淺析人工智能產業發展的應對策略

加快發展新一代人工智能是贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手，是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略。近年來，我國著眼于人工智能產業發展，在系統集成、產業化示范應用、前沿共性技術研發平臺建設、特種作業裝備與遙操作、物理信息系統搭建、工業大數據服務等領域下取得了長足的進步。同時，我國人工智能產業在強人工智能等關鍵技術領域還存在薄弱環節，智能硬件平臺在自主化和實用性方面還存在差距和問題。發展人工智能產業應把人工智能深度地融入到新一輪的科技和產業革命中，加快核心技術攻關和基礎支撐平臺建設，努力營造健康有序的產業生態。

1、加快人工智能核心技術攻關。

一是要積極布局新興領域。核心技術攻關和跨界融合創新是培育新興產業、推動高質量發展的關鍵。應多路并進，推動人工智能跨界融合創新：推進智能制造業產業鏈上下游研發合作，并通過機械與網絡的連接，形成基礎建設行業的全景動態地圖;推進金融服務企業通過大數據和人工智能手段加快讓資本精準尋找服務對象，并有效防治區域性金融風險;加大互聯網信息產業相關智能終端軟硬件技術和產品研發;提升社區養老服務平臺智慧化水平，推動健康養老產業跨越式發展;支持研發自主智能運載系統技術產品，提高交通干線要素的匹配度、精準度和運輸組織效率;進一步落地“產業+人工智能”融合孵化平臺，培育新興服務平臺。二是要加快人工智能核心技術攻關。根據麥肯錫預測，基于自動化為中國帶來的生產力提升每年可貢獻0.8-1.4個百分點的經濟增長。人工智能產業核心技術攻關可以加快實現產業發展的乘數效應，并產生新業態、新技術、新模式。目前人工智能的技術攻關主要體現在技術層與應用層方面，基礎層方面比較薄弱。因此，要加強基礎理論研究，把增強原創能力作為重點，大力突破人工智能領域芯片計算架構的技術創新;以國家制造業創新中心、重點實驗室、企業技術中心為重點，開展人工智能前沿基礎技術研究、核心關鍵共性技術研發及典型應用開發;加大深度學習訓練與知識大數據庫、應用體驗中心、云計算、檢驗檢測等公共服務平臺建設，助推技術和產品市場化、產業化、規模化和國際化;要堅持需求導向、市場倒逼的科技攻關發展路徑。三是要開展網絡信息安全技術攻關。針對智能網聯汽車、智能機器人、智能家居等人工智能重點產品或行業應用，開展漏洞挖掘、安全測試、威脅預警、攻擊檢測、應急處置等安全技術攻關，推動人工智能先進技術在網絡信息安全領域的深度應用，促進漏洞庫、風險庫、案例集等共享資源建設。要加快人工智能網絡信息安全產業發展，形成人工智能安全防控體系框架和安全保障平臺。在加強重要領域工業控制系統、物聯網應用和關鍵裝備等制造業與互聯網融合關鍵環節信息安全指導、風險評估和監督檢查，加快建立工業信息安全工作體系和保障工作機制。

2、推動人工智能與實體經濟融合。

人工智能與實體經濟融合不僅涉及多行業、領域的技術變革和產業變革，還將對就業、安全等社會各層面產生深層次影響。深化體制機制改革，構建政府引導、市場為主體，需求引導、市場主導的人工智能產業協同發展體系，是實現人工智能與實體經濟深度融合，帶領我國經濟、社會實現跨越式發展的根本。一是推動“跨區域、跨行業和跨學科”協同創新。人工智能是一個跨區域、跨行業、跨學科的科學探索工程，正在將人類的認知推向“更快、更高、更強”。因此，應從智能時代格局出發，政府層面，強化人工智能領域的國際交流與合作;學科領域，引導高校學生接觸不同的學科知識，促進學科交叉，鼓勵學生選擇他們所喜歡的方向;行業領域，引導人工智能領域的龍頭企業與高校研究中心、以及政府資源集共同之力建設芯片、軟硬件協同設計的產學合作中心，進行知識產權的交叉授權，集中力量突破行業內的芯片設計、核心工具鏈的瓶頸，做出突破性創新。二是加快與大數據體系建設的相互融合。數據既是一種生產要素，也是一種戰略資源，在數據的質量、數據保護程度、數據可供使用的前提等方面還需要政府的引導和培育，需要政策法規和立法層面的保護。打通跨場景數據流，對新基建中與人工智能技術最相關的智能數據中心（AIDC）與云計算等，要充分發揮政府在行業規范、標準制定等方面的引導作用。三是提高創新應用效能，加強基礎科學研究。充分發揮市場機制作用，以需求為導向，鼓勵企業成為技術方向選擇、關鍵技術攻關、資源配置和推廣應用的主體。基礎研究方面，以突破人工智能應用基礎理論瓶頸為重點，超前布局可能引發人工智能范式變革的基礎研究，政府應加大支持力度，建設開放共享的開源軟硬件基礎平臺、基礎數據與安全檢測平臺等，為人工智能持續發展與深度應用提供強大科學儲備。堅持開放合作創新，采取多種方式和渠道，與國外研究機構和企業開展交流與聯合研發，在學術研究層面更全面的融入全球人工智能和智能制造創新網絡。

3、加大基礎支撐平臺和體系建設。

一是建設技術研究和創新平臺。以國家制造業創新中心、重點實驗室、企業技術中心為重點，開展人工智能核心技術前瞻性研究，對產業方向和未來可能產生重大影響的應用領域進行系統性部署。鼓勵省內高校、科研院所及人工智能核心企業，布局建設一批人工智能前沿基礎技術研究、核心關鍵共性技術研發及典型應用開發的創新平臺。針對人工智能產業發展對計算資源、數據資源和技術服務等行業的核心需求，加大深度學習訓練與知識大數據庫、應用體驗中心、開源軟硬件基礎平臺、云計算服務平臺、檢驗檢測服務平臺等公共服務平臺建設，為創新創業提供支持，助推技術和產品市場化、產業化、規模化和國際化。二是完善智能基礎設施體系建設。推動智能化信息基礎設施建設。提升全省城鎮光纖和4G覆蓋，加快部署5G網絡、窄帶物聯網（NB-IoT）等新型網絡技術。完善工業互聯網網絡基礎設施建設，推動工業互聯網平臺整合匯聚基礎制造資源。加強國家超級計算長沙中心建設，構建高性能計算應用生態環境。加快部署云網端一體化車聯網，優化“人-車-路-云”協同環境。三是加快數據共建共享與標準體系建設。推進大數據的開放和共建共享，為人工智能產業的數據基礎構筑良好管理環境。制定人工智能技術標準和應用規范，鼓勵人工智能企業參與或主導國際標準制定，為應對人工智能發展的不確定性有可能帶來的新問題——比如導致改變就業結構、挑戰法律規范、破壞底線倫理、隨意傳播隱私等——要著眼于加強預防、約束、引導，盡快制定相關法律與倫理規范，以確保人工智能與產業融合發展一直走在安全、合規、有序、可控的道路上。四是提升傳統基礎設施智能化水平。夯實數據資源基礎。依托政府治理、公共服務、產業發展、技術研發等數據共享交換平臺、數據開放平臺等，整合社會各類數據平臺和數據中心資源，建設完善基礎信息數據庫，形成覆蓋布局合理、鏈接暢通的一體化服務能力。加快電網、公路、鐵路、機場、港口等基礎設施的智能化改造，形成動態、全面覆蓋、泛在互聯、精準決策的智能化系統。增強農林、水利、環保基礎設施的智能管理能力。推進燃氣、水務和地下管廊等城市基礎設施的智能升級。

4、營造健康有序的產業發展生態。

一是充分發揮政府引導作用。積極推進人工智能在政府管理、公共安全、醫療健康、減災救災、社會保障、文化教育、交通運輸、能源管理、社區服務等領域的應用，鼓勵將人工智能產品、解決方案和服務納入政府采購目錄，提升政府公共服務水平和效率。面向人工智能關鍵核心技術研發，以及軍工、能源、醫療、信息安全等重要領域，可考慮建立人工智能融合新業務市場準入負面清單。二是加強法制法規建設。在保護產業活力前提下控風險強監管。持續開展人工智能安全、倫理、就業、法律等各個方面問題的預測和研判，加強人工智能對經濟社會綜合影響及對策研究。通過對人工智能相關法律、倫理和社會問題的深入探討，盡早構建人工智能技術倫理準則并確立最高發展原則。將人工智能安全納入國家法制建設中，并通過立法規范人工智能技術的發展，確定技術發展邊界。為智能社會劃出法律和倫理道德的邊界，讓人工智能在安全的前提下服務人類社會。三是探索新技術、新業態和新的發展模式。推動以行業龍頭企業為主體，聯合高校、科研機構、人工智能企業等共同建立人工智能融合創新中心，聚焦于人工智能在行業應用中的共性技術的研發與推廣。創新人工智能投融資模式。實現財政引導資金、金融資本、民間資本和社會資本相結合的多渠道融資模式。抓住科創板機遇，促進產業集聚，加快促進更多人工智能企業上市融資。四是積極開展人工智能示范/試驗應用。在制造、金融、零售、物流等行業開展示范試點，通過示范試點全面推廣應用以智能、協同為特征的先進人工智能技術。加強跨部門、跨地區的試點/試驗協調，強化與互聯網、大數據、物聯網、智慧城市、云計算等相關領域的協同。

5、加快人才培養和引進工作。

結合實體經濟發展需求，按照“人工智能+X”的人才培養模式，加快探索跨學校、跨院系、跨學科、跨專業的人工智能人才交叉培養和產教融合新機制，教研結合，研究與實踐結合。鼓勵高校、職業院校和企業合作，加強職業技能人才實踐培養，積極培育人工智能技術和應用創新型人才。鼓勵高校、科研院所人工智能專家到企業從事科研和科技成果轉化活動。依托社會化教育資源，開展人工智能知識普及和教育培訓，提高社會整體認知和應用水平。加強人工智能領域優秀人才特別是優秀青年人才引進工作，從創業、落戶、置業等多方面給與激勵政策。在語音識別、模式識別、智能傳感器、芯片等核心領域，建立人工智能重點人才培育庫，培育一批具有競爭力的人工智能骨干企業和高新技術人才。（長沙市哲學社會科學規劃重大項目階段性研究成果，2021csskkt49）

作者簡介：楊李（1991年5月—），男，漢族，湖南常德市，中國科學院博士，研究方向：生物信息學，單位：長沙銘源財務咨詢有限公司。