人工智能如何赋能经济高质量发展
【会客厅】
继第一、第二、第三次工业革命之后，人工智能可能引发人类的第四次工业革命,并且其对人类经济社会文化的影响深度远远超过前三次革命。如何看待人工智能对我经济社会发展的影响？如何形成人工智能产业新生态？记者专访了中国科学技术发展战略研究院研究员李修全。
记者：您认为人工智能将对经济社会发展产生哪些影响？
李修全：智能化变革已是全球范围的大势所趋，作为一项典型的使能型技术，未来人工智能向百行千业广泛渗透将引发深度变革。很多变化现在还难以看清楚，需要随技术的陆续突破和产业形态的持续演化逐步显现。就目前大数据驱动的弱人工智能发展阶段来看，经济社会已经在发生着很多变化，数据开始成为新的生产要素，算法成为新的生产力，产业模式和经济业态不断迭代。
大家都说大数据相当于工业社会的石油，而以人工智能为代表的算法正在成为发掘数据价值的发动机，实现数据、知识与其他要素的相互渗透融合，能够充分放大和提升各类要素的价值创造能力。党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》明确将“数据”作为生产要素之一，提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，就是要通过合理的产出分配机制调动数据资产参与创新和生产的积极性，充分发掘数据的资产价值。
在生产力方面，基于海量数据和知识库的智能算法在制造、医疗、教育、金融等领域的应用不断拓展，在生产成本控制，产品质量提升等方面显现出巨大潜力；数据收集整理、语音客服、票据处理等大量繁琐的工作正在由人工智能完成；加工制造、建筑、物流等领域各类智能机器人或智能化设施将以更高的效率替代体力劳动，推动生产力的直接改造。
在生产方式方面，高水平人机协同正在成为主流的生产和服务方式，跨界融合成为重要经济形态，共创分享成为经济生态基本特征，个性化需求与定制成为消费新潮流。智能经济时代，通过发掘数据和知识作为新的生产要素的价值，通过发掘智能算法作为新的生产力的价值，通过变革生产、营销、服务的组织模式，都会极大地提高各行各业的生产效率，形成新的产业形态。
记者：人工智能如何为我国经济高质量发展助力？
李修全：在智能化阶段，人工智能技术通过与各行各业深度融合，升级传统产品、改造传统行业同时，一批新产品、新产业、新业态大量涌现，拓展了产业新空间。
一是催生一批人工智能新产品和新产业。各类专用智能芯片发展迅速，正在成长为芯片领域的新贵；智能医疗诊断产品、机器翻译产品、无人机、智能机器人、健康监测可穿戴硬件等都会为用户带来全新价值。
二是开发更为广阔的“旧动能”沃土。通过加入人机感知、知识交互、情感陪伴等功能，人工智能正在给音箱、门锁、冰箱等传统家居家电产品带来再次产业增长；高效能的营销大脑、智能化配送等技术推进零售业改造升级，新零售正在成长为新经济的代表。
三是促进生产过程降本提质增效。通过灵巧操作、工业视觉、能耗优化等，实现传统生产工艺改造，推动质量、效益和国际竞争力提升，服装制造业等也有可能因柔性制造机器人等新技术的应用迎来全球产业格局重构。
四是孕育更高阶段的知识经济。智能医疗、智能教育实现了高水平医生和教师的知识在更大范围的共享，放大知识的经济价值，推动知识经济进入全新阶段。
记者：中国人工智能产业取得了哪些发展成就，目前产业发展现状如何？
李修全：近年来中国人工智能产业化发展迅速，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。智能芯片、智能软件、自动驾驶等领域的创新创业大量涌现；人工智能与实体经济加速融合，带动了制造、物流、金融、零售一大批传统行业转型升级；智能化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。但与此同时，中国智能产业也存在基础层发展薄弱的问题，在共性技术平台、芯片处理器、传感器等基础支撑领域的企业数量较少，发展相对薄弱。
记者：如何促进人工智能和实体经济的融合，形成人工智能产业生态？
李修全：全球人工智能产业化总体上看仍处于早期阶段，机遇与挑战并存。随着人工智能产业化应用从娱乐、消费等领域开始向制造、能源、交通等更大范围的实体经济进军，技术落地难度和面临的问题将大大增加。需要避免脱离技术阶段的过高预期和借概念投机式发展，以务实的态度坚持技术创新攻坚克难。一是要强化产业界和学术界的协同创新，加快突破一批人工智能产业化核心关键技术。二要加强智能化基础设施建设，夯实制造业等领域的基础信息化能力。三要加速早期落地场景探索，从实体经济业务需求角度追求能力提升，通过应用迭代加速技术成熟。
此外，也要完善支持人工智能发展的重点政策，落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，有序推进公共数据开放共享。重视“+人工智能”各领域的复合型人才培养，培养一批贯通人工智能技术和行业知识的多学科复合型人才。
（本报记者 李慧）
人工智能助力港口智慧升级
港口无人化、智能化升级是大势所趋。
近日，2020世界人工智能大会的分论坛之一，未来城市论坛顺利落下帷幕。论坛上，西井科技COO章嵘说：“港口促进区域经济发展及城市繁荣，港口变革势在必行。以无人驾驶为代表的新一代港口机械正在向全智能的方向推进发展，可以加速港口的升级换代。”
作业效率对于港口至关重要。在“新基建”、“工业4.0”、“互联网+”大发展的时代背景下，港口也在进行智能化转型升级，“无人码头”正逐渐成为现实。
“无人码头”是大势所趋
2020年，新冠肺炎疫情蔓延全球。在疫情防控压力下，大部分企业对无人生产、远程操作的重要性都有了新的认识。西井科技COO章嵘认为，“虽然部分无人驾驶项目落地会有一些延后，但从长远来看，我认为它是危机中的‘机’”。
从长期来看，驾驶员劳动力短缺、港口降本增效、保障安全生产是推动智慧港口建设加速的三大直接原因：
我国港口内集卡司机劳动力短缺的日益凸显。中国道路运输协会数据显示：我国港口内集卡司机以40-50岁的中年男性为主，缺口总量占行业总需求20%。由于劳动强度大，工作条件艰苦，当下“90后”、“95后”青年从事卡车运输工作的意愿不强，可以预见不久后将出现卡车驾驶员“青黄不接”的断层迹象。
由于在码头驾驶集卡拖挂车需要A驾照，按照国内的交通法规，一名司机想要从C增驾到A，至少需要五六年。培养一名优秀的港口驾驶员时间周期长，投入成本高。
近年来，各港口集装箱吞吐量不断上升，造成众多码头运能不足。如何降本增效成为各港口管理面临的首要难题。
根据《2019年交通运输行业发展统计公报》统计数据，2014-2019年中国港口集装箱吞吐量逐年上升。全国港口完成集装箱吞吐量2.61亿TEU，比上年增长4.4%。其中，沿海港口完成2.31亿TEU，增长3.9%;内河港口完成3015万TEU，增长8.5%。
与此同时，84%的卡车司机每日驾驶时间超过8小时，其中40%超过12小时。卡车司机疲于高强度满负荷工作的矛盾凸显，直接影响物流运输效率。
一个集装箱年吞吐量200万TEU的中等码头司机人力成本就高达7200万元，而机器只要维护得当，可以24小时作业，且驾驶质量标准、稳定高效。以自动化运输方式替代人力是港口降低成本、提高效率的有效手段。
除此之外，由于涉及到高空作业和疲劳驾驶，传统港口属于安全事故高发场所。基于安全生产需要，港口无人化转型也将成为必然趋势。
“根据西井科技目前已有27个用户的数据分析，我们发现在这个单点上给用户提升至少300%的效率，并且能够降低80%的人力成本。”西井科技创始人CEO谭黎敏表示。
智能如何落地港口场景?
桥吊司机从室外来到室内，从窄小空间来到了宽敞舒适的远程操控室里，码头引进的自动化系统会自动规划作业路径，绝大部分工作由设备自动完成;桥吊司机只需面对屏幕，动动手，即可同时操作三四台机器，让码头上如“钢铁侠般”的轨道吊机，像夹娃娃一样将巨大的集装箱又准又稳地放下或抓起……世界自动化码头的发展已经有30多年的历史。中国自动化码头还处于起步阶段。截至目前，全球自动化集装箱码头34个(含在建3个)，其中，全自动化码头13个，半自动化码头21个;欧洲10个，亚洲17个，美洲4个，澳洲3个。截至2019年3月，内地仅有厦门港远海、青岛港、上海港洋山四期3个自动化码头。
随着吞吐量逐年上升，国内港口运营商也在迫切寻求自动化乃至智能化的港口改造方案。
立足于5G基建大爆发的时代背景下，边缘计算、人工智能、计算机视觉等先进技术加速落地，促使了国内多个港口开始面向数字化、智能化转型升级。以天津港为例，随着5G、AI、物联网等先进技术在港航领域的逐步展开，码头自动化、智能化水平不断提升，无人驾驶集卡、工业机器人、岸桥远程控制、港口全监管等全场景智能化应用不断启动，开始实现智慧港口在卸、运、堆等项目的全链条自动化建设。
“要打造一个完全无人的港口，必须要优化运输环节，所以自动驾驶在港区是一个刚需。举个例子，港口的集卡通常需要24小时运行，如果按照每辆车需要三到四个驾驶员、一个中型的码头需要两百辆车来算，港区需要大量的驾驶员，但现在很多人不愿意从事这部分工作，港口也缺乏相应的劳动力，我们看到了这些痛点。”章嵘说。西井科技作为国内较早一批创立的人工智能科技企业，在港口智能理货系统、无人驾驶智能跨运车、港口无人集卡等领域已经走在世界前列，客户扩展至欧洲和东南亚。今年3月，西井科技助力振华重工自主研制的无人驾驶智能跨运车，在瑞典斯德哥尔摩码头正式交付，是疫情发生后上海人工智能大型装备的首个出海项目;4月，西井科技的6辆无人驾驶电动重卡Q-Truck抵达泰国港口，助力中国智造走出国门。
笔者了解到，广州港数据科技有限公司的“互联网+”智慧港口工程已经在黄埔老港东门闸口落地。“对传统集装箱闸口的改造升级了，黄埔老港东门闸口，是广州钢集团内首条采用单侧箱识别方案解决老码头闸口场地受限等问题的一次成功实践。”据介绍，视频流和AI深度学习的集装箱智能闸口具有动态箱号的识别、多画面结果校验的功能。系统可以像人眼一样对残缺的字符进行加强识别，实现了车辆无感通行的自动化效果。其中，广州港数据科技有限公司AI的深度学习，突破了传统OCR箱号识别的技术瓶颈，仅仅不到一个半月的时间内，机器的识别率已经达到96.3%。
据悉，广州港黄埔老港码头、厦门新海达集装箱码头、招商局旗下大榭招商码头等已经应用人工智能集装箱视觉识别方案。
通过科技手段降本增效，是现阶段各码头的诉求，但目前中国码头的自动化水平与国外尚有距离。目前，人工智能目前在中国港口的应用尚在幼年阶段，以一线生产作业为主，要进一步推进人工智能在港区作业的落地应用，加快智慧港口的建设，主要的解决方案集中在：
港口集装箱的智能流转——全流程识别、水平运输和垂直运输；
港口的智能管理——通过运营管理系统TOS、设备控制系统ECS和车队管理系统VMS，实现港口内部自主管理的服务闭环，提高服务效率，降低管理成本；
全方位物流体系——基于5G技术的建设和覆盖，利用物联网和大数据，打破传统港口物流的“信息孤岛”。
随着产业革命4.0的深入，本轮人工智能的浪潮已经开始向港口渗透。中国港口从信息化建设到数字化建设，再到如今的智慧港口建设，正经历着关键的转型时期，中国的港口正在从传统意义上的自动化向智慧港口转变。
港口智慧化需“一港一策”
近两年，国家层面的政策支持和国内广阔的应用环境，为人工智能在中国的发展提供了良好的落地。新一代科学信息技术的推陈出新，不断迭代，以其集聚融合的快速发展态势，成为推动智慧港口建设的重要驱动力之一，物联网、云计算、移动智能终端应用、大数据辅助、人工智能、系统仿真与预演技术、智能诊断与评估技术、装卸机器视觉与自主控制、港口绿色能源和5G技术的支撑与调度，都是实现智慧港口落地的重要手段。
为助力智慧交通发展，《中国港口》杂志、西井科技与毕马威三方首次共同提出了“一横一纵一链一网”的全局化体系解决方案。一方面，从港口内部生产作业角度，将人工智能应用分为集装箱横向流转过程(“一横”)、纵向运营管理(“一纵”)两个层面；更进一步，从整个大物流体系角度出发，将智慧港口作为智慧物流的重要组成部分，探索人工智能在物流服务链(“一链”)、区域/全球港口协同网(“一网”)两个角度的应用。未来，“一横一纵一链一网”的构建将带动交通领域单业务的技术革新、数据融合与多业务联动、交通枢纽业务联动、交通与智慧城市其他业务联动，促进港口智慧转型。
不过，笔者了解到，随着吞吐量逐年上升，国内港口运营商进行自动化改造势头积极。但当前自动化港口离真正的智慧港口尚有距离。目前自动化港口均为新建港口，如要在已运营的港口中推动自动化改造，还面临如下实际问题：首先，普及推广难的重要因素是建设成本压力。建设年吞吐量200万TEU的中型自动化码头一般投入10亿元以上，AGV集装箱水平运输方式，需要地下埋设几万枚磁钉，投入大，耗时长；其次，技术标准待统一，可靠性和稳定性有待检验;自动化码头构造精密复杂，试错成本高；第三，港口运营商角色不同，自动化改造需要多管理主体协调，平衡各方诉求；最后，不同港口存在不同的建设需求和目标，需要不同的改造策略和方案，要形成研发、推广和合作产业链尚有一定距离。
为此，业界人士建议，对于企业而言，不同港口面临各异的环境背景、资源、发展历程和目标，因此，港口管理者需明晰自身港口的顶层定位和规划，选择符合自身情况的发展策略，使人工智能技术的应用契合港口业务目标。港口生产作业，作为人工智能的细分行业场景，存在着较高的专业壁垒。那些具备人工智能技术，又对港口实际场景深耕的企业，才能成为领域技术应用的引领者。同时，码头运营者需要建立一支机智的、有创新能力的、具备人工智能能力的工作团队。港口需整合优势资源，统筹引进技术人才“链式”联动发展，才能充分利用人工智能所能提供的力量。
“人工智能更多偏向于底层的技术，其价值的最终实现要落实于具体的场景。我们相信人工智能技术未来会在智慧港口的建设上添上浓墨重彩的一笔。”毕马威信息与科技行业主管合伙人吴剑林先生总结道。
以数字技术赋能产业转型升级－国务院国有资产监督管理委员会
以数字技术赋能产业转型升级文章来源：经济日报发布时间：2022-08-09
数字经济事关国家发展大局。习近平总书记指出，“发展数字经济意义重大，是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择”“要把握数字化、网络化、智能化方向，推动制造业、服务业、农业等产业数字化，利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用”。我国数字经济发展规模位居世界前列，其中，产业数字化是数字经济发展的重要特征。产业数字化，是应用新一代数字科技，以价值释放为核心、数据赋能为主线，对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造。加快推进产业数字化，以数字技术赋能产业转型升级，对实现传统产业与数字技术深度融合发展，促进我国产业迈向中高端，具有十分重大的意义。
开辟新空间
当前我国经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力。推进传统产业的数字化改造，以数字技术赋能产业转型升级，不仅将创造新的投资机会，有效拓展国内需求，还将推动技术创新和产业变革，拓展生产可能性边界，有效对冲劳动力成本上升，提高生产效率和企业的盈利水平，形成更多新的增长点和增长极，为高质量发展开辟新空间。
其一，推进产业数字化是拉动经济增长的重要动力。一方面，推进产业数字化可以拓展消费可能性边界，创造出新的消费场景、消费模式和服务种类，使消费者的认知和观念发生变化，提振消费意愿、丰富消费选择，激发潜在的消费需求，引导和促进新的消费；另一方面，推进产业数字化不仅能够拉动新领域、新部门的投资，而且能带动传统领域和部门的投资。还要看到，数字化改造改变了传统产业的性质，带动新型贸易方式发展，促进国内外贸易多维增长。
其二，推进产业数字化是提升生产效率的重要路径。推进传统产业的数字化改造，既可以通过推动人岗匹配、提供智能工具和技术等提高劳动生产率，又可以通过提高信息的准确性以及收集、处理、分析效率，合理进行产业时空布局，提高资本生产率，还可以通过激发创新提高全要素生产率。
其三，推进产业数字化可以促进产业融合发展。推进产业数字化有利于数字技术广泛使用、数据全面循环和流通，不仅使传统产业之间的技术关联更加紧密，还能推动产业之间的供需关联，从上下游分别延伸产业链。
其四，推进产业数字化能催生新产业、新业态、新模式。随着数字技术发展和数字化改造的推进，出现了大量新兴产业。例如，数字技术与生物科学领域融合，创造出生物芯片产业；数字技术与医疗领域结合，衍生出新医疗科技产业，使就医方式、就医体验等得到了极大改善；数字技术与能源领域融合，发展出能源互联网技术，有利于优化能源消费结构，推动绿色发展。同样，数字技术与其他领域的融合，能够创造出各种新产业、新业态、新模式，引发多领域、多层次、系统性变革。
找准发展方向
进入21世纪以来，全球科技创新进入空前密集活跃期，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。产业数字化是新一轮科技革命和产业变革的前沿端口，呈现出以下主要趋势和发展方向。
一是产业数字化从点线面向全生态渗透。目前，我国产业数字化从企业向行业集成已经初具势头。未来，我国产业数字化将从企业、行业向全生态渗透。
二是数字技术成为推进产业数字化的核心。产业数字化中的核心问题，如实现物理世界和数字世界的连接、打破数据孤岛促进数据融合、实现传统数据处理中心云化、解决在海量数据库中挖掘价值数据等，都需要运用物联网、云计算、大数据、人工智能、工业互联网和5G网络等新一代数字技术来解决。
三是数据成为推进产业数字化的关键要素。一方面，数据流引领物资流、技术流、资金流和人才流，数据要素通过驱动社会生产要素的集约化、网络化、共享化、协作化和高效化，改变产业分工合作模式，推动生产方式创新，提高生产效率。另一方面，数据本身具有重要价值，数据作为重要的生产要素进入生产函数，可以改进生产流程、优化组织形式。
四是平台成为产业数字化的重要载体。平台具有更为精确的信息匹配能力、更为高效的运作效率和更为快速的信息反馈能力，在数字化改造中扮演助推器和加速器。特别是工业互联网平台和消费互联网平台，通过发挥技术研发、技术应用、技术共享和培育产业等功能推进企业技术、人力、资本和数据等要素的全面联通和优化配置，促进服务链、技术链、数据链和资金链上下游更加协同，有利于加快产业数字化转型。
完善体制机制
面对产业数字化转型升级的历史关口，我们必须紧紧抓住数字经济带来的契机，不断完善促进产业数字化的体制机制，释放数字经济对产业升级的放大和倍增作用，推进数字资源赋能传统产业转型升级。
第一，加强和完善顶层设计，为推进产业数字化提供重要指导。推动产业数字化是一项复杂的系统工程，加强顶层设计至关重要。做好顶层设计要突出前瞻性、战略性和全局性，综合考虑数字化转型对经济发展以及社会、科技、安全等方面的影响，明确定位产业数字化转型在构建新发展格局、推动高质量发展、建设现代化经济体系、构筑国家竞争新优势中的重大意义。既要研究制定产业数字化转型的战略规划，加强对产业数字化转型的政策引导，还要完善相关治理体系，为规范产业数字化转型提供重要保障。
第二，推进核心数字技术攻关，补齐数字化改造短板。能否加快新一代数字核心技术自主创新，与我国传统产业数字化改造进程息息相关。要充分发挥新型举国体制优势、超大规模市场优势，以深化供给侧结构性改革为主线，深化科技体制改革，激发自主创新动力和活力，实施多领域、多部门、多形式联合攻关，提高数字技术基础研发能力，打好关键核心技术攻坚战，从而为核心数字技术攻关创造有利条件。
第三，加快新型数字基础设施建设，夯实产业数字化转型基础。新一代数字基础设施是推进产业数字化的基石。重点是建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施。要加快建设大数据综合平台、工业互联网平台，加快改造升级城乡网络宽带，全面提升互联网基础设施水平和运行效率。要全面推进国家重大科技基础设施、国家重点实验室等的建设和布局，全面打通产业数字化转型的“大动脉”。
第四，大力培育数字技术人才，增强产业数字化转型的内生动力。人才是实现产业数字化转型的核心要素。在这一过程中，既要统筹人才培养规划，加快关键领域核心技术高层次人才培养，还要发挥用人主体在人才培养、引进和使用中的主导作用，培育适应需求的高端人才；既要深化政产学研用相结合的协同人才培育模式，加强职业教育培训，注重人才创新意识和能力培育，还要发挥认定机构、行业协会、咨询机构、培训机构等第三方作用，促进形成综合性的数字化人才培育体系。
第五，建立健全数据要素市场规则，为加快产业数字化提供制度性保障。数据市场有效运行是推进产业数字化的重要条件。要通过合理有效的市场规则，规范数据市场发展。“十四五”时期，既要统筹数据开发利用、隐私保护和公共安全，加快建立基础制度和标准规范，还要建立健全数据产权交易和行业自律机制，培育规范数据交易平台和市场主体，特别是要完善数据分类分级保护制度，加强数据安全评估，推动数据跨境安全有序流动，从而为产业数字化转型提供制度性保障。
第六，着力营造健康安全的数字生态，为推进产业数字化提供良好环境。数字生态与加快产业数字化转型紧密相关。在依法支持工业互联网平台、消费互联网平台技术创新，增强平台企业国际竞争能力的同时，要加快制定和完善平台企业运行及监管规则，积极推进包容审慎监管，不断优化法治化营商环境。
【责任编辑：语谦】
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