东南大学深圳研究院唐攀：加快AI产业发展 构建新型智能经济形态

原标题：加快人工智能产业发展 构建新型智能经济形态

来源：深圳特区报

■ 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。）

责任编辑：蒋晓桐