□杜传忠
人工智能与实体经济的深度融合,是推动经济高质量发展的重要新动能。在新一代人工智能产业尚处于发展初期、主要发达国家均在加紧布局的国际大背景下,我们一定要抢抓机遇,重点解决芯片和算法技术薄弱、基础层布局不足、人工智能产业人才短缺等“短板”问题,推动人工智能产业快速发展。
今年4月,习近平总书记在出席全国网络安全和信息化工作会议时强调:“要发展数字经济,加快推动数字产业化,依靠信息技术创新驱动,不断催生新产业新业态新模式,用新动能推动新发展。要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,加快制造业、农业、服务业数字化、网络化、智能化。”当前,由于新一代人工智能产业尚处于发展初期,主要发达国家均在加紧布局,通过各种政策推动其快速发展,其中如下几点做法值得我们学习借鉴:
积极制定人工智能产业发展战略。主要发达国家高度重视新一代人工智能产业发展,通过制定相关发展战略加速和引导产业发展。如,美国在2016年10月连续发布《国家人工智能发展与研究战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》两份新一代人工智能产业发展战略,随后在2016年11月又发布了《人工智能、自动化与经济》白皮书。日本在2016年1月开启“第五个科学与技术基础五年计划(2016-2020)”,规划发展信息技术、人工智能及机器人技术；2017年制定了新一代人工智能产业化路线图,计划分3个阶段推进人工智能技术利用,以提高制造业、物流、医疗等行业效率。2016年,韩国提出了包括新一代人工智能产业在内的九大国家战略项目,作为发掘新经济增长动力和提升国民生活质量的新引擎。
加紧制定人工智能产业技术标准。标准的制定一方面可确保人工智能技术更好实现互操作性的关键目标；另一方面,将对人工智能技术的可靠性和安全性进行规范,从而提高技术的可信度,促进企业扩大市场份额。因此,主要发达国家纷纷加紧制定新一代人工智能产业的技术标准。如,美国在2016年发布的《国家人工智能发展与研究战略计划》中,重要的内容之一就是加快新一代人工智能产业标准体系的制定。欧盟也高度重视新一代人工智能产业的标准制定,积极推进产业标准化立法工作。2017年1月,欧盟法律事务委员会通过一份决议,提出一些具体的立法建议,要求欧盟委员会就机器人和人工智能提出立法提案。其中一个提案指出,应推进新一代人工智能产业标准制定,通过建立相应的标准化框架,避免欧盟各成员国之间标准不统一导致的欧盟内部市场分裂。
加强公共数据库基础设施建设。人工智能产业需要大量且高质量的数据资源作为训练基础,才能保证算法的不断改进和性能的不断提升。美国等主要发达国家积极推动政府数据开放,使公众能够更方便地获取有用的政府数据,这为人工智能算法训练提供了丰富的数据集。早在2009年,美国就通过数据门户网站“data.gov”对公众开放政府数据。2016年的《为人工智能的未来做好准备》中,又提出实施“人工智能公开数据”计划,将大量政府数据集对公众开放,以加速人工智能技术的研究。2013年,英国在《八国集团开放数据宪章——2013年英国行动计划》中,承诺逐渐将政府数据通过国家数据门户网站“data.gov.uk”进行公开,希望依托开放式的国家数据门户网站构建国家级信息基础设施。
加大人工智能产业人才培养力度。人工智能产业的发展将带来对该领域技术人才的巨大需求。美国积极顺应这一趋势,计划将数字技术作为“新基础技能”融入教育系统中,并对其现有教育系统进行改革,具体包括:在中小学引入数字技能课程,以改善国民的数据知识水平,为学生学习更高级别的课程做好准备；通过种子基金、职业发展补贴、实习机会、奖学金及暑期研究实习等手段,对相关培训给予资金支持；依托高等职业院校提供必要的技能培训,为工人扩展个人职业技能、退伍老兵和失业人员再就业提供学习机会；在大学加强数字技术课程教育,力图培养顶尖的数据科学家。日本为加快数字技能人才培养,在2017年的“未来投资会议”上提出,从2020年起将编程列入中小学必修课程；从民间企业选派讲师到大中小学授课,以促进产学研合作；对在职员工接受社会培训给予更高的学费补贴；强化高等教育阶段的数字技术教育,以培养顶尖的数字技能人才等。
借鉴发达国家的政策措施,综合我国新一代人工智能产业发展现状,我国应加快完善产业发展的外部环境,重点解决芯片和算法技术薄弱、基础层布局不足、人工智能产业人才短缺等“短板”问题。具体说来,应重点做好如下工作:
构建和完善政府支持和保障机制。新兴产业的发展往往会对基础设施提出新的要求,如蒸汽机革命中铁路的建设、电力革命中电网的建设及信息技术革命中信息高速公路的建设。对于新一代人工智能产业发展所需的战略性公共基础设施,应加大财政投入力度,加快制定基础设施建设规划。同时,应提供切实可行的税收等优惠政策,在研发费用扣除及技术创新成果奖励等方面给予支持。制定政府机构数据公开计划,逐步推动政府数据对公众开放,降低人工智能领域的创新创业成本。依托企业、高校、科研院所建设一批芯片领域的国家技术创新中心,开发承载新一代人工智能产业发展的自主芯片技术。同时,制定采购国产芯片的管理办法,扩大国产芯片市场规模。
完善风险投资和服务体系。新一代人工智能产业作为新兴产业,技术成果转化往往存在高度不确定性、高度信息不对称的特点。因此,出于安全性考虑,银行等金融机构往往对相关企业贷款持谨慎态度。在这种情况下,风险投资成为这类高新技术企业缓解创新活动流动性约束的有效途径。因此,应充分发挥风险投资对科技成果商业化和产业化转化的重要支撑作用,着力解决当前我国风险投资退出机制不畅等问题,进一步完善风险投资体系,为人工智能产业领域创新创业提供孵化服务。同时,培养和引进能够深刻把握行业动态和市场需求、具有丰富的企业管理经验和广泛的社会网络关系的高端人才,为相关企业提供专业化的增值服务,促进科技成果转化率的提高。
加快推进芯片和算法等关键领域的基础研究。首先,高度重视基础研究,尤其要大力推进芯片和算法等关键领域的基础研究。调整投入结构,加大基础研究投入力度,大幅提高基础研究经费投入比重。依托企业、高校、科研院所建设一批人工智能芯片和算法领域国家技术创新中心,集中组织实施新一代人工智能产业芯片和算法技术的基础研究。其次,创造良好的基础研究氛围。基础研究具有周期长、风险大、厚积薄发等特点,一般需要长期的投入才能取得成果。因此,要为科研人员特别是青年科技人员潜心钻研提供宽松向上的工作和生活环境。
加大新一代人工智能产业人才培养和引进力度。首先,尽快推动高校设立人工智能专业。应加快推动人工智能一级学科建设,把增强人工智能素养贯穿于整个教育和职业培训体系,适当增加人工智能相关专业招生名额,在顶尖高校设立人工智能的重点学科和科研基地。其次,加强高校与互联网科技巨头的合作。企业可与学校共建人工智能专业和课程,参与搭建学校实验室与配套环境,将业界经验和案例有机融入学校教学之中,并为学校的创新成果提供产业化渠道和机会。此外,可制定全球人工智能技术优秀人才移民政策,充分利用现有“千人计划”等人才计划,吸引海外人才,加大人工智能产业人才引进力度。
(作者系南开大学经济与社会发展研究院教授、中国特色社会主义经济建设协同创新中心研究员)
人工智能与实体经济的深度融合,是推动经济高质量发展的重要新动能。在新一代人工智能产业尚处于发展初期、主要发达国家均在加紧布局的国际大背景下,我们一定要抢抓机遇,重点解决芯片和算法技术薄弱、基础层布局不足、人工智能产业人才短缺等“短板”问题,推动人工智能产业快速发展。
今年4月,习近平总书记在出席全国网络安全和信息化工作会议时强调:“要发展数字经济,加快推动数字产业化,依靠信息技术创新驱动,不断催生新产业新业态新模式,用新动能推动新发展。要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,加快制造业、农业、服务业数字化、网络化、智能化。”当前,由于新一代人工智能产业尚处于发展初期,主要发达国家均在加紧布局,通过各种政策推动其快速发展,其中如下几点做法值得我们学习借鉴:
积极制定人工智能产业发展战略。主要发达国家高度重视新一代人工智能产业发展,通过制定相关发展战略加速和引导产业发展。如,美国在2016年10月连续发布《国家人工智能发展与研究战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》两份新一代人工智能产业发展战略,随后在2016年11月又发布了《人工智能、自动化与经济》白皮书。日本在2016年1月开启“第五个科学与技术基础五年计划(2016-2020)”,规划发展信息技术、人工智能及机器人技术；2017年制定了新一代人工智能产业化路线图,计划分3个阶段推进人工智能技术利用,以提高制造业、物流、医疗等行业效率。2016年,韩国提出了包括新一代人工智能产业在内的九大国家战略项目,作为发掘新经济增长动力和提升国民生活质量的新引擎。
加紧制定人工智能产业技术标准。标准的制定一方面可确保人工智能技术更好实现互操作性的关键目标；另一方面,将对人工智能技术的可靠性和安全性进行规范,从而提高技术的可信度,促进企业扩大市场份额。因此,主要发达国家纷纷加紧制定新一代人工智能产业的技术标准。如,美国在2016年发布的《国家人工智能发展与研究战略计划》中,重要的内容之一就是加快新一代人工智能产业标准体系的制定。欧盟也高度重视新一代人工智能产业的标准制定,积极推进产业标准化立法工作。2017年1月,欧盟法律事务委员会通过一份决议,提出一些具体的立法建议,要求欧盟委员会就机器人和人工智能提出立法提案。其中一个提案指出,应推进新一代人工智能产业标准制定,通过建立相应的标准化框架,避免欧盟各成员国之间标准不统一导致的欧盟内部市场分裂。
加强公共数据库基础设施建设。人工智能产业需要大量且高质量的数据资源作为训练基础,才能保证算法的不断改进和性能的不断提升。美国等主要发达国家积极推动政府数据开放,使公众能够更方便地获取有用的政府数据,这为人工智能算法训练提供了丰富的数据集。早在2009年,美国就通过数据门户网站“data.gov”对公众开放政府数据。2016年的《为人工智能的未来做好准备》中,又提出实施“人工智能公开数据”计划,将大量政府数据集对公众开放,以加速人工智能技术的研究。2013年,英国在《八国集团开放数据宪章——2013年英国行动计划》中,承诺逐渐将政府数据通过国家数据门户网站“data.gov.uk”进行公开,希望依托开放式的国家数据门户网站构建国家级信息基础设施。
加大人工智能产业人才培养力度。人工智能产业的发展将带来对该领域技术人才的巨大需求。美国积极顺应这一趋势,计划将数字技术作为“新基础技能”融入教育系统中,并对其现有教育系统进行改革,具体包括:在中小学引入数字技能课程,以改善国民的数据知识水平,为学生学习更高级别的课程做好准备；通过种子基金、职业发展补贴、实习机会、奖学金及暑期研究实习等手段,对相关培训给予资金支持；依托高等职业院校提供必要的技能培训,为工人扩展个人职业技能、退伍老兵和失业人员再就业提供学习机会；在大学加强数字技术课程教育,力图培养顶尖的数据科学家。日本为加快数字技能人才培养,在2017年的“未来投资会议”上提出,从2020年起将编程列入中小学必修课程；从民间企业选派讲师到大中小学授课,以促进产学研合作；对在职员工接受社会培训给予更高的学费补贴；强化高等教育阶段的数字技术教育,以培养顶尖的数字技能人才等。
借鉴发达国家的政策措施,综合我国新一代人工智能产业发展现状,我国应加快完善产业发展的外部环境,重点解决芯片和算法技术薄弱、基础层布局不足、人工智能产业人才短缺等“短板”问题。具体说来,应重点做好如下工作:
构建和完善政府支持和保障机制。新兴产业的发展往往会对基础设施提出新的要求,如蒸汽机革命中铁路的建设、电力革命中电网的建设及信息技术革命中信息高速公路的建设。对于新一代人工智能产业发展所需的战略性公共基础设施,应加大财政投入力度,加快制定基础设施建设规划。同时,应提供切实可行的税收等优惠政策,在研发费用扣除及技术创新成果奖励等方面给予支持。制定政府机构数据公开计划,逐步推动政府数据对公众开放,降低人工智能领域的创新创业成本。依托企业、高校、科研院所建设一批芯片领域的国家技术创新中心,开发承载新一代人工智能产业发展的自主芯片技术。同时,制定采购国产芯片的管理办法,扩大国产芯片市场规模。
完善风险投资和服务体系。新一代人工智能产业作为新兴产业,技术成果转化往往存在高度不确定性、高度信息不对称的特点。因此,出于安全性考虑,银行等金融机构往往对相关企业贷款持谨慎态度。在这种情况下,风险投资成为这类高新技术企业缓解创新活动流动性约束的有效途径。因此,应充分发挥风险投资对科技成果商业化和产业化转化的重要支撑作用,着力解决当前我国风险投资退出机制不畅等问题,进一步完善风险投资体系,为人工智能产业领域创新创业提供孵化服务。同时,培养和引进能够深刻把握行业动态和市场需求、具有丰富的企业管理经验和广泛的社会网络关系的高端人才,为相关企业提供专业化的增值服务,促进科技成果转化率的提高。
加快推进芯片和算法等关键领域的基础研究。首先,高度重视基础研究,尤其要大力推进芯片和算法等关键领域的基础研究。调整投入结构,加大基础研究投入力度,大幅提高基础研究经费投入比重。依托企业、高校、科研院所建设一批人工智能芯片和算法领域国家技术创新中心,集中组织实施新一代人工智能产业芯片和算法技术的基础研究。其次,创造良好的基础研究氛围。基础研究具有周期长、风险大、厚积薄发等特点,一般需要长期的投入才能取得成果。因此,要为科研人员特别是青年科技人员潜心钻研提供宽松向上的工作和生活环境。
加大新一代人工智能产业人才培养和引进力度。首先,尽快推动高校设立人工智能专业。应加快推动人工智能一级学科建设,把增强人工智能素养贯穿于整个教育和职业培训体系,适当增加人工智能相关专业招生名额,在顶尖高校设立人工智能的重点学科和科研基地。其次,加强高校与互联网科技巨头的合作。企业可与学校共建人工智能专业和课程,参与搭建学校实验室与配套环境,将业界经验和案例有机融入学校教学之中,并为学校的创新成果提供产业化渠道和机会。此外,可制定全球人工智能技术优秀人才移民政策,充分利用现有“千人计划”等人才计划,吸引海外人才,加大人工智能产业人才引进力度。
(作者系南开大学经济与社会发展研究院教授、中国特色社会主义经济建设协同创新中心研究员)