我国短视频内容生产存在的问题及其对策
来源：《新闻爱好者》
【摘要】短视频作为一种新型传播方式，在迅速发展的同时也逐渐暴露出存在的问题。主要表现在过分注重视听效果而忽视其内容与内涵建设、形式大于内容而雷同重复无新意、消费主义主导短视频生产而导致视频内容意义缺失以及“闪红”“闪崩”网红带来社会负效应等。这些问题也带来受众思考能力降低、艺术创作泛娱乐化和传统社会价值观遭冲击的消极影响。针对短视频发展中存在的问题和出现的负效应，行业管理部门应加大对短视频行业的监管力度；针对视频制作者和传播者开展媒介素养引导和教育；改善算法，根据不同情况选择短视频平台节目推送办法；推进新闻资讯类短视频的发展等应对对策，以期促进我国短视频行业健康快速地发展。
【关键词】短视频；发展问题；娱乐化；抖音APP
短视频最早产生于美国的网络社区软件Viddy，它在2011年4月11日正式发布其移动短视频社交应用产品。Viddy增加音效、特效美化等功能，用户通过简单操作即可将拍摄的视频剪辑成为30秒钟的视频短片并上传至网络社区。此后Viddy与Facebook、Twitter、YouTube等社交媒体平台实时对接，使用户之间的即时交流从互发文字、图片、语音，发展到互发视频。截至2012年4月，该应用平台的注册用户就已超过1000万，目前用户规模已达到5000万。
从整体来看，国外移动短视频发展较早，且还有重点聚焦于新闻短视频的机构，例如由《赫芬顿邮报》联合创始人、前主席肯尼斯・勒利尔及该报前首席执行官埃里克・海比奥创办的NowistheNews，曾担任AOL新闻频道总监的创始人吉姆・斯潘塞创立的Newsy等。
而国内移动短视频发展相对较晚。但目前国内不少移动短视频社交应用已显示出巨大潜力，例如今日头条的抖音、腾讯的美拍以及“梨视频”“二更”等应用的用户规模都在不断扩大。第一财经商业数据发布的《2017短视频行业大数据洞察》显示，截至2017年12月，我国移动视频用户规模达5.25亿人，短视频行业用户规模持续增长，成为移动视频新的爆发点。[1]
短视频是一种视频长度以秒计数，主要依托移动智能终端实现快速拍摄和美化编辑，可在社交媒体平台上实时分享和无缝对接的一种新型视频形式。[2]短视频不仅仅是长视频在时长上的缩短，在当前生活快节奏的时代背景下，短视频还具有社交属性强、创作门槛低、碎片化的特点。
以目前国内用户规模和影响力较大的短视频平台――“抖音”为例：一方面，它采用UGC的生产方式，用户既是制作者也是传播者；另一方面，它易于制作，进入门槛低，两者的结合使抖音成为一款强大的社交产品。因为对于用户而言，抖音不仅仅是观看、制作短视频的平台，还是表达自我、分享生活的平台。
《2017年中国短视频行业研究报告》显示，2016年起，大批移动短视频应用密集面世；2017年4月，土豆网全面转型短视频平台；6月，头条视频升级为西瓜视频；8月，二更获一亿元人民币融资。短视频行业市场竞争格局逐渐稳定，开始形成稳定的商业变现模式。[3]总体来看，短视频发展迅速并且呈现良好趋势，这是外部环境和内驱力共同作用的结果。
从外部环境看，首先移动智能终端的普及和4G移动互联网技术的成熟为短视频提供了重要的技术支撑，其次用户内容消费需求的变化使整体社会环境从图文时代转变到视频时代。内部驱动力则主要体现在用户驱动、广告商驱动和平台驱动上。用户的大规模增长推动行业前进，短视频营销价值凸显吸引了大批广告商，进而各类短视频平台不断涌现并且向深化发展。由此可以看出，短视频行业的发展必将成为移动经济又一增长点。
此外，值得注意的是，国内短视频的发展已经构成生产传播完整链条，既有专门做内容的机构，也有专门做平台的机构，还有既做内容又做平台的机构。内容类机构以中央电视台、《人民日报》、新华社三家主流媒体为代表；平台类机构的典型代表是今日头条、腾讯、快手、秒拍等。[4]作为一种新型传播方式，短视频碎片化的表达手法不仅为生产者带来便利，还给受众带来快感，它在满足人们的精神和娱乐需求的基础上，更为媒体行业增添了新的活力，丰富了新闻传播领域的内容产品和表达手段。
但短视频发展过程中也暴露出许多问题，应该引起业界和学界的高度重视，这些问题如果不能得到解决，会造成一系列的社会负效应，也影响其健康高效发展。笔者尝试对目前我国短视频发展中存在的具体问题及其带来的消极影响进行探究，并在此基础上提出相应的对策和建议，希望能为未来短视频的健康高效发展提供有益的帮助。
一、我国短视频内容生产等方面存在的问题
（一）过分注重视听效果而忽视其内容与内涵建设
随着影像技术的发展，视觉传播渗透到人们的日常生活中，逐渐成为信息接受的主要媒介手段。正如美国学者丹尼尔・贝尔所指出的：“当代文化正在变成一种视觉文化，而不是印刷文化，这是千真万确的事实。”[5]在视觉文化占主导地位的时代背景下，短视频应运而生，并试图将视听效果方面的优势发挥到极致，这无可厚非。但刻意追求视听效果，即盲目迎合受众追求感官刺激的心理，只重视特效技术的开发和绚丽画面的营造，而忽略视频的内容与内涵，反而会限制短视频的发展，使其理所当然地成为娱乐化的“玩具”，进而丧失作为一种新型传播方式的严肃性的功能和意义。
以我们常接触到的一些短视频为例，尽管内容多样，可划分为美食类、宠物类、生活自拍类、歌舞类等，但是通常以展示视频拍摄者的琐碎日常生活为主，而且由于使用的低门槛和15秒的时长限制，视频拍摄和视频内容大多不具备专业性和技巧性。视频的背景音乐和主人公的颜值不仅是视频的主要内容，还是其是否受欢迎的决定因素。在短视频行业，通俗易懂的流行歌曲和青春靓丽的形象（尤其是女性形象）成为至关重要的两大元素。[6]视频是技术和艺术的融合，短视频出现以外貌吸引受众的趋势，受众盲目追逐浅层次的视听享受，从而忽略了视频的内涵价值和艺术性，同时还存在低层次的视听享受成为受众追逐的焦点。一些短视频制作平台在商业利益的驱动下，盲目迎合受众心理的现象，这种娱乐化的倾向越发不可收拾，甚至出现低俗混乱的趋势。
2018年4月，具有广大用户和影响力的短视频平台内涵段子，就因用户群体庞大杂乱，节目平台放松审核，出现大量用低俗画面博取关注的视频而被国家广播电视总局责令永久关停。但短视频行业过分娱乐化的不良风气依然存在。2018年4月，抖音短视频平台涉嫌发布售假视频；2018年6月，微博网友发博文称，在抖音的搜索引擎广告推广中借“邱少云，被火烧的笑话”进行推广；2018年7月，抖音在微信上线名为“抖音好友”的小程序，后该小程序因“涉嫌违反用户数据使用服务”暂停服务；同月，抖音海外版TikTok在印尼被封禁，印尼通信部部长表示，这次封禁的原因是该平台上大量存在具有不良影响的内容，“很多内容是消极的、不雅的，对于孩子们而言非常不合适”[7]。从兜售假视频到侮辱英烈再到侵犯用户数据，每一条违规操作背后都隐藏着过分注重视听效果，盲目迎合猎奇心理而忽视内容和内涵建设的倾向。
（二）形式大于内容而雷同重复无新意
内容是媒介产业最核心的产品和核心竞争力，也是媒介文化影响力的主要承载物。短视频行业想要保持长久的竞争力，必然要遵守“内容为王”的原则。然而，在全民狂欢、传播娱乐化浪潮的消极影响之下，“形式”的作用和价值被过分夸大，“内容”的意义反而退居其次。各类短视频平台为了优化用户体验感，利用先进技术在形式上不断更新，内容上却出现“换汤不换药”、千篇一律的现象。
例如为了开发娱乐功能，增强用户黏性，抖音、美拍、小咖秀等短视频软件每隔一段时间就会推出新的贴纸、滤镜以及音乐模板。借助这些模板，用户只需要随意变换拍摄场景和进行简单的镜头剪接，就能制作一个完整的短视频。这种几乎零门槛的制作方式，为受众提供了最简易的表达手段，同时也让受众满足于跟风创作的内容。受众习惯于使用现成的模板与套路，追随最新的热门内容，甚至没有意识到这种创作模式下自己观看的内容越来越单一，个性化表达的外衣下包含着内容同质化的内核。
形式大于内容具体体现在当某一首背景音乐或某一种拍摄模式走红之后，就会迅速聚集一群模仿者，尽管主人公的外形和表现形式会有所差异，但视频的内容雷同重复、千篇一律。抖音和小咖秀会根据当下热点内容不定期推出音乐素材，同一素材就会在同一时期被大量受众大量使用，继而出现大批次同类型同质化内容。例如抖音2017年推出“海草舞”，立即引起连锁反应，不仅线上空间被各个版本的海草舞刷屏，现实生活中的舞台也充斥着海草舞表演，这种大规模的模仿很快引起大众的审美疲劳，海草舞迅速被遗忘。2018年的“飞纱婚礼”在抖音兴起，一时间，大量相似的婚礼视频涌现，这些视频内容大同小异，唯一的区别就是主人公不同。视频内容缺乏创意和创新，一味地用取巧的形式刺激观众，致使短视频行业相当程度上呈现形式大于内容、忽视内容生产、缺乏创新的倾向。
（三）消费主义主导短视频生产而导致内容意义缺失
短视频是在互联网时代下视觉文化不断发展，视觉形象和感官体验越来越受重视的背景下产生的，因此短视频行业极力营造视觉奇观，引导消费，因而导致其内容意义缺失，娱乐化倾向不断强化。短视频的低门槛与全民参与性，为视觉奇观的大规模制造提供了基本的土壤和氛围。短视频制造出一系列的视觉奇观，刺激了用户幻想和欲望的产生，当下即时的感官愉悦掩盖了更深层次的意义追寻，人们的情感与体验被视觉奇观所操控[8]。然而短视频视觉奇观的制造不仅仅来自用户和视频制作者，还取决于背后的资本、财富以及社会权力。
以抖音为例，抖音短视频属于今日头条旗下产品，而今日头条自2012年诞生后积累了大量用户和资金。为了及时抓住市场机遇，进一步打开消费市场，在2016年又宣布投资10亿元用以补贴短视频创作。归根结底，抖音是一款具有商业性质的手机APP，人们使用抖音制作、观看他人视频的同时，自身的制作欲、表达欲、消费欲极易被激发。
一方面，受众沉浸在视频特效营造的虚拟世界里，产生攀比心理，认为自己通过消费也可以达到同样的效果；另一方面，在群里压力和趋同心理作用下，部分受众紧跟潮流，急于模仿。在消费主义主导下生产的短视频，其内容往往是缺乏社会意义的。而在快节奏和泛娱乐化的消费时代，人们的注意力有限集中时间短，大量蜂拥而至的短视频又在短时间内被遗忘。
（四）“闪红”“闪崩”网红带来社会负效应
短视频的传播热为网红提供了平台和机遇，同时网红的大量出现也体现了短视频行业的过度娱乐化倾向。网络红人不同于传统的明星艺人，他们大多没有经过正规的艺术培训与筛选，不具备专业的歌舞或表演才能，也没有专业的经纪人团队，往往通过自我推销、迎合大众而走红于网络。
网红的出名速度快、门槛低，但“存活时间”较短，新鲜的面孔不断更迭。从被称为“车库女孩”的温婉到翻唱红人“莉哥”到最近因撅嘴唇走红的“嘟嘟姐”，抖音出现大量因为某个视频一夜走红的博主。他们的共同特征是具有较高的颜值而受观众追捧。但没有专业才能，只用颜值博眼球，甚至故意丑化自己来迎合观众恶俗趣味的网红始终不能长久。一些网红出道后立即被“人肉”，出现大量负面新闻，进而被封杀。视觉文化和娱乐浪潮下的网红类似于“速食产品”，依赖简易的包装便能轻松走红，被过度消费后又迅速消失。一方面，劣迹网红的大量出现对观众产生消极影响；另一方面，正是受众的低层次趣味和无休止的猎奇心理导致网红的大量出现。短视频为网红的出现提供了平台，继而为普通受众提供了模仿对象。因此低质量网红“闪红”“闪崩”现象在短视频领域屡屡发生。以在抖音接连走红的“温婉”和“莉哥”为例，两人因较高的颜值受到追捧，短短几天内粉丝量和视频点赞量纷纷破万，但紧接着两位博主都被“人肉”，一时间整容、早恋、拜金甚至吸毒等消息占据各个网站新闻头条。不仅网红自身的隐私被侵犯，正常生活受到网络暴力的影响，还使网络空间充斥着负能量，对广大网民甚至社会造成不可低估的负面效应。
二、我国短视频内容生产问题带来诸多消极影响
（一）使受众思考能力降低
美国学者尼尔・波兹曼在其著作《娱乐至死》中指出，娱乐过度“会造成大众的低智化与社会公德的丧失”[9]。短视频时长短的特征满足了受众快速浏览的需求，却很难提供深层次的文化享受。短视频受众习惯了走马观花的内容接受模式，对丰富的视听效果产生依赖心理，逐渐放弃更高的审美要求，一些受众甚至会因此丧失审美自主性和创造性[10]。印刷时代，人们更强调逻辑和理性思维，纸质媒介提供的信息往往包含大量背景材料，内容具有深层次含义，需要受众主动挖掘。而在电子时代下成长的受众则更关注感性和感官体验，短视频受众在观看短视频时仅仅跟着感觉走，缺乏主动思考和互动的环节，实际参与度低，是完完全全的“旁观者”。一方面短视频的内容较为空洞，另一方面受众不关注短视频的内涵，这就使短视频的娱乐化倾向不断加深，但过分“娱乐化”终将导致人们思考能力甚至思考欲望的降低，一切都以娱乐的方式呈现，会使人类心甘情愿成为娱乐的附庸，最终成为娱乐至死的物种。
（二）导致艺术创作的泛娱乐化倾向
艺术创作应该是形象把握和理性把握的统一、情感体验和逻辑认知的统一、审美活动和意识形态的统一。[11]短视频作为艺术创作的一种载体，正在背离艺术创作的原则，容易导致艺术创作呈现泛娱乐化的倾向。一方面，短视频过分注重视听效果，却忽略了视听语言不仅是镜头调度和音乐运用的方法，更是作用于人的视觉和听觉器官并传达特定信息观念的手段。
1925年的电影《战舰波将金号》中的“敖德萨阶梯”片段被认为是成功运用视听语言的典型范例。这个视频片段之所以成为经典，是因为它不仅通过镜头剪辑有力展示了匪军屠杀群众的画面，还隐喻了人民从沉睡到觉醒到反抗的思想主题。
而短视频创作中，由于时长的限制，所传达的信息十分有限，其中有意义和有价值的观念少之又少。例如“抖音”“美拍”等社交短视频平台，内容以歌舞、生活片段展示为主，提供视觉享受却缺乏有意义、有价值的信息。而以“梨视频”为代表的新闻资讯短视频平台，它们的大部分视频时长控制在30秒到3分钟之内，但往往只能简单展示新闻事件本身，缺乏供观众思考的时间和传达观点态度的环节。
另一方面，托鲁道夫・爱因汉姆曾在《电影作为艺术》中时刻提醒创作者避免在创作实践中脱离艺术的必要性去滥用电影的技术进步。[12]短视频和电影同样以视频为载体，以技术为依托，但在消费主义和商业主义主导下，短视频创作过程中滥用特效技术，传统艺术所追求的形式与内容的统一被忽略。
短视频行业一味迎合受众的消费和享乐心理，不惜以浅薄空洞的内容和粗鄙搞怪的方式来取悦受众，艺术作品需要具备的艺术美感和情感指导性极度匮乏。长此以往，短视频行业的娱乐化倾向将降低艺术创作的严肃性和功能性。
（三）使传统社会价值观受到冲击
所谓价值观，即人们关于好坏、得失、善恶、美丑等价值的立场、看法、态度和选择。由复杂多样的价值观进行长期反复的整合和消解，最终就形成了体现一个社会价值理念的价值体系。价值观是个人的行为依据和行为准则，社会价值观则体现了一个社会的整体风貌。短视频作为一种新型传播方式，具有传播速度快、范围广的特点，它对大众的认知、观念、情感等方面产生潜移默化的影响。一些短视频平台常将拥有某些品牌的商品或者某种行为特质作为成功的评价标准来大肆宣传，让受众产生自己通过拥有产品就能与短视频主人公达到一样效果的错觉。在潜移默化中，人们放弃了自己原有的价值尺度，重新编码自己的价值观，进而沉溺其中，相信符码的额外功能，甚至被这些符码所支配，形成“符咒心理”。[13]例如抖音，作为一款专注建立年轻人的音乐短视频社区，在2017年9月3日公布的用户调查中，抖音85%的用户年龄在24岁以下，而70%的用户在采访中直言想成为网红、明星。这种影响体现在每个短视频受众的价值观中，最终折射在整个社会的价值观中。
首先，传统社会价值观以真善美作为评价人和事的尺度。而在短视频中，娱乐化倾向导致受众沉溺于感官刺激，缺乏深层次的思考和意义追求。受众以“颜值”比较个人，以热度判定内容好坏，传统的具有正能量导向的社会价值观受到冲击。
其次，短视频作为一种媒介形式，必须承担一定的社会责任，尤其要注重自身对广大青年受众的道德引导和教育功能。但短视频娱乐化和重消费的倾向极易给青少年传达错误的信息和观念，甚至与学校、家庭的教育内容发生冲突对立，长此以往，短视频的普及会在一定程度上消解常规教育的成果，使传统社会价值观遭到冲击。
三、应对之策与思考
（一）加大对短视频行业的监管力度
“没有规矩，不成方圆”。短视频的娱乐化倾向对受众、媒介和社会都产生了消极影响。为了遏制和消解这种倾向的蔓延和发展，国家有关部门应该采取有力措施，实施监管惩治。目前内涵段子永久关停，抖音广告部门遭罚都是监管加强的体现。但是要想巩固监管的成效，应进一步加大监管力度，首先要认真贯彻落实相关要求，强化平台监管机制。针对此前短视频平台的相关不文明现象，国家广电总局已下发若干管理条例，短视频APP从业者需认真贯彻落实。
近日，国家版权局官方微信发布消息，9月14日，国家版权局在京约谈了抖音短视频、快手、西瓜视频、火山小视频、美拍、秒拍、微视、梨视频、小影、56视频、火萤、快视频、哔哩哔哩、土豆、好看视频等15家重点短视频平台企业。[14]这表明政府相关部门对短视频行业的重视，监管力度越来越大，监管体系越来越全面。在此背景下，短视频APP平台应联合起来，加大对于传播低俗黄色信息的用户的处理力度，一旦发现违规行为，实施终身禁用，防止“知法犯法”的行为死灰复燃。其次，短视频APP平台要提高短视频发布的门槛，将监管落实到各环节。现在短视频APP用户的参与几乎为“零门槛”，所以短视频监管系统只能起“马后炮”的作用，在不良信息发布后才予以封杀。为此应加大视频上传的审核力度，宁可延长用户上传短视频的等待时间，降低用户体验，也要最大限度地确保整体短视频环境的健康与和谐。
（二）增强短视频制作者和传播者的媒介素养和社会责任意识
为确保短视频行业健康高效发展，消解短视频发展中存在的问题，还应在短视频制作者和传播者主体中增强媒介素养和社会责任意识。一方面，短视频是互联网技术发展到一定阶段的产物，它的使用门槛及制作成本较低，用户数量庞大；另一方面，我国网民数量众多，网民素质参差不齐，网民为了吸引眼球、博取关注度而拍摄、传播低俗短视频的事情已经成为家常便饭。互联网具有隐匿性的特征，网民在网络空间缺乏自我管束和规则意识。因此，开展对视频制作者和传播者的媒介素养教育，督促传播主体自觉遵守规则，是解决短视频发展中存在的问题，促进短视频行业健康发展的关键一步。
此外，针对视频制作者和传播者的媒介教育应该融合渗透在基本素质教育之中。解决短视频发展中存在的问题，不仅需要加强传播主体的守规意识，还需要提高受众的审美能力和审美要求。网络时代，传者和受者的界限被打破，针对视频传播者的媒介素养教育不能局限在传播规则、传播权限的领域，还要将其作为提高受众素质的手段，加强整个业界和社会对短视频的正确认识，树立积极向上的行业理念。
（三）改善算法，根据不同情况选择短视频平台节目推送办法
随着信息技术的发展，机器代替人工承担了信息检索和信息过滤的任务，算法推荐成为抖音、美拍、西瓜等短视频平台的节目推送方法。算法推荐是从计算机专业中延伸出来的一种操作方法，即通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的视频类型，再将此类视频推送到用户界面。算法推荐操作简单，结果直观，不过它通常根据关键词和题材品类进行推送，并不根据观点进行推送，所以其对观点是正面的还是反面的、是支持的还是反对的等不容易作出判断[15]。这种机械的算法推荐容易导致内容同质化，价值观模糊，这是近年来低趣味短视频大面积传播和受追捧的重要原因之一。因此，改善算法，并且根据不同情况选择短视频平台节目推送办法，同时有效利用人工有情感有态度地去处理短视频，将是改善短视频发展问题的一条有效路径。
（四）加强新闻资讯类短视频的发展
在短视频行业高度发展的几年中，不仅视频内容主要以明星类、搞笑类等娱乐内容为主，在各个短视频APP中的热门视频排行榜中也以娱乐性质的内容居多。2017年，易观以短视频平台覆盖用户占移动端全网短视频用户的比例为依据，统计了2017年第一季度移动全网短视频平台用户渗透率前十位的APP[16]。在这10个APP中，娱乐类短视频APP占了8个，虽然其产品定位并不相同，但视频内容类型并无显著差别。视频内容基本围绕生活视频、搞笑视频等娱乐内容，拍摄手法基本缺乏专业性，娱乐类视频仍占据了大比例。在平台功能上，也普遍缺乏特色。以“抖音”为例，“抖音”的视频特效虽然精致，却极易被模仿。在“抖音”通过主打特效受到用户追捧之后，“秒拍”等APP也在拍摄效果中加入了特效功能。内容和功能是用户使用短视频APP时看重的两大方面，而扎堆娱乐，缺乏平台特色，却成了当下短视频APP的通病。同质化的娱乐短视频平台必然导致短视频创作的娱乐化倾向，因此解决短视频创作过分娱乐化的另一有效途径就是加强新闻资讯类短视频的发展。
加强新闻资讯类短视频的发展，首先需要新闻媒体吸引投资、利用技术，一方面打造专业的新闻资讯类平台，如“梨视频”的创立就是一个成功案例；另一方面尝试与其他平台共生，例如政务号入驻”抖音”“美拍”等也是一种积极尝试。其次，不同平台要找准自己的内容定位，打造平台特色。一些泛时事新闻机构的视频产品涵盖范围比较广，可以做“大而全”的内容，而另一些新闻媒体生产短视频则应该选择某一擅长的领域，做小切口的细分市场。
四、结语
目前学界对短视频的研究主要集中在传播特性和价值研究领域，本文尝试结合短视频行业发展的现实状况，提出短视频发展过程中存在的具体问题、产生的负效应及其对策。艾瑞咨询发布的《2017年中国短视频行业研究报告》显示，短视频行业近年来的快速发展，是外部环境和内驱力共同作用的结果。外部环境促进规模化发展，内部驱动力吸引用户关注，因此目前的短视频正处于用户红利期。但未来几年里，随着发展进程加快、市场竞争不断加剧，短视频发展存在的问题会日益明显，短视频平台也将迎来洗牌期，各大短视频平台必须及时认清弊端、着手改革，才能在竞争中立于不败之地。
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（靖鸣为浙江越秀外国语学院网络传播学院特聘教授，南京师范大学新闻与传播学院教授、博士生导师；朱彬彬为南京师范大学新闻与传播学院硕士生）
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人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能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。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
人才队伍建设现状分析及对策研究
人才队伍建设现状分析及对策研究
我市人才队伍建设现状分析和对策研究课题组，下设一个综合材料组和三个调研小组，分机关、事业、企业三块开展调研，以问卷调查、座谈、走访等形式，对全市人才队伍建设的现状、存在的问题和原因，以及下一步的对策作了深入的调查研究。5月中旬以来，我们共召开座谈会27个，走访企事业单位200多个，走访有关人员50多人次，回收调查问卷455份，掌握了比较详细的情况。现汇总如下：
一、人才队伍现状。
1、党政人才队伍基本情况。到2003年5月，江山市共有党政干部1977名，其中中专以上文化1688人，占总数的85.4%，大专以上文化1423人，占总数的72%。市级机关干部1382人，女性194人，大专以上文化1013人，占总数的73.3%；乡镇机关干部595人，其中女性134人，大专以上文化410人，占总数的68.9%。全市共有市级领导干部35人，其中女性6人；乡镇领导班子成员273人，其中党政班子成员平均年龄37.5岁，大专以上文化占95%，女性43人；市级机关部门领导干部249人，其中女性22人。2、专业技术人才队伍基本情况。我市事业单位现有各类人才7285人。从学历层次看：大学学历1156人，占15.86%；大专2676人，占36.73%；中专2649人，占36.36%；高中及以下804人，占11.04%。从职称层次看：正高级1人，仅占0.01%;副高级241人，占3.31%；中级职称2046人，占28.09%；初级职称4716人，占64.73%；其他无职称281人，占3.86%。从年龄结构看：35岁以下的3427人，占47.04%；35至45岁的1729人，占23.74%;45岁以上的2129人,占29.22%。从专业分布结构看：教育类的4118人，卫生1440人，农林水859人，城建土管221人，群众文化144人，交通环保140人，财税工商116人，新闻112人，人力资源71人，其他64人。
3、企业人才队伍基本情况。此次对全市50万元注册资金以上的企业，全部发放调查表，按时间要求回收400多份。从调查反馈的情况看，企业各类人才合计2809人。其中按学历分：研究生以上学历5人；大专以上1685人，占调查合计数的60%；中专学历735人，占26.2%。按专业技术职务分：高级职称60人，中级职称817人，初级职称1492人。按年龄分：30岁以下641人，30-35岁648人，36-40岁765人，41-45岁402人，46-50岁207人，51-55岁98人，56-60岁38人，60岁以上10人。按人才专业分：机电412人，建材102人，经济管理982人，化工243人，营销224人，财会323人，轻纺2人，其他521人。
二、主要做法和经验。
一直以来，我市大力实施科教兴市战略，坚持以人为本的思想，制定和实施了一系列人才引进、培养和使用的优惠政策，促进了我市人才队伍的快速发展，初步形成了具有一定规模和质量的人才队伍。这支队伍为“兴工强市”战略的实施，为江山经济社会的快速发展提供了重要保证，并为今后长远发展奠定了良好基础。我们的主要做法是:
1、认真贯彻“四个尊重”方针。市委、市政府高度重视人才工作，把实施人才战略、开发人才资源摆到突出的位置，出台了一系列加快人才队伍建设的政策意见，真正做到珍惜爱护人才、充分信任人才和放手使用人才，为各类人才提供充分施展才能的舞台，并让他们参与到重大决策、重点工程中去。在市委常委会和书记办公会中，多次对人才工作作了专题研究。今年党代会报告中，更是把人才工作提到新的高度，将此作为一项重要工作加以强调。为了充分体现人才的价值，我们建立了重大决策专家参与制度，聘请工业、农业、社会事业、信息业等方面20名专家、专业技术拔尖人才担任委员，参与重大经济和社会建设决策前的咨询和论证。在党委、政府各项政策和措施的引导下，全社会的“四个尊重”氛围逐渐浓厚。
2、党政干部选拔任用创新力度不断加大。市委认真贯彻执行《党政领导干部选拔任用工作条例》，不断改进党管干部的方法，做好干部培养、推荐、选拔任用和管理工作，推进领导班子和领导干部队伍年龄、性别、知识等结构的优化。各级党组织认真贯彻落实《纲要》，创新干部人事管理工作，加快了干部人事制度改革的步伐。一是以公开选拔为突破口，多层次引入竞争择优机制。市委两次采用“双推双考”方式，公开选拔了8名机关部门副（科）局级领导干部及选聘2名重点中学校长。1999年11月，又推出了3个选任类正职(林业局局长、上余镇镇长、坛石镇镇长)和两个副职(团市委副书记、峡口镇副书记)岗位进行公开选拔。今年四月，在市级机关部门班子调整中，市委大胆探索创新，对空缺的17个机关部门正职职位和1个副检察长职位，成功地采用自荐公推提名的方式进行选拔，取得了较好的社会反响和实际效果。在乡镇和部门机关的中层以上干部管理中，则普遍推行“中层干部竞争上岗、一般干部双向选择”机制。二是市管干部任免实行常委票决制。三是加大对干部监督力度，增强各级干部的工作责任心。全面实施党政领导干部离任经济责任审计，对调离工作岗位的领导干部全部进行离任审计。在干部工作中广泛听取群众意见，注重群众意见的查证和运用，使得群众监督干部的积极性得到极大提高，初步形成了群众参与、新闻舆论、党内专门机构共同监督的立体网络。
3、专业技术人才综合素质不断提高。不断推进专业技术人才管理制度改革，引入竞争机制，实行动态管理、滚动发展，全面提高专业技术人才的学术素养和创新能力。我们注重培养了一批急需的金融、外贸、法律以及信息等高新技术方面的专门人才，特别是应对加入WTO的需要，抓紧培养了一批精通世界贸易组织规则的专门人才；注重培养了一支具有较高技术素质的技术工人队伍、农业产业化经营和农业科技队伍；注重培养了一批思想政治素质较高、服务意识较强、善于组织重大科研项目、掌握科技发展和科技人才成长规律的科技管理专家。为充分发挥专业技术人才作用，我们建立了科技骨干挂联市“310重点工程项目”实施制度，安排他们参与和负责重点工程的实施，在实践中锻炼培养业务能力和提高素质。采取赴外招聘的方式，引进部分急需的专业人才。近年来，我市每年都组团赴武汉、西安等地招聘急需的专业技术人才，年引进近100人。
4、企业经营管理者职业化步伐不断加快。以推进“兴工强市”战略，加快江山经济社会发展为立足点，培养造就一批高素质、职业化的优秀企业家。具体工作中，注重研究企业家的成长规律，为他们创造有利于成长的环境和条件，对有发展潜力的企业，市里予以重点扶持，为他们创造更大的发展空间；注重灵活对待企业发展中的问题，对重点骨干企业的负责人，做到在政治上关心，工作上帮助，生活上保护，使他们能够全身心投入企业生产经营；引导和鼓励社会资源向优秀企业集中，采取托管、兼并、收购等形式，做大做强产业。江山原有大小水泥企业18家，通过几年的整合，现主要生产能力集中到4家企业，由4位优秀企业家经营管理。
三、存在的主要问题及原因分析。
几年来，我市的人才队伍建设取得了长足的进步，但从总体上来看，人才队伍现状同新形势、新任务和我市跨越式发展的要求还不相适应，主要有以下几个方面：
1、人才总量不足。全市人才总量预计到今年年底仅为1.65万人，仅占总人口数的2.9%，低于全省5.9%的平均水平，远远不能满足我市各项事业发展对人才的需求。
2、人才队伍的结构性矛盾突出。从分布上看，现有人才主要集中在党政机关和企事业单位，占近60%之多，而企业则普遍缺乏人才。在调查的全市5000多家企业中，仅有人才2809人左右，平均每家企业不到一个。从专业结构来看，传统专业型人才较多，与知识经济相关的专业人才稀缺。如法律、金融、外语、计算机、经济类等人才严重欠缺。从年龄结构上看，中青年人才较短缺，人才队伍老化现象比较明显。从知识层次上看，高学历和高层次的人才所占比例很小。在此次调查中，研究生学历的仅有21人，具有高级职称的304人。
3、人才外流现象比较严重。一是隐性外流。据不完全统计，近三年，我市每年考上高校本科的人数为1000人左右，而回江工作的本科毕业生毕业仅有120人左右，年外流率在80%以上；二是显性外流。具有中高级职称、本科以上学历、各学科带头人及业务骨干等方面的人才，随经济发达地区对人才引进的力度不断加大，通过正常调离、辞职、自动离职等方式外流，呈上升趋势，出现一人外流，带动相互熟悉或同一层次水平人员外流的“传、帮、带”现象。据不完全统计，近三年我市显性流失人才数达224人，其中高级职称10人、中级职称73人、初级职称141人。主要集中在四大块：教育系统34人、卫生系统52人、农林水系统42人、工业系统96人。
4、人才作用发挥不充分。一是为人才服务不到位，对人才没有足够的重视，人才的潜能发挥不足；二是受经济条件的限制，为人才提供物质等方面的支持较少，对人才也缺乏系统有效的培训，导致人才多侧重于自我封闭的学习，知识更新和继续教育跟不上，实际效果较差，人才层次提高慢；三是“专才不专”，许多专业技术人员担任行政工作，专业技术不能得到应有的发挥；四是职称政策缺乏科学的评价体系，大多采取评审方式，重学历、轻能力，存在着明显的论资排辈现象，优胜劣汰的机制没有建立，造成专业技术人员评职称难，有近90%的中高级人才与初级人才做着同样水平的工作。
5、企业经营者队伍整体素质偏低。我市的企业家大多是非专业出身，也没有经过系统的工商管理培训，经济贸易、金融、相关法律知识等相对缺乏，难以应对知识经济和经济全球化的挑战。掌握现代企业管理知识者较少，除部分规模以上企业建立现代企业制度外，大多数企业还是处于家庭式管理和个人管理模式，与市场经济发展要求很不相称。管理体制上的弊端，导致外面的优秀管理人才难以进入企业，而企业自身也难以培养人才，造成企业创新意识和能力不够，缺乏长远打算和企业发展规划。
引起上述问题的原因很多，既有客观原因，又有主观原因，归纳起来有以下几方面：
一是经济发展水平制约人才队伍建设。我市是经济欠发达地区，经济基础相对薄弱，经济总量小，企业产品科技含量低，一方面社会、企业容纳人才和储备人才的能力有限，人才的作用难以得到有效发挥，造成人才的相对过剩。另一方面，由于在工资奖金、福利待遇、工作环境、生活条件、学习深造、发展机遇等方面与杭、台、温等发达地区存在较大差距，“水往低处流、人往高处走”导致我市在新一轮人才竞争中面临更大压力。同时，我市地处浙江西部信息相对闭塞，文化学术氛围不浓，尤其缺少大型图书馆、博物馆、科技馆等，难以满足高层次人才的学习、进修和学术交流等需求，出现既引不进外地优秀人才，也留不住本地培养出的优秀人才的尴尬局面。
二是政策机制不够完善。最近几年，我市也下发了人才开发方面的有关文件，但是不可否认的是制度还不规范，有的好制度也没有得到很好的落实。人才管理多头无序，且人为因素多、法规因素少，人才地区所有、部门所有的界限没有被打破，人才自由流动的渠道不畅。人才激励机制不够健全，人才评价体系尚未构建，还没有真正形成靠市场机制、靠科学合理的分配政策来调动人才积极性和创造性的意识，普遍采用大平均、小差距的分配制度，高层次人才的劳动价值、贡献、效益与分配很不成比例，知识、技术、管理等要素参与分配的权利没有得到很好的体现。
三是人才观念比较淡薄。人才资源是第一资源的观念还没有真正被全社会所接受，市场竞争就是人才竞争的意识不强，人才问题还没有引起全社会的足够重视，人才工作的氛围不浓。一些单位对人才重视还仅停留在口头上，在人才的使用上，随意性也比较大，未能给人才提供发挥才能的工作岗位和条件，导致"英雄无用武之地"；有的单位用人不公，管理简单，人际关系紧张，缺乏凝聚力和战斗力，导致人才感到受排斥和压制；有的单位对人才关心不够，下指标、加压力的多，帮助解决实际困难的少。没有把发展经济转移到依靠科技进步和人才资源开发上来。一些企业固于传统观念，只重视对设备、厂房、土地等有形资产的增值，不重视人才引进、智力开发和素质提高等无形资产的投入，只重视项目、资金的引进，忽视对人力、智力的开发和引进。
四是人才自我提高意识不强。计划经济的影响还未根除，人才对单位、组织的依赖性较高，自我学习、自我培训和自我提高的主动性不够，导致素质和能力提高不快，适应不了当今经济和社会发展的要求。
五是人才队伍建设缺乏规划。目前，我市的人才队伍建设规划纲要尚未制定，对人才的培养、引进和使用缺乏长期规划和计划，统筹性、针对性和前瞻性较差。
六是尊重人才的氛围不浓。对人才使用、培养等方面的认识，许多还仅仅停留口头上，全社会尚未真正形成尊重劳动、尊重人才、尊重知识、尊重创造的良好氛围，用人机制不活，择优使用、绩能考核等仍停留在理论和口头上，存在官本位和论资排辈等现象；另外，对人才的投资明显不足，多元化的人才投资机制尚未形成，人才创业环境还比较欠缺。
四、对策与措施。
人才工作是一项大的社会系统工程。抓好人才队伍建设工作，必须坚持和实现党管人才，进一步完善党委统一领导，组织部门牵头抓总、有关部门各司其职、密切配合的工作格局，努力健全和完善人才工作咨询决策机制、协调落实机制和监督约束机制，不断创新党管人才的方式和方法，牢牢抓住人才培养、吸引、使用三个环节，把人才工作提高到一个新水平。
1、加快制订人才规划。要按照“党管人才”要求，根据我市经济社会发展需要，首先要认真做好人才资源状况的摸底和人才需求的预测工作，制订和完善人才规划，确定明确的工作目标，提出有力度、可操作的工作措施。要从实际出发，适应我市产业发展要求、经济社会发展状况及目标要求来规划人才。要立足于本地，充公发挥我市的比较优势，以培养适用人才为主，努力改善人才环境，积极引进急需的人才和智力。规划到2010年，全市人才总数达到4.2万人，年均增长6.5%左右，中高级专业技术人员达到1万人，大专以上学历人员达到70%以上。
2、全面加强人才培养工作。要根据经济社会发展的要求，制定科学的人才培养规划。要着眼于提高实践“三个代表”重要思想的政治素质和科学决策能力、驾驭全局能力、开拓创新能力，建设一支能够担当重任、经得起风浪考验、懂经济善管理的高素质领导干部队伍；着眼于提高我市企业的竞争力，加快培养造就一批具有创新精神和创业能力的职业化、现代化的优秀企业家；着眼于适应全面推进小康建设和应对激烈的人才竞争的需要，重点培养一批具有衢州、省甚至是全国水平的学科带头人，抓紧培养和造就一批急需的专门人才和专业人才。要加强教育和培训。积极构建人才终身教育体系，大力发展成人教育、社区教育，推进教育培训的社会化，建立和完善继续教育制度，促进人才队伍整体素质不断提高。要把人才的教育培训纳入单位发展规划，建立带薪学习制度和经费保障制度，并以创建“学习型组织”活动为载体，促进学习型社会的形成。要加强继续教育的针对性，实施分类培训，注重实效。党政机关管理人才的重点是提高文化层次，开展现代经济管理知识等方面的培训。企业经营管理人才的继续教育，主要是进行普遍的工商管理培训，使其尽快熟悉现代企业制度下的企业运行规则。专业技术人才的继续教育，着重强化知识的更新和创造能力的提高。
3、切实做好人才引进工作。要积极应对日益激烈的人才竞争，不断完善有利于吸引人才的政策措施，健全科学、开放的人才吸引机制。首先根据我市实现跨越式发展的要求，有针对性地引进人才。对取得大学本科以上学历的人才以及我市经济发展急需、符合我市产业发展方向的人才，要积极引进和吸收。尤其围绕我市产业结构调整和高新技术产业发展，大力引进机电、化工、电子技术、新材料、农业高新技术、外经外贸等领域紧缺的高层次创新人才，优先引进一批精通世贸组织规则，通晓国际经济、法律和管理的专业人才。其次要采取多种形式，广开引才引智渠道。实施“构筑人才资源高地”战略，实行人才“柔性流动”政策，开启吸引各类人才来江创业的“绿色通道”，吸引一大批高学历、高潜力、低年龄的高新技术人才。一是通过市场招聘人才，将人才直接吸纳到我市人才队伍中来。二是通过项目引才引智。根据我市经济社会发展的需要，每年列出某些重大科研和技术开发项目及企业的技术难题进行招标，引进人才和智力。积极吸引市外成果到我市来实现转化，在引进科技成果的同时引进人才，提高人才引进的经济和社会效益。三是通过引资引才。将引进外资和引进技术、人才结合起来。四是通过多种形式与市外单位建立协作关系，利用它们的人才优势，帮助我们培养培训人才。
4、完善机制，最大限度发挥人才作用。在人才使用方面要着重建立健全人才激励机制，充分发挥人才的最大效应。一要进一步完善人才奖励政策。继续坚持评选市级专业技术拔尖人才制度，大幅度地提高相应经济生活待遇；拟组织建立人才的市级功勋奖励制度，对有突出贡献的科技人员和高层次管理人员实行重奖；增设“伯乐奖”，对积极推荐、发现、培养人才成绩突出，支持科研人员做出重大贡献、产生了巨大经济效益或社会效益的单位负责人给予重奖。二要提高专业技术人才的社会政治地位。注意做好专业技术人才的教育培养工作，积极吸收他们中的先进分子加入党组织；在党代会、人大代表和政协委员中，适当提高专业技术人才的比例；在市级人事安排中，将有意向从政的人才吸纳到党政领导干部队伍中；继续坚持经济和社会发展重大决策专家咨询制度，切实发挥专家咨询团的作用。三要加大力度，推进事业单位分配制度改革，拉大差距，促进人才价值的货币化。在收入分配上，制定向人才倾斜的优惠政策，建立和完善技术、管理等生产要素参与分配的机制，根据实际情况实行灵活的津贴、补贴制度，提高人才的保险和保健标准，切实保证人才的物质生活待遇不断得到提高。四要建立人才市场运行机制。建立人才结构调整与经济结构调整相协调的动态机制，根据经济结构调整的需要，调整人才结构。逐步形成与市场经济相适应的人才利益机制，使其在引导人才流动、鼓励人才充分发挥作用方面起基础和关键性作用。加快完善人才资源信息网络体系，实现全市人才供求信息联网，使信息成为人才交流、求职、就业的主要引导工具。建立健全人事争议仲裁制度，妥善解决人才流动争议，保障和维护人才和用人单位的合法权益。搞好人才市场场所建设，完善人才市场服务功能。加强市人才市场硬件设施建设，提高现代化程度，使其成为全市人才市场的“龙头”和人才交流的中心。探索教育、卫生人才市场等专业性人才市场的建立方法。健全人才中介机构网络体系，逐步建成以各级政府人事部门兴办的人才市场为主体、其他部门和行业及民办人才中介机构为补充的人才市场网络，形成多层次、多功能、覆盖全社会的人才社会化服务体系。强化和完善人才市场在人才信息、人才交流、人才培训、人才素质测评等方面的社会化服务功能，最大限度地满足人才与用人单位的需求。五要建立和完善促进人才流动的有关制度。进一步消除人才流动的体制性障碍，打破人才身份、所有制等限制，改革户籍管理制度，探索多种人才流动形式，加快建立和完善养老保险、失业保险、工伤保险和医疗保险等制度。
5、积极营造有利于人才辈出、人尽其才的环境。一要提高认识、更新观念。各级党委特别是领导干部要把经济建设、社会发展与人才资源开发看作是一个有机的整体。经济建设和社会发展要依靠人才作为支撑，人才队伍发展要促进经济建设和社会发展，人才队伍的规模扩大、素质提高、结构与布局调整都要以满足全市的经济社会发展需要为立足点。二要加大对人才工作的宣传力度。要动员社会各方面的力量关心人才工作，支持人才工作，努力营造尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造的社会氛围；三要切实保护好现有人才。要把事业留人、感情留人、适当待遇留人的要求真正落到实处，热情支持各类人才的工作，真诚关心他们的生活。要尊重人才成长的客观规律，既鼓励他们大胆探索、积极创新，又不单纯以成败论英雄，保护他们的创新热情；同时要关注离退休人员群体的生活，利用他们丰富的实践经验和掌握一技之长的优势，积极创造条件，充分发挥作用，实现老有所为；要进一步完善人才工作的政策体系和法制环境，严格依法办事，为营造良好的人才环境提供政策和法律保障。
中国人工智能医疗产业发展存在的问题及对策
人工智能医疗产业是人工智能技术应用的一个细分领域，其产业链包括奠定网络、算法、硬件铺设和数据获取的基础层，模拟人工智能相关特征构建路径的技术层，以及集成人工智能技术面向特定场景的应用层。2017年7月，国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，提出加快人工智能医疗创新应用，包括智能医疗体系、智慧医院、人工智能大规模基因组识别等领域，以抢抓人工智能发展的重大机遇，构筑中国人工智能医疗的先发优势。但当前的人工智能医疗在不同层面仍面临多种问题，产品普遍未落地，亟待政府支持引导。
1、中国人工智能医疗产业发展的特点
1.1产业发展基础全球领先
学术方面，麦肯锡数据显示，2017年美国人工智能论文影响力指标H指数为373，英国为190，中国为168（排名全球第三）。人才方面，腾讯数据显示，2017年全球人工智能人才总量约20万人，其中美国7.8万人，中国3.9万人（仅次于美国）。投融资方面，乌镇智库数据显示，2009—2018年全球人工智能医疗企业融资总额97.4亿美元，其中美国企业共获投59.9亿美元，中国企业获投17.6亿美元（仅次于美国）。
1.2产业发展受政策影响大
以人工智能医疗基础层数据为例，为落实《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，中国三大健康大数据公司通过注入资本和发起产业联盟，共同推进国家健康医疗大数据中心、区域中心、应用发展中心建设。可见，人工智能医疗的发展受政策的影响较大。
1.3整体商业化程度较低
中国大部分人工智能企业是在2015年后进入人工智能医疗领域的，研发成果商业化落地项目较少，少数产品以二类医疗器械获批上市，连心医疗产品AiContour是唯一获得国家药品监督管理局（NMPA）批准上市的三类医疗器械。此外，大部分人工智能医疗产品处于在研阶段，产业整体商业化程度较低。
2中国人工智能医疗产业发展存在的问题
2.1基础层：数据获取难度大
人工智能医疗产品在归纳总结大量医疗数据后对项目做出评判，丰富的医疗数据可以提高人工智能医疗产品预测准确度，促进人工智能不断迭代升级。目前，中国人工智能医疗产业在基础层存在数据开放共享程度低、数据标准不完善、标注成本高等问题。
2.1.1医院数据开放共享程度低
由于医疗数据归属权不明晰，使用过程中个人隐私保护、数据安全等要求制约了医院数据开放共享。医院没有动力开放电子病历、影像库及病理库等相关医疗数据，一定程度上造成医院内部数据以“信息孤岛”的形式存在。
2.1.2健康大数据标准不完善
大部分医院的医疗数据标准不完善，无法直接使用。《人工智能标准化白皮书（2018版）》显示，中国已发布的83项人工智能建设相关标准中仅有1项为医疗数据标准，且该项标准（GB/T24466-2009健康信息学—电子健康记录体系架构需求）的发布时间较早（2009年），一定程度上缺乏前瞻性，影响了现有医疗数据的应用价值。
2.1.3医疗数据标注成本高
医疗数据标注是建设医疗数据集的关键，拥有大规模、已标注的医疗数据库是人工智能医疗应用真正落地的必要条件。医疗数据标注专业程度高，通常需要1名具有5年以上阅片经验的三甲医院医师进行标注，以及至少1名相关领域副主任医师进行审查，该流程增加了企业数据标注成本和数据获取难度。
2.2技术层：人工智能算法缺乏创新
能够将开源算法集运用于医疗领域并持续迭代，是人工智能技术发展的关键。是否拥有高水平人才，对算法发展具有决定性作用。目前中国人工智能领域的复合人才少，共性技术突破效率低，影响技术层发展。
2.2.1人工智能医疗复合人才少
人才需求方面，2017年《全球人工智能领域人才报告》显示，中国人工智能人才需求巨大（约500万~600万人）。供给方面，《2017年全球人工智能人才白皮书》显示，2017年中国人工智能人才总量39200人；其中，从事人工智能医疗的仅占10%（动脉网数据）。可见，人工智能医疗复合人才供不应求。
2.2.2共性技术突破效率低
共性技术是指研发成果可在很多领域广泛采用的技术，共性技术的成功研发将使产业突破瓶颈、迭代升级，具有巨大的经济和社会效益。在人工智能医疗中，共性技术主要指开源算法集，中国以运用为主，较少涉及研发，导致共性技术突破效率较低。
2.3应用层：人工智能医疗产品仍未落地
产品落地是产业发展的起点，制度、资金、法律等方面与人工智能医疗发展方向不配套，影响了中国人工智能医疗产品的落地进程。
2.3.1产品审评难度大
中国药品监督管理局对人工智能医疗产品的审批，主要以“新药”“新医疗器械”的严格审批为主，审批态度较为谨慎，迫使人工智能医疗企业在研发中需要耗费大量时间和金钱完成临床试验，而实验通过率却较低。此外，现有的“增补式”审评审批效率较低，与人工智能医疗产品快速迭代的特性不匹配，减缓了人工智能医疗产品的迭代升级。
2.3.2法律支持度不足
人工智能医疗产品在使用中有一定几率判断错误，但目前的法律体系对人工智能医疗产品造成损失的判别机制不完善，医疗机构作为产品使用者将承担赔偿责任，打击医疗机构使用人工智能医疗产品的积极性。
2.3.3初创企业融资难度大
由于人工智能医疗产品审批难度较大，盈利模式不清晰，加上落地难、回报时间长、资金需求大等特点，企业发展需要长期的资金支持。而中国资本相对比较追求短期回报率，投资周期与企业需求周期不匹配，初创企业融资难度大，不利于人工智能医疗产业长期发展。
3人工智能医疗产业发展的国际经验
2016年以来，全球人工智能产业进入快速发展期，世界各国高度重视，制定国家层面的战略发展规划，通过增加投资、加强研究等方式支持人工智能产业发展，力图在包括医疗等多个应用领域内掌握更多主动权，其中不乏出现一些突破人工智能医疗发展瓶颈的举措，值得中国借鉴。
3.1基础层：降低数据获取成本
国外重视大数据建设，数据开放共享机制、数据标准体系以及数据标注产业比较完善。
3.1.1健全的数据开放共享制度
美国CMS数据库面对公众开放，拥有完善的医疗数据开放共享规则，按照隐私程度对数据保护划分等级，对不同等级的数据配置相应审批权限，等级越高的数据需要审批的环节越多。在该机制下，CMS数据库不仅保证了数据隐私，而且能最大程度共享医疗数据。
3.1.2相对完善的数据标准体系
美国标准开发组织开发的HL7、IHE等医疗数据标准已投入医院广泛使用。该标准首先通过医疗卫生信息技术标准委员会完成区域性测试，随后在美国推广。推广阶段，美国医疗照顾与援助委员会对使用该标准的医疗机构予以充分激励，总额累计达360亿美元。
3.1.3专业的医疗数据标注平台
国外拥有专业化第三方医疗数据标注平台，以Cogitotech公司为例，拥有一支10年以上相关经验、质量控制体系完善且形成一定规模的医疗数据标注团队，该团队创新标注模式，降低标注成本，能高效准确完成医疗数据标注。同时，该平台还通过了SOC2type1认证（服务性机构控制体系鉴证），充分保障数据的保密性和隐私性。
3.2技术层：重视基础研究发展
国外重视人工智能共性技术基础研究，并拥有完善的人才发展体系，助力人工智能核心技术迭代创新。
3.2.1完善的人才发展体系
国外的人工智能医疗人才集聚主要包括两种路径。一是以英国为代表的“研究所+初创”模式。英国拥有全球著名的图灵研究所，设立国际奖学金项目，吸引全球最优秀的人才在此开展基础研究和创办企业，形成人才、项目集聚。二是以美国为代表的资助培养模式。人工智能技术作为“新基础技能”融入美国的教育系统中，为培养多元化人才队伍提供支撑。
3.2.2强大的共性技术研发中心
国外高度重视人工智能医疗领域共性技术研发。美国拥有人工智能研究院，其中包括麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室、卡耐基梅隆大学机器人学院、googlex实验室等，聚集了世界顶级的人工智能科学家，积攒了多年的技术研究经验，与实践结合紧密，拥有很强的人工智能基础理论和应用共性技术突破能力。
3.3应用层：创新制度设计
国外较早对人工智能医疗相关制度设计进行探索，很多地方已出台适应人工智能医疗产业发展的相关法律政策，顺应产业发展。
3.3.1协同发展的法律体系
2017年欧洲议会发布《机器人民事法律规则》，不仅规范了人工智能权责准则，而且还保护人工智能创新发展，其中“责任与机器人自主程度呈反比关系”规则，即机器人自主程度越大，使用者责任越小，增加了对使用者保护；同时还在人工智能医疗产品使用中引入强制性保险计划，补偿产品出现判断问题所引起的损失。
3.3.2先进的审评审批制度
2017年美国FDA公布《数字健康创新行动计划》，创设了软件预认证试点项目，简化了对人工智能产品的审批流程，重点对开发人员、开发企业进行认证，允许其销售风险较低的产品，并收集可用于上市的数据。该审批机制创新支持人工智能医疗发展，允许企业更加快速地注册使用新的产品。在该审批机制下，已有9款人工智能医疗产品获批。
3.3.3完善的融资体系
美国硅谷的科技巨头和医疗健康领域巨头重视人工智能医疗发展，布局多阶段投资基金。其中较有代表性的是Optum，开设了2.5亿美元的专项创业加速基金，以此聚焦人工智能医疗领域。此类投资基金管理者熟悉人工智能医疗产业的发展规律，投资理念顺应产业发展。
4、对策建议
为促进中国人工智能医疗产业持续健康发展，文本提出以下六个方面的对策建议。
4.1建立数据标准，促进开放共享
联合卫健委、第三方机构协作，积极打造医疗大数据示范平台。建立医疗大数据标准体系，建设结构化数据集。支持引进医疗数据专业标注服务平台，提供专业程度高、技术密集型的高质量数据标注服务。提高医疗数据基础设施覆盖面，要求各级医疗机构建设统一标准的医疗大数据基础设施，政府对此予以补贴。同时，以审慎监管、保护创新为原则，推动建立数据开放共享规范，对大数据的保存、备份、迁移进行规范管理，按保密程度分级分类管理，以审批申请制的方式向公众开放和共享数据，切实保障数据安全。
4.2开展人工智能医疗试点，推进示范应用
强化区域合作，加快打造一批特色突出、辐射带动作用明显的人工智能医疗产业集群。推动各地区差异化发展，支持打造人工智能医疗示范应用试点，建设具有中国特色、可复制推广的人工智能医疗产业园区，并培育具有重大引领带动作用的企业和产业；支持企业、科研院所布局共性技术平台，提供专业研发服务，重点突破人工智能医疗企业所需的共性技术。
4.3设立专项基金，加大产业扶持力度
设立人工智能医疗产业发展与应用专项基金，通过直接资助、股权投资、贷款贴息、风险补偿等多元化扶持手段，重点支持人工智能医疗关键核心技术研发与产业化落地，提高全产业链发展水平和竞争能力；发挥政府引导基金带动作用，引领中国产业投资基金及社会资本的投资布局。
4.4创新人才培养计划，拓宽引进渠道
面向前沿技术发展需要，设置人工智能医疗复合专业，培养计算机科学、医学、药学高层次复合型创新人才。设立人工智能医疗人才专项引进计划，推行“一人一策”“一团一策”引进方案，重点引进全球知名的高层次人工智能医疗创新创业人才和团队，畅通流动机制，完善配套支持，健全适合人才发展的生态体系。
4.5创新审评审批制度，促进产品落地
开展人工智能医疗专项审评审批试点，成立审批团队，对人工智能医疗产品进行考核评价，简化符合临床需求、高质量水平、低风险的产品审批流程，以备案制的形式，“先使用、后审批”。健全人工智能医疗产品上市后补充申请体系，以备案的形式处理人工智能医疗产品迭代升级的补充申请，简化流程，为人工智能医疗的推广应用奠定良好的基础。
4.6完善人工智能医疗责任体系，明确法律边界
加快制订相关法律法规，对人工智能医疗产品提出预防性、包容性、可逆性和问责制的要求。设立责任认定监管机构，通过引入第三方机构来保障责任认定的公正公平，界定人工智能医疗产品的开发者、生产者和使用者责任。完善产品使用保险体系，引入商业保险对冲人工智能医疗产品造成的损失。责任编辑人：CC
推进数字经济新发展面临的主要问题及对策
4
数字领域中高级人力资本不足
数字经济融合新技术与新产业，数字技术更新迭代较快、专业性较强，使得数字经济发展对人力资本的需求从“量”向“质”转变，对人力资本的专业性、复合性和实用性水平的要求较高，同时还需具备全局视角、战略思维、深度分析能力以及敏锐的市场洞察力，由此导致数字人才特别是高端数字人才供应不足。例如，根据《2019年中国互联网人才产业发展报告》显示，2019年互联网产业整体人才供不应求，第三季度在互联网产业8个子行业中有7个的CIER（中国就业市场景气指数）大于1；再如，全球具有人工智能研究方向的高校共有367所，而我国不到30所，培养的人才数量远不能满足数字企业用人需求。
5
数字经济发展制度体系不完备
目前，作为数字经济治理体系重要组成的制度建设相对缺乏以及监管理念相对落后，这就使得数字经济发展中出现一些问题。例如，企业和个人获取公共数据的渠道不畅，政企数据共享权责边界模糊，数据安全监管体系不足，这将影响企业和用户对数字经济相关产业发展的支持。由于数字经济企业间采用不同的业务框架和系统，使得数据联通、整合与共享不足，导致出现较为严重的“数据孤岛”现象，例如，根据《广东省“数字政府”建设总体规划（2018-2020年）》显示，广东存在37个网络孤岛、44个机房孤岛、超过4000类数据孤岛。另外，我国数字领域的法律法规不完善，不利于我国数字经济企业的国际化发展，我国在制定数字经济国际规则中话语权较弱。
推进数字经济新发展的对策建议
1
强化数字经济协同发展顶层设计
数字经济是一项系统工程，包括产业生态、数据要素、技术创新、平台企业创新制度等多方面内容，因此，应加强顶层设计，推进数字经济协同发展。例如，结合京津冀协同发展、长三角一体化、粤港澳大湾区等国家重大区域发展规划，支持京津冀、长三角、珠三角等区域打造数字经济发展高地；统筹布局人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字经济产业，建设数字经济新兴产业集聚区；支持探索立足地方产业基础、彰显区域特色优势的数字经济发展试点。
2
加大基础研究和关键数字技术创新投入
持续加大数字领域的研发投入，采取提高研发费用税前加计扣除比例等多项政策措施，推动以高校、科研院所为核心的产学研合作，集中攻关，补齐基础研究短板，开展核心技术、非对称技术、颠覆性技术等战略性前沿技术攻关，在量子计算、超导芯片、区块链等领域关键核心技术实现重大突破，推动关键共性技术攻关研究。同时，加强数字技术国际合作投入，探索与具有重要影响力的科研机构和跨国公司共建数字经济国际联合实验室、国际技术转移中心、国际科技合作基地；鼓励数字经济龙头企业跨境合作，构建海外研发中心，吸引全球高端生产要素和人力资本。
3
推进数字技术与实体经济深度融合
充分利用我国数字经济规模优势，推动数字技术与实体经济的深度融合，推动三次产业数字化转型升级。大力实施数字产业化和产业数字化“双轮驱动”，以市场需求为导向，采取多种措施加快提高数字技术与服务业、制造业、农业的交叉跨界融合广度与深度，打造一批拓展产业边界、面向不同应用场景的新模式与新业态。深度推进数字技术与制造业融合，全面实施“数字技术+先进制造”“大数据+产业集群”等战略规划，支持传统制造企业向网络化、数字化、智能化转型升级，实现数字技术在生产制造环节的融合应用。依托数字产品和数字服务，延伸服务业产业链，纵深推进工业设计、金融服务、现代物流、供应链管理等生产性服务业数字化转型；加强物联网、云计算、区块链、人工智能等与生活性服务业线上线下的深度融合。探索数字农业发展模式，拓展数字经济在农业中的运用，推广数字化农业技术，重塑农村传统生产模式和经营模式。
4
促进数字经济区域特色化发展
根据目前我国数字经济发展的区域、城乡之间的不平衡，推进数字经济领先区域的发展经验与模式向落后区域辐射，强化区域数字经济产业对接和平台建设，带动落后地区共享“数字红利”。加大对中西部落后地区5G基站、大数据中心等新一代信息通信网络基础设施，为数字经济发展奠定基础。支持各区域基于优势产业，立足发展区域特色数字经济产业，优化数字产业化产业数字化区域布局，延伸区域特色的数字经济产业链，打造具有区域特色的数字经济产业，形成区域特色明显的数字经济产业集群。
5
加强数字经济领域复合型人才培养
支持高校科研院所围绕数字经济领域基础研究、技术创新等设置新兴专业，增加云计算、人工智能等数字人才培养规模，加强数字经济领域前沿科学型和专业型人才培养。采取数字经济专业站等多种形式支持重点企业参与数字经济领域人才培养，深化政企学跨界整合，提高应用型和实践型人才培养质量，强化数字经济领域应用型人才供给。完善创新数字经济领域人才评价机制与激励机制，着力打造一批基础理论功底深厚、研发技术高、应用能力强的数字经济复合型领军人才和骨干人才，为数字经济发展提供智力保障。
6
建立高质量的数字经济治理体系
加快数字技术标准建设，制定数字领域新技术与数据格式、互联网平台架构等标准，推进数据资源流通标准建设，重点发挥领军型数字企业在数字技术标准建设中的作用，积极参与数字经济领域国际技术标准工作。深化数字经济领域“放管服”改革，完善政府协同，推动跨区域、跨部门、跨层级、跨行业的协同联动数据治理机制，制定促进数据要素市场化交易制度，探索符合数字经济发展趋势的监管制度，实现数字经济的多方协同创新。尽快出台大数据安全保障、在线消费者保护等数字经济相关法律法规，建立权责明确、保护有效的法律体系。
作者：杨仁发，安徽大学经济学院、创新发展战略研究院。
来源|国家治理周刊
●陈煜波：数字经济的本质是数据驱动
●我国数字经济发展的主要特点和突出优势
●数字经济再认识：它是什么，不是什么？
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