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互聯網大佬 兩會提了這些建議

2019-09-10 07:22:44陳鄧新
電腦報 2019年9期
關鍵詞:建議

陳鄧新

中國正式邁入“兩會時間”,馬化騰、李彥宏、王小川、周鴻祎等互聯網公司大佬紛紛建言獻策,牽掛產業互聯網、人工智能、未成年人網絡保護、網絡安全、基礎科研……

身為第十二屆、第十三屆全國人大代表,騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰已連續七年向兩會遞交了共37份書面建議,僅今年就提交了七份書面建議,分別為:

《關于加快發展產業互聯網 促進實體經濟高質量發展的建議》

《關于充分發揮社會力量 加強中國關鍵核心技術與基礎科學研究的建議》

《關于加強科技倫理建設 踐行科技向善理念的建議》

《關于多措并舉 加強未成年人網絡保護的建議》

《關于綜合發揮區域核心優勢 全面加快粵港澳大灣區建設的建議》

《關于進一步推進改革 落實就業優先政策的建議》

《關于推動深入開展國家公園體系建設的建議》

這些建議涉及產業互聯網、基礎科學研究、科技倫理、粵港澳大灣區、未成年人網絡保護、就業、生態環保等熱點問題,其中4份建議倍受關注。

聚焦1:加快發展產業互聯網

馬化騰:“實踐過程中,我們發現在傳統實體產業和新經濟的融合過程中,主角實際上應該是實體產業本身。不是 ‘互聯網 + 實體產業’,而應該是‘實體產業 + 互聯網’,我們越來越感受到實體經濟主動對互聯網的擁抱。”

馬化騰認為,互聯網公司不是與傳統行業賽跑競爭,而是作為其“數字化助手”,做好連接器、工具箱和生態共建者,幫助實體產業在各自的賽道上成長為世界冠軍。

為此,需大力推動高速光纖寬帶網絡跨越發展,推進超高速、大容量光傳輸技術應用;加快 5G 和 IPv6 的全面商用部署;有效推動寬帶網絡提速降費,特別是大幅降低中小企業互聯網專線接入資費水平。

這份建議得到工信部部長苗圩回應:“到去年年底,光纖入戶比例達到7成以上,基本普及百兆光纖入戶。今年將開展千兆光纖用戶的試點示范,同時進一步降低移動流量的通信費用,降低中小企業專線的資費。”

鼓勵工業云、金融云、政務云、醫療云、教育云、交通云等各類云平臺加快發展,打造具有國際水準的產業互聯網平臺。

目前,騰訊云已成為中國云服務行業的獨角獸之一,國內市場占有率位列前三。

聚焦2:加強基礎科學研究

馬化騰:“如果我們的科研成果像沙灘上建高樓,根基不穩的話,未來風險非常大。可以說,在過去國家其實這個方面也是很重視,但是我們看到缺乏民間的,尤其是企業界的這種介入。”

馬化騰認為很多項目沒有接地氣,沒有接到各種應用場景里面去,希望更多的企業能夠一起來投身到這種基礎方面的研究。

為此,除中央財政加大投入,鼓勵地方、企業、公益基金、個人等社會力量多管齊下,鼓勵和引導有意愿的企業積極與科研機構聯合研發,加強應用側民營企業參與國家重大科技項目的力度,引導社會力量提升科普水平,加強科技后備力量的培養。

騰訊于該領域也有大動作,2018年11月馬化騰與北京大學教授饒毅一起,聯合楊振寧、施一公、潘建偉等著名科學家,共同發起設立“科學探索獎”,騰訊基金會將投入10億元啟動資金資助該獎項,激勵青年科學工作者探索前沿領域。

聚焦3:完善未成年人網絡保護

馬化騰:“我們前兩天推出新舉措,就是 ‘兒童鎖’,就是針對 13 歲以下的可能自制力更加不足的小學生群體,用更加嚴格的方式,接觸游戲之前,必須有監護人認證,我們才能開通。”

馬化騰已連續三年提交關注青少年健康成長的建議,今年關切的是從觸網管理、家長介入、企業技術措施等多角度并舉、系統有效地實現未成年人的網絡保護。

為此,由國家牽頭,在各企業既有的防控措施和家長守護平臺基礎上,建立“一站式”的未成年人網絡使用管理平臺,既能控制未成年人的全網在線時長,也便于監護人更深層介入,對孩子上網進行個性化管理。

目前,騰訊已建立一個家長守護平臺,有數百萬家長參與守護;推出“星星守護”平臺,讓教師對學生的游戲行為習慣進行監控;新增“兒童鎖”功能,13 歲以下小學生群體必須有監護人認證才能登錄游戲。

聚焦4:落實就業優先政策

馬化騰:“將保障范圍擴大到新經濟中的非標準和非正式就業的人員,如兼職的司機、快遞員、外賣員等。”

馬化騰認為落實就業需為企業減負擔、增活力,發展壯大互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能等新動能產業,推動和帶動經濟發展,增加就業供給。

例如《2019人才市場洞察及薪酬指南——高科技行業》數據顯示,人工智能技術的應用落地缺乏高級人才支持,物聯網對各類人才的需求穩步提升,數字化領域人才競爭激烈最缺中層,區塊鏈回歸理性但人才缺口依然巨大,大數據方面對于建設數據底層平臺的人才極為渴求,整體呈現高科技人才供給緊迫趨勢。

以人工智能為例,由于需要掌握 Python 編程、線性代數、數據分析工具、神經網絡模型構建等專業高深知識,導致人才較為稀缺,深度學習、計算機視覺、語音識別、機器學習等方面該現象較為嚴重。

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