全国人大代表、海尔集团董事局主席周云杰3份建议全部聚焦AI

对于通用大模型，如DeepSeek的训练数据量非常庞大，总数据量达到2万亿个标记（tokens），这些数据来源于多个渠道，包括代码数据集、特定领域的文献和网页数据等。但对垂域大模型来说，除了这些通用数据外，特定领域的质、量兼优的数据，更是发展的关键。‌

“未来智慧家庭的垂域大模型不仅需要传统家电、户型环境等被动数据，更关键的是要融合人机交互、力觉、视触觉等各类主动数据，并且数据来源包含人工标注、仿真生成、训练场生成等多种主动采集方式。”周云杰表示。

在一线履职中他发现，目前智慧家庭垂域大模型的数据困境表现在两端：一是在数据采集端，主动数据少、采集成本高，极大制约了行业垂域大模型的开发进度；二是在数据服务端，跨界融合难、平台支撑弱，靠企业的力量难以实现高效的全场景整合与训练，亟需国家统筹与支持。

为此，他建议国家牵头，培育数据采集产业，通过全民贡献、群企共创的形式，实施数据贡献参与工程，构建行业全覆盖的垂域数据基础。同时，建议国家支持企业牵头建设智慧家庭全场景覆盖的数据仿真平台和训练场，训练高质量垂域大模型，推动具身智能技术在智慧家庭场景中的深度应用，赋能家庭服务型机器人等新质生产力发展。

据公开信息，创业40年的海尔在全球搭建了最大的智慧家庭生态平台。在中国，海尔智家平台活跃用户1000万以上，三翼鸟已经走进345万个家庭，每个月为用户提供超6亿次智慧生活服务；在美国，Smart HQ平台联网用户超400万，实现了用户、家电和生态方的智能交互；在欧洲，hOn APP注册用户超630万，让用户体验高效便捷的智慧生活；在日本，AQUA也在加速布局智慧社区洗；在东南亚，海尔通过Haismart为当地用户提供智慧家庭服务。

业内人士认为，这些遍布全球的智慧生活平台，以及服务全球10亿用户家庭的智慧家电，都决定了海尔在发展智慧家庭垂域模型的路上已经领先了一个身位。

探索医疗新可能，用AI提高血液调配效率

除了家庭生活、工业生产外，人工智能大模型还可以创造哪些新可能？

在周云杰看来，在关乎国家发展和民众福祉的关键民生领域，人工智能技术也展现出了前所未有的潜力，比如AI服务于血液供应体系建设，就为中国血液紧平衡的“老问题”找到了解题新思路。

他在青岛市中心血站调研时了解到，当前我国临床用血处于供需“紧平衡”态势，以青岛市为例，随着人口老龄化和医疗服务量增加等，全市一年血液需求近45吨，而2022年献血量约46吨。

除了采供血紧平衡态势，城域血液资源分布不均、血液信息不能共享、血液调剂难、缺乏统一管理等问题，进一步加剧了临床用血供需矛盾。

“全国血站的智慧化建设水平参差不齐，不同采供血机构之间尚未完全联网，血液信息不能共享，无法实现血液有效管理及合理调拨。”对此，周云杰建议，在加大宣传力度、提升血站服务水平、强化献血者优先用血权益的保障之外，要进一步采用信息化手段，实现城市血站、医院血库与手术室无缝对接，保障病人用血零等待，实现临床用血零浪费。

周云杰的这一建议来自于诸多城市行之有效的实践经验。海尔大健康产业盈康一生旗下海尔生物医疗创新打造智慧血液城市网方案，目前已经在青岛、宜昌、鄂尔多斯等城市落地，数字化血液安全管理方案也已在北京、上海、天津等多个城市应用，并逐步推广至全国32个省1300多家三甲医院，推动城市血液管理智慧升级。