3月4日消息，全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军计划在今年两届全国人大期间提出4项提案，涉及绿色低碳、人工智能、智能驾驶、智能制造等领域。
关于加快构建绿色低碳制造链的建议。
1、加快建立制造业碳足迹背景数据库，促进国际趋同和互认。 建立产品碳足迹管理体系有助于统一碳足迹核算标准，指导企业加强碳排放管理。 2023年11月，国家发改委等部门印发《关于加快建立产品碳足迹管理体系的意见》，明确了加快提升我国重点产品碳足迹管理水平的总体要求、重点任务、保障措施和组织实施要求。 例如，电子信息制造业在国民经济中所占的比重相对较高，特别是消费电子产品拥有广阔的国际市场空间，而在“出海”的过程中，碳足迹管理要求越来越严格，官方碳足迹背景数据库的缺乏限制了我国在全球产品碳足迹管理领域的话语权和主动性。
基于此，建议尽快建立制造业碳足迹背景数据库，促进与国际数据库的融合互认，逐步建立中国深度参与和引领的全球碳足迹管理体系。 同时，建立完善的碳足迹数据共享机制，鼓励企业积极参与数据库的建设和运营，并提供必要的技术支持和政策、资金支持。
2、支持打造绿色数字链体系，实现链内协同联接。 绿色低碳经营是贯穿全产业链的系统工程。 目前，制造业产业链低碳转型仍存在环节信息不透明、信息壁垒、绿低碳融合不足等问题，不仅影响第一链协同效率，也制约了第一链绿低碳转型步伐。
针对当前形势，建议制定相应的配套政策，鼓励和支持企业优化或升级一链系统，推动5G、大数据、人工智能、云计算、物联网等新一代信息技术的集成应用，实现研发融合， 生产、流通、服务、消费等全流程业务信息，加强全流程绿色低碳指标和减碳措施的整合，提升第一链链智能化、绿色决策能力;建立绿色数字链系统评价示范推广机制，树立行业标杆，鼓励企业打造以绿色低碳为核心理念的数字链。
3、探索建立全国绿电交易机制，推动产业链主体企业引领产业链绿色转型。 绿电生产过程中的二氧化碳排放量接近于零或等于零，提高绿电使用比例更有利于环境保护和可持续发展，是构建绿色低碳链条的重要举措。 目前，在提高绿电比重的过程中，也存在相应的困难和挑战，如绿电成本高、跨区域贸易困难等实际问题。
为了有效应对这些问题，首先建议建立健全全国跨区域绿色电力交易机制，畅通交易渠道。 在此基础上，引导连锁主企业探索建立绿电“新型集中采购”模式，即连锁主企业整合链内企业的绿电需求，统一绿电采购渠道，形成集体议价优势，激发连锁企业使用绿电的积极性， 推动产业链绿色转型。
关于加强人工智能人才培养以适应科技变革需要的建议。
1.从义务教育阶段普及人工智能素养教育。 人工智能素养教育是一项长期任务，需要从小培养学生的兴趣和能力。 在中小阶段，学生正处于思维发展的关键时期，思维最活跃、最敏感，对新事物的接受度最高。 同时，义务教育也是我国覆盖面最广、受众最多的教育阶段。
建议将人工智能素养教育纳入九年义务教育内容，设置人工智能通识教育课程，将相关内容纳入中小学社会实践活动。 从基本概念到简单应用，全面激发中小学生兴趣，培养他们对人工智能的认知能力和应用能力，为未来发展奠定坚实基础。
2、大力推进高校人工智能相关专业建设。 高等院校是我国培养专业人才的重要阵地。 教育部公布的数据显示，目前，我国已有498所高校开设了“人工智能”本科专业，209所高校成功申报或申请了“智能科技”本科专业，在全国3000多所高校中占比相对较低。
建议加大高校人工智能学科建设投入，加强与世界一流科研机构的合作与交流，引进海外优秀师资，吸引资深人才和行业专家来校任教。 同时，将人工智能通识教育课程拓展到更多专业，如传统理工科专业、医学、金融、文史、艺术等专业，培养更多交叉学科人才; 引导人工智能赛道大企业向大学生开放实习和实践机会，提升理论与实践相结合的综合素质。
3、支持大型科技企业和教育培训机构培养人工智能应用型人才。 人工智能正在迅速扩展并渗透到各个行业，对人才技能提升提出了很高的要求。 此外，在近年来人工智能技术的发展中，许多企业已成为该领域的重要推动力，他们拥有大量的数据资源和强大的计算资源，以及丰富的应用场景，同时，社会人才市场严重缺乏高水平的人工智能培训能力。
建议鼓励大型科技企业和社会教育培训机构开展人工智能应用人才培养，以适应技术的快速迭代、人才需求量大、在人工智能领域的广泛应用。 具体而言，结合人工智能人才的供需情况，可以鼓励企事业单位从人工智能基础素质培养到人工智能前沿人才系统培养，有效满足当前人工智能在各个领域的应用需求。
关于进一步规范智能驾驶产品安全应用的建议。
1、规范辅助驾驶功能应用，打造更安全的驾驶体验。 目前，汽车辅助驾驶功能已得到大规模应用，辅助驾驶相关产品的安全标准也在陆续制定中，但由于相关法规和标准的应用计划缺乏明确性，现有辅助驾驶产品的安全保障措施差异很大， 并且驾驶员可能对辅助驾驶功能的状态没有清晰的认识，甚至使用不当，存在安全事故的风险。
建议尽快建立辅助驾驶产品安全监督管理机制，加快应用辅助驾驶安全技术要求和测试验证标准，细化驾驶在环、风险预警等人机交互要求，规范辅助驾驶功能正确使用，打造更安全的辅助驾驶体验。
2、规范自动代客泊车功能应用，保障无人现场体验安全。 为解决用户难找停车位、停车时间长等停车痛点，行业内企业陆续推出自主代客泊车解决方案，但在落地过程中存在停车场配套标准不一致的问题。
1、产品功能定义不规范、安全性能标准不明确等问题，导致无人代客泊车无人场景实施推广困难。
建议进一步推动有关自主代客泊车定义和技术要求的法律法规的落实和适用，研究制定无人泊车场景安全保障机制和责任认定方法，鼓励自主代客泊车专用停车场试点建设，推动安全可靠的自主代客泊车功能规模化应用。
3、规范车端数据使用，提高智能驾驶产品安全水平。 为了更合规、更高效地利用数据，企业需要更详细的合规措施和产品标准来指导企业进行数据采集、存储和使用。
建议进一步细化智能驾驶数据采集、存储、使用的合规措施和产品标准，为智能驾驶数据的安全治理和高效流通提供更清晰的依据，引导企业合理使用智能驾驶数据。 同时，建立了统一的智能行车安全监控数据平台，通过大数据不断完善监管体系。
关于加大对智能制造的支持力度，加快先进集成技术发展的建议。
1、推动先进智能技术与制造业融合创新，加快大产业模式布局。 随着工业互联网、大数据和人工智能实现群体化突破和集成应用，智能制造进入了新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合的新阶段。 在持续加强5G、数据中心、算力等基础设施建设的同时，建议主管部门尽快推出专项，重点推进智能制造系统软件、AI大模型和通用仿生机器人的部署应用，支持打造以大模型为代表的人工智能与制造深度融合的应用场景。深度夯实智能制造数字化基础，持续推进工业机器人、智能检测设备、智能控制设备、增材制造装备等关键产品的研发和产业化，以群体为单位带动工艺、装备、软件的创新和突破，形成自主、可控、先进、适用的智能制造系统解决方案。
2、完善标准体系建设，探索智能制造的“中国范式”。 中国智能制造创新需要系统地形成技术和产业生态的标准化优势，才能在全球竞争中持续赢得领先地位。 建议鼓励智能制造领域的企业特别是龙头企业，率先搭建智能制造实践和示范样本，建设示范工厂和生产线，探索未来制造模式和企业形态; 持续鼓励产学研应用深度融合，引导科研机构、高校与企业合作，共同投入制定智能制造标准规范; 支持国内企业和专家积极参与国际标准化工作，充分发挥制造规模和创新优势，推动国家标准规范与产业链影响力的融合，鼓励龙头企业带头推进标准展会，构建自主创新、可控产业创新的生态圈; 赋权和服务。
3、支持龙头企业承担智能制造重大项目，攻关关键技术装备。 龙头企业肩负着成为智能制造领域高质量发展主力军的重要任务，可以带动中小企业实现“链条”数智化转型，形成上下游、大中小型协同发展的生态。 建议财政部、科技部、工业和信息化部等部门加快实施智能制造重大专项，推进智能生产装备、智能检测装备、智能制造软件等关键技术装备的研发和产业化， 提升中国制造业的整体竞争力;支持龙头企业参与智能制造相关重大项目落地，充分发挥领先技术的优势和引领作用，通过重大专项鼓励跨领域、跨学科的融合创新，打造先进实用的智能制造解决方案; 从国家层面建立智能制造发展，在管理实践中为企业建设智能制造体系和重大专项提供资金支持，引导大中型企业积极参与智能化创新转型。