基于“互聯網+”的大數據、人工智能和實體經濟深度融合研究

張學超 張星灑

摘 要 互聯網、大數據等信息技術的快速發展，大大的促進了人工智能在深度融合實體經濟時提供強有力的技術支撐，為推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合奠定了堅實基礎。因此，我們要致力于打造寬松包容、共贏、開放、互助、合作的經濟生態環境，為實體經濟各企業提供一站式的數字化、網絡化、智能化服務，促進互聯網、大數據和人工智能與實體經濟融通發展，推動新一代信息技術與實體經濟深度融合。

關鍵詞 大數據 人工智能 實體經濟 深度融合 新信息技術

中圖分類號：TP393.4文獻標識碼：A

0緒論

（1）研究背景。近幾年來，互聯網、大數據、云計算和人工智能在計算機領域內異常火爆，這些技術的發展相互依托，相互促進。互聯網為大數據的數據來源提供了依托和保證，云計算使處理數據的能力不斷提升，而大數據為人工智能提供數據基礎和保障，人工智能又為實體經濟提供了創新應用和快速發展的沃土。互聯網、大數據等信息技術的快速發展，大大的促進了人工智能在深度融合實體經濟時提供強有力的技術支撐;實體經濟是我國經濟發展的根基，也是我國在國際競爭中贏得主動的主要支柱。而如何推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合發展，成為我們當前必須面對和思考解決的問題。

（2）研究目的。本課題的提出，其目的在于通過對“我國互聯網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合現狀”的研究，以提升實體經濟創新力和生產力為目的，從將互聯網、大數據、人工智能與實體經濟進行相互融合的意義和必要性出發，結合阿里新零售、無人超市、智能醫療、無幣貿易等新興商業創新模式，探索一些將互聯網、大數據、人工智能與實體經濟深度融合的合理性建議和方法，并對融合過程中應注意的問題提出一些建議，為深度融合發展提供一些理論基礎。

1推進互聯網、大數據、人工智能對實體經濟深度融合的意義

近幾年，由于互聯網、大數據、人工智能等新的信息技術飛速發展，滴滴、共享單車、美團、小豬短租等新的商業模式為我們的衣食住行用帶來了很多便利，當我們站在街頭，會看到二維碼無處不在，快遞員、外賣小哥不停穿梭往來，不管是買車還是買房我們足不出戶都可以搞定，智能化產品讓我們的生活更加舒適，新的信息技術已經滲透到人們生產和生活的很多角落，當實體經濟與互聯網、大數據和人工智能相結合，插上了新信息技術的翅膀，一輪新的技術革命隨之就要發生。

1.1深度融合給實體經濟帶來新的發展機遇

利用互聯網、大數據和人工智能等新信息技術，能夠及時匯集實體經濟在生產、消費、用戶需求等方面的大數據，然后根據對國內或國際市場形式的動態跟蹤反饋分析，準確把握生產、消費和用戶需求的關系和狀況，實現生產的透明化、科學化、精準化、可視化和數字化，智能生產和精準營銷相結合，大大提高了實體經濟效率，也為實體經濟轉型升級和改革創新能力的提升建立了良好的基礎。

1.2深度融合催生的新經濟模式對一些傳統產業產生了顛覆性的影響

在互聯網、大數據和人工智能向實體經濟融合的過程中，深度融合導致生產工具發生改變，生產制造方式也會隨之發生改變，而新的產業模式不斷出現，比如說阿里新零售、共享單車、百度人工智能、無人駕駛等等。新的經濟形態和商業模式對一些傳統產業產生了顛覆性的影響，甚至導致了一些傳統產業瀕臨破產，比如說外賣這種商業模式的盛行嚴重影響了很多方便面公司正常運營。

2互聯網、大數據、人工智能深度融合實體經濟的現狀及存在的問題

互聯網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合，不僅是一場技術變革，也將是一場產業革命，同時也是我國經濟發展的動力和必要基礎建設，也會推動我國經濟高質量的發展。

2.1現狀

《中國制造2025》確定了實體經濟的重要組成部分——制造業在我國政府實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。在國家這一系列重大利好的政策、規劃接連出臺后，鄭州互聯網國際通信應用通道開通、國家大數據綜合試驗區獲批建設和“互聯網+”行動深入推進，都為以互聯網為基礎支撐，促進大數據和人工智能與實體經濟不斷滲透融合，為深度融合發展建立了良好了環境基礎。

深度融合發展既需要理論研究的成功，也需要商業行業應用的成功，合適的應用場景是深度融合發展的關鍵，不僅可以提升生產力，在工業、農業、零售業，酒店和餐飲服務業、金融投資業等行業中，使用新信息技術能更加高精準、低成本的完成工作;目前，互聯網、大數據、人工智能服務應用和服務于實體經濟各行各業應用的實例和現象隨處都有：

（1）數字農業：將衛星定位、互聯網、大數據、人工智能等新的高新技術與農業各學科有機結合，通過對農作物、土壤、農作物生長過程的實時監控和信息獲取，模擬農業生產的現象和過程，達到充分并合理利用資源，降低農業生產成本，改善生態環境，提高農作物產品和質量的目的。

（2）智能制造：以互聯網為基礎，利用大數據收集消費者的需求，將人工智能技術嵌入到生產設備中，根據消費者需求進行個性化定制，實現中高端消費;將高精度、高效率能夠主動適應的人工智能機器人應用在制造業中小批量多品種等場合來提供解決方案，可使大規模定制化成為可能。

（3）智慧物流：通過物聯網、大數據、人工智能技術與手段，通過以精細、動態、科學的管理，實現物流的自動化、可視化、可控化、智能化、網絡化，從而提高資源利用率和生產力水平，提高物流系統分析決策和智能執行的能力，提升整個物流系統的智能化、自動化水平。

（4）健康醫療：通過大數據技術將醫療資源和病人各項數據整合，通過互聯網建立公共健康服務平臺、醫療協同平臺、醫療監督平臺以及區域衛生決策管理平臺等，實現數據共享，對病人提供健康關懷，比如說用藥檢測等，通過人工智能 “聽懂” 患者對癥狀的描述，然后根據疾病數據庫里的內容進行對比和深度學習診斷疾病，結合病人健康數據，使得疾病確診更加明確。

2.2存在的問題

雖然互聯網、大數據和人工智能已應用和服務于實體經濟的各行各業，融合發展的勢頭良好，空間也很大，但是我們也要清醒的看到發展過程中還存在著一些影響深度融合的問題：

2.2.1缺少有效的行業資源訓練庫等公共服務支撐體系

有效的行業資源訓練庫是促進新信息技術，尤其是人工智能發展的重要基礎，而由于缺乏行之有效的行業資源訓練庫這一問題已經影響到了新信息技術的發展，因此，我們需要加大產業公共服務平臺的支持，形成有效引導，不斷完善產業發展環境。

2.2.2傳統企業，尤其是中小微型企業尚不能適應新信息技術發展需求

新信息技術在傳統產業中滲透率還很低，數據量小，尤其是中小微型企業的應用面還處于空白，各種數據不能共享，尚無法發揮其真正作用。對于傳統企業來說，將互聯網、大數據和人工智能結合不僅僅是需要資金的支持，還需要技術支持和安全保障機制。目前沒有通用的軟件和設備可以適應所有行業的各個企業，所以就需要耗費大量的人力、物力、財力來針對不同行業的企業來解決不同技術問題;還有一些企業對互聯網有一些排斥，認為網絡不安全，對于本企業的知識產權不能起到很好的保護作用，所以他們對深度融合并不積極主動。

3如何推動互聯網、大數據和人工智能與實體經濟深度融合

深度融合的過程中難免會出現這樣那樣的問題，在融合體系的構建中，需要政府和企業共同攜手，為融合發展創造良好的環境，保障深度融合良性快速發展。

3.1加大政府支持力度，為深度融合發展創建良好的條件

在推進融合發展過程中，國家已經發布了一系列政策支持，還對智能制造產業進行重點支持，但在實際應用中，這些支持的手段和力度還遠遠不夠。國家和地方政府在注重深度融合發展過程中：（1）政府要發揮好宏觀調控和政策引導的作用，加強組織實施，用政策引導企業、行業之間協同發展進步，鼓勵地方積極發展大數據、人工智能等新信息技術產業;（2）發揮現有資金渠道的引導和支持，加大地方財政對相關領域的財政支持力度，積極促成和加強新信息技術產業與金融機構的連接與合作;（3）推進重點支持新信息技術與實體經濟各行業的深度融合和行業管理方式創新，優先實現骨干企業的數字化和智能化，打通實體經濟智能化過程的重要節點，加強新信息技術核心技術的突破，推動通用芯片、智能傳感、工業云操作系統，新型工業應用軟件等核心技術的研發。

3.2加強企業認知能力，鼓勵各種商業模式創新

由于企業對新信息技術的認識不全面，使企業在深度融合過程中的表現并不是很積極主動。因此，要加大對互聯網、大數據、人工智能等新信息技術的宣傳力度，加強企業對它們的認知，使之能正確面對深度融合發展，結合本企業實際狀況和需求，在原材料采購、市場信息捕捉、成本核算、人才引進、市場開拓、企業管理和資本運營等方面充分利用新信息技術的優勢，加大對技術的投入，減少企業成本，提高勞動生產率，促進深度融合的效率提高。

3.3重視技術發展，加快信息技術與實體經濟的深度融合

在深度融合過程中，信息技術方面仍較為薄弱。因此就必須重視技術發展：（1）推進“數聯網”基礎設施建設，形成完整的社會數據資源，滿足大數據在國家安全、社會治理和經濟發展等方面的不同應用需求，建立安全合規的數據共享平臺，推進企業積累的社會數據和政府數據進行平臺對接，構建全國信息資源共享體系;（2）加大對大數據、人工智能產業的資金支持和技術投入，加快對核心技術的掌握和前沿技術的開發應用，加強人工智能基礎理論和算法的創新研究，重點提升智能技術創新能力。

4結語

推動互聯網、大數據和人工智能與實體經濟深度融合發展，是加快傳統產業的數字化和智能化進程，讓我國經濟能主動適應新常態，主動調整結構，平穩度過新舊產業轉換期，也是實體經濟實現轉型升級的必由之路。同時可以擴大市場規模，加快經濟增長速度，增強經濟發展質量，優化資源配置，擴寬就業渠道。

基金項目：河南省鄭州市2019年鄭州市社科聯課題：基于“互聯網+”的大數據、人工智能和實體經濟深度融合研究，項目編號：ZSKL2019325。

參考文獻

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