中國智能經濟發展條件、現狀和對策研究

林 莉 紀玉山

1（山東大學經濟學院，濟南 250100） 2（吉林大學經濟學院，長春 130012）

引 言

自2008年以來，我國經濟增長率受世界經濟危機影響增速放緩，于2015年之后，經濟增速降到7%以下，但根據2019年中央經濟工作會議，我國經濟供給側結構性改革已深入推進，人民生活持續改善，5G商用已啟動落地。同時，我國自2000年進入老齡化社會，老齡化程度逐漸高于世界平均水平，且根據2010年第六次全國人口普查的統計數據，我國總和生育率約為1.18，已經步入超低生育率和嚴重少子化國家行列［1］，人口老齡化和少子化，導致人口結構發生變化，勞動力供給減少，這對我國智能經濟發展、傳統產業升級、專業與技術兼備的人才培養等方面提出了新要求。

智能經濟的內涵為以人工智能技術作為戰略資源以及關鍵生產要素，使用大數據、云計算和現代信息網絡、人工智能技術產業作為先導，使人工智能技術與傳統產業有機融合的智能化、數字化、網絡化的經濟運行系統。智能經濟本質上為 “人工智能技術＋各行各業”，成為繼市場、政府調節和信息之后的第四只經濟調節之手［2］。同時，我國的智能經濟發展內生于智能化需求，包括人工智能的產業化和產業的智能化［3］。發展智能經濟新動能，可促進我國信息消費及經濟結構轉型升級，利于我國經濟社會信息化水平的提升，推進電子信息產業的供給側結構性改革［4］。2019年1月，阿里研究院在 《解構與重組：開啟智能經濟》中提出，智能經濟具備3個特征，分別為以人機協同為主要生產及服務方式、以數據為關鍵生產要素以及以滿足消費者個性化需求為目標［5］。智能經濟在促進現代化產業鏈發展及保證應急時期經濟平穩發展的同時，也存在區域發展平衡、產業發展不均衡等問題。從產業發展來看，我國智能經濟發展存在傳統產業的信息基礎設施建設滯后、信息技術與產業融合程度不高［6］、智能化水平在產業內不同企業發展不均衡等問題。從區域發展來看，由于東部地區較高的經濟發展水平、較完善的信息基礎設施和復合型人才的聚集，其智能經濟發展水平高于中、西部地區，呈現區域間發展的 “數字鴻溝”［7］。總的來說，現階段我國的智能經濟發展存在信息技術基礎設施建設滯后、信息技術與產業融合度不高、技術與專業兼備的應用型人才分布不均衡、專業數據庫建設滿足不了產業發展需要等問題。

針對我國智能經濟發展面臨的條件、發展現狀以及發展對策，國內學者從多個角度進行探究，結合國際智能經濟發展模式與國內實證研究等，對我國智能經濟的發展進行多方位研究。當前，關于智能經濟的研究，一部分學者從區域中的產業發展著手，進一步提出發展對策，主要包含西部地區農業智能化研究［8］及東部地區智能制造研究等，針對寧波智能制造方面研究較多，如研究提出寧波市發展智能經濟將重點發展裝備制造［9］、無人系統應用、終端產品開發及智能服務4個產業領域，提升智能信息設施以及基礎產業支撐能力［10］；另一部分學者從宏觀角度對我國智能經濟發展進行了理論或實證研究，并提出發展建議。王媛媛和張華榮［11］主張發展智能制造業要借鑒國外發展經驗，突出創新動力，加強基礎理論研究、完善人才培養、引進機制，加強政府經濟政策支撐等。針對智慧物流的發展對策，李佳和靳向宇［12］著重研究智慧物流在我國外貿發展中的對策，提出使用智慧物流實現外貿更好發展需要政策支持、對外貿易主體的規范化以及提升外貿趨勢的智能預測化水平。李丫丫等［6］利用實證分析得出信息服務業、信息制造業對物流產業發展的影響，以及不同物流產業的信息化水平對本物流產業的發展影響，并據此得出要提升物流產業績效就需加強信息制造業產品在物流產業的應用和升級，提升倉儲智能化水平。針對發展智能經濟的作用，卞永祖［13］從宏觀層面分析了其帶來的助力經濟轉型、產業升級及提升我國國際話語權等積極作用，同時也提出要注重發展中帶來的對就業結構和國際關系準則等方面的挑戰。王娟娟［14］對我國新冠肺炎疫情的應急時期的智能經濟發展的作用進行研究，并提出完善專業數據庫、注重專業人才培養和引進、提升產業信息化水平等措施發展現代化經濟。

本文基本研究思路首先為明確當前中國發展智能經濟的條件：我國智能經濟發展面臨數字技術體系趨于完善、各級政府高度重視、經濟主體的價值目標多元化和社會發展理念發生根本性改變的直接有利條件；另外，因人口數量帶來的紅利下降也間接刺激智能經濟發展。其次為分析中國智能經濟發展的現狀，然后根據我國智能經濟發展過程中存在的問題以及薄弱環節，提出推進智能經濟發展的建議。本文將主要從信息技術建設、縮小信息化差距及合理發揮政府職能三方面提出發展智能經濟的建議。其中，信息技術建設主要包括強化專業數據庫建設、加大5G站點架設力度及重視技術專業兼備應用型人才培養方面，即實現信息技術的設立和使用。此外，縮小信息化差距從傳統產業的信息數據化、縮小區域間的“數字鴻溝”方面著手。

發展智能經濟不僅可以提升我國信息技術建設水平，也符合社會發展新理念要求，更響應國家當前提出的新基建的號召。通過分析我國智能經濟發展條件、現狀，提出有針對性且可操作的發展智能經濟建議有一定現實意義。

1 中國發展智能經濟的條件分析

智能經濟的發展需要具備完善的數字基礎設施、消費者的需求導向以及政府的政策支持等條件。我國在具備以上條件外，人口數量紅利下降的外部環境要求經濟轉型和產業升級，對智能經濟發展間接起到了刺激作用。同時，我國提出的新發展理念也助推智能經濟的發展。

1.1 數字技術體系趨于完善

智能經濟的發展水平依托于人工智能技術的發展以及人工智能與各產業有機結合的發展。人工智能技術是智能經濟發展的重要技術支撐，是在信息技術基礎上使產業實現智能化，該基礎包含大數據、云計算、互聯網和物聯網。其中，互聯網是大數據、云計算和物聯網的運行基礎，智能經濟發展中的數字技術體系見圖1［15］。云計算技術方便數據計算和存儲，并因其提升的資源負載力利于算法的改善［16］；物聯網極大豐富了數據來源；而大數據促進算法的不斷完善和提高。

圖1 信息技術與人工智能技術關系圖

1.2 經濟主體的價值目標多元化

在新經濟形勢下，消費者、企業和政府的價值目標趨向多元化。消費者進行消費不止追求物質文化享受，更傾向于個性定制，呈現多元化需求。智能制造、智能家居、智能汽車等智能經濟形態滿足消費者的多樣化、個性化需求，同時消費者動態的、新的需求也為智能經濟的發展提供了新的發展方向。企業在當前用人成本逐漸提升、產品亟需升級的條件下，也對生產、交換甚至銷售等環節的智能化提出新的需要。政府提出實施新舊動能轉換、產業轉型升級和進行供給側結構性改革等政策，以及在國際競爭中勝出，也需要智能經濟的發展和推動。

1.3 人口數量紅利下降

黨的十九大報告提出： “我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期”。當前，傳統經濟發展過程中的人口數量紅利、低成本優勢逐漸消失，經濟增長的新動能亟需挖掘。智能經濟中的人工智能技術具有滲透性、替代性、協同性和創造性的經濟特征，可有效提高勞動生產率和資源利用效率，推動國民經濟各個領域各個部門高質量增長，人工智能技術自身規模壯大也有助于增長質量的提升［17］。在此背景下，積極發展智能經濟，就成為中國發展高質量經濟的必然選擇。

1.4 社會發展理念根本性改變

中國社會發展70年來，社會發展水平不斷提高、發展環境不斷完善，發展條件不斷改善的社會實踐推動社會發展理念的創新及突破［18］。我國社會發展理念的具體進展，詳見表1。新發展理念突出尊重人民的物質文化需要、幸福感及獲得感等 “軟需求”。而當前智能經濟通過借助線上交易平臺，能明確消費者的顯性需求，挖掘隱性需求，為生產者的生產和銷售提供一定的方向，利于國家的供給側結構性改革。

表1 我國社會發展理念進展表

新發展理念中的創新、協調、綠色、開放、共享的發展內涵，要求我國經濟發展提升發展動力、拓寬發展空間、提高資源利用效率、增強經濟交流、借鑒成功經驗。當前經濟形勢下，新發展理念發展內涵下提出的五大發展要求呼喚智能經濟這種新經濟形態。這是因為，智能經濟借助于大數據、云計算和物聯網等人工智能技術，能提升經濟發展的全要素生產率，使經濟產生指數級爆炸式增長。同時，智能機器人的發展，使得各行各業發展空間可借助人工智能技術得到拓寬。

1.5 各級政府的高度重視

智能經濟的崛起表現為人工智能技術和國民經濟的有機融合。發展智能經濟，必須重視人工智能技術的發展以及人工智能技術與傳統產業的有機融合［2］。中國人工智能的發展起步晚，發展迅速，整個發展過程都離不開國家和地方政府的政策支持。國家層面進入21世紀以來的人工智能政策，見表2。

表2 中國21世紀以來人工智能政策匯總

截至2020年3月9日，我國共建立9個新一代人工智能創新發展試驗區，即天津、深圳、杭州、合肥及浙江省德清縣、重慶、成都、西安和濟南。2018年是地方層面的相關人工智能技術政策年，根據前瞻產業研究院統計，截至2018年3月，中國31省（區、市）（不含港、澳、臺），15個省（區、市）設置人工智能規劃、27個省（區、市）設立 “互聯網＋”規劃、22個省（區、市）設立戰略新興產業規劃、19個省（區、市）設置大數據規劃和9個省（區、市）設置科技創新規劃［19］。

2 中國智能經濟的發展現狀

智能經濟在我國的發展表現出大型電商牽頭發展、數據信息成為經濟體系核心支撐的特點，促進了現代化供應鏈發展，也確保應急時期經濟的平穩發展，如智能經濟在國內外抗擊新冠肺炎疫情中表現出強大的輔助作用。然而，我國智能經濟發展表現出區域差異大、各產業發展不平衡的問題也是各經濟主體需要解決的。

2.1 大型電商平臺牽頭發展智能經濟

百度、阿里、騰訊等電商平臺在人工智能、大數據、云計算等業務的建設上已走在世界前列。其中，百度公司的人工智能專利數量在2019年位居中國第一、世界第四，并入選2019年3月 《日經亞洲評論》“日經人工智能50強”。算力方面，2019年底，百度相繼在河北徐水、定興和甘肅陽泉開工建設超大型云計算數據中心，其建成會助力京津冀地區產業智能化的實現。百度云提供天算、天像、天工三大智能平臺，分別提供智能大數據、智能多媒體以及智能物聯網服務。智能云方面，根據2015年上半年IDC數據顯示，阿里云在全球公共云計算市場占有率排名第三。阿里云因其安全、可靠的計算和數據處理能力，服務于制造業、金融業、政務、交通、醫療、電信、能源等眾多領域，進而服務智能經濟。2019年，阿里云成為阿里重要的收入增長引擎。騰訊云聯手智慧城市建設，通過減少 “信息孤島”，連接人與人、人與物、人與服務，服務于智慧金融、智慧政務和智慧醫療等產業。

2.2 各產業的智能化水平差異大

我國智能產業快速增長，正成為重要的新經濟增長點，但三大產業的智能化水平存在較大差異。 （1）智能基礎設施領域，由于農業的分散性、相對規模較小的產業特點，其網絡基礎和終端普及率不及第二、三產業；（2）在智能生產應用方面，三產業都存在智能化改造和機器人的應用以及企業上云，但智慧醫療、智慧物流、智慧教育等僅在第二、三產業領域的應用率較高。此外，第三產業新增人才數量所占第三產業總人數比重較高，發明專利數量占比第二產業高于第一、三產業；（3）根據工業和信息化部財政部印發的 《智能制造發展規劃（2016～2020年）》，對于制造業的智能化推進，國家及各級政府進行財稅支持［20］。

2.3 智能經濟的區域發展差距大

智能經濟發展主要依托于人工智能技術自身發展以及人工智能技術跟各產業的有機融合［21］，即為信息基礎設施的建設以及信息技術的使用能力，其發展離不開人工智能方面高等教育投入，即信息技術的使用能力和人才的培養，以及基礎設施的完善、政策的支持，而我國各區域在發展智能經濟的以上幾方面存在較大差距。

（1）人工智能專業高等教育投入地區差異大。根據2018年教育部關于人工智能專業設置高校統計以及CSRanking高校與學界人才數據，中國共有43所高校設有人工智能專業。其中，按照中國區域劃分，華北地區、華南地區分別有6所；華北地區和東北地區分別有6所；華東地區有15所。七大區域人工智能設置高校數量以及占比見表3。

表3 人工智能相關專業國內高校分布統計表

（2）當前智能經濟發展的基礎設施存在較大地區差距。5G作為推進智能經濟數據采集和傳輸的前沿技術，截至2019年底，其中共有50個城市入選5G首批開通城市名單，其中，東部地區27個城市，占比54%；中部地區7個城市，占比14%；西部地區12個城市，占比24%以及東北地區4個城市，占比8%。同時，各區域出臺建設5G基站點的計劃存在差異，見表4。

表4 2019年底12省市5G建設計劃部署統計表

2.4 智能經濟推進現代化供應鏈的發展

在智慧經濟的大背景下，供應鏈企業為適應經濟高質量發展和轉型升級的要求，提升企業自身競爭力和長遠發展，研究并開發相應的系統及平臺，相較于傳統的供應鏈系統體現更多的技術要素、服務要素以及市場要素。智慧供應鏈具備以下4個特點：（1）借助云計算，注重全局性，以系統的優化及整個供應鏈績效為導向，體現整個系統的連貫性和完整性；（2）依靠強大的物聯網和數據傳輸功能，實現與終端客戶及上游供應商的信息分享及協同，以形成的需求定位制定需求計劃，注重整個流程整合，并以此形成智慧供應鏈；（3）通過大數據和算法，完善以制造企業為切入點的平臺功能，包含產品生命周期、供應商、資金、物流、信息、市場等多方面要素； （4）依托強大的數據，以客戶滿意度為目標，實現產品及服務的研究升級。供應鏈的智能化實現了大數據、互聯網、人工智能和實體經濟的深度融合，助力企業實現價值鏈升級。

2.5 智能經濟確保應急時期的經濟平穩發展

包含智慧教育、智能醫療、智慧物流和智能客服等的智能經濟，通過借助大數據、云計算和算法等人工智能技術及人工智能技術跟各行業的有機融合，對應急時期的物資保障、隊伍建設、交通運輸保障和通信保障等應急管理起到重要作用，做到事前預防、事發應對、事中處理和事后恢復，保障經濟主體的生命、健康和財產安全，使得經濟安全平穩發展。如在2020年抗擊新冠肺炎疫情中，智慧教育讓中小學生 “停課不停學”，智慧醫療協助醫生進行疫情篩查、防疫知識宣傳以及通過大數據、云計算等技術對海量門診病歷進行分析報告等。

危急情況對經濟及社會其他方面造成極大沖擊和迫害，但由于應急情況的復雜性和智能經濟處于發展初期，應建立應急時期事故處理大數據，完善此方面的基礎研究、技術研究和應用研究，使智能經濟更好地輔助應急時期的經濟恢復和發展。

2.6 數據信息成為經濟體系的核心支撐

數據信息作為經濟發展的關鍵生產要素，推進經濟實現高質量發展、經濟效率的不斷提高、形成發展新動能及不斷提升全要素生產率。數據信息作為政府、產業、企業的輔助創新工具，主要表現在制度層面、理論層面、模式方面和技術方面，實現記錄模擬創新過程、把握創新進度及分析創新結果。大數據助力政府完善政策評價、科學決策，建立合理的區域發展機制和科技創新、人才機制，建設更優體制環境。產業層面，借助大數據的數據分析，進行產業發展分流，淘汰劣勢產業，升級優勢產業，優化產業結構。大數據平臺助力企業生產、交易和銷售等環節，實現企業創新轉型，提升企業 “走出去”質量。

當前，我國大數據技術正處于快速推進期，相對于發達國家，在技術水平及相關機制層面尚存在一定差距，主要表現為：（1）與傳統產業尤其是農業的融合度較低；（2）在驅動方面，創新能力不足；（3）政務數據開放度較低。這在某種程度上限制了大數據的應用。

3 推進智能經濟發展的建議

智能經濟發展利于經濟轉型、產業升級和應對應急時期經濟平穩發展等方面，我國有必要發展智能經濟。但我國的智能經濟在發展過程中，也表現出信息基礎設施建設及人才供給不及國際先進國家水平［11］和區域、產業發展差距大的問題，借鑒國內外研究，結合我國智能經濟發展現狀，提出促進我國經濟發展的建議。

3.1 強化專業數據庫建設

數據庫是實現信息化的核心基礎，促進了物聯網技術與各產業經濟的融合［22］。物聯網因其強大的數據收集能力助力智能經濟發展。當前，各地政府、科研院所及以各大電商為代表的企業都建立起自己的專業數據庫，但由于我國的數據庫建設相較于國外發達國家起步晚，數據服務各經濟主體的水平有限，需要明確以其需求為導向對數據庫進行完善。同時，相較于國際，我國的數據指標體系和評價體系也起步較晚，這也給專業數據庫建設提出新的發展方向。專業數據庫建設，需要明確數據需求、數據來源、數據內容、數據使用主體及其關系。

我國發展智能經濟，建設專業數據庫的路徑有3個方面（見圖2）：（1）政府部門根據決策支持的需要，根據技術標準信息數據、政策法規信息數據，同時參考科研院所的理論實驗研究及企業的信息反饋，建立起基礎設施數據庫、政策法規數據庫等；（2）科研院所以信息服務、決策支持為需求導向，借鑒國內外學術期刊、實驗數據及調研數據等信息，參考政策、法律規范以及企業反饋的信息，建立科研技術數據庫等；（3）企業依據決策支持需要，使用產業信息數據、技術信息數據，同時參照政府的政策指導、法律規定以及科研院所的理論實驗結果，建立產品技術數據庫、商業模式數據庫及服務體系數據庫等。

圖2 專業數據庫建設路徑

3.2 加大技術與專業兼備的應用型人才培養力度

人才是智能經濟發展的關鍵要素。當前，我國在智能經濟發展所需的技術和專業兼備的人才培養方面做出較大努力，但仍存在巨大需求缺口，特別是領軍人才占比偏低，智能經濟發展所需人才教育不足問題突出［23］。因此，政府、高校、企業及培訓機構應加大對技術與專業兼備的應用型人才的培養力度，力爭補全復合型人才培養方面短板，完善應用型人才的培養。

構建技術與專業兼備應用型人才培養的路徑（見圖3），主要體現為如下4個方面： （1）高校通過學科建設、專業建設和課程設置進行應用型人才培養。高校人才培養路徑包含：①學科建設，建立人工智能一級學科及根據企業和社會需要建立人工智能的交叉二級學科，及對研究型人才進行培養，促進科研成果建立；②專業建設，建立人工智能與工程科學、自然科學、社會科學及人文科學結合的本科專業，根據相應專業特點，補全專業相對 “短板”，滿足技術與專業兼備的人才培養要求；③課程設置，根據②的培養目標及專業的相應特點，明確現有專業相對新需求的不足，調整基礎課程、通識課程以及專業課程，加大實訓環節，為培養復合型人才服務；（2）企業通過內部人力資源部門或是委托高校或第三方培訓機構合作對現有人才進行培訓，同時為高校的實踐教學提供實習實訓崗位；（3）培訓機構依據自身的專業優勢，承接高校或企業的專業技術人才培養；（4）政府通過政策制定和監督實施等功能為高校、企業和培訓機構培養專業技術人才提供良好的政策環境。

圖3 技術與專業兼備應用型人才培養路徑

3.3 合理發揮政府職能

隨著經濟智能化的應用和逐步推進，政府通過明確管理對象、管理方式及提升管理效率，協調企業、高校、研究機構、政府等經濟主體，提升各參與主體的積極性，實現政府通過提升人工智能技術及促進人工智能技術跟各產業有機融合，發展智能經濟的目的。政府通過政策法規機制、資源調控、信息獲取以及輿論宣傳等方式作用于以大學為代表的研究機構、企業經濟主體，引導、監督、助推及協調其良性發展，最終服務于以人工智能技術和人工智能技術與各產業有機融合為代表的智能經濟發展。政府職能助推智能經濟發展運行機制，如圖4。

圖4 政府職能助推智能經濟發展運行機制

政府通過發揮職能作用于高校等科研機構、企業來發展智能經濟，形成政府、企業、科研機構良性發展機制，主要表現為3個方面：（1）政府通過優化國內外人才引進機制、科研經費發放等方式推進以大學為代表的科研機構的理論和技能創新，推進智能技術及智能經濟與產業經濟的有機融合，以發展智能經濟；（2）政府通過完善財稅信貸政策、提供信息指導、引導輿論宣傳等途徑促進企業技術創新和成果轉化，為發展智能經濟服務；（3）智能經濟的發展從人工智能技術自身和人工智能技術與各產業融合兩個方面對政府的政策效果，即對科研機構和企業的技能創新、成果轉化進行反饋，將新的需求最終反饋給政府，使得政府支持、科研企業研發、以高校為代表的科研、智能經濟的應用反饋形成一個良性循環。

3.4 開啟傳統產業的信息數據化進程

我國傳統產業的信息數據化滯后，限制產業轉型升級，當前國家提出新基建建設方案，傳統產業的信息數據化亟需解決。當前研究主要集中于檔案、醫療、校園、橋梁施工及圖書館等產業的信息數據化。但由于傳統產業在信息數據化的進程中面臨產業轉換成本高、投資風險大、缺乏統一的行業標準以及應用難度大等難題［24］，企業要基于經濟方面或外部環境方面做出是否進行信息數據化的選擇。傳統產業的信息數據化進程如圖5。其中，數據貫穿于整個進程，數據質量在“過程管理＋質量控制”的管理機制下不斷提高。同時，傳統產業的信息數據化進程共經歷產業轉型和產業升級兩個階段，又借助于物聯網、大數據和云計算技術，最終發展成為智能經濟。

圖5 傳統產業信息數據化進程

傳統產業只有在預期信息化投資成本及預期風險低于預期信息數據收益時或者在政府鼓勵政策引導下才實現傳統產業跟信息技術的融合，即進行產業轉型，這是進程的第一步，第二步為產業升級，即轉型后形成數據資產，在平臺生態系統下升級為數字產業。其中，因為傳統產業跟升級后的產業的統計指標存在差異，為保證平臺生態系統在數據集成、分析上的完整性、準確性、一致性、便捷性和實時性，其要實現 “設計方案→制定電子模板→信息審核→實施優化”的流程設計［25］。由于傳統產業發展水平參差不齊，傳統產業的信息數據化進程不可能一蹴而就，還有很長的路要走。

3.5 縮小區域間的“數字鴻溝”

區域間 “數字鴻溝”主要表現為地區的信息基礎設施差異、信息技術的使用能力差異，不利于落后地區的經濟智能化水平，并最終引發地區間經濟發展水平的差異［26］。區域間 “數字鴻溝”還會惡化落后地區的貧困程度，并使得落后地區的經濟增長潛力受到限制，導致地區貧富差距變大。羅廷錦和茶洪旺使用面板數據得出，在 “十二五”期間的我國31個省（區、市）中有61.6%的貧困指數變化可通過 “數字鴻溝”指數的變化來解釋［27］。要縮小區域間的 “數字鴻溝”必須從提高落后地區的經濟發展水平、信息基礎設施以及信息技術的使用能力著手。縮小區域間的 “數字鴻溝”的思路，如圖6。

圖6 縮小區域間 “數字鴻溝”思路

要縮小區域間的 “數字鴻溝”，落后地區需要加大教育投入力度、科技投入力度和互聯網普及程度，增強國際國內交流，而這4種因素需要本地的經濟發展的支撐。所以，縮小區域間的 “數字鴻溝”根本途徑在于提升本地的經濟發展水平。根據林雙全的實證分析結果，因教育投入和科技投入具有空間溢出性，所以落后地區在教育和科技上的投入都要高于周邊地區［26］。高于周邊地區的教育投入、有效的區域交流和互聯網的普及度都利于提高信息技術的使用能力。同時，高于周邊地區的科技投入利于信息基礎設施的建立。

在縮小區域間的 “數字鴻溝”的發展思路中，地區經濟發展水平是 “數字鴻溝”的結果，同時也是解決 “數字鴻溝”的根本途徑；區域交流、較高的教育投入、較高的科技投入以及互聯網普及度是解決 “數字鴻溝”的具體對策；信息技術的使用和信息基礎設施的設立是 “數字鴻溝”的兩個衡量指標。區域間的經濟差距有著深層次、較為復雜的原因，縮小 “數字鴻溝”，落后地區發展經濟必須找到適合本區域發展的切實可行的比較優勢，然后集全力發展，促進這些地區智能經濟的發展。

3.6 加大5G基站點的架設力度

5G基站是5G網絡的核心設備，5G網絡具備的高傳輸速度、高清晰度、低延時及強大的設備容量等優勢，使得物聯網的數據獲取能力得到極大提高，使智能經濟發展所依托的人工智能技術得到良好地提升。5G頻段遠高于4G，當前5G網絡主要工作在3000～5000MHz頻段。頻率越高，在信號傳播中的衰減越大，所以對5G基站設置密度提出更高要求。

截至2019年底，全國共建成5G基站超13萬個。首批城市包括北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、天津等50個入選5G開通城市名單，而2020年5G商用城市將超過340個。現聯通與電信雙方已在24個省（區、市）開通5G共建共享基站。

5G基站建設的關鍵技術要滿足我國復雜的地勢地貌環境，這是因為基站的架構、形態直接影響5G網絡如何部署。根據各地的環境評估評測結果，5G無線接入網將選擇合適的架構、形態的基站設備。5G基站建設要不斷完善MR技術、64QAM技術、抗干擾技術和多天線技術等關鍵技術，保證建設的良好性和完整性［28］。

重視基礎研究，尤其要推進通信技術和土木工程等領域的研究。加大工程和技術領域的投入力度，提升該領域的研究經費比例，探索有效解決基站建設的技術和工程難題的途徑。同時，針對5G基站建設當前面臨的天線測試有效路徑選擇、探尋配套電力和后期網絡升級等問題［29］，需要加強國際及國內相關企業、科研院所和高校間的技術交流。