清研智谈 | 人工智能加速赋能实体经济
国家“十四五”规划表明，我国已进入数字经济高质量发展的重要阶段，以人工智能为代表的新一代信息技术，将成为各行各业高质量发展的技术保障和核心驱动力。因此，如何让人工智能融入行业，形成行业智能帮助传统行业转型升级，加快人工智能与实体经济的融合就成为关键。
现 状
随着技术的不断进步和社会需求的持续增长，从更为智能化的城市管理、更为个性化的医疗服务，到更为环保和高效的智能生活，智能芯片开源框架、智能终端等创新成果不断涌现，一大批优秀的领军企业和专精特新企业加快发展，人工智能日益融入千行百业，成为驱动产业转型升级、推动新型工业化建设的重要力量，为各行业数智化转型筑牢地基。根据工信部发布数据，我国数字经济核心产业正发展壮大，算力总规模全球第二，人工智能等创新能力也在大幅提升，目前人工智能核心产业规模已经达到5,000亿元，人工智能企业数量超过4,400家。从现在到未来，人工智能正在全方位重塑企业竞争力、变革产业生态、影响经济社会运行。
面临的问题
在数字经济和实体经济深度融合的过程中，智能经济存在一些亟待解决的问题。比如，关键技术的创新资源分散、投入资金大，高端技术受制于人；实体经济一些领域的数字化改造尚未完成，智能化渗透还需要一些时间。具体问题如以下几个方面：
综合竞争差距较大
新一轮的区域竞争、城市竞争，越来越体现在高科技产业的竞争。中国人工智能研究院发布的《中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数（2023）》报告显示，北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、山东省、四川省、辽宁省、安徽省、湖南省是人工智能产业发展的第一梯队城市，普遍具备人工智能企业密集、学术生态佳、资本环境优越、国际开放度高、链接能力和政府响应能力强等特征。
龙头企业少且引领作用不够
结合全球人工智能创新数据监控平台数据来看，我国人工智能相关产业知识产权申请数目主要分布在广东省、北京市和江苏省。虽然人工智能企业数量众多，但龙头企业数量相对较少，需要加大培育力度；此外，产业链上下游企业之间的协同合作程度仍有待提高。
人工智能算力不足
算力是人工智能产业技术发展的重要支撑和基础保障。我国在人工智能基础设施建设方面仍需加强，特别是在算力和数据存储方面；且开源平台和框架的应用和推广程度仍有待提高。在AICC2023中国人工智能算力大会上，国际数据公司（IDC）与浪潮信息联合发布《2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告》显示，在2023年中国城市人工智能算力排行榜中，北京、杭州、深圳继续保持前三名。
综上，各地区要有鲜明的问题意识，实事求是地根据具体情况有效把握实体经济是根基、智能经济是引擎的关系，通过数字化、智能化提升产业的效能效率，创造新价值，提升竞争力。
建 议
确定方向实现重点突破
人工智能覆盖领域极其广泛，平均发力容易导致资金、资源分散，难见成效。各地区需根据自身发展定位和资源优势，优化人工智能产业的布局结构，并加强与其他地区的协同创新，形成优势互补、协同发展的良好机制，尽快确定若干人工智能产业重点方向，加大力量实现突破。例如：在高校和科研机构附近布局技术研发和企业孵化等创新环节，通过建立产学研合作平台，促进技术研发和成果转化的合作与交流；在交通便利和土地资源丰富的地区布局智能制造和智能物流等应用环节。
积极培育人工智能龙头企业
积极培育人工智能龙头企业，完善产业政策。加大支持龙头骨干企业围绕通用人工智能长远布局、做大做强，快速提升引领性产品研发水平和行业赋能能力。鼓励龙头企业建设海外研发中心，加强与国外优势企业交流合作，利用国际人才、技术等资源开展离岸创新。加快培育人工智能行业标杆企业，支持中小企业通过上市、并购等方式加快发展，打造一批人工智能细分领域领军企业，发挥其引领作用，带动整个产业链的发展，提升产业的整体竞争力；同时应加强产业链上下游企业的协同合作，形成优势互补、协同发展的产业方阵。
着力推动算法技术突破
关键技术标准主要包括机器学习、知识图谱、大模型、自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别等部分。着力推动算法技术突破需进一步加大投入，支持高校、科研院所和企业等开展人工智能前沿技术和关键核心技术研究；同时大力培养创新型复合型数字化人才，为新质生产力提供有力的人才保障，针对人工智能前沿技术领域的高层次人才和紧缺人才，要搭建跨学科、跨领域的人工智能协同创新平台，深化高校、职业院校和企业之间的合作，加强产学研融通。
营造人工智能创新生态体系
各行各业亟须通过人工智能赋能数智化革新，重视通用人工智能发展，营造创新生态。优化场景培育，构建开放产业生态。通用人工智能可以实现跨领域、跨任务、跨模态的多元化场景运用。为加快推动通用人工智能与实体经济深度融合，要以需求为导向，鼓励在制造、农业、金融、家居等重点行业深入挖掘技术应用场景，促进智能经济高端高效发展。同时，通过场景创新汇聚资源、人才、技术等要素，将形成突破通用人工智能共性关键技术和系统平台优化升级的持续创新力。
结 语
随着科技的飞速发展，无论是人工智能技术自身的迭代发展，还是其对数据价值的重塑，抑或向各行业、各领域的应用渗透，人工智能的影响可谓无处不在，既为科研、创新和经济赋能，又带来新的挑战与风险。我们需要保持敏锐的洞察力和前瞻性思维，积极应对人工智能带来的影响，共同创造一个更美好的未来。
撰稿 | 周海兰 清研集团社会发展研究部研究员
编辑 | 陈泽玺
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