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2018年人工智能技術(shù)應(yīng)用達(dá)到一個高點(diǎn),提升了人工智能相關(guān)技術(shù)在金融、交通、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的滲透率。據(jù)不完全統(tǒng)計,2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超700億元,2018年接近1000億元,人工智能產(chǎn)業(yè)正在快速發(fā)展。
對此全國政協(xié)委員蘇華圍繞挖掘人工智能產(chǎn)業(yè)著力點(diǎn)帶來相關(guān)提案,他建議打破專業(yè)設(shè)置藩籬,加強(qiáng)數(shù)學(xué)、自動化等專業(yè)技能與公安、醫(yī)療、金融等行業(yè)的融合和互動,緩解AI人才欠缺的局面。
全國政協(xié)委員蘇華
為了我國能在未來占領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)機(jī)遇的制高點(diǎn),把人工智能產(chǎn)業(yè)根據(jù)價值流重新定義和劃分為“基礎(chǔ)層”“中間層”和“應(yīng)用層”3個產(chǎn)業(yè)子領(lǐng)域。
“基礎(chǔ)層”主要以感知芯片和動力傳導(dǎo)等硬件和數(shù)據(jù)資源為主導(dǎo)。
“中間層”解決人工智能“替代和發(fā)展人的知識和學(xué)習(xí)能力”的問題,使其能像領(lǐng)域?qū)<乙粯铀伎己蛣?chuàng)新,是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。
“應(yīng)用層”是整合基礎(chǔ)層或中間層的能力與各傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)人工智能對各行各業(yè)的新舊動能轉(zhuǎn)化。
但目前,我國從事“中間層(知識和邏輯圖譜)”產(chǎn)業(yè)的企業(yè)僅占4%。業(yè)界現(xiàn)狀是“中間層”普遍沒有實(shí)現(xiàn)“獨(dú)立自主”。
從事“基礎(chǔ)層”和“應(yīng)用層”兩端的領(lǐng)軍企業(yè)所應(yīng)用的“中間層”技術(shù)往往掌握在境外機(jī)構(gòu)或少數(shù)大企業(yè)手中,或者是缺乏堅實(shí)科學(xué)基礎(chǔ)的“拼湊”。
造成“中間層”核心技術(shù)發(fā)展不足的原因在于:中國企業(yè)苦于當(dāng)下的生存壓力或?yàn)榱丝焖偬嵘?dāng)前市場份額的占有率,以“短平快”的方式在低層次市場化通道中相互傾軋,沒有資源或無暇顧及“中間層”的研發(fā)和積累。
對找準(zhǔn)人工智能產(chǎn)業(yè)著力點(diǎn)提出以下五點(diǎn)建議。
一是產(chǎn)業(yè)規(guī)劃中重視、扶持和引導(dǎo)AI“中間層”企業(yè)的科學(xué)發(fā)展。明確“中間層”在AI產(chǎn)業(yè)規(guī)劃中的地位和重要性,針對植根AI“中間層”或在“中間層”擁有國際領(lǐng)先性的企業(yè),在各產(chǎn)業(yè)政策方面給予重點(diǎn)扶持。
二是充分引導(dǎo)和鼓勵A(yù)I企業(yè)發(fā)展“中間層”技術(shù)的創(chuàng)新和積累。一方面,通過對AI企業(yè)稅收或相關(guān)政策的扶持,引導(dǎo)AI企業(yè)不追求快速盈利,鼓勵形成國際標(biāo)準(zhǔn)和專利技術(shù)。另一方面,對擁有自主知識產(chǎn)權(quán)“中間層”的市場化應(yīng)用予以扶植,例如在政府采購項(xiàng)目中優(yōu)先應(yīng)用。
三是針對產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,構(gòu)建若干國家級“中間層”共享資源平臺,緩解AI行業(yè)“中間層”企業(yè)研發(fā)力度不足的局面。國家在鼓勵“中間層”企業(yè)持續(xù)發(fā)展適用于各行業(yè)的核心知識和邏輯圖譜的同時,提升核心資源的有效利用和配置。
四是加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源思維、形成數(shù)據(jù)資源戰(zhàn)略,夯實(shí)“中間層”的行業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)。政府應(yīng)加強(qiáng)對數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)籌思維,保障隱私的同時提升數(shù)據(jù)效用,促進(jìn)其算法模型和解決方案的優(yōu)化升級。
五是關(guān)注“中間層”人才的補(bǔ)給,改善人才不足對我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制約。打破專業(yè)設(shè)置藩籬,加強(qiáng)數(shù)學(xué)、自動化、計算機(jī)等專業(yè)技能與公安、醫(yī)療、金融、民政、交通等相關(guān)行業(yè)的融合和互動,加深對通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的理解,才能有效緩解AI人才欠缺的制約。