人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性通用技術(shù)和驅(qū)動新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎,，對于搶占未來發(fā)展制高點(diǎn),、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系至關(guān)重要。為此,，需要準(zhǔn)確把握人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)在規(guī)律和基本趨勢,，加快推動形成先導(dǎo)優(yōu)勢,、特色優(yōu)勢和綜合競爭優(yōu)勢。人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾作為數(shù)字化的下一個前沿,，世界各國對人工智能重視程度與日俱增,。中、美,、日,、歐等國家或地區(qū)均制定發(fā)布了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。近年來,，全球人工智能領(lǐng)域的投資增長迅猛,。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的核心是大模型。從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看,，人工智能上游基礎(chǔ)層是算力和數(shù)據(jù),，包括服務(wù)器、芯片,、光模塊,、交換機(jī)、數(shù)據(jù)中心,、液冷設(shè)備等,；中游技術(shù)層是構(gòu)筑在算力和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上、以算法為核心能力的大模型平臺,，深度學(xué)習(xí),、自然語言處理、遷移學(xué)習(xí)等是關(guān)鍵技術(shù),；下游是應(yīng)用層,，包括游戲、傳媒影視,、金融,、辦公、醫(yī)療等各類產(chǎn)業(yè)場景,。其中,，大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心競爭力的來源，全球各大科技公司都在積極投資,、研發(fā)推出各自的大模型,。人工智能當(dāng)前在多數(shù)行業(yè)中的應(yīng)用仍處于初期或試驗(yàn)階段。從全球來看,，人工智能為經(jīng)濟(jì)繁榮提供了新機(jī)會,，也深刻影響著國際貿(mào)易,，但目前僅有少數(shù)企業(yè)開展規(guī)模化部署或者將其部署于核心業(yè)務(wù),。受企業(yè)人工智能戰(zhàn)略,、應(yīng)用人才儲備、短期投入產(chǎn)出效益等因素影響,，我國人工智能使用率與美,、英、日,、印等領(lǐng)先國家相比仍有較大提升空間,，國內(nèi)企業(yè)需要進(jìn)一步強(qiáng)化人工智能技術(shù)與現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)的結(jié)合創(chuàng)新能力。人工智能產(chǎn)業(yè)布局趨于虛擬集聚,。目前,，人工智能企業(yè)主要集聚在京津冀、長三角,、珠三角區(qū)域,，其中，應(yīng)用層企業(yè)數(shù)量占比超過一半,。產(chǎn)業(yè)布局虛擬集聚的趨勢判斷主要基于兩方面原因：一是大模型平臺的市場集中度趨于提升。由于模型訓(xùn)練的固定成本很高以及運(yùn)營的規(guī)模效應(yīng)巨大,，基礎(chǔ)大模型的市場將表現(xiàn)出顯著的市場集中趨勢,。二是隨著新一代信息通信技術(shù)的發(fā)展，技術(shù)層企業(yè)與基礎(chǔ)層,、應(yīng)用層企業(yè)將更多地采用虛擬連接的方式,，地理空間上的臨近性對企業(yè)成長演化的重要性會大大降低。以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展我國推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大優(yōu)勢：一是技術(shù)水平處于全球領(lǐng)先地位,。我國人工智能專利數(shù)量全球第一,，在語音識別、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域均取得了不少突破,，且人工智能領(lǐng)域“巴斯德象限”特征明顯,。二是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚。人工智能發(fā)展需要場景驅(qū)動,，我國產(chǎn)業(yè)門類齊全,、經(jīng)濟(jì)規(guī)模巨大，在預(yù)測,、采購,、營銷、定價(jià),、運(yùn)營及改善用戶體驗(yàn)等方面有極大的應(yīng)用潛力,。同時(shí),，我國人工智能企業(yè)數(shù)量亦位居世界前列。三是政策激勵持續(xù),。我國早在2017年就制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,，之后又相繼出臺了《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等一系列政策法規(guī)，推動國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè),，政策支持力度明顯,。下一步，我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)需要從以下四個方面發(fā)力：優(yōu)化發(fā)展策略,，有序推進(jìn)產(chǎn)業(yè)賦能,。一方面，引導(dǎo)錯位競爭,，強(qiáng)化區(qū)域競合,。目前，全國多地紛紛布局人工智能,，加強(qiáng)對全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù),、市場等的理解，共同推動計(jì)算機(jī)視覺,、智能語音,、自然語言處理、生物特征識別,、VR/AR等領(lǐng)域技術(shù)的突破,，積極開展機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜,、類腦智能計(jì)算等通用技術(shù)的聯(lián)合攻關(guān),，同時(shí)在產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)各有側(cè)重、有序競爭,、持續(xù)發(fā)力,。另一方面，完善應(yīng)用策略和推進(jìn)路線,。人工智能技術(shù)需要在應(yīng)用中不斷迭代發(fā)展,，應(yīng)遵循先易后難、先簡單后復(fù)雜的原則,，明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級和應(yīng)用重點(diǎn),，加快構(gòu)建人工智能應(yīng)用的試錯機(jī)制。比如,，制造業(yè)應(yīng)用首先進(jìn)入人力成本或綜合成本較高的簡單重復(fù)勞動環(huán)節(jié),，優(yōu)先探索機(jī)器人協(xié)助制造、機(jī)器視覺工業(yè)檢測等智能場景,，進(jìn)而改造全流程,。加強(qiáng)人才培養(yǎng),，搭建產(chǎn)業(yè)應(yīng)用橋梁。一方面,，加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng),。應(yīng)用驅(qū)動是我國發(fā)展人工智能的重要策略路徑。相對于軟件工程師,、數(shù)據(jù)科學(xué)家,、產(chǎn)品經(jīng)理等，熟悉產(chǎn)業(yè)場景和實(shí)際業(yè)務(wù)并能將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化成解決方案的人工智能轉(zhuǎn)譯人才更為關(guān)鍵,。應(yīng)以行業(yè)人才再培養(yǎng)為主要著力點(diǎn),，夯實(shí)大模型在產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用的要素支撐。特別是要鼓勵企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部挖潛,，堅(jiān)持外引內(nèi)育并舉,。另一方面，完善人才培養(yǎng)方案,。高校,、高職院校在人才培養(yǎng)上應(yīng)加強(qiáng)電子、材料,、機(jī)械,、光學(xué)等現(xiàn)有學(xué)科專業(yè)與人工智能科學(xué)的有效融合。強(qiáng)化校企人才聯(lián)合培養(yǎng)力度,，豐富應(yīng)用場景驅(qū)動人才成長,。三是促進(jìn)跨區(qū)域人工智能人才交流。創(chuàng)新人才招引和使用方式,，注重團(tuán)隊(duì)招引,，探索人才共享方式,。完善政策舉措,，有力支持應(yīng)用驅(qū)動。一是抓緊制定細(xì)化人工智能產(chǎn)業(yè)鏈地圖,，進(jìn)行全面深度產(chǎn)業(yè)掃描,，對人工智能發(fā)展關(guān)鍵點(diǎn)的特征屬性、政策需求等開展系統(tǒng),、深入研究,。二是完善頂層設(shè)計(jì)，整合短期政策,。成立全球范圍內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)專家咨詢委員會,，形成對產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體戰(zhàn)略、實(shí)施方案的決策支持,。加強(qiáng)政策的普惠性,、包容性,、協(xié)調(diào)性和延續(xù)性，注重對需求端的補(bǔ)貼,。三是引導(dǎo)上下游協(xié)同發(fā)展,，開展大模型創(chuàng)新應(yīng)用大賽，編制優(yōu)秀案例集,，給予國內(nèi)優(yōu)秀大模型企業(yè)應(yīng)用迭代的機(jī)會,，鼓勵大模型企業(yè)與生態(tài)企業(yè)打造創(chuàng)新共同體和利益共同體，構(gòu)建開放動態(tài)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系,。四是尊重企業(yè)成長的差異性,，用中長期戰(zhàn)略眼光真正重視人工智能領(lǐng)域目前尚處于初創(chuàng)期、規(guī)模較小,、貢獻(xiàn)不大的企業(yè),。注重發(fā)展安全，營造良好發(fā)展環(huán)境,。一方面,，適度超前布局支撐人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施體系。現(xiàn)代人工智能的發(fā)展主要依賴人力資本,、數(shù)據(jù)和算力,。除了優(yōu)化升級網(wǎng)絡(luò)連接類基礎(chǔ)設(shè)施、提升傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的智能化水平,，還要加強(qiáng)功能類基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),，特別是加強(qiáng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和高效能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)籌布局及建設(shè)利用，積極推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,、智能算力集群等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)攻關(guān),，為大型人工智能模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力支持。另一方面,，完善人工智能治理,。加強(qiáng)人工智能治理的國際交流與合作，規(guī)范數(shù)據(jù)管理和算法管理,，提升技防水平,，如研發(fā)人工智能風(fēng)險(xiǎn)管控軟件、安全大模型等,，不斷提高人工智能的安全性,、包容性和公眾信任度，降低人工智能應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)以及可能對公平競爭,、知識產(chǎn)權(quán),、社會平等、個人隱私、信息決策等產(chǎn)生的不利影響,。（作者系南京大學(xué)長江產(chǎn)經(jīng)院特任研究員,，江蘇省社科院區(qū)域現(xiàn)代化研究院副院長、研究員）作者：程俊杰來源：經(jīng)濟(jì)參考報(bào)