中國網：各位網友，大家好！這裡是中國網《中國訪談》節目2024全國兩會《向“新”而行》系列訪談。“新質生産力”概念去年被首次提出，“發展新質生産力”成為今年全國兩會的關注點之一。如何加快科技創新培育新質生産力？新質生産力的“新”體現在哪些方面？全國兩會期間，特別採訪到了全國人大代表、萬華化學集團股份有限公司董事長廖增太。

全國人大代表、萬華化學集團股份有限公司董事長廖增太接受專訪。（受訪者 供圖）

中國網：“新質生産力”成為今年全國兩會的關注點之一。從生産要素的角度來説，您認為新質生産力的“新”體現在哪些方面？

廖增太：我理解新質生産力最根本的核心就是科技創新。所以中央希望通過發展新質生産力來提高我們科技創新的水準。當然科技創新不是新質生産力的全部，應該説新質生産力也意味著只要有利於提高生産力水準的一些改革、變革都應該屬於新質生産力。比如，勞動生産關係的改變，有利於提高勞動生産率，它也是新質生産力。比如，現在中央提出來建設一批世界一流的示範企業，這個一流示範企業是什麼？除了科技創新以外就是整個的現代企業治理體系和治理能力要在全世界至少不落後，甚至還要在全世界處於名列前茅的水準，那它就會使得我們的生産能力大幅度提升，這都是生産力很重要的部分。甚至（還包括）人才，如果你有吸引高素質人才來，能夠提升勞動生産率，它也是新質生産力的一部分。所以，我的理解就是有利於提高生産力水準，有利於提高我們國家競爭能力，有利於提高我們老百姓生活水準的都是新質生産力的重要的組成部分。

中國網：請您結合企業的發展實踐介紹一下，如何加快科技創新培育新質生産力？

廖增太：因為萬華是以技術創新見長的企業，過去幾十年萬華一直把技術創新作為我們的第一核心競爭力來進行培育，所以，我們在技術創新方面我覺得是有體會的。技術創新，萬華首先的一個理念，我們叫做敢想敢幹，鍥而不捨，沒有不可能的事情，所以敢於去幹很重要，科技創新。

第二個是鼓勵創新，寬容失敗，成功重獎。沒有失敗就沒有成功，沒有重獎也不會讓大家願意去創新，因為創新有風險。所以，從理念方面，我個人感覺萬華一直是走在時代的前面的。

萬華這幾十年研發了一大批世界一流和領先的技術，也是中國製造業行業最具創新能力的企業之一，這是我們一個標簽。所以，我們也希望能成為未來全球領先的化工新材料公司，但是有這個偉大的夢想，還要付諸於行動、付諸於實踐，這個太重要了。

我個人感覺，現在是第四次工業革命，從資訊化走到數字化，走到智慧化，到現在AI人工智慧，所以，這些手段都是非常重要的，對於加快萬華的技術創新能力和提高我們的生産力水準非常重要。

比如説萬華的生産力水準提升，我們這些年很多的生産裝置，比如我們在煙臺、寧波、福建有同類型生産裝置，我們通過智慧化的手段控制它集中在一個地方，比如説集中在寧波，一個地方來控制全國三個地方的生産裝置，13套裝置就是一個人在寧波來控制，我們的人力就大大減少了，我們的競爭力就大大提升了，這就是數字化和智慧化帶來的一個好處。所以，我們要敢於用新的技術，善於用新的技術來提高生産力水準。

再比如，我們去年用了AI人工智慧的手段來輔助我們的技術研發取得了明顯的成效，讓我們嘗到了甜頭。

舉兩個例子，比如一個是用AI來做化學反應優化工作，我們有一個化學反應有很多物料，有很多催化劑，按正常的實驗方案有1900多種實驗方案，如果用人工來做那就要做很長時間，我們就用了一個小模型，用一些數據去訓練這個模型，一步步訓練，不斷迭代不斷訓練，用了三個月時間把這個模型訓練好了，再去最後讓它輸出我們想要的結果，最後它輸出的結果讓我們前後縮短了四、五個月的反應優化的時間，它給出一個答案我們比較滿意，我覺得挺好。這是AI第一個案例，就是優化工作。

第二個就是用AI來做催化劑的分子設計，我們用海量的數據去訓練AI，不斷訓練迭代，最後從14000多種催化劑方案裏面通過AI給出了165個建議的答案，我們又從165個裏面進行優化，最後給出了4個分子結構設計，我們就把這4個合成出來，做接下來的驗證，結果大大縮短了整個催化劑設計的時間，這款催化劑出來效果非常好。因為催化劑是化學反應的一個核心，它的研發是非常難的，我們國家催化劑能力和國外差距是很大的。有了AI技術以後，我們就有可能大大縮短追趕的時間。

所以，萬華通過這兩個案例，至少得出了三個結論：第一，AI可以大大提高研發的效率，。第二，未來企業的競爭力從某種意義上來説可能就取決於AI應用能力的高低。第三，AI因為有智慧化，人工智慧，它可以産生顛覆性的技術。如果你重視它，把它用好了、用活了，你就有可能實現彎道超車，走在時代的前列。如果你不重視它，甚至不應用它，你就有可能被時代淘汰。所以，AI技術的應用對一個企業來説，我認為是非常重要的，對一個行業來説也是非常重要的。

這次人代會我提了一個建議，希望國家有關部門牽頭，組織行業協會、高校、有關標準化組織來幹什麼事呢？現在AI很重要的是數據。在AI企業、AI應用水準的高低有三個方面，一是人才，二是數據，三是算力。現在網路上面有大量的數據，但這些數據有真有假，而且同一個數據有不同的説法。所以，從國家來説沒法應用，從行業來説大家都去做大量的重復，而且不系統，我希望通過國家有關部門牽頭，把高校、行業協會、標準化組織找來做三件事情。第一個是按照國際標準方法來建立數據標準，就是大家共同（用）一個語言，數據標準。第二是組織大家收集有關這些基礎的數據。第三個是標注，標注以後去訓練AI的模型，把這個大模型做出來，給整個國家或整個行業提供大數據的基礎支撐，有利於我們國家的AI技術的快速發展。

我個人感覺這個時代是AI的時代，它的變化、它的可能性大大超越了過去前三次工業革命，就是機械化、電器化和資訊化。所以，我們企業行業國家都要高度重視，我們國家民族的復興，就會大大加快。

（本期人員：編導/採訪：裴希婷；攝像：董超；後期：劉凱；主編：鄭海濱）