人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。人工智能加速发展，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。加快发展新一代人工智能，是我国赢得全球科技竞争主动权的战略抓手，是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要途径。

 

　　习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调：“我们要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。”当前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要通过新一代人工智能等重大创新来添薪续力。

 

　　人工智能与产业发展融合潜力巨大

 

　　近年来，人工智能技术发展迅速，成为炙手可热的全球科技新宠。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，截止至2018年9月，全球共有人工智能企业5159家，中国以1122家(不含港澳台)位居第二;北京则以445家的总数，成为全球人工智能企业最多的城市。

 

　　2018年上半年，人工智能领域的全球融资规模达到435亿美元，中国的规模达到317亿美元，占了全球的四分之三以上。说明我国对人工智能领域的投融资热度不减。

 

　　从国际比较来看，中国在人工智能技术发展与应用市场已经步入国际领先行列。另外，根据世界知名研究机构Gartner发布的预测报告，到2022年，全球人工智能驱动的商业价值将高达3.9万亿美元。可见，人工智能与产业发展融合有着巨大潜力，我国“人工智能+产业”也大有可为。

 

　　从现实看，当前人工智能与产业发展融合最好的领域是交通和医疗。在交通领域的应用主要集中在无人驾驶和智慧交通方面。比如，百度公司于2015年成功完成无人驾驶汽车的路测试验，能够通过实时路况信息和定位分析，决定汽车行驶方向和快慢。人们生活中常用的地图软件具有定位、制定路线、语音导航、实时路况等功能，能进行实时、准确和高效的综合管理。

 

　　在医疗行业中，无论是计算系统，还是药物发现、辅助诊断和智能机器人的应用，人工智能技术的价值都得到了很好的体现。德国近年来一直致力于利用信息化技术打造创新工业系统，其中西门子公司利用人工智能来优化工业设施，将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践中，不仅实现了智能生产，还降低了制造成本和能耗，提高了设备使用效率，大大提升了德国工业在国际上的竞争力。

 

　　人工智能与产业发展融合的思路、路径

 

　　人工智能呈现出的深度学习、跨界融合、人机协同等特征，能与产业发展的基础层、技术层和应用层相互配合、相互促进，这应是今后人工智能与产业发展融合的主要方向。

 

　　1、在基础层和技术层面，要加强基础设施建设、基础理论研究和技术创新。人工智能深度学习的本质是模拟人脑的机制，逐级分析和解释数据，并学习样本数据的内在规律，最终目标是让机器具有一定的学习分析能力。数据是人工智能时代的基础设施，我们要深刻认识基础设施的重要性，利用理论和技术创新来充分挖掘海量数据中有价值的信息，从而实现数据价值最大化。

 

　　一方面，要加强政府政策引导，加大资金支持力度。在基础设施投资方面，扩大政府对人工智能产业基础设施建设的支出，鼓励企业集中力量在人工智能操作系统、无监督学习算法等基础研发重点环节取得突破。另一方面，企业间要加强基础技术的共建共享，建立和完善产学研科技创新合作机制，构建产学研、产产或企企创新联合体，实现互利共赢，为人工智能产业生态圈的建立打下坚实基础。

 

　　2、在应用层面，研究制定有针对性的产业、财政税收和人才政策。目前各地区人工智能产业发展水平不一，应当根据各地区发展特色，建立健全有针对性的产业政策。比如说，在旅游城市，着重发展智慧旅游;在以制造业为主的地区，着力提高制造业的智能化水平等。同时，要制定有效的财政税收优惠政策和人才政策。在新产品研发和投入市场初期，给予企业一定的财政补贴和税收减免。

 

　　在与传统产业相融合的过程中要关注人机协同，既要加强技术创新，也要重视人才的培养与引进。人工智能发展需要大量技术型和复合型人才，高端人才建设是人工智能发展的重中之重。一是制定和完善人才培养政策。把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，坚持培养和引进相结合，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作加强人工智能学科建设，大力培养人工智能和产业融合所需的高端人才和高水平创新团队。二是进一步优化人才发展环境，加大人工智能高端人才和团队的引进力度，探索高层次人才的国际对接和服务机制，努力打造人工智能人才高地。

 

　　充分整合行业力量，以龙头企业为核心搭建产业链平台。要着力培育一批具有行业引领带动作用的人工智能企业，引导其与上下游中小企业加强协作，发挥各自优势，加快协同合作与创新发展，尽快建立起从基础研发、平台技术开发到应用落地的人工智能产业生态链条，并最终支撑起人工智能在各行业的终端应用。比如，百度将人工智能列为公司核心战略，先后宣布开放百度大脑开放平台、百度深度学习平台，并牵头成立“中国深度学习技术及应用国家工程实验室”，致力于以百度为核心，联合合作伙伴一起推出国家级的深度学习平台、生物特征识别平台等七大AI应用平台。

 

　　阿里巴巴的人工智能ET拥有全球领先的人工智能技术，具备语音识别与合成、图像/视频识别、交通预测、情感分析等多项技能，广泛应用于工业制造、城市交通、医疗健康等数十个垂直领域。龙头企业发挥带动引领作用，将有力地促进人工智能与产业发展融合。