“人工智能+”產業融合發展問題研究

黃 蕊，郭 文，趙 意

（長春理工大學經濟管理學院，吉林長春，130022）

2017年7月，國務院正式印發了《新一代人工智能發展規劃》。規劃指出，只有搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，才能真正實現建設創新型國家的目標①觀點引用自：http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm。在國家大力推進創新驅動戰略與尋求經濟增長新動能的背景下，借助人工智能科技，實現傳統產業的轉型升級，積極探索“人工智能+”產業融合發展的現實問題與對策研究，可謂意義重大。

在國外產業融合問題的研究方面，Rosenberg（1963）基于美國機械設備產業的演化歷史，首次提出“技術融合”的概念。他認為，正是技術共享引致原本產品性質與功能無關的產業實現了互通。Sa?hal（1985）和Dosi（1988）指出，產業融合始于技術關聯，產業間的技術擴散與創新是打破產業邊界的重要手段。Alfonso.G.and Salvatore.T.（1998）認為，產業融合需要歷經技術融合、業務融合和市場融合等不同階段才能最終實現。同時，通過統計數據分析，他發現產業融合能夠極大提升市場績效。著名經濟學家植草益（2001）指出，產業融合并不是日本獨有的現象。政府管制放松、行業壁壘降低都將快速推進技術進步，并促進產業組織形式演進。

在國內產業融合問題的研究方面，趙玨、張士引（2015）指出產業融合是產業升級發展的必然趨勢。在技術進步、需求升級和行業管制放松的作用下，產業融合不僅實現了產業內生增長，更強化了競爭性的市場結構，獲得了增長動能的釋放。陶長琪、周璇（2015）選取了信息產業和制造產業的基礎數據，進行了二者產業融合對產業結構升級影響的定量研究。他們指出，信息與制造產業的耦合關聯將極大助力產業升級和優化。張杰（2017）認為，“創新立國”戰略推行之本在于大力推動技術創新與產業融合深度發展，這也是我國經濟在新常態背景下實現動力重構的取勝之匙。

綜上可見，人工智能隸屬于高技術產業，它以高精尖科技基礎作為產業發展基礎。在傳統產業升級換代出現瓶頸，亟需尋求技術突破的今天，“人工智能+”產業融合將成為我國經濟發展的大勢所趨。這一新興業態的出現不僅會極大拓展傳統產業融合理論的研究視野，更將積極助力我國經濟的可持續發展。

一、“人工智能+”產業融合發展的現狀分析

當前，人工智能領域的公司和產品數量眾多，總體處于爆發式增長階段。據Venture scanner調查報告顯示①數據引用自：http://www.199it.com/archives/453161.html，截止2018年1月，全球范圍內人工智能產品橫跨13個種類，分別包括：機器學（通用/應用）、自然語言處理（語音識別/通用）、計算機視覺（通用/應用）、手勢控制、虛擬私人助手、智能機器人、推薦引擎和協助過濾算法、情境感知計算、語音翻譯、視頻內容自動識別，與人工智能技術有關的公司總計2029家，融資總額達到了270億美元。從國內人工智能企業來看，2016年，國內人工智能企業數量為128家，其中有高達42%的企業應用了計算機視覺相關技術。在產業投資方面，2017年國內人工智能領域投融資總規模達到1800億人民幣，且主要集中在種子天使輪、A輪和B輪②數據引用自：2017中國人工智能產業數據報告。

目前，我國人工智能垂直領域應用（人工智能+）總計占比58%，這說明國內企業更注重人工智能的應用環節。

（一）人工智能+金融

“科技金融”已經成為金融行業的趨勢和特征。目前，人工智能在金融領域已經應用在智能投資顧問、預測、反欺詐、征信與風控、安全監控預警、智能營銷客服、投資決策和保險定價等方面。“人工智能+金融”的融合模式借助人工智能技術、通過挖掘海量信息，能夠大幅提高金融服務效率、降低服務成本，從而降低金融服務門檻，而這些變化也正是金融業未來發展的核心競爭力。據統計，京東金融已為400家銀行、55家保險公司、100家基金公司提供了大數據、風控、營銷等科技能力輸出，其涵蓋的金融服務人群已超過1.5億用戶。而螞蟻金融服務集團旗下的智能客服則可以借助人工智能技術，將用戶輸入的關鍵詞與數據庫進行自動答案匹配。在螞蟻金融服務集團成熟的人工智能技術向行業陸續開放后，其日均交易額增長了243%，日均客單的漲幅也達到了190%。伴隨著更多人工智能投資顧問平臺的興起（如表1所示），預計2020年中國智能投資顧問管理平臺的資產規模將超過5萬億人民幣③數據引用自：http://top.askci.com/news/20170731/112003104253.shtml。

表1 2017年中國智能投資顧問平臺TOP10

（二）人工智能+醫療

“人工智能+醫療”是指以互聯網為依托，通過基礎設施搭建及數據收集，將人工智能技術及大數據服務應用于醫療行業之中。“人工智能+醫療”的融合模式可以提升醫療行業的診斷效率及服務質量，更好地解決醫療資源短缺和人口老齡化的問題。當前，以BAT、科大訊飛為代表的科技公司仍是“人工智能+醫療”產業融合發展的主力軍（如表2所示）①數據引用自：http://36kr.com/p/5125088.html。諸如，騰訊集團通過和醫院共建的“智慧醫院”形式實現了對區域居民健康檔案信息平臺的打造，利用最先進的物聯網技術，構建了患者、醫務人員、醫療機構和醫療設備之間的互動，極大提升了患者的就醫時效。

表2 國內主要人工智能醫療產品一覽

雖然人工智能在醫療領域具有良好的發展前景，但其應用門檻也是最高且最難突破的。當前，“人工智能+醫療”產業融合現存很大阻礙，諸如基于深度學習的人工智能診斷工具的研發，需要大量的、準確的個案數據，包括既往史、癥狀和體征、檢查結果、診斷和治療方案。但現有的很多病歷數據需要對原始文本數據進行標準化和數據清理，才能保證人工智能學習數據的準確性。同時，人工智能的輔助診斷結果在廣泛應用于臨床前，也需要由資深的全科醫生進行大量有效性和準確性比對。

（三）人工智能+教育

《新一代人工智能發展規劃》已明確要求“利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系”。因此，在人工智能浪潮的影響和滲透下，教育領域也有越來越多的人工智能技術和應用出現。諸如，在課堂教學方面，虛擬助教被用于300余人的課堂，代替教師解答學生們的問題;在自適應學習方面，自適應教學平臺能夠采集學習者學習過程中的行為數據，并對學生的學習興趣、知識水平、學習風格、學習進度等做出分析和預測，以提供個性化的學習服務。在教育機器人方面，樂高玩具公司推出的最新一代可編程智能機器人產品增強了與智能設備的互動，添加了無線互聯模塊，可以和多種移動設備連接，通過手機軟件進行控制。通過改進的麥克和揚聲器設備，可以支持人機交互。此外，在考試測評與評價診斷、校園管理及教學管理、教育決策與教育治理等教育場景中，人工智能技術也得到了廣泛的應用（如表3所示）②數據引用自：http://www.sohu.com/a/207062704_99966151。

表3 智能教育相關企業及主要產品

（四）人工智能+汽車

人工智能在汽車領域的運用是人工智能技術的重要組成部分，它包括無人車、無人公交和無人配送等。2015年7月，特斯拉首次向用戶推送了自動駕駛功能。2016年10月，谷歌宣布其研發的無人駕駛汽車已經在電腦的控制下安全行駛了300萬公里。在無人公交方面，2016年9月，奔馳汽車公司的首輛無人駕駛汽車Uber在美國匹茲堡上路。在無人配送方面，2016年9月，京東無人配送車進入路測階段。海內外越來越多的企業已爭相加大了人工智能在汽車領域應用的研發投入，尤其是非傳統的汽車廠商，包括各大IT和互聯網公司，以及新興的公司（如表4所示）①數據引用自：http://www.199it.com/archives/684242.html。

表4 “人工智能+汽車”行業主要企業及代表產品

當前，汽車與人工智能產業的深度融合發展已經受到國家的高度重視，成為中國新興產業的又一個主角。國家發展與改革委員會2018年印發的《智能汽車創新發展戰略》（征求意見稿）指出，智能汽車已成為汽車產業技術的戰略制高點，到2020年智能汽車新車占比將達到50%，到2025年，新車基本實現智能化，高級別智能汽車實現規模化應用。未來，汽車產業的智能化、互聯網化已經成為全球公認的產業重大發展趨勢，而如何通過人工智能、互聯網技術實現安全性、娛樂性、便捷服務、舒適性等多性能，是汽車產業智能化發展的大方向。

二、“人工智能+”產業融合面臨的共性問題

（一）技術基礎依舊薄弱

日本學者植草益曾指出，產業融合的本質是技術融合②觀點引用自：黃蕊，侯丹.東北三省文化與旅游產業融合的動力機制與發展路徑[J].當代經濟研究,2017（10）：81-89.，即只有共同的技術基礎才能促成人工智能產業與傳統產業間產業邊界的消失與互通。然而，盡管經過多年的發展，我國人工智能產業已取得巨大進步，但技術問題仍是阻礙“人工智能+”概念向更多傳統產業滲透的主要瓶頸。就我國人工智能產業而言，許多尖端技術都是由國外引進，人工智能芯片也主要進口自發達國家。雖然政府方面為了吸引具有技術優勢的國外企業出臺了許多優惠政策，但技術水平不足必然提高產業的對外依存程度，使我們長期陷入受制于人的不利局面。例如，近期愈演愈烈的“中興事件”，就足以說明發達國家在對我國技術輸出的過程中，會通過限制參數等手段為技術尖端化設置障礙，這也影響了我國“人工智能+”產業融合的進程。由此可見，僅僅依靠國外的技術引進，“人工智能+”產業融合的產成品最終將難以擺脫被低端化鎖定的窘境。因此，只有不斷提高我國自身的自主研發能力，并在攻堅階段，側重于人工智能與傳統產業共性的技術開發，使得技術和產業實現有效對接，才能更好地打破外國技術壁壘，夯實我國自身的“人工智能+”產業融合的技術基礎。

（二）復合型人才嚴重不足

人才是人工智能行業發展的第一資源，構建合理的產業人才體系也是實現人工智能與傳統行業層次升級和戰略優化的必要條件。目前在“人工智能+”領域，我國確實有一些頂尖技術專家，對新生代主力軍的培養也越發重視，但巨大的人才缺口仍是不可忽視的問題。從結構看，我國人力資源隊伍總體規模較大，但專業化的高端復合型技術人才緊缺，同時基礎型、技術型和應用型人才的比例也亟待優化。據統計，截止2017年3月，全球人工智能領域專業型人才約200萬，美國已超80萬，而中國僅占5萬①數據引用自：http://www.360doc.com/content/17/1215/21/21896351_713413551.shtml，此數量級的人才規模很難滿足傳統產業升級和市場拓展的宏觀需要。從需求來看，隨著“人工智能+”產業融合新業態的逐步興起，我國對專業復合型人才數量和質量的要求更是空前高漲。因此，構建相對完備的人工智能產業融合人才培養體系，可謂迫在眉睫。新時期，“人工智能+”新業態，勢必會掀起一場激烈的高端人才爭奪戰。在外國科技企業紛紛向我國高校及科研院所的精英們拋出橄欖枝，通過高薪優待吸引他們加盟的背景下，積極創造條件，留住高端復合型人才，并使其助力我國人工智能產業融合發展，依然任重而道遠。

（三）外部環境亟待優化

“人工智能+”產業融合作為經濟發展的新興業態，它的茁壯成長既需要科學制度體系的支持，也離不開良好競爭環境的灌溉。當前，雖然國家已對人工智能及相關行業形成了一定的政策傾斜，但在具體執行過程中，由于涉及到人工智能產業與傳統產業之間的技術協調，因此缺乏科學合理的整體規劃，政策執行過程中區域化、分散化和碎片化情形仍時有發生。與此同時，我國“人工智能+”領域的投融資機制也亟待完善。由于“人工智能+”產業融合需以技術突破為基礎，因此其初期投入額較大且投資回收期較長。為規避風險，實現增值目標，投資機構往往傾心于技術成熟的行業，而回避對其的資金投入，這也在一定程度上限制了我國“人工智能+”產業融合的深入發展。綜上可見，“人工智能+”產業融合的出現，正在倒逼我國配套的軟硬環境建設快速升級。面對新生業態的迅猛發展之勢，科技政策、稅收政策、補貼政策等等均需與時俱進，協調統籌，只有這樣，才能為我國“人工智能+”產業融合營造出一個良好的外部環境。

三、“人工智能+”產業融合發展的對策建議

（一）增加“人工智能+”產業融合的技術投入

加大科技研發力度，尋求關鍵技術創新是擺脫發達國家技術控制，提高“人工智能+”產品經濟附加值最為有效的途徑。創新是“人工智能+”領域發展的根本動力。為突破傳統產業的技術瓶頸，實現產業結構升級，就必須建立以技術研究為基礎，以產業價值升級為導向的多層次一體化科技創新體系，創建各產業（人工智能產業和傳統產業）、各學科相協調、互融合的科研創新平臺。在“人工智能+”產業融合推進的過程中，一方面，從事研究工作的高校及研究院應該與進行技術實踐的企業加強研討溝通，意識到彼此關聯之密切，形成科研者為實踐者提供技術支持，實踐者為科研者指引創新方向的分工合作與雙向信息傳遞機制。另一方面，國家應加強對“人工智能+”領域技術創新與研發的資金支持，設立專項基金，協調資源，實現優化配置，加大對進行核心技術研發的科研院所的資金投入，為提高相關部門的自主研發能力創造良好的環境。同時我國還應加強對“人工智能+”領域專利及知識產權的保護力度，立足現存優勢，高瞻遠矚，統籌規劃人工智能及其相關行業的發展戰略，從而優化新時期全球新興產業價值鏈的分工布局。

（二）大力吸引并培育“人工智能+”產業融合所需的高端人才

為滿足行業發展需要，適應產業結構調整與融合，我國需不斷為“人工智能+”行業注入新鮮血液，建成具有中國特色的高素質、高技能、高層次人才隊伍。針對“人工智能+”領域復合型人才儲備不足的問題，我國應以加強重點高校學科建設為基礎，拓展人才吸引渠道，創新人才培養體系，優化人才結構布局，注重綜合素質提升，培養多維度、多層次的復合型高端人才。諸如2018年，長春理工大學便正式落成了吉林省首家人工智能學院，這將對我國系統培育“人工智能+”產業融合所需的復合型人才，形成極大的助力。與此同時，還應科學設計人才培養規劃，通過多種途徑促進與人工智能相關的學科進行交叉融合，推動邊緣學科發展。在此基礎上，也應積極鼓勵校企聯合，協力進行技術攻堅，實現人工智能基礎技術與產業應用的有效對接，針對“人工智能+”行業的特性，培養高度匹配的重點領域人才，逐漸縮小相關崗位的人才缺口。最后，可以通過高薪聘請、創業籌資優惠、創新人才保障機制等方式，促進海外華人精英回流；通過在全球范圍內招賢納士，促進我國“人工智能+”領域人才結構的優化；通過行業協會等組織，發揮中介機構效用，創建全球性的人力資源整合平臺，促進有效信息的高速流動，從而解決“人工智能+”領域高端人才長期集中于某一特定地區且流動緩慢等問題。

（三）積極改良“人工智能+”產業融合的外部環境

在我國科技與經濟日新月異發展的當下，為使政策落實達到預期效果，就要對“人工智能+”領域的管理體制進行系統改革，使得產業融合的基礎層、技術層和應用層環環相扣。通過合理規劃、高效整合、制定統一的戰略發展體系，避免因“人工智能+”領域體制設計的分散化所導致的政策落實不到位等弊端。同時，政府應規劃好對“人工智能+”領域的資金支持事項，將投入重心放在產業高端核心技術研發的初期。鑒于“人工智能+”領域投資的回收期較長，為保證產業長期目標和短期計劃的協調發展，政府應給予其更大的政策優惠和物質支持。最后，健全和完善人工智能行業投資的激勵與約束機制是保證“人工智能+”領域蓬勃發展的重要條件。我國既要構建有效的籌資體系，拓寬融資途徑，又要避免投資的盲目性和重復性。為此，可以一方面為提高“人工智能+”領域的自主研發和創新能力提供風險和資金保障；另一方面，引入第三方評估機構，對“人工智能+”領域的研發項目進行全面了解和科學預測，從而做出客觀評價和正確的投資選擇。總體而言，面對激烈的全球競爭，單純依靠國外先進的技術引進，促成我國“人工智能+”產業融合發展，只能作為緩兵之計。我國永遠不可在推進“人工智能+”領域發展的過程中故步自封。只有把握住全球人工智能行業的走向與趨勢，進行科學布局，不斷改良“人工智能+”產業融合的外部環境，才能擺脫受制于人的局面，從而形成新時期我國經濟發展的新動能。