人工智能培育中国经济发展新动能的理论逻辑与实践路径

郭 晗

(1.西北大学 中国西部经济发展研究中心;2.西北大学 经济管理学院,陕西 西安 710127)

技术进步是经济增长最重要的来源动力,而作为通用技术的重大技术进步,往往会引起经济增长的巨大跨越。近年来,在移动互联网、物联网、大数据、云计算和脑科学等新一代理论和技术的驱动下,人工智能作为引领第四轮工业革命的关键性技术,正在成为全球科技竞争的制高点,也正在成为全球经济发展的新引擎和产业变革的核心驱动力。

对于中国而言,人工智能是一个历史性的战略机遇。当前中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,传统发展过程中的各项红利逐渐消失,经济增长的潜力亟待提升,在这一背景下,积极发展人工智能,促进人工智能与实体经济深度融合,就成为中国未来经济实现可持续发展和高质量发展的必然选择。基于此,本文从培育中国经济新动能的视角出发,分析人工智能培育经济新动能的理论逻辑,并结合人工智能在中国的发展现状和制约因素,进一步提出相应的战略路径和政策调整。

一、人工智能培育经济发展新动能的理论逻辑分析

人工智能是模拟和扩展人类智能的理论与技术的一门新科学。作为一种通用技术(General Purpose Technology),人工智能正在改变人们的生产生活方式,引起社会经济结构的巨大变革。和人类经济发展历史中的蒸汽机、电力技术、计算机和信息技术一样,人工智能完全可能引领下一个经济创新周期。尽管有学者认为人工智能对经济增长的作用可能达不到人们的预期,仅会引发又一轮的“索洛悖论”,但更多的学者还是认同人工智能对经济增长和生产率的促进作用[1-5]。此外,新一代人工智能与传统的技术创新有不一样的特征,由于其主要基于深度神经网络和机器学习,因此能够实现自我升级和自我进化,对经济增长的作用不仅仅是体现在提升生产率层面,也体现在新要素供给和提升现有要素质量层面,对现有的经济增长理论也提出了新的挑战。因此,仅从生产率角度来看待人工智能对增长的作用是不全面的。总体看来,人工智能可能培育下一轮经济增长时代的新动能,其主要理论逻辑在于以下几个方面。

第一，人工智能的发展能够降低自动化成本,从传统的自动化转向“智能自动化”,其实质是创造了一种可能突破规模报酬递减规律的新的生产要素。传统自动化机械能够使得劳动生产率得以提升,但其在工作中存在缺陷,即只能执行简单任务和单一特定任务,不可能实现技术的自我更新,因此传统自动化机械主要作为资本进入到生产函数中。人工智能的发展使得自动化技术进入到新的智能自动化时代,创造出一种类似人类的虚拟劳动力,这本质上是创造了一种新的生产要素。与传统的自动化技术相比,这种新的生产要素具有几个重要的特征：一是可以执行需要敏捷性和适应性的复杂任务;二是通用人工智能可以解决跨领域与跨行业的问题;三是人工智能在大量重复工作基础上可以实现自我学习和自我更新。因此,与作为资本要素的传统自动化机械不同,人工智能资产不但不会出现折旧和贬值,反而会在不断的自我学习中升级更新,这一定程度上可能突破规模报酬递减的规律,实现经济长期可持续发展。

第二，人工智能能够改善现有生产要素的效率,提升资本质量和劳动力质量。在改善劳动力方面,人工智能的发展使得一切可计算可重复的技术性工作均能够实现智能自动化,这就将劳动力从繁琐的可重复工作中解放出来,更有效地利用时间,专注于创造性工作,从而极大提升了劳动生产率。此外,人工智能的发展方向是人机协同,通过人机协同能够拓展和延伸人类的生产能力,同时提升人类的智能,进一步使得劳动效率大幅提升。在改善资本质量方面,人工智能通过对生产过程中海量数据的分析,能够实时做出控制决策,现有生产过程中存在的准确率低、工作量大、设备闲置和安全性差等问题都将在人工智能发展背景下得到解决,从而实现资本效率的提升。同时,由于人工智能具备不断学习、适应环境和自我进化的能力,这也就能使得传统的机器设备能够随着人工智能的发展而实现生产效率的提高,进而导致资本回报提升,这也是资本质量随人工智能而发展的重要体现。

第三，人工智能的发展将促进管理效率、资源配置效率和社会交易效率的提升,同时推动多行业的技术创新,提高全要素生产率,为经济增长潜力提升开拓新空间。尽管持“技术怀疑论”的学者认为人工智能对经济增长的影响可能存在“索洛悖论”,但人工智能对全要素生产率增长仍然具有比较明显的正影响,具体体现在以下方面:一是在微观层面,人工智能的发展能够带来企业组织管理效率的提升,人工智能能够为管理者提供决策支持,对于扁平化和分散化运行的组织,人工智能能够使得具有决策权的人掌握更加全面和准确的信息,甚至提供相应的解决方案,这就使得企业的管理效率提升,进而提升企业层面的全要素生产率。二是在中观层面,人工智能能解决行业间存在的要素错配问题,从而减少由于错配带来的生产效率损失,特别是解决资金跟人才的错配问题。如人工智能与金融业的结合,能够提升金融机构对小微企业融资的风控能力,从而解决现有的金融资源过多偏向国有大中型企业的错配问题;再如人工智能的发展会改变行业的人才结构,更多的优秀人才将从人工智能占优势的领域流出,进入到更具创造性的行业,改善现有的人力资本错配格局,从而提升全要素生产率。三是在宏观层面,人工智能的发展,特别是在语音识别、人机交流和即时翻译等领域的突飞猛进,能够极大地降低生产生活中的交易成本,降低交易效率,从而提升全要素生产率。此外,人工智能的发展,也催生了多个传统行业的技术创新,特别是在金融、医疗、教育等领域均引领新的行业变革,这也为经济增长开辟了新的空间[6-7]。

第四，人工智能的发展能够深化分工形式,从对人类体力的替代转向对人类脑力的替代,这就使产品创新的空间大大拓展,从提升分工专业化效率转向提升分工多样化效率,从多样性角度拓展了生产可能性边界。传统经济发展中,技术对增长的作用主要表现为对人类体力的替代,通过以机器替代劳动力,从而实现生产效率的提升和生产规模的扩大,这本质上是属于专业化效率的提升。人工智能的发展,使得技术开始进入替代人类脑力的阶段,进入了人类所独有的多样化效率领域,这意味着人工智能主导的产品创新成为可能。根据斯坦福大学AI指数指导委员会2018年12月发布的《2018AI指数年度报告》,人工智能已经出现了“达到或超越人类表现”的重要进展,这些进展体现在其对产品创新的复杂性和多样性上。传统的信息技术能够提升生产的专业化效率,专业化效率的提升意味着生产效率的提升,能够在既定成本下扩张产品的数量,而在人工智能发展背景下,生产的多样化效率能够随之提升,生产的多样性能够同时创造出供给和需求,从而拓展生产的可能性边界,为经济增长提供新动能。

二、人工智能在中国经济发展中的现状及制约因素

从人工智能的发展脉络来看,关于人工智能的研究最早起源于1956年的达特茅斯会议。在这次会议上首次提出人工智能(Artificial Intelligent)的概念,并将其定义为“制造智能机器特别是智能计算机程序的科学工程”。随后人工智能逐渐发展起来,但主要还集中于计算和推理层面,到20世纪70年代末,人工智能发展并没有实现替代或超越人类的预期。80年代初,人工智能进入了第二个发展阶段,以日本第五代计算机为代表的第二代人工智能引发了人工智能领域研究的高潮,但当时宣称的“万物智能化”并未实现,到90年代初人工智能再度进入低潮期。一直到2010年以来,随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,以深度神经网络为代表的新一代人工智能科技迅速发展,2016年AlphaGo战胜李世石更成为了新一代人工智能发展的高潮,随后人工智能的研究从理论走向了应用,语音和图像识别、知识问答和无人驾驶等人工智能技术已经实现了从“不好用”到“可以用”的突破,人工智能的新产品不断出现,呈现出爆发式增长的态势。根据2018年麦肯锡公司的研究报告,到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元,成为经济发展的新引擎和新一轮产业变革的核心驱动力。

(一)我国人工智能发展培育经济新动能的现状与特征

从人工智能在中国的发展情况来看,我国近年来对于人工智能的政策支持体系不断出台和完善,人工智能在科技投入和产出层面、产业应用和发展层面均得到了快速发展,正在逐步成为经济增长的新动能,为经济实现从要素驱动转向创新驱动提供了重要支撑。

第一，从政策支持体系层面来看,近年来发展人工智能已成为我国重要的战略部署,从中央到地方密集出台了多种措施与政策。其中,国务院2015年发布的《中国制造2025》提出要推进“智能制造”。2016年5月,国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部和中共中央网络安全和信息化委员会联合发布《“互联网”+人工智能三年行动实施方案》,提出要积极发展人工智能产业。2017年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,提出了“三步走”的战略目标,宣布举全国之力在2030年抢占人工智能全球制高点,发展人工智能被提升为国家战略。而党的十九大报告进一步指出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。此后,人工智能连续三年被写入“两会”工作报告,在2019年“两会”工作报告中更提出要拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。2019年4月中共中央全面深化改革委员会第七次会议再次提出要加强“人工智能与实体经济的深度融合”,要构建“数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济形态。此外,各地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策,这说明人工智能已经成为我国战略和产业变革的重要方向。随着人工智能发展政策环境的逐渐向好,大量资本流入人工智能领域,市场规模也随之扩大,为培育经济新动能提供了重要的基础条件。

第二，从科研产出和人才投入层面来看,我国人工智能领域已经处于国际领先地位,特别是在论文、专利和人才方面发展迅速。在人工智能领域的论文发表方面,我国发表论文在全世界中的占比在2017 年达到27.68%,这一指标相较1997年提升了6倍,论文总量排名世界第一,而高被引论文数量自2013年后也超越美国成为世界第一。在人工智能领域的专利产出方面,我国专利申请量近年来增长迅速,2017年超过12 000件,排名世界第一,但授权专利比例低于美国,同时在人工智能领域主要专利权人的全球分布中,排名前10的企业我国仅国家电网一家入选。在人工智能领域的人才方面,根据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》,截至2017年中国人工智能人才达到18 232人,在全世界仅次于美国,占世界人工智能人才总量比重达到8.9%,但在按高H因子衡量的杰出人才层面,中国仅排名全世界第六,占全世界人工智能杰出人才比重为5.4%,这反映出我国在人工智能的高层次人才投入方面还存在短板。

第三，从产业发展层面来看,近年来我国人工智能已成为最大市场规模国家,在人工智能产业应用领域处于国际前列。我国已成为全球人工智能投融资规模和市场规模最大的国家,根据iMedia Research(艾媒咨询)发布的《2018中国人工智能产业研究报告——商业应用篇》显示,2018年中国人工智能领域融资额高达1 311亿元,同比增长677亿元,增长率为107%。而从人工智能产业市场规模来看,我国2017年人工智能市场规模达到237.4亿元,同比2016年增长67%。同时,根据《新一代人工智能发展规划》的战略目标来看,2020年我国人工智能核心产业规模将超过1 500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元,这意味着我国人工智能产业还有很大的发展空间。从人工智能企业数量来看,截至2018年6月,全球人工智能企业总数达4 925家,而我国人工智能企业为1 011家,排名世界第二,但离排名第一的美国还有较大差距。从企业所属技术领域来看,我国人工智能企业在图像识别、语音识别、智能家居等应用领域处于国际前列,但基础硬件发展仍有不足。

(二)我国人工智能发展培育经济新动能的制约因素

从近年来我国人工智能发展的总体态势来看,其发展速度远远超过传统的产业领域的发展速度,正在成为我国经济增长的重要新动能。但在快速的发展过程中也面临着诸多制约因素,特别是在基础理论研究、企业发展、地方政府支持、技术标准构建和创新人才等方面,仍然存在很多值得重视的问题。

第一，我国人工智能领域存在着“技术应用强、基础理论弱”的结构不均衡问题,这可能导致未来人工智能培育经济新动能过程中缺乏可持续的发展潜力。目前我国在计算机视觉、语音识别、自动驾驶等人工智能技术应用领域虽然已经处于国际领先地位,但在前沿理论创新、底层算法和基础硬件方面仍处于追随状态,重大原创科技成果还比较缺乏。从资本流向和企业分布来看,我国的人工智能投融资和企业发展均在应用领域,而在底层技术积累方面与领先国家还有较大差距。以芯片产业为例,我国截至2017年6月的人工智能芯片累计融资额占总融资额比重仅2.1%,与美国的31.5%相差甚远,而从芯片企业来看,虽然近年来出现了一些人工智能芯片的初创企业,但尚未出现像美国的高通、英伟达、谷歌和英特尔等具有强大国际竞争力的芯片企业。人工智能产业的长期发展潜力取决于基础理论研究和底层技术积累,如果我国不能改变这一结构不均衡问题,将会对未来经济新动能的培育形成明显的制约。

第二，我国人工智能领域存在一定程度的发展过热和泡沫化风险,在企业扩张层面体现为“重概念、轻实质”,在政府引导层面体现为“重引进、轻培育”。随着人工智能相关发展规划和政策的不断出台,人工智能已经成为当前新兴产业投融资的“风口”,产业发展环境比较浮躁,企业竞争和地方政府竞争均存在同质化、碎片化风险。在企业层面,虽然企业数量和融资规模迅速攀升,但各类企业技术水平参差不齐,部分企业轻视长期技术积累和产品布局,而重视短期市场套利,急于兑现人工智能的短期商业价值,热衷于炒作概念,产品创新存在扎堆现象,这无疑增强了人工智能产业未来发展的不确定性。从政府层面来看,地方政府具有发展人工智能的积极性,但对这一领域的发展现状、产业特性和培育模式的理解并不到位,很多地方仍然采用传统的规模扩张思路,基于传统的招商引资模式,用政策优惠和资金补贴等方式强化人工智能企业的引进,但对人工智能初创企业的引导培育和相关技术服务还不到位,在产业生态公共平台构建方面缺乏经验,相关的配套基础设施和配套服务难以跟上,这在一定程度上也制约了我国人工智能产业的长期发展。

第三， 我国人工智能领域的技术标准、 数据标准和人才培养环境尚未完善, 导致人工智能与实体经济融合存在障碍, 可能成为人工智能培育经济新动能的短板。 从我国人工智能发展的商业化应用来看, 人工智能与实体经济还未能实现深度融合, 特别是在传统行业中的人工智能应用存在一定障碍, 这一方面是因为人工智能发展还处于早期阶段, 相应的技术标准和数据标准尚未构建起来,与实体经济领域的信息交流和资源对接机制还不完善,导致传统行业的生产者和消费者对人工智能的应用模式的理解不够。 另一方面也是因为人工智能与实体经济融合时存在相应的壁垒, 如传统制造业还未实现数字化, 无法满足人工智能的数据获取需求, 金融领域则由于安全评估管控的原因, 面临一定的政策和行业阻力, 这都影响了人工智能的应用。 此外, 人工智能产业虽然发展迅猛, 但这一领域内的高端人才却比较缺乏, 特别是能够兼顾人工智能与传统产业的跨界人才明显不足, 这也形成了人工智能在各行业应用的障碍。

三、人工智能培育中国经济发展新动能的路径

当前人工智能还处在发展初期阶段,随着基础研究的不断深入,未来人工智能可能面临从专用人工智能向通用人工智能的转变,这将开启新一轮技术长波周期,引领经济、产业和生活方式的全面变革。我国应当以需求为导向，全面推动人工智能领域的科技创新，并从发展人工智能引领传统产业转型升级和新产业的成长，形成经济发展的新动能。

第一，以加强人工智能的基础理论和关键技术研究引领新一轮创新周期,为中国经济高质量发展培育新动能。瞄准世界人工智能科技前沿,强化政产学研协同创新,加大在基础理论研究和关键核心技术领域的研发投入,占领全球人工智能科技制高点,为人工智能形成经济新动能提供强大的科学储备。要在大数据智能、人机混合增强智能、自主协同与决策等基础理论研究领域加大研究投入,在以深度学习为代表的算法模型等底层关键技术领域加大研究投入,在基础材料、元器件、智能芯片和传感器等核心硬件领域加大投入,同时推动人工智能领域与其他学科的交叉融合,鼓励跨学科探索性研究,以发展人工智能践行我国新时代发展理念中的创新发展,使我国人工智能的科技水平处在世界前列,在新一轮产业革命中处于引领位置,为经济新动能培育创造基础条件。

第二，以加快人工智能与传统产业融合推动产业转型升级,为中国经济高质量发展培育新动能。加快传统产业的数字化和智能化改造,以人工智能的规模化应用引领传统产业实现转型升级,释放传统产业高质量发展的“效率红利”,以“智能+”为传统产业赋能,将人工智能技术和装备应用于各产业和产品制造的所有环节,实现全产业链的智能化升级,推动人工智能与实体经济的深度融合。一是加快人工智能与农业的深度融合,利用智能农业设施和物联网平台,综合运用大数据分析决策和智能化数字化控制体系,发展农产品定制生产和智能销售,以智能农业发展促进农业现代化。二是加快人工智能与传统制造业的深度融合,特别是在“工业4.0”的背景下,将智能工业机器人广泛运用到先进制造业中,实现制造业生产的智能化、数字化和信息化,以推进智能制造提高中国传统制造业的产品质量和国际竞争力。三是加快人工智能与服务业的深度融合,精准选取人工智能的应用场景,在智能医疗服务、智能物流服务、智能金融服务、智能出行服务和智能旅游服务等领域加快人工智能技术的推广应用,推进传统服务业的智能化升级,构建智能社会,为经济发展提供新动能。

第三，以发展人工智能推动产品和市场创新,进而带动新产业的成长,为中国经济高质量发展培育新动能。随着人工智能从科学研究逐步走向产业应用,人工智能产业链上的新兴行业将成为中国经济发展潜力最大的行业,这主要包括人工智能设备生产、人工智能软件服务以及相关的互联网服务等。因此,要积极推动人工智能的科技成果转化与应用,以科技创新引领产品创新和市场创新,进而带动产业创新。积极培育人工智能的创新产品和服务,以智能传感器和智能芯片为核心,结合相关的智能存储、互联网设备、语言处理、虚拟现实和增强现实设备、技术平台和机器学习等大力发展人工智能的硬件产业;以智能软件为核心,结合大数据、云计算、商务智能解决方案、无人驾驶软件服务等大力发展人工智能的软件服务产业。以人工智能产业带动中国经济新产业的成长,推动智慧产业的全面布局,打造具有国际竞争力的人工智能产业集群,为中国经济高质量发展提供新的增长点与驱动力。

四、人工智能培育中国经济发展新动能的政策建议

面对这一重大历史机遇,我国应当积极布局,以发展人工智能引领经济的质量变革、效率变革和动力变革,为新时代中国经济高质量发展培育新的增长点。

第一，加强人工智能领域的人才培养和人才引进,为人工智能促进经济新动能培育提供坚实的人力资本保障。一是大力推动人工智能领域内的跨学科人才培养,依托现有的人工智能相关学科的研究基础,加快人工智能相关学科布局,实现学科间资源优化配置,将科学研究与人才培养结合起来,开设人工智能专业,打造多种形式的人才培养平台,为我国人工智能产业发展源源不断地提供人才。二是结合人工智能产业发展带来的就业结构变迁,建立适应智能经济时代的学习和培训体系,支持各类机构开展人工智能的技能培训,以适应不断增长的人工智能产业所需的高技能高质量就业岗位需求。三是加强人工智能领域的高层次人才引进力度,特别是在人工智能的芯片研发、底层算法等关键核心领域,充分利用现有各类人才计划加强对国际顶级人才的吸引力,特别是引进国际顶尖科学家和高水平的创新团队,同时鼓励相关机构采用项目合作、技术咨询、学术交流等多种形式加大技术合作力度,为人工智能基础研究和关键核心技术实现突破提供高端人力资本条件。

第二，推动智能化基础设施建设,构建能够适应人工智能时代所需要的基础设施体系。一是加快建设适应智能经济和智能社会的基础设施网络,加快布局高速度大容量的5G 移动通信网和高度智能化的物联网,保障低时延、高通量的数据传输能力,为人工智能在无人驾驶、智能制造、虚拟现实和增强现实等场景的应用提供可行性。二是加快布局工业互联网,通过工业互联网与人工智能技术的结合,打通生产端与需求端,引领要素配置、组织管理和商业模式的根本性变革,打造具有消费者导向的更具市场竞争力的产品和服务,为传统产业实现“智能+”的赋能提供基础支撑。二是加快建设人工智能基础资源公共服务平台,尤其是建设云计算中心等高效能计算基础设施,同时提升超级计算对人工智能产业发展的制程能力,为人工智能推广应用奠定坚实的基础。三是加强和推广基础设施资源的智能化管理,将人工智能设备广泛用于公用事业领域,全面推进智能政务、智慧法庭、智慧城市、智能交通和智能环保的建设和应用,以人工智能基础设施建设全面推进社会治理智能化和现代化。

第三，加快建设人工智能发展的产业支撑体系,构建人工智能产业健康发展和良性发展的产业生态格局。一是加快实现公共信息数字化,建设适应人工智能产业发展的公共数据库,在符合条件的情况下开放文献、语音、图像、视频、地图和行业数据,为基础资源社会共享提供便利,为人工智能深入各个行业的应用提供良好的数据基础。二是加快建设人工智能产业的技术标准体系,加速完善人工智能面向行业应用的各种检验评测标准、安全评价体系和知识产权体系,消除人工智能向各行业推广应用时面临的行业壁垒,为人工智能与各行业实现深度融合提供条件。三是加快建设人工智能发展的各项公共平台,促进各类通用软件和技术平台的开源开放,形成良性发展的产业生态。四是要积极围绕人工智能的产业链和创新链,汇聚各类高端要素,通过建设人工智能产业园、人工智能众创基地等具体形式,积极打造人工智能产业集群和创新高地。

第四，做好人工智能产业发展的政策激励和引导,为人工智能产业发展提供资金保障、政策保障和良好的外部环境。一是在资金支持方面,将财政的引导作用与市场的主导作用结合起来,既要利用现有政府基金支持符合条件的人工智能项目,也要积极推动成立市场化的人工智能发展基金,利用天使投资、风险投资、创投基金及科创板等多种融资渠道,促进人工智能产业的风险共担与利益共享,为人工智能产业发展提供资金支持。二是在政策体系方面,积极构建适应人工智能发展的制度安排,构建开放包容的国际化环境,加快研究制定相关安全管理法规,加快研究制定人工智能产品研发人员的道德规范和行为守则,为人工智能技术应用的推广提供法律基础和保障。三是在国际合作方面,积极参与人工智能的全球治理,在人工智能国际规则方面加强合作,共同应对人工智能领域内的全球性挑战,为人工智能产业实现健康发展保驾护航。