人工智能加速赋能实体经济 我国人工智能产业

人工智能加速赋能实体经济

2021年全球人工智能产业投融资金额为714.7亿美元，我国达201.2亿美元人工智能加速赋能实体经济

2021年，我国人工智能产业规模达4041亿元人民币，产业投融资金额为201.2亿美元，同比增长40.4%。随着相关科技成果不断落地，应用场景更加丰富，人工智能技术与实体经济加速融合，助推传统产业转型升级，为高质量发展注入了强劲动力。

高效高精度仿真预测，为大型客机减少风洞试验的次数；构建数字孪生工厂，并在未来建成全息3D裸眼效果的数字工厂；人体通过360度扫描后，将投射到屏幕上制作成数字人……这些奇思妙想，都在借助人工智能技术实现。

新一代人工智能是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。日前，由国家发改委、工信部、科技部、国家网信办、中国科学院、中国工程院、中国科协和上海市政府共同主办的2022世界人工智能大会举行，一大批新成果、新技术、新应用发布，展示了人工智能赋能实体经济发展的美好图景，并描绘了产业发展的方向与趋势。

人工智能科技成果加速落地

2018年，首届世界人工智能大会在上海举办。几年来，我国人工智能科技成果层出不穷，并加速落地。

机器人应用场景更加丰富——

机器人冲咖啡拉花、送咖啡、专业消毒，还能手持吸尘器做清洁，俨然全职“家庭保姆”……会上，业内先进的机器人技术和展品齐聚，新品迭出，带来全新的机器人能力认知和服务体验。

智能网联汽车发展不断推进——

“系好安全带，我不用方向盘，准备出发。”在金桥智能网联汽车测试示范区，安全员启动自动驾驶车开始演示无人驾驶。测试现场，荣威、威马等品牌的自动驾驶车上路展示，斑马智行、小马智行、复睿智行等自动驾驶平台也一同亮相。

“5年前，自动驾驶还处在起步阶段，现在已经有了相当多的平台和自动驾驶车。”金桥管理局副局长严俊杰介绍，2019年，上海浦东新区作为全国首个人工智能创新应用先导区正式揭牌。今年8月31日，金桥智能网联汽车测试区正式启动，助力金桥一大批车企推进研发、测试自动驾驶技术。

城市算力建设取得新进展——

在国家“东数西算”工程与全国一体化算力网络国家枢纽节点的布局下，中国算力网——智算网络一期于今年6月正式上线。在本届大会上，沈阳、福州、长沙、广州、重庆、昆明、河北（廊坊）7个新增节点接入中国算力网。至此，多个人工智能计算中心间的算力调度与协同训练已完成初步验证，全国算力一张网已具雏形。

“这是一个开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台。”会上，百度展示的飞桨平台吸引了不少人的目光。工作人员介绍，飞桨平台具有标准化、自动化和模块化等特征，能够降低应用门槛，让人工智能技术高效便捷地应用于各行各业，不同单位的项目都可以在这个平台上学习。截至今年5月，飞桨平台上已汇聚477万开发者、创建56万个人工智能模型，服务18万家企事业单位。

数实融合助力实体经济转型升级

目前，一大批人工智能相关企业正在不断成长。据统计，我国人工智能核心企业数量已超3000家，比2019年同期增加15%。领军龙头企业分布在无人机、语音识别、图像识别、智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等领域。

技术的发展带来了突破，人工智能正更多地服务于实体企业，越来越多传统实体企业也借助人工智能实现转型升级。

在本届大会上，中国商飞联合华为发布了工业级流体仿真大模型“东方·御风”。这是基于昇腾人工智能基础软硬件平台打造的面向大型客机翼型流场高效高精度人工智能仿真预测模型，有效提高了对复杂流动的仿真能力，将仿真时间缩短至原来的1/24，减少了风洞试验的次数。

虚拟原生、数字孪生和空间计算等，是人工智能领域的新生态。腾讯正与宝钢合作，开发应用实时云渲染、视觉动态捕捉、增强现实/虚拟现实交互等技术，为宝钢热轧部提供孪生工厂服务，最终的目标是建成一座全息3D裸眼效果的数字工厂。“我们从数实融合的角度来推动技术革新，助力产业升级和实体经济数字化转型。”腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强说。

在张江科学会堂展区，多个与元宇宙相关的产品夺人眼球，数字人便是其中一个。人体通过360度扫描后，全部投射到屏幕上，极其逼真。“它有许多用处，可以成为网络世界的另一个自己而存在。”影眸科技首席执行官吴迪说。

9月1日，在2022世界人工智能大会产业发展全体会议上，中国信息通信研究院院长余晓晖介绍，2021年全球人工智能产业规模达3619亿美元，中国占4041亿元人民币。从投融资规模来看，2021年全球人工智能产业投融资金额为714.7亿美元，同比增长90.2%，中国为201.2亿美元，同比增长40.4%。

新趋势将带来新机遇和新突破

作为人工智能技术的新热点和新趋势，“多模态学习”是各方都在争抢的创新制高点。“多模态人工智能可以通过图像、声音和文件等多种数据做出高水平判断。大数据与多模态人工智能的结合，将推动人工智能技术产生巨大变革。”中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤说。

上海期智研究院院长、图灵奖得主姚期智认为，多模态人工智能在国际上也刚刚起步，我国应该争取先机参与竞争。例如，在自动驾驶领域，可采用以视觉为中心的自动驾驶方案，结合多模感知进行智能运算。

随着人工智能深入发展，算力变得愈发重要。“随着量子计算机的出现，我们或许有更好的方法来进行算法突破。”姚期智说，量子计算机可以使人工智能发挥更大的效能，同时人工智能也可以为量子物理带来重要的学术贡献。

近年来，人工智能技术快速迭代，为高质量发展带来了新机遇，但也面临一些应用领域的瓶颈。宁德时代首席制造官倪军表示，目前在一些工业应用场景里，因为数据量不足、训练数据失衡等问题，人工智能缺乏合适的训练数据样本，难以实现真正的智能制造。而且，工业制造中多工况、多工位的动态场景，导致工业人工智能预测模型开发难度大、时间长。倪军认为，需要大量复合型人才去深入了解剖析工业场景，解决构建工业人工智能模型的痛点。

此外，人工智能产业的健康发展离不开配套制度的健全与完善。百度董事长兼首席执行官李彦宏认为，自动驾驶是人工智能在交通领域的体现，但目前无人车的普及还面临入市、上牌、事故责任难以认定等方面的掣肘。我国自动驾驶技术处于世界前列，急需政策支持推动，实现人工智能和实体经济的融合发展。（记者谢卫群沈文敏黄晓慧）

加快推动人工智能产业高质量发展

人工智能产业为中国经济发展提供战略新动能，是引领中国经济发展的重要战略抓手。2018年9月17日，习近平总书记在致2018世界人工智能大会的贺信中指出，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式。习近平总书记强调，中国正致力于实现高质量发展，人工智能的发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。习近平总书记的重要论述，为人工智能产业实现高质量发展，更好服务于人民的美好生活指明了方向。

推动高质量发展是“十四五”时期的主题

党的十九届五中全会明确指出，我国经济已转向高质量发展阶段。以推动高质量发展为主题，是“十四五”时期以习近平同志为核心的党中央根据我国发展阶段、发展环境和发展条件变化对我国经济做出的新的重大科学判断。习近平总书记指出，高质量发展就是体现新发展理念的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展。高质量的发展意味着在中高端产品消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域需要培育经济新增长点、形成发展新动能。新时代新阶段的发展必须贯彻新发展理念，必须是高质量发展。而推动经济高质量发展，关键在于以创新为驱动、高质量供给为引领，加快建立科技创新体系，构建现代产业体系，推动质量变革、效率变革、动力变革，建立中高端产业链、价值链，使发展成果更好惠及全体人民，不断实现人民对美好生活的新需求。

当前新一轮科技革命和产业革命正在发生变革，这与我国高质量发展形成历史性交汇。“十四五”时期我国经济发展应抢抓这一重要变革机遇，为高质量发展“动力换挡”导入强劲引擎。伴随移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动，以人工智能技术为代表的新一轮科技革命蓬勃发展，以前所未有的速度和方式改变着经济发展，成为高质量发展的重要引擎。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话中指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。加快发展新一代人工智能不仅“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”，而且是“我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”，更是“推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。在推动经济高质量发展的过程中，人工智能产业的高质量，可以为中国经济发展添薪续力。

党的十九届五中全会审议通过的《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》指出，“在当前和今后一个时期，我国发展仍然处于重要战略机遇期”，要紧扣重要战略机遇新变化，“坚持把发展经济着力点放在实体经济上，坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字强国，推进产业基础高级化、产业链现代化，提高经济质量效益和核心竞争力”。在推动经济高质量发展阶段，人工智能正在为中国新旧动能转换和国民经济高质量发展提供有力支撑，它是推动工业变革的核心驱动力量，也是最能体现知识要素贡献和打造经济社会发展新动能的基础设施产业，加快推进人工智能产业优化升级，成为未来科技创新的一个“超级风口”。近年来，中国人工智能产业化发展迅速，技术发展日益成熟、应用场景日益丰富，企业数量、融资规模均居全球第二，成为人工智能产业化大国之一。与此同时，我国人工智能产业的发展在基础理论研究、关键核心技术、人才培养等方面存在一些短板，这在一定程度上限制了人工智能产业创新发展潜能的充分释放。对此，习近平总书记强调，要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，创新技术，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能实现高质量的发展。

以人才、技术促进人工智能产业实现高质量发展

我国人工智能产业迅速发展，在智能芯片、智能算法、知识图谱、计算机视觉、自然语言处理等技术方面不断取得突破，为人工智能产业的创新发展奠定了一定基础。但中国智能产业在芯片硬件等关键性核心技术上仍然比较薄弱，这成为制约人工智能产业实现高质量发展的重要隐患。对此，习近平总书记指出，人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。我们必须加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进，把增强原创能力作为重点，以关键核心技术为主攻方向，促进人工智能实现高质量发展。

重视产业人才培养，构建“引才、留才、用才”新格局。人工智能产业要实现高质量发展，培养人工智能人才是关键。因此，要强化多层次人才的培养和引入。一是培养人工智能产业所需的复合型人才。一方面，构建以技能为本的劳动力市场，鼓励企业和各类机构为员工提供人工智能技能培训，培育一批专业技能扎实、科学素养高、动手实践能力强、具备开阔产业应用视角和国际前瞻视野的人才，确保关键工种拥有充分数量的人才储备；另一方面，完善高校人工智能学科体系建设和布局，深化“产学研”融合发展，鼓励高校、科研院所与企业合作，通过校企共建人工智能专业和课程，培育更多符合人工智能产业高质量发展所需的复合型人才。二是坚持“走出去+引进来”，加大全球高端人才的培养和引入。一方面，选派人工智能领域优秀科研人员赴海外学习交流，扩大国际化视野；另一方面，充分利用海南自由贸易港、自由贸易区、粤港澳大湾区等历史性战略机遇，鼓励人工智能产业人才引入。

加快完善数字基础设施，增强人工智能科技创新能力。人工智能产业要实现高质量发展，技术的完善和突破是重点，这就要求在技术上既要加快完善基本数字基础设施，也要坚持核心技术的攻坚克难。一是要完善数字基础设施，推动传统产业智能化转型。一方面，充分利用新基建机遇，加强人工智能基础研究和技术研发，协调推进各类数据中心、5G网络部署，全面提升端侧的数据计算、采集及传输能力，为传统产业全面向数字化转型打造坚实广泛的计算基础。另一方面，充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台赋能作用，加强传统产业与科技公司合作力度，共同突破工业数字化壁垒，实现双赢。二是要加大基础研究力度，加快突破一批人工智能产业化关键技术。国家要调整人工智能投入结构，提高基础研究经费投入比重和投入力度，支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，鼓励校企开展深度合作，建立协同创新联盟，努力在人工智能发展方向和理论、方法等方面取得变革性突破，确保我国在人工智能重要领域的理论研究走在前面。同时，要以问题为导向，重点突破自主芯片技术和算法技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。

融合实体经济，推动人工智能产业高质量发展

人工智能是具有极强渗透性的技术。当前人工智能产业化应用正加速从娱乐、消费等领域开始向制造、医疗、能源、交通等更大范围的实体经济进军，这给人工智能产业提供了庞大的市场和丰富的场景。人工智能在我国交通、医疗、教育等传统行业中的发展和应用仍然处于较低水平，无法满足人民对美好生活的需要。因此，要实现人工智能产业高质量发展，就要发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势，推动人工智能与实体经济深度融合，以人工智能技术推动各产业变革，加快产业对接，聚焦重点领域，形成以场景应用为导向的发展模式。

搭建智能平台，发挥人工智能技术应用功能。人工智能不仅能创新产品和服务，而且也能在相当程度上改进或优化传统产业的生产流程，重构传统产业的业务模式。当前，以人脸识别、车辆特征识别、手写识别、文字识别等为代表的计算机视觉相关技术基本成熟，“机器视觉”在制造业中已经逐渐推广应用，加强计算机视觉技术与传统汽车制造等产业的深度融合，用机器代替人力劳动，不仅能节约人力投入，还能提高产品品质。人工智能还能对生产过程的数据进行分析并加以改进。工业生产线在运行过程中会生出大量实时数据(比如温度、压力等等)，利用人工智能技术对数据进行分析，能提前预测可能出现的机器故障、残次品率等等，进而对生产流程进行优化，以达到节约成本、提高效率的目标。因此，要大力推广应用人工智能在促进制造业转型升级中的支撑和引领作用，使其成为推动高新技术产业创新发展中的“头雁”和区域发展的“增长极”。

聚焦重点领域，助推人工智能应用场景落地。如果说人工智能产业是供给侧，那么传统行业则是需求侧。推进人工智能应用场景落地，就要处理好供给侧和需求侧的关系。随着人工智能加速向医疗、交通、智慧城市等多领域的渗透，应聚焦这些涉及民生的领域，提升人工智能产业与实体经济的融合度，为人民群众提供更优质、丰富、便利的新产品和新服务，满足人民群众对美好生活的需要。因此，人工智能技术要着眼于我国庞大的市场和丰富的场景，围绕社会发展需求领域布局，探索出一条充分发挥我国市场和场景资源优势的高质量人工智能产业发展路径。

（作者单位：北京科技大学马克思主义学院）

责任编辑：肖景华

中国人工智能创新处于什么发展水平

◎编辑｜数字经济先锋号

◎来源｜北京工业大学学报

◎作者｜王山陈昌兵

人工智能作为新技术创新的代表与引领未来、重塑传统行业结构的前沿性与战略性技术，逐渐成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。世界各国在以创新为主的人工智能新技术方面展开了激烈的角逐与残酷的竞争。

目前，我国人工智能技术创新水平如何？技术处于何种发展阶段？我国发展人工智能的优势在哪？未来我国人工智能发展趋势如何？本文即将告诉你答案。

指标体系的构建

基于技术创新大数据，本文创新性地构建多指标测度体系与技术创新综合发展指数；根据综合发展指数模拟各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线，描绘动态演变轨迹并定位中美技术创新发展位置。重点结合五维度在不同阶段的权重分布，比较中美新技术创新发展差距，探讨影响我国人工智能新技术创新发展的主要因素。提出提高新技术创新水平的具体措施与发展建议，助力实现我国人工智能关键核心技术突破、摆脱被先发国家控制的劣势地位。

表１人工智能技术创新发展水平多指标测度体系

根据技术创新周期不同发展阶段可能呈现出的特征与各特征之间的内在逻辑关系，同时结合人工智能新技术创新发展影响因素与技术创新发展测度相关参考文献，我们选择了基础研究、技术创新、科技布局、产业规模与技术进步５个维度来测度人工智能技术创新发展水平（如表一所示）。

根据指标熵权计算式得到的人工智能技术创新水平各测度指标的权重值（Ｗj）（如表二所示）。从单个指标权重看，首先体现产业规模的人工智能技术融资规模指标权重最高，然后为人工智能新增企业数指标；其次为体现技术创新程度的人工智能技术优先权年专利申请量指标，研发课题数指标权重最低。从分析维度看，首先产业规模维度权重最大；其次为技术创新维度与科技布局维度，基础研究维度权重值最小。综上可知，产业规模与技术创新维度各参数动态变化对人工智能技术创新所处发展阶段的判断具有显著影响。

表２人工智能技术创新水平测度指标权重值

中美等国的对比与分析

根据分析，目前，我国人工智能技术正处于快速发展的技术成长期后期，技术创新十分活跃，未来将涌入更多的企业和科研机构，竞争也将越来越激烈。而美国人工智能技术萌芽于1990年，于2005年步入技术成长期，2020年开始走向成熟，并预计于2034年进入技术衰退期，目前正处于开展商业应用的技术成熟期，创新动力将持续增强。（拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）Ｒ²。Ｒ²最大值为１，越接近１，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，表三可见各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线拟合优度Ｒ²均在０.９以上，拟合效果较为理想。——数字经济先锋号注）

表３中美等国人工智能技术创新发展阶段判定

日本、英国、法国与德国作为较早启动人工智能新技术研究开发与科研成果推广应用的主要发达国家，同样具有较大的先发优势，其技术创新发展水平早期均位列世界前沿且技术发展历程与演化轨迹比较相似，均在1990年左右进入技术创新萌芽期，后经技术不断地积累､发展与突破，分别于2005年与2019年左右步入技术创新成长期与成熟期，目前技术已经成熟。

图１中美等国人工智能技术创新周期Ｓ曲线

得益于雄厚的科技与经济实力，美国人工智能技术创新累计综合发展指数遥遥领先于其他各国，日英法德４国作为人工智能新技术创新发展早期的追随者与前期领导者，在人工智能技术领域，同样具有较高的发展水平与先发优势，鉴于人工智能技术创新是一个显著的动态累计过程，且发展周期较长，美日等世界主要发达国家并未因前期先发优势而形成技术发展垄断局面，因而为后发国家的技术追赶提供了巨大的机会窗口。

由图１技术创新演变曲线可预测出，在技术经验渐进性积累与自主创新能力不断提升的条件下，我国正逐步缩小与美国在人工智能新技术创新赛道上的发展差距，预计将在人工智能新技术创新发展的成熟期实现技术的追赶与超越。

目前，中国人工智能技术创新累计综合发展指数已超越英法德日４国，但与技术创新水平处于全球领先地位的美国相比仍有较大发展差距。本文从人工智能新技术创新累计综合发展指数增长率探索未来中国是否能反超美国并掌握创新发展的主导权，图２是各国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率变化结果。

图２拟合中美等国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率

由图２可知，1985-2003年，美国、英国、法国、德国与日本人工智能技术创新累计综合发展指数增长速率基本处于快速上升状态，尤其是美国。而我国的人工智能技术创新起步晚于美国，在基础研究原创性成果的不足或某些前沿领域的投入缺失的情况下错失了先发优势。但在国家大力扶持与自主创新能力不断提升的情况下，我国人工智能技术发展呈现出了非常强劲的增长态势。

因此，可以预见，在当前快速增长态势下，再加上后天技术的积累以及先发的数据优势，我国必将在人工智能新技术这一赛道上领跑全球。

影响因素动态分析

我国人工智能新技术创新发展速度较快，但关键核心技术水平与美国相比仍有差距。技术创新是一个多阶段过程，不同发展阶段因所需资源、条件不同而影响因素权重不同。本节创新性地引入技术创新不同阶段变量，动态分析不同阶段下人工智能技术创新的多指标测度体系中维度权重变化。进一步深入剖析我国人工智能新技术创新发展的影响因素。

由表四可以看出，中美两国在人工智能技术的发展阶段、技术创新和技术进步等方面存在差异。美国在人工智能新技术基础研究投入、技术创新布局、技术产业链上游的占据等方面具有较为显著的优势，而我国在科技布局、产业规模和融资份额等方面具有一定优势。但是，我国与美国相比，技术进步较为缓慢，尤其是在芯片领域存在较大差距，这将对我国的人工智能产业化形成不利影响。

因此，我们应该着眼于加强人工智能领域的基础研究，不断提升自主创新能力，积极推动技术创新和进步，在技术产业链上游抢占制高点，实现由技术跟随到技术引领的转变。同时，也需要加强与市场的有效结合，促进技术产业化的发展，让科技创新更好地服务于经济社会的发展，实现以科技创新驱动高质量发展的目标。

表４人工智能技术不同发展阶段影响因素权重分布

通过与美国的比较不难看出，我国人工智能新技术创新在基础研究、技术创新与技术进步维度，仍有相当发展空间，由于缺乏占据世界产业制高点的核心技术，存在若干被他国“卡脖子”的领域。

图３中美等国人工智能技术创新逐年发展指数

虽然我国人工智能新技术研发起步较晚，基础研究薄弱，技术创新累计综合发展指数与美国存在较大差距，但由技术创新逐年综合发展指数（图3）可知，我国人工智能新技术创新发展指数自2003年开始逐年上升，正不断缩小与美国人工智能技术创新累计综合发展指数的差距。作为后起之秀，在经历长期以技术跟随为主的技术潜伏期与萌芽期，以及二次创新为主的技术成长期后，依靠后发优势，我国于2017年反超自2003年以来技术创新逐年发展指数呈逐步下降态势的美国，跃居全球首位。

结论及建议

本文基于人工智能技术创新科研大数据，提出了人工智能技术创新水平多指标测度体系与技术创新综合发展指数计算模型，并通过绘制技术创新生命周期Ｓ演化曲线，对我国与世界主要发达国家在人工智能技术创新方面的发展阶段进行了评估与预测，深度剖析了我国与美国等国之间在技术创新、科技布局、产业规模、技术进步等方面的差距。

基于这些结论，本文提出了几点建议。首先，要强化基础研究，加大对基础研究长期稳定的支持力度，同时引导企业增加基础研究投入，提高我国基础研究水平和源头创新能力。

其次，要推动应用研究与基础研究的融合贯通，坚持问题导向、目标导向，设立重大科技计划项目，支持设立联合攻关团队（校企联合或校校联合等），或以企业为主导并协调高校和有关科研院所的资源，对有关人工智能的应用技术进行研究开发（委托研究、联合研究等形式）。

此外，还建议要产业化市场化发展，中国目前以高校为主、各自为战的人工智能研发体系不利于中国人工智能产业对前沿技术的把握和整体技术创新水平的进一步提升，也不利于技术的快速转化应用。建议培育一批技术先进、世界领先的企业，并带动产业上下游协同发展，形成持续创新能力、技术全球领先的产业集群。

最后，要完善技术创新机制，应鼓励企业培育和引进掌握关键核心技术的科技领军人才和团队，为产业发展提供智力支持；建立综合的关键核心技术突破与创新机制，将短期与中长期科技积累相结合，建立国家基础研究、产业科技等方面的公私结合的综合创新体系，将产业发展创新需求、国家战略创新需求、科研好奇创新需求等三大方面的创新动力综合起来，并重结合，实现“远水”和“近渴”的融合。

综上所述，通过实施这些建议，我国在人工智能技术创新方面可以进一步提升自身的科技水平和创新能力，缩小与美国等发达国家的差距，加速我国在人工智能领域的发展进程。

原文来源：王山，陈昌兵．中美人工智能技术创新的动态比较——基于人工智能技术创新大数据的多Ｓ曲线模型分析［Ｊ／ＯＬ］．北京工业大学学报（社会科学版）。（因篇幅原因，本文有部分删减）

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我国人工智能产业发展势头强劲 产业布局提速

央视网消息：据中国信息通信研究院测算，2022年中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币，我国人工智能产业生态正在逐步形成，产业布局也在提速。在昨天（6月26日）召开的世界互联网大会数字文明尼山对话上，与会代表认为，面对人工智能技术发展的突飞猛进，我们既要警惕它存在潜在的风险隐患，也要抓住它所带来的巨大机遇。 

这里是位于浙江杭州桐庐县的一座矿山，虽然这段时间正是梅雨季，矿山的工程进度却没有受到任何影响，而这正是得益于传统机械装上了人工智能的“大脑”。工作人员在数公里开外的项目中心，只需要动动键盘和鼠标，就可以远程操控现场的无人挖掘机进行施工作业。

人工智能技术的应用不仅大大提高了传统行业的生产效率，更是让传统制造业变得更有市场竞争力。在杭州的这家丝绸生产企业，原来生产一条丝巾需要经过设计、打样、打印、固色等5至7个流程，而现在通过人工智能现场定制设计，数智化印花一体机开启即时生产，半个小时就可以拿到一条丝巾成品。 

随着一批智能车间、智慧供应链等涌现，人工智能与实体经济迅速融合，有力推动各行各业数字化、智能化转型，孕育出一大批新产业新模式新业态。

科技部新一代人工智能发展研究中心近期发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，以“大数据+大算力+强算法”相结合的人工智能大模型，在中国正在得到迅猛发展，中国研发的大模型数量排名已居全球第二，仅次于美国，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。 

2023中国人工智能创新发展指数公布

光明日报合肥11月21日电（记者丁一鸣）日前，在安徽合肥举办的第五届世界声博会现场，中国电子信息产业发展研究院发布了2022中国人工智能创新发展指数（“合肥指数”）。这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统反映我国人工智能的发展态势。

近年来，我国人工智能进入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。

同时，我国各地人工智能产业蓬勃发展，融合应用不断推进，已建设11个“国家新一代人工智能创新应用先导区”和18个“国家新一代人工智能创新发展试验区”，形成了产业区域覆盖面积最广、应用场景最多、科技企业最集中的区域协同发展体系。

鉴于此，中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。

产业实力上，北京、广东、浙江和上海的产业集聚效应持续扩大，企业创新能力明显增强。研究院发布的2022中国人工智能企业竞争力研究显示，超70%的百强企业都位于北上广。

从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽排在全国第6位，其中90%的科研成果、基础设施建设、示范应用场景和人才队伍集中在合肥。“合肥已经成为人工智能领域科技创新与产业发展最活跃的城市之一。”中国电子信息产业发展研究院院长张立说。

《光明日报》（2022年11月22日 08版）

人工智能产业迎来发展新机遇

习近平总书记强调，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。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。

近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展，已进入全球第一梯队。中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。

我国人工智能产业的发展现状与发展趋势如何？面临着哪些机遇？今后产业发展有哪些着力点？最近，记者采访了工业和信息化部相关负责人及业内多家企业。

核心技术取得突破，创新能力显著提升

无保护左转、行人车辆避让、自动变道、自动转向、红绿灯识别、窄路及拥堵路段通行、自动绕障……北京轻舟智航科技有限公司不久前推出的基于地平线征程5芯片的“轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案”，支持城市多场景、高速公路、快速路多种复杂路况的点到点辅助驾驶，让开车变得轻松。

包括18个智能水位站、5个流量站、100套森林火灾地表火探测器在内，200余个前端感知点位，将实时数据输送至云从科技主导搭建的综合枢纽数字孪生平台——“天府大脑”，并在数字孪生世界完美复原成都天府新区的生态现状。水体抬升、水质反演、污染等城市应急事件，在AI（人工智能）赋能下完成高效能治理。

六轴机器人轻柔地抓起几十公斤重的电池模组，精准放置到电池包底座上，在AI视觉和100%扭矩监控下完成自动拧紧，安装精度达到0.2毫米……在上汽通用汽车武汉奥特能超级工厂电池车间模组上线工位，由上汽通用工程制造团队与国内顶尖人工智能企业共同开发的“机器人、3D点云视觉、力控感知”技术融合应用，在业内成功落地。

“智能视觉技术在装配工艺中的应用，有效避免了模组在组装过程中由于磕碰造成的潜在安全风险，确保了装配过程电池零损伤。”据工厂负责人介绍，后续的电池包涂胶、合盖、拧紧工艺，也全部基于数字孪生技术的机器人自动完成。通过采用深度学习算法的视觉技术进行多重质量保证，安装工艺实现测量精度小于0.1毫米，确保电池包满足最高密封等级要求。

不仅如此，在武汉奥特能工厂，数字孪生技术已广泛运用于产线规划、设备制造、安装调试、生产运营监测、设备预维护等领域，节省设备建造、调试时间约50%，项目实际投产比规划提前了5个月。

以上事例，是我国人工智能创新能力显著提升的缩影。总体看，有四个方面主要进展：

——人工智能专利申请量居世界首位。据中国信通院测算，2013年至2022年11月，全球累计人工智能发明专利申请量达72.9万项，我国累计申请量达38.9万项，占53.4%；全球累计人工智能发明专利授权量达24.4万项，我国累计授权量达10.2万项，占41.7%。

——创新载体建设取得新进展。一批新型研发机构在人工智能大模型、人工智能计算芯片等领域取得了技术突破。算力基础设施达到世界领先水平。全国一体化大数据中心体系基本构建，“东数西算”工程加快实施；建成一批国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。

——关键核心技术局部突破，部分关键应用技术居世界先进水平。我国企业在应用算法、智能芯片、开源框架等关键核心技术上已取得重要突破，图像识别、语音识别等应用技术进入国际先进行列，智能传感器、智能网联汽车等标志性产品有效落地应用。

——产业生态初步形成。目前，我国已有超过400所学校开办人工智能专业，高端人才居全球第二。截至2022年底，全球人工智能代表企业数量27255家，其中我国企业数量4227家，约占全球企业总数的16%。我国人工智能产业已形成长三角、京津冀、珠三角三大集聚发展区。百度、阿里、华为、腾讯、科大讯飞、云从科技、京东等一批AI开放平台初步具备支撑产业快速发展的能力。

融合应用步伐加快，赋能效果持续显现

“春节后，早高峰等车时间变短了，车上也不那么挤了。”2月23日7时40分，李先生在深圳桃源村东72路公交车站登车。他并不知道，车队根据智能排班，车辆周转率提升10%，乘车舒适度也提高了25%。

深圳巴士集团安托山公交车队调度组长陈晓岚告诉记者，去年车队6条线路、72辆公交车安装智能系统后，借助人工智能算法，车队可以通过精准匹配的动态飞线图，全面了解线路客流信息，如哪个时段、哪个区间客流量大，进而调整线路早晚高峰时段的发车频次，增发72路、M500路区间车，提升了线路运营效率，方便了乘客出行。

据了解，目前，深圳已经有6000辆公交车安装了该系统。构建城市级公交大脑不仅帮助公交公司降本增效，还有效推动城市智慧出行。

“伴随着人工智能在智慧城市领域的应用加速落地，我们对智慧城市的理解越来越深，战略也越来越清晰，那就是做自进化城市智能体。”云天励飞副总裁郑文先说，云天励飞拥有算法、芯片、大数据全栈式AI能力，基于对行业场景需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现了算法芯片化，进而打造具备多维敏捷感知、海量数据分析、全局实时洞察、持续迭代进化的城市超级大脑，助力智慧城市建设。目前，一系列示范应用已在北京、上海、深圳、青岛、成都等多个城市实现项目落地。

中国电子信息产业发展研究院副总工程师安晖表示，当前，人工智能与一、二、三产业融合成效初显，正在从医疗、交通、制造等先导产业领域向旅游业、农业等领域拓展；智能金融、智能医疗、智能安防、智能交通等领域已经成为人工智能技术产业化落地的热点应用场景；制造业研发设计、工艺仿真、生产制造、产品检测等重点环节智能化水平全面提升。

推动关键核心技术攻关，培育良好发展生态

“作为国内首款可量产的百TOPS级大算力AI芯片，地平线征程5已经获得比亚迪、上汽、一汽等多家主流车企的量产合作项目，首款量产车型已于今年2月落地。”业内专家表示，实现大算力车规级芯片量产，国内芯片企业仍需突破一些关键技术，如先进封装技术、自主IP技术、高算力芯片系统架构，以及功能安全流程、功能安全产品认证、车规可靠性认证等。

车规级智驾和智舱芯片，只是我国人工智能产业链短板之一。安晖认为，总体看，我国人工智能基础理论、核心关键技术积累不足，核心算法、AI框架、芯片及基础元器件与国外差距较大，重大原创科技成果还需要进一步研发。

“实现人工智能产业高水平自主可控，国内企业要加强产学研用协同创新，推动关键核心技术攻关。”安晖列举道，一是大力推进人工智能基础软硬件开发，加强小样本学习、迁移学习等基础技术研究，提升原始创新能力。二是加快智能芯片、深度学习框架及关键算法等共性技术迭代升级与产业化，发展感存算一体化的智能传感器。三是强化知识计算引擎、跨媒体智能、自然语言处理、自主无人系统等技术攻关与应用，加快人工智能安全技术创新。四是加速语音、图像文字等多媒体技术向跨媒体技术提升，推动感知智能向认知智能演进，发展超大规模预训练模型。五是加快人工智能与5G大数据、云计算、区块链等技术的融合创新，鼓励开发融技术产品并加速商业化落地。六是推动类脑智能等前沿技术，前瞻布局人工智能与量子信息、脑机接口等前沿领域探索。

在云从科技副总裁王仲勋看来，我国人工智能企业和初创公司在获得资金支持方面仍存在一定困难，有时无法承担训练大型语言模型的高昂成本，“此外，一些财力雄厚的大企业，项目投资更多关注短期的投资回报率，对长期规划且产出成果不明确的项目存在一定程度的重视不足。”

工信部有关负责人表示，“十四五”期间，我国将加快壮大人工智能产业，培育良好发展生态，具体举措包括：组织由大中小企业联合、产学研共同参与的创新联合体，推动人工智能关键核心技术突破，提升我国智能芯片、开发框架、典型智能产品等水平；加快人工智能在制造、交通、能源等领域的应用，推动重点领域智能化转型；打造产业集群，培育一批具有国际竞争力的人工智能龙头企业，发展一批专精特新企业，依托先导区打造产业集聚发展高地。

以技术突破和应用拓展为主攻方向，依托我国超大规模市场优势吸引全球资源要素，我国人工智能产业正在与实体经济深度融合，成为经济社会发展新的增长引擎。据预测，到2030年，我国人工智能产业规模将达到1万亿元。（王政）

我国人工智能发展如何工信部：核心产业规模超四千亿元 企业超三千家

封面新闻记者滕晗

7月26日，工业和信息化部举行“推动制造业高质量发展夯实实体经济根基”新闻发布会，工信部科技司副司长任爱光介绍，据测算，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。

工信部科技司副司长任爱光（图片来源：工信部）

任爱光表示，在人工智能产业发展方面，工信部重点开展3方面工作，一是推进技术创新攻关，以人工智能创新任务揭榜挂帅为抓手，发现和培育优秀企业，竞争产出一批优秀产品，联合国家药监局开展人工智能医疗器械专题揭榜工作，构建研发-产业-应用“快车道”。组建智能传感器、智能网联汽车等国家制造业创新中心，加强共性技术研发与产业化。鼓励高校、企业组成联合体开展协同创新。

二是促进赋能应用落地，批复建设8个国家人工智能创新应用先导区建设。加强产业技术基础公共服务平台建设。挖掘并开放一批应用场景，以用促研推动智能技术产品落地应用与迭代。组织开展AI精准赋能中小企业活动，编制《人工智能赋能中小企业技术产品供需目录》，促进智能化转型。

三是打造融通产业生态，建设一批5G基站、工业互联网平台、算力中心等信息基础设施，支持建设并开放行业数据集，夯实产业发展基础。引导鼓励国内开发框架开源开放，推动建立软硬一体、上下游联动的产业生态体系。强化标准引领，加强人工智能标准体系建设，组织编制《国家智能制造标准体系建设指南》，发布30项智能制造国家标准。

任爱光表示，当前，我国人工智能与实体经济融合取得积极进展。一是传统行业转型升级不断加速，培育成长出一批传统行业+AI的典型企业，推广应用一批智能化升级的典型案例。智能制造领域，智能技术的应用提升了产品检测效率和设备利用效率。智慧医疗领域，智能技术有效减轻医护人员工作压力，提高医疗装备的诊断准确性与服务便捷性，目前，国内已获批40余张AI影像医疗器械三类证。

二是智能产业实力持续提升。据测算，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。智能芯片、开源框架等关键核心技术取得重要突破，智能芯片、终端、机器人等标志性产品的创新能力持续增强。

三是新型基础设施布局逐步完善，通过以建带用、以用促建，截至6月底，已建成5G基站170万个，培育大型工业互联网平台150家、连接工业设备超过7800万台（套）。全国建成多个算力中心、数据中心等公共服务平台，行业数据集建设数量与质量不断提升。

任爱光表示，下一步，将充分发挥人工智能先导区作用，通过揭榜挂帅等手段，加速推动人工智能在制造、交通、医疗、教育、金融等领域融合应用，加快新技术、新产品示范推广。

我国人工智能产业发展势头强劲 产业布局提速



央视网消息：据中国信息通信研究院测算，2022年中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币，我国人工智能产业生态正在逐步形成，产业布局也在提速。在昨天（6月26日）召开的世界互联网大会数字文明尼山对话上，与会代表认为，面对人工智能技术发展的突飞猛进，我们既要警惕它存在潜在的风险隐患，也要抓住它所带来的巨大机遇。 

这里是位于浙江杭州桐庐县的一座矿山，虽然这段时间正是梅雨季，矿山的工程进度却没有受到任何影响，而这正是得益于传统机械装上了人工智能的“大脑”。工作人员在数公里开外的项目中心，只需要动动键盘和鼠标，就可以远程操控现场的无人挖掘机进行施工作业。

人工智能技术的应用不仅大大提高了传统行业的生产效率，更是让传统制造业变得更有市场竞争力。在杭州的这家丝绸生产企业，原来生产一条丝巾需要经过设计、打样、打印、固色等5至7个流程，而现在通过人工智能现场定制设计，数智化印花一体机开启即时生产，半个小时就可以拿到一条丝巾成品。 

随着一批智能车间、智慧供应链等涌现，人工智能与实体经济迅速融合，有力推动各行各业数字化、智能化转型，孕育出一大批新产业新模式新业态。

科技部新一代人工智能发展研究中心近期发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，以“大数据+大算力+强算法”相结合的人工智能大模型，在中国正在得到迅猛发展，中国研发的大模型数量排名已居全球第二，仅次于美国，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。