3月4日至10日，全国政协十四届二次会议在北京召开。英皇网站「中国」官方网站全国政协常委、中国工程院院士钱锋肩负重托参会。会议期间，钱锋聚焦科技、教育和人才培养认真履职担当，积极建言资政，向大会提交了11份高质量提案。钱锋委员的发言和提案获得《中国教育报》《中国电子报》《中国科学报》《团结报》《科技日报》《解放日报》《新民周刊》《劳动报》《上海科技报》《上海证券报》《深圳时报》以及新华社客户端、人民网、人民日报客户端、中国科技网、中国青年报客户端、中国经营网、中国证券网、央广网、科学网、上观新闻、文汇APP、澎湃新闻客户端、中新经纬、政协联线、劳动观察、学习强国等多家主流媒体的50余篇宣传报道，充分彰显了英皇网站「中国」官方网站全国政协委员为国履职、为民尽责的使命情怀和责任担当。
【人民网】创新迎变革｜钱锋委员：加快卓越工程师培养，助力推进新型工业化
卓越工程人才作为加快形成新质生产力的重要战略资源，是深入推进新型工业化建设的重要保障。在2024年全国两会上，全国政协常委、中国工程院院士、英皇网站「中国」官方网站教授钱锋带来一份英皇网站「中国」官方网站加快卓越工程师培养，助力推进新型工业化的提案。他提出，当前我国卓越工程人才存在培养知识和能力结构亟待优化、培养模式亟待转变、培养生态体系亟待建立等问题，建议从构建新时代卓越工程师培养体系、创新卓越工程人才培养模式、打造政产学深度融合的人才培养生态等三个方面深化工程教育改革。
“一是工程人才知识和能力结构亟待优化，二是工程人才培养模式亟待转变，三是工程人才培养生态体系亟待建立。”钱锋表示，高校、政府、企业共担工程人才培养已经成为广泛共识，但是尚未建立起各方协同培养工程人才的生态体系，真正形成有利于建设规模宏大卓越工程师队伍的合力。
为此，钱锋建议，一是构建新时代卓越工程师培养体系。在专业能力方面，着重加强学生专业领域基础知识、前沿科技、实验设计和研究等教育，使学生具备解决复杂工程问题的基本知识和能力。在数字化技能方面，建议制定面向我国所有工科生的数字化技能通用要求和面向各工科专业的补充要求，推动高校全面推进工科生数字化技能培养。在通识能力培养方面，着重加强工程经济、工程伦理、国际化能力、团队合作与沟通、系统和全局思维、批判性思维的培养，使培育的卓越工程师更好满足新型工业化建设需求。
二是创新卓越工程人才培养模式。加强理论教学改革，构建“以学生为中心”的教学模式，通过重塑基层教学组织体系、加强工科教师教学技能培训等手段，加快推进课堂教学改革。加强实验教学改革，积极利用数字化技术开展虚拟仿真实验教学，通过创造性实验，提升学生发现和解决问题的能力。加强实践教学改革，建设类企业环境的仿真平台、工程训练中心，培养学生实践创新能力。为学生提供高质量校内外实践平台，加强产教融合。
三是打造政产学深度融合的人才培养生态。建议出台更为有效的举措，引导企业积极参与高校人才培养，例如向接受学生实践的企业提供减免税收政策，在高新技术企业申报、企业工程师职称申报、企业申报政府财政项目时增加人才培养要求等。推动高校进一步加强与企业的常态化交流，积极吸纳企业对人才培养的建设性意见。促进全社会形成各方共同培育卓越工程师的文化和氛围，积极引导企业特别是国有企业将人才培养作为重要社会责任，坚持为党育人、为国育才的使命，助力推进新型工业化。
【人民日报客户端】两会申音｜钱锋委员：充电桩增量跟不上新能源车增长，规划布局亟需完善
我国新能源车产销和保有量均居全球首位，但当前存在新能源汽车充换电基础设施不足、设施建设缺乏统筹布局、换电设施无法统一兼容等问题，全国政协常委、中国工程院院士、国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家钱锋呼吁：完善全国充换网络规划布局，开展充换电站及配套电池标准化建设，推动新能源汽车充换电市场产业链建设。
据介绍，2023年，我国新能源汽车产销量分别达到958.7万辆和949.5万辆，同比分别增长35.8%和37.9%；新能源汽车出口120.3万辆，同比增长77.2%，均创历史新高。截至2023年，我国新能源汽车保有量达2041万辆。与此同时，我国已经建成世界上规模最大的充电服务网络，充电基础设施总量为859.6万台，同比增长65%；2023年12月全国充电总量约38.1亿度，同比增长78.1%。
“充电量同比增长高于充电桩增量10%以上，反映出充电基础设施的增长慢于新能源汽车的增长，如果不提升，可能对于新能源汽车的发展形成制约。”钱锋委员介绍说，目前车公桩比（公共充电桩数量与新能源汽车保有，无法对多品牌统一标准或实现兼容量之比）不够理想，高速公路沿线公共充电设施建设布局不合理，使用具有显著的潮汐现象。截至2023年，全国只有3567座新能源汽车换电站，且主要是与特定企业配套，无法对多品牌统一标准或实现兼容。
钱锋委员建议，根据汽车流量大数据，结合各地土地资源等情况，统筹规划充换电站布点，实现土地、电力等相关资源的集约化利用。比如，在城市群中以京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈为重点加密建设充电网络，强化数据交换共享功能；推动农村地区与城市、城际充电网络融合发展，创建充换电基础设施建设应用示范县和示范乡镇。
他还建议，在完成充换电站布点规划后，吸引社会资本建设，并由相关行业协会牵头，通过市场头部动力电池企业、主机厂和第三方协作，共同实现电池及接口的标准化，实现不同技术、标准、厂商之间的标准化开发和应用。
包括新能源汽车制造商、充换电站设计和技术服务商、解决方案提供商、融资业务提供商、咨询支持服务商等在内的一系列企业和机构，组成了我国新能源汽车充换电市场产业链。钱锋委员建议，通过专项补贴、电费优惠等支持政策，推动新能源汽车充换电市场产业链发展；同时，通过产业链技术优势和合理的充换电站布点规划，帮助一部分传统加油站升级转型为新能源汽车充换电站。
《中国教育报》：全国政协委员、中国工程院院士钱锋：构建新时代卓越工程师培养体系
卓越工程人才是深入推进新型工业化、加快形成新质生产力的重要战略资源。全国政协委员、中国工程院院士钱锋表示，当前，高校、政府、企业协同培养工程人才已经成为广泛共识，但是尚未建立起各方协同培养工程人才的生态体系，还没有真正形成有利于建设规模宏大的卓越工程师队伍的合力。
为此，钱锋建议，一是构建新时代卓越工程师培养体系。在专业能力方面，着重加强学生专业领域基础知识、前沿科技、实验设计和研究等方面的教育，使学生具备解决复杂工程问题的能力；在数字化技能方面，制定面向我国所有工科生的数字化技能通用要求，强化工科生数字化技能培养；在通识能力培养方面，着重加强工程经济、工程伦理、国际化能力、团队合作与沟通、系统和全局思维、批判性思维的培养。
二是创新卓越工程人才培养模式。加强理论教学改革，构建“以学生为中心”的教学模式，重塑基层教学组织体系，加快推进课堂教学改革；加强实验教学改革，积极利用数字化技术开展虚拟仿真实验教学，通过创造性实验，提升学生发现和解决问题的能力；加强实践教学改革，建设类企业环境的仿真平台、工程训练中心，培养学生实践创新能力。
三是打造政产学深度融合的人才培养生态。出台更为有效的举措，引导企业积极参与高校人才培养。
《中国科学报》：全国政协委员、中国工程院院士钱锋：让人工智能为新型工业化注入新动力
近年来，我国高度重视人工智能对科技和产业创新的强大驱动力。特别是在新型工业化方面，我国人工智能的赋能具有市场规模大、应用场景多、数据资源丰富等优势，未来发展潜力巨大。然而，全国政协委员、中国工程院院士钱锋表示，目前相关工作仍然存在一些短板。
具体而言，我国人工智能基础研究和工业智能前沿技术布局还较为分散，人工智能关键领域自主创新能力较弱，针对特定科学和工程问题的算法创新与世界领先水平差距较大。高端工业软件90%以上依赖进口，“卡脖子”风险巨大。
同时，我国人工智能在工业领域的应用仍以单个环节、单个企业为主，能够有效运用数字技术在全生命周期、全产业链提高生产效率、降低成本消耗、提升产品质量、减少环境污染的企业还不多。当前，我国数据开放共享机制不完善，缺少训练大模型的高质量工业数据语料库，算力资源分散严重。此外，目前国内能将模型、算法与应用场景匹配的人才极度稀缺。我国高校学科设置交叉融合程度不高，人才培养无法匹配行业需求。
对此，钱锋提出以下建议。一是加快突破工业认知智能、工业操作系统等关键核心技术瓶颈，打造人工智能物理建模、高性能计算等研发工具，构建自主可控的工业智能软硬件应用和生态。鼓励原始创新，促进大模型共性技术发展和算法研究。
二是布局“人工智能赋能新型工业化”等科技创新专项，加大对人工智能通用和垂直大模型的支持力度。引导企业通过人工智能赋能，构建集多要素为一体、需求快速感知、供需精准匹配的“产业大脑”。鼓励行业龙头企业开放应用场景，打造高质量工业数据语料库，构建垂直行业人工智能训练验证平台。打造重点领域人工智能开源平台，降低大模型训练成本。
三是推动科研和产业数据共享，构建安全可信的共享平台。引导行业用户开放核心业务场景，对政府投入的场景数据“应采尽采”。构建国家人工智能公共算力平台，鼓励有条件的单位贡献剩余算力，探索多元异构、多卡并行的算力统筹规划机制，打造超大规模算力集群。
四是推动“链主”企业和科技领军企业联合国家实验室、国家技术创新中心、高校和科研院所等战略科技力量建设创新联合体，以国家重大战略和制造业重大需求为导向，共同凝练基础科学问题，共同推动人工智能赋能产业创新和应用。支持基础科学、人工智能、技术应用和工程技术人才深度融入人工智能创新和应用，推动高校加强交叉学科人才培养。
《中国电子报》：全国政协常委、中国工程院院士钱锋：人工智能要紧密切合产业升级需求
3月4日，全国政协十四届二次会议在北京开幕。全国政协常委、中国工程院院士钱锋接受了《中国电子报》记者采访。他建议，人工智能赋能新型工业化，要树立目标导向观念，人工智能技术固然重要，但更重要的是将人工智能技术与产业升级需求密切结合，给工厂、产业、行业装上高质量发展的“工业大脑”。
当前，人工智能已成为推进新型工业化的重要抓手。1月22日召开的国务院常务会议强调，要统筹高质量发展和高水平安全，以人工智能和制造业深度融合为主线，以智能制造为主攻方向，以场景应用为牵引，加快重点行业智能升级，大力发展智能产品，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。
英皇网站「中国」官方网站如何发挥人工智能对新型工业化的牵引作用，钱锋表达了自己的观点：“很多人讲人工智能赋能新型工业化，会把人工智能几个字看得很重。但在我看来，人工智能赋能新型工业化，说到底是如何以数据、算法、算力来赋能制造业高质量发展中亟待解决的难题。在这其中，人工智能只是工具和手段，关键在于搞清楚制造业的需求、难点和短板是什么，并把人工智能技术与其紧密结合、寻求破解之路，而不是人工智能和制造业发展‘两张皮’。”
实现传统制造业的转型升级是高质量推进新型工业化的应有之意。2023年12月，工业和信息化部等八部门联合印发了《英皇网站「中国」官方网站加快传统制造业转型升级的指导意见》；2024年1月，工业和信息化部等九部门发布了《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》，其目的都是推动传统产业转型升级。
在钱锋看来，传统产业转型升级，更重要的是对现有的生产方式、生产模式进行变革，包括生产过程数字孪生、智能计划、智能调度、智能地工艺实时优化、智能调控等。“通过这些方式，改变原有的粗放式发展方式和生产模式，实现生产、管理和营销模式的变革。”钱锋说道。
传统产业的智能化改造、数字转型，需要借助现代服务业来实现。在钱锋看来，这些为传统制造业提质增效的行业，就是“新质生产力”的来源。例如，当前我国大多数大中型原材料企业生产操作的“手和脚”（即自动控制装备和系统，如执行器、DCS、PLC、SIS等）和“眼睛”（即各类传感器、检测仪器仪表等）都已经比较先进，“神经中枢”（即各类网络通信等）也已日趋完善，亟须为企业装上“集市场需求、研发设计、产品营销、资源配置、生产制造、绿色低碳为一体，需求快速感知和供需精准匹配”的“智慧大脑”。
而如何让传统产业转型升级，钱锋认为，从内涵上讲，就是将产业链供应链价值链、资源能源利用、生产制造过程等与工业互联网、人工智能等现代信息技术深度融合，以高值化高端化、数字化智能化、绿色化低碳化为目标，创新物质加工和转化制造过程中物质流、能量流、价值流的自主智能协同调控技术，实现既有生产方式和模式的变革。也就是说，引导实体企业与人工智能技术深度融合，深度挖掘数据价值、高效配置资源能源、精准管控安全环保质量、基于数据实施高效决策、为产业链条深度赋能，从而打造“智造新实体”。
除此之外，钱锋还强调了在制造业升级改造过程中产业链安全可控的重要性。钱锋表示：“数智技术与产业变革深度融合，工业软件很重要，工业软件‘定义制造装备’，它既可以助力新产品开发、新材料创制，也可以支撑生产制造过程高端高效、降本增效、节能环保等，必须自主可控。”
【科学网】钱锋委员：以工业元宇宙赋能制造业高质量发展
“工业元宇宙作为数字经济和实体经济融合的高级形态，是加快建设新型工业化、支撑建设现代化产业体系的重要途径。”
日前，在接受《中国科学报》采访时，全国政协委员、中国工程院院士、国家智能制造专家委员会副主任钱锋表示，当前全球元宇宙产业加速演进，ChatGPT、Sora 带来颠覆性变革。工信部等五部门已出台相关行动计划，要求以构建工业元宇宙、赋能制造业为主要目标，推动元宇宙产业高质量发展。但要实现工业元宇宙赋能制造业的目标，还有一些突出问题亟待解决。
钱锋表示，人工智能、工业大数据、工业云计算和边缘计算等底层核心软硬件的缺失，对我国工业元宇宙的赋能制造业创新发展带来了重大挑战。我国工业元宇宙依托于工业互联网发展，虽具备一定基础，但实时性、交互感、真实感并不如意，网络、算力、场景创新、虚实融合等技术瓶颈突出。
同时，工业元宇宙领域尚未形成协同创新体制机制，企业与高校、科研院所的长效合作机制尚未形成。关键技术研发与工业应用尚未深度融合，创新链、产业链和应用链尚未有效协同，亟待通过应用场景汇聚资源、人才、技术等要素。
“随着制造业数字化转型进展深入，企业对工业元宇宙领域复合型人才的需求日益增加。”钱锋说，当前，工业元宇宙领域面临着人才数量和质量的双重缺口，既懂业务场景、又懂技术逻辑的人才极度匮乏，市场十分缺乏有工业元宇宙行业从业经验的人才，高校也缺乏成熟的工业元宇宙人才培养模式。
对此，钱锋建议，有关部门应设立重大专项和研发平台。设立工业元宇宙重大科技专项，对底层核心技术和未来技术研发给予重点支持。依托元宇宙行业龙头企业，打造元宇宙技术和产业研发平台，为形成全产业链条提供支撑。
加强核心工业软硬件研发应用。研发流程模拟、工艺孪生、运维管理等工业元宇宙领域核心工业软件，推进光学镜头、显示面板、主控芯片、传感器、存储器等关键设备技术升级。
加快工业元宇宙新型基础设施建设。加快建设新型网络，突破工业算力高效调度与分发、绿色低碳等关键技术，高效统筹算力资源，满足工业元宇宙不同应用场景的差异化需求。
此外，还应构建工业元宇宙协同发展产业生态。钱锋表示，要建立政府、企业、高校院所组成的协同创新联盟，将关键技术突破、产品规模商用和应用生态体系建设紧密结合，并鼓励地方建设工业元宇宙创新应用先导区、科技园区、产业园，构建特色化的工业元宇宙产业集群。同时，聚焦研发设计、生产装备、营销渠道等，形成一批可复制、可推广的应用场景和商业模式，建设工业元宇宙融合赋能创新中心和测试、体验、评估等基础服务公共平台，为元宇宙赋能制造业、形成产业链提供有力支撑。
“要基于需求和目标导向，进一步高校优化学科专业设置，完善工业元宇宙人才培养顶层设计，设置专业领域与人工智能、区块链、云计算、虚拟现实等交叉学科课程，打造工业元宇宙领域复合型人才培养体系。”他说，应遴选若干面向国家重大需求的重点行业（如航空航天、石化化工等），探索在真实工程场景中培养高层次人才的新途径，同时建立校企协同办学、协同育人、协同创新机制，深化科教融合、产教融合、国际合作，促进培养高质量工业元宇宙领域工程科技人才。
【中国科技网】钱锋委员：让人工智能为新型工业化注入新动力
正在召开的全国两会上，强化工业智能核心技术自主创新已经成为代表委员们关心的重点。
近年来，我国高度重视人工智能对科技和产业创新的强大驱动力。特别是在新型工业化方面，我国人工智能赋能具有市场规模大、应用场景多、数据资源丰富等优势，未来发展潜力巨大。但全国政协委员、中国工程院院士钱锋表示，我国目前在核心技术、产业赋能、数据算力、人才队伍等方面还存在短板。
“高端工业软件90%以上依赖进口，被人‘卡脖子’风险大。”钱锋表示，目前我国人工智能基础研究和工业智能前沿技术布局还较为分散，行业更多关注人工智能应用，但针对特定科学和工程问题的算法创新与世界领先水平差距较大，工业智能关键核心技术亟待突破。
钱锋介绍，我国人工智能在工业领域的应用仍以单个环节、单个企业为主，能够有效运用数字技术在全生命周期、全产业链提高生产效率、降低成本消耗、提升产品质量、减少环境污染的企业还不多。同时我国数据开放共享机制不完善，缺少训练大模型的高质量工业数据语料库，算力资源分散严重，高校人才培养无法匹配行业需求，能将模型、算法与应用场景匹配的人才稀缺。
为此，他建议强化工业智能核心技术自主创新，打造人工智能物理建模、高性能计算等研发工具，构建自主可控的工业智能软硬件应用和生态。
钱锋认为，我国当前应布局“人工智能赋能新型工业化”等科技创新专项，加大对人工智能通用和垂直大模型支持力度。鼓励行业龙头企业开放应用场景，打造高质量工业语料库，构建垂直行业人工智能训练验证平台。打造重点领域人工智能开源平台，降低大模型训练成本。
“要加强数据和算力要素共享整合。”钱锋建议，依托隐私计算、区块链、联邦学习等技术，构建安全可信的共享平台，引导行业用户开放核心业务场景，对政府投入的场景数据“应采尽采”。同时构建国家人工智能公共算力平台，鼓励有条件的单位贡献剩余算力，探索多元异构、多卡并行的算力统筹规划机制，攻关大规模并行训练等前沿领域，打造超大规模算力集群。
“推动人工智能赋能产业创新和应用，必须教育、科技、人才协同发展。”钱锋说。他建议，推动“链主”企业和科技领军企业联合国家实验室、国家技术创新中心、高校和科研院所等战略科技力量建设创新联合体，以国家重大战略和制造业重大需求为导向，共同凝练基础科学问题，共同支持基础科学、人工智能、技术应用和工程技术人才，深度融入人工智能创新和应用，并推动高校加强交叉学科人才培养。
【中国青年报客户端】全国政协常委钱锋：多份提案聚焦人工智能赋能新质生产力
中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 王烨捷）正在召开的全国两会上，新质生产力成为代表委员们关心的重点。全国政协常委、中国工程院院士、国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家钱锋提交了多份聚焦人工智能助力新质生产力发展的提案。
“人工智能是助力我国制造业高质量发展的‘加速器’。但我国目前在核心技术、产业赋能、数据算力、人才队伍等方面还存在短板。”在《英皇网站「中国」官方网站让人工智能为新型工业化注入新动力的提案》中，钱锋指出，目前我国工业智能关键核心技术亟待突破，我们更多关注人工智能的应用，但针对特定科学和工程问题的算法创新与世界领先水平差距较大。高端工业软件90%以上依赖进口，被人“卡脖子”风险大。
他介绍，我国人工智能在工业领域的应用仍以单个环节、单个企业为主，能够有效运用数字技术全生命周期、全产业链提高生产效率、降低成本消耗、提升产品质量、减少环境污染的企业还不多，亟需以人工智能为代表的新一代信息技术打通工业生产全过程。
此外，我国数据开放共享机制不完善，缺少训练大模型的高质量工业数据语料库。各地、各高校院所纷纷建立智算中心，造成算力资源分散的情况。不仅如此，国内能将模型、算法与应用场景匹配的人才稀缺。我国高校学科设置交叉融合程度不高，人才培养无法匹配行业需求。
为此，他建议强化工业智能核心技术自主创新，打造人工智能物理建模、高性能计算等研发工具，构建自主可控的工业智能软硬件应用和生态。
钱锋认为，我国当前应布局“人工智能赋能新型工业化”等科技创新专项，加大对人工智能通用和垂直大模型支持力度。鼓励行业龙头企业开放应用场景，打造高质量工业语料库，构建垂直行业人工智能训练验证平台。打造重点领域人工智能开源平台，降低大模型训练成本。
他指出要推动科研和产业数据共享，依托隐私计算、区块链、联邦学习等技术，构建安全可信的共享平台。引导行业用户开放核心业务场景，对政府投入的场景数据“应采尽采”。构建国家人工智能公共算力平台，鼓励有条件的单位贡献剩余算力，探索多元异构、多卡并行的算力统筹规划机制，攻关大规模并行训练等前沿领域，打造超大规模算力集群。
在《英皇网站「中国」官方网站加快我国人工智能大模型发展的提案》中，钱锋指出，目前国内大模型研发的内容大多为低水平重复，缺少创新性强、具有革命性的基础理论研究。开源往往仅涉及参数，代码或数据并不完全提供，数据采集和清洗、技术的探索研究、场景应用等趋于同质化，难以形成合力。
钱锋指出，科研人员需要算力来解决人工智能基础问题，如大模型背后的涌现机理、生成算法中的数学问题等，“如没有足够的算力资源，将导致科研人员无法突破算法瓶颈，长此以往会对我国人工智能的持续创新产生较大影响”。
他建议，一是以创新联合体的方式促进人工智能基础理论和创新算法突破。这种联合体，由企业和高校共建，企业和政府共同投入数据和算力资源；二是建设具有国际竞争力的人工智能新型研发机构，征召一批人工智能顶尖算法和工程人才投入大模型研发竞争赛道，该机构提供数据、技术和算力等，并与合作企业联合获得大模型市场收益；三是建立国家算力共享平台，鼓励有条件的单位贡献剩余算力；四是发布权威大模型评测结果，制定关键领域标准规范。
【央广网】两会声音｜全国政协常委钱锋：全面改革非全日制工程硕士培养模式，助力高水平工程人才培育
央广网上海3月5日消息（记者唐奇云）高水平工程人才是推动新型工业化的核心力量。在职工程人才作为工程人才队伍的重要组成部分，需通过学历提升系统性更新专业知识、学习新兴技术，更好适应未来产业发展。
2024年全国两会期间，全国政协常委、中国工程院院士钱锋带来一份英皇网站「中国」官方网站改革非全日制工程硕士培养模式的提案。他表示，当前的工程硕士招考制度不利于选拔和培养在职工程人才，建议全面改革非全日制工程硕士培养模式，培育大批兼具理论知识和实践经验的卓越工程人才。
钱锋具体指出，非全日制工程硕士招考制度不利于在职工程人员报考。如初试阶段，非全日制工程硕士的考试科目和内容与全日制在校学习的考生完全相同（包括思想政治理论、英语、数学和专业课），且侧重基础理论，令在职考生望而却步。而复试阶段，非全日制与全日制工程硕士的考研初试分数线相同，在职考生缺乏竞争力。
由于报考非全日制工程硕士的在职人员很难通过初试，剩余招生名额被调剂到工商管理、公共管理及工程管理等专业，长此以往导致非全日制工程硕士专业学位的招生名额进一步萎缩。大量拥有丰富工程经验的在职人员渴望通过系统的学位学习来进一步更新专业知识、提升专业水平，却很难通过目前的招生考试进入工程硕士阶段学习。为此，钱锋建议——
探索非全日制工程硕士招考新路径
钱锋认为，可改革初试科目，将原先思想政治理论、英语、数学、专业课等整合为“工程综合能力基础”，重点考察工程基础能力，复试阶段由各校安排英语、数学及专业课笔试和面试。或者借鉴非全日制工程博士“申请-考核”的招生方式，遴选有重要工程经验和研究成果的青年优秀骨干在职人员，通过跨学科工程硕士专业学习，打造为未来产业发展所需的复合型工程人才。
打造非全日制工程硕士在校培养新模式
面向当前数字经济时代对卓越工程人才的新要求，重点增设人工智能、工业元宇宙、工业大模型等前沿理论和技术课程，探索设置市场营销、综合性、国际化、学科交叉型、问题导向型等课程，强化产教融合培养和企业导师作用，帮助在职人员进一步提升解决现实工程问题的能力。制定针对非全日制工程硕士的培养规定，明确学习实践、考核和论文等方面要求。
建立与非全日制工程硕士特点相适应的评价体系
在钱锋看来，应重点考察非全日制工程硕士应用理论知识和前沿技术解决复杂工程技术问题的能力。鼓励非全日制工程硕士参与重大工程项目攻关，并将其创新贡献作为考核评价依据。探索毕业论文分类评价制度，强化应用和实践导向，允许非全日制工程硕士通过产品研发、工程规划、工程设计、应用研究、工程/项目管理、调研报告等多种形式完成学位论文。
【中国经营网】两会建言｜全国政协常委钱锋：加快新能源汽车充换电设施建设 实现电池及接口标准化
在政策支持、技术突围等多重因素助力下，中国新能源汽车产业发展再度迈上新台阶。
《中国经营报》记者注意到，2024年政府工作报告多次提及新能源汽车，其中，去年中国新能源汽车产销量占全球比重超过60%，同时强调“继续巩固扩大智能网联新能源汽车产业领先优势”，以及“提振智能网联新能源汽车、电子产品等大宗消费”。
在新能源汽车渗透率持续提升的情形下，如何更好解决消费者面临的各类充换电难题也备受市场关注，记者在采访中获悉，在今年全国两会中，全国政协常委、中国工程院院士钱锋就带来加快新能源汽车充换电设施建设的提案。
“我国新能源车产销和保有量均居全球首位，但当前存在新能源汽车充换电基础设施不足、设施建设缺乏统筹布局、换电设施无法统一兼容等问题。”钱锋对此建议，完善全国充换网络规划布局，开展充换电站及配套电池标准化建设，推动新能源汽车充换电市场产业链建设。
设施建设缺乏统筹布局
在新能源汽车产销量不断提升之时，充换电难题正困扰不少消费者。
相关数据显示，2023 年，我国新能源汽车产销量分别达到 958.7万辆和949.5万辆，同比分别增长35.8%和37.9%，占全球比重超过60%、连续9年位居世界首位；新能源汽车出口120.3万辆、同比增长77.2%，均创历史新高。
“截至2023年，我国新能源汽车保有量已达2041万辆。”钱锋表示，我国已经建成世界上规模最大的充电服务网络，随着我国新能源汽车保有量的不断攀升，当前新能源汽车充换电设施建设的步伐须进一步加快。
“充换电基础设施不足。”钱锋表示，截至2023年年底，我国充电基础设施总量达859.6万台，同比增长65%。据统计，2023年12月全国充电总量约38.1亿度，同比增长78.1%。
“充电量同比增长高于充电桩增量10%以上，反映出充电基础设施的增长慢于新能源汽车的增长，长期看如果不能提升充电基础设施的数量，可能对于新能源汽车的发展形成制约。”钱锋同时表示，截至2023年，全国只有3567座新能源汽车换电站，主要是与特定企业配套。此外，当前我国农村地区新能源汽车渗透率还不高，农村地区公共充电基础设施建设不足也是重要制约因素。
除此之外，钱锋还认为，当前新能源汽车基础设施建设缺乏统筹布局，除了车公桩比（公共充电桩数量与新能源汽车保有量之比）不够理想外，钱锋表示，当前高速公路沿线公共充电设施建设布局不合理，使用具有显著的潮汐现象，国庆假期个别服务区充电站的时间利用率高达 63.8%。
【中国证券网】全国政协常委、中国工程院院士钱锋：建设具有国际竞争力的人工智能新型研发机构
中国证券报·中证金牛座记者3月6日获悉，今年全国两会期间，全国政协常委、中国工程院院士钱锋带来《英皇网站「中国」官方网站加快我国人工智能大模型发展的提案》，建议以创新联合体促进人工智能基础理论和创新算法突破、建设具有国际竞争力的人工智能新型研发机构、推动实施有效开源、建设算力共享和使用机制、推动大模型应用场景落地、发布权威大模型评测结果，加快我国人工智能大模型发展。
钱锋表示，与国际先进水平相比，我国人工智能大模型存在较大差距。钱锋建议，以创新联合体促进人工智能基础理论和创新算法突破。推动企业和高校院所共建人工智能创新联合体，企业和政府共同投入数据和算力资源。鼓励高校院所开展超越Transformer算法、探索大模型涌现机理、类脑人工智能等新型算法研究。鼓励规模化企业让渡部分数据和算力资源，促进联合体可持续运行。
钱锋建议，建设具有国际竞争力的人工智能新型研发机构。发挥有组织科研优势，征召一批人工智能顶尖算法和工程人才投入大模型研发竞争赛道，建设组织高效、制度灵活、可与OpenAI和DeepMind竞争的新型研发机构。该机构提供数据、技术和算力等，并与合作企业联合获得大模型市场收益。
钱锋表示，政府应多管齐下推动开源，降低大模型训练成本，有导向性地将高质量的代码、模型和数据开源作为对社会贡献的重要评估要素。建立旨在提高复用性的，面向开源代码、模型、数据的国家标准。
对于算力资源，钱锋建议，整合多方算力资源，建设算力共享和使用机制。建立国家算力共享平台，鼓励有条件的单位贡献剩余算力，实现资源共享，促进大模型共性技术和算法研究。设立专业委员会，评审算力申请者研究方法的创新性和可靠性，提供免费或低成本申请使用渠道。探索设立成果使用权等算力贡献回报机制。
对于推动大模型应用场景落地，钱锋建议，实现生成数据充分共享。依托创新潜能优势，引导行业用户向大模型厂商开放核心业务场景，牵引研究成果落地应用，打造标杆型示范场景。对政府投入场景中生成的数据“应采尽采”，对齐大模型研究和训练需求，形成更高质量的领域数据集，提供给有资质的大模型创新联合体或机构使用。
钱锋表示，目前国内大模型评测良莠不齐，影响市场的优胜劣汰。钱锋建议，国家层面发布权威、公平的大模型评测结果，包括基座大模型、领域大模型、大模型特定算法性能等。制定大模型数据集、开源及落地应用等关键环节标准规范，加快形成健康的创新生态。
《中国化工报》：全国政协委员、国家智能制造专家委员会副主任钱锋：推进长三角智能化储气库建设
本报讯（记者 陈鸿应）今年全国两会上，全国政协常委、国家智能制造专家委员会副主任、国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家钱锋提出，推进长三角智能化储气库建设。
一是完善我国天然气储存服务和管理体系。将基于安全稳定、智能化储气库平台建设纳入常规能源建设和管理体系。借鉴油气开发经验，构建以多元数据采集、传输、融合共享为基础、以数字孪生及一体化耦合为核心的智能化管控平台。加快出台涵盖储气库选址、设计、建设、运营和维护等环节的设计和管理规范。
二是加快地下储气库及其管网建设布局。加大地下储气库扩容改造和新建力度，加快全国地下储气库的库址筛选和评估论证，鼓励各类投资主体参与地下储气库建设运营。加快完善长三角等重点地区干线管网布局，加速管网改造升级，协调系统间压力等级，实现管道双向输送。引进先进的储气技术，特别是地面接收站相关的新技术。定期对接收站的技术装备进行检查、维护和升级，利用大数据和人工智能技术进行实时监测和预测，实现接收站的高效运营。
三是构建储气库和输气管道智能监测体系。推进智能化管控平台建设，实现储气库全生命周期管理和实时模拟优化。提高储气库的运行效率，通过实时模拟计算，预测储气库的运行状态，为决策提供科学依据。优化双向输气管道承受交变应力的运行，保障输气管道的稳定性和完整性。
【上观新闻】全国政协常委钱锋：打造人工智能开源平台，降低大模型训练成本
从自动驾驶到ChatGPT再到最近的Sora，近年来，在科技界搅起浪花的事件中总能看见人工智能的身影。
“人工智能是助力我国制造业高质量发展的‘加速器’，是发展新质生产力的重要路径之一。”全国政协常委、上海市政协副主席钱锋建议，加大人工智能领域原始创新，以数智化赋能新型工业化，推动新质生产力加快发展。
钱锋特别注意到我国在人工智能关键核心技术方面的能力。他发现，我国人工智能基础研究和工业智能前沿技术布局还较为分散，行业更多关注人工智能应用，在人工智能关键领域自主创新能力较弱，针对特定科学和工程问题的算法创新与世界领先水平差距较大。“高端工业软件90%以上依赖进口，‘卡脖子’风险巨大。”
在产业赋能方面，钱锋指出，我国人工智能在工业领域的应用仍以单个环节、单个企业为主，能够有效运用数字技术提高全生命周期和全产业链生产效率、降低成本消耗、提升产品质量、减少环境污染的企业还不多。
在数据算力方面，当前我国数据开放共享机制不完善，缺少训练大模型的高质量工业数据语料库。“大模型带来的算力需求增长和美国禁运高端人工智能芯片的影响，制约了我国人工智能发展。但各地、各高校院所纷纷建立智算中心，造成算力资源分散严重。”钱锋说。
人工智能技术的发展离不开人工智能人才。钱锋发现，目前，国内能将模型、算法与应用场景匹配的人才极度稀缺。我国高校学科设置交叉融合程度不高，人才培养无法匹配行业需求。
对此，钱锋建议，我国应该鼓励超越Transformer算法、类脑人工智能新型算法、大模型涌现机理等原始创新，促进大模型共性技术和算法研究。同时，布局“人工智能赋能新型工业化”等科技创新专项，加大对人工智能通用和垂直大模型支持力度。“还要打造重点领域人工智能开源平台，降低大模型训练成本。”
数据和算力是人工智能进一步发展的基础。钱锋建议推动科研和产业数据共享，构建国家人工智能公共算力平台，鼓励有条件的单位贡献剩余算力，探索多元异构、多卡并行的算力统筹规划机制，攻关大规模并行训练等前沿领域，打造超大规模算力集群。
“还要支持基础科学、人工智能、技术应用和工程技术人才深度融入人工智能创新和应用，推动高校加强交叉学科人才培养。”钱锋说。
【澎湃新闻客户端】“申”聚两会｜工业元宇宙如何赋能制造业发展？钱锋委员提出建议
工业元宇宙作为数字经济和实体经济融合的高级形态，是加快建设新型工业化、支撑建设现代化产业体系的重要途径。当前，全球元宇宙产业加速演进，ChatGPT、Sora更是带来颠覆性变革。中国应如何发展工业元宇宙？
正在召开的全国两会上，全国政协常委，九三学社中央常委、上海市委主委，上海市政协副主席，中国工程院院士钱锋提交了《英皇网站「中国」官方网站工业元宇宙更好赋能制造业高质量发展的提案》，对此提出了自己的建议。
提案指出，工业元宇宙作为数字经济创新发展的新型载体，是制造业高质量发展的新引擎。中国工业元宇宙赋能制造业高质量发展具有市场规模大、应用场景广等优势，但在核心技术、基础设施、产业生态、人才队伍等方面还存在短板。因此，建议加快推进核心技术突破和基础设施建设，构筑工业元宇宙协同发展产业生态，强化工业元宇宙领域复合型人才支撑，以推进虚实互促的制造业创新变革，赋能制造业高质量发展。
“工信部等五部门已出台《元宇宙产业创新发展三年行动计划（2023-2025年）》，要求以构建工业元宇宙、赋能制造业为主要目标，推动元宇宙产业高质量发展。但要实现工业元宇宙赋能制造业的目标，还有一些突出问题亟待解决。”提案具体分析了三个方面的现状和问题：
一是核心技术和基础设施亟待加强。人工智能、工业大数据、工业云计算和边缘计算等底层核心软硬件的缺失，对中国工业元宇宙的赋能制造业创新发展带来了重大的挑战。中国工业元宇宙依托于工业互联网发展，虽具备一定基础，但实时性、交互感、真实感并不如意，网络、算力、场景创新、虚实融合等技术瓶颈突出。
二是多元协同创新生态亟待构建。工业元宇宙领域尚未形成协同创新体制机制，企业与高校、科研院所的长效合作机制尚未形成。关键技术研发与工业应用尚未深度融合，创新链、产业链和应用链尚未有效协同，亟待通过应用场景汇聚资源、人才、技术等要素。
三是工业元宇宙人才培养亟待加强。随着制造业数字化转型进展深入，企业对工业元宇宙领域复合型人才的需求日益增加。当前，工业元宇宙领域面临着人才数量和质量的双重缺口，既懂业务场景、又懂技术逻辑的人才极度匮乏，市场十分缺乏有工业元宇宙行业从业经验的人才，高校也缺乏成熟的工业元宇宙人才培养模式。
针对上述问题，钱锋委员在这份提案中提出了三项具体建议：
第一，加快核心技术突破和基础设施建设。
一是设立重大专项和研发平台。设立工业元宇宙重大科技专项，对底层核心技术和未来技术研发给予重点支持。依托元宇宙行业龙头企业，打造元宇宙技术和产业研发平台，为形成全产业链条提供支撑。二是加强核心工业软硬件研发应用。研发流程模拟、工艺孪生、运维管理等工业元宇宙领域核心工业软件，推进光学镜头、显示面板、主控芯片、传感器、存储器等关键设备技术升级。三是加快工业元宇宙新型基础设施建设。加快建设新型网络，突破工业算力高效调度与分发、绿色低碳等关键技术，高效统筹算力资源，满足工业元宇宙不同应用场景的差异化需求。
第二，构建工业元宇宙协同发展产业生态。
一是建立政府、企业、高校院所组成的协同创新联盟，将关键技术突破、产品规模商用和应用生态体系建设紧密结合。二是鼓励地方建设工业元宇宙创新应用先导区、科技园区、产业园，构建特色化的工业元宇宙产业集群。三是聚焦研发设计、生产装备、营销渠道等，形成一批可复制、可推广的应用场景和商业模式。四是建设工业元宇宙融合赋能创新中心和测试、体验、评估等基础服务平台，为元宇宙赋能制造业、形成产业链提供有力支撑。
第三，强化工业元宇宙领域复合型人才支撑。
一是基于需求和目标导向，进一步推动高校优化学科专业设置，完善工业元宇宙人才培养顶层设计，设置专业领域与人工智能、区块链、云计算、虚拟现实等交叉学科课程，打造工业元宇宙领域复合型人才培养体系。二是遴选若干面向国家重大需求的重点行业（如航空航天、石化化工等），探索在真实工程场景中培养高层次人才的新途径。三是建立校企协同办学、协同育人、协同创新机制，深化科教融合、产教融合、国际合作，促进培养高质量工业元宇宙领域工程科技人才。
