全国人大代表张志勇：新质生产力要在新兴产业、未来产业上下功夫｜代表委员在这里

封面新闻记者 边雪

2024年政府工作报告中明确，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，充分发挥创新主导作用，以科技创新推动产业创新，加快推进新型工业化，提高全要素生产率，不断塑造发展新动能新优势，促进社会生产力实现新的跃升。

形成新质生产力，需要壮大战略性新兴产业、积极发展未来产业。3月7日，全国人大代表，中国铁塔党委书记、董事长张志勇聚焦“新质生产力”等话题，接受了封面新闻记者采访。

全国人大代表，中国铁塔党委书记、董事长张志勇。（图片来源：受访者供图）

新质生产力如何发展？

“这次政府工作报告，进一步明确提出‘大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。’新质生产力，是由新劳动者、新劳动对象、新劳动工具、新基础设施共同构成的符合新发展理念的先进生产力。”张志勇表示，信息通信行业要聚力上述四个方面，加强创新引领，加快形成新质生产力。

新质生产力是面向新兴产业和未来产业的先进生产力。近年来，信息通信业全力推进新型信息通信基础设施建设，5G基站数占全球的60%以上，建成了全球规模最大、技术领先的移动通信网络；固定宽带网络也实现从十兆到百兆再到千兆的快速增长，千兆用户全球占比超过70％；工业互联网应用已融入49个国民经济大类，5G、千兆光网在制造、港口、矿山等重点行业规模化推广。

“可以说，我国信息通信产业实现了从‘跟随并跑’到‘引领创新’，移动通信技术实现了从‘3G 突破’、‘4G 同步’到‘5G 引领’的跨越发展。”张志勇表示，后续要加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，继续加大5G-A、6G等技术研发和应用推广，推动融合应用加速赋能经济社会各领域全过程。“中国铁塔作为数字基础设施建设国家队和主力军，也在全力推动新一代移动通信网络、算力网络、未来网络建设，积极探索星网技术和蜂窝技术协同融合，推动未来网络发展。同时，进一步加快变通信塔为数字塔，基于“铁塔+大数据+AI”，加大数智赋能，服务千行百业。”

强化数字化赋能，加快形成新质生产力。张志勇指出，数据作为新的生产要素，是新质生产力的重要组成部分；数字化、智能化作为新的生产工具，可以有效降低生产成本，提升发展效率和发展质量。

“在新的生产要素集合当中，更高素质的劳动者是新质生产力的第一要素，作用尤为关键。”张志勇表示，要不断夯实新质生产力的人才基础，培育能够创造新质生产力的战略人才和顶尖科技人才，加快培养科技领军人才和青年科技人才，同时注重培养以卓越工程师为代表的工程技术人才和以大国工匠为代表的技术工人，推动教育、科技、人才有效贯通、融合发展，打造与新质生产力发展相匹配的新型劳动者队伍，激发劳动者的创造力和能动性，这需要全社会的共同努力。

哪些行业将成为战略性新兴产业、未来产业新赛道？

政府工作报告明确提出，“以科技创新推动产业创新，加快推进新型工业化，提高全要素生产率，不断塑造发展新动能新优势，促进社会生产力实现新的跃升。”

因此，推动传统产业改造升级和培育壮大战略性新兴产业、未来产业，是推动新型工业化的两个主要发力点，是构建现代化产业体系的关键。

展望未来，结合实际，张志勇认为，要把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，特别是应该借鉴5G等新产业领域的成功经验，统筹技术创新、规模化发展和应用场景建设，努力抢占全球产业竞争制高点。

“首先要培育壮大新兴产业，前瞻布局未来产业。”张志勇告诉封面新闻记者，应聚焦集成电路、5G等新一代信息技术、智能网联汽车、新能源、新材料、高端装备、航空航天、生物医药等新兴产业，加快核心技术创新应用，推动人工智能、下一代互联网、6G、量子信息、深海空天开发等前沿技术研发，构筑未来发展新优势。“目前，中国铁塔也正聚焦核心功能和核心竞争力，协同相关企业，全力推进战新产业和未来产业攻关，高标准组织实施好新一代移动通信等战略性新兴产业和算力网络、6G、卫星互联网等未来产业的创新攻关任务。”

此外，改造升级传统产业和推动人工智能赋能新型工业化，也是张志勇看好的赛道。“在传统产业，要加快“智改数转”，瞄准高端、智能、绿色等方向，推动钢铁、有色金属、石化化工、建材、纺织等传统产业加快改造升级；新型工业化，需深入推进智能制造，统筹布局通用大模型和垂直大模型，加快突破算力、算法、数据等底层技术。”张志勇说。

AI赛道上，我国应如何布局和突围？

近年来，人工智能的迅速发展为人类社会经济社会发展持续注入新动能，以大模型为代表的技术突破广泛应用于各个领域，推动产业升级和变革，引发了世界范围内的研究热潮。

美国OpenAI、谷歌、微软、苹果、亚马逊等全球科技巨头将大模型视为重要发展机遇，持续加大研发投入，在大模型技术研究，特别是通用大模型技术研究方面处于领先地位。

对此，张志勇表示，我国是制造大国，拥有健全的工业门类和产业数字化、智能化的迫切需求，对人工智能技术与行业应用的深度融合有着更庞大、更迫切、更具价值的实际需求，为大模型创新发展提供了更为广阔的实践空间。“因此发挥场景优势，发展行业大模型，是我国助推数字经济与AI等快速发展的必由之路。具体来讲，应该在夯实算力基础、创新应用场景建设、加强高质量数据供给等方面持续发力。”

在算力方面，张志勇认为应建立算力资源公共调度平台，促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。同时，提升自主创新能力，在政策引导、品牌推广、行业采购等层面加大对国产硬件的支持力度，推进AI深度学习框架、AI硬件计算100%国产化。加快推动能够提供训练和推理一体化的单体超大规模行业智算中心建设。

谈及数据，张志勇认为，提升行业数据供给水平是关键。“比如，制定统一标准的数据架构，鼓励各类企业建设高水平行业数据集，加强行业数据流通交易，建立多类多模态新型公共数据集，增强高质量数据供给；制定数据开放相关政策，引导行业龙头企业开放非敏感数据，全面提高数据资源开发利用水平，让数据‘供得出’‘流得动’‘用得好’，为行业大模型成长提供充足‘养料’。”

在张志勇看来，应用场景建设方面，也需加快创新。“我国应用场景丰富，应该加强企业主导的产学研深度融合，在国家统筹部署下，引导企业开放应用场景。”张志勇表示，举办基于生产场景应用的人工智能算法大赛，可以加快资本、人才、技术、数据、算力等要素汇聚。“进一步加强多模态、多场景、多任务的行业大模型人工智能技术研发，促进科技成果转化，推动大模型在行业应用中不断提升能力。”