【導讀】全國政協(xié)委員劉永好建議發(fā)展“人工智能+畜牧業(yè)”，鼓勵傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“向上卷”

中國基金報記者 張玲 李樹超

3月2日，全國政協(xié)委員、新希望集團董事長劉永好在北京舉行媒體溝通會，介紹去年履職情況以及今年全國兩會建議等。

履職三十余年來，劉永好圍繞“三農(nóng)”問題、鄉(xiāng)村振興、民營企業(yè)建設成長等領域，共提交了214份提案。今年全國兩會，他繼續(xù)關注這些領域，并結(jié)合人工智能技術發(fā)展等提出了相關建議。

“人到七十古來稀，很榮幸我的身體還可以，能吃能睡，也積極健康運動。”劉永好直言，秘訣是“心態(tài)好了，什么都好”。公司發(fā)展也是如此，作為傳統(tǒng)企業(yè)，面對消費下行等壓力，只要保持好的心態(tài)、積極探索轉(zhuǎn)型升級之路，就能夠戰(zhàn)勝困難。

發(fā)展“人工智能+畜牧業(yè)”促進畜牧業(yè)發(fā)展

“人工智能帶來了巨大的變化，作為傳統(tǒng)企業(yè)，我們也在考慮，人工智能能否與畜牧業(yè)相結(jié)合，促進畜牧業(yè)的發(fā)展?！眲⒂篮帽硎?，發(fā)展農(nóng)牧業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力，既是讓農(nóng)民挑上“金扁擔”的關鍵，也是建設農(nóng)業(yè)強國的基礎。

不過，當前技術和數(shù)據(jù)相對分散、復合型人才匱乏、產(chǎn)學研銜接不夠緊密等階段性挑戰(zhàn)仍需破解。為此，劉永好提出以下三條建議：

一是將畜牧業(yè)人工智能設備納入農(nóng)機購置補貼目錄，將畜牧業(yè)人工智能數(shù)據(jù)平臺納入數(shù)字農(nóng)業(yè)試點范圍，從硬件、算力、算法、數(shù)據(jù)等多個維度給予項目和資金支持。

二是鼓勵高校開設“智慧養(yǎng)殖”交叉學科，對采用人工智能養(yǎng)殖技術的企業(yè)給予稅收優(yōu)惠。

三是設立國家人工智能養(yǎng)殖重大專項，支持龍頭企業(yè)聯(lián)合科研院所組建創(chuàng)新聯(lián)合體。

鼓勵引導傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“向上卷”走轉(zhuǎn)型升級之路

劉永好認為，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是就業(yè)和收入的主體。面對復雜的經(jīng)濟形勢，目前一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)出現(xiàn)了打價格戰(zhàn)、低效擴張等“向下卷”的趨勢。

由于價格越低，質(zhì)量往往越受影響，劉永好提出“向上卷”的建議，即卷科技、卷創(chuàng)新、卷學習、卷發(fā)展。

“我認為，應鼓勵傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)從‘向下卷’轉(zhuǎn)為‘向上卷’，拼科技、拼品質(zhì)、拼服務，走轉(zhuǎn)型升級的路子?！眲⒂篮谜f。

他還提出三條具體建議：第一，行業(yè)協(xié)會加強引導，推動企業(yè)從規(guī)模擴張轉(zhuǎn)向價值提升；第二，全面落實《中華人民共和國民營經(jīng)濟促進法》，加大對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)家先進典型的宣傳力度；第三，針對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)特點編制技術攻關指南，支持龍頭企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，推動科研院所向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)開放實驗儀器、檢測平臺等資源，讓科技創(chuàng)新成果更好賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級。

構建高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)體系促進具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

在劉永好看來，2026年春晚的機器人表演，標志我國機器人硬件制造能力已躋身世界前列。

“但機器人不能只會跳舞、翻筋斗，怎樣讓這些機器人為工業(yè)服務、為農(nóng)業(yè)服務、為家庭服務呢？”劉永好表示，目前支撐機器人智能化的“大腦”發(fā)展相對滯后，復雜作業(yè)環(huán)境下的操作數(shù)據(jù)極度稀缺。具身智能要實現(xiàn)真實落地，亟需海量、高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓練模型。

劉永好建議，一是面向工業(yè)制造、農(nóng)牧業(yè)、醫(yī)療護理等場景，建設具身智能數(shù)據(jù)采集訓練中心，采集包含力覺、觸覺等物理特性的高維度數(shù)據(jù)；二是鼓勵各類企業(yè)建設新型數(shù)據(jù)中心，推動政府和企事業(yè)單位開放場景，對在傳統(tǒng)行業(yè)具備真實落地能力的具身智能企業(yè)給予綜合支持；三是系統(tǒng)布局自主仿真引擎、數(shù)據(jù)處理框架等底座能力建設，突破核心算法、物理建模等關鍵技術瓶頸。

編輯：趙新亮

校對：王玥

制作：鹿米

審核：木魚

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