试论新时代如何加快推进人工智能与实体经济融合发展.docx

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1、试论新时代如何加快推进人工智能与实体经济融合发展去年10月，中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行座谈会,会议指出加快发展新一代人工智能对发展我国实体经济加速构建智能化现代经济体系具有重大意义，会议还指出我们要抓住这几年人工智能高速发展趋势做好发展规划，明确发展任务，夯实技术基础推动我国人工智能技术进一步发展，加强相关部门、企业引导工作切实促进人工智能与实体经济的深度融合发展，早日实现数字化、智能化产业目标。今年3月，深改领导小组第七次会议审议通过了关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见，会议指出“促进人工智能和实体经济深度融合，要把握新一代人工智能发展的特点，坚持以市场需求为导向，以产

2、业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，激发企业创新活力和内生动力，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。”1我国人工智能和实体经济的发展现状及发展趋势1.1 发展现状人工智能概念正式提出是在1956年的达特茅斯会议上，当时会议上的科学家们将人工智能定义为一门新的技术学科:用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能，即“智能机器”这一概念。1958年以前，主要是以第二代晶体管计算机作为数据运算机器，这一时期的计算机主要应用于几对技术要求含量极高或涉及大量数据运算的领域，如国家高科技研究、高等教育和国防领域等。伴随着

3、计算机和计算机网络技术的不断升级换代，当下，人工智能技术已经与互联网技术、大数据技术、物联网技术形成不同程度上的融合发展，使人工智能技术进入到一个新的发展阶段，开始广泛的运用到国民经济和人们的日常生活中。在我国实体经济仍然是国民经济的基础，借着新一代人工智能良好的发展趋势和我国丰富的数据环境，人工智能这一先进生产力已经具备与国家实体经济行业融合发展条件，这有助于实体经济数据结构驱动模式的优化升级从而带动我国实体经济向数字化、智能化转型。1.2 发展趋势目前人工智能的发展已经超过60年并且在最近3年达到了发展高峰时期，经过60年的酝酿发展，如今的人工智能已经发展成为技术革命核心内容之一且已经深刻

4、的应用到社会经济发展当中，并激发出更多的新产品、新技术、新产业、新模式。目前，我们对于人工智能的认知还不统一：一种认为人工智能是一种通用技术可以用来使机器模仿、学习、决策人的行为能力并成为一种技术劳动力；另一种认为人工智能是涉及人类领域的多个社会学科，如：社会学、哲学、计算机科学、自动化、生物学、数学等等。它广泛的应用于社会科学各领域中并引导社会经济各行业持续革新发展。根据人工智能的应用范围可以将其划分为通用、专用以及超级人工智能，且能够以其为核心、以经济基础产业为支撑应用到社会产业经济发展的各种场景中。2人工智能融合实体经济的客观必然性众所周知中国是一个制造业大国以实体经济发展为主，经济体量

5、十分庞大，但是目前中国实体经济当中只有小部分制造、科技型企业使用到人工智能技术。产生这种现象的原因主要有两点：（1）人工智能技术在科技型企业内的应用场景还很窄技术应用门槛本身较高，尤其是在中低端科技企业中应用十分有限因而形成了产业与技术发展脱节的情况；（2）人工智能技术在整个制造业的融合层次还不高，制造业整体智能化水平深浅不一，在农业中的智能化程度就更低了。随着知识经济全球化发展人工智能技术将成为中国新常态经济发展利器即通过将人工智能技术深度应用于现代化实体经济建设当中，是促进实体经济智能化发展的必经之路。2.1 人工智能融合实体经济是建设现代化经济体系的要求体制改革后中国当下的经济市场与经济

6、体制发展日趋完善，但仍不能达到现代化市场经济水平，我们仍应该继续发展实体经济在此基础上构建现代化经济体系。现代化经济体系是建立在国家经济安全和宏观经济稳定发展的基础上的其中是否具有完备的产业体系是现代化经济体系的核心要求，此外我们还应该重视培育机制完善成熟的经济市场，优化产业结构合理布局经济建设同时保障经济质量提升。人工智能融合实体经济的重点是提升实体经济的智能化水平，使其重点应用于现代农业、新兴制造业和新兴服务业等行业，这就要求：以是调整原有的产业结构水平使其由低水平向高水平转变从而创新产品价值；二是优化转变实体经济增长方式即：由扩大数量规模保增长转变为升级产品质量促增长，以实现降低成本也能

7、获得最大收益。现代化经济体系应当是以人为本、产业结构合理，产业体系完备、开放性包容性并存，是能完全适应经济全球化的经济体系，建设这样的经济体系的关键是具备完善的基础设备设施和领先的生产技术，这就需要人工智能技术、大数据、云计算、互联网技术等为其提供源源不断的技术支持。2.2 人工智能融合实体经济是促进制造业转型的需要总的来说现在国内传统制造业仍处于整体技术水平和生产设备落后、产业结构不合理、产能过剩、生产成本高、经济效益差和智能化程度低下的状态，这极大的增加了传统制造业向现代智能化制造业转型的难度，同时新兴的中国制造业还处在小规模发育阶段成长为现代化智能企业任重道远。在国际市场竞争中，中国传统

8、制造业还处在一个低端位置其工业制品在国际市场中竞争力不强这也弱化了制造业整体盈利能，总的来说中国制造产业在全球产业价值链中仍处低价值地位。从制造业智能化程度层面上来看制造业智能化程度越高相对的实体经济智能化程度也越高，因此加快传统制造业的智能化转型升级才是人工智能融合实体经济的关键所在。2.3 人工智能融合实体经济是服务业智能化的需要我国传统服务业如：商业零售业、餐饮酒店业、旅游业等在占整个服务总量比重较大但是人工智能技术在其中的应用却受到诸多限制，这主要是因为传统服务业的经营和服务手段，商品流通和经营方式落后；相对传统服务的业新兴服务业，如：金融、信息、物流、商务等服务行业占整个服务业总量比

9、重较小，人工智能化水平仍然不高。就目前服务业发展状况来看新兴服务业的加速发展得依靠人工智能技术作支撑，传统服务业想要摆脱落后的经营、服务水平困境还是得依靠人工智能技术带来的变革驱动力，虽然目前中国的物联网商业和共享经济模式的出现从一定程度上缓解了服务行业下行发展压力，但是这两种模式多少都还存在自身局限性，如：职业标准滞后，运营管理跟不上，相关法规不健全等等。总之，中国服务行业应当深入发展人工智能应用提升行业与人工智能融合速率以满足市场竞争的客观要求。2.4 人工智能融合实体经济是智能技术功能扩散的需要目前，人工智能产业主要分布在北、上、广、深这些经济相对发达的一线城市其中形成了一定的人工智能技

10、术研发上的聚集效应，但是人工智能的普及程度较低，仅仅应用在城市中龙头企业和骨干企业中，而其他更多的中小企业少有涉及这极大地限制了智能设备应用的规模效应发挥，拉低了人工智能技术在企业之间交流和传播速度。另外人工智能技术的实现对企业发展规模有一定的客观要求这是由于人工智能设备成本高、技术要求高的缘故。目前，中国人工智能技术还处在初步发展阶段人工智能设备无论是在设备体积上还是设备性能上远满足不了市场中各行业的发展的需求，同时相关智能产业制造的产品良莠不齐加之市场恶性竞争时有发生这极大的阻碍了人工智能产业有序推进和均衡发展，妨碍了人工智能产业的扩散效应为实体经济与人工智能融合的促进作用。3人工智能融合

11、实体经济的运行机制3.1 人工智能技术尤其是通用技术广泛应用于实体经济“科学技术是第一生产力”这是马克思主义的基本原理。同时我们也应该清楚的意识到只有将先进的科学技术实际的运用到社会经济活动中才是真正的将科学技术转化为了生产力；只有将人工智能技术最大程度的应用到实体经济中才能发挥其带来的经济效益能力，所以我们要加大研发力度使人工智能技术和智能设备可以在相关行业中通用起来、使用方便起来，这才是对智能技术应用的深度开发也是与实体经济的智能化深度融合。3.2 促使实体经济各产业自身技术进步以适应智能化要求实体经济智能化发展趋势给企业带来的不仅仅是简单的转型发展的压力，更是要求企业自身素质过硬这包括：

12、拥有或正在建设中的智能化专业人才、能完成好产品设计、生产工艺流程、配套设施等方面的优化升级，攻克企业面临的工智能核心技术问题，增强自身对智能设备系统集成能力。3.3 人工智能融合实体经济促使相关产业和企业升级站在经济角度来看，人工智能为其带来的社会经济效益将促企业技术升级、管理升级和规模升级，由此形成以人工智能技术为支撑的产业集群不断扩大,并促使市场机制加速企业之间良性竞争这势必会吸收或淘汰掉一些跟不上发展的传统企业，这样就为先进企业扩大发展建设规模提供了地理空间；当人工智能与实体经济融合发展到一定程度后，企业中普遍实现机器人替代人力、设备数字化自动化运行,企业生产要素配置优化和高效运行这就促

13、使企业需要更加先进的管理制度和智能技术；为了使实体经济与人工智能实现高效融合我们要坚持统制造业向现代智能化装备制造业升级，传统低水平服务业向新兴高水平服务业升级。3.4 人工智能融合实体经济促进经济结构与转型在人工智能技术深度应用于实体经济各行业后尤其是融入到制造业和农业等基础经济产业,将促使产业结构升级进而发展成为现代化农业与智能制造业。现代化农业与智能制造业的特征是生产方式更为合理，即：从劳动密集型、传统型向技术密集型、智能型转化；劳动生产力更为先进，即：机器人或机械自动化取代传统产业中过剩的普通劳动力。由此实体经济智能化将实现更为健康的增长方式，即:低成本高效回报式增长。3.5 实体经济

14、带动经济常态化增长实体经济与人工智能融合发展程度越高，人工智能带来的实体经济效益也越高，届时机器人产业、智能化制造业和智能化服务业将成为国家经济新的增长点并极大的优化各产业结构带动整个实体经济高速发展，经济增长方式由规模增长转变为质量增长进而带动经济常态化增长，这对于国民经济健康发展十分有利。4我国人工智能与实体经济深度融合的难点4.1 人工智能与实体经济深度融合所需的行业信息数据难以高效利用这是一个用数据说化的时代，尤其是对实体经济代表行业一制造业而言，想要实现人工智能与制造业深度融合发展首先需要对制造业设备生成的数据进行处理，然而这个处理过程比较复杂，因为制造行业中高达90%的数据是“扁平

15、化”的并且多达40%的数据是没有相关性的。相对消费数据，如：消费者偏好、产品销售数量等数据较为容易获取和搜集，但是对以大数据为基础的智能制造业而言，其产品制造过程的数据通用性、获取程度、相关性明显弱于消费者消费数据。这直接导致了人工智能系统无法高效利用制造行业相关数据，不仅如此目前互联网技术还处在发展成熟的进程中，仍存在网络数据传与输储方面的局限这阻碍了人工智能技术在制造业深度应用场景中的发挥。4.2 人工智能与实体经济深度融合不能采用可复制的系统和整体解决方案人工智能应用依赖于不同行业中不同应用场景定制开发，不存在通用的商业化人工智能解决方案这样笼统的说法，并且不同的生产部门对人工智能系统的智能化偏向重点也存在很大的不同。实际上，不同行业人工智能系统的不可复制和相同行业人工智能没有一套通用的整体解决方案，这在行业开始实现自动化、信息化升级前就已经被行业与行业之间存在的不同属性所决定。一般服务业信息平台升级方式是比较统一的这完全不同于对实体行业信息平台的升级，实体行业的智能化信息平台的研发开始时