随着AI技术的快速发展，对全球经济社会产生了深远影响，成为激发经济增长活力和推动高质量发展的新动能。
作为国民经济的基础和支柱产业之一的化工行业，该如何借助人工智能，加速培育新质生产力呢？
廖增太表示化工行业产品品类复杂，而各类基础数据不足、缺乏行业标准，难以形成行业通用数据集。为此，他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，为行业基础大模型训练及智能化建设提供数据基础。
从谷歌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。廖增太认为，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。
他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，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。鼓励AI技术在化工行业的广泛应用，助力化工行业高质量发展。
最后，廖增太表示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。
为此他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。
