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四方面著力促人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

來源:高新院 achie.org 日期:2024-03-22 點擊:

  人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性通用技術和驅(qū)動新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎,對于搶占未來發(fā)展制高點、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系至關重要。為此,需要準確把握人工智能技術、產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)在規(guī)律和基本趨勢,加快推動形成先導優(yōu)勢、特色優(yōu)勢和綜合競爭優(yōu)勢。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾
  
  作為數(shù)字化的下一個前沿,世界各國對人工智能重視程度與日俱增。中、美、日、歐等國家或地區(qū)均制定發(fā)布了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。近年來,全球人工智能領域的投資增長迅猛。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的核心是大模型。從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看,人工智能上游基礎層是算力和數(shù)據(jù),包括服務器、芯片、光模塊、交換機、數(shù)據(jù)中心、液冷設備等;中游技術層是構(gòu)筑在算力和數(shù)據(jù)基礎上、以算法為核心能力的大模型平臺,深度學習、自然語言處理、遷移學習等是關鍵技術;下游是應用層,包括游戲、傳媒影視、金融、辦公、醫(yī)療等各類產(chǎn)業(yè)場景。其中,大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心競爭力的來源,全球各大科技公司都在積極投資、研發(fā)推出各自的大模型。
  
  人工智能當前在多數(shù)行業(yè)中的應用仍處于初期或試驗階段。從全球來看,人工智能為經(jīng)濟繁榮提供了新機會,也深刻影響著國際貿(mào)易,但目前僅有少數(shù)企業(yè)開展規(guī)?;渴鸹蛘邔⑵洳渴鹩诤诵臉I(yè)務。受企業(yè)人工智能戰(zhàn)略、應用人才儲備、短期投入產(chǎn)出效益等因素影響,我國人工智能使用率與美、英、日、印等領先國家相比仍有較大提升空間,國內(nèi)企業(yè)需要進一步強化人工智能技術與現(xiàn)實業(yè)務的結(jié)合創(chuàng)新能力。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)布局趨于虛擬集聚。目前,人工智能企業(yè)主要集聚在京津冀、長三角、珠三角區(qū)域,其中,應用層企業(yè)數(shù)量占比超過一半。產(chǎn)業(yè)布局虛擬集聚的趨勢判斷主要基于兩方面原因:一是大模型平臺的市場集中度趨于提升。由于模型訓練的固定成本很高以及運營的規(guī)模效應巨大,基礎大模型的市場將表現(xiàn)出顯著的市場集中趨勢。二是隨著新一代信息通信技術的發(fā)展,技術層企業(yè)與基礎層、應用層企業(yè)將更多地采用虛擬連接的方式,地理空間上的臨近性對企業(yè)成長演化的重要性會大大降低。
  
  以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
  
  我國推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大優(yōu)勢:一是技術水平處于全球領先地位。我國人工智能專利數(shù)量全球第一,在語音識別、自然語言處理和計算機視覺等領域均取得了不少突破,且人工智能領域“巴斯德象限”特征明顯。二是產(chǎn)業(yè)基礎雄厚。人工智能發(fā)展需要場景驅(qū)動,我國產(chǎn)業(yè)門類齊全、經(jīng)濟規(guī)模巨大,在預測、采購、營銷、定價、運營及改善用戶體驗等方面有極大的應用潛力。同時,我國人工智能企業(yè)數(shù)量亦位居世界前列。三是政策激勵持續(xù)。我國早在2017年就制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,之后又相繼出臺了《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等一系列政策法規(guī),推動國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設,政策支持力度明顯。
  
  下一步,我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)需要從以下四個方面發(fā)力:
  
  優(yōu)化發(fā)展策略,有序推進產(chǎn)業(yè)賦能。一方面,引導錯位競爭,強化區(qū)域競合。目前,全國多地紛紛布局人工智能,加強對全產(chǎn)業(yè)鏈技術、市場等的理解,共同推動計算機視覺、智能語音、自然語言處理、生物特征識別、VR/AR等領域技術的突破,積極開展機器學習、知識圖譜、類腦智能計算等通用技術的聯(lián)合攻關,同時在產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)各有側(cè)重、有序競爭、持續(xù)發(fā)力。另一方面,完善應用策略和推進路線。人工智能技術需要在應用中不斷迭代發(fā)展,應遵循先易后難、先簡單后復雜的原則,明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級和應用重點,加快構(gòu)建人工智能應用的試錯機制。比如,制造業(yè)應用首先進入人力成本或綜合成本較高的簡單重復勞動環(huán)節(jié),優(yōu)先探索機器人協(xié)助制造、機器視覺工業(yè)檢測等智能場景,進而改造全流程。
  
  加強人才培養(yǎng),搭建產(chǎn)業(yè)應用橋梁。一方面,加強復合型人才培養(yǎng)。應用驅(qū)動是我國發(fā)展人工智能的重要策略路徑。相對于軟件工程師、數(shù)據(jù)科學家、產(chǎn)品經(jīng)理等,熟悉產(chǎn)業(yè)場景和實際業(yè)務并能將業(yè)務問題轉(zhuǎn)化成解決方案的人工智能轉(zhuǎn)譯人才更為關鍵。應以行業(yè)人才再培養(yǎng)為主要著力點,夯實大模型在產(chǎn)業(yè)中應用的要素支撐。特別是要鼓勵企業(yè)加強內(nèi)部挖潛,堅持外引內(nèi)育并舉。另一方面,完善人才培養(yǎng)方案。高校、高職院校在人才培養(yǎng)上應加強電子、材料、機械、光學等現(xiàn)有學科專業(yè)與人工智能科學的有效融合。強化校企人才聯(lián)合培養(yǎng)力度,豐富應用場景驅(qū)動人才成長。三是促進跨區(qū)域人工智能人才交流。創(chuàng)新人才招引和使用方式,注重團隊招引,探索人才共享方式。
  
  完善政策舉措,有力支持應用驅(qū)動。一是抓緊制定細化人工智能產(chǎn)業(yè)鏈地圖,進行全面深度產(chǎn)業(yè)掃描,對人工智能發(fā)展關鍵點的特征屬性、政策需求等開展系統(tǒng)、深入研究。二是完善頂層設計,整合短期政策。成立全球范圍內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)專家咨詢委員會,形成對產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體戰(zhàn)略、實施方案的決策支持。加強政策的普惠性、包容性、協(xié)調(diào)性和延續(xù)性,注重對需求端的補貼。三是引導上下游協(xié)同發(fā)展,開展大模型創(chuàng)新應用大賽,編制優(yōu)秀案例集,給予國內(nèi)優(yōu)秀大模型企業(yè)應用迭代的機會,鼓勵大模型企業(yè)與生態(tài)企業(yè)打造創(chuàng)新共同體和利益共同體,構(gòu)建開放動態(tài)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。四是尊重企業(yè)成長的差異性,用中長期戰(zhàn)略眼光真正重視人工智能領域目前尚處于初創(chuàng)期、規(guī)模較小、貢獻不大的企業(yè)。
  
  注重發(fā)展安全,營造良好發(fā)展環(huán)境。一方面,適度超前布局支撐人工智能發(fā)展的基礎設施體系?,F(xiàn)代人工智能的發(fā)展主要依賴人力資本、數(shù)據(jù)和算力。除了優(yōu)化升級網(wǎng)絡連接類基礎設施、提升傳統(tǒng)基礎設施的智能化水平,還要加強功能類基礎設施的建設,特別是加強大數(shù)據(jù)基礎設施和高效能計算基礎設施的統(tǒng)籌布局及建設利用,積極推進高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、智能算力集群等相關領域技術攻關,為大型人工智能模型訓練提供海量數(shù)據(jù)和強大算力支持。另一方面,完善人工智能治理。加強人工智能治理的國際交流與合作,規(guī)范數(shù)據(jù)管理和算法管理,提升技防水平,如研發(fā)人工智能風險管控軟件、安全大模型等,不斷提高人工智能的安全性、包容性和公眾信任度,降低人工智能應用的風險以及可能對公平競爭、知識產(chǎn)權(quán)、社會平等、個人隱私、信息決策等產(chǎn)生的不利影響。
  
 ?。ㄗ髡呦的暇┐髮W長江產(chǎn)經(jīng)院特任研究員,江蘇省社科院區(qū)域現(xiàn)代化研究院副院長、研究員)

 

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四方面著力促人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

2024-03-22 來源:高新院 achie.org 點擊:

  人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性通用技術和驅(qū)動新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎,對于搶占未來發(fā)展制高點、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系至關重要。為此,需要準確把握人工智能技術、產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)在規(guī)律和基本趨勢,加快推動形成先導優(yōu)勢、特色優(yōu)勢和綜合競爭優(yōu)勢。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾
  
  作為數(shù)字化的下一個前沿,世界各國對人工智能重視程度與日俱增。中、美、日、歐等國家或地區(qū)均制定發(fā)布了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。近年來,全球人工智能領域的投資增長迅猛。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的核心是大模型。從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看,人工智能上游基礎層是算力和數(shù)據(jù),包括服務器、芯片、光模塊、交換機、數(shù)據(jù)中心、液冷設備等;中游技術層是構(gòu)筑在算力和數(shù)據(jù)基礎上、以算法為核心能力的大模型平臺,深度學習、自然語言處理、遷移學習等是關鍵技術;下游是應用層,包括游戲、傳媒影視、金融、辦公、醫(yī)療等各類產(chǎn)業(yè)場景。其中,大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心競爭力的來源,全球各大科技公司都在積極投資、研發(fā)推出各自的大模型。
  
  人工智能當前在多數(shù)行業(yè)中的應用仍處于初期或試驗階段。從全球來看,人工智能為經(jīng)濟繁榮提供了新機會,也深刻影響著國際貿(mào)易,但目前僅有少數(shù)企業(yè)開展規(guī)?;渴鸹蛘邔⑵洳渴鹩诤诵臉I(yè)務。受企業(yè)人工智能戰(zhàn)略、應用人才儲備、短期投入產(chǎn)出效益等因素影響,我國人工智能使用率與美、英、日、印等領先國家相比仍有較大提升空間,國內(nèi)企業(yè)需要進一步強化人工智能技術與現(xiàn)實業(yè)務的結(jié)合創(chuàng)新能力。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)布局趨于虛擬集聚。目前,人工智能企業(yè)主要集聚在京津冀、長三角、珠三角區(qū)域,其中,應用層企業(yè)數(shù)量占比超過一半。產(chǎn)業(yè)布局虛擬集聚的趨勢判斷主要基于兩方面原因:一是大模型平臺的市場集中度趨于提升。由于模型訓練的固定成本很高以及運營的規(guī)模效應巨大,基礎大模型的市場將表現(xiàn)出顯著的市場集中趨勢。二是隨著新一代信息通信技術的發(fā)展,技術層企業(yè)與基礎層、應用層企業(yè)將更多地采用虛擬連接的方式,地理空間上的臨近性對企業(yè)成長演化的重要性會大大降低。
  
  以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
  
  我國推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大優(yōu)勢:一是技術水平處于全球領先地位。我國人工智能專利數(shù)量全球第一,在語音識別、自然語言處理和計算機視覺等領域均取得了不少突破,且人工智能領域“巴斯德象限”特征明顯。二是產(chǎn)業(yè)基礎雄厚。人工智能發(fā)展需要場景驅(qū)動,我國產(chǎn)業(yè)門類齊全、經(jīng)濟規(guī)模巨大,在預測、采購、營銷、定價、運營及改善用戶體驗等方面有極大的應用潛力。同時,我國人工智能企業(yè)數(shù)量亦位居世界前列。三是政策激勵持續(xù)。我國早在2017年就制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,之后又相繼出臺了《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等一系列政策法規(guī),推動國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設,政策支持力度明顯。
  
  下一步,我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)需要從以下四個方面發(fā)力:
  
  優(yōu)化發(fā)展策略,有序推進產(chǎn)業(yè)賦能。一方面,引導錯位競爭,強化區(qū)域競合。目前,全國多地紛紛布局人工智能,加強對全產(chǎn)業(yè)鏈技術、市場等的理解,共同推動計算機視覺、智能語音、自然語言處理、生物特征識別、VR/AR等領域技術的突破,積極開展機器學習、知識圖譜、類腦智能計算等通用技術的聯(lián)合攻關,同時在產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)各有側(cè)重、有序競爭、持續(xù)發(fā)力。另一方面,完善應用策略和推進路線。人工智能技術需要在應用中不斷迭代發(fā)展,應遵循先易后難、先簡單后復雜的原則,明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級和應用重點,加快構(gòu)建人工智能應用的試錯機制。比如,制造業(yè)應用首先進入人力成本或綜合成本較高的簡單重復勞動環(huán)節(jié),優(yōu)先探索機器人協(xié)助制造、機器視覺工業(yè)檢測等智能場景,進而改造全流程。
  
  加強人才培養(yǎng),搭建產(chǎn)業(yè)應用橋梁。一方面,加強復合型人才培養(yǎng)。應用驅(qū)動是我國發(fā)展人工智能的重要策略路徑。相對于軟件工程師、數(shù)據(jù)科學家、產(chǎn)品經(jīng)理等,熟悉產(chǎn)業(yè)場景和實際業(yè)務并能將業(yè)務問題轉(zhuǎn)化成解決方案的人工智能轉(zhuǎn)譯人才更為關鍵。應以行業(yè)人才再培養(yǎng)為主要著力點,夯實大模型在產(chǎn)業(yè)中應用的要素支撐。特別是要鼓勵企業(yè)加強內(nèi)部挖潛,堅持外引內(nèi)育并舉。另一方面,完善人才培養(yǎng)方案。高校、高職院校在人才培養(yǎng)上應加強電子、材料、機械、光學等現(xiàn)有學科專業(yè)與人工智能科學的有效融合。強化校企人才聯(lián)合培養(yǎng)力度,豐富應用場景驅(qū)動人才成長。三是促進跨區(qū)域人工智能人才交流。創(chuàng)新人才招引和使用方式,注重團隊招引,探索人才共享方式。
  
  完善政策舉措,有力支持應用驅(qū)動。一是抓緊制定細化人工智能產(chǎn)業(yè)鏈地圖,進行全面深度產(chǎn)業(yè)掃描,對人工智能發(fā)展關鍵點的特征屬性、政策需求等開展系統(tǒng)、深入研究。二是完善頂層設計,整合短期政策。成立全球范圍內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)專家咨詢委員會,形成對產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體戰(zhàn)略、實施方案的決策支持。加強政策的普惠性、包容性、協(xié)調(diào)性和延續(xù)性,注重對需求端的補貼。三是引導上下游協(xié)同發(fā)展,開展大模型創(chuàng)新應用大賽,編制優(yōu)秀案例集,給予國內(nèi)優(yōu)秀大模型企業(yè)應用迭代的機會,鼓勵大模型企業(yè)與生態(tài)企業(yè)打造創(chuàng)新共同體和利益共同體,構(gòu)建開放動態(tài)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。四是尊重企業(yè)成長的差異性,用中長期戰(zhàn)略眼光真正重視人工智能領域目前尚處于初創(chuàng)期、規(guī)模較小、貢獻不大的企業(yè)。
  
  注重發(fā)展安全,營造良好發(fā)展環(huán)境。一方面,適度超前布局支撐人工智能發(fā)展的基礎設施體系?,F(xiàn)代人工智能的發(fā)展主要依賴人力資本、數(shù)據(jù)和算力。除了優(yōu)化升級網(wǎng)絡連接類基礎設施、提升傳統(tǒng)基礎設施的智能化水平,還要加強功能類基礎設施的建設,特別是加強大數(shù)據(jù)基礎設施和高效能計算基礎設施的統(tǒng)籌布局及建設利用,積極推進高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、智能算力集群等相關領域技術攻關,為大型人工智能模型訓練提供海量數(shù)據(jù)和強大算力支持。另一方面,完善人工智能治理。加強人工智能治理的國際交流與合作,規(guī)范數(shù)據(jù)管理和算法管理,提升技防水平,如研發(fā)人工智能風險管控軟件、安全大模型等,不斷提高人工智能的安全性、包容性和公眾信任度,降低人工智能應用的風險以及可能對公平競爭、知識產(chǎn)權(quán)、社會平等、個人隱私、信息決策等產(chǎn)生的不利影響。
  
  (作者系南京大學長江產(chǎn)經(jīng)院特任研究員,江蘇省社科院區(qū)域現(xiàn)代化研究院副院長、研究員)

 
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