杭州人工智能产业发展要素分析

文/罗伟节 林 祎 汤金旭 浙江省北大信息技术高等研究院

作为全球新一轮科技和产业变革的关键驱动力，新一代人工智能技术将进一步释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。持续探索人工智能应用场景，将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

杭州作为长三角南翼中心城市，获批国家人工智能创新发展试验区、国家人工智能创新应用先导区，完全有能力服务国家战略发展大局，探索新一代人工智能发展的新路径、新机制，形成可复制、可推广的经验，发挥在引领浙江数字化转型、全方位融入长三角一体化发展中的重要作用。

杭州人工智能发展要素

科教资源要素

人工智能技术的发展需要靠科研机构、高等院校、企业等方面的共同努力。中国人工智能论文数量自2014年起超过了美国，并且远超其他国家，这与人工智能科研院校、科研机构和企业的勉力研发密不可分。

从科教资源来看，在截至2020年底科技部批复的12个人工智能创新发展试验区中，各地实力差异明显。北京、上海、深圳处于第一梯队，3个城市拥有较多的人工智能领域的领军企业，加之高校、科研院所积聚，专业人才及前沿科技成果数量多，使得上述城市在人工智能领域的研发能力相对领先。其中，北京具有较大领先优势，在国家重点实验室数量、重大创新平台数量（国家人工智能开放创新平台）、高层次人才数量三个方面都处于第一的位置且领先较多。杭州处于第二梯队领先位置（见图1、2）。

图1 国家重点实验室数量、重大创新平台数量比较（家）

图2 全国人工智能和大数据人才供给分布（%）

产业基础要素

京津冀、珠三角、长三角是人工智能企业最为密集的地区，在政策与资本双重力量的推动下，人工智能企业数量快速增长。同时，由于有大量的传统制造业需要利用人工智能技术进行智能化升级，再加上政府政策的支持，西部川渝地区也成为人工智能企业的聚集区域。北京因相关孵化器、众创空间数量较多，产业基础条件好，且算力基础设施相对完备，在人工智能科技创新企业、龙头企业得分最高且优势明显。在人工智能领域384家科技创新企业中，北京占130家，上海、深圳和杭州各有50、65和38家，远远领先其他试验区（见图3）。

图3 人工智能企业分布情况（家）

基础设施要素

算力基础设施和5G网络建设为各试验区发展人工智能提供强大的基础设施。根据IDC与浪潮联合发布的《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》得出的各地人工智能计算力相对实力评分，以及截至2019年各地5G基站建成数，可以看出第一梯队城市及杭州和广州在AI算力和5G建设上都有不俗表现，其他城市差距较大（见图4）。

图4 算力基础设施比较

政策措施要素

2016年以来，北京已经发布了包括《关于促进中关村智能机器人产业创新发展的若干措施》《关于加快培育人工智能产业的指导意见》等多项加快人工智能产业落地的政策。上海于2018年9月的世界人工智能大会发布了《关于加快推进上海人工智能高质量发展的实施办法》。

以科技创新管理部门预算支出来看各地方政府对人工智能发展的政策支持力度，深圳市表现则最为突出。深圳市科技创新委员会2020年部门预算达140.2亿元，接近其他所有试验区预算支出总和。深圳在基础研究与技术研发领域的投入奠定了其在人工智能领域全国领先的地位（见图5）。

早在2014年，杭州“一号工程”就提出要以人工智能为方向形成杭州特色的信息经济；2015年，杭州又提出加快人工智能的技术研发和产业化、加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设；2016年出台的《杭州城西科创大走廊规划》再次强调，要强攻人工智能等中高端产业，建设全国领先的人工智能应用示范基地；2017年，《杭州市科技创新“十三五”规划》进一步把人工智能产业作为重点支持对象；2018年，杭州接连出台了《关于加快推动杭州未来产业发展的指导意见》《杭州市人工智能产业发展规划（2018-2030年）》，不断夯实发展人工智能的政策基础，释放推动产业发展的政策红利。

图5 各试验区科技主管单位2020年部门预算（亿元）

杭州人工智能发展的对策建议

厚植科研沃土，搭建具有国际影响力的科创平台

创新新一代人工智能重大科技项目组织实施模式，坚持集中力量办大事、重点突破的原则，充分发挥市场机制作用，调动部门、地方、企业和社会各方面力量共同推进实施。借鉴北京智源人工智能研究院，按照“全省统筹、全球研发、杭州转化”的思路布局建设协同创新平台。聚焦原始创新和核心技术，建立自由探索与目标导向相结合的科研体制，营造全球最佳的学术和技术创新生态。推动杭州成为全球人工智能学术思想、基础理论、顶尖人才、企业创新和发展政策的源头，率先成为国际领先的人工智能创新中心。

支持浙江大学设置人工智能一级学科博士点，推动有条件的高校设立人工智能学院。鼓励有条件的高等学校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，加强人工智能与其他学科专业教育的交叉融合。支持有条件的高等学校优化学科资源配置，设立人工智能专业，建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励有条件的高等学校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容。支持杭州人工智能研究院与国内外大学联合采取“知行合一”模式培养创新创业研究生，研究生在大学学习专业理论课，在研究院跨校跨专业同堂学习创新创业课和以真实项目为基础组队实战，实现在创新中培养人才、在人才培养中再创新的独特效应。

以之江实验室、西湖大学、阿里达摩院、北大信息技术高等研究院、北航杭州研究院等新型研发机构为样本，在项目组织、人才集聚、激励评价、资源共享、多元化投入等方面开展全方位的探索与创新。紧扣传统产业升级和未来产业培育发展，市区联动、梯度培育，打造既能解决基础研究的关键核心问题，又能为产业创新提供科技支撑的高水平创新载体。坚持成果导向，开展以应用为导向的基础研究，取得引领性的重大标志性成果和原创性技术突破；建立科技成果转化激励机制，全面落实科技成果转化奖励、股权分红激励、所得税延期缴纳等政策措施，健全职务科技成果产权制度，推动科技成果转移转化产业化。

突出优势领域，分层次打造人工智能产业集群

坚持人工智能装备、产品与核心部件、系统协同发展，积极培育以智能汽车、智能安防、智能机器人、智能控制、互联网大数据智能为重点的人工智能新兴产业，着力提高以智能传感器、智能芯片、智能软件为重点的产业核心基础能力。着力建设国内领先、全球重要的视觉高新技术发源地、视觉高端产业集聚地、视觉产业发展环境最优地“三大高地”，打造成为杭州世界级数字安防产业集群高质量发展的核心。借力亚运会、国博中心和制造业企业丰富的应用场景，为区域内企业开展超高清视频、智能安防、自动驾驶、机器人视觉等应用提供便利条件和场景。

夯实发展基础，完善新型基础设施建设

面向人工智能产业生态链发展，建设一批大数据、云计算、专业服务平台，加快要素集聚引导，促进产业链协同，构建良好产业发展生态。打造公共开放数据平台。支持阿里云等云服务龙头企业建设具备海量数据存贮、深度自主学习、云端智能分析处理、类脑神经系统模拟、智能系统安全认证、多种生物特征识别等功能的基础资源与技术开放平台，有条件地鼓励搭建开源服务平台。建设满足深度学习等智能计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理服务平台、算法与技术开放平台、智能系统安全公共服务平台、多种生物特征识别的基础身份认证平台等基础资源服务平台，降低人工智能创新成本。

增加适应人工智能发展的基础服务供给，夯实人工智能发展基础。加强标准制定及测试认证，支持企业参与人工智能综合标准、基础共性技术标准制定，建立公共领域人工智能应用安全测试与认证制度。加强知识产权运用和保护，加大对人工智能新技术、新业态和新模式的知识产权保护力度，支持有条件的企业申请国内外专利，开展知识产权评议和专利导航。建设智能计算设施，布局超级计算、分布式计算、云计算相结合的高性能计算应用环境，部署空天地一体化的网络，加快下一代移动通信、物联传感、北斗通信等网络基础设施建设。建立健全人工智能相关制度规范。加强人工智能伦理道德、法制保障和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的制度规范和伦理道德框架。

坚持包容审慎，建立人工智能创新发展政策体系

借鉴北京协同创新研究院“基金-协同创新中心-研究所”三元耦合发展工程技术的运行机制，成立人工智能产业发展基金。采取“国际协同实验室”发展先导技术，围绕先进制造与高端装备、生物技术与生物医药等重点领域，整合全球顶尖创新资源，实现大学与大学协同、大学与产业协同、创新与创业协同、创新与教育协同、杭州与全球协同，建设成为国际一流的全球化前沿创新策源中心、交叉创新融合中心、新兴产业培育中心、创新人才培养中心。发起设立杭州协同创新投资基金，分设知识产权基金重点支持先进技术研发，产业发展引导基金重点支持成果转化和培育创业企业。通过产业引导基金联合协同创新中心企业已设立协同创新子基金。

进一步提升政务数据资源向社会开放的深度和广度，提高开放数据资源的可用性、易用性、实时性和准确性。同时，政务数据资源开放力争形成“负面清单”的开放模式，即明确不开放的范围，其他所有数据必须公开共享。加快数据开放进程，与数据交易形成良性互动。充分发挥数据开放与数据交易间的良性互动作用，逐步为数据交易构建起良好的环境氛围。逐步推进“分类”交易原则，试行“一类一策”。按照差异化交易原则，对交易的数据进行分类，根据不同类型数据实施分类交易。打破传统思维，创新交易方式，延长数据交易链，在现有数据买卖的基础上，探索以数易数、数据捐赠、数据代理等更加“泛化”的数据交易形式。

建立人工智能领域的专利合作授权机制和专利风险防控机制，引导研发机构主持或参与国家人工智能基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准规范制订。加强人工智能基础安全标准研究，根据《新一代人工智能发展规划》对人工智能安全提出的监测预警、风险评估、安全问责、研发设计人员安全准则等要求，针对人工智能安全的参考架构、安全风险、伦理设计、安全评估等方面开展标准研究，并规范人工智能算法、产品和系统的安全要求和测评方法。

按照优势互补、合作共赢的原则，积极开展与长三角主要城市的协同联动，参与长三角技术共享平台、企业服务平台及知识产权交易平台建设，支持长三角示范区开展人工智能发展方面一体化制度创新。积极参与共建G60科创走廊、杭合创新带，加强与张江科学城合作，搭建“双向飞地”，争取国家技术东部转移中心设立分中心，加大华虹、中芯国际等在沪企业招商，争取上海脑科学与类脑研究、人工智能等重大创新成果在杭产业化。探索建立与上海人才共享机制，在上海布局海内外高端人才驿站，柔性引进高端适用人才。聚焦互联网医疗、在线教育、数字内容、智能制造、数字商贸、智能物流、数字生活服务、数字养老服务等行业，加快建设一批显著改善制造、服务方式或社会治理模式的人工智能示范应用工程。围绕市委市政府重大战略和社会发展现实需求，遴选城市大脑、基于健康码的医疗大数据等标志性新基建应用项目，加大人工智能建设支持和推广力度。