我国人工智能产业发展状况与思考
摘要：随着人工智能时代的到来，作为集高智能与高技术创新于一体的高技术
产业越来越成为各国提高国际竞争力的关键产业，而增加高技术产业竞争优势的
关键即提高其技术创新能力，进而实现更高的智能性。

文章针对我国人工智能产
业发展状况进行了详细分析，希望能够给相关人士提供重要的参考价值。

关键词：人工智能产业；发展
引言：人工智能逐渐成为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，而高技术产业
集知识和技术于一体，成为人工智能的变革焦点，更成为各国经济的发展重点，
也成为各国国际竞争力的核心。

从1995年到现在，我国先后出台大量与高技术
产业相关的政策，旨在为高技术产业发展提供全面的保障与支撑。

随着我国对高
技术产业技术创新的投入逐年增长，高技术产业的技术创新能力和国际竞争力有
很大提升，技术创新成果丰硕，专利申请授权数量、主营业务收入呈逐年增长的
趋势，人工智能在高技术产业的应用逐渐趋于成熟。

但是我国的高技术产业与发
达国家相比，仍然存在一定的差距，应继续提升科技创新能力，增强智能性，推
动我国高技术产业在人工智能不断发展的背景下，实现更好更快的发展。

1.我国人工智能产业发展面临的突出问题
在产业快速发展的同时，一些突出问题也逐渐显现，主要表现在四个方面：
技术创新方面，核心关键技术存在短板，产业基础仍然薄弱。

我国虽然在人工智
能技术创新和企业发展方面具有得天独厚的先行优势，但在基础理论、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，导致产业核心关键领域可能受制于人，不利于企业参与国际竞争，存在远期发展风险。

生态构建方面，产业生态建设协同不够，低端发展苗头初显。

我国的人工智能企业数量虽多，但缺少有生态构建带动力的龙头企业或行业组织，企业间交流合作和资源对接力度不足，互联互通等技术标准缺乏，大量企业特别
是中小微企业处于各自为战状态，密切互动、共赢共生的协同发展态势尚未形成，应用型成果的重复化、碎片化问题严重。

实践应用方面，成果应用模式路径不明，创新成果落地缓慢。

人工智能与实体经济融合刚刚起步，技术产品创新快于应用
创新，创新成果的应用路径和商业模式不清晰，企业用户认识和应用能力偏弱。

人工智能应用场景研究少，能够提供的系统解决方案欠缺，案例库、标准库、数
据库欠缺，企业应用人工智能还面临较高的技术门槛和资金门槛。

发展环境方面，政策法规探索刚刚起步，难以满足发展需求。

我国尚未在人工智能法治保障、信
息安全以及伦理道德研究、风险审查机制等保障人工智能产业长期发展的政策法规、安全规范和伦理道德框架方面开展工作。

环境营造推进慢，将影响人工智能
产业健康发展。

产生上述问题的主要原因有两点。

一是人工智能产业发展阶段的
现实原因。

国内外人工智能产业都处于发展初期，在基础理论和关键核心技术研发、法规政策规范研究制定、实践应用推进等方面都处于起步阶段。

对此类问题，挑战中也蕴藏着率先发展的机遇。

二是自身发展存在的客观不足。

全社会对人工
智能产业发展和应用的认识尚待提高，总体思路和发展重点尚未确定，会影响到
发展进程和水平。

对此类问题，需要加强顶层设计、确定重点、聚焦发展、创新
推进。

2.加快我国人工智能产业发展的措施建议
2.1注重创新驱动，支持核心关键技术攻关
系统分析人工智能重点领域、重点产品的技术创新需求，确定薄弱短板，针对人工智能算法、智能芯片、智能传感器等基础、重点、薄弱环节制定技术创新路线图，加大资金支持力度，系统谋划和组织联合攻关，打造人工智能关键共性技术体系，夯实发展基础。

积极布局前沿领域，有序推进类脑智能研究，着力推进人工意识、情绪感知等方面的技术研发。

从源头上推进原始创新、自主创新，推动人工智能开源软硬件平台建设，支持高校院所、创新型企业建立共性技术创新研发平台。

2.2注重突出特色，构建重点优势产业生态
充分考虑区域资源禀赋和产业特色，遴选智能网联汽车、智能机器人、智能传感器等作为重点特色领域，积极培育有市场竞争力的品牌产品和有国际竞争力的龙头企业，在重点区域打造集聚效果突出的特色产业集群。

支持龙头骨干企业牵头，集聚产学研用资源，联合中小微伙伴企业，组建合作创新团队，制定相关标准和接口规范，面向安防、教育、医疗、交通、旅游、制造等重点领域特色应用需求，研发和提供人工智能系统解决方案。

发挥行业联盟作用，打造产业公共服务平台，为人工智能新产品、新服务的快速迭代与共同试错提供规范化的良性竞合机制，确保参与企业与行业最新前沿技术的同步，形成合力创新的良性互动格局。

2.3注重产用互动，推进创新成果示范应用
梳理和遴选安防、教育、环境、交通、商业、健康医疗等重点领域、重点业务的典型应用场景，将其明确为应用对象环境，支持龙头企业与用户单位结合开展应用示范，进而支持人工智能企业、系统集成企业和重点用户联合打造面向特定场景的解决方案。

重点可考虑推动人脸识别技术在医院、酒店、交通场站、旅游景点等的应用；推动智能语音技术在旅游景点、特殊教育等的应用；推动智能制造、智能金融、智能医疗等人工智能技术赋能传统行业；运用创新大赛征集等方式，聚集全社会积极性和创造性，共同开发人工智能整体应用方案。

征集和发布人工智能与实体经济融合典型案例，从技术、方法、模式等方面深入分析总结其经验、路径，编制形成针对不同行业、不同业务的应用指南。

加强宣传推广，通过专业培训、组织举办人工智能与实体经济融合现场会等方式，让实体经济主体的一把手、信息技术部门领导等拓展视野、提升能力。

在此基础上，变革“先有产品、后集成系统”的传统思路，面向整体应用方案打造需求，集中组织重点人工智能产品创新。

2.4注重制度规范，营造产业发展健康环境
针对人工智能快速创新与应用的特征，及时发现和解决人工智能创新成果应用过程中面临的新问题，加快制定出台配套政策、法规和标准。

例如，不少医院已使用人工智能辅助癌细胞筛查，但由于无对应的收费、支出名目，医院无法用合理科目向病人收取相应费用，向提供辅助诊疗服务的人工智能企业支付费用时也面临困难，需要财政、物价等部门应对调整。

其他领域也有类似的情况，政策环境优化在机制、时效上需适应发展需要。

加速建立人工智能标准、测评、知识产权等服务体系和人工智能安全保障体系，消除人工智能向各行业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，加强宣传引导和政策规范，避免产生新壁垒。

充分利用好高等院校智力资源，组织开展专项研究，分析法律、政策、伦理方面的新变化、新需求，尽快构建适合人工智能或其重点细分领域的制度规范，并加强技术标准、数据资源、监管治理等领域国际交流合作，参与打
造规范有序、开放合作、安全健康的国际人工智能发展新秩序。

结论：
简而言之，党的十九大报告中提出推动互联网、大数据、人工智能和实体经
济深度融合，将之作为深化供给侧结构性改革、建设现代化经济体系的重要内容。

对此，文章对我国人工智能产业发展情况进行分析，具有重要的现实意义。

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