人工智能AI实验室
人工智能基础实验室
人工智能虚拟仿真实验室
人工智能机器人实验室
人工智能行业创新应用实训室
人工智能基础实验室，主要用于人工智能核心课程的实验及实训、创新实践教学，涵盖人工智能机器视觉、语音识别、嵌入式、物联网等专业知识体系，切合人工智能专业人才培养要求，适应AIoT行业技术发展趋势及人才岗位技能要求。
典型产品:・人工智能教学实验平台・人工智能语音开发套件・机器视觉开发套件・嵌入式人工智能实验箱
人工智能虚拟仿真实验室，人工智能虚拟仿真实验室，独特的2D算法可视化，3D场景供产业落地，同时支持硬件到软件的迁移学习，大大降低人工智能教学难度，打造高效AI学习课堂！
典型产品:・人工智能虚拟仿真系统
人工智能机器人实验室，专为人工智能及机器人专业的创新实践教学而设计，将人工智能技术与机器人技术相结合，通过从机器人的基础开发到结合人工智能完成实际案例，训练和培养学生在机器人应用和开发方面的实践能力和创新能力。
典型产品:・人工智能机器人开发套件・ROS机器人开发套件・ROS机械臂开发套件・全向搬运型机器人
人工智能行业创新应用实训室，以产业智能化需求为导向的创新实训教学，提供多行业人工智能技术落地应用实训系统，包括智能家居、智能交通、智慧城市等，助推产教融合创新教学模式。平台形式多样，包括实训套件、沙盘实训系统等。
典型产品:・AI智能家居实训套件・AI智慧城市综合实训系统・AI智慧交通综合实训系统・AI工业互联网教学实验平台
人工智能AI实训平台
人工智能AI实训平台目录产品外观产品架构产品特点技术优势产品功能系统组成操作使用说明网络结构教学实训手写数字识别项目案例WZ-AISZ-V1.0人脸识别项目案例WZ-AIRL-V1.0表情识别项目案例WZ-AIBQ-V1.0性别识别项目案例WZ-AIXB-V1.0语音识别项目案例WZ-AIYY-V1.0智能监控系统项目案例WZ-AIJK-V1.0
武汉唯众智创科技有限公司是中国IT极简教学的创导者，也是职教电子信息技术高水专业群实践领军企业。极简教学理念是让师生是重点关注解决教学实训中的实际问题，而不是技术的先进性问题。迄今为止，共获得软件著作权24项，软件产品10项。获得ISO9001-2015质量管理体系、信息安全管理（ISO27001BS7799）等认证和各类产品品质认证，公司还被国家相关部门认定为高新技术企业和软件企业。公司还获得通过国家科技部门认定的科技小巨人企业，瞪羚企业，创新创业企业荣誉。唯众IT实训解决方案采用“互联网+企业实战业务型”为指导思想，是国内唯一一家能满足不同专业（计算机应用/网络/软件开发/电子），不同层次（高职、中职、技校、应用），不同赛项(网络相关、智能化、物联网相关)，五位一体（产、学、研、训、赛）业务型仿真实训。近期，教育部公布“2020年高等职业教育专业设置备案和审批结果”。“人工智能技术服务”是《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》2019年增补专业，自2020年起执行。据统计，全国有30个省（市、自治区）的高职院校今年开设了“人工智能技术服务”专业（专业代码：610217）。相关职校数量排在前三名的分别是：广东（20所）、江苏（11所）、河北（10所）。可以看出在教育领域，人工智能专业正在兴起。唯众作为职业教育行业的引领者，肩负着对接企业人才需求和高效人才培养的重任，提前数年布局职业教育人工智能领域，从高职人工智能专业建设出发，聚焦高职在人工智能专业教育方面师资、设备不足的痛点，推出了“人工智能AI实训平台”，能够让学生和老师轻松地做出行业主流产品的基础模型，激发学生兴趣的同时方便老师的教学。本文档旨在向客户全面解读唯众“人工智能AI实训平台”的组成、功能和使用，赋能职教“人工智能技术服务”专业教学和实训，解决中高职“人工智能技术服务”专业建设中的痛难点。
产品外观
产品架构唯众人工智能AI实训平台是一套以“AI+X”为理念的多功能综合教学实训平台，包含了完整的边缘计算人工智能设备的架构。既能满足人工智能实训所需的算法构建、模型训练、模型部署、模型推理等要求，同时又能将人工智能的模型通过唯众融合云平台和各类的终端节点设备进行联动，让人工智能实训变成看得见、摸得着的典型项目应用。
产品特点
教学以职业院校人工智能技术服务专业人才培养的目标和方法为基础，在实训教学上进行优化和设计，提出从人工智能基础知识技术的认知，到人工智能项目实操技能的训练，最终达到人工智能技术服务专业岗位能力提升的教学理念。技术平台设计上对主流的人工智能深度学习框架进行了适配，包括TensorFlow、keras、Caffe、Mxnet、Pytorch，整合了人工智能项目开发中所需用到的各种环境和依赖，让用户能够脱离服务器和PC进行人工智能的项目开发。另外平台的开发环境也支持诸如“AI+X（物联网）”综合项目的开发。应用系统以智能家居、智慧门禁、智能监控三大应用场景，及基于三大应用场景的多种业务子项，体现了人工智能智慧生活主题。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。扩展软硬件系统采用平台化、模块化设计，结合通用化、标准化设计的人工智能实训工位，除了可完成配套实训内容的演示训练，还可以基于人工智能实训工位以及系统的软硬件模块，外接、扩展更多的技术或业务。配套该产品除完整的软硬件系统外，还配备针对设备完整的人工智能实训指导书、完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。
技术优势
1)、硬件功能强大核心板CPU采用了六核ARM64位处理器（双核Cortex-A72+四核Cortex-A53），主频高达1.8GHz，GPU为四核ARMMali-T860MP4GPU,另外配备有人工智能专用NPU，支持8bit/16bit运算，运算性能高达3.0TOPs。内存方面配备了6GBLPDDR3，储存为32GBeMMC。通信方面支持TCP/IP、WIFI、蓝牙、MQTT、Socket、ssh、串口等。并且配备有丰富的外设接口（SPI、IIC、UART、GPIO等），可以满足学生和老师不同的学习和开发需求。2)、支持各种主流的深度学习框架唯众人工智能AI实训平台支持TensorFlow、Keras、Caffe、Mxnet、Pytorch等主流深度学习框架，并在基础环境中提供TensoFlow、Keras、YoLov3的开发环境和依赖。3)、支持零编程终端节点使用的是ESP32模块，开发语言为MicroPython，该开发语言和Python3类似，配合唯众图形化编程工具可以让学生和老师在不需要了解任何底层知识的情况下结合人工智能AI实训平台核心板的识别结果做出AIoT的典型行业应用的小型模型。4)、完美融合物联网唯众人工智能AI实训平台的对硬件进行了兼容性设计，在硬件上可以同时满足物联网、人工智能和嵌入式三个专业的实训需求。这样大大提高了实训设备在学习不同专业的复用率，能够大大减少学校实训室场地不足的带来的问题，同时也能够为解决学校建设多个实训室资金不足的问题。5)、支持可视化界面设计工具唯众可视化界面设计工具是辅助师生用来构建AIoT应用程序的教学工具，它采用图形化界面来代替代码开发界面，通过拖拽、移动控件与控件节点，来完成页面设计。在学生和老师学习AIoT完整项目时，可以通过唯众可视化界面设计工具进行控制页面的辅助构建。6)、支持模型转换唯众人工智能AI实训平台提供模型转换工具，可以将学生和老师在X86架构的计算机中生成的hdf5、pb、onnx人工智能模块转化为ARM64架构的平台能够运行的人工智能模型，解决学生和老师的人工智能项目跨平台部署的问题。7)、配套完整的开发环境唯众人工智能AI实训平台基础资源包中就包含了人工智能完整的开发环境，包括TensorFlow、Kreas、Python、OpenCV、PIL、gcc、scipy等。学生和老师不需要自己动手搭建复杂的人工智能开发环境，可以直接进行实训项目案例的学习。同时唯众提供了基础环境镜像包，可以帮助学生和老师随时恢复初始状态。另外唯众的人工智能技术团队会不定期对开发环境进行扩展以适配新的业务场景。
产品功能
操作使用说明按下主板电源键即可进入开机界面（默认不设置登录密码），界面如下：可以看到桌面右上角有6个文件，以智能家居系统为例。该文件夹中包含了运行该系统的所有动态链接库和依赖，Python相关的依赖在用户的site-packages中。进入文件夹，界面如下：
点击执行文件，选择“执行”即可开启智能家居系统。该系统为示例项目，以智能家居的应用背景为依托综合演示了智能家居的模型结构和实现流程。学生可以通过前期的学习、编程、人工智能模型训练、构建完成该项目的示例效果，也可以在该项目的基础上进行扩展。
该系统可以采集用户的语言信号进行识别，对于识别的结果进行解析然后构建相应的数据包发送给融合云平台，终端节点模拟智能家居系统中家用电器，当收到云平台发送相关指令后对指令进行解析而后控制继电器操作家用电器开关。在智能家居中类似：智能窗帘、智能电视、智能空调等均基于该项目的基础模型。
性别识别项目效果示例如下：
表情识别项目效果示例如下：
综合识别项目是基于著名的YOLOv3算法，YOLOv3是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法中的第三版，相比之前的算法，尤其是针对小目标，精度有显著提升。我们可以在此算法框架下利用自己的数据集，训练自己需要的人工智能视觉识别模型。网络结构：综合识别项目效果示例如下：
教学实训唯众的人工智能产品立足中高职学生同时也能满足本科学生的专业建设需要，提供人工智能教学资源和教学仪器。教学资源方面，公司IT教学云平台提供了学习人工智能必要的基础课程，包含认识人工智能、Python入门、Python基础、Python进阶、TensorFlow基础、TensorFlow进阶、大数据相关课程。由于Python语言的特殊性，Python入门、Python基础、Python进阶可以作为计算机大类的公共基础课程。TensorFlow基础和TensorFlow进阶作为人工智能专业特定基础课程。我们公司除了提供人工智能教学必备的基础课程之外，针对人工智能专业还提供了数据处理（数据采集、数据分析、数据优化、数据归一化、数字标签）、神经网络（ANN人工神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、DNN深度神经网络）、计算机视觉（人脸检测、人脸识别、手写数字识别、人脸表情识别等）、自然语言等（语音识别、文本翻译）多个人工智能高级课程资源。同时针对所有的课程资源提供完整配套的教程、课件、教案和示例源码资源。学生可以直接利用IT教学云平台上的教材进行学习，老师可以直接利用云平台上的课件、教案直接教学，同时配套了相应的实训案例和实训指导书，方面老师进行实训教学。在教学仪器方面，唯众提供IT教学云平台、融合云平台、虚拟仿真平台提供了服务器、人工智能AI实训平台（核心板、摄像头、语音阵列、传感器、电源器等）、图形化编程工具、可视化界面设计工具。公司立足行业实际，从学即所用，用即所学的思维出发，搭配了RK3399Pro为核心的人工智能开发板，用于人工智能项目的部署和推理，让学生和老师所做的人工智能项目能够脱离服务器和电脑直接部署到边缘设备，和相关的行业、产业现状直接做对接，完成学、训、用一体化学生的专业培训体系。人工智能实训开发套件箱既解决了部分高校在人工智能技术与服务专业上师资力量不足的问题，同时也能解决部分高校建设人工智能实训室的资金不足问题（不需要购买昂贵的服务器硬件，也无需对购买各类型的软件平台）。同时，人工智能实训平台可以和物联网进行无缝对接，在不更换任何硬件设备的情况下，满足人工智能技术与服务、物联网、嵌入式多个专业的实训。可以说唯众的人工智能产品可以为学校解决人工智能开课的师资问题、教学资源问题、实训资源问题、实训设备问题以及和行业应用对接的问题，真正做到了产、教、学、研、创五位一体。教学资源：《Linux基础》、《认识人工智能》、《Python基础》、《Python入门》、《Python进阶》、《TensorFlow基础》、《TensorFlow入门》、《TensorFlow进阶》、《Python网络爬虫》、《Hadoop生态系统与环境搭建》、《Spark大数据分析》。相关课程资源如下图：认识人工智能：内容包含4个任务（认识人工智能、认识神经网络、深度学习的特点与应用、学习框架和开发环境），配套3个教案、1个实训指导书、3个安装包。通过本章节的学习，学习可以了解人工智能技术的概念、人工智能技术的发展史、相互间的关系（人工智能、机器学习、神经网络、深度学习）、数据量、计算力、网络规模、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、主流学习框架。本章节的内容理论知识为主，配套安装包和实训指导书可以满足人工智能开发环境搭建的教学使用。Python基础：Python基础教材（4个任务）、4个课件（初始Python、Python基础知识、列表、操作列表）、3个教案、38个示例源码、5个依赖包、3个安装包。Python基础作为Python的基础课程，对Python的发展史、Python的特点、Python的安装、Python的使用做了详细的描述，同时指导学生学习了Python的行与缩进、字符串、变量、列表、元素、排序、遍历列表、列表统计计算等多方面的知识。通过本章的学习，学生可以初步了解Python语音的特点以及Python编程中的相关注意事项，同时可以学会利用PyCharm进行Python开发。Python入门：Python入门教材（4个任务）、4个课件（if条件语句、字典、用户输入和while循环、函数）、4个教案、50个示例源码、2实训指导书。Python入门是Python的入门的课程，对于Python开发中所需要设计到的入门知识进行了详细地讲解，指导学生学习条件测试、if语句多种结构的使用方法和使用场景、字典的键-值对、遍历字典操作、修改字典、嵌套、获取用户参数、while循环多场景使用、函数封装、实参和形参、函数传递列表。Python进阶：Python进阶教材（4个任务）、4个课件（类和实例、继承和导入类、文件、异常处理）、4个教案、33个示例源码、6个课程配套文本文件。Python进阶是Python开发的进阶课程，指导学生学习模块、类、实例、属性、方法、继承、导入类、文件读取、文件路径、文件内容、文件数据写入、数据附加、ZeroDivisionError异常处理、FileNotFoundError异常处理、JSON数据格式、程序的重构等。通过本章节的学习，学生可以掌握Python程序开发中所需要运用到的比较复杂的知识，同时提供了异常处理和代码重构的讲解，学生在学习之后能够达到利用Python语言开发大型项目的能力。TensorFlow入门：内容包含了数据类型、数据精度、待优化张量、创建张量、张量的典型应用、索引和切片、纬度变换、数学运算等多个方面。该部分的内容会被细化为4个任务，对应有4个教案、2个实训指导书、配套30-50个左右的资源示例源码、10个左右的依赖包。学生学习本章学习之前需要完成Python的学习，通过本章节的学习，学生可以掌握基于Python的主流人工智能开发框架TensorFlow的应用、深度理解TensorFlow中的数据类型和Python中的数据类型的异同点，理解标量、向量、矩阵、张量、多维张量、维度的概念，完成基于TensorFlow的张量的创建和操作、数学运算、索引与切片、矩阵运算。学习这部分的内容需要一定的数学基础。TensorFlow进阶：内容包含了合并与分割、数据统计、张量比较、经典数据加载、TensorFlow高级操作、数据预处理等方面。该部分的内容分为4个任务、对于4个教案、1个实训指导书、配套20-30个示例源码、10个左右的依赖包、4个数据文件。学生在学习这个章节之前需要完成TensorFlow基础的学习，了解什么是张量、什么是维度。通过本章的学习，学生可以学会合并、分割、向量范数、填充、复制、张量比较、tf.where、tf.gather等知识。为人工智能的模型训练、数据处理打下基础。
实训资源主要分为四个大方向：人工智能基础、机器学习、计算机视觉、自然语言处理。
实训资源同时包含了多个完整综合项目案例包，项目如下：
1.手写数字识别项目案例WZ-AISZ-V1.0基于MNIST的手写数字识别。MNIST是一个小型的手写数字图片库，它总共有60000张图片，其中50000张训练图片，10000张测试图片。每张图片的像素都是28*28。该项目实验过程：数据加载、模型构建、数据训练、数据测试、手写数字推理。
2.人脸识别项目案例WZ-AIRL-V1.0基于CNN的人脸识别。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。该项目实验过程：制作人脸数据集、进行CNN神经网络模型训练、进行人脸检测、人脸识别推理。
3.表情识别项目案例WZ-AIBQ-V1.0基于CNN的表情识别。人脸表情识别是指从给定的静态图像或动态视频序列中分离出特定的表情状态，从而确定被识别对象的心理情绪，实现计算机对人脸表情的理解与识别，从根本上改变人与计算机的关系，从而达到更好的人机交互。因此人脸表情识别在心理学、智能机器人、智能监控、虚拟现实及合成动画等领域有很大的潜在应用价值。表情识别时需要建立在人脸检测的基础上的。该项目实验过程：人脸检测、特征点提取、模型构写、模型训练、模型部署、模型推理。
4.性别识别项目案例WZ-AIXB-V1.0基于CNN的性别识别。性别识别是指从给定的静态图像或动态视频序列中分离出人脸的特征元素，并对元素进行分析和已构建好的模型库进行对比，预测出人脸对象的性别属性。该项目属于机器学习的深度学习范畴。该项目实验过程：人脸检测、特征点提取、模型加载、参数对比、模型输出，输出结果可视化。
5.语音识别项目案例WZ-AIYY-V1.0基于RNN的语音识别。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。该项目实验过程：语音提取、语音信号预处理、模型加载、模型推理。
6.智能监控系统项目案例WZ-AIJK-V1.0基于著名YOLOV3框架。YOLOv3是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法中的第三版，相比之前的算法，尤其是针对小目标，精度有显著提升。YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。我们可以在此算法框架下利用自己的数据集，训练自己需要的人工智能视觉识别模型。通过学习，可以将该框架生成的识别模型部署在我们的平台中，在脱离服务器的情况下做到高精度的物体识别。该项目实验过程：模型训练、权重提取、模型部署、模型训练、模型推理。
文章来源：http://www.whwzzc.com/pro/pro4/rgznjxsxpt/2020/1022/96.html武汉唯众智创科技有限公司官网
人工智能促进经济高质量发展：机理、问题与对策
摘要：人工智能技术具有渗透性、协同性、替代性、创造性等技术—经济特征，人工智能促进经济高质量发展的机理可概括为对三类产业的扩张效应、赋能效应和活化效应。其中，核心产业扩张效应与融合产业赋能效应交互构建了促进高质量发展的动态循环过程，潜在关联产业活化效应则通过提供非匹配、非集约、非规整、非公平问题解决方案促进经济社会高质量发展。当前，中国在世界人工智能领域第一梯队的地位愈发巩固，技术创新处于关键突破期，在地域空间上则形成了三大城市群为重要引擎、沿海地区快速增长、内陆地区稳定增长的发展格局。我国人工智能促进经济高质量发展还存在核心产业低质扩张、融合产业低效赋能、潜在关联产业低迷活化、相关社会伦理道德规范缺失、相关人才短缺且结构不合理等问题。为此，我国要推进基础理论研究和关键共性技术开发，提高科技自立自强能力；优化行业发展环境，促进产业生态良性发展；完善相关法律法规和伦理规范制度，促进人工智能“科技向善”；构建高素质人才培养体系和人才流动机制，促进包容性均衡发展；加快人工智能创新应用先导区和创新发展试验区建设，推进改革试点和应用示范。
关键词：人工智能；高质量发展；技术创新；核心产业；融合产业；潜在关联产业
基金项目：国家社会科学基金重点项目“新技术革命背景下全球创新链的调整及其影响研究”（19AJY013）
人工智能（AI）是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。作为新一代信息技术革命的代表技术之一，人工智能利用计算设备模拟人类思维决策过程，广泛应用了计算机、数学、物理学、生物学、逻辑学等学科的理论与方法。自1955年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念以来，人工智能经历了60余年的曲折发展，研究重点从早期（1956—1974年）基于符号主义的逻辑推理、启发式搜索，到中期（1974—2006年）符号主义与连接主义融合催生的神经元网络方法、专家系统，发展到近期（2006年至今）基于行为主义纲领的深度学习方法突破所带来的多领域广泛应用[1]。1974年以来的人工智能发展都可归类为连接主义，但2006年之前的连接主义主要对人类大脑活动进行模仿，并没有合理借鉴大脑产生智能的机制。2006年，深度学习方法在卷积神经网络等模型和参数训练技巧等方面取得突破，同时信息设备、算法算力、使用数据也迎来了革新、进步与增长，人工智能实现了跨越式的发展。目前，人工智能研究领域主要分为六大类：计算机视觉、自然语言处理、机器学习、认知及推理、机器人、博弈及伦理。人工智能已经成为世界各国竞争角逐的焦点，其发展水平是国家核心竞争力的重要体现，将对经济发展、社会进步、国际政治经济格局产生深远影响。
党的十九大报告明确提出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，作为我国深化供给侧结构性改革、建设制造强国、促进经济高质量发展的重要举措。党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》强调，要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，这是建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国重要内容，是提高经济质量效益和核心竞争力的关键。本文对人工智能如何促进经济高质量发展的机理进行探讨，分析人工智能促进经济高质量发展存在的问题，提出相应的对策建议。
一、人工智能促进经济高质量发展的机理分析
习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力，要推进人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能[2]。
（一）人工智能的技术—经济特征
人工智能技术既具有一般通用型信息通信技术所具有的渗透性与替代性特征，同时还具备与各经济要素协同配合提升经济效率的协同性特征，以及替代人类脑力工作的创造性特征。
1.渗透性。作为一种兼具通用性、基础性和使能性的数字技术，人工智能具备与经济社会各行业、生产生活各环节相互融合的潜能，这种广泛应用于经济社会各领域的特征被定义为通用型技术的渗透性。在发展初级阶段，人工智能只能应用于简单场景，解决一些抽象概念性的游戏问题，但随着人工智能技术发展，人工智能被越来越多地应用于多元场景、复杂场景，问题解决边界也向实际应用拓展。这种应用复杂化的趋势即是对人工智能技术渗透作用的印证。渗透作用是通用型技术最基本的技术—经济特征，也是计算技术领域重大创新能够引发技术革命，带来技术—经济范式转换的技术基础。渗透性特征决定人工智能具有对经济增长产生广泛性、全局性影响的潜力。在可预见的未来，人工智能技术将更加全面地融入日常生产生活活动之中，成为经济社会不可替代的一部分。
2.协同性。人工智能的协同性在一定程度是其渗透效应的具体实现。人工智能技术作为通用型技术渗透进入经济社会各个方面，在生产领域，人工智能技术的应用可以提升资本、劳动、技术等要素之间的匹配度，加强上游技术研发、中游工程实现、下游应用反馈各个生产环节之间的协同，从而提高运行效率。在消费领域，人工智能技术可以实现对用户消费习惯与消费需求的自动画像，完成需求与供给的智能匹配，进一步释放消费潜力的同时，实现经济的高质量增长。总的来说，人工智能的协同性特征体现在对经济运行效率的提升。蔡跃洲等核算了中国在过去三十年中ICT资本对增长的贡献率，并使用格兰杰因果检验印证了ICT资本与全要素生产率TEP增长具有因果关系，ICT资本通过与各个经济要素的协同促进了经济效率提升，最终推动了GDP的增长[3]。
3.替代性。随着设备设施与技术研发的持续发展，信息通信技术（ICT）产品相对价格持续下降，从而出现ICT产品对其他投资的大规模替代。如芯片领域的摩尔定律预言集成电路晶体管数目约18个月便会增加一倍，这使得芯片在能够解决更多问题的同时成本持续下降，实现对非ICT资本的不断替代。人工智能除了对非ICT资本的替代效应外，更能实现对劳动要素的直接替代，蔡跃洲等将人工智能对就业的影响分解为负面的替代效应与正面的抑制效应，并得出结论认为就业总量基本稳定的趋势还将延续一段时间，人工智能完全替代人类劳动的极端情形中短期不会出现[4]。人工智能技术持续发挥替代效应，在作为独立要素不断积累的同时，对其他资本要素、劳动要素进行替代，其对经济发展的支撑作用由此不断强化。
4.创造性。生产自动化能够实现对一些高强度、高难度的持续劳动进行替代，而人工智能之所以引起人们对就业前景强烈担忧的原因更在于其能够实现对人类脑力工作、创造性活动的替代。当下人工智能技术已经被广泛应用于药物发现及筛选、材料识别及模拟等科研活动，更是在金融、数字建模、应急救援、音乐绘画等领域被广泛赋予分析决策甚至是创造创新的权力，展现出人类历史上从未有过的来自人类头脑之外的创造力量。人工智能的创造性可以生产出额外的知识，增加人类整体智慧总量，从而促进技术进步，提高经济效率。针对人工智能将完全取代人类工作的担忧，Holford对人工智能的创造性进行了分析，认为人工智能技术主要通过符号解释、形式化和意义捕捉的方式获取知识，对于人类整体知识和隐性知识的复杂性、创造性较难模仿。在不出现颠覆性技术突破的情况下，人工智能技术无法实现对人类创造的完全替代[5]。
（二）人工智能促进经济高质量发展的机理与效应
人工智能代表了未来经济发展的无限可能性，现有观点普遍认为人工智能可以通过提高生产率促进经济增长。在微观个体活动方面，人工智能发展传统自动化为“智能自动化”，持续释放个体创造力，极大提升劳动生产率。在中观行业生产方面，人工智能不断提升生产能力与资本效率，对行业进行分析并作出控制决策，解决某些行业生产准确率低、工作量大、设备闲置、安全性差等一系列问题。在宏观经济发展方面，人工智能促进管理效率、资源配置效率和社会交易效率的提升，推动创新并提高全要素生产率，深化分工形式，大大拓展产品创新的空间，从提升分工专业化效率转向提升分工多样化效率，从多样性角度拓展生产可能性边界[6-7]。师博从生产、分配、交换、消费四个方面探讨了人工智能充分契合创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，在生产环节发挥创新效应与技术外溢效应实现创新发展；在分配环节优化分配结构同时提升分配效率深化共享发展；在交换环节，通过平台经济、国际共建等方式实现协调、开放发展；在消费环节改进消费质量，加速绿色消费，贯彻绿色发展理念。人工智能在贯彻新发展理念的同时，与经济社会充分融合，实现经济的高质量发展[8]。任保平等聚焦人工智能与实体经济的融合增长效应，从培育高端要素、优化要素禀赋结构的供给侧到普及智能产品与服务、多元化需求渠道的需求侧，双向探讨人工智能对实体经济的融合促进作用，并结合我国当前发展阶段，分析人工智能对传统产业、新兴产业、新商业模式以及供需协同的带动作用，提出构建融合支持体系、加强新基建、培育产业环境、优化投融资支持、深化对外开放等建议[9]。罗以洪基于数字产业化、产业数字化、数字化治理的模型框架，结合宏观理论中四部门经济的各个部门与要素特征，提出政府、消费者、生产者、国外消费者、国外生产者以及金融机构四部门数字经济模型，细化资源型、技术型、融合型、服务型四种数字经济类型，提出具有针对性的数字经济高质量发展路径与对策建议[10]。
已有研究对人工智能如何促进经济高质量发展的机理分析主要集中在以下几个角度：一是基于微观、中观、宏观三重视角进行分析，其具有坚实的经济逻辑支撑，易于进行理论分析，并提出相关政策建议；二是从生产、分配、交换、消费等经济环节进行分析，其更加全面地聚焦经济社会整体的高质量发展，并与新发展理念有着高契合度；三是以中国信息通信研究院提出的数字经济分析框架（数字产业化—产业数字化—数据价值化—数字化治理）为基础进行分析，这一角度具备国际通用性，同时在实证分析方面具有广泛的研究基础，有较多的研究基于相同框架对国内外不同主体进行数字经济测算。与此同时，上述角度都存在一定缺陷：微观、中观、宏观三重视角难以聚焦人工智能产业如何实现发展的高质量，经济环节视角则难以提出有针对性的促进建议，并且在量化发展质量、实证分析路径效应方面二者都有着较大的局限性。数字经济框架则是为数字经济所设计，套用于人工智能产业需要进一步探讨其适配性。
本文基于人工智能的技术—经济特征，对经济社会产业进行划分，并根据划分结构针对性分析人工智能对经济高质量发展的促进机理。经济社会产业可以分解为三种类型，即核心产业、融合产业、潜在关联产业（见图1）。首先，作为一项系统性较强的数字技术，人工智能催生了一系列配套核心产业，其产品服务涵盖了上游研发到下游应用的产业链各环节。其次，人工智能通过发挥渗透性、替代性、协同性、创造性四大技术—经济特征，对一些已有产业进行技术赋能，进而创造出智慧农业、智能制造、智慧建筑、智慧医疗等一大批产业融合新生态。最后，针对目前经济社会中市场化程度不高，尚与人工智能关联较弱的经济社会领域，在不久的未来，人工智能可能通过对其资产与产业环节的“激活”，实现意料之外的爆发式增长。
图1三类产业：按照与人工智能联系程度来
1.核心产业的扩张效应。人工智能作为一项系统性较强的数字技术，其应用的实现离不开技术研发、软硬件开发、算法模型训练、具体场景应用等一系列环节，从而催生了一系列支撑配套的核心产业，有着完备的产业链条，其产品服务涵盖了上游研发到下游应用的各环节。在软件层面，人工智能技术包括算法软件、图谱模型、处理流程等内容的开发，而在硬件层面，人工智能技术涵盖专用芯片、存储器、处理器等硬件设施的生产，除此之外，还包含对数据的搜集与处理，对样本进行学习，对模型进行训练等一系列配套工作。人工智能技术是一项涵盖诸多技术产品的复杂系统，从上游的技术研发到中游的工程实现，再到下游的应用反馈，系统中各个环节都对应着相匹配的产品及服务，随着行业的发展人工智能行业逐渐形成了一套相对独立的核心产业体系。
人工智能促进经济高质量发展的路径之一，即是人工智能核心产业的扩张增长效应。人工智能产业体系根植于高新信息技术产业，但不同于其他信息技术产业，人工智能具有与生产生活应用更高的融合度，可以快速响应具体问题，根据不同的场景生态提供对应的应用方案。不断增长的应用需求使得人工智能产业保持较高速度的增长，同时也促进了基础信息技术产业的壮大，人工智能核心产业的扩张增长符合产业结构优化升级方向，其对经济的支撑作用不断强化，促使经济实现高质量发展。
2.融合产业的赋能效应。人工智能技术发挥渗透性、替代性、协同性、创造性的技术—经济特征，输出智能化设施、智能化方案，对已有产业进行智能化改造，实现数字经济与实体经济的融合发展，通过提质增效促进经济高质量发展。
在农业领域，人工智能融入农业生产、物流、出售等环节中，实现农业生产的无人数控、基于数据分析的生产决策、智能农业机器人的精准执行等转变。中国工程院院士赵春江认为，数字技术将实现农业的产业结构升级、产业组织优化和产业创新方式变革，进一步实现农业从自然资源依赖向知识资源依赖的转变[11]。在工业领域，人工智能基于不同工业行业的产业特征提供生产服务的精准升级，一方面在生产端实现冗余资产的发现切除、错配资产的优化调整、闲置资产的重新激活，促进生产效率的提升；另一方面在消费端实现用户需求的快速响应、精确匹配、个性定制，充分释放消费端潜力。人工智能目前已经实现了客户识别、定向展示、工业数据分析等诸多应用。在服务业领域，人工智能早已应用于金融、旅游、物流、文化体育等各个领域，其中在金融领域进行赋能的研究与实践最丰富，人工智能的分析与决策潜力被认为是打造数字金融体系，实现包容性增长的重要路径之一[12]。如今人工智能技术正越来越多地被应用于供应链、交通物流、工业互联等领域，在工业、农业、金融、公共安全等行业逐步构建多样化行业技术服务及解决方案平台，将智能技术与行业数据、专业知识、业务流程深度融合，形成细分领域垂直行业平台，提供相对通用的行业应用服务。人工智能核心产业与融合产业促进经济高质量发展的动态作用机理见图2。
图2人工智能核心产业与融合产业促进经济高质量发展的动态作用机理
核心产业与融合产业之间并非独立增长的割裂状态，相反，人工智能对融合产业的增长赋能离不开人工智能核心产业高质量智能化设施与智能化方案的支撑，而核心产业的持续迭代更新也无法脱离融合产业提供的技术升级需求与场景数据反馈，一些阶跃性的模型优化与算法创新在高质量的场景数据支持下可以在短时间内达到极佳的训练效果并迅速投入推广使用，节省大量训练成本。核心产业与融合产业对经济高质量发展的促进作用是一个具有循环化、动态化特征的交互促进过程，在这个交互过程中，核心产业的底层架构创新能力与迭代速度持续提升，数据更加自主可控、安全高效，而融合产业的赋能边界不断拓展，逐步覆盖国民经济全产业链各环节。两类产业对经济高质量发展的促进路径具有内生自我反馈机制，在循环往复、不断深化的持续性过程中，实现更加全面、深化、自主、包容的经济高质量发展。
3.潜在关联产业的活化效应。除核心产业的扩张效应与融合产业的赋能效应外，作为一项颠覆性技术，人工智能还将对经济体系中的潜在关联产业产生重要驱动作用，即产生“活化效应”，带来创造性地增长。很多原本与数字技术毫无关联的产业，在人工智能行业产品输出、服务输出、技术输出、范式输出、商业模式创新等助力下得到活化，迎来了新一轮高质量发展行情。比如，在十余年前，外卖还只是人们拨打商家电话进行点餐配送行为的别称，而如今，外卖在人工智能技术的加持下，通过算法推荐、匹配骑手、产业链优化等方式，已经成长为一个万亿规模的巨型市场。在日常出行领域，人工智能技术为高效安全出行提供支持，在房地产行业，人工智能技术为交易主体实现智能匹配，降低交易时间成本，提升社会福利。我们正处于一个剧烈变革的时代，在可预见的未来，这种活化效应将越来越多地刺激经济社会的各个潜在关联产业，实现高效集约、创新绿色的高质量增长。
活化效应与融合产业的赋能效应有所区别：一是活化效应面对未来，活化对象更多指目前还未与人工智能技术产生交集的潜在行业；二是赋能效应的对象是融合产业，赋能过程中人工智能与融合产业的交互作用、动态发展，需要融合产业不断提供产品服务信息，而活化效应更多通过人工智能核心产业单向输出实现。
此外，对于部分潜在关联产业，特别是非正规部门（可称为市场外潜在关联产业），人工智能通过将其进行资本化来实现活化效应。索托在《资本的秘密》一书曾讨论这类广泛存在于发展中国家，严重阻碍社会部门运转以及经济产业发展的产业，包括城乡接合部非正式市场系统、非法作坊、非法建筑等。这些正式体系之外的经济部门在一定程度上弥补了正式经济领域的空白，但当其比重过大时便会形成对经济社会发展的强大阻力[13]。邱泽奇等将这类资产获得市场进入机会定义为资产的资本化过程，认为促进有效资本增长的途径有两条：其一，提高资本化程度；其二，增加资产数量[14]。在市场外潜在产业的资本化方面，数字技术展现了前所未有的催化效率，而人工智能技术更是综合大数据、识别匹配、智能决策等流程于一体，在社会各个方面实现冗余资产的发现切除、错配资产的优化调整、闲置资产的重新激活，促进了资产的高速、高效资本化。
人工智能通过对市场内潜在关联产业的活化效应，解决产业内存在的问题：其一，供求双方信息流通受阻，市场信息不对称的非匹配问题；其二，产业规模增长而质效降低的粗放增长非集约问题。对于市场外潜在关联产业，人工智能的资本化效应则解决了两方面的问题：其一，非正式产业尾大不掉的非规整问题；其二，数字设备能力差异化、市场进入机会不平等、地域发展不均衡等非公平问题。人工智能充分发挥对潜在关联产业的活化效应，作用范围逐步覆盖国民经济全产业链各环节，提供经济发展过程中非匹配、非集约、非规整、非公平问题的解决方案，实现经济的高质量发展。
二、我国人工智能发展现状
长久以来，中国在世界科技发展历史中扮演着追赶者的角色，而人工智能是我国在新一轮技术革命中率先取得领先优势地位的少数领域之一。2020年中国人工智能核心产业规模达到3251亿元，年度行业投融资金额突破800亿元[15]，人工智能正加速与实体经济融合发展，助力产业转型升级、提质增效。
（一）基于行业发展视角，中国处于人工智能领域的第一梯队地位
目前我国在人工智能领域的论文发文量、专利申请量方面都居于世界前列，并且增长速度正进一步提高。总体而言，中国人工智能处于全球第一梯队位置，成为仅次于美国的第二大贡献国。
根据中国科学技术发展战略研究院、科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国新一代人工智能发展报告2020》数据显示，2019年中国共发表人工智能论文2.87万篇，比上年增长12.4%，单年论文规模达到美国的1.5倍，相比2013—2018年共产出7.4万篇有了大幅提升。在全球近五年前100篇人工智能论文高被引论文中，中国产出占21篇，相比2018年增加5篇。中国在人工智能领域各顶级国际会议上的活跃度和影响力不断提升，在自动机器学习、神经网络可解释性方法、异构融合类脑计算等领域中都涌现了一批具有国际影响力的创新性成果。中国人工智能专利申请量2019年超过3万件，比上年增长52.4%[16-17]。另据深圳市人工智能协会发布的《2021人工智能发展白皮书》，截至2020年底，中国人工智能相关企业数量达到6425家，同比增长25.37%，企业数量位居全球第二[18]。另外，中国始终以积极的姿态推动人工智能领域的国际合作，在国际人工智能开源社区的贡献度已成为仅次于美国的第二大贡献国。
（二）基于技术研发视角，中国正处于人工智能发展的关键突破期
人工智能对经济社会高质量发展的促进力量根植于自身的通用性技术特征，而作为一项引领新一轮产业变革的数字技术，其对产业的变革动力来源于底层的一系列技术创新。中国信息通信研究院对人工智能技术创新程度和突破难度进行分类，从高到低分为颠覆、阶跃、创新优化和工程实现四个发展层级[17]。目前，我国在创新优化和工程实现技术方面处于全球领先位置，但在颠覆性和阶跃性技术方面相对缺乏，缺乏全球引领能力。
据中国信息通信研究院测算，现阶段我国在视觉、语音等基础智能任务的工程实现水平，处于世界领先位置，算法模型的二次创新优化能力同样居于世界前列，但在基础理论、原创模型等颠覆性、阶跃性技术领域仍不具备领导能力[19]。具体而言，中国有一大批人工智能研发机构致力于吸收改造领域内的人工智能算法技术并对其进行场景应用方面的训练，在完成工程实现的同时，基于丰富的场景、用户数据对技术模型进行较小的创新优化。如中国科学院大学人工智能学院近年来开发了基于大数据的互联网机器翻译核心技术及产业化（2017）、大规模知识图谱构建关键技术与应用（2020）等项目。在企业方面，旷视科技融合算法、算力和数据，打造新一代AI生产力平台旷视Brain++，开源深度学习框架“天元”，其ShuffleNet模型具备轻量级CNN模型结构，在同等计算复杂度下可编码更多信息。极智嘉科技基于丰富运营经验和场景积累，建立了国内机器人数量最多、出货能力最大的机器人拣选仓库产品和解决方案系统，覆盖订单拣选、自动搬运、包裹分解等不同物流应用场景，提供环境地图构建、动态环境适应、混合场景多传感器融合、自适应运动等一系列技术服务。依图科技与上海交通大学、芯片公司ThinkForce合作建立“视觉计算与应用”联合实验室，搭建全球最大的人像系统，覆盖超15亿人像，为全国20余省的安防、海关总署、中国边检等合作伙伴提供人像比对服务，并广泛应用在招商银行、浦发银行等多个互联网金融业务场景中。
尽管中国在视觉、语音、自然语言处理等基础应用任务的算法开发上技术完成度高、处理能力强、迭代速度快，多所企业与高校在全球权威比赛中成绩优异①，但是，在颠覆层级的基础理论开发，以及阶跃层级的模型原创或技术优化方面，中国缺失与产业体量相匹配的领导力。一方面，知识工程、深度学习、神经网络等人工智能基础理论开发需要相关统计学、认知学、神经学等底层学科作为理论基础，而中国长久以来一直在现代基础学科理论创新方面落后于欧美发达国家，缺乏基础性创造性贡献。另一方面，中国还没能掌握人工智能热点发展方向的决定权，技术标准、数据标准体系长期对标国际，国内研发重心长期跟随国际，缺失人工智能领域技术研发话语权，短期难以突破领域内寡头垄断格局。
①商汤、旷视、依图、腾讯等企业在细粒度图像识别、自动驾驶场景定位及追踪、行人重识别（ReID）、人体视频解析等复杂任务各类比赛中成绩优异；哈工大讯飞联合实验室（JointLaboratoryofHITandiFLYTEKResearch，HFL）在推理阅读理解评测任务（HotpotQA）全维基赛道中获得第一。
（三）基于地域空间视角，中国形成了三大城市群为重要引擎，沿海地区快速增长，内陆地区稳定增长的发展格局
自2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，全国各地加快推进具有地方特色、符合地方定位的人工智能战略规划布局，央地共治共同推动人工智能发展成效显著，相关细化政策不断完善落地。当前中国形成了以京津冀、长三角、大湾区三大城市群为重要引擎，沿海地区快速增长，内陆地区稳定增长的人工智能地域发展格局。其中，京津冀城市群形成以北京为绝对核心的单核加速发展态势，长三角城市群构建以上海、杭州为正副核心的双核引领发展态势，大湾区城市群形成以深圳、香港、广州为核心的三极协同发展态势。三大城市群以外，主要有成都、武汉、长沙、合肥等城市支撑起了内陆地区人工智能领域的发展。
截至2020年底，中国人工智能企业数量达到6425家，京津冀、长三角、大湾区三大区域占据了企业总数量的80%以上。广东、北京、上海、浙江在企业专利申请数量方面领先全国，广东、江苏、北京、浙江是人工智能专利转移最活跃的地区，这些地区通过科技成果供给激发了区域经济发展新动能。2019年人工智能论文发表活跃度排名依次为北京、江苏、广东、湖北等地。2020年人工智能领域从业人员超过60万人，而北京、上海、深圳、杭州聚集了80%以上的人工智能人才①。三大城市群的人工智能快速发展离不开一大批人工智能研发机构的底层支撑，笔者根据机构资料与中国信息通信研究院对人工智能技术层级划分标准，对地处三大城市群的人工智能研发机构进行了简要划分。在北京，有清华大学神经网络结构研究中心、北京大学智能科学系、微软亚洲研究院、百度深度学习研究院支撑起颠覆与阶跃层级的技术开发，中科大模式识别实验室、北理工仿生机器人与系统国际合作联合实验室、旷视科技计算机视觉研究院等则聚焦创新优化与工程实现级的技术研发。上海与杭州在颠覆与阶跃层级的基础理论开发有上海交通大学人工智能数学基础、机器认知计算研究中心、复旦大学类脑智能教育部重点实验室、深兰科学院等校企机构，创新优化与工程实现级则有浙江大学计算智能与信号处理研究所、多源感知与机器智能研究所、之江实验室、上海智能机器人工程技术研究中心等研发机构提供支撑。大湾区地区有着广泛的人才吸引力与技术流动性，建有华为云计算异构系统关键技术工程实验室、中山大学大数据与计算智能研究所、无人系统研究所、深圳人工智能与大数据研究院、香港中文大学智能系统实验室；云从科技—中国民航共建智慧民航研究中心（广州）、大疆智能无人系统开放创新平台等一大批校企研发机构。
①数据来源：深圳市人工智能行业协会。其中，企业专利申请数量：广东28.32万件，北京10.28万件，上海6.13万件，浙江3.67万件
三、我国人工智能促进经济高质量发展存在的主要问题
（一）关键核心技术缺乏与产业话语权缺失导致核心产业低质扩张
在当前世界局势中，人工智能被视为经济社会发展重要的新增长点，各国都十分重视人工智能技术的发展，国内人工智能企业与高校科研院所在国际市场中极易被打上“中国”的标签，并遭遇一些来自非市场力量的压迫。中国目前在创新优化级、工程实现级的人工智能技术研发工作取得了巨大成就，但在颠覆性理论突破与阶跃性模型创新方面还有所不足，中国还未能掌握人工智能热点方向的决定权，技术标准、数据标准体系不得不长期对标国际，研发重点跟随国际脚步，缺失人工智能领域技术研发话语权。同时，在关键技术、芯片制造、架构设计、底层平台方面中国还面临着发达国家“卡脖子”的局面。人工智能促进经济高质量发展的路径之一是通过其核心产业的扩张增长，在核心技术话语权缺失的情况下，中国将难以发挥核心产业的扩张效应，甚至长期陷入“大而不强”的被动局面。
（二）产学研合作存在“梗阻”与要素流通不畅导致融合产业低效赋能
人工智能对融合产业的赋能过程涉及特定产业专业与人工智能专业的交叉复合知识，更需要研发端长期布局，熟悉特定产业的运行架构与关键症结。然而，目前中国不同人工智能主体的研发重心存在偏差，高校科研院所相对重视人工智能理论开发与模型训练问题，而人工智能企业更重视场景应用与技术服务，产业端与研发端之间的界限依旧牢固，市场激励基础理论研发与基础研发促进产业升级的双向路径不通畅，技术、人才、制度、数据等要素难以自由流动，核心产业与融合产业之间的产品服务流与信息数据流渠道受阻，原本的动态融合逻辑被打破，人工智能对融合产业赋能成本高、效率低、效果差，无法充分发挥对经济高质量发展的交互促进效应。
（三）平台垄断问题与溢出效应不足导致潜在关联产业低迷活化
在人工智能时代，学习算法不断优化，模型算力持续进步，数据的经济价值将得到前所未有的深度挖掘和充分释放,为海量用户数据提供了完美的商业可能。同时，人工智能技术依赖数据进行正反馈循环发展，行业自然倾向于垄断，当人工智能头部平台公司形成一定的市场势力，市场机制将很难阻止其利用“技术+市场势力”的循环进一步深化垄断格局。人工智能产业主体通过数据垄断而限制、排除竞争的行为，将成为反垄断法面临的新时代课题[20]。当前，我国数字经济平台垄断问题已经有所凸显，以滴滴为代表的一批数字平台被国家互联网信息办公室核实存在严重违法违规收集使用个人信息问题，要求下架整改[21-22]。人工智能行业存在的垄断问题对行业发挥溢出效应有着严重的阻碍，行业活力被抑制，导致人工智能对于潜在关联产业的活化效应严重释放不足。
（四）相关社会伦理道德规范缺失，隐私保护和安全性问题突出
与发达国家相比，我国还缺乏与人工智能相关的社会伦理和法律规范系统研究和整体规划，对于人工智能使用和赋能造成的潜在风险、隐私保护，缺乏事前预见性和事后应急处置方案，特别是在社会治理领域的应用，容易诱发隐私侵犯、侵入式检测事件，甚至诱发危及社会稳定和政权安全的严重群体性社会问题。人工智能法律法规有待完善，行业发展尚需伦理准则规范，法律地位不明确、算法不透明、危险决策不可解释等一系列风险亟须解决。
此外，我国还存在开源软件使用不当导致的知识产权侵权风险、强制开源导致企业核心技术泄露风险（如使用GPL等许可协议，要求引用/修改/衍生代码的开源/免费使用，不允许修改/衍生的代码作为闭源商业软件发布和销售）、不遵守许可协议造成合同违约风险，以及多个开源许可证不兼容风险等一系列问题。在开源软件使用不当方面，我国人工智能领域在国际上声誉受损和被经济制裁的案例时有发生。
（五）相关人才短缺且结构不合理，难以支撑实体经济高质量发展
1.高端人才总量偏少。知名AI领域机构ElementAI发布的2020年《全球AI人才流动报告》称，尽管中国在人工智能处于世界前列，论文数量排名也居于全球第二位置，但中国人工智能人才储备表现不佳，在全球AI人才库中，美国拥有188300人，再次位列第一，印度拥有86213人，居次席，中国拥有AI人才数量仅为22191人，排在第四位；并且，据测算，2014—2019年，中国人工智能高端人才呈现越来越严重的净流出状态[23]。
2.人才结构不合理。我国人工智能人才主要集中在应用领域，而美国则主要集中在芯片、机器学习、计算机视觉等重要基础技术领域。我国目前缺乏具备人工智能和实体经济交叉知识体系的复合型人才，但高校专业设置落后于科技发展实际，人工智能专业教学存在缺乏实践、领域宽泛、知识陈旧、碎片化严重等问题。产业界则存在人才使用和激励机制不完善的问题，对如何评价科技人员贡献缺乏有效办法，人工智能技术人员在选拔、任用、培养、使用上缺乏有效激励办法。
四、对策建议
（一）推进基础理论研究和关键共性技术开发，提高科技自立自强能力
针对核心产业低质扩张问题，充分发挥新型举国体制优势，集合产学研多方优势，加大在机器学习、智能计算、核心算法、基础软硬件等人工智能前沿理论和关键核心技术研发应用的投入力度，坚持创新在经济高质量发展中的核心地位，增强科技自主创新能力，尽快在基础理论研究和关键共性技术获得突破，解决一批“卡脖子”技术问题，提高人工智能领域科技自立自强能力。
针对融合产业低效赋能问题，大力推进以企业为主体、“政产学研用”相结合的开放式协同创新，提高创新生态系统开放性、协同性。加强人工智能相关的企业国家重点实验室建设，支持企业与高校、科研院所等共建研发机构和联合实验室，打破产学研壁垒，进一步疏通二者之间技术、人才、制度、数据的流动路径，加强面向人工智能和行业共性问题的应用基础研究，联合开展关键共性技术攻关。鼓励不同产业领域对人工智能技术的创新应用，加快人工智能应用覆盖速度，拓展人工智能应用赋能边界。鼓励实体经济与人工智能的深度融合，推进融合产业动态高质量发展。
（二）优化行业发展环境，促进产业生态良性发展
人工智能与实体经济深度融合需要优化发展环境，包括完善的市场建设、公平的竞争环境、良好的商业秩序、政府规范合理的行为及其激励与保障下企业对于技术创新与产业创新的追求（而非对于寻租及政策套利活动的追求）。
在反垄断方面，贯彻落实《中华人民共和国反垄断法》和《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》，强化对数字经济平台企业反垄断执法，坚决制止平台企业利用算法歧视、算法操纵、数据垄断、侵犯隐私等手段，侵害消费者利益，实施排除、限制竞争的行为。
在政策环境方面，推进普惠性产业政策转型，由当前“政府选择+政策支持”的产业政策，与“产业规划—项目选择—政策支持—效果评估”的政策实施方式，转变为“环境建设+市场选择”的产业政策，与“产业规划—环境建设—体制机制保障—企业行为—市场选择”的政策实施方式[24]。
在市场环境方面，完善全国统一、竞争有序的市场体系建设，加大知识产权保护力度，防范打击人工智能领域知识产权侵权行为。建立完善人工智能知识产权交易制度，促进人工智能技术在产业间的扩散。完善资本市场支撑环境，优化人工智能与实体经济融合的金融市场支持。完善区域间技术、人才、资本流动环境，积极引导中西部地区重视人工智能产业发展，解决地域发展不均衡问题。
（三）完善相关法律法规和伦理规范制度，促进人工智能“科技向善”
新一代人工智能技术是一种数据驱动型技术，存在着技术上鼓励数据的全社会流动共享与安全上要求个人加强隐私信息保护之间的深层矛盾。数据的高质量、大规模、可得性关乎人工智能发展的成败，因此在数据安全性方面，需要政府重视相关法律法规体系建设，行业协会加快制定行业标准规范，企业内部建设并严格执行数据泄露惩罚机制。
贯彻落实《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》，呼吁尽快出台《中华人民共和国个人信息保护法》。借鉴欧盟《通用数据保护条例》等在数据安全和隐私保护的先进经验，结合实际情况出台相关实施细则和配套政策，在确保数据安全和个人隐私、企业秘密前提下，鼓励数据互联互通。组织社会学家、法律专家、技术专家针对相关问题展开合作，全社会广泛参与讨论，制定完善相关法律法规和伦理规范，规范人工智能信息收集、保存、使用、共享、转让、信息披露等活动，实现信息安全、隐私权与数据可得性之间的平衡，确保人工智能“科技向善”。
（四）构建高素质人才培养体系和人才流动机制，促进包容性均衡发展
人工智能核心产业扩张增长过程的专业性与融合产业赋能增长过程的复合性对相关人才的数量、质量提出了高要求。中国需要在鼓励高校设立人工智能专业的同时，鼓励设立“人工智能+”复合专业，培养融合专业人才。基于多学科构建人工智能人才协同培育体系，加强优势专业校际交流，深化教育科研改革，加大交叉人才培养力度，增加人工智能人才储备。
我国人工智能发展水平高的机构和企业主要集中在东部地区，中西部人工智能研发和应用水平相对较低，区域发展不平衡问题较为突出。中西部地区应以大力发展数字基础设施为契机，完善地区营商环境和知识产权保护制度，构建灵活顺畅的人才流动机制，通过建立人工智能专项发展基金池等办法，吸引东部人才到中西部地区创业发展，提升中西部地区人工智能发展水平。
拓宽国际人才交流和招揽渠道，扶持人工智能、机器学习，以及数字经济所需的数据分析、云端计算等领域的人才引进及培养。鼓励高校、企业相关团队赴国外顶尖大学及研究机构合作交流人工智能及机器学习等最新技术。完善外籍高层次人认定标准，畅通人才申请永久居留的市场化渠道，为外籍高层次数字科技人才在华工作、生活提供更多便利。完善国际化人才培养模式，加强数字科技人才国际交流合作，推进职业资格国际互认。
（五）加快人工智能创新应用先导区和创新发展试验区建设，推进改革试点和应用示范
目前，工信部已经在上海（浦东新区）、深圳、济南—青岛、北京、天津（滨海新区）、杭州、广州、成都设立了8个国家人工智能创新应用先导区，这是部省协同推进人工智能和实体经济深度融合的重要举措。科技部则分别发函支持北京、上海、合肥、杭州、深圳、天津、济南、西安、成都、重庆、广州、武汉、苏州、长沙等城市和浙江省德清县，建设国家新一代人工智能创新发展试验区，国家新一代人工智能创新发展试验区已达14市1县。
要以创建国家人工智能创新应用先导区和国家新一代人工智能创新发展试验区为契机和载体，发挥先导区和试验区在技术原创、产业生态、人才基础、发展环境等多重优势，不断拓展应用场景，促进人工智能与制造业深度融合，促进人工智能与核心产业、融合产业、潜在关联产业更多融合发展。与此同时，探索新一代人工智能发展新路径新机制，形成可复制、可推广的经验，不断挖掘机制改革“深度”，提升创新能力“高度”，加快应用落地“速度”，增进产业集聚“热度”，导出经验、模式、产品及服务，为经济高质量发展提供有力支撑。
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