各地人工智能布局对浙江的启示

□郭鹰

浙江初步具备了打造人工智能产业链的先发优势，要借鉴其他省（市）的经验，在打造人工智能新高地的战略推进中，做强数据开放共享的基础，促进人工智能与创新创业深度融合、推动人工智能与实体经济深度融合、打造长三角深度融合的人工智能生态圈

浙江在全国率先出台了《浙江省新一代人工智能发展规划》，提出到2022年，力争浙江的人工智能总体技术和产业发展水平全国领先，并与国际先进水平同步。浙江作为全国首个信息经济示范区，形成了计算机及网络、通信、信息机电、电子元器件及材料、应用电子、软件与信息服务业等多个特色优势产业，并在人工智能方面基本覆盖了从核心技术及产业、智能终端制造到行业智能化应用等各方面，初步具备了打造人工智能产业链的先发优势。为推动浙江人工智能产业进一步发展，在借鉴兄弟省（市）经验举措的基础上，结合浙江实际，提出做强“一个基础”、深化“三项融合”的对策建议。

经验借鉴

目前，国内已有10多个省（市）争相布局人工智能产业，其中东部发达地区尤甚。一些地区的战略举措，对浙江具有借鉴意义。

北京依托政产学研合作，构建人工智能生态体系。推动政产学研合作是当前国际和国内实现创新科技快速发展的重要手段，也已成为人工智能领先城市——北京发展的主要模式。2016年7月，工业和信息化部与北京市政府联合签署了《关于共同推进建设人工智能与智能硬件创业创新平台合作框架协议》，依托北京产业链各环节创新资源的集聚优势，建设北京市人工智能与智能硬件创新中心，以创新产品供给能力和需求体系为核心，构建适应产业发展需求的多层次标准体系和在全球具有重要影响力的智能产业创业创新生态体系。目前北京以中关村为主要载体，已走在人工智能产业发展的前沿，在深度学习、专用芯片、计算机视觉、语音识别和自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等产业各个环节均聚集了一批全国乃至全球领军企业，已经形成国内最大、最有影响力的人工智能创新集群，初步形成国际领先的人工智能生态体系。

上海依托应用驱动，在人工智能“高原”上打造“高峰”。上海提出了推动人工智能产业集聚和拓展融合应用场景两条腿走路的战略，致力打造具有全球影响力的人工智能产业集聚区，力争成为国家人工智能高地新地标。上海坚持应用驱动，加强数据开放共享，在城市安全、政务服务、医疗健康、文化创意等领域启动了一批示范应用项目，并提出到2020年基本构建起完备的人工智能生态体系，建成国际知名的人工智能创新中心，形成百亿级规模的人工智能产业集群。

广东依托数据开放，吸引人工智能产业集聚。目前全国数据开放平台最密集的地区是广东。广东从省一级到地市级，再到一些重点区，都在尝试做数据开放，形成了中国最密集的数据开放区域，已有佛山、东莞、南海和广州四个数据开放平台入选全国政府数据开放十强名单。其中，广州市专门设置了大数据管理局，在数据开放方面做了一些有益的尝试，比如在实时共享、数据交易等方面都有较早的布局。广东作为华南经济中心，率先开放共享了其积累的商贸、金融、交通、海关和商检等领域的海量基础数据，为云计算、数据处理、人工智能、机器学习铺路。同时，广州还将建成面向全国乃至亚太地区的云计算公共平台和大数据处理中心，凭此吸引并培育了一批大数据和云计算领军企业。

江苏依托与传统制造业的结合，突破人工智能应用转化瓶颈。人工智能是一门多交叉、多学科、跨应用领域的技术，产业化门槛较高，江苏通过着力化解人工智能技术转化与应用面临的市场供需脱节、受众感知度不高等战略性新兴产业发展的普遍难题，瞄准制造业升级需求，以政策牵引推动供需、资源高效对接，利用人工智能推进省内制造业智能化改造提升。此举不仅有利于人工智能技术应用转化，而且能帮助制造企业提质增效、智慧升级。

安徽依托产业链招商，迅速崛起人工智能的“小高地”。安徽围绕智能语音产业优势，集中在合肥市开展产业链招商，强调细分领域全覆盖，定向引入近百家企业入驻“中国声谷”，形成了覆盖语音及人工智能等核心技术研发、基础平台、物联网、智能客服、穿戴式设备等的完整产业链，在聚力创新之下实现整条产业链的质态突破。其中智能语音已在教育考试、智慧医疗、数字电视、公安技侦、社会管理、车载终端等多个领域示范推广。

路径建议

（一）做强数据开放共享的基础

建立统一开放的数据生态系统。落实完善数据开放与保护相关政策，开展公共数据开放利用改革试点。政府各部门可以通过建立并落实数据规范、向社会领域开放公共数据、鼓励跨部门跨行业数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。对于特定行业数据，各行业部门应当制定必要规则，统一数据标准。其次，为了提升数据的多样性，政府各部门应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库，为社会提供经济发展、教育、休闲、医疗、公共服务等领域的数据，从而提升公共服务质量、提高政策制定效率。

发展大数据产业以完善信息基础设施。从优化产业布局、完善大数据产业链、培育大数据新业态、建设大数据产业发展生态圈和加强数据安全保障体系建设这五个方向为着力点，对比国内外先进水平，汇聚大数据要素资源、高端人才和优秀企业，创新大数据管理体制机制，发展大数据采集和存储设备、智能监测软件、业务软件、数据库软件、存储软件、信息智能提取识别、云计算操作系统、商业智能软件协同管理软件等软硬件产品，推进大数据示范应用，培育大数据骨干龙头企业和产业基地，提升大数据在教育、社保、交通、旅游、健康和精准扶贫等民生领域的示范应用，增强资源整合和数据服务能力，努力建成全国重要的大数据产业集聚区。

构建人工智能标准和知识产权体系。一是现有的知识产权体系还无法覆盖大数据、人工智能产品等新业态的创新成果表现形式，为此需要识别界定人工智能新业态知识产权的类别与商业模式，及时调整专利、著作权和商业秘密等相关的知识产权体系，构建全面专业的人工智能领域知识产权体系，加强人工智能领域的知识产权保护，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，促进人工智能创新成果的知识产权化。二是人工智能标准领域还不完善，人工智能还没有一个统一的技术体系架构，平台与应用之间的接口五花八门，基本都是私有协议，网络、数据、系统、软硬件、测试评估等方面的应用、研发、服务也无章可循。这直接导致了人工智能领域进入门槛过高，无法形成良性发展的产业生态。应当尽快加强人工智能标准框架体系研究，坚持安全性、互操作性、可用性和可追溯性原则，逐步建立并完善人工智能基础共性、互联互通、网络安全、行业应用、隐私保护等技术标准。鼓励人工智能企业参与或主导制定国家和国际标准，以技术标准“走出去”带动人工智能产品和服务在国内外推广应用。

（二）深化与创新创业、实体经济和周边地区的融合发展

促进人工智能与创新创业深度融合，形成发展新动能。一是建设创新人才高地，以更加开放的视野，吸引集聚海内外一流人才，为人工智能发展提供智力支持。鼓励人工智能企业多渠道融资，通过并购重组等手段发展壮大；支持人工智能领域的战略性境外投资，提升最高限额、简化审批流程，鼓励企业并购境外优质项目，抢占人工智能顶尖研发资源；探索创新人才利用方式，通过探索设立“离岸创新中心”、省外“飞地”等形式，吸引海外、省外高端人才前来创新创业，推动国内外技术创新成果在浙江实现产业化，并在研发费用扣除、税收优惠、技术创新成果奖励等方面给予支持。二是加强基础科研创新，加快建设各类重大创新平台，开展关键科学技术攻关；推进产学研用深度合作，支持人工智能科研专项，夯实原始创新和基础应用创新支撑。三是激发市场创新活力，充分发挥人工智能对创新创业的引领带动作用，助推人工智能企业做大做强；支持创新型企业加快发展，培育一批人工智能细分领域“隐形冠军”；推动全球人工智能龙头企业在浙江建立区域总部、创新中心。

推动人工智能与实体经济深度融合，形成经济新增量。一是促进产业迈向价值链高端，提高能级水平。在交通物流、金融商贸、教育医疗和健康养老等行业，推动智能决策、智能感知和认知计算等人工智能技术融合创新，提高产品和服务附加值，改善供给体系质量。二是推进产业智能化升级，提升质量效益。在高端装备、生物医药、集成电路和汽车等领域，支持企业应用数据分析、人机协作、智能感知等技术实施智能化升级改造；建设一批智能制造、工业互联网创新中心，引导企业在设计、生产、管理和服务等各环节应用人工智能技术，构建新型高效的运营方式和企业组织。三是培育具有国际竞争力的人工智能新兴产业集群，人工智能产业是一项全新的系统工程，打通产业链、完善创新链，对人工智能产业发展具有重要意义。

打造长三角深度融合的人工智能生态圈，形成错位发展。目前，我国东部沿海正在形成三大人工智能集聚中心，以北京为主体，广州、深圳（广东）为两翼，长三角（上海、江苏、浙江）抱团发展的产业格局正在逐步显现。应加强长三角区域人工智能产业合作，发挥人工智能产业协会等机构的协调作用，推进长三角区域产业链错位布局和合作，聚集长三角地区人工智能研究、开发和应用企业，实现关键要素互利互通，共同提升本土产业的创新能力。