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刘刚:扎实推进人工智能 与实体经济的深度融合

发布时间:2020-06-29来源:浏览次数:10


2016年,中国科学家首次提出AI 2.0概念。与传统人工智能(AI 1.0)不同,AI 2.0是基于网络空间发展的数据智能,即新一代人工智能。随着包括交互式互联网(Web 2.0)、物联网、大数据、云计算、区块链和5G在内的新一代信息技术的发展,网络空间与物理和社会空间的互动和融合使“数据和计算”成为驱动经济和社会发展的“关键生产要素”,极大提升了社会生产力水平,人类社会开始步入智能经济时代。

作为第四次工业革命的引擎,人工智能属于通用技术。就像前三次工业革命中的蒸汽机、电力和计算机一样,通用技术只有通过赋能实体经济,实现与经济和社会深度融合,才能带来经济持续增长。在核心技术逐步成熟的条件下,如何推动人工智能与实体经济的深度融合,催生新一轮科技创新浪潮的涌现,实现社会生产力水平大幅度跃升,将决定和影响国家和地区经济的国际竞争力和世界经济发展格局。

一、作为通用技术的人工智能

科学技术是第一生产力,是人类经济社会发展的永恒动力。从对经济活动的影响程度看,科技创新包括两种基本类型:局部技术和通用技术。局部技术是指发生在某一具体领域的技术,对经济和社会产生的影响是局部、短期和渐进式的。而通用技术则是指具有广泛应用领域的关键技术,对经济和社会产生的影响是整体、长期的和激进式的。只有通用技术才构成工业革命的基础。例如,第一次工业革命的蒸汽机、第二次工业革命的电力和第三次工业工业的计算机技术。人工智能属于典型的通用技术,对经济和社会发展带来的影响是革命性的。

通用技术通过创造“关键要素”实现与经济社会发展的融合。“关键要素”是指一组由通用技术发展带来的应用领域广泛和可无限供给的廉价投入品,例如,电力、电机和芯片。“关键要素”可以被广泛地运用于传统产业改造,带来经济结构的变革和社会生产力水平的提升。人工智能创造的“关键要素”是“数据和计算”。围绕着“关键要素”的产出和投入,智能经济包括两个基本组成部分:核心产业部门和融合产业部门。其中,核心产业部门是指人工智能科技产业化过程中创造的产业部门,例如,互联网、物联网、大数据、云计算、区块链和5G产业,产出为“数据和计算”。而融合产业部门则是指人工智能与经济社会融合过程中创造的产业部门,以“数据和计算”为投入要素,例如,智能制造、新零售、智慧城市、智能交通和智能医疗。

核心产业部门和融合产业部门的良性互动或创新循环的形成,是智能经济出现爆发式增长的前提和基础。正是基于对人工智能通用技术本质特征的深刻认识,我国先后出台了《新一代人工智能发展规划》和《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》。2019319日,在中央全面深化改革委员会第七次会议上,习近平总书记指出,“促进人工智能和实体经济深度融合,要把握新一代人工智能发展的特点,坚持以市场需求为导向,以产业应用为目标,深化改革创新,优化制度环境,激发企业创新活力和内生动力,结合不同行业、不同区域特点,探索创新成果应用转化的路径和方法,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。”

二、融合产业部门的发展

为了研究人工智能科技产业发展的现状和趋势,中国新一代人工智能发展战略研究院建立了一个包括797家中国人工智能骨干企业的数据库。在797家样本企业中,581家企业为融合产业部门企业。对581家企业研究表明,它们广泛分布在十八个应用领域。其中,企业技术集成与方案提供、智能机器人两个应用领域的企业数占比最高,分别为15.43%9.66%。关键技术研发和应用平台、新媒体和数字内容、智能医疗、智能硬件、科技金融、智能商业和零售和智能制造领域企业数占比相对较高,分别为8.91%8.91%7.65%7.03%6.65%6.52%6.15%。智能农业的占比最低,仅为0.75%。企业技术集成与方案提供和关键技术研发及应用平台占比排名第一和第三位,说明在人工智能与实体经济的融合发展过程中,技术集成和专用技术创新发挥着至关重要的作用。而智能机器人企业数排名第二则说明制造业的智能化是人工智能发展的迫切需求。

581家人工智能样本企业中,可获得577家企业2019年的融资数据。通过577家企业所属产业领域的融资额占比,可以看出哪些应用领域更受资本的青睐。从人工智能应用领域企业融资额的分布看,智慧零售、新媒体和数字内容、智慧金融类应用领域的融资额最高,占比分别为18.37%15.96%15.94%。除此以外,关键技术研发和应用平台、智慧交通、智能硬件融资额占比在5%以上,属于占比较高的应用领域。

在融合产业部门发展中,活跃度排名前五的企业分别是平安集团、苏宁易购、小米、滴滴出行和九次方大数据。同盾科技、恒生电子、东方明珠、达实智能、海尔集团、华大基因和明略科技都属于活跃度较高的融合产业部门企业。

而为融合产业部门企业提供技术、人力资本和资金支持的企业和机构主要包括五类:一是以华为、百度、腾讯、阿里云为代表的核心产业部门的人工智能平台企业。平台企业不仅为企业提供应用场景,而且提供技术和人力资本支持;二是以清华大学、北京大学、上海交通大学和浙江大学为代表的高校和科研院所,在为融合产业部门企业输送大量人力资源的同时,提供技术支持;三是以英特尔、高通和英伟达为代表的跨国企业,为融合产业部门企业提供包括芯片在内的核心硬件和基础软件服务;四是以红杉资本中国、经纬中国和真格基金为代表的投资机构,为融合产业部门企业提供了资金支持;五是以中国联通和中国移动为代表的网络基础服务供应商,为融合产业部门的发展提供基础设施服务。

从技术、人力资本和投资关系看,人工智能开放创新平台对融合产业部门的发展具有很强的辐射带动作用,是融合产业部门关键技术、人力资本和投资者。除了平台企业,传统行业的龙头企业同样是人工智能与实体经济融合的重要推动者。依托在传统产业中的技术和市场优势,通过与平台、中小企业、大学和科研院所的合作,龙头企业集成人工智能技术实现专用性技术积累。在融合产业部门发展中,国外企业、大学和科研院所同样发挥着重要作用,是创新生态系统的重要组成部分。

三、推动融合产业部门发展需要创新思维

在工业化阶段,通过成熟产品和标准化生产技术的引进,中国加速成长为世界制造业中心。而在高质量发展阶段,无论是人工智能科技的产业化还是产业的智能化都要依赖自主创新。尤其是在人工智能与实体经济的融合发展过程中,一系列互补性创新和专用性技术积累是推动经济转型升级的前提和基础。运用人工智能改造和提升现有产业,需要新思维和新举措。尤其是不能把发展人工智能科技产业的工作重心仅仅放在招商引资上,而要坚定不移地实施创新驱动发展,努力构建和营造创新创业环境和良好的营商环境。

首先,建设以产业智能化为导向的新型创新区,加速科技创新资源的集聚,是推进融合产业发展的关键战略举措。从人工智能科技产业发展的前沿地区看,以产业智能化为导向的新型创新区在推进人工智能与实体经济融合发展的过程中发挥着重要作用。与传统的工业园区和高科技园区根本不同,新型创新区强调的不是物理空间,而是网络空间的规划和发展。在网络空间发展的基础上,通过创新创业生态系统的培育,推动人工智能与实体经济的深度融合。

其次,开放应用场景是推动人工智能与实体经济深度融合发展的前提。人工智能属于通用技术,应用场景开放是实现互补性创新和专用性技术积累的基础。

第三,数据生态的形成是人工智能技术在具体应用场景中运用的基本条件。新一代人工智能是数据智能,是建立在良好的数据生态基础之上的。只有形成数据生态优势,才能顺利推动人工智能与实体经济的融合。

第四,加快包括5G在内的新型基础设施的建设,助力人工智能与实体经济的深度融合。在人工智能与实体经济的融合发展过程中,需要新型基础设施建设。从产业智能化的视角看,5G是包括智能制造在内的融合产业部门发展的基础。

最后,人工智能与实体经济的融合发展过程,不是简单的拿来主义,而是需要一系列互补性创新和专用性技术积累作为支撑。例如,在人工智能与安防产业融合发展的过程中,包括视频数据的结构化、智能摄像头、智能芯片和边缘计算在内的一系列互补性创新和专用技术形成的形成,是智能安防产业兴起和发展的关键。在未来的发展中,将在我国的若干区域或城市形成以优势融合产业部门集聚区,成为人工智能科技产业发展的引领者。与之相伴随的则是我国区域经济发展新格局的形成。

(作者为南开大学经济研究所所长,中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家)

(来源:《天津日报》202062909版)

http://epaper.tianjinwe.com/tjrb/html/2020-06/29/content_159_2910458.htm