我国智能化发展评价指标体系构建与测度

万晓榆 赵寒 张炎

摘 要：我国正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，大力推进智能化发展是优化产业转型升级的重大举措。为准确把握数字化、网络化、智能化融合发展契机，全面衡量各省（区、市）智能化发展水平，本文结合三大变革理念，构建了包含基础环境、产业发展、智能制造、融合应用和创新能力5个一级指标在内的中国智能化发展评价指标体系和测度模型。测算结果表明，我国各省份智能化发展水平并不均衡，呈现出从东南沿海往西北内陆逐级递减态势，31个省（区、市）按照综合指数和分项指数被分为4个梯度。在此基础上，文章提出了推进智能化发展的几点建议。

关键词：智能化发展;指标体系;三大变革;不均衡

基金项目：重庆市重点智库项目“重庆市经济高质量发展测度与实现路径研究”（2018ZDZK07）。

[中图分类号] F062.5 [文章编号] 1673-0186（2020）005-0084-014

[文献标识码] A      [DOI编码] 10.19631/j.cnki.css.2020.005.008

在新一轮科技革命和产业革命蓬勃兴起的当前，“为经济赋能，为生活添彩”的智能化已经成为社会经济发展的核心内容。经济发展质量变革、效率变革和动力变革已成为高质量发展的关键助力，其中质量变革是主体、效率变革是主线、动力变革是关键，三位一体才能推动产业持续稳定发展[1]。尤其是在我国从高速发展转向高质量发展的新时代，智能化战略作为促进实体经济高质量发展的坚实保障，得到各界广泛关注。目前，学者们已经探讨了如何推动大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术与传统产业深度融合[2-4]，以及智能化应用对三次产业发展的助推作用[5-6]，却未对我国智能化发展水平进行衡量和测算，忽略了研究各省份间智能化发展水平差异。构建智能化发展水平评价指标体系是科学衡量各省份智能化发展水平、找出发展不足和缺陷的基础。为推动我国智能化健康有序发展，智能化发展评价指标体系构建已经成为当前研究的重点。针对当前缺少智能化发展評价指标体系的研究空白，本文结合三大变革理念，从基础环境、产业发展、智能制造、融合应用和创新能力维度，构建我国智能化发展评价指标体系，测度我国31个省（区、市）智能化发展水平，并对其进行对比分析，总结现有发展经验，探讨提升我国智能化发展水平的策略。

一、文献回顾

互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴技术推动传统产业转型升级[7]。智能化转型升级主要以技术变革为依托[8]，通过对智能化产品和服务进行全流程、全生命周期改造，以便在不同环境中创造经济效益[9]。以制造业为例，新一代信息技术通过整合现有资源，提高生产效率，增强产品核心竞争力，为传统产业赋予更多智能化特点[10]。物联网技术与制造业的深度融合也是传统产业智能化转型的重要动能，智能化设计生产、生产自动监督、仓储运输自动化和远程售后服务等应用也重新定义了新时代的生产制造方式[11]。深度学习作为人工智能关键算法，催生出了以数据为生产要素的新经济模式[12]，而人工智能与制造业结合形成的智能制造，正推动着社会实体经济转型升级[2]。除智能化相关技术外，智能产品的市场需求、智能装备资源、智能化交互能力、智能服务应用和智能化管理能力均对智能化转型升级影响重大[13]。

智能化转型升级提升社会整体智能化发展水平，全面重塑当前产业格局[6]。智能技术应用于农业形成的智能温控系统、智能灌溉系统、智能体温检测系统等新业态，改变了原有生产经营方式，显著提升了农业经济效益[10]。工业智能化通过替代人类劳动，降低对初高中劳动力需求，增加对高水平教育劳动力的需求[5]，加剧了技术性失业、就业两极分化，并导致劳动力市场收入不平[6]。当然，智能技术在工业生产中的应用，也推动了产业创新[14]，帮助企业优化资源配置，带动全要素生产率增长[15]。智能技术在服务业中的应用，让服务业更加多样化和定制化[4，16]。当人工智能技术向文化产业多维度、多层级渗透时，媒体平台不断转型，新闻和内容产品更加丰富[17]，不仅提高了文化科技附加值，还加快了文化产业智能化转型，推动了智能内容生成、审核、分发和精准推送等关键环节不断革新[18]。当智能技术与传统医药生产、医疗诊断结合后，将有效降低药物生产成本、诊断成本，缩减诊断时间，帮助病患及时就诊，推动医疗健康智能化发展[27-28]。人工智能技术的广泛应用还提升了社会治理智能化水平和智能政务水平[21]，实现了公共安全智能化管理[3]，提高了政府回应能力，保证了政府治理效率，推进了政府社会协同共治[22]。

目前关于智能化发展的研究主要集中于新兴技术的发展应用对智能化水平的提升，以及智能化发展对社会经济的带动作用两方面，学术界尚未对我国智能化发展水平进行测算，各省份智能化发展水平的高低还未明确。基于此，本研究将在梳理智能化发展理念的基础上，选取关键指标，构建我国智能化发展评价指标体系，测度我国31个省（区、市）智能化发展水平。

二、指标体系构建

（一）智能化发展理念

智能化被称为第四次科技革命，衍生出当前快速发展的智能化新兴产业[3]。作为信息化、网络化和数字化发展的高级阶段，智能化建立的前提是信息和知识的探索、发展、创造和应用，同时将大数据、人工智能等新兴技术与社会经济各领域深度融合。智能化具有明显的技术渗透与外溢效应，智能化技术快速发展在促进智能产业发展的同时，还带动农业、工业、服务业和社会发展各领域新模式、新业态、新产业的不断创新，进而有效推动经济高质量发展。也就是说，基础要素投入是智能化发展的基础，软件开发与应用是智能化发展的关键，最终目标是通过智能化应用提升社会整体经济效益[9]。

智能化发展质量变革是以提升智能产品和智能化服务为基础进行的全方位变革，最终目标是形成核心竞争力[9]，智能产业是智能化发展的最终表现形式，智能制造是智能化技术与传统制造业深度融合的新模式，二者当前发展状况是衡量智能化发展质量的核心。智能产业是以云计算、大数据、互联网、物联网、人工智能等新兴技术为依托，以知识和数据为核心生产要素，提供智能化产品与服务的产业形态[23]。随着信息技术整体性创新不断推进，全球智能产业正处于快速发展阶段，形成了以“芯屏器核网”为代表的智能产品和以软件服务、信息技术服务、数字内容等智能化服务为主体的智能产业群聚发展态势。智能制造被认为是我国制造业高质量发展的关键抓手，也是推动我国经济发展完成新旧动能转换、推进产业发展进入中高端水平的重要手段[24]。智能制造既是智能制造技术，又是智能制造系统[25]，其突出特征是将深度学习、语音识别等关键核心技术应用于制造领域，强化产品创新性和服务能力[26]。以智能化技术为基础，智能制造依靠企业整合、分配、利用社会资源，重塑制造产业价值链[27]，推动制造业高速、高质量发展。

智能化发展效率变革是以提升产业发展效率为基础，通过技术改造破除效率制约，以既定投入获得最大产出，从而提升智能化发展水平[1]，其中，智能技术在社会经济各领域的融合水平是其发展效率的重要体现。融合应用是智能化技术发展的必然过程，以人工智能、大数据、云计算为代表的新兴信息技术正逐步渗透到各行各业，驱动传统行业走向智能化创新。全面推动智能化技术在农业、金融业、民生服务、社会治理等生产生活领域的融合应用，是提升智能化技术应用水平的关键手段，反之，智能化技术在各领域的应用水平也是智能化发展水平的关键衡量指标。

智能化发展的动力既是推动智能化产业优化升级的关键，也是推进智能化发展质量变革和效率变革的先决条件[1]，以体制改革和科技创新为重点进行产业发展动力变革，需要创造良好的发展环境，也需要具备足够的创新能力[28]。基础环境的完善程度是影响经济发展前景的关键[29]，只有具备良好的政策环境、合理的管理机制和完善的基础设施，智能化发展水平才能快速提升。而创新是引领发展的第一动力[30]，是建设现代化经济体系的战略支撑，智能化发展过程中，必须不断集聚各类创新资源要素，提升创新动能转换效率，充分发挥创新带动智能化发展水平的能力。

（二）指标选取

对智能化发展水平的测度，不仅要追求智能化发展的结果，还要把握各省当前智能化发展能力，以及智能化发展潜力。因此，为全面充分测度我国31个省（区、市）智能化发展水平，本文基于智能化发展需求和主要特征，依照真实性、客观性、科学性和可操作性原则，从三大变革视角出发，构建了涵盖基础环境、产业发展、智能制造、融合应用、创新能力在内的5个一级指标、22个二级指标的中国智能化发展评估指标体系。基础环境是智能化发展的前提，产业发展指智能产业的发展规模与现状，智能制造是我国制造业转型升级的主攻方向，融合应用是智能化在各领域的应用成果，创新能力是智能化发展的潜在驱动力。

（三）权重确定

（四）数据来源与处理

本文通过网络爬虫、案头调研、汇聚分析等方式，充分获取2018年底的各分项指标数据。数据来源主要包括国家各部委办、地方政府、高校等官方数据平台，同时参考国内外相关研究机构已有成果，在此基础上汇聚网络爬虫数据进行综合分析。对于部分省份个别指标中的数据缺失，本文邀请专家根据以往数据和发展状况进行评估测算。

三、我国智能化发展水平实证测度

根据每个指标的初始值变换后的数值与各指标权重的计算，得到我国31个省（区、市）智能化发展综合指数和分项指数。

（一）智能化发展综合指数

新一轮产业革命在全球范围内蓬勃兴起，人工智能作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以强烈的溢出带动性赋能传统产业，引领全社会迈向智能化发展。面对这一重大的历史契机，国家到地方、政府到企业正同步发力，全面助推我国智能化发展。2018年，我国智能化发展政策得到全面优化，智能化发展环境持续改善，创新投入稳步提升，产业基础不断夯实，智能服务与智能制造规模迅速扩大，智能化融合应用走向深化，全国31个省（区、市）智能化发展呈现良好态势。测算结果显示，我国智能化发展指数为49.92，共有16个省份智能化发展指数高于全国平均水平，其中，上海、广东、江苏、浙江、北京五省市智能化发展指数分别为74.81、73.06、72.94、71.74、69.43，分列全国前5。与经济发展趋势相同，我国智能化发展水平也呈现出从东南沿海往西北内陆逐级递减态势。

1.东部地区绝对领先

东部地区智能化发展平均指数为62.32，处于绝对领先水平。其中，上海、江苏、浙江依托长三角经济圈制造业集群，大力发展机器人、工业互联网等智能制造技术，推动人工智能在等多领域深度应用。广东依托珠三角经济圈和粤港澳大湾区发展机遇，以华为、腾讯等龙头企业为引领，加快布局人工智能产业，深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网，支持企业“上云上平台”，实现智能化产业领先发展。北京、山东以环渤海经济圈智慧城市群建设为基础，依托高校雄厚的科研实力，在智能化技术研发和智能化产业培育方面形成核心优势。东部地区智能化发展水平与地区经济发展水平呈现高度的正相关性，经济发展水平靠前的省份通常制造业及服务业基础雄厚，科研机构众多，人才吸引力较强，在智能产业发展及智能化融合应用中具有先发优势。

2.中部地区均衡发展

中部地区智能化发展平均指数为51.73，高出全国平均水平3.63%，区域内发展均衡，显现出区域集聚格局，是我国智能化发展的中坚力量。其中，湖北、安徽、河南智能化发展水平较为接近，在中部地区处于引领地位。湖北省以工业互联网标识解析国家顶级节点建设为契机，实施“万企上云”省级重点工程，正加速打造湖北省工业互联网平台体系。安徽省以制造强省建设为目标，大力推进智能工厂和数字化车间建设，推动制造业转型升级。河南省以智能制造为主攻方向，发展建设智能化生产线和智能车间，推动建设了郑州航空港产业集聚区等10家智能化示范园区。

3.西部地区两极分化

西部地区智能化发展发展指数为40.49，落后于全国平均水平18.89%，发展形势呈现明显的两极分化状态。重庆、四川两地以成渝国家中心城市建设为契机，在政策和产业层面同步发力，智能化产业发展迅速，分别以62.42和56.45的指数位列全国第7和第11位，成为西部地区智能化发展重要增长极。陕西、贵州依托自身在科技研发和大数据应用方面的优势，加速推动人工智能与产业融合发展，智能化发展指数位于全国中游。除上述地区外，西部其他地区在政府施策、产业发展、人才引培等方面整体欠佳，智能化发展水平略微靠后。

4.东北部地区水平不高

东北部地区智能化发展指数与西部接近，为42.66。其中，辽宁发展指数为49.09位列东北第1、全国第17。近年來，东北经济发展内生动力不足，经济转型面临现实困难，在智能化发展领域投入不足，缺乏发展动能。随着《中共中央国务院全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见》的发布，新一轮东北振兴重大政策逐步发挥作用，各地区正加速对接国家重大战略，积极融入京津冀协同发展，智能化发展逐步显现新动能。

（二）智能化发展各分项指标水平

从5个一级指标来看，智能产业平均指数54.99，智能制造平均指数54.10，融合应用平均指数48.29，高于发展环境平均指数39.43和创新能力平均指数35.92，产业应用发展水平领先于发展环境和创新能力水平。我国智能化发展以产业应用为导向，发展环境为智能化应用提供基础支撑，创新能力则为智能化长远发展提供技术储备。目前，依靠庞大的工业基础和服务业体量，智能化在多个产业中率先发展起来，而政策环境、管理机制、基础设施等发展环境建设还处于逐步完善阶段，创新投入、人才保障、创新机构建设等创新能力水平还有待提高，均滞后于产业应用。

1.基础环境

政策环境、运行保障机制和基础设施持续优化，5G、AI、IoT等新一代信息技术及行业智能化应用纵深推进。全国智能化发展环境平均指数39.43，其中部署工业互联网国家顶级节点的上海、北京、广东、重庆和湖北5省市发展环境明显优于全国整体发展环境，发展环境指数分别位例全国第1、2、3、4、6，工业互联网逐渐成为城市智能化发展的重要推动力。政策环境持续向好。国家和地方各级政府结合自身资源禀赋，陆续出台智能化发展专项政策培育智能产业，推动智能化发展从顶层战略规划到应用实施，为智能化营造良好的发展环境。其中，大数据、人工智能和信息化成为各省（区、市）的发展重点，传统产业改造资金设立成为智能化项目落地的关键保障。管理机制逐渐完善。为持续改善智能化产业发展环境和营商环境，全国各省份均设立省级独立的智能化相关部门，并在经信厅下设置智能制造、大数据建设等相关处室，以推动发展进程。但各省份机构设置形式和数量存在差异，导致我国智能化发展管理机制呈现出“东高西低，梯级递减”的发展态势。产业基础不断优化。产业基础设施由网络基础设施、平台基础设施和行业基础设施共同保障，各地区百兆网络普及、千兆网络推广和4G网络覆盖质量提升，全国网络基础设施环境持续向好，“宽带中国”战略的持续推进促使云网一体化服务趋势凸显。同时，数据中心的建设和使用也为企业智能化奠定坚实基础。

2.产业发展

各省（区、市）积极推动新一代信息技术的发展应用，以抢占智能化产业发展先机，完善智能产业发展布局，智能产业运行稳定、规模初现。全国智能产业发展平均指数为54.99，产业智能化转型升级成效显著，区域间差距不断缩小。产业运行状况整体平稳。智能化技术深度融合与传统产业，不断引领我国产业创新和经济增长，智能产业已经成为经济发展的关键带动点和新的增长极。但西部地区和东北部地区因为产业升级转型发展起步较晚，产业基础和政策支持相对薄弱，智能产业发展还有待提升。重点企业趋于集群发展。因各省（区、市）产业基础、人才引培、政策扶持、资源要素集聚程度不同，重点企业分布呈现出较明显的产业集群态势，在京津冀、长三角和珠三角三地形成了较大规模的智能企业集聚。示范基地建设成果显著。示范基地作为新技术和新模式应用推广的重要平台，是智能产业快速集聚发展的重要载体，各省份在智能化发展载体建设中迅猛发力。中西部地区四川、重庆、湖北、陕西、贵州五个省市在载体建设上得分较高，平均分达到61.78，为中西部地区产业集聚和发展奠定了一定的物质基础。

3.智能制造

各省（区、市）积极布局智能制造发展，行业市场规模不断扩大，智能制造示范成果显著，工业互联网建设和两化融合持续推进，智能制造水平快速提升。我国智能制造平均指数达到54.10，东部省市智能化发展起步较早，产业基础雄厚，资金人才聚集，智能制造发展优势明显。试点示范成果显著。仅北京、上海、广东等为数不多的省份已经成功建设和应用国家级制造业创新中心，智能制造、智能工厂、人工智能、工业互联网试点示范项目也多集中在东部省份。工业互联网建设方兴未艾。各省份深入实施工业互联网创新发展战略，全国超过15个省份发布工业互联网专项规划，超过20个省份积极建设并运行工业互联网平台、工业互联网创新中心，积极推进企业上云，实现网络协同。北京、上海、武汉、广州、重庆5个国家顶级节点已全部上线并试运行，初步形成“东西南北中”的顶层布局，同时二级解析节点建设稳步推进。两化融合持续深入推进。两化融合贯标工作深入推进、优秀企业示范带动作用明显、关键性技术不断突破，各省份参与并推进两化融合的主动性和积极性不断提高，两化融合发展水平持续增长。从区域上看，东部地区产业生产环节复杂度较高，两化融合发展起步早，信息化应用广泛，两化融合指数领跑全国;中部地区在东部产业转移和政策扶持双重因素叠加下，努力仿效追赶，与东部地区差距缩小;西部地区工业化总体尚处在初级阶段，信息化发展也较之东部地区有较大差距。

4.融合应用

融合应用是智能化技术发展的必然过程，新兴技术的发展推动传统产业智能化改造，智能化应用已经从物流、商务、金融、政务等扩展至农业、民生服务、社会治理等领域。我国各省份智能化应用水平呈现出明显的“南高北低”态势，上海、广东、四川等省市智能化融合应用发展成效突出，北方环渤海经济圈及东北老工业基地发展较好，但整体发展程度低于南方省份。新经济业态不断涌现。传统产业与数字化、网络化技术深度融合，以智能化推动产业提档升级，衍生出智慧农业、数字金融、智能商务、智慧物流等新经济业态，其中，数字金融作为现代服务业、制造业的关键支撑产业，其智能化发展水平对社会智能化发展水平至关重要。新模式应用发展迅速。巨大的市场需求、雄厚的投资力量、连续的政策激励，推动了以共享出行、共享住宿、共享服务等共享经济模式快速发展，同时出行、住宿、餐饮等行业的共享新业态对三次产业增长的拉动作用持续增强，成为推动服务业快速增长和结构优化，促进消费方式转型的新动能。政务管理和社会公共服务应用深化。各省份以网络为载体施行政務服务和社会治理改革，深入推进服务型政府建设，政府服务方式多元化转型，服务效率显著提升。同时，民生服务领域的智慧医疗、智慧教育、智慧社保、数字文化等应用，和公共产品供给领域的环境保护、城市管理、能源等应用，也是保障社会智能化应用综合发展，成为提高居民获得感的重要手段。

5.创新能力

各省份积极推进智能产业创新发展行动计划以来，智能化发展环境日益优化，智能企业“专精特”创新精神凸显。我国智能化创新能力平均指数为35.92，北京和上海领跑全国，江苏、湖南、陕西等省份次之，西部地区稍显落后。区域创新不均衡特征凸显。东部地区经济基础坚实，营商环境优渥，技术转换成果显著，创新绩效明显，中西部地区创新基础环境落后、创新资源短缺，导致创新发展绩效改善缓慢，智能化创新能力处于较低水平。创新投入产出比尚需优化。创新投入持续增加，以集成电路为例，政府和企业竞相加大对重点领域的投资，力图改变关键技术受制于人、被个别国家“卡脖子”的现状，仅2018年，全國集成电路公司资本支出约合110亿美元，数额为2015年投入的5倍①。然而，由于技术受限、人才短缺、外部经济环境影响等原因，部分省份研发实力和创新成果依旧不强，产业规模尚未形成，创新投入产出不成正比。人才和机构建设亟待发力。智能化人才和创新机构呈现出明显的“东多西少”态势，东部北京、上海、浙江、江苏、广东等省市汇聚了众多开设机器人、网络安全、智能控制等智能化相关专业的高校和创新机构，自主培育大量高精尖智能化专业人才。中西部省份开设智能化专业的高校数量不多，且学科影响力在全国处于中低端水平，短期内难以建成一流学科，且智能化人才薪资待遇与东部地区存在较大差距，引发智能化专业人才外流，智能创新人才集聚短板明显。

四、结论与建议

（一）结论

本文构建了涵盖基础环境、产业发展、智能制造、融合应用、创新能力的5个一级指标在内的智能化发展水平测度体系，借助熵权法和层次分析法对2018年我国31个省（区、市）智能化发展水平及各一级指标指数进行综合测度，主要得到以下结论：

（1）我国智能化发展水平有所提升，平均水平指数达到49.92，但区域间发展显著不平衡，依旧呈现出从东南沿海往西北内陆逐级递减的态势，基本形成了由环渤海经济圈、环长三角经济圈和环珠三角经济圈为引领，由沿海智能产业发展逐步向内陆延伸，拉动长江经济带智能产业发展的“三圈一带”格局。全国智能化发展水平持续向好，东部、中部地区发展相对均衡，但西部各省份智能化发展水平两极分化较为明显。重庆智能化发展水平指数为62.42，排名第7，而内蒙古、广西、甘肃、新疆、青海、云南、宁夏、西藏8省份均处于全国后10位。作为西部排名第1的省份，为响应国家加快“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合”的发展目标，加速本地产业升级转型，重庆积极出台相关政策，成立管理大数据智能化的部门，推进基础设施建设改造，智能化政策环境全国领先。同时，依托两江新区、国家级高新区、国家级经开区、国家新型工业化产业示范基地等重要载体，以“芯屏器核网”作为关键着力点加速构建智能产业全产业链，狠抓重大项目落地，注重精准招商，实现智能产业多领域突破，积极推进新一代智能技术和实体经济深度融合，鼓励机械装备、消费品、化工、农业等产业的企业进行智能化改造，通过“智能工厂/数字化车间”试点示范，提升全市智能制造生产水平。另外，重庆作为西部地区唯一的直辖市，依托政务信息平台、智能机关等政务项目的建设构建统一信息传输渠道，重点推进智慧公交、智慧医疗、智慧教育、数字文化等项目建设，智能化应用领域不断拓展;依托重庆大学、重庆邮电大学等高校培育智能化专业人才，借助“鸿雁计划”等人才引进策略保障智能化创新能力。而内蒙古、新疆、宁夏、西藏因经济基础和产业发展相对落后，基础设施尚未健全、人才引培动力不足等原因，智能化发展综合水平不高。

（2）具体来看，按照智能化发展综合水平和各一级指标指数水平，可将全国31个省份划分为4个梯队。其中，上海、广东、江苏、北京属于第Ⅰ梯队，4个省市智能化综合发展水平，以及基础环境、产业发展、智能制造、融合应用、创新能力5个一级指标指数水平均处于全国前列，应当继续发挥其领先优势，全面提升智能化发展水平。浙江、山东、重庆、福建、湖北、天津、四川、湖南8个省份属于第Ⅱ梯队，上述各省份智能化发展处于全国中上水平，具有一定先发优势，但是也存在相应短板，比如山东、浙江还需继续优化基础环境，湖北、天津、湖南需要在产业发展和融合应用上全面发力，重庆、四川、福建的智能化创新能力还亟待提升。安徽、河北、陕西、河南、辽宁、江西、贵州、山西、吉林、广西、甘肃11个省份因产业基础薄弱，智能化技术相对落后，创新投入和创新人才要素不足等原因，智能化发展处于全国中下水平，属于智能化发展第Ⅲ梯队。另外，东部海南省，东北地区黑龙江省，西部内蒙古、新疆、青海、云南、宁夏、西藏属于第Ⅳ梯队，上述8个省份智能化发展综合水平和各一级指标发展水平均处于末位，智能化发展相对落后，需要充分发挥后发优势实现赶超。

（二）建议

根据上述研究结论，为全面提升我国智能化发展水平，推进区域智能化协调发展，我们提出如下建议：

完善智能化发展基础环境。优化发展环境，把完善基础设施建设作为第一要务。增强服务建设，着力于智能标准体系建设、系统解决方案供应商培育、标杆项目示范、智能化产业园区建设等环节，打造完善的智能服务支撑体系。实施智能化基础设施升级改造工程，以国家工业互联网战略国家顶级节点和二级节点建设运行为契机，加快推进5G和IPV6环形高速互联网结构布局，积极布局5G规模组网及应用示范工程。优化智能化发展环境，协同推进智能装备和产品研发、系统集成创新与产业集群发展。

增强智能产业支撑能力。稳定现有集成电路、智能终端产业的同时，重点围绕智能可穿戴、超高清显示、汽车电子等领域，着力加大智能应用平台布局，快速构建智能产业生态圈，推动智能化产业集群发展，构建“芯屏器核网”全产业链。培育高端研发机构，加快推广关键技术、核心支撑软件应用，补齐智能传感器及仪器仪表等领域短板，增强全产业链核心竞争力，推进电子制造业智能化升级。

聚力实施智能化改造。优化管理能力，快速提升数字化、网络化、智能化水平，强化信息安全保障，完善统筹协调机制，推动全产业链实施智能化改造。围绕感知、分析、决策等智能制造关键技术环节，加强人工智能、物联网重点领域技术研发，构建智能制造技术供给体系，着力补齐短板，增强智能制造支撑能力。创建行业级智能制造标杆企业，形成各阶段改造标准，树立标杆示范引领，搭建咨询交流平台，引导企业对标推进智能化改造。

提升智能化创新能力。以智能化创新资源、创新主体和创新平台为着力点，大力提升全市智能化创新发展能力。增加智能化创新经费投入，增强企业智能化创新意识，培育和引进智能化创新人才，加快智能化创新资源聚集。把握创新主体培育的重点领域，通过合作吸引国内外智能化创新主体来渝发展，壮大创新主体规模，加快智能化创新主体培育。鼓励科研院所创新成果产出，促进智能化创新成果交易，大力发展政产学研用创新联合体，促进智能化科研成果转化为市场产品，提高智能化创新成果转化能力。

推动各省份智能化均衡发展。实施全地域视角下的各省份智能化发展协同优化策略，缩减智能化发展水平的区域差距。從国家顶层设计出发，在积极推进智能化的同时，制定区域协调互动政策，通过推进智能化技术溢出、智能化应用模式互动交流、智能化创新经验分享等多种方式全面提升各省份智能化发展水平，实现以强带弱，由点及面，协同提升不同省份智能经济发展水平。对于智能化水平相对落后的中西部省份，应当充分利用区域优势，因地制宜发展特色产业。例如，云南、新疆等旅游大省，应积极推进智能化先进技术与传统旅游业、服务业深度融合，发展智慧旅游、提升智能服务水平。

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Construction and Measurement of Intelligent Development Evaluation Index System

in China

Wan Xiaoyu1  Zhao Han1   Zhang Yan2

（1.Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing， 400065; 2. China Academy of Information and Communication， Chongqing， 401336）

Abstract： China is in the criticalprocess of transforming the development mode， optimizing the economic structure， transforming the growth momentum， and vigorously promoting intelligent development is a major mean to optimize industrial transformation and upgrading. In order to accurately grasp the development opportunities of digital， networked and intelligent integration， and to comprehensively measure the intelligent development level of various provinces and cities， this article combines three major transformational ideas to build a China's intelligent development evaluation index system and measurement model including five primary indicators of basic environment， industrial development， intelligent manufacturing， integrated applications and innovative capabilities.The calculation results show that the intelligent development level of China's provinces and cities is not balanced， showing a gradual decline from the southeast coast to the northwest inland， and 31 provinces and cities are divided into 4 gradients according to the comprehensive index and sub-index. By summarizing the existing development experience， this article also puts forward some suggestions for promoting intelligent development.

Key Words： Intelligent Development; Indicator system; Three major changes; Imbalance.

（責任编辑：许志敏）

作者简介：万晓榆（1963—），男，汉族，四川成都人，重庆邮电大学经济管理学院院长、教授、博士生导师，研究方向：信息经济、产业经济与区域发展;赵寒（1994—），女，汉族，四川成都人，重庆邮电大学硕士研究生，研究方向：产业经济、共享经济;张炎（1982—），男，汉族，北京人，中国信息通信研究院西部分院院长，研究方向：产业经济与区域发展。