天大研究院特约研究员 赖红波
2021-09-24
促进粤港澳大湾区人工智能与实体经济融合，要从实际出发。人工智能与实体经济融合体系建立及其产业生态的形成不是一蹴而就的，未来必定是打阵地战、持久战、攻坚战。
人工智能是21世纪科技领域最为前沿的技术之一，也是继互联网后最有可能带来产业革命的新技术，将为各行业赋予生机，甚至是颠覆与重塑。随着大数据和人工智能等新兴技术发展，在一个“智能、网络化”的世界里，创造新价值的过程逐步发生改变，产业链分工将重组，鼓励产业创新、促进跨界融合，传统的行业界限将逐渐消失，产生各种新的活动领域和合作形式，并在推动产业转型升级中发挥越来越重要的作用。
大湾区人工智能与实体经济融合发展需要破解的难点
人工智能与实体经济融合发展需要长效培育机制，融合创新，与以往的创新不一样，其融合效果和成功的标准取决于外部性，需要“政产学研用”的各个方面参与。当下，粤港澳大湾区人工智能与实体经济融合发展也存在诸多难点。
难点一，推进“数据+连接+产业”的难点。人工智能本质是数据和连接，只有在数据和连接基础上，才能让融合发现价值和实现价值，这也是场景应用的最大创新点。同时，人工智能与实体经济融合，涉及工业实体经济、商业实体经济、新技术自身的实体经济等。为此，必须将数据、连接和产业三者结合起来，才能真正推动人工智能与实体经济的融合。
难点二，围绕不同应用场景打通上下游产业链难点。围绕场景应用促进人工智能与实体经济融合的本质，还需要打通上下游产业链。粤港澳大湾区人工智能产业集群效应明显，在此基础上，全力以赴围绕不同应用场景，“定点”补齐产业链，丰富产业生态。目前，围绕应用场景的人工智能相关孵化器等硬件已经到位，后续就是要再细化和落到实处，包括打通上下游产业链，以及解决信息不对称和市场失灵等问题，避免人工智能应用场景偏重在消费端，而忽视了工业端。
难点三，无论是底层产品与产品的连接还是城市的基础设施连接，以及企业云端连接，目前需要破解的难点是连接不够丰富。从“连”到“智”的基础工作是连接，才能让人工智能与相关产业产生作用。
难点四，协同不够。比如车路协同，毕竟单车智能化，或单一产品的智能化，不足以推进人工智能与实体经济的融合。当前，2C端协同相对容易，2B端协同比较困难。基于应用场景的人工智能与实体经济融合的市场规模很大，但目前很多行业都没有激发出来，只有行业找到相应的痛点，才能真正激活人工智能与实体经济的融合，进而走进寻常百姓家。
当下，人工智能仍处于技术迭代和演进阶段，在这个阶段要抢占先发优势，必须依靠深度研发。国内在人工智能领域的重大科研载体规划和布局刚刚起步，粤港澳大湾区发展人工智能应集中资源投入、避免同质化竞争。这是一场社会变革，尤其需要心智、结构与逻辑等方面的改变。
促进大湾区人工智能与实体经济融合发展的思路
1．赋予科研机构更大自主权。改革科研管理机制，建立以自主治理为导向的科研管理机制，进一步深化高校、科研院所的科研体制改革，赋予科研机构和科研人员更大自主权，增强科研机构服务经济社会发展的能力。可以借鉴以色列鼓励高校科研创新经验。以色列大学和科研机构普遍建立技术转化机制，为学术和产业之间打开了“旋转门”，令高校成为孵化高科技创业公司的大摇篮。
2．加强人工智能整体生态建设。目前，我国拥有人才、技术、资金和市场等各种各样的要素，但这些要素还没有完整地连接起来。下一步，需要做的是，能够创造人工智能连接的系列服务，使已有的要素迅速流动并且融合起来。人工智能背景下环境改变是迭代式的不断演进，基于应用场景的产品要赶上市场变化的首先要求就是快速。人工智能与实体经济融合必须提供快速、个性化的服务。要通过打造服务生态系统为客户完成智能服务化转型，对外需要设计一套能满足与生活者进行信息交换和资源快速整合配置的服务系统，这个结构也被称为服务生态系统。因此，人工智能的应用场景必须围绕着如何打造一个合作顺畅的网络而展开。
3．加快营造开放合作的氛围。以全球视野推动人工智能开放创新，把握好强人工智能、超人工智能演进发展路径，积极参与全球人工智能产业生态圈合作，推进人工智能创新试验、体制机制、成果转化等改革，加快形成粤港澳大湾区在人工智能领域的集聚辐射效应和综合影响力。粤港澳大湾区需要发出一个清晰的信号，明确自己所需的人才，为人才创造良好的发展前景。从全球集聚优质资源，为大湾区发展集聚人才资源库。
4．实施融链工程。通过场景应用，促进人工智能与实体经济融合发展，推动科技成果转移转化的有效实施。围绕人工智能产业集聚，优化行业类科研院所和重大科技基础设施的空间布局，推动科技链与产业链深度融合，在建立全链条协同创新机制上要有新突破。消除企业、高校、院所等创新主体间的制度壁垒，打通科技成果转移转化的前后一公里和中梗阻，建立“政产学研用”的全链条、网络化协同创新机制，推动各类创新要素有机融合，促进优质资源充分共享。
对策建议
一大批成功的范例显示，生活资料制造业与市场、消费者关联更为紧密，重在市场细分、产品开发、创建品牌、个性化规模定制等。因此，促进粤港澳大湾区人工智能与实体经济融合，要从实际出发。人工智能与实体经济融合体系建立及其产业生态的形成不是一蹴而就的，未来必定是打阵地战、持久战、攻坚战。我们应持续推动基础领域技术创新突破，加速实现人工智能与实体经济深度融合，不断完善产业创新生态体系建设，培育形成产业开放发展氛围，大力强化人才培养培训工作。
1．围绕人工智能与实体经济的融合，构建和完善粤港澳大湾区各地政府支持和保障的机制。正如蒸汽机革命中铁路的建设、电力革命中电网的建设及信息技术革命中信息高速公路的建设一样，人工智能新兴产业的发展也会对基础设施提出新的要求，需要对基础设施进行更替和升级。一是进一步加快推进粤港澳大湾区大数据中心和5G中心建设。目前，粤港澳大湾区正在推出政府数据开放平台，但各地政府的开放度仍不够。建议粤港澳大湾区加快构建区域级数据中心，对数据进行分级化管理，循序渐进对外开放。明确界定“开放数据”和“不开放数据”的边界，授予相关用户相关数据的利用权力，有针对性地供给真正高需求、高价值的数据集。统筹公共领域数据，建立符合开放需求的系统化、结构化数据库。二是支持协同创新，鼓励多种形式的研发活动。支持智能制造上下游企业与行业用户合作建立产业技术创新联盟，围绕重点行业应用和关键技术实施协同创新；以企业为主体新建一批智能制造领域的国家工程技术研究中心，提升粤港澳大湾区人工智能与实体经济融合，促进人工智能和智能制造领域的基础研发和集成创新能力，推动创新成果的转移扩散。三是加强行业协会在“融合”过程中的作用，重点推进垂直横向联系，有利于形成实体经济的规模化。协会领衔，有利于个体企业之间、个体工厂之间的连接，并共同制定行业标准。
2．构建人工智能和实体经济融合体系和发展融合生态系统。一是融合应从政策和系统层面推进，构建跨界融合体系。与传统的融合不一样，人工智能与实体经济的融合，不仅仅是某一个具体应用场景概念的提出，而且包括介入解决策略的执行，从融资、生产、管理、服务到推广等创新链和产业链的全过程。二是不断创新智能服务体系，搭建产业链和生态体系。打破“信息孤岛”，推动人工智能和实体经济汇聚融合。发挥好粤港澳大湾区产业生态完善的优势，充分调动各类市场主体的积极性，围绕重点应用场景，增强融合应用能力。三是打通融合创新链条的各个环节。发挥顶尖科学家（顶尖企业和企业家）的引领作用，实现不同学科与技术交叉融合，搭建世界原创科学思想碰撞的“大舞台”；吸引优秀青年科学家参与，打造融合创新的原创科技诞生的“发源地”；推动基础研究与应用研究结合，努力解决科技创新成果转化“最后一公里”的难题，擦亮粤港澳大湾区全球科创中心建设的“新名片”。
3．清晰化粤港澳大湾区人工智能与实体经济融合发展的战略规划。一是融合应有“错位发展”的战略布局。目前，粤港澳大湾区制造实体经济结构主要由国企、民企、央企、外企“四分天下”，民企是人工智能与实体经济融合的主战场。未来，要扶持中小民企，来发挥融合发展的优势，形成“错位发展”的战略布局。二是融合应该分层推进。人工智能与实体经济融合必须分层推进，基础层，重点要布局5G基站和大数据中心等；技术层，重点要关注行业标准以及垂直行业整合；应用层，核心要做生态，构建生态创新中心。
4．加大人工智能产业人才培养和引进力度。一是人工智能产业竞争的根本是人才竞争。培养人工智能产业人才并制定相应的人才战略，是在新一轮信息技术革命中把握“赶超”机遇的关键。制定引进全球人工智能技术优秀人才来大湾区的相关政策，充分吸引海外人才。二是改革人工智能教育。以应用场景和问题为导向，结合最前沿的相关领域，进行问题求解，塑造基于应用场景的“原始创新”文化；以应用为导向推进人工智能领域相关学科建设。支持市场化培训机构、人才继续教育实训基地和高技能人才培养基地等。三是大湾区高校应进一步丰富人工智能教育课程。当前，伦敦现有13所大学设立了与人工智能、机器学习等相关的本科和研究生学位课程。粤港澳大湾区高校应设置人工智能专业课程的班级年龄梯度，构筑跨年龄人才生态圈，吸引更多00后和10后的年轻人学习人工智能课程。
