我国人工智能科技产业发展动力机制的区域比较研究——基于北京市、杭州市和深圳市智能企业样本的价值网络分析

刘刚 杜爽

一、引言和研究设计

随着人工智能与经济社会的融合发展，人工智能科技产业已成为我国经济转型升级和高质量发展的重要驱动力量。目前，我国人工智能科技产业尚处于区域“极化”发展阶段，主要集中在北京市、深圳市和杭州市等前沿城市。①“极化”现象不仅表现在人工智能科技产业集中在少数前沿城市，而且表现为集中在前沿城市中空间范围更为狭小的所属区。例如，北京市的海淀区、上海市的张江区、杭州市的余杭区和滨江新区、深圳市的南山区。随着人工智能与实体经济的深度融合，从“极化”走向“扩散”是人工智能科技产业发展的趋势。对“极化”地区人工智能科技产业发展动力和机制的研究，有助于总结和概括前沿城市的成功经验，为人工智能科技产业在各地区的“扩散”、加速与实体经济的融合发展提供理论指导和借鉴。

人工智能科技产业包括核心产业部门和融合产业部门。前者是指人工智能科技的产业化，后者则是指产业的智能化。无论是核心产业部门和融合产业部门的发展，还是两个产业部门的互动，都表现为企业、大学、科研院所、投资机构和政府等多元创新主体的非线性互动、协同创新价值网络的形成和演化。区域人工智能科技产业发展动力和机制的区别往往表现为区域价值网络的内在结构和互动规则的差异。通过对这种内在结构和互动规则的比较，能够揭示不同区域人工智能科技产业发展在动力和机制方面的差异。

本文把人工智能科技产业的发展看作是一个包括多元创新主体在内的价值网络的形成过程。企业、大学、科研机构、投资机构和政府等创新主体构成了价值网络的节点，它们之间的相互联系和作用关系则构成了价值网络的边。创新主体及其相互作用方式决定了价值网络的内在结构和规则。

为了考察人工智能科技产业发展的动力和机制，本文基于《南开·中国智能经济数据库》，以北京市322家、杭州市54家和深圳市96家人工智能样本企业为样本节点①样本企业选取的主要依据为：一是从事人工智能核心技术或产品的研发与生产；二是发生过投融资事件；三是存在稳定的市场业务关系。本文检测到并核实确认样本企业和数据采集的截止时间为2019年2月28日，这之后成立的智能企业不在本文样本选择和数据采集的范围之内。，通过调查数据和大数据相结合的方法搜索与样本节点存在技术合作关系②技术合作关系包括技术输入关系与技术赋能关系，技术输入关系是指关系节点为样本节点提供技术支持，而技术赋能关系则是指样本节点为关系节点提供技术支持。、核心人力资本关系③核心人力资本关系包括核心人力资本的前期学习经验和前期工作经验，前期学习经验的获取单位一般是指大学和科研机构，而前期工作经验的获取单位不仅包括企业，而且包括大学、科研机构和其他组织。和投融资关系④投融资关系包括样本企业的对外投资和融资关系。三个维度关系的关系节点，同时采集关系数据，构建价值网络。通过对价值网络中三个维度关系数据的量化分析，比较研究三地人工智能科技产业发展动力和机制的异同，概括和总结三地的成功经验，为进一步推动人工智能科技产业的发展提出对策建议。

当样本节点与关系节点之间存在着包括前期学习经验、前期工作经验、技术输入关系、技术赋能关系和投融资关系中的任何一个维度的关系时，赋值为“1”，否则为“0”。在关系数据分析工具方面，本文采用网络分析工具Gephi0.9.2软件对价值网络的结构性特征指标进行统计分析。

二、人工智能科技产业区域价值网络分析

（一）北京市人工智能科技产业的价值网络分析

将采集到的北京市322家人工智能企业的关系数据输入到Gephi0.9.2社会网络分析软件中，得到北京市人工智能科技产业价值网络结构图（见图1）。⑤由于节点数量过多，为能更直接地把握网络核心节点与整体结构，网络图中只保留其显示度数中心度前100位的节点名称，其他节点的名称则隐去，下文对于杭州市和深圳市的网络图展示也采取此方式。统计分析表明，基于322家人工智能样本企业及其关系数据所构建的价值网络图的节点总数为6160个、关系数为7788条。

从样本节点中介中心度分布情况来看（见图2），百度、京东、小米、商汤科技和旷视科技分别作为科技部在自动驾驶、智能供应链、智能家居、智能视觉和图像感知领域重点支持的新一代人工智能开放创新平台，是北京市人工智能科技产业发展的主导者。其中，互联网平台企业百度、京东和小米的中介中心度最高。中国电信、中国移动和中国联通三大通信运营商是人工智能科技产业发展的积极参与者，在价值网络中同样扮演着重要角色。在人工智能科技产业的细分领域中，滴滴出行和摩拜单车、京东金融和玖富、九次方大数据、美团点评和今日头条是人工智能在智能交通、科技金融、大数据、智能商业和零售领域、新媒体和数字内容领域应用的龙头企业，是推动人工智能与实体经济融合发展的重要力量。

从关系节点中介中心度分布情况看（见图3），排名前15位的关系节点包括四类：第一类是清华大学、北京大学、中国科学院、北京邮电大学和哈尔滨工业大学等北京市和其他省市的研究型大学和科研院所；第二类是IDG资本、红杉资本中国、真格基金、启明创投和经纬中国等投资机构；第三类是腾讯、阿里巴巴和华为等其他省市的平台企业；第四类是微软和高通等跨国企业。

图1 北京市人工智能科技产业价值网络图

图2 北京市人工智能科技产业价值网络图中介中心度前15位样本企业节点

表1列出了北京市人工智能科技产业价值网络关系数据的分类统计情况。从前期学习经验看，前期国内和国外学习经验关系数占比分别为75%和25%。从前期工作经验看，核心人力资本的前期国内和国外工作经验关系数占比分别为78%和22%。从技术合作关系看，在技术输入关系中，82%来自国内企业和机构，18%来自国外企业和机构；在技术赋能关系中，91%的技术赋能对象是国内企业和机构，9%的技术赋能对象是国外企业和机构。从投融资关系看，融资关系数占比为57%，投资关系数占比为43%。从核心人力资本的前期学习和工作经验、技术输入关系看，北京市人工智能科技产业的创新生态系统是高度开放的。无论是核心人力资本还是关键技术都对发达国家的大学、科研机构和企业具有一定的依赖性。

图3 北京市人工智能科技产业价值网络图中介中心度前15位关系节点

表1 北京市人工智能科技产业价值网络关系数据分类统计表

从核心人力资本前期学习经验来源看，关系数量①下文中节点后括号内为具体关系数量。排名前10位的国内大学和科研机构分别为清华大学（84）、北京大学（52）、中国科学院（16）、北京邮电大学（14）、北京航空航天大学（13）、中国科学技术大学（10）、哈尔滨工业大学（10）、中国人民大学（9）、浙江大学（9）和上海交通大学（9）。其中，清华大学、北京大学、中国科学院、北京邮电大学、北京航空航天大学和中国人民大学均属于本地大学和科研机构。排名前10位的国外大学和科研机构分别是美国斯坦福大学（16）、美国卡耐基梅隆大学（5）、美国西北大学（4）、美国德克萨斯大学（4）、美国宾夕法尼亚大学（4）、英国伦敦大学（3）、美国伊利诺伊大学（3）、美国耶鲁大学（3）、美国马里兰大学（3）和美国哈佛大学（3）。国外大学，尤其是美国知名大学是北京市人工智能科技产业核心人力资本前期学习经验的重要来源。

从核心人力资本前期工作经验来源看，排名前10位的企业和机构分别为百度（42）、中国科学院 （30）、阿里巴巴 （15）、华为 （15）、腾讯（10）、美团点评（8）、搜狗（7）、小米（7）、奇虎360（6）和清华大学（5）。其中，百度、中国科学院、美团点评、小米、搜狗和奇虎360都属于本地企业和机构。中国科学院和清华大学除了为北京市人工智能科技产业提供核心人力资本支持，还提供技术支持。核心人力资本前期工作经验排名前10位的国外企业和机构分别为微软（16）、谷歌（11）、IBM（11）、西门子（6）、亚马逊（5）、微软亚洲研究院（5）、诺基亚（5）、惠普（4）、Facebook（3）和英伟达（2）。

从技术赋能关系看，技术赋能关系数排名前10位的企业和机构分别为百度（563）、京东（393）、小米（111）、商汤科技（69）、旷视科技（62）、中国移动（60）、九次方大数据（54）、中国电信（44）、联想集团（32）和特斯联（28）。其中，平台型企业是技术赋能的主体。根据平台企业的技术赋能方式、内容和对象的差异性，可划分为四类：

第一类是数据驱动型创新平台。这类平台企业通过技术赋能构建起以自身为核心的产业生态。作为产业生态主导者，它们往往横跨技术层和应用层，部分企业甚至在基础层进行布局。例如，百度在智能芯片领域的布局。这类平台企业通常是由传统互联网企业衍生发展而来的，它们在互联网特别是移动互联网发展阶段，通过推出多种产品及服务积累了大量多维度且具有较高完备性的用户数据。〔1〕基于对数据资产战略价值的深刻认知以及所形成的数据生态优势，平台企业在人工智能领域快速布局〔2〕，凭借自身的数据优势和技术积累打造核心技术开放创新平台，吸引其他企业和创业者加入自身主导的创新生态。平台企业往往同时是重要的投资主体，通过投资实现跨界资源整合，推动平台产业生态的横向扩张。〔3〕

第二类是人工智能核心技术研发平台。该类平台企业主要围绕智能产业的基础层和技术层进行核心技术创新，具体又分为两类：一类是算法层的核心技术平台，如商汤科技、旷视科技等主要聚焦于计算机视觉算法的技术研发平台；另一类是基础层人工智能芯片类研发平台，主要聚焦于提升算力的智能芯片研发，主要有深鉴科技、中科寒武纪和中星微电子等。智能芯片研发类企业平台包括云端芯片类企业和设备端芯片类企业。前者主要布局在云服务器或数据中心；后者主要结合不同应用场景在智能设备中布局，通过在智能设备中嵌入芯片，提升设备的智能水平。

第三类是企业技术方案提供型平台。这类平台企业主要以大数据公司和软件公司为主，借助已有技术模块，通过对大数据、机器学习、自然语言处理等已有技术的集成和应用，为其他企业特别是传统企业提供数字化和智能化的解决方案。这类平台对加快传统产业智能化改造提升具有重要作用。

第四类是人工智能技术应用型平台。这类平台企业基本属于应用层企业，同时也是技术输入的主体，通过吸收人工智能的核心技术，并应用到传统产业领域，创造新产品、新服务和新业态。例如，摩拜单车、滴滴出行和美团点评。伴随智能科技的不断成熟化发展以及核心产业部门赋能水平的不断提升，将会有更多智能技术应用型企业涌现，通过平台化的商业模式和组织方式，推动人工智能技术与实体经济的深度融合。

在投融资关系中，投资关系数排名前10位的投资机构①由于部分投资机构对某一家样本企业往往进行多次投资，因此本文投资关系统计的维度为投资机构的投资次数而非投资企业数量。这种统计方式能够更好地衡量投资机构的活跃程度以及金融资本对北京市人工智能产业的作用力度。分别为红杉资本中国（78）、IDG资本（70）、经纬中国（46）、真格基金（40）、腾讯（38）、创新工场（26）、晨兴资本（26）、百度风投（24）、顺位资本（21）和君联资本（19）。融资关系数排名前10位的企业分别是摩拜单车（46）、滴滴出行（41）、商汤科技（40）、神州优车（37）、瓜子二手车（36）、美团点评（33）、车和家（33）、VIPKID（29）、推想科技（28）和闪送（28）。这些企业除商汤科技之外，都是应用层企业。活跃的投资机构加速了科技创新成果的产业化效率，推动智能技术和产品快速落地。

（二）杭州市人工智能科技产业的价值网络分析

将采集到的杭州市54家智能样本企业的关系数据输入到Gephi0.9.2社会网络分析软件中，得到节点总数为2112个、关系数为2395条的杭州市智能产业价值网络图（见图4）。

图4 杭州市人工智能科技产业价值网络图

从样本企业价值网络图以及样本节点的中介中心度排名看（见图5），杭州市人工智能科技产业是由阿里巴巴、阿里云、海康威视和蚂蚁金服四大核心节点主导的。其中，阿里巴巴、阿里云和蚂蚁金服共同构成阿里生态系统，成为杭州市乃至全国消费互联网发展的核心主导者和引领者。作为2019年科技部认定的新一代人工智能视频感知技术领域的开放创新平台，海康威视是杭州市智能安防产业发展的主导者。

从关系节点中介中心度排序看（见图6），对杭州市人工智能科技产业提供支撑的企业和机构包括三类：第一类是浙江大学、清华大学和新加坡南洋理工大学等大学和科研机构，是杭州市人工智能企业核心人力资本的提供者；第二类是以华为、浪潮集团、中国电信、英特尔、谷歌和IBM为代表的国内外关键硬件和基础设施供应商。它们为杭州市智能企业既提供技术支持，又提供人力资本支持；第三类是以IDG资本、淡马锡、高盛集团、华瓯创投和纪源资本为代表的国内外投资机构，为杭州市智能企业提供资金支持。

表2对杭州市人工智能科技产业价值网络关系数据进行了分类统计。在核心人力资本的前期学习经验和前期工作经验中，国内和国外机构关系数占比分别为76%和24%。在技术输入关系中，来自国内企业和机构的占比为83%，来自国外企业和机构的占比为17%。在技术赋能关系中，赋能对象是国内企业和机构的占比为89%，赋能对象是国外企业和机构的占比为11%。在投融资关系中，融资关系数占比为49%，投资关系数占比为51%。从三地价值网络技术赋能关系数看，杭州市人工智能科技产业对国外技术赋能占比最高。

图5 杭州市人工智能科技产业价值网络图中介中心度前15位样本企业节点

图6 杭州市人工智能科技产业价值网络图中介中心度前15位关系节点

表2 杭州市人工智能科技产业价值网络关系数据分类统计表

技术赋能排名前10位的节点分别为阿里巴巴（748）、阿里云（312）、海康威视（159）、蚂蚁金服 （88）、同盾科技 （32）、钉钉 （28）、口碑（11）、大华股份（11）、数梦工场（8）和Rokid（8）。其中，阿里巴巴、阿里云、蚂蚁金服和钉钉同属阿里系。海康威视和大华股份是国内智能安防领域的龙头企业。

前期学习经验关系数排名前10位的大学和科研机构分别为浙江大学、上海交通大学、美国卡耐基梅隆大学、北京大学、华中科技大学、杭州电子科技大学、复旦大学、电子科技大学、清华大学和美国麻省理工学院。前期工作经验排名前10位的企业和机构分别为阿里巴巴、谷歌、微软、IBM、浙江大学、中国科学院、中国工程院、网易、华为和中国电信。

无论从技术赋能还是从人力资本关系看，杭州市人工智能科技产业发展的主导者都是本地的平台企业。其中，阿里系发挥着至关重要的作用。同时，通过智能化转型，本地的优势产业智能安防产业成为杭州市产业智能化发展的前沿。

（三）深圳市人工智能科技产业的价值网络分析

将采集到的深圳市96家智能样本企业的关系数据输入到Gephi0.9.2社会网络分析软件中，得到节点总数为3039个、关系数为3479条的深圳市智能产业价值网络图（见图7）。

对深圳市智能企业节点中介中心度的测算表明（见图8），价值网络图中介中心度排名前15位的样本企业既包括腾讯、华为、平安集团在内的互联网、ICT以及科技金融领域的大型企业，也包括大疆创新、优必选科技、柔宇科技、菜鸟网络和微众银行等独角兽企业。腾讯和华为分别在社交和5G通信领域具有广泛影响力和辐射带动作用，是深圳市人工智能科技产业发展的主导者。

中介中心度排名前15位的关系节点（见图9）包括三种类型的组织和机构。第一类是清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、北京大学、中科院深圳先进技术研究院、光启研究院等大学和科研机构。其中，中科院深圳先进技术研究院和光启研究院是隶属于深圳市的新型研发机构。第二类是包括阿里巴巴、京东、科大讯飞、微软、中国移动和中国联通等人工智能平台企业和基础设施供应者。第三类是松禾资本、深创投和经纬中国等投资机构。

表3列出了深圳市人工智能科技产业价值网络关系数据分类统计情况。在核心人力资本的前期学习和前期工作经验中，来自国内机构的关系数占比分别为73%和27%。在技术输入关系中，来自国内、国外企业和机构的关系数占比分别为77%和23%。在技术赋能关系中，技术赋能对象是国内、国外企业和机构的关系数占比分别为92%和8%。在投融资关系中，融资和投资关系数占比分别为55%和45%。

技术赋能关系数排名居前列的节点分别是腾讯（507）、华为（351）、平安集团（78）、微众银行（58）、和而泰（34）、码隆科技（32）、第四范式（29）、大疆创新（25）、柔宇科技（22）和达实智能（18）。从技术赋能情况看，主导和带动深圳市人工智能科技产业的平台主要包括两类企业：

图7 深圳市人工智能科技产业价值网络图

图8 深圳市人工智能科技产业价值网络中介中心度前15位样本企业节点

图9 深圳市人工智能科技产业价值网络中介中心度前15位关系节点

表3 深圳市人工智能科技产业价值网络关系数据分类统计表

第一类是以腾讯为代表的拥有数据生态优势的开放创新平台。腾讯的早期核心业务是社交平台，借助移动互联网的发展，腾讯构建了以社交为基础的用户关系网，积累了大量用户社交关系数据，并建立起较完善的内容服务体系。基于前期积累的用户连接数据与内容数据，腾讯于2011年开始实施开放创新平台战略，围绕“基础研究—场景共建—AI开放”三层架构形成了相对完善的技术赋能生态。腾讯优图、腾讯AI Lab和We-Chat AI三大人工智能实验室作为开放性技术平台是腾讯技术赋能的强大基石。

第二类是以华为为代表的硬科技创新平台。华为技术赋能重点在ICT技术方面，比如其自主研发的麒麟芯片、麒麟OS操作系统，以及在5G核心技术领域的突破。凭借在ICT领域的技术优势，华为为包括智慧城市领域、智能政务领域、智慧交通、科技金融、新媒体、智能制造在内的多个领域的企业及单位提供技术解决方案。大疆创新、优必选科技、柔宇科技和碳云智能等独角兽企业也属于硬科技创新平台。从核心业务领域看，50%以上的独角兽企业是硬件研发和制造企业。硬科技平台企业专注于关键技术的攻关与产业化，成为深圳市人工智能科技产业发展的核心竞争优势，推动深圳市在智能机器人、智能硬件和智能制造等方面快速发展。

核心人力资本关系数排名前10位的大学和科研院所分别为哈尔滨工业大学、北京大学、清华大学（深圳研究生院）、华中科技大学、香港科技大学、南京大学、美国斯坦福大学、浙江大学、武汉大学和香港中文大学。其中，哈尔滨工业大学、北京大学和清华大学三所高校在深圳市智能科技产业人才提供方面发挥的作用最为突出。为了能够为人工智能科技产业提供充裕的人力资本支撑，深圳市在积极引进国内外科技人才的同时，通过建设哈尔滨工业大学深圳校区和中科院理工大学，探索本地人才培养的模式和渠道。

三、比较研究

通过价值网络分析可知，三地人工智能科技产业发展的动力和机制，既有相同特征，又存在一定的差异性。因为三个城市分别属于我国经济最发达的京津冀地区、长三角地区和珠三角地区，在某种程度上，人工智能科技产业发展方面的差异能反映出区域经济转型升级的结构特征。

从价值网络的比较可知，三地人工智能科技产业的兴起和发展都源于区域经济转型升级过程中创造的智能化需求牵引，是内生性的。而智能化需求的内容却与当地产业和科技创新资源的分布特征相关，呈现出多样化趋势。①Boschma和Frenken把区域多样化的过程描述为“区域的分岔”，区域已有的产业能力被重新整合到新的经济活动中，技术上相关联的产业诞生出新的产业，详情参见Boschma R.，K.Frenken，H.Technological Relatedness and Regional Branching，in Bathelt H.，M.Feldman，D.F.Kogler（eds.），Beyond Territory，Dynamic Geographies of Knowledge Creation，Diffusion and Innovation，New York：Routledge，2012，pp.5-20.例如，基于特有的产业和科技创新基础，北京市的人工智能科技产业起源于互联网产业，逐步扩展到数字内容和科技金融。而杭州市则依托电子商务产业和安防产业领域的先发优势，率先把人工智能技术与电子商务和传统安防产业相结合，创造出云计算、科技金融和智能安防产业。与北京市和杭州市不同，深圳市的人工智能科技产业基础在制造业。除了腾讯在社交领域引入人工智能技术以外，深圳市的人工智能科技产业带有明显的硬科技特征。

从组织形态看，平台都是人工智能科技产业发展的主导者。三地人工智能科技产业的价值网络都呈现出明显的“极核”状结构。其中，北京市的百度和京东、杭州市的阿里云和海康威视、深圳市的腾讯和华为，不仅是区域人工智能科技产业的主导者，而且能够辐射带动全国乃至全球人工智能科技产业的发展。同时，平台通过不断在垂直领域衍生子平台的方式，形成平台主导的创新生态系统，驱动区域人工智能科技产业的快速发展。例如，阿里巴巴先后在电子商务领域、云计算和科技金融领域衍生出淘宝、阿里云和蚂蚁金服，形成阿里巴巴主导的创新生态系统。

在平台主导的创新生态系统发展过程中，通过“平台＋赋能＋中小微、新创企业和开发者”的组织方式，加速平台赋能和推动人工智能与经济社会的深度融合。除了技术赋能，平台还通过为其他人工智能企业提供核心人力资本和投资的方式，推动人工智能科技产业的发展。

尽管三地的人工智能科技产业都是平台主导的，但是在平台的类型上存在差异。北京市的平台类型为互联网和电子商务，杭州市的平台类型主要是电子商务和智能安防，而深圳市的平台类型则主要是社交和硬科技。

从依托的科技创新资源看，三地的人工智能科技产业创新生态系统存在差异。无论是从核心人力资本还是从技术合作关系看，北京市拥有的雄厚的大学和科研院所资源为人工智能科技产业的发展提供了强力支撑。杭州市在依赖本地大学和科研院所创新资源的同时，积极引进长三角地区和京津冀地区的人才和技术资源，发展人工智能科技产业。浙江大学和中国电子科技集团公司第五十二研究所是杭州市人工智能科技产业发展的本地科技创新力量。深圳市的科技创新资源基础相对薄弱。为弥补这一不足，深圳市通过与国内外知名大学和科研机构联合建立新型研发机构的方式，不断吸引国内外科技创新资源的进驻。

创新生态系统的高度开放性，是三地人工智能科技产业发展的共同特征。无论是技术合作关系，还是核心人力资本的前期学习和工作经验，来自国外大学和机构的关系数都占一定的比例。三地的人工智能科技产业都是全球创新网络和创新循环的重要组成部分，一方面接受国外企业和机构的技术和人力资本输入，另一方面对国外企业和机构进行技术赋能。

活跃的金融资本对三地的智能科技产业发展起到至关重要的作用。三地人工智能科技产业的投资机构不仅来自国内而且来自国外。红杉资本和IDG资本等国际投资机构，不仅为人工智能科技产业进行战略投资，而且在信息和人才交流领域提供支撑，在国际交流中扮演“结构洞”〔4〕角色。在三地活跃的投资者中，还包括阿里巴巴、腾讯和京东在内的平台企业。通过投资和收购中小企业，平台不断完善自己主导的创新生态系统，推动人工智能与经济社会的融合发展。

通过公共投资和政策制定，政府成为当地人工智能科技产业发展的重要推动力量。无论是人工智能科技产业和技术平台的培育、创新生态系统的构建，还是人力资本的引进和金融资本的支持等，都离不开政府政策的引导。由于三地在产业基础、技术力量、人力资本条件等方面存在的差异，政府政策作用的侧重点有所不同。例如，为弥补科技创新资源的不足，推动新型研发机构的建设和引进大学成为深圳市政府政策的重心。

四、总结和政策建议

作为先发地区，北京市、杭州市和深圳市在人工智能科技产业的发展上走在全国乃至世界的前列。从三地的发展实践经验看，区域经济转型升级创造的智能化需求、平台主导的创新生态系统、创新生态系统的开放性和地方政府积极的政策响应，是人工智能科技产业发展的关键因素。同时，受产业和科技创新资源基础的影响，三地在人工智能科技产业发展上存在着一定的差异。从本地实际情况出发，制定更加有效的政策是三地发展人工智能科技产业的重要经验。

随着人工智能与实体经济的深度融合发展，融合产业部门将成为人工智能科技产业发展的重点领域。形成核心产业部门与融合产业部门的良性互动，是我国人工智能科技产业发展的关键。为此，应采取以下对策：

第一，进一步培育和发展新的人工智能开放创新平台，强化平台赋能功能，推动人工智能与实体经济融合发展。目前，人工智能开放创新平台主要集中在消费互联网领域，随着人工智能与实体经济的加速融合发展，与产业智能化直接相关的硬科技平台将成为推动人工智能科技产业发展的主角。

第二，加快关键核心技术的创新，打破国外的技术封锁，实现以国内创新循环为主体、推动国际和国内创新循环相互促进的发展局面。创新生态系统的高度开放性是我国人工智能科技产业发展的基础，但是在国外技术封锁的条件下，对国外关键核心技术的过度依赖将制约产业发展。打破技术封锁的关键是进行原始创新，尤其是在基础研究领域实现突破。充分把握国内消费互联网升级和产业互联网启动的机遇，通过原始创新实现基础研究、应用开发和规模生产（应用）的内部创新循环，进而推动国际创新循环的发展。

第三，进一步完善政府相关政策体系，更好地发挥政府政策的引领作用。各地区一方面要对接国家相关规划及战略，另一方面结合本地智能产业发展的实际需求，引领地方智能产业发展的方向，并辅之以财政、税收和资本等手段，助推地方智能产业的发展。同时，增强政策的针对性和时效性，特别是应针对智能产业细分行业的现状及发展要求，制定更加切实有效的智能产业发展政策，完善政策实施的机制。