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智能经济形态雏形初现

来源:赛迪智库  作者:赛迪智库  投稿时间:2019-01-23

2019年中国人工智能产业发展形势展望

人工智能是引领未来的战略性技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,已经成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎,在支撑供给侧结构性改革、打造高质量的现代经济体系、促进社会进步等方面发挥着越来越重要的作用。

对2019年形势的基本判断

核心基础技术持续突破,边缘智能加速应用布局

核心基础技术的带动溢出效益增强。在算法层面,深度学习算法在利用各类型深度神经网络处理海量数据方面具有优势,将通过在计算机视觉和图像识别、语音识别、搜索引擎、广告推荐计算等领域的持续应用,不断革新传统的计算机算法框架。边缘智能成为人工智能应用布局的创新方向。 “边缘智能”专指靠近智能终端以及数据源头的网络边缘侧,融合了网络、计算、存储、应用的开放计算平台。

产业链条正在形成,集聚效应初具规模

人工智能产业链条逐步形成。截至2018年初,我国人工智能领域相关企业达2000家,正逐步在底层基础支撑、核心技术创新、上层行业应用之间建立初步产业链条。在基础领域,涌现出寒武纪科技、地平线机器人、深鉴科技、耐能、西井科技等一批创新技术企业。在行业应用方面,我国在智能机器人、智能金融、智能医疗、智能安防、自动驾驶、智能教育、智能家居等重点领域涌现出一批具有代表性的相关企业。预计到2019年,我国人工智能产业链条关联性、协同性将显著增强。

融合应用水平大幅拓展,智能经济形态雏形初现

场景化、融合化将成为人工智能产业发展新特点。智能经济是以大数据、互联网、物联网、云计算等新一代信息技术为基础,以人工智能技术为支撑,以智能产业化和产业智能化为核心,以经济和产业各领域为应用对象的新型经济发展形态。

国内产业政策加速落地,国际产业博弈更加激烈

产业支持政策加速落地。近年来,国家层面密集出台一系列政策措施,助推人工智能产业发展。国际产业竞争环境更为复杂激烈。预计2019年,各国将更加重视结合自身发展优势和特点,出台本国人工智能发展战略和系列配套政策,人工智能领域的“国家主义”态势初见苗头,虽然我国《新一代人工智能发展计划》对人工智能的财政支持总额将达21亿美元,覆盖度和支持力度均超过世界其他国家,但仍不能在激烈的产业竞争中掉以轻心。

需要关注的几个问题

技术发展能力不均衡,基础层存在短板弱项

当前,我国在人工智能基础理论、核心关键技术积累薄弱,核心算法、芯片及基础元器件的掌握与国外差距较大,缺乏重大原创科技成果。核心环节受制于人,不利于国内企业参与国际竞争,随时可能被卡脖子,也使国民经济和国家安全存在远期隐忧。位于技术基础层的AI初创企业投资回报周期较长,易面临资金链断裂困难。

技术产品创新快于应用创新,技术创新的商业应用模式不明朗

首先,应用型创新成果的重复化、碎片化问题严重。人工智能与实体经济融合刚刚起步,相关技术部分应用场景可能面临激浊扬清的淘汰机制。例如,近几年涌现出数量众多的消费级无人机、服务机器人企业,但产品普遍水平较低、功能雷同。与此同时,支持应用落地的人工智能商业模式尚需探索。

产业生态体系尚不完善,协同发展势头尚未形成

产业战略规划不清晰,将导致区域特色不突出。2018年来,多个省、市、地区加大力度发展人工智能产业,出台了一系列人工智能发展规划和行动方案。但部分地区对人工智能产业发展规律的总结认识落后于实践发展速度,对人工智能产业培育发展实施路径还缺乏实施方案,尚未形成清晰明确的总体战略规划,对人工智能产业的发展推动未能及时跟上技术产业变革的速度。产业链布局存短板,将使创新成果难落地。

环境建设尚不健全,产业安全风险加剧

风险投资追求投资短期套利,缺乏长远投入的战略定力。近年来,以国家集成电路产业投资基金、中国互联网投资基金、中国国有资本风险投资基金等为代表的国资投资本,但国内资本仍存在早期介入能力不强、过分追求短期套利等问题,易导致无法及时为技术研发投入大、市场拓展成本高的人工智能基础领域提供支持。经贸合作中必要的体系化防范机制尚未建立。

应采取的对策建议

以推动核心技术攻关为目标,加大对重点技术产品研发的资金支持

推动人工智能核心技术攻关。一是加强人工智能芯片、传感器、算法、平台等核心技术研发,推动CPU、GPU、FPGA等高端通用芯片现有成果向人工智能领域拓展,围绕图像和语音识别、自动驾驶等场景加大算法改进、芯片结构优化研发力度。二是以关键技术为基础,以支撑解决方案打造和深化应用为目标,瞄准人工智能算法、智能芯片、智能传感器等基础领域和情绪感知、认知智能等前沿领域,制定技术创新路线图,系统推进关键核心领域攻关。三是顺应产业平台化、开源化发展趋势。此外建立针对重点技术产品的资金支持体系。

以深化与实体经济融合发展为目标,加强场景化应用推广和辐射引导

开展示范应用揭榜评选和案例推广工作。一是支持人工智能企业、系统集成解决方案提供商和行业重点用户联合打造面向特定场景的解决方案。二是组织梳理总结制造、教育、旅游、交通、商贸、健康医疗等领域的典型应用场景,支持龙头企业与用户单位结合,开展人工智能应用示范。此外分析总结应用路径与经验、重视人工智能在制造业领域的推广应用。

加强试点示范,促进区块链与实体产业深度融合

以构建有机协同的产业生态为目标,提升服务支撑能力提升人工智能产业数据互联互通和开放共享水平。一是面向人工智能产品在制造、交通、电子商务、金融、医疗等领域的创新应用,推动建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云服务平台等。二是加速建立人工智能标准、测评、知识产权等服务体系,形成面向人工智能主要细分领域的测评能力,消除人工智能推广应用时面临的资质、数据接口、评价标准等行业准入壁垒。此外布局面向人工智能的产业基础设施、重视发挥第三方机构在产业发展中的服务引导作用。

以营造发展环境为目标,培育多元化发展格局

统筹区域产业布局。一是强化部省合作,加快打造一批特色突出、辐射带动作用明显的人工智能产业集群,推动各地区差异化发展。二是培育具有重大引领带动作用的人工智能企业和产业。建立人工智能网络安全保障体系。

此外强化人才队伍建设,提前研判安全风险和前沿问题,实现开放合作与安全保障之间的均衡发展。

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