【热点资讯】真金白银！新疆推动人工智能与实体经济深度融合
原标题：【热点资讯】真金白银！新疆推动人工智能与实体经济深度融合今年，新疆出台《自治区促进人工智能与实体经济深度融合的实施方案》，设立2000万元自治区技术创新和战略性新兴产业专项资金，对13个项目给予重点支持，组织18个首台（套）首批次技术和产品应用示范，实施21个智能制造和应用项目，促进工业新动能实现两位数增长。
9个示范企业脱颖而出
重点支持项目——新奇康药业股份有限公司研发的《祖卡木颗粒标准化建设项目》，是首批国家中药标准化项目。该公司董事长陈金成说，这个项目以祖卡木颗粒标准化建设为抓手，建设祖卡木颗粒全程数字化、自动化控制生产线，建立祖卡木颗粒药材、饮片、成药生产全过程可控、质量信息可追溯的标准体系，可全面提高产品内在质量。
截至目前，新疆已明确开展智能制造并具有一定规模的企业已达40多家，集中在输变电、石油化工、新能源、新材料、生物医药、建材等行业领域，共培育出了9个国家智能制造试点示范项目企业，已形成战略性新兴产业发展体系。
智能制造企业趁势起飞
运货穿梭机从仓库四五层楼的货架上自动取货，再运送到生产线上；自动生产线仅靠一人监控就能实现24小时不间断生产……这样的画面每天都在卓郎新疆智能机械有限公司生产车间出现。
卓郎新疆智能机械有限公司是一家生产各类纺纱机器的智能制造企业。近年来得益于新疆大力实施创新驱动发展战略，加快推进制造业转型升级，依托智能工厂，运用智能化生产线，不断提升生产效率和产品质量。
数据显示，上半年，新疆高技术制造业增加值比上年同期增长18.2%，比上年同期提高24.0%；工业战略性新兴产业增长12.2%，比上年同期提高13.2%。
展开全文新疆众和股份有限公司铝箔产品数字化智能生产线。来源：中国有色金属报
下一步，自治区工信厅将继续推动传统优势产业转型升级。继续引进一批产业带动能力较强、技术水平较高的新兴产业重大项目落地，积极培育建设产业生态完善的产业集群，推动战略性新兴产业加快发展。
充分发挥传统优势产业支撑新疆工业经济的压舱石作用。
重点发展现代装备制造业、新材料、生物医药、电子信息等产业。
推动人工智能、5G、物联网等新一代信息技术与制造业融合发展。
提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。
继续引进一批产业带动能力较强、技术水平较高的新兴产业重大项目。
#E投在线##新疆招商#
信息来源：天山网返回搜狐，查看更多
责任编辑：【新华网】加快人工智能产业发展 构建新型智能经济形态
唐攀
提要
专利权作为知识产权领域的重要内容，已成为衡量人工智能产业发展质量和水平的重要指标。通过专利分析，对深圳市人工智能产业的主要研究机构、技术领域和产业政策环境进行剖析发现，当前深圳人工智能产业正处于快速成长期，并加快进入成熟期。
一、我国在计算机视觉、智能语音、自然语言处理三大主要方向上技术领先，头部企业表现出色
人工智能是推动人类社会进入智能时代的决定性力量，是下一轮科技革命的重要环节。在目前错综复杂的国际环境和我国经济转型的关键时期，人工智能正在成为提升国际竞争力的新动能和经济发展的新引擎。目前，多数国家已强化人工智能战略布局，并将其上升至国家战略，加强顶层设计，加快推动人工智能产业体系建立，从政策、资本、需求等多方面保障人工智能产业的快速发展。
人工智能是实现实体经济自主创新的重要突破口，也是引领未来的战略性技术。当前，人工智能正不断地渗透到各行各业，引领商业模式的新变化，促进数字经济产业发展，为推动实体经济的发展注入新动能。近年来，我国正加快人工智能产业布局与发展规划，陆续发布了《新一代人工智能发展规划》《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》等重要指导文件，提出鼓励发展人工智能，构建新型智能经济形态，进一步完善我国人工智能发展的政策环境。
依据产业链上下游关系，人工智能划分为基础层、技术层和应用层。总体来看，我国人工智能产业链已初步形成，但存在结构性问题，侧重于技术层和应用层，基础层短板突出，底层基础技术和高端产品主要被欧美日等国家垄断，在AI芯片、智能传感器等领域比较薄弱，特别是在高端芯片领域，国际科技巨头已基本构建了产业生态，而我国核心技术方面较为缺乏，高端芯片严重依赖进口。技术层是基于基础理论和大数据，面向细分领域应用开发的技术；技术层较容易向产业链上下游扩展，适合展开广泛布局。
我国在计算机视觉、智能语音、自然语言处理三大主要方向上技术领先，头部企业表现出色。在算法理论技术和开源平台的搭建上存在不足，体系尚不成熟。美国在该领域表现突出，拥有包括谷歌TensorFlow和脸书Pytorch等国际上广泛使用的开源框架。应用层以底层技术能力为主导，切入不同场景和应用，提供产品和解决方案。应用层是我国人工智能产业最为活跃的领域，市场规模和企业数量占比也最大，目前已有部分企业处于全球领先水平，如海康威视的“AI+安防”技术。人工智能对不同产业的发展赋能效果也不同，在无人驾驶、制造业等领域的应用仍处于起步阶段，未来将成为热门发展方向；在教育、医疗等领域虽然已经落地，但仍处于发展阶段，同世界其他领先国家存在一定差距；在金融、零售等领域的应用已经比较成熟，且开发出了受投资者欢迎的产品。
二、未来我国人工智能产业将围绕前沿基础技术和核心算法、基础软硬件开展联合攻关
总体来看，人工智能核心技术的攻关突破将进一步加速，未来我国人工智能产业将围绕前沿基础技术和核心算法、基础软硬件开展联合攻关。在场景化融合层面，我国将以深化与实体经济融合发展为目标，推进人工智能技术产品的场景化应用，预计人工智能在制造、教育、旅游、交通、商贸、健康医疗等行业的融合发展潜力巨大。
以深圳市作为我国人工智能产业核心城市进行研究，深圳市人工智能企业数占比约为13%，在全国城市排名中居第三位，在人工智能科技产业城市竞争力评价指数排名仅次于北京市，居全国第二位。作为全国人工智能产业发展的领跑者，如何在当前人工智能产业快速发展的背景下，合理利用政策工具，把握重大机遇，促进和引领人工智能产业的健康发展，抢占世界人工智能领域的制高点，显得极为重要。
专利权作为知识产权领域的重要内容，已成为衡量人工智能产业发展质量和水平的重要指标。通过专利分析，对深圳市人工智能产业的主要研究机构、技术领域和产业政策环境进行剖析发现，当前深圳人工智能产业正处于快速成长期，并加快进入成熟期。从主要研究机构来看，腾讯、华为、平安科技等几家大企业的龙头效应明显，而中小企业、研究院、高校等所占比重不高，同时，各研究机构的技术路线和研究方向多样化，技术研究侧重点区分度较大。从产业政策来看，目前政策强度和支持力度有所提升，政策内容主要集中在财税优惠、核心技术攻关、人才引培、场景推广等多方面。
三、打造人工智能产业示范集聚区，聚集发展资源，为在全国地区推广运行积累发展经验
根据深圳市人工智能产业的发展情况和产业政策现状，拟从以下几个方面给出加快深圳市人工智能产业高质量发展的政策建议。
第一，打造人工智能产业示范集聚区。目前来看，我国人工智能技术仍在不断迭代和逐渐演进，规划布局依然处于起步阶段，为了更好把握时代机遇，构筑竞争优势，应当打造人工智能产业示范集聚区，聚集发展资源，为在全国地区推广运行积累发展经验。深圳是我国人工智能产业创新发展的重要基地，形成了具有一定规模的产业集聚区；从企业层级来看，深圳覆盖了基础层、技术层和应用层，初步形成了一条完整的产业链。在此基础上，立足高端制造业、金融业的深厚基础，通过打造智能制造、金融科技等特色领域，进一步形成人工智能产业示范集聚区，促进人工智能与实体经济深度融合，全面提升人工智能产业的竞争力。
第二，财税政策与成果奖励相结合，推动需求拉动。目前，深圳市主要采取财税政策缓解人工智能企业的资金需求，在企业发展初创期，这一措施的确可以为企业的融资减轻负担，但从长远来看，将降低企业的技术创新和再造能力，不利于企业的健康发展。若以人工智能企业的技术创新和研究成果（如专利、论文、科研获奖等）作为实施依据，将进一步提升全市人工智能企业的研发活力；同时，依据人工智能企业产出的成果进行奖励和给予政策资金支持，也为人工智能产业公平竞争和健康发展提供了更加科学的政策引导。其次，也应进一步加强人工智能企业成果的场景推广和应用，提升需求拉动对产业发展的贡献，如培育消费群体、支持技术试用、加强市场推广等，从技术推动和需求拉动两方面采取措施，推动深圳市人工智能产业高质量发展。
第三，稳步推进产学研一体化。加强区域内高校、科研院所与企业间的协同合作，鼓励校企联合培养人工智能应用型人才，合作建立人工智能实验室，高校在发挥基础学科研发优势的基础上，借助企业资源掌握市场需求动态，引导先进技术研发方向，在推进技术研发深度的同时加强与场景应用的结合，培养理论与技术并重的复合型人才。由政府牵头加强市内各研究主体的联系，继续推进实施企业孵化器和众创空间政策，推动产学研一体化发展。大力培养创新人才，在智能制造、智能金融和智慧城市等人工智能前沿领域，加快建立一批高水平的人工智能创新团队，聚焦核心技术理论，不断寻求突破，形成领先的科技创新体系。联合市内龙头企业，打造和扶持一批实力较强、成果较多的初创型人工智能企业。
第四，充分发挥深圳市人工智能产业协会等行业团体的作用。深圳市人工智能行业协会（SAIIA）和深圳市人工智能产业协会（AIIA）等行业自律组织已经成立并逐步发展壮大。政府部门应加强与产业协会等行业自律组织的紧密联系，尊重其在智库和第三方机构等产业资源上的协调整和作用。在产业规则制定、会员管理、行业管理、展会交流、产业应用等方面，更要充分发挥SAIIA和AIIA的优势，减少政府过度干预和错位干预，并通过这些自律组织，加强产业内部的合作和技术交流，为产业内企业的经营管理提供建议。
第五，完善深圳市人工智能行业和产业规则，加快行业立法。深圳市人工智能龙头企业较多，腾讯、华为、平安科技等拥有大量专利和核心技术的龙头企业可通过设计和主导行业规则等取得优势地位，而中小企业则可能面临技术和行业壁垒而处于弱势地位，不利于人工智能产业新动能的培养。当前，深圳市政府的政策以支持鼓励和奖励为主，行业立法尚未起步。政府部门应加强与行业协会及相关专家的交流，考察产业内各参与主体的意见，在把握行业动态和专业建议的基础上，及早研究和制定本市的人工智能产业规则，逐步规范和健全行业发展机制，着手推进技术和产业标准的制定，形成公平的市场竞争环境，为人工智能产业的规范发展提供法律基础和法规参考。（作者系东南大学深圳研究院副教授）
（本文来自深圳市哲学社会科学规划2019年度课题成果，课题编号SZ2019C002。）
2020-11-17【新华网】
信软司傅永宝：深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合 提升关键软件技术创新和产业供给能力
同时，我国软件产业大而不强的局面没有得到根本改变，制约发展的深层次问题和新矛盾依然突出，制约了我国软件产业可持续发展，影响了经济高质量发展。一是基础能力不足。核心关键领域技术尚未取得突破，关键软件对外依存度大，作为产业的根基和命门的操作系统和数据库等技术长期受制于人，国内80%的工业设计软件、50%的制造软件和95%的工业软件市场均由国外企业主导。二是自主生态薄弱。产业国际影响力与整体规模不相匹配，我国仅一家软件企业入围“全球软件百强企业”，自主软件产业生态尚未建立。三是产业价值失衡。全球信息产业中软、硬件占比约为55:45，而国内比重为27:73，软件实际价值与市场价格不匹配。软件作为硬件附属品观念没有根本扭转，导致“重硬轻软”倾向依然存在。四是发展环境有待完善。知识产权保护力度需进一步加强，人才结构性短缺，公共服务能力不足等问题仍存在。
三、把握我国软件产业发展的新机遇
随着互联网和通信技术的发展，人机物融合环境下基础设施资源发生了很大变化，软件定义正在逐渐走出信息世界的范畴，内涵和外延上均产生了新的发展，我国软件产业发展迎来“换道超车”的重要机遇。
一是制造强国、网络强国等国家战略实施带来机遇。
制造强国、网络强国战略实施，对软件产业发展提出了新使命和新任务。紧紧把握新一轮工业革命发展趋势，推进工业互联网建设，推动互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与实体经济深度融合，促进软件技术快速迭代更新，形成产业发展的新模式、新业态，推动软件产业的爆发式增长，给软件产业发展带来重大契机。
二是数字经济蓬勃发展带来机遇。
数字经济时代，数据是新生产资料。通过数据的挖掘、分析与流动，让人、财、物等生产要素加速流动起来，实现数据驱动。数字经济时代，充分释放数据基础要素资源作用，提升数字化生产力，需要发挥软件“赋能”、“赋值”、“赋智”作用，这些给软件产业带来广阔发展空间。
三是新兴技术领域发展带来机遇。
以操作系统和数据库系统为代表的基础通用类软件技术已形成比较稳定的全球化格局，在这些领域实现赶超难度比较大。而“软件定义”为5G、大数据、云计算、人工智能等提供了全新架构，软件架构尚未定型、技术路径尚未统一，给产业“换道超车”提供了重大历史机遇。
四是开源软件技术发展带来机遇。
开源是全球软件技术创新的重要模式，为软件产业发展提供了技术来源，降低了技术门槛和开发成本，在市场竞争中的价值不断提升。开源软件正逐渐成为云计算、大数据、人工智能等新兴信息技术领域创新的主力军，代表着前沿的技术方向，紧紧抓抓开源技术，给我国软件产业技术突破和跨越式发展提供了机遇。
四、提升关键软件技术创新和产业供给能力
把握好软件技术发展机遇，立足国家经济社会发展需求和我国软件产业发展现实基础，提升关键软件技术创新和产业供给能力，实现我国关键软件技术和产业高质量发展。
(一)扬长补短，推进软件技术创新
一是突破关键短板。紧紧抓住关键核心技术自主创新这个“牛鼻子”，加快补齐关键基础软件、核心工业软件等短板，尽快解决软件技术“卡脖子”问题。二是加强前瞻布局。占领新兴技术产业发展制高点，超前布局云计算、大数据、人工智能、工业互联网等新兴关键软件技术和系统研发，发展前瞻性、颠覆性、非对称的杀手锏技术。三是做好融合支撑。面向制造业转型升级需求，为推进互联网、大数据、人工智能与实体经济融合做好关键支撑，组织实施工业APP培育工程，增强工业APP供给能力，夯实工业技术软件化基础。四是布局开源技术。参照国际开源联盟和开源基金的运作模式，开展开源项目示范，增强全球软件技术发展影响力。
(二)创新驱动，提升产业供给能力
一是推动应用普及。鼓励支持应用最新软件技术成果。以应用带动促进技术成果快速转化，实现产业化、规模化发展。优化“软件定义”应用生态系统。二是优化产业格局。支持龙头企业进一步提升已有优势技术和产品的核心竞争力，尽快形成规模优势;培育一批专业化程度高、创新能力突出、发展潜力大的优势企业。三是培育创新网络。探索政产学研用联合创新模式，支持企业联合高校、科研机构等建设软件产业产学研用联盟，形成创新协同合力。四是完善产业环境。完善财政支持、产融合作、政府采购、知识产权保护等政策，创新打击盗版方式，大幅提高违法盗版成本，进一步加大执法力度，营造适合关键软件技术和产业发展的环境。
(三)因势利导，强化人才队伍培育
一是做好产教融合。充分发挥信息技术新工科产学研联盟等社会组织作用，加强高等院校、科研院所和软件企业产学研用对接。二是夯实基础教育。着力加强软件国民基础教育，逐步推广软件教育，提升公众软件技术素养。三是普及新兴技术。鼓励高等院校开设大数据、云计算、人工智能等软件专业新课程，满足软件新技术、新业态、新模式发展人才需求。四是营造良好环境。鼓励海外人才，包括外籍高层次人才的引进，以人才引进带动技术引入。
作者傅永宝，系工信部信软司软件产业处调研员
相关推荐：深化融合发展，推动制造强国和网络强国建设专栏
信软司史惠康：深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合扩大和升级信息消费
尹丽波：深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合推动两化融合再创新辉煌
余晓晖：深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合，推动工业智能创新发展
孙文龙：深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合，营造标准化新生态
陈立辉：深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合推进工业技术软件化高质量发展
涂高坤：深化互联网、大数据、人工智能和实体经济融合加快建设制造强省网络强省数字经济强省返回搜狐，查看更多
推动数字经济和实体经济深度融合（专题深思）
党的十九届五中全会提出：“发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”以大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术为基础的数字经济，体现了经济发展的方向。推动数字经济和实体经济深度融合，需要加强数字基础设施建设，促进互联互通，通过智能化、协同化的新生产方式对实体经济进行改造升级，全面提高实体经济的质量、效益和竞争力，打造数字经济形态下的实体经济，进而推动经济体系优化升级。
加快发展数据要素市场。加快发展数据要素市场，是推进数字产业化和产业数字化、推动数字经济和实体经济深度融合的一个重要前提。党的十九届四中全会将数据增列为生产要素，党的十九届五中全会进一步提出推动数据资源开发利用，推进数据等要素市场化改革。这为加快培育发展数据要素市场指明了方向。加快发展数据要素市场，需要建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，完善竞争政策体系和市场监管体系，促进大数据交易市场的形成和发展；扩大基础公共信息数据有序开放，建设国家数据统一共享开放平台，努力消弭“数字鸿沟”。在保障国家数据安全、加强个人信息保护的基础上，推动各部门、各区域之间的数据共享开放，让大数据更好造福人民。
促进数字经济创新活动向生产领域渗透。数字经济为实体经济提供新的科学技术知识和生产组织形式，实体经济为数字经济提供应用市场和大数据来源。党的十九届五中全会提出：“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，构建一批各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业增长引擎，培育新技术、新产品、新业态、新模式。”这为数字经济和实体经济深度融合理清了思路、明确了路径。要积极运用新一代数字技术推进传统实体经济的数字化改造，推进数字产业化和产业数字化，推动产业链向中高端延伸，增强实体经济的核心竞争力；完善国家创新体系，健全创新激励机制，将数字经济创新活动广泛引向生产领域，为实体经济转型升级赋能助力。
加强数字人才培养。数字技术的持续进步和实体经济的数字化改造，离不开掌握数字技术、能够科学分析处理数据的专业化创新型人才。提升公共服务、社会治理的数字化智能化水平，同样需要培养数字人才、提升公众数字素养。为此，要推进数字教育改革，加快构建数字人才培养体系，创新人才培养模式，为发展数字经济、推进数字产业化和产业数字化等提供充足人才；推广应用新一代数字技术，普及数字知识和技能，提升公众数字素养。
促进数字领域国际交流合作。深化国际科技交流合作，是破解人类所面临重大挑战的必由之路。推进数字产业化和产业数字化、推动数字经济和实体经济深度融合，同样需要加强国际科技交流合作，依托我国超大规模市场优势，打造世界数字经济合作平台，同各国加强在5G、大数据、人工智能、工业互联网等领域的交流合作，让数字技术更好地服务全球经济可持续发展；主动融入全球创新网络，探索新形势下科技合作的模式和机制；积极参与全球经济治理体系改革，积极参与数字领域国际规则和标准制定，提高我国在国际规则制定中的话语权，继续为全球数字经济治理贡献中国智慧。
（作者单位：首都经济贸易大学经济学院、中国人民大学经济学院）
《人民日报》（2021年03月16日09版）
(责编：程宏毅、仝宗莉)分享让更多人看到