人工智能是引領未來的戰略性通用技術和驅動新一輪產(chan) 業(ye) 變革的新引擎，對於(yu) 搶占未來發展製高點、構建現代化產(chan) 業(ye) 體(ti) 係至關(guan) 重要。為(wei) 此，需要準確把握人工智能技術、產(chan) 業(ye) 發展內(nei) 在規律和基本趨勢，加快推動形成先導優(you) 勢、特色優(you) 勢和綜合競爭(zheng) 優(you) 勢。

　　人工智能產(chan) 業(ye) 方興(xing) 未艾

　　作為(wei) 數字化的下一個(ge) 前沿，世界各國對人工智能重視程度與(yu) 日俱增。中、美、日、歐等國家或地區均製定發布了人工智能發展戰略。近年來，全球人工智能領域的投資增長迅猛。

　　人工智能產(chan) 業(ye) 鏈的核心是大模型。從(cong) 產(chan) 業(ye) 鏈的角度來看，人工智能上遊基礎層是算力和數據，包括服務器、芯片、光模塊、交換機、數據中心、液冷設備等；中遊技術層是構築在算力和數據基礎上、以算法為(wei) 核心能力的大模型平台，深度學習(xi) 、自然語言處理、遷移學習(xi) 等是關(guan) 鍵技術；下遊是應用層，包括遊戲、傳(chuan) 媒影視、金融、辦公、醫療等各類產(chan) 業(ye) 場景。其中，大模型是人工智能產(chan) 業(ye) 鏈核心競爭(zheng) 力的來源，全球各大科技公司都在積極投資、研發推出各自的大模型。

　　人工智能當前在多數行業(ye) 中的應用仍處於(yu) 初期或試驗階段。從(cong) 全球來看，人工智能為(wei) 經濟繁榮提供了新機會(hui) ，也深刻影響著國際貿易，但目前僅(jin) 有少數企業(ye) 開展規模化部署或者將其部署於(yu) 核心業(ye) 務。受企業(ye) 人工智能戰略、應用人才儲(chu) 備、短期投入產(chan) 出效益等因素影響，我國人工智能使用率與(yu) 美、英、日、印等領先國家相比仍有較大提升空間，國內(nei) 企業(ye) 需要進一步強化人工智能技術與(yu) 現實業(ye) 務的結合創新能力。

　　人工智能產(chan) 業(ye) 布局趨於(yu) 虛擬集聚。目前，人工智能企業(ye) 主要集聚在京津冀、長三角、珠三角區域，其中，應用層企業(ye) 數量占比超過一半。產(chan) 業(ye) 布局虛擬集聚的趨勢判斷主要基於(yu) 兩(liang) 方麵原因：一是大模型平台的市場集中度趨於(yu) 提升。由於(yu) 模型訓練的固定成本很高以及運營的規模效應巨大，基礎大模型的市場將表現出顯著的市場集中趨勢。二是隨著新一代信息通信技術的發展，技術層企業(ye) 與(yu) 基礎層、應用層企業(ye) 將更多地采用虛擬連接的方式，地理空間上的臨(lin) 近性對企業(ye) 成長演化的重要性會(hui) 大大降低。

　　以人工智能賦能產(chan) 業(ye) 發展

　　我國推動人工智能產(chan) 業(ye) 發展主要有三大優(you) 勢：一是技術水平處於(yu) 全球領先地位。我國人工智能專(zhuan) 利數量全球第一，在語音識別、自然語言處理和計算機視覺等領域均取得了不少突破，且人工智能領域“巴斯德象限”特征明顯。二是產(chan) 業(ye) 基礎雄厚。人工智能發展需要場景驅動，我國產(chan) 業(ye) 門類齊全、經濟規模巨大，在預測、采購、營銷、定價(jia) 、運營及改善用戶體(ti) 驗等方麵有極大的應用潛力。同時，我國人工智能企業(ye) 數量亦位居世界前列。三是政策激勵持續。我國早在2017年就製定了《新一代人工智能發展規劃》，之後又相繼出台了《關(guan) 於(yu) 加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等一係列政策法規，推動國家新一代人工智能創新發展試驗區建設，政策支持力度明顯。

　　下一步，我國發展人工智能產(chan) 業(ye) 需要從(cong) 以下四個(ge) 方麵發力：

　　優(you) 化發展策略，有序推進產(chan) 業(ye) 賦能。一方麵，引導錯位競爭(zheng) ，強化區域競合。目前，全國多地紛紛布局人工智能，加強對全產(chan) 業(ye) 鏈技術、市場等的理解，共同推動計算機視覺、智能語音、自然語言處理、生物特征識別、VR/AR等領域技術的突破，積極開展機器學習(xi) 、知識圖譜、類腦智能計算等通用技術的聯合攻關(guan) ，同時在產(chan) 業(ye) 鏈環節各有側(ce) 重、有序競爭(zheng) 、持續發力。另一方麵，完善應用策略和推進路線。人工智能技術需要在應用中不斷迭代發展，應遵循先易後難、先簡單後複雜的原則，明確在不同行業(ye) 部署的優(you) 先級和應用重點，加快構建人工智能應用的試錯機製。比如，製造業(ye) 應用首先進入人力成本或綜合成本較高的簡單重複勞動環節，優(you) 先探索機器人協助製造、機器視覺工業(ye) 檢測等智能場景，進而改造全流程。

　　加強人才培養(yang) ，搭建產(chan) 業(ye) 應用橋梁。一方麵，加強複合型人才培養(yang) 。應用驅動是我國發展人工智能的重要策略路徑。相對於(yu) 軟件工程師、數據科學家、產(chan) 品經理等，熟悉產(chan) 業(ye) 場景和實際業(ye) 務並能將業(ye) 務問題轉化成解決(jue) 方案的人工智能轉譯人才更為(wei) 關(guan) 鍵。應以行業(ye) 人才再培養(yang) 為(wei) 主要著力點，夯實大模型在產(chan) 業(ye) 中應用的要素支撐。特別是要鼓勵企業(ye) 加強內(nei) 部挖潛，堅持外引內(nei) 育並舉(ju) 。另一方麵，完善人才培養(yang) 方案。高校、高職院校在人才培養(yang) 上應加強電子、材料、機械、光學等現有學科專(zhuan) 業(ye) 與(yu) 人工智能科學的有效融合。強化校企人才聯合培養(yang) 力度，豐(feng) 富應用場景驅動人才成長。三是促進跨區域人工智能人才交流。創新人才招引和使用方式，注重團隊招引，探索人才共享方式。

　　完善政策舉(ju) 措，有力支持應用驅動。一是抓緊製定細化人工智能產(chan) 業(ye) 鏈地圖，進行全麵深度產(chan) 業(ye) 掃描，對人工智能發展關(guan) 鍵點的特征屬性、政策需求等開展係統、深入研究。二是完善頂層設計，整合短期政策。成立全球範圍內(nei) 的人工智能產(chan) 業(ye) 專(zhuan) 家谘詢委員會(hui) ，形成對產(chan) 業(ye) 發展總體(ti) 戰略、實施方案的決(jue) 策支持。加強政策的普惠性、包容性、協調性和延續性，注重對需求端的補貼。三是引導上下遊協同發展，開展大模型創新應用大賽，編製優(you) 秀案例集，給予國內(nei) 優(you) 秀大模型企業(ye) 應用迭代的機會(hui) ，鼓勵大模型企業(ye) 與(yu) 生態企業(ye) 打造創新共同體(ti) 和利益共同體(ti) ，構建開放動態產(chan) 業(ye) 生態體(ti) 係。四是尊重企業(ye) 成長的差異性，用中長期戰略眼光真正重視人工智能領域目前尚處於(yu) 初創期、規模較小、貢獻不大的企業(ye) 。

　　注重發展安全，營造良好發展環境。一方麵，適度超前布局支撐人工智能發展的基礎設施體(ti) 係。現代人工智能的發展主要依賴人力資本、數據和算力。除了優(you) 化升級網絡連接類基礎設施、提升傳(chuan) 統基礎設施的智能化水平，還要加強功能類基礎設施的建設，特別是加強大數據基礎設施和高效能計算基礎設施的統籌布局及建設利用，積極推進高質量數據集、智能算力集群等相關(guan) 領域技術攻關(guan) ，為(wei) 大型人工智能模型訓練提供海量數據和強大算力支持。另一方麵，完善人工智能治理。加強人工智能治理的國際交流與(yu) 合作，規範數據管理和算法管理，提升技防水平，如研發人工智能風險管控軟件、安全大模型等，不斷提高人工智能的安全性、包容性和公眾(zhong) 信任度，降低人工智能應用的風險以及可能對公平競爭(zheng) 、知識產(chan) 權、社會(hui) 平等、個(ge) 人隱私、信息決(jue) 策等產(chan) 生的不利影響。

　　（作者係南京大學長江產(chan) 經院特任研究員，江蘇省社科院區域現代化研究院副院長、研究員）