“新基建”背景下 人工智能行業賦能與產業展望

王哲

“新基建”是發力于科技端的基礎設施建設即集約高效、經濟適用、智能綠色、安全可靠的現代化基礎設施體系。“新基建”一頭連著投資，另一頭連著消費;“新基建”一端是供給，另一端是需求?！靶禄ā本哂谐藬敌恳话l動全身。

人工智能在“新基建”中

發揮怎樣的作用

人工智能“新基建”將為智能經濟的發展和產業數字化轉型提供底層支撐。這種支撐在“新基建”之前就已經存在，而“新基建”的提出勢必將加速人工智能在各領域的融合應用，包括從數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據分析、數據應用，到賦能傳統產業、產業智能化，再進一步到智能經濟的發展。人工智能在其中起到非常重要的將各類技術、人才、數據融合匯聚作用，形成新一代信息基礎設施的核心能力。

人工智能“新基建”的

內涵、意義、路徑

人工智能“新基建”指發力于科技端、目標是為人工智能技術創新提供算法、算力及數據基礎條件的系列基礎設施。

目前，我國人工智能單點技術應用已趨成熟，但人工智能的規?；彤a業化應用尚在早期，對經濟高質量發展的賦能效率和實際滲透率有待提升。

人工智能“新基建”內涵和意義可以理解為：推動智能經濟發展邁上新臺階。智能經濟的發展需要依靠海量數據驅動，依托算力平臺和人工智能算法進行數據處理，將數據資源升級轉化為數據智能，最終作用于實體經濟發展各環節，推動生產效率提升和經濟結構優化。

人工智能“新基建”

如何幫助制造業提質增效

人工智能+制造業是指在制造領域中由計算機實現的智能，具有自感知、自學習、自執行、自決策、自適應等特征，可以適應變化不定的工業環境，完成多樣化的工業任務，最終實現人、設備與產品的聯通、實現精準識別、有效交互與智能控制，提高生產效率或設備、產品性能的目的。

目前，歐洲在制造業領域的人工智能技術部署方面處于全球領先地位。歐洲51%的企業都在制造業領域采用了人工智能解決方案，日本（30%）、美國（28%）、韓國（25%）和中國（11%）的制造商緊隨其后。在歐洲，德國的采納比例處于領先地位，69%的德國制造商在制造中采用了至少一個人工智能用例，其次是法國（47%）和英國（33%）。

人工智能作為基礎設施在幫助制造業提質增效的廣度和深度上具有潛力，代表性的應用場景包括智能維護、產品質檢、需求規劃等。

人工智能“新基建”賦能制造業轉型升級主要遵循“三步走路徑”：

路徑1 ?在現場工程環境中部署成功的人工智能原型。實施針對特定領域的人工智能應用程序，以處理車間的實時數據;將人工智能應用與已有IT系統和工業物聯網進行集成嵌入。

路徑2 ?加大對數據管控、人工智能平臺和人才的投入。定義什么樣的函數生成數據，誰是所有者，誰管理對數據的訪問;確定哪些數據對人工智能應用程序有用，如何捕獲和存儲;規范和簡化數據集成，確定遵循的數據標準和格式。

路徑3 ?在制造網絡上擴展人工智能解決方案應用規模。擴展用例的應用規模，企業將可以訪問從多個工廠采集的更廣泛數據集，在這些站點使用該平臺;確定在平臺上開發新用例所需的IT硬件和軟件資源;自動執行人工智能建議的決策，通過將輸出反饋到制造執行系統或控制系統，可以將人工智能應用程序的輸出作為同一平臺上托管的新人工智能應用程序的輸入;人工智能平臺本身可以托管在云上，企業可以對人工智能應用程序進行集中訪問以節約成本，實現應用程序的可移植性和企業移動性。

國內外人工智能

產業政策分析與展望

人工智能技術產業化落地加速成熟、人工智能對世界經濟的貢獻率快速增加。據中國電子信息產業發展研究院預測，到2030年人工智能將為全球GDP帶來14%的增長空間，即15.7萬億美元的市場規模，其中，中國的GDP增長規模為26%，智能經濟形態逐步顯現。全球經濟動態模型預測，世界經濟總量的70%將受到人工智能的影響。未來10年內，中國GDP的26.1%將受益于人工智能，智能轉型對中國國內生產總值的影響可能超過世界其他國家。

從全球人工智能投融資、企業、人才等情況，可以清楚地預見國際人工智能產業將蓬勃發展，競爭將日趨激烈。美、歐、日等國家和地區，已將人工智能作為重要的戰略發展方向，通過加強統籌規劃、推出促進政策、組織重大項目、優化配套環境等推進其發展。

中國人工智能產業已經初步呈現集聚態勢。人工智能企業主要集聚在經濟發達的一、二線城市及沿海地區，內陸省份正在努力把握發展熱潮。北京是人工智能發展的最核心城市，杭州居第四位，打破了信息技術領域傳統的北上廣深格局。

預計未來中國人工智能產業創新政策將重視通過擴大投入、刺激需求來推動產業發展，其中：在需求層面，提升人工智能領域的公共服務水平是重中之重。人工智能產業領域的進出口各項措施將受到更高關注;在環境層面，針對產業發展的需要所實施的策略性措施，如指定區域規劃、鼓勵企業、行業聯盟的組織合作等政策性策略的效應將愈發凸顯;在供給層面，教育培訓及科技研發將成為中國推動人工智能產業持續發展的重要抓手。

“新基建”面臨的挑戰

與人工智能的融合發展未來

中國推進人工智能“新基建”面臨三方面挑戰。

一是規?；A算力支撐能力有限。多樣化的人工智能產業應用數據和更復雜的深度學習算法，需要強大的算力支撐。能提供規模化人工智能算力支撐的企業還很有限，專門針對人工智能的算力基礎設施準備不足。

二是開源開放的人工智能算法平臺及框架缺失。人工智能算法的自適應、自調節、群智協同、跨界創新水平不足已經成為制約人工智能與實體經濟深度融合的瓶頸。本輪人工智能產業發展以深度學習技術為主要引擎，開源開放的深度學習底層環境為技術的進化和創新提供了基礎性保障。中國開源生態建設起步相對較晚，對人工智能開源核心平臺和框架參與不足，全球主流人工智能算法框架與平臺的主導者是谷歌、臉書等。

三是產業數據標準化和互聯互通水平不足。重點行業人工智能領域相關企業對產業數據的應用主要呈現各自為政、重復用功、規模零星、標準不一、場景各異的特點，單一行業或企業的成功經驗很難遷移，遲滯了廣大中小企業利用人工智能技術提高生產力、實現高質量發展的步伐。

中國推進人工智能“新基建”需要抓緊布局“一集兩庫三平臺一中心”：“一集”，制定產業標準的基礎設施，即人工智能標準化數據集;加速推進人工智能數據標準、測評、知識產權等產業配套服務體系形成?！皟蓭臁?，研發算法應用工具的基礎設施，夯實人工智能算力和應用場景基礎;建立人工智能算法庫和解決方案庫?！叭脚_”，打造完整產業生態的基礎設施，支持人工智能開源開放和公共服務平臺建設;打造人工智能開源開放平臺、人工智能技術產品試驗平臺和人工智能技術檢驗檢測公共服務平臺?！耙恢行摹保峁┮幠；斯ぶ悄芩懔χ文芰Φ乃懔χ行摹?/p>