慧家庭場景中的深度應用。