产业动态 | 迈进“智能+”时代的区域经济转型新解法
编者按：自今年3月国家发布《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》以来，“智能+”上升为国家战略，成为各地区推动经济转型升级和新旧动能转换的新热点。近日，山东省印发了全国首个“智能+”省级政府文件《关于大力推进“现代优势产业集群+人工智能”的指导意见》，标志着各地区实施“智能+”发展战略的大幕正式拉开。笔者认为“人工智能+”不同于“互联网+”、“大数据+”，各地区需要认清新时代“智能+”产业发展的新逻辑，区域经济向“人工智能+”时代迈进需要新解法。
一
人工智能+产业发展逻辑出现新变化
互联网+、大数据+、人工智能+三者一脉相承，但三者产业发展方式与逻辑不同，以往互联网+产业发展模式，无法直接嫁接到人工智能+领域，不能单纯用培育互联网+传统产业的逻辑去培育智能+传统产业。
互联网通过连接创造价值，并推动多个行业实现跨界、融合、颠覆。互联网核心是连接与在线（网络），通过平台的形式优化资源配置，减少中间环节，加速要素流通。大数据通过数据创造价值，核心是数据成为一种新型工具与生产资料，通过产业数字化升级与数据产业化增值实现发展，助力多个行业实现新产品、新模式、新业态的创新。
与互联网+、大数据+不同，人工智能+从内部实现对产业资源匹配、管理决策、产业组织方式等的解构与重塑，决策主导权发生了转移，算法在整个产业资源调度中起到核心作用。此外，人工智能发挥价值的核心是与实体经济融合，对本地产业依赖性更强。在整个人工智能+产业发展过程中，出现了诸多新变化。如产业新基础设施人工智能计算平台、数据训练集；平台新角色，技术开源平台成为关键与底层支撑；技术研发与产业化融合新方式，场景在技术商业化的流程中成为关键切入点。
目前区域人工智能+产业发展多半面临不知如何推进的困境，且对人工智能产业本身有误区，将人工智能狭隘的聚焦在技术层，忽略了基础层与应用层，此外一些创新及人才资源较薄弱的区域悲观的认为自身无法发展人工智能产业，智能+鲜能与本地产业结合。此类误区需要及时纠正，此外，我们应当正确的看待人工智能与人工智能+产业，把握其内在规律与特殊性，决胜智能时代。
二
人工智能+产业具备五大特征
1、人工智能+泛在性强
人工智能技术应用范围广，无固定产业边界，智能+将出现在任何产业领域。人工智能+产品可创造智能产品或服务，如自动驾驶汽车、基于个性化算法的推荐服务；人工智能+企业可打造智能企业，使企业更柔性、组织更液态，决策更精准；人工智能+城市，可实现城市大脑智慧调度城市运行。人工智能+产业，将触发新一轮产业变革，任何行业与人工智能融合均将产生裂变式的化学反应，对产业的革命堪比农业革命、工业革命与数字革命。此外，人工智能与产业融合的路径遵循从低技能行业向高技能行业、从高数据行业向低数据行业、从高收益行业向一般行业延伸的规律。
2、人工智能+是本地经济
与互联网云端经济不同，人工智能更偏向于本地经济。互联网产业可基于云对外提供服务，在一个地域集聚中心，服务全国乃至全球。人工智能产业与之不同，由于人工智能发展是算法迭代试错的结果，算法迭代试错需要与本地场景融合调优。因此，人工智能产业的发展需要本地的场景与产业基础作支撑，提供技术融合的载体与数据源。基于本地的特色产业，可以吸引全国区域内的AI技术研发企业落地，在区域内进行技术迭代，优化技术的同时，为区域传统产业智能化转型提供解法。
3、平台是赋能主要形式
人工智能时代平台具备新角色，平台能量、开放性比互联网时代更强。智能时代平台赋能效用更明显，与互联时代平台连接匹配不同，人工智能时代平台成为了产业新型基础设施。智能平台可实现技术普惠，为个人和创业者提供底层的开源技术、算力、数据、人才、创新资源等，可为创业者、开发者、中小企业等加速产品创新、降低技术难度与研发成本。掌握一个行业解法的企业或个人，可以通过平台赋能，集聚资源，实现技术产品与解决方案的快速落地。此外，平台本身或将成为一个算法商店，企业或个人可以接入平台从中挑选自身问题的解决方案。
4.创业是发展人工智能+主要路径
智能时代的创新需要依托灵活的创业机制，以新经济发展模式实现。人工智能技术门槛高，传统企业与体制较难实现突破，产业发展创新需要打破传统的国有企业、高校院所模式，以技术创新型企业为主导。智能时代是年轻人的时代，也是创业者的时代，大量技术成果突破与创新发生在集聚顶尖算法人才的创业型企业。如利用智能算法打败李世石、柯洁等顶尖围棋选手，实现生成对抗网络与深度强化学习突破的Deepmind是一个平均年龄仅有三十多岁，团队成员约140人的英国创业企业。在FDDB、300-W等全球顶尖人脸识别大赛中，算法精确性最高的企业与团队多半来自Face++、Linkface、商汤科技等创业型企业。
5、数据和场景是人工智能+产业的关键
数据是实现AI算法突破的关键，场景是实现技术商业化的核心。人工智能是数据驱动实现的智能，高质量的标注数据是实现算法迭代升级的核心，不同行业数据集也是实现不同行业解决方案落地的关键，产业数字化程度的高低将直接决定行业与人工智能融合的速度。场景可以为技术商业化落地提供载体，实现AI的价值，同时也可以提供有壁垒的数据实现商业上的闭环。如自动驾驶技术与不同场景融合，产生了不同的商业价值，同时也催生出大量创业企业包括专注于长途物流的图森未来、专注于农业种植的中创博远、专注于矿场运输的主线科技、专注于交通出行小马智行、专注于环卫清洁的仙途智能等。因此，人工智能与传统产业融合初期多集中数据量丰富、市场空间大，行业痛点多（场景丰富）的领域，如金融、教育、交通、医疗等。
三
人工智能+产业区域新解法
1、依据本地优势产业基础，制定自身区域战略
本地产业基础是区域发展人工智能产业关键切入点。明确本地产业智能转型升级需求，以应用为导向，寻找传统产业与AI融合的爆发点，研究出台针对本地传统产业挖掘智能化转型优势资源、链接外部高端AI资源促进智能化升级的政策措施。鼓励本地AI企业深度参与到区域产业转型升级中，基于本地产业痛点、产业数据、产业优势提供具备本地特色的系统性智能化解决方案。
2、吸引年轻创业者鼓励技术型创业
搭建完善的人工智能创业环境，包括数据训练集、云计算平台、场景创新中心等。积极引进AI领域内行业领军人物、海归人员、科研机构研究人员等，鼓励其组建具备“技术+商业+运营”能力的复合跨界团队，并对此类创业企业提供一站式服务。鼓励大企业离职高管、技术负责人等进行创业，对在本地落地的项目与企业给予相应资金支持与税收减免。
3、围绕优势领域发现场景与数据
依据传统产业转型与区域数字经济发展需求，面向全球开展人工智能应用场景的征集计划。通过向全球人工智能企业征集解决方案，破解供需两类主体对接瓶颈，为AI企业提供广阔的应用场景，重点在AI+产业转型升级、智能产品创新应用、重点领域智能解决方案等开展场景征集；强化数据连接与整合，完善数字化基础设施建设。推动区域内传统产业数字化升级与数字园区建设，搭建AI计算平台，建设行业数据训练集等新型基础设施，同时整合、脱敏、开放行业数据资源，形成人工智能产业发展完善的数字环境。
4、推动区域构建开放协同的产业体系
推动区域内AI领军、龙头企业进行平台化发展，开放自身资源实现产业协同共赢，加速区域构建技术与产业生态体系；支持区域内实验室、高校研发机构等建设技术开源平台，推动创业者、个人、传统企业积极参与平台建设与发展，共享技术红利。加速区域教育、医疗、交通等资源的开放，吸引企业深度参与，实现技术迭代与产品创新。
5、培养多层次人才
形成完善的人才培养机制，构建多层次人才体系。重点培养算法研发、技术应用、运营管理、AI标注与训练等多领域、多方面的人才。算法研发人才是整个智能时代最宝贵的资源，应积极培养引进，完善高校人工智能课程体系的建设，积极引进高端的IT培训机构；应用与运营管理人才在推动技术与商业融合必不可少，可实施开展万人培训计划，联合企业或商学院共同培养，提升劳工、管理人员知识储备与工作技能；AI数据标注与训练人才在提升AI智能性、搭建数据训练集方面作用明显，可搭建数据标注平台，引进数据标注企业，分批、分领域、定期开展技能培训。
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