目前，制造业在向低碳转型过程中遇到了挑战，人工智能领域同样存在不少难题。我们亟需实施一系列切实可行的策略，以助力相关产业实现新的突破。

制造业碳足迹数据库建设

制造业供应链在低碳转型方面面临明显挑战，信息不清晰、障碍重重，绿色融合不够，严重影响了协同作业的效率，阻碍了转型的进度。因此，迫切需要尽快构建制造业的碳足迹信息库。在当前全球贸易越来越重视环保的大背景下，我国若能率先建成并推动与国际碳足迹数据库对接，到2025年，我国制造业供应链的协同效率有望提高30%，加快绿色低碳的转型进程。

在此过程中，我国相关部门需主动引领，携手科研单位、企业等，整合数据资料。例如，借鉴欧盟在碳足迹管控领域的做法，构建符合我国实际情况的数据库。与国际接轨，提升我国制造业的国际竞争力，逐步构建我国主导的全球碳足迹管理体系。

人工智能基础设施与产业政策

我国高度重视人工智能的成长，自上而下，各地政策接连出台。强化数据、计算能力、工具和平台等基础建设，就像是为人工智能的大厦打下坚实基础。这些政策旨在推动人工智能产业的壮大，促进其在关键领域的应用加速。2023年，已有超过五十个城市推出相应政策，投入的资金超过百亿，用于人工智能基础设施的建设。

这些措施促进了人工智能在医疗、金融、交通等多个方面的应用。比如，在医疗行业，借助人工智能辅助诊断，诊断的速度和精确度得到了提升；而在金融行业，智能风险评估系统则有助于减少金融风险。政策的不断扶持，为人工智能行业营造了有利的发展氛围，加速了其发展步伐。

人工智能人才培养问题

人工智能行业进展迅猛，然而人才市场却遭遇困境，社会普遍缺少高水平的AI培训能力。众多企业尽管掌握了大量数据、强大的计算能力和多样的应用场景，却因缺乏合适人才而感到困扰。据数据表明，我国目前人工智能人才短缺已超过500万，尤其是高端人才更为罕见。

人工智能产业因人才匮乏而面临发展瓶颈。企业研发工作可能因人才缺失而进度迟缓，创新潜力受限。这种现象不仅阻碍了企业自身成长，还对我国在全球人工智能竞争中造成不利。迫切需要全社会齐心协力，加快人工智能人才的培养。

人工智能应用型人才培训

为了缓解人工智能领域人才短缺的问题，应推动大科技公司与教育机构合作，共同进行应用型人才的培养。这些机构具备丰富的专业知识和实战经验，能够根据市场需求灵活设计教学课程。以阿里巴巴、华为等为代表的企业，它们开设了从基础能力培养到尖端技术人才培养的全面课程体系。

培训使学员更迅速地跟上人工智能技术的更新。部分培训机构与企业携手，实行定制化教育，学生毕业后能直接加入企业，提升就业水平。这种模式既满足了企业的用人需求，又为学员开辟了宽广的职业道路。

智能驾驶法规标准制定

我国智能驾驶领域发展迅速，人工智能在多个领域如环境感知和决策规划中得到了广泛运用。然而，为了确保用户享受到安全舒适的驾驶体验，并提升汽车品牌的竞争力，制定相应的法规和标准显得尤为关键。当前，智能驾驶事故频发，而缺乏统一的标准往往会导致各种纠纷。

欧洲和美国等地已经建立了智能驾驶的相关法规体系。我国需要迅速推进相关法规及管理措施的实施，参考国际上的先进经验，结合我国的具体情况，构建适合我国的智能驾驶标准体系，确保产品安全使用，促进智能驾驶行业的良性有序发展。

智能制造融合创新与示范

智能制造迈向新里程，基础设施建设是关键。需持续完善5G、数据中心等设施，同时，相关部门应制定针对性政策，将智能制造系统软件作为突破重点。如工业富联等企业，在智能工厂建设上已取得明显成效，为业界提供了参考。

支持重点企业创建实践示范点，构筑示范性工厂与生产线，研究新型制造方法。产学研紧密结合，共同确立标准与规范，构建标准化优势，助力我国在智能制造业的国际竞争中保持领先，促进制造业的全面提升。

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