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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(diǎn)擊:

  人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性通用技術(shù)和驅(qū)動(dòng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎,對(duì)于搶占未來發(fā)展制高點(diǎn)、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系至關(guān)重要。為此,需要準(zhǔn)確把握人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)在規(guī)律和基本趨勢(shì),加快推動(dòng)形成先導(dǎo)優(yōu)勢(shì)、特色優(yōu)勢(shì)和綜合競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾
  
  作為數(shù)字化的下一個(gè)前沿,世界各國對(duì)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(lǐng)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(chǔ)層是算力和數(shù)據(jù),包括服務(wù)器、芯片、光模塊、交換機(jī)、數(shù)據(jù)中心、液冷設(shè)備等;中游技術(shù)層是構(gòu)筑在算力和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上、以算法為核心能力的大模型平臺(tái),深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、遷移學(xué)習(xí)等是關(guān)鍵技術(shù);下游是應(yīng)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(chǎng)景。其中,大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心競(jìng)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(dāng)前在多數(shù)行業(yè)中的應(yīng)用仍處于初期或試驗(yàn)階段。從全球來看,人工智能為經(jīng)濟(jì)繁榮提供了新機(jī)會(huì),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(wù)。受企業(yè)人工智能戰(zhàn)略、應(yīng)用人才儲(chǔ)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(lǐng)先國家相比仍有較大提升空間,國內(nèi)企業(yè)需要進(jìn)一步強(qiáng)化人工智能技術(shù)與現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)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(yīng)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(shì)判斷主要基于兩方面原因:一是大模型平臺(tái)的市場(chǎng)集中度趨于提升。由于模型訓(xùn)練的固定成本很高以及運(yùn)營的規(guī)模效應(yīng)巨大,基礎(chǔ)大模型的市場(chǎng)將表現(xiàn)出顯著的市場(chǎng)集中趨勢(shì)。二是隨著新一代信息通信技術(shù)的發(fā)展,技術(shù)層企業(yè)與基礎(chǔ)層、應(yīng)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(duì)企業(yè)成長演化的重要性會(huì)大大降低。
  
  以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
  
  我國推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大優(yōu)勢(shì):一是技術(shù)水平處于全球領(lǐng)先地位。我國人工智能專利數(shù)量全球第一,在語音識(shí)別、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域均取得了不少突破,且人工智能領(lǐng)域“巴斯德象限”特征明顯。二是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚。人工智能發(fā)展需要場(chǎng)景驅(qū)動(dòng),我國產(chǎn)業(yè)門類齊全、經(jīng)濟(jì)規(guī)模巨大,在預(yù)測(cè)、采購、營銷、定價(jià)、運(yùn)營及改善用戶體驗(yàn)等方面有極大的應(yīng)用潛力。同時(shí),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(lì)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(tái)了《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等一系列政策法規(guī),推動(dòng)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè),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(gè)方面發(fā)力:
  
  優(yōu)化發(fā)展策略,有序推進(jìn)產(chǎn)業(yè)賦能。一方面,引導(dǎo)錯(cuò)位競(jìng)爭,強(qiáng)化區(qū)域競(jìng)合。目前,全國多地紛紛布局人工智能,加強(qiáng)對(duì)全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)、市場(chǎng)等的理解,共同推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理、生物特征識(shí)別、VR/AR等領(lǐng)域技術(shù)的突破,積極開展機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、類腦智能計(jì)算等通用技術(shù)的聯(lián)合攻關(guān),同時(shí)在產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)各有側(cè)重、有序競(jìng)爭、持續(xù)發(fā)力。另一方面,完善應(yīng)用策略和推進(jìn)路線。人工智能技術(shù)需要在應(yīng)用中不斷迭代發(fā)展,應(yīng)遵循先易后難、先簡單后復(fù)雜的原則,明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級(jí)和應(yīng)用重點(diǎn),加快構(gòu)建人工智能應(yīng)用的試錯(cuò)機(jī)制。比如,制造業(yè)應(yīng)用首先進(jìn)入人力成本或綜合成本較高的簡單重復(fù)勞動(dòng)環(huán)節(jié),優(yōu)先探索機(jī)器人協(xié)助制造、機(jī)器視覺工業(yè)檢測(cè)等智能場(chǎng)景,進(jìn)而改造全流程。
  
  加強(qiáng)人才培養(yǎng),搭建產(chǎn)業(yè)應(yīng)用橋梁。一方面,加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)。應(yīng)用驅(qū)動(dòng)是我國發(fā)展人工智能的重要策略路徑。相對(duì)于軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理等,熟悉產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景和實(shí)際業(yè)務(wù)并能將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化成解決方案的人工智能轉(zhuǎn)譯人才更為關(guān)鍵。應(yīng)以行業(yè)人才再培養(yǎng)為主要著力點(diǎn),夯實(shí)大模型在產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用的要素支撐。特別是要鼓勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部挖潛,堅(jiān)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(yīng)加強(qiáng)電子、材料、機(jī)械、光學(xué)等現(xiàn)有學(xué)科專業(yè)與人工智能科學(xué)的有效融合。強(qiáng)化校企人才聯(lián)合培養(yǎng)力度,豐富應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)人才成長。三是促進(jìn)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(tuán)隊(duì)招引,探索人才共享方式。
  
  完善政策舉措,有力支持應(yīng)用驅(qū)動(dòng)。一是抓緊制定細(xì)化人工智能產(chǎn)業(yè)鏈地圖,進(jìn)行全面深度產(chǎn)業(yè)掃描,對(duì)人工智能發(fā)展關(guān)鍵點(diǎn)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(shè)計(jì),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(huì),形成對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體戰(zhàn)略、實(shí)施方案的決策支持。加強(qiáng)政策的普惠性、包容性、協(xié)調(diào)性和延續(xù)性,注重對(duì)需求端的補(bǔ)貼。三是引導(dǎo)上下游協(xié)同發(fā)展,開展大模型創(chuàng)新應(yīng)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(yīng)用迭代的機(jī)會(huì),鼓勵(lì)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(dòng)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(lǐng)域目前尚處于初創(chuàng)期、規(guī)模較小、貢獻(xiàn)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(chǔ)設(shè)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(jí)網(wǎng)絡(luò)連接類基礎(chǔ)設(shè)施、提升傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的智能化水平,還要加強(qiáng)功能類基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),特別是加強(qiáng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和高效能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)籌布局及建設(shè)利用,積極推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、智能算力集群等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)攻關(guān),為大型人工智能模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力支持。另一方面,完善人工智能治理。加強(qiáng)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(fēng)險(xiǎn)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(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)以及可能對(duì)公平競(jìng)爭、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、社會(huì)平等、個(gè)人隱私、信息決策等產(chǎn)生的不利影響。
  
  (作者系南京大學(xué)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(diǎn)擊:

  人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性通用技術(shù)和驅(qū)動(dòng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎,對(duì)于搶占未來發(fā)展制高點(diǎn)、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系至關(guān)重要。為此,需要準(zhǔn)確把握人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)在規(guī)律和基本趨勢(shì),加快推動(dòng)形成先導(dǎo)優(yōu)勢(shì)、特色優(yōu)勢(shì)和綜合競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。
  
  人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾
  
  作為數(shù)字化的下一個(gè)前沿,世界各國對(duì)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(lǐng)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(chǔ)層是算力和數(shù)據(jù),包括服務(wù)器、芯片、光模塊、交換機(jī)、數(shù)據(jù)中心、液冷設(shè)備等;中游技術(shù)層是構(gòu)筑在算力和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上、以算法為核心能力的大模型平臺(tái),深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、遷移學(xué)習(xí)等是關(guān)鍵技術(shù);下游是應(yīng)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(chǎng)景。其中,大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心競(jìng)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(dāng)前在多數(shù)行業(yè)中的應(yīng)用仍處于初期或試驗(yàn)階段。從全球來看,人工智能為經(jīng)濟(jì)繁榮提供了新機(jī)會(huì),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)模化部署或者將其部署于核心業(yè)務(wù)。受企業(yè)人工智能戰(zhàn)略、應(yīng)用人才儲(chǔ)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(lǐng)先國家相比仍有較大提升空間,國內(nèi)企業(yè)需要進(jìn)一步強(qiáng)化人工智能技術(shù)與現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)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(yīng)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(shì)判斷主要基于兩方面原因:一是大模型平臺(tái)的市場(chǎng)集中度趨于提升。由于模型訓(xùn)練的固定成本很高以及運(yùn)營的規(guī)模效應(yīng)巨大,基礎(chǔ)大模型的市場(chǎng)將表現(xiàn)出顯著的市場(chǎng)集中趨勢(shì)。二是隨著新一代信息通信技術(shù)的發(fā)展,技術(shù)層企業(yè)與基礎(chǔ)層、應(yīng)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(duì)企業(yè)成長演化的重要性會(huì)大大降低。
  
  以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
  
  我國推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大優(yōu)勢(shì):一是技術(shù)水平處于全球領(lǐng)先地位。我國人工智能專利數(shù)量全球第一,在語音識(shí)別、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域均取得了不少突破,且人工智能領(lǐng)域“巴斯德象限”特征明顯。二是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚。人工智能發(fā)展需要場(chǎng)景驅(qū)動(dòng),我國產(chǎn)業(yè)門類齊全、經(jīng)濟(jì)規(guī)模巨大,在預(yù)測(cè)、采購、營銷、定價(jià)、運(yùn)營及改善用戶體驗(yàn)等方面有極大的應(yīng)用潛力。同時(shí),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(lì)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(tái)了《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等一系列政策法規(guī),推動(dòng)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè),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(gè)方面發(fā)力:
  
  優(yōu)化發(fā)展策略,有序推進(jìn)產(chǎn)業(yè)賦能。一方面,引導(dǎo)錯(cuò)位競(jìng)爭,強(qiáng)化區(qū)域競(jìng)合。目前,全國多地紛紛布局人工智能,加強(qiáng)對(duì)全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)、市場(chǎng)等的理解,共同推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理、生物特征識(shí)別、VR/AR等領(lǐng)域技術(shù)的突破,積極開展機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、類腦智能計(jì)算等通用技術(shù)的聯(lián)合攻關(guān),同時(shí)在產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)各有側(cè)重、有序競(jìng)爭、持續(xù)發(fā)力。另一方面,完善應(yīng)用策略和推進(jìn)路線。人工智能技術(shù)需要在應(yīng)用中不斷迭代發(fā)展,應(yīng)遵循先易后難、先簡單后復(fù)雜的原則,明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級(jí)和應(yīng)用重點(diǎn),加快構(gòu)建人工智能應(yīng)用的試錯(cuò)機(jī)制。比如,制造業(yè)應(yīng)用首先進(jìn)入人力成本或綜合成本較高的簡單重復(fù)勞動(dòng)環(huán)節(jié),優(yōu)先探索機(jī)器人協(xié)助制造、機(jī)器視覺工業(yè)檢測(cè)等智能場(chǎng)景,進(jìn)而改造全流程。
  
  加強(qiáng)人才培養(yǎng),搭建產(chǎn)業(yè)應(yīng)用橋梁。一方面,加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)。應(yīng)用驅(qū)動(dòng)是我國發(fā)展人工智能的重要策略路徑。相對(duì)于軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理等,熟悉產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景和實(shí)際業(yè)務(wù)并能將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化成解決方案的人工智能轉(zhuǎn)譯人才更為關(guān)鍵。應(yīng)以行業(yè)人才再培養(yǎng)為主要著力點(diǎn),夯實(shí)大模型在產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用的要素支撐。特別是要鼓勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部挖潛,堅(jiān)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(yīng)加強(qiáng)電子、材料、機(jī)械、光學(xué)等現(xiàn)有學(xué)科專業(yè)與人工智能科學(xué)的有效融合。強(qiáng)化校企人才聯(lián)合培養(yǎng)力度,豐富應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)人才成長。三是促進(jìn)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(tuán)隊(duì)招引,探索人才共享方式。
  
  完善政策舉措,有力支持應(yīng)用驅(qū)動(dòng)。一是抓緊制定細(xì)化人工智能產(chǎn)業(yè)鏈地圖,進(jìn)行全面深度產(chǎn)業(yè)掃描,對(duì)人工智能發(fā)展關(guān)鍵點(diǎn)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(shè)計(jì),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(huì),形成對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體戰(zhàn)略、實(shí)施方案的決策支持。加強(qiáng)政策的普惠性、包容性、協(xié)調(diào)性和延續(xù)性,注重對(duì)需求端的補(bǔ)貼。三是引導(dǎo)上下游協(xié)同發(fā)展,開展大模型創(chuàng)新應(yīng)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(yīng)用迭代的機(jī)會(huì),鼓勵(lì)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(dòng)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(lǐng)域目前尚處于初創(chuàng)期、規(guī)模較小、貢獻(xiàn)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(chǔ)設(shè)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(jí)網(wǎng)絡(luò)連接類基礎(chǔ)設(shè)施、提升傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的智能化水平,還要加強(qiáng)功能類基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),特別是加強(qiáng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和高效能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)籌布局及建設(shè)利用,積極推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、智能算力集群等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)攻關(guān),為大型人工智能模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力支持。另一方面,完善人工智能治理。加強(qiáng)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(fēng)險(xiǎn)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(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)以及可能對(duì)公平競(jìng)爭、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、社會(huì)平等、個(gè)人隱私、信息決策等產(chǎn)生的不利影響。
  
  (作者系南京大學(xué)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)