AI发展的国际经验:科技、人才和相关产业布局政

8月31日,2019世界人工智能大会在上海圆满落幕,并发布《关于建设人工智能上海高地,构建一流创新生态行动方案》。到2021年,上海将全力打响人工智能一流创新生态的标志性品牌,...


  8月31日,2019世界人工智能大会在上海圆满落幕,并发布《关于建设人工智能上海高地,构建一流创新生态行动方案》。到2021年,上海将全力打响人工智能“一流创新生态”的标志性品牌,布局10大融合创新载体,部署10个全球领先的创新应用场景,打造100家创新标杆企业,形成重点产业1000亿元的产值规模。人工智能,未来已来!

  作为中国社会科学院和上海市人民政府共同创建的新型智库,上海研究院力行“科研强院”目标,以智库研究为立院之本,以研究中心为依托,紧跟形势,聚焦主攻方向。在人工智能发展方兴未艾的背景下,上海研究院科研处围绕人工智能与智联网应用的趋势、前景与挑战问题,组织专家进行分析与研判,形成三篇研究成果。

  随着人工智能(AI)技术商业化的发展,人工智能相关行业在技术储备、投资总额、人才梯队建设及经济社会效益等方面都实现了爆发式发展。2019年3月,人工智能第三次被写入政府工作报告,并首次提出“智能+”全新理念。2019年6月17日,《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》由国家新一代人工智能治理专业委员会发布。北京、上海、深圳、天津等20个省市(包括计划单列市)出台了人工智能相关的产业政策。无论从全国角度还是各省市角度,人工智能产业发展都将成为未来经济发展和产业布局的重要落脚点。

  纽约曾经在信息产业方面落后于东部地区。但是,根据最新消息,亚马逊将继续寻求在纽约开设办公室,而谷歌母公司Alphabet也早在2018年3月就斥资30亿美元买下了纽约切尔西广场,准备建设纽约总部。此外,三星公司在2018年将人工智能研发中心落户纽约,脸书、Spotify等硅谷公司也都在扩大纽约的业务。这些信息科技巨头的投资活动,标志着纽约在传统的金融、传媒和文化中心的角色之外,向信息科技中心和“东部硅谷”角色进一步迈进。目前,纽约市政府成立了专门的政府部门负责引入包括谷歌、亚马逊在内的高科技企业,并且积极实现包括数据平等在内的市场公平化行为,为上述企业进入纽约营造开放、平等的市场和数据条件。毕马威发布的《2019全球科技产业创新调查》也显示,对于科技领袖,特别是电子信息技术相关的科技专业人士而言,纽约的创新吸引力越来越强,紧随硅谷和洛杉矶排名第三。

  除了营商成本和政府积极的扶持政策之外,纽约信息产业快速发展主要表现出以下三个特征。

  第一,一直以来美国联邦政府和地方政府都没有针对AI相关产业的财政补贴。美国联邦政府在2019年3月提出了AI产业发展的产业政策,主要内容为:“1.推动技术突破;2.推动制定适当的技术标准;3.培养具有开发和应用人工智能技术技能的工人;4.保护美国价值观,包括公民自由和隐私,培养公众对人工智能技术的信任和信心; 5.保护美国在人工智能方面的技术优势,同时促进支持创新的国际环境。”美国联邦政府对AI产业的支持主要是针对技术本身而非企业和产业商业业绩的补贴及扶助,并且致力于建立统一数据标准、人力资源培养、保护隐私和促进优势的国际竞争环境。与传统数据优势行业所在城市相比,纽约更加偏重于政府所有的数据开放。2012年纽约就通过了数据开放法,并且建立了统一的数据开放平台,为所有企业和个人提供了接入政府数据的机会。开放数据涵盖政府各个部门,并且数据之间可联通、可合并,有利于人工智能企业接入自身所有数据,以进行机器学习和人工智能训练。

  第二,纽约信息产业相关的科技人才培养能力一直以来处于国际领先地位。纽约120所各类高校每年约培养主修计算机专业的毕业生4500人,整个纽约有将近32万计算机相关专业人才。康奈尔大学在纽约罗斯福岛建造的新科技研究生院拥有300名学生,并计划在未来20年把学生数量扩大到2000名。在纽约,计算机科学与信息系统专业排名全世界前50的高校有哥伦比亚大学和纽约大学。在“大纽约都市圈”200公里范围内还有普林斯顿大学、哈佛大学、耶鲁大学等计算机相关领域排名世界领先的知名高校,为纽约市提供了源源不断的信息产业基础和应用研究相关的专业技术人才。

  第三,与湾区较为单一的产业布局相比,纽约具有更为多元的产业结构和文化多样性。纽约是美国最为重要的金融中心和传媒中心,其传统而强大的金融、传媒、文化和零售行业为信息技术行业,特别是AI技术的应用提供了广阔的应用场景。根据剑桥大学发布的2019年《AI全景报告》,新的信息技术,特别是AI技术的发展需要依赖于其他相关产业,如金融、文化、医药、交通等。纽约在金融、文化和其他产业布局方面具有极大优势,能够承接AI行业赋能。

  从整体上看,深圳、北京、上海三个一线城市在信息技术行业发展方面,深圳和北京较快,上海发展相对缓慢。在信息传输、软件和信息技术服务业方面,2017年深圳市的增加值为1767.1亿元,占全市产业增加值7.86%;2017年北京的增加值为3229.0亿元,占全市产业增加值11.53%;2017年上海的增加值为1862.3亿元,占全市产业增加值6.08%。2018年电子信息百强企业中,深圳上榜企业19家,北京上榜企业11家,上海上榜企业9家。

  在人才能力角度,根据教育部公布的信息,在各个学科A类高校与电子信息相关的5个一级学科中,上海A类(A+、A和A-类)高校数量低于北京。与上海其他学科相比,理论经济学、应用经济学和工商管理等经管类学科A类学科高校也高于电子信息相关A类高校数量。虽然深圳本地学校没有信息相关A类高校,但是深圳背靠香港。香港三大高校(香港大学、香港中文大学、香港科技大学)均在国际计算机科学与信息系统专业排名前50,高于北京排名最高的北京大学和上海排名最高的上海交通大学。

  在产业分布方面,上海和北京承接AI行业赋能的相关行业较多,分布平均。上海包括电子信息产业在内的六个重点工业行业完成工业总产值23870.77亿元,比上年增长1.4%,占全市规模以上工业总产值的比重为68.5%。除了电子信息产品制造业,其他5个行业中汽车制造(自动驾驶、工业人工智能和物联网);成套设备制造业(工业人工智能、物联网);生物医药制造业(医药人工智能)都是AI行业的重点赋能行业,与第三产业的金融(金融人工智能)及文化产业(自然语义学习)一起,能够与AI产业相配合。而深圳的优势在于电子科技类工业产业链齐全,布局合理,新兴制造业蓬勃发展,但行业布局多样性有所局限,需要整合省内和港澳资源。

  第一,从纽约的经验上看,政府的积极作为能够为本地数字经济相关的科技产业发展提供便利条件,加速相关企业的孵化。政府应当首先关注市场平等化和为数据企业提供均等的数据及技术条件(如在合法合理限度内,为企业提供所需的城市、居民数据;为企业提供均等的数据技术研发与应用的硬件和软件条件)。另外,城市要首先引入科技创新企业巨头,以实现更多的AI科技企业孵化。因为信息技术行业领域,很多新孵化企业创始人和技术骨干都有在顶尖技术企业就职的经验,他们往往选择在前东家所在地就地进行新企业孵化。国内一线城市需要继续有效引入在世界排名前列的国内知名企业,并积极游说和刺激上述企业将AI相关的主要研发或者业务中心迁往本地,以实现相关人才储备和新企业孵化。

  第二,在高等人才教育及引入方面,国内城市应当更多地向AI技术、信息技术相关学科投入高校教育资源。对海外和国内其他地区高校的优秀毕业生和研究型人才给予创业、工作政策与资金上的支持。AI行业与其他信息行业相同,对于高端技术人才具有较强的依赖性,而上述人才需要独立、自由的经济及市场空间,这就需要在提供相关政策支持的同时,更加强化自由、开放和透明的市场建设和对知识产权的保护力度。在引入科技企业的同时,要考核技术型或者研发型AI人才在引入企业中的绝对数量和比重,并与相关政策优惠相衔接。

  第三,AI并不是一种产品,而是一套技术或一种能力,能否转化为商业价值,还必须把它和企业的核心应用场景结合,把它嵌入到现有的产品和服务中。在AI行业发展中,要强调与现有的行业配合,进行行业赋能,需要培训和发展金融、文化、医疗、交通等行业中的AI应用人才及技术能力。要整合基础行业资源,政策优惠不仅要触及专门的AI公司中,而且要渗透到所有的应用AI进行行业赋能的传统产业之中,实现“智能+”的全部融合。

  第四,现有成熟的AI技术商业转化路线大多集中于音频、视频识别和自然语义分析。要实现各个城市在AI行业的领先优势,需要AI蓝海行业的着力发展。而相关的科技金融、交通AI、物联网、医疗AI等潜在AI行业发展商业前景尚未明了,发展方向较为分散。因此,不应当过早地确立经济补贴的具体行业或者技术路线,应当以高科技技术、商业成果和技术人员补贴及政策优惠为主,辅助以市场条件建设和营商成本的降低。

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