加快人工智能產業發展 構建新型智能經濟形態

■ 唐攀

提要

專利權作爲知識產權領域的重要內容，已成爲衡量人工智能產業發展質量和水平的重要指標。通過專利分析，對深圳市人工智能產業的主要研究機構、技術領域和產業政策環境進行剖析發現，當前深圳人工智能產業正處於快速成長期，並加快進入成熟期。

一、我國在計算機視覺、智能語音、自然語言處理三大主要方向上技術領先，頭部企業表現出色

人工智能是推動人類社會進入智能時代的決定性力量，是下一輪科技革命的重要環節。在目前錯綜複雜的國際環境和我國經濟轉型的關鍵時期，人工智能正在成爲提升國際競爭力的新動能和經濟發展的新引擎。目前，多數國家已強化人工智能戰略佈局，並將其上升至國家戰略，加強頂層設計，加快推動人工智能產業體系建立，從政策、資本、需求等多方面保障人工智能產業的快速發展。

人工智能是實現實體經濟自主創新的重要突破口，也是引領未來的戰略性技術。當前，人工智能正不斷地滲透到各行各業，引領商業模式的新變化，促進數字經濟產業發展，爲推動實體經濟的發展注入新動能。近年來，我國正加快人工智能產業佈局與發展規劃，陸續發佈了《新一代人工智能發展規劃》《關於促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》等重要指導文件，提出鼓勵發展人工智能，構建新型智能經濟形態，進一步完善我國人工智能發展的政策環境。

依據產業鏈上下游關係，人工智能劃分爲基礎層、技術層和應用層。總體來看，我國人工智能產業鏈已初步形成，但存在結構性問題，側重於技術層和應用層，基礎層短板突出，底層基礎技術和高端產品主要被歐美日等國家壟斷，在AI芯片、智能傳感器等領域比較薄弱，特別是在高端芯片領域，國際科技巨頭已基本構建了產業生態，而我國核心技術方面較爲缺乏，高端芯片嚴重依賴進口。技術層是基於基礎理論和大數據，面向細分領域應用開發的技術；技術層較容易向產業鏈上下游擴展，適合展開廣泛佈局。

我國在計算機視覺、智能語音、自然語言處理三大主要方向上技術領先，頭部企業表現出色。在算法理論技術和開源平臺的搭建上存在不足，體系尚不成熟。美國在該領域表現突出，擁有包括谷歌TensorFlow和臉書Pytorch等國際上廣泛使用的開源框架。應用層以底層技術能力爲主導，切入不同場景和應用，提供產品和解決方案。應用層是我國人工智能產業最爲活躍的領域，市場規模和企業數量佔比也最大，目前已有部分企業處於全球領先水平，如海康威視的“AI+安防”技術。人工智能對不同產業的發展賦能效果也不同，在無人駕駛、製造業等領域的應用仍處於起步階段，未來將成爲熱門發展方向；在教育、醫療等領域雖然已經落地，但仍處於發展階段，同世界其他領先國家存在一定差距；在金融、零售等領域的應用已經比較成熟，且開發出了受投資者歡迎的產品。

二、未來我國人工智能產業將圍繞前沿基礎技術和核心算法、基礎軟硬件開展聯合攻關

總體來看，人工智能核心技術的攻關突破將進一步加速，未來我國人工智能產業將圍繞前沿基礎技術和核心算法、基礎軟硬件開展聯合攻關。在場景化融合層面，我國將以深化與實體經濟融合發展爲目標，推進人工智能技術產品的場景化應用，預計人工智能在製造、教育、旅遊、交通、商貿、健康醫療等行業的融合發展潛力巨大。

以深圳市作爲我國人工智能產業核心城市進行研究，深圳市人工智能企業數佔比約爲13%，在全國城市排名中居第三位，在人工智能科技產業城市競爭力評價指數排名僅次於北京市，居全國第二位。作爲全國人工智能產業發展的領跑者，如何在當前人工智能產業快速發展的背景下，合理利用政策工具，把握重大機遇，促進和引領人工智能產業的健康發展，搶佔世界人工智能領域的制高點，顯得極爲重要。

專利權作爲知識產權領域的重要內容，已成爲衡量人工智能產業發展質量和水平的重要指標。通過專利分析，對深圳市人工智能產業的主要研究機構、技術領域和產業政策環境進行剖析發現，當前深圳人工智能產業正處於快速成長期，並加快進入成熟期。從主要研究機構來看，騰訊、華爲、平安科技等幾家大企業的龍頭效應明顯，而中小企業、研究院、高校等所佔比重不高，同時，各研究機構的技術路線和研究方向多樣化，技術研究側重點區分度較大。從產業政策來看，目前政策強度和支持力度有所提升，政策內容主要集中在財稅優惠、核心技術攻關、人才引培、場景推廣等多方面。

三、打造人工智能產業示範集聚區，聚集發展資源，爲在全國地區推廣運行積累發展經驗

根據深圳市人工智能產業的發展情況和產業政策現狀，擬從以下幾個方面給出加快深圳市人工智能產業高質量發展的政策建議。

第一，打造人工智能產業示範集聚區。目前來看，我國人工智能技術仍在不斷迭代和逐漸演進，規劃佈局依然處於起步階段，爲了更好把握時代機遇，構築競爭優勢，應當打造人工智能產業示範集聚區，聚集發展資源，爲在全國地區推廣運行積累發展經驗。深圳是我國人工智能產業創新發展的重要基地，形成了具有一定規模的產業集聚區；從企業層級來看，深圳覆蓋了基礎層、技術層和應用層，初步形成了一條完整的產業鏈。在此基礎上，立足高端製造業、金融業的深厚基礎，通過打造智能製造、金融科技等特色領域，進一步形成人工智能產業示範集聚區，促進人工智能與實體經濟深度融合，全面提升人工智能產業的競爭力。

第二，財稅政策與成果獎勵相結合，推動需求拉動。目前，深圳市主要採取財稅政策緩解人工智能企業的資金需求，在企業發展初創期，這一措施的確可以爲企業的融資減輕負擔，但從長遠來看，將降低企業的技術創新和再造能力，不利於企業的健康發展。若以人工智能企業的技術創新和研究成果（如專利、論文、科研獲獎等）作爲實施依據，將進一步提升全市人工智能企業的研發活力；同時，依據人工智能企業產出的成果進行獎勵和給予政策資金支持，也爲人工智能產業公平競爭和健康發展提供了更加科學的政策引導。其次，也應進一步加強人工智能企業成果的場景推廣和應用，提升需求拉動對產業發展的貢獻，如培育消費羣體、支持技術試用、加強市場推廣等，從技術推動和需求拉動兩方面採取措施，推動深圳市人工智能產業高質量發展。

第三，穩步推進產學研一體化。加強區域內高校、科研院所與企業間的協同合作，鼓勵校企聯合培養人工智能應用型人才，合作建立人工智能實驗室，高校在發揮基礎學科研發優勢的基礎上，藉助企業資源掌握市場需求動態，引導先進技術研發方向，在推進技術研發深度的同時加強與場景應用的結合，培養理論與技術並重的複合型人才。由政府牽頭加強市內各研究主體的聯繫，繼續推進實施企業孵化器和衆創空間政策，推動產學研一體化發展。大力培養創新人才，在智能製造、智能金融和智慧城市等人工智能前沿領域，加快建立一批高水平的人工智能創新團隊，聚焦核心技術理論，不斷尋求突破，形成領先的科技創新體系。聯合市內龍頭企業，打造和扶持一批實力較強、成果較多的初創型人工智能企業。

第四，充分發揮深圳市人工智能產業協會等行業團體的作用。深圳市人工智能行業協會（SAIIA）和深圳市人工智能產業協會（AIIA）等行業自律組織已經成立並逐步發展壯大。政府部門應加強與產業協會等行業自律組織的緊密聯繫，尊重其在智庫和第三方機構等產業資源上的協調整和作用。在產業規則制定、會員管理、行業管理、展會交流、產業應用等方面，更要充分發揮SAIIA和AIIA的優勢，減少政府過度干預和錯位干預，並通過這些自律組織，加強產業內部的合作和技術交流，爲產業內企業的經營管理提供建議。

第五，完善深圳市人工智能行業和產業規則，加快行業立法。深圳市人工智能龍頭企業較多，騰訊、華爲、平安科技等擁有大量專利和核心技術的龍頭企業可通過設計和主導行業規則等取得優勢地位，而中小企業則可能面臨技術和行業壁壘而處於弱勢地位，不利於人工智能產業新動能的培養。當前，深圳市政府的政策以支持鼓勵和獎勵爲主，行業立法尚未起步。政府部門應加強與行業協會及相關專家的交流，考察產業內各參與主體的意見，在把握行業動態和專業建議的基礎上，及早研究和制定本市的人工智能產業規則，逐步規範和健全行業發展機制，着手推進技術和產業標準的制定，形成公平的市場競爭環境，爲人工智能產業的規範發展提供法律基礎和法規參考。（作者系東南大學深圳研究院副教授）

（本文來自深圳市哲學社會科學規劃2019年度課題成果，課題編號SZ2019C002。）