市人社局市工业和信息化局关于优化工程技术系列职称评价支持产业链高质量发展的通知
市人社局市工业和信息化局关于优化工程
技术系列职称评价支持产业链
高质量发展的通知
各区人力资源和社会保障局、工业和信息化局，各委办局（集团公司）、驻津单位人力资源（职称）部门，各工程技术系列职称专业主管部门，有关单位：
为深入实施人才引领高质量发展战略，贯彻落实制造业强市目标和深化职称改革要求，进一步提升产业链与人才链契合度，激发工程技术人才创新创造活力，推动十大产业人才创新创业联盟（以下简称“联盟”）和12条产业链高质量发展，助力以产聚人、以人兴产、打造“创新天津”，根据《天津市制造强市建设三年行动计划（2021—2023年）》（津先进制造办〔2021〕1号）、《天津市产业链高质量发展三年行动计划（2021—2023年）》（津先进制造办〔2021〕2号）和《市人社局市工业和信息化局关于深化工程技术人才职称制度改革实施意见的通知》（津人社局发〔2019〕39号）精神，现就优化工程技术系列职称评价支持产业链高质量发展有关事项通知如下：
一、按照产业链需求调整职称专业设置
（一）根据重点产业链发展需求，本市在工程技术职称系列中新增集成电路、物联网、智能装备、锂离子电池、新能源、航空航天、海洋工程、生物制造、轨道交通等9个专业；整合设置电子信息、装备制造、汽车及新能源汽车、港口等4个专业；更名生态环境、园林等2个专业；撤消新学科专业（转至自然科学研究职称系列）。优化调整后，本市工程技术系列职称专业设置共分为制造类、土建类、生产服务类3类39个专业（见附件1）。
（二）按照“一链一策”的原则，为每条产业链建立一套职称专业体系，主要对应关系如下（见附件2）：
1．信息技术应用创新产业链对应人工智能、电子信息、网信、集成电路4个职称专业。
2．集成电路产业链对应集成电路职称专业。
3．车联网产业链对应物联网、人工智能2个职称专业。
4．生物医药产业链对应制药、医疗器械、生物制造3个职称专业。
5．新能源产业链对应锂离子电池、新能源、装备制造、化工4个职称专业。
6．新材料产业链对应化工、轻工、集成电路、电子信息、锂离子电池、新能源、冶金、建筑材料与制品8个职称专业。
7．高端装备产业链对应智能装备、轨道交通、海洋工程、航空航天、装备制造5个职称专业。
8．汽车及新能源汽车产业链对应汽车及新能源汽车职称专业。
9．绿色石化产业链对应化工职称专业。
10．航空航天产业链对应航空航天职称专业。
11．中医药产业链对应制药职称专业。
12．轻工产业链对应轻工、纺织、自行车电动自行车3个职称专业。
二、支持联盟开展职称评价工作
（一）将联盟纳入本市工程技术系列职称评审委员会组建单位范围。经市人社局批准，联盟可组建相应专业的职称评审委员会，面向社会开展相关专业职称评审工作，实现人才链、产业链、创新链的融合发展。相关联盟秘书处或联盟所在区人社局，可作为职称评审办事机构，承担职称评审委员会日常工作。
（二）经专业主管部门评估同意、市人社局批准，联盟龙头、骨干企业，可单独申请或联合申请开展工程技术系列相应专业的职称自主评审，自主制定评价标准，自主组建评价机构，自主开展职称评审。
三、完善职称专业动态调整机制
（一）工程技术系列职称专业设置实行动态调整，专业主管部门可根据本市重点产业布局和产业链发展需要，在充分调研和广泛征求用人单位、行业专家、社会公众意见基础上，提出职称专业调整建议，经专家论证后，由市人社局会同专业主管部门印发实施。市人社局每年部署年度职称评审工作时，公布当年度工程技术系列职称专业设置情况。
（二）各专业职称评价标准可在不低于天津市工程技术系列职称评价标准基础上进行细化，也可按系列职称评价标准执行。细化的专业职称评价标准（模板见附件3）原则上每五年修订一次，也可根据工作需要即时修订。各专业主管部门应及时跟踪职称评价标准执行情况，根据专业发展需求及时修订，经广泛征求意见后，与市人社局联合印发并向社会公布。修订后的专业职称评价标准应在每年度职称评审方案中予以明确。
四、提升工程技术系列职称评价服务水平
（一）各专业主管部门、区人社局、职称评审委员会组建单位和用人单位要高度重视，充分认识优化工程技术系列职称评价工作的重要意义，将其作为激发工程技术人才创新创造活力、推动产业链高质量发展的重要举措。各部门、各单位要加强协作、精心组织，抓细、抓实，确保落地见效。
（二）各部门、单位要严格按照《天津市职称评审管理暂行办法》（津人社规字〔2019〕4号）有关规定，认真落实职称申报评审“四公开”和“双公示”制度，做好审核推荐、材料报送、专家评审等各项工作，规范程序，加强管理，严肃纪律，保证质量。各专业主管部门对产业链相关职称专业的评审会议，要安排相关业务处室或委托区级相关专业部门进行监督，确保评价标准实施的专业性。各职称评审委员会组建单位要落实相互监督制度，确保评审会议科学公正、程序合规。担任职称评审办事机构的区人社局，应明确相应的职能部门和人员，保障工作顺利开展。
（三）各部门、单位要切实加强政策宣传，通过宣讲培训、微信、微博、网站等多种方式，对产业链和联盟相关企业广泛开展政策解读，主动送政策上门、对接需求，确保各类企事业单位、社会组织的在职工程技术人才，以及从事工程技术工作的新就业形态劳动者、自由职业者的职称申报权益。
对职称申报评审工作中遇到的问题，请及时向市人社局反馈，市人社局将积极协调有关部门做好跟踪服务。
联 系 人：市人社局专业技术人员管理处 王延东
联系电话：83218426
附件：1.天津市工程技术系列职称专业设置表
2.天津市重点产业链职称专业体系对应表
3.天津市工程技术系列各专业职称评价标准（模板）
市人社局 市工业和信息化局
2021年9月9日
全面透析人工智能产业链 文章开始前先感谢崔老师的分享，专注人工智能领域的分析。人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层人工智能产业链包括三层：基
来源：雪球App，作者：一只猪的勇气，（https://xueqiu.com/7821378668/148422770）
文章开始前先感谢崔老师的分享，专注人工智能领域的分析。人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
中国人工智能100强企业产业链分布情况
基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。
中国人工智能100强企业产业链基础层
1、计算硬件-AI芯片
AI芯片是人工智能产业的核心硬件。人工智能芯片的定义从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作人工智能芯片，但是通常意义上的人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。
人工智能芯片分类
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业的整体销售市场正处于快速增长阶段，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片；尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求，除了当前的合作客户，拓展新客户合作开发产品是困难的，因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。
我国人工智能芯片行业所处周期
2、计算系统技术-大数据、云计算和5G通信
人工智能与大数据、云计算和5G关系紧密，由于巨大数据的产生，使得人们关注用数据做一些过去只有人能够做的事情。配合云计算带来的计算资源和计算能力，人工智能依托数据基础，对周遭环境做出一定的程序反应，实现人工智能的落地。其中，5G网络的主要作用是让终端用户始终处于联网状态，让信息通过5G在线快速传播和交互。
人工智能与大数据、云计算、5G的关系
大数据
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2018年的约7.6ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。1ZETTABYTE大约是1万亿GIGABYTE，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国2018年的数据量约为6.9ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。据贵阳大数据交易所统计，中国大数据产业市场在未来五年内，仍将保持着高速增长。2017年中国大数据市场规模为3517亿元，增速为41.6%，预计到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元左右。
2018年-2025年中美数据生产量
云计算
近年来，我国云计算新兴产业快速推进。多个城市开展了试点和示范项目，涉及电网、交通、物流、智能家居、节能环保、工业自动控制、医疗卫生、精细农牧业、金融服务业、公共安全等多个方面，试点已经取得初步的成果，将产生巨大的应用市场。根据中国信通院公布的数据显示，2013年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2017年达691.6亿元，同比增长34.3%。据测算2018年我国云计算市场规模突破900亿元。
2013-2018年中国云计算市场规模增长情况(单位：亿元)
5G通信
虽然2014年5月三星电子就已宣布其开发出首个机遇5G核心技术的移动传输网络，且我国运营商和设备制造商也较早开展相关技术研发，但是我国5G规划从2015年开始。《国家"十三五"规划》指出积极推进第五代移动通信（5G）技术研究，于2020年启动5G商用。中国5G试验规划分为两大阶段：第一个阶段为5G关键技术测试阶段（2015~2018），第二个阶段为5G产品研发阶段（2018~2020），预计2020年实现正式商用。2018年12月，工信部发放5G系统试验频率使用许可。
中国5G产业发展历程
3、数据-数据采集、标注和分析
人工智能产业目前已经发展至量变阶段，需要通过大量的数据做出质变进而突破现有的屏障，数据标注和采集行业应运而生。数据采集、标注和分析是指文本、图像、视频、语音等数据的采集、数据标注和分析。
数据采集和标准分类
技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径。主要包括算法理论（机器学习）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、机器视觉、智能语音、自然语言理解）。
中国人工智能100强企业产业链技术层
1、中国人工智能专利及论文量世界领先
从近十年人工智能专利数量来看，根据乌镇智库发布的数据，中国在全球人工智能专利数量上处于绝对领先的地位。2009-2018年，中国人工智能累计专利数量达到68467件。同期美国人工智能专利数量为30200件，美国和中国位于第一梯队并占据绝对领先优势。韩国位于第二梯队，同期数量为6893件，仅为中国的10%。英国和加拿大的专利数量相近，分别排在全球的第四位和第五位。从近十年人工智能论文数量来看，根据乌镇智库发布的数据，2009-2018年中美英三国在论文数量方面占据全球前三的位置。其中，中国同样在数量上具有绝对的优势，论文累计数量达到了30303篇，美国和英国累计数量为18144篇和8188篇。印度后来居上位居第四位，西班牙则排名第五。
各国人工智能领域专利数量累计情况(单位：件)
各国人工智能领域论文累计数量情况(单位：篇)
2、国内基础及技术层企业基础算法及平台公司数量仅占4%
算法作为人工智能技术的引擎，主要用于计算、数据分析和自动推理。目前美国是人工智能算法发展水平最高的国家。从高校科研到企业的算法研发，美国都占据着绝对优势。在中国，仅有少数几家科技巨头拥有针对算法的开放平台，国内人工智能基础及技术层企业中，基础算法及平台公司数量仅占4%。我国人工智能产业发展过于依赖开源代码和现有数学模型，导致专业性和针对性不足，效果往往不能满足具体任务的实际要求。以图像识别为例，用开源代码开发出的AI即使可以准确识别人脸，但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求。
国内人工智能基础级技术层企业数量分布情况(单位：%)
3、中国人工智能人才相对匮乏
根据牛津大学2018年对中美两国算法研究领域的人才与全球先进国家的对比显示，中国目前在算法研究方面的人才仅占全球人工智能底层技术研究的13.1%，而美国算法人才的占比为26.2%。从开设人工智能专业院校的数量来看，中国仅有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，这一数字远远无法满足人工智能企业的用人需求。
中美两国算法研究人才占比(单位：%)
应用层是人工智能产业的延伸，为特定应用场景提供软硬件产品或解决方案应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。主要包括从行业解决方案（“AI+”）和热门产品（智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等）。
中国人工智能100强企业产业链应用层
1、行业应用-AI+传统行业
“AI+传统行业”，覆盖了医疗、金融、教育、文娱、零售、物流、政务、安防等诸多垂直领域。
人工智能行业应用
2、行业产品-智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等
人工智能领域的热门产品主要有智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等。对5G和人工智能来说，汽车是绝佳载体，而对于汽车行业来说，5G和人工智能又是重要的附加值，智能汽车已成为汽车产业发展的重要方向；机器人分为工业机器人和特种机器人（服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人），随着人工智能的快速发展，各种类型的机器人纷纷面世，一些公司也在以实际行动推动机器人落地，如今，一个机器人应用的新时代正在出现；智能家居主要包括智能灯光控制系统、智能窗帘、智能门锁、智能音箱、智能冰箱、智能水壶等等，人工智能让家居产品拥有“会思考、能决策”的能力，设备智能化以后让生活变得更简单化；可穿戴设备主要包括智能手环、智能手表、智能眼镜、智能头盔，可穿戴设备作为AI的入口，可应用在体育、医疗、娱乐、科教、商业等方面。
人工智能行业产品
@今日话题$科大讯飞(SZ002230)$#5G##云计算#
2023深圳市人工智能产业发展白皮书
报告认为
1、深圳市人工智能产业发展走在全国前列。在智能硬件、计算机视觉、自动驾驶、智慧金融、智慧医疗等领域的“AI+应用”发展全国领先。
2、深圳人工智能产业创新生态体系要素齐备。集聚了大湾区的创新资源与各类高端创新载体，人才储备、专利规模居国内前三。
3、底层算法和核心零部件仍受制于人，亟需加快突破基础算法、高端芯片、关键器件和底层软件等技术。
4、医疗、制造、智能驾驶等重点领域的数据资源开放共享，是人工智能产业发展的共性需求，亟需加快构建数据法律法规体系。
01
人工智能概览
（一）人工智能定义
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，包含了基础层、技术层、应用层三部分。基础层主要由关键硬件（AI芯片、传感器）、数据、算法模型（软件）三部分构成。传感器负责收集数据，AI芯片（GPU、FPGA、NPU等）负责运算，算法模型负责训练超大量的数据。新一代人工智能技术体系由基础技术平台和通用技术体系构成，其中基础技术平台包括云计算平台与大数据平台，通用技术体系包括机器学习、自然人机交互、模式识别等技术。在此技术体系的基础上，人工智能技术不断创新发展，产生包括智能金融、智慧医疗、智能机器人、自动驾驶、智能安防、智慧零售、智慧教育及智能家居等应用场景和典型产品。
图：人工智能的基础层、技术层和应用层
资料来源：德勤
（二）全球发展情况
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，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是我国赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，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。欧美、日本等国已将发展人工智能提升为国家战略，我国也加紧系统布局和主动谋划，争夺全球科技竞争的主导权。
美国是人工智能超极强国。遥遥领先的人才储备。近十年来入选国际人工智能学会会士的顶尖学者中，美国占比69%，全球顶尖企业家数量美国占据50%以上。“超一流”的技术供给。论文产出量排名全球第一，专利申请量排名全球第二，尤其在开源框架和智能芯片等基础领域对我国形成了强力压制。强大且完备的产业体系。美国在人工智能领域基础层、技术层和应用层实力雄厚，并已实现全面领先。
英国领跑欧洲人工智能发展。综合实力位居全球前列。英国人工智能企业数量、融资量、顶尖人才数量、学术论文数量等关键指标均排名全球前三。“伦敦现象”优势凸显。伦敦已成为欧洲人工智能“首位城市”，深度得益于“伦敦-牛津-剑桥”黄金三角密集的学术资源和顶尖的学科集群。输出了源源不断的创新型企业。
我国人工智能应用领先，基础理论研究及关键核心技术方面尚处跟随者地位。在产业链下游，得益于我国旺盛的产业需求，以及庞大的人口基数产生的海量数据和丰富的应用场景优势，我国在人工智能应用层的智慧城市、智能安防、智能家居、智能零售、智能金融、智能医疗等多个领域世界领先。在产业链中游，我国在技术层的计算机视觉、智能语音等方面处于世界领先地位。旷视、科大讯飞等一批企业人脸识别率、语音识别率等屡获世界第一。但在产业链上游基础层的芯片、高精传感器、开源框架等底层软硬件技术方面十分薄弱。芯片领域，GPU与FPGA芯片完全依赖进口；算法方面的底层算法、原创算法缺失，主流开源平台仍由欧美等科技巨头把控。
图：主要国家人工智能战略
资料来源：中国信通院
02
深圳人工智能产业发展情况
深圳发展人工智能产业具有较好基础。2019年我市获批建设国家人工智能创新应用先导区和国家人工智能创新发展试验区，为人工智能产业发展奠定良好基础。从企业数量、人才数量、国际级载体等方面来看，我市人工智能综合实力位居全国主要城市前三位，形成了“高端资源集聚、技术深度融合、应用遍地开花”的发展格局。主要有以下特征：
（一）AI产业链完善
人工智能产业链分为如下三层：基础层提供数据采集、算力等基础设施，主要包括芯片、传感器、开发平台、数据服务、云计算等环节；技术层主要提供机器学习算法、智能语音识别技术、计算机视觉等算法和技术；应用层是将人工智能算法应用于各行各业形成的新业态、新模式、新产品，主要包括智能机器人、智能无人机、智能制造、智能医疗、智能金融、智能安防、自动驾驶、智能供应链等。
人工智能产业链的各个环节都有深圳企业，并且在全国都有一定的竞争力。比如海思半导体在芯片领域居于行业领先地位，速腾聚创、奥比中光、瑞声声学等企业在传感器领域位居行业前列，腾讯、华为、平安、大疆创新等企业在全产业链均处于领先地位。
图：深圳人工智能产业链
资料来源：HIIC智能经济研究所
（二）“AI+应用”发展全国领先
智能硬件领域，以大疆为代表的300多家无人机企业，占据全球市场七成份额。优必选的服务机器人已经应用在教育、家居、零售等场景，成为行业发展标杆。
计算机视觉领域，云天励飞的“深目”是中国最大规模实战应用警用级人像识别系统，微众银行AI团队推出了金融业内首个“联邦视觉系统”。
自动驾驶领域，大疆发布了千元级、性价比高的激光雷达，与速腾聚创、镭神智能的激光雷达共同加速了自动驾驶规模化落地，在自动驾驶增量零部件领域形成了初步集聚效应。华为、腾讯大局发力自动驾驶，在全国率先推出了业内一流的基础软硬件、车辆网和应用产品和方案。
智慧金融领域，微众银行的AI信贷风险管理体系做到全国领先，AI智能客服可直接回答约98%的顾客咨询；平安集团获批金融领域唯一国家级人工智能开放创新平台。
智慧医疗领域，腾讯觅影成为了“AI+医疗”标杆，并获批医疗领域唯一国家级人工智能开放创新平台，已在全国百余家三甲医院落地，疫情期间部署在湖北最大方舱医院，以秒级速度识别新冠肺炎CT影像。
（三）聚焦产业需求的技术研发
龙头企业围绕业务需求建立企业实验室。例如，腾讯优图实验室、华为诺亚方舟实验室、中兴通讯云计算及IT研究院等一批AI研发中心。华为2018年的研发投入高达高达1015亿人民币，占到销售收入的14%左右，国内企业排名第一；腾讯2018年研发投入212亿元，国内排名第五。
AI产学研协同创新趋势加快。鹏城实验室与微众银行联合建立了“AI金融联合实验室”，发力联邦迁移学习、新一代人机交互；腾讯AILab和港中大(深圳)联合成立了机器智能联合实验室，共同攻克机器学习、计算机视觉和自然语言处理。
（四）创新生态体系要素齐备
依托新兴产业集群发展的坚实基础，深圳已成为全球电子信息产业软硬件整合、供应链和产业链最为完整的区域，为人工智能技术的商业化落地提供了丰富的应用场景和强有力的集成创新条件。
深圳人工智能人才储备与专利等均居国内前三名。技术人才储备日益增强，深圳企业提供的人工智能就业岗位占全国总量的10.5%，全国排名第四。在中国人工智能企业知识产权竞争力百强企业中，深圳共拥有14家，仅次于北京（55家），主要包括了人工智能综合型以及计算机视觉、激光雷达等细分领域的龙头企业。
在高端创新载体方面，我市新增四个国家级人工智能开放创新平台，分别是腾讯集团医疗影像人工智能开放创新平台、平安集团普惠金融人工智能开放创新平台、华为公司基础软硬件人工智能开放创新平台和商汤公司智能视觉人工智能开放创新平台，近两年深圳新增了鹏城实验室、人工智能与数字经济广东省实验室等省级实验室，以及深圳人工智能与机器人研究院等市级基础研究机构。
03
深圳人工智能产业发展问题
（一）基础研究实力与前瞻性有待提升
深圳专注人工智能基础研究的顶级科研机构和研究成果较少，在高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等基础理论和前沿研究方向尚未形成原始创新的科研成果及专利布局。相较之下，北京的类脑计算中心已研发出“天机芯”，合肥的中国科技大学与杭州的浙江大学正在研制50个量子比特以上的量子处理器等（仅滞后谷歌1-2年）。
（二）底层算法和核心零部件受制于人
深圳企业仍高度依赖国外深度学习框架的开源代码和开源工具库。尽管当前华为、腾讯等龙头企业正在积极发展人工智能计算框架，但尚未建立成熟的开源平台和社区。与此同时，企业所使用的关键设备、高端芯片、核心元器件，仍以美国、德国、日本的产品和技术为主。虽然华为、大疆、云天励飞等企业已加速研发面向训练推理和终端应用的芯片，但受制于国外企业的生态优势和专利壁垒，突破难度大。
（三）高端复合型人才缺口较大
人才是人工智能竞争关键要素。深圳的人工智能国际顶尖学者数量少，其中中国人工智能学会会士仅2名，占全国总量的3%，远低于北京（31名）、上海（5名）、合肥（4名）等地。同时，由于居住成本高昂、教育医疗等公共服务资源紧张等问题，高技术人才分配的不确定性增高，留住人才的难度变大。
（四）公共服务平台滞后于产业发展
数据共享方面，政府掌握的大量政务信息涉及个人隐私，且尚未归集，需要强有力的顶层设计才能打通数据，并探索向社会领域开放使用。另一方面，我国尚未形成统一数据平台或大型数据库供科研机构和产业界使用。相比之下，美国等发达国家已搭建医疗大数据平台、ImageNet图像数据集等，为科学研究和产业发展提供数据服务。
检验检测方面，面向自动驾驶的车规级零部件的测试设备和人力成本较高，深圳本土的实验室和开放环境模拟测试设施欠缺，导致部分企业优先选择到武汉、上海等地进行测试；医疗智能机器人缺乏综合性实验平台及FDA、NMPA认证前的评估与测试体系。
04
深圳人工智能产业发展建议
（一）利用“揭榜制”吸引全球顶尖创新资源落地
借鉴上海人工智能产业招商引资政策体系，采用“揭榜制”，面向全球发布重点应用场景、重大攻关项目清单，实行“双向激励”制度，吸引全球顶尖团队来深发展，有效加强我市的人工智能产业创新力量。
（二）打造面向基础和应用基础研究的研发机构
借鉴北京智源人工智能研究院模式，引进国际一流高校和尖端企业联合建立面向基础和应用基础研究的产学研深度融合的新型研发机构，增强我市人工智能发展的原始创新能力。
（三）实施重大装备及核心零部件专项研制计划
在人工智能基础算法、高端芯片、关键器件和底层软件领域分批开展重大装备及核心零部件专项研制计划，攻克面向云端训练、终端和边缘端推理的高性能深度学习芯片，以及基于新型架构的高端智能芯片。
（四）加快建设重点领域人工智能公共技术服务平台
医疗、制造、智能驾驶等领域的数据资源开放共享成为制约行业发展的难题。参考美国、欧盟等国以数据资源开放促进人工智能发展的经验，我市应在智能医疗、智能制造、智能驾驶等领域先行开展数据资源开放试验，打造人工智能开放创新平台，有效促进人工智能产业发展。
（五）主动出击引进国际高端团队
凭借毗邻香港的优势，近年来有多个香港高校团队来深创业。香港是我国人工智能学术研究的高地，深圳拥有丰富的应用场景和供应链资源，建议加强政府统筹，在深港合作区等区域大力引进香港、以色列等国际顶尖的创新资源落地，促进产业高端发展。
附件：人工智能产业链
来源：雪球App，作者：击球的阿克曼，（https://xueqiu.com/5501437802/247145071）
人工智能产业链基本分为基础层、技术层、应用层三个层面，基础层包括AI芯片、云计算、传感器、数据类服务、生物识别等技术；技术层包括机器学习、计算机视觉、算法理论、智能语音、自然语言处理；应用层包括机器人、智能医疗、智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、可穿戴设备、安防等方面。AI芯片作为底层算力资源的关键硬件，是整体产业规模增速的重要拉力。算力实现的核心是CPU、GPU等各类计算芯片，算法再好，如果没有足够的计算能力（即高性能芯片），AI就很难得到实际的应用。云计算是实现人工智能的重要工具。随着全社会的数字化转型，中国云计算的渗透率大幅提升，市场规模持续扩张。计算机视觉是人工智能各技术赛道中贡献最大的部分。我国计算机视觉市场规模一直保持逐年增长，从2018年的79亿元增长至2020年的167亿元，年均复合增长率达45.39%，预计2022年我国机器视觉市场规模将进一步增长至351亿元。机器学习是人工智能的核心，有望成为新的增长点。自动驾驶是人工智能未来重要的商业应用领域，关注车路协同趋势。智慧交通和智慧医疗是人工智能与传统行业结合的成功实践。机器人+是AI+在生产领域的应用。AI+/老龄化/国产替代。数据要素是AI+的底层资源。数据要素市场产业链包括数据安全、数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用和生态保障等：（1）数据采集：采集设备提供商、数据采集解决方案提供商；（2）数据标注：现有的数据标注业务主要集中在智能驾驶、医疗卫生、金融服务、新零售等领域；以人工标注为主；（3）数据分析：云计算；（4）数据存储：云数据中心、数据交易所。（5）数据安全：数据安全检测，数据脱敏。