智慧產城運營商
根據麥肯錫全球研究所的一個統(tǒng)計模型預計，在未來十年AI技術可為全球GDP增長貢獻1.2%，到2030年，AI技術可為全球帶來約13萬億美元的經濟增長。而《中國新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中則提到，中國在2030年人工智能核心產業(yè)規(guī)模將達到1萬億元，帶動相關產業(yè)規(guī)模10萬億元，產業(yè)前景可觀。
智能化變革已是全球范圍的大勢所趨，作為一項典型的使能型技術，未來人工智能向百行千業(yè)廣泛滲透將引發(fā)深度變革。很多變化現在還難以看清楚，需要隨技術的陸續(xù)突破和產業(yè)形態(tài)的持續(xù)演化逐步顯現。就目前大數據驅動的弱人工智能發(fā)展階段來看，經濟社會已經在發(fā)生著很多變化，數據開始成為新的生產要素，算法成為新的生產力，產業(yè)模式和經濟業(yè)態(tài)不斷迭代。
大家都說大數據相當于工業(yè)社會的石油，而以人工智能為代表的算法正在成為發(fā)掘數據價值的發(fā)動機，實現數據、知識與其他要素的相互滲透融合，能夠充分放大和提升各類要素的價值創(chuàng)造能力。黨的十九屆四中全會通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》明確將“數據”作為生產要素之一，提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，就是要通過合理的產出分配機制調動數據資產參與創(chuàng)新和生產的積極性，充分發(fā)掘數據的資產價值。
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在生產力方面，基于海量數據和知識庫的智能算法在制造、醫(yī)療、教育、金融等領域的應用不斷拓展，在生產成本控制，產品質量提升等方面顯現出巨大潛力；數據收集整理、語音客服、票據處理等大量繁瑣的工作正在由人工智能完成；加工制造、建筑、物流等領域各類智能機器人或智能化設施將以更高的效率替代體力勞動，推動生產力的直接改造。
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在智能化階段，人工智能技術通過與各行各業(yè)深度融合，升級傳統(tǒng)產品、改造傳統(tǒng)行業(yè)同時，一批新產品、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)大量涌現，拓展了產業(yè)新空間。
一、催生一批人工智能新產品和新產業(yè)。
二、開發(fā)更為廣闊的“舊動能”沃土。
三、促進生產過程降本提質增效。
四、孕育更高階段的知識經濟。
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全球人工智能產業(yè)化總體上看仍處于早期階段，機遇與挑戰(zhàn)并存。隨著人工智能產業(yè)化應用從娛樂、消費等領域開始向制造、能源、交通等更大范圍的實體經濟進軍，技術落地難度和面臨的問題將大大增加。需要避免脫離技術階段的過高預期和借概念投機式發(fā)展，以務實的態(tài)度堅持技術創(chuàng)新攻堅克難。一是要強化產業(yè)界和學術界的協(xié)同創(chuàng)新，加快突破一批人工智能產業(yè)化核心關鍵技術。二要加強智能化基礎設施建設，夯實制造業(yè)等領域的基礎信息化能力。三要加速早期落地場景探索，從實體經濟業(yè)務需求角度追求能力提升，通過應用迭代加速技術成熟。
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此外，也要完善支持人工智能發(fā)展的重點政策，落實對人工智能中小企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)的財稅優(yōu)惠政策，有序推進公共數據開放共享。重視“+人工智能”各領域的復合型人才培養(yǎng)，培養(yǎng)一批貫通人工智能技術和行業(yè)知識的多學科復合型人才。
在產業(yè)鏈和產業(yè)生態(tài)圈方面，人工智能產業(yè)可分為五部分：基礎設施-基礎技術-AI要素-AI技術-AI應用，大致是基于互聯網時代各類硬件基礎，不斷迭代出大數據、云計算等技術，進而錘煉出AI技術，滲透到各個行業(yè)。以下是人工智能產業(yè)鏈全景圖：
1）人工智能上游產業(yè)：
人工智能基礎層主要有各類基礎設備包括網絡基礎、大數據基礎和算力基礎設施，底層硬件包括芯片、傳感器及各類計算能力平臺，這些都為人工智能技術的實現和人工智能應用的落地提供重要支柱。該行業(yè)具有高投入、高回報的特點，適合長期布局。目前，在計算能力平臺領域，國內企業(yè)逐步發(fā)力，華為和百度在2019年先后推出了Atlas人工智能計算平臺、中國首個智能邊緣計算平臺。但在芯片領域，領先的仍然主要是以國外的芯片行業(yè)巨頭，國內產業(yè)布局能力和研發(fā)實力方面還有更大空間。
2）人工智能中游產業(yè)：
人工智能產業(yè)的中游層也是核心層，主要是研究各類感知技術與深度學習技術，并基于研究成果實現人工智能的商業(yè)化構建。該行業(yè)投入與回報適中，適合中長期布局。部分中國企業(yè)能夠在這一領域達到國際水平，比如科大訊飛、百度等。中游產業(yè)領域未來的突破性發(fā)展與深度學習算法的成熟有直接的關系，目前人工智能研究處于弱AI階段，即針對特定任務封閉的規(guī)則，通過大量的人工標注和統(tǒng)計數據歸納出模型，得出的結果缺乏可解析性。隨著上游產業(yè)類腦科學、芯片能力等技術的迭代更新，中游企業(yè)將煥發(fā)更大活力。
3）人工智能下游產業(yè)：
人工智能產業(yè)的下游層為應用層。應用領域包括智能家居、服務機器人、移動設備、無人機、智能駕駛、智慧城市等；行業(yè)需求廣泛，涉及的行業(yè)包括金融行業(yè)、零售/電商行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)等、教育行業(yè)、視頻行業(yè)、安防行業(yè)等眾多行業(yè)。該行業(yè)投入低，變現快，但是競爭相對激烈，適合有較強號召力的企業(yè)布局。人工智能下游產業(yè)以谷歌、亞馬遜、蘋果、Facebook、IBM和微軟為代表的科技巨頭，投入巨資布局以搶占先機。國內OTT企業(yè)也在此領域有所布局，比如百度已形成較完整的人工智能技術布局；阿里巴巴憑借電商、支付和云服務資源優(yōu)勢與人工智能技術深度融合；騰訊憑借社交優(yōu)勢在AI領域布局覆蓋醫(yī)療、零售、安防和金融等眾多行業(yè)。
最后，值得一提的是“新基建”成為了經濟下行的重要抓手。從產業(yè)上來看，新基建是指5G網絡、數據中心、人工智能、工業(yè)互聯網等新一代信息基礎設施產業(yè)，屬于戰(zhàn)略性新興產業(yè)，是新興信息消費的市場，將賦能傳統(tǒng)基建領域提質增效，這些產業(yè)互為上下游，是未來發(fā)展的重要引擎。人工智能作為新基建產業(yè)鏈的重要一環(huán)，能夠有效的支撐數字經濟，在未來發(fā)展中有著很大的前景。
