人工智能（AI）的快速发展正在对全球经济社会产生深远影响，，成为激发经济增长活力和推动高质量发展的新动能。。中国是全球唯一拥有全部工业门类的国家，，，，人工智能和制造业的深度融合将极大促进重点行业智能升级，，，，高水平赋能工业制造体系，，，，加快形成新质生产力，，，，为制造强国、、、网络强国和数字中国建设提供有力支撑。。
近年来，，，，党和政府高度重视人工智能与制造业的深度融合，，，，出台了一系列支持政策。。。化工行业作为国民经济的基础和支柱产业，，，为推动人工智能与化工行业的深度融合，，，加速培育新质生产力，，有以下几项建议：
1、、、、多方协同合作，，，形成国家级化工行业通用数据集
化工行业产品品类复杂，，涉及生产生活的方方面面，，，人工智能与化工行业的深度融合高度依赖行业数据集的建设。。。。目前各类基础数据(如物性库)不足、、专业文献及实验过程数据量庞大、、、、数据收集整理和标注工作量巨大、、行业数据标准缺乏，，同时还涉及商业机密和数据安全等问题，，难以形成行业通用数据集。。
建议政府牵头组织相关部门、、高校、、、、化工行业协会、、、数据标准组织，，建立符合国际标准的化工行业数据标准，，，组织收集化工行业通用基础数据，，，并进行专业数据标注，，形成国家级化工行业通用数据集。。。
2、、提供政策性支持，，鼓励人工智能在化工行业典型应用场景先行先试
谷歌DeepMind成功预测出220万种晶体结构；微软MatterGen可根据化学组成、、、对称性等各种约束条件生成定制化材料结构。。。。AI在材料设计和筛选方面表现出巨大潜力，，，，必将给材料行业带来颠覆性的变革。。。。
建议国家层面对制造业数字化转型编制指导性的规划意见，，，，鼓励人工智能在化工行业典型应用场景先行先试，，，尤其是在化工材料分子发现、、分子逆向合成、、、材料大模型、、、、工业设备故障预警、、、生产工艺优化等化工制造业场景。。。
3、、建立完善的人工智能人才培养战略和引进政策，，，，强化AI人才体系建设
化工人工智能领域是一个复杂的交叉学科，，涉及量子化学、、物理、、、、数学、、、、药学、、化学、、、、控制、、机械工程等多个领域，，，人才缺乏是当下普遍面临的问题。。一方面，，缺乏熟练掌握跨学科知识的人才，，，，制约了人工智能技术的综合应用。。。另一方面，，，行业竞争激烈导致企业难以留住人工智能高端人才。。。
建议在国家层面制定人工智能人才培养战略规划，，，完善人工智能领域高端人才的引进和留用政策，，，，提供良好的科研条件和职业发展空间。。。建立健全人才评价体系，，，，充分考虑人工智能领域的特殊性，，对人才成果进行科学公正评价，，，尊重并保护人才创新权益。。。
