吉林省人工智能与实体经济融合发展机制及对策研究

齐殿伟，孟维浩，张 琳，李 琳

（长春理工大学经济管理学院，吉林长春，130022）

人工智能概念在1956年首次被提出，发展到今天已有65年的时间，随着大数据、计算能力的发展，人工智能呈螺旋式上升状态发展。2016年3月，人工智能AlphaGo在与围棋世界冠军李世石的比赛中赢得了比赛，这一事件成为了人工智能发展的新里程碑，引发了人们对人工智能的关注。随后，汽车无人驾驶技术的出现给人类的生活带来了巨大改变，可以说，人工智能对人类社会的影响是巨大的。智能产业也随着人工智能等关键技术的成熟开始形成。特别是进入5G时代，基础设施的提升加快了智能产业的发展。吉林省作为老工业基地，近年来经济发展速度放缓，为振兴吉林省等东北老工业基地，中央出台了《关于支持东北地区深化改革创新推动高质量发展的意见》等相关政策，促进东北经济升级转型。因此在智能经济时代背景下，研究如何运用人工智能来促进吉林省产业转型升级，振兴吉林省经济，实现经济高质量发展具有重要意义。目前，吉林省由于发展人工智能的时间较短，涉足人工智能的企业缺少对人工智能核心技术的研发，这些智能企业更多的是人工智能与实体经济融合的非初始人工智能企业。因此，本文通过对吉林省非初始人工智能公司的价值网络分析揭示人工智能与实体经济的融合机制，为更好地运用人工智能来促进吉林省经济的发展提供建议，探索出一条适合吉林省经济高质量发展的道路。

一、我国人工智能与实体经济融合发展条件与发展机制理论分析

（一）人工智能与实体经济融合发展条件

近年来，随着科学技术的发展，互联网、大数据及人工智能得到了快速发展和广泛应用，新的科技和产业革命正在到来。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有特殊的带头效应。［1］人工智能本身是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学［2］。新一代信息技术的迅速发展和应用，使得人工智能已成为智能产业快速发展的强力引擎。

智能产业主要由人工智能核心产业和融合产业两大类组成［3］。通常，运用人工智能技术本身对外提供产品和服务的产业是人工智能核心产业。另一类是指融合产业，主要是通过人工智能与实体经济深度融合，对实体经济进行升级改造，形成新的智能产业［4］。例如，人工智能与汽车制造业融合，形成智能汽车产业。这两类产业都以人工智能为主导，区别在于人工智能核心产业技术具有通用性，而融合产业人工智能技术具有专业性，它们都具有数据驱动、智能密集与信息集成等特征［5］。可以说人工智能的应用，对实体经济进行了改造，实现了产业升级，对实现经济高质量发展起到了重要的推动作用。

人工智能与实体经济进行融合发展的条件主要有：第一，新一代信息技术的蓬勃发展。随着大数据、人工智能、5G、云计算等新一代信息技术的出现，特别是核心技术的发展更是为人工智能与实体经济融合发展增加了可行性。第二，政府政策的引领。在充分发挥市场决定性作用的基础上，政府作为“看不见的手”，通过指定实施相关政策、发展规划等，引导和推动实体经济升级。第三，资金、人才等要素。在资金方面，人工智能技术还有待进一步发展，前景广阔，但投资大、风险高，因此需要多渠道资金支持人工智能发展。在人才方面，无论是人工智能技术的发展，还是其与传统行业的融合，都对高层次技术创新和复合型产业发展人才需求很大。第四，平台支撑。一个产业要想发展的健康良好，离不开平台的支撑，平台是驱动融合产业发展的重要驱动力量。

（二）人工智能与实体经济融合发展机制理论分析

人工智能作为一种通用技术，如何对经济和社会的发展产生影响，技术经济范式理论对这一问题做出了回答。弗里曼（1988）指出，技术经济范式是指在具有技术可行性的创新对象时，现实经济对其进行选择，通过复杂的互动从而在技术、经济和政治之间形成的新范式［6］。佩雷丝（2007）等认为通用技术与经济社会的融合遵循着一定的发展方式，这种发展方式就是“新技术-关键生产要素-主导技术群落-技术经济范式”［7］。一个新的技术经济范式的出现，首先要有新技术创新，随后是发展核心产业。而随着核心产业的发展，“关键生产要素”也就出现了，并且新的通用技术应用到了现有产业上，开始了与实体经济的融合，最终形成了主导技术群落。在主导技术群落的形成和发展中，新经济范式实现了技术与经济和社会的融合。例如，作为第二次工业革命的关键生产要素，电力的发明推动了生产力的发展，影响了各行各业的发展，对人类社会产生了深远影响，创造出以美国经济为首的电力经济范式。

随着互联网的兴起与发展，人工智能、大数据等通用技术的出现和发展，形成了以华为、百度、腾讯为代表的核心产业平台和核心技术企业。随着这些企业的发展，通用技术开始向现有产业渗透，形成了融合产业，技术渐渐与经济社会融合，逐步形成了新技术经济范式，使经济进入了智能经济时代。随着人工智能核心技术的逐步成熟，我国已经将人工智能与实体经济的融合发展作为主要发展方向，实现我国经济产业升级，促进我国经济高质量发展［8］。目前，我国已经确定了人工智能与实体经济进行融合的大方向，但其演化过程复杂多样，在与不同产业的融合过程中，具有多样化和异质性特征。因此，研究人工智能与实体经济融合的内在机制，更好地依托人工智能实现产业升级促进经济高质量发展成为了当前的研究热点，本文以吉林省智能产业发展为例，并运用价值网络分析法进行分析。

二、研究方法

（一）基于关系数据分析的价值网络分析法及其应用

人工智能与实体经济的深度融合是一个复杂的演化过程，这一演化过程的组成元素是多元化的、异质性的，主要包括智能企业、科研机构、大学、投资者和政府等［9］。以“属性数据”为基础构建的不同变量之间难以描述刻画这些要素的联系和互动，而“关系数据”是涉及关联、群体和聚集等方面的数据，可以将不同的要素联系在一起。所描述的也不是单个个体的属性，而是所属系统的属性，能够刻画多要素主体的联系和互动。网络分析法是用来研究各类网络结构、布局及其优化问题的一种方法，而价值网络分析法更多的是基于价值的角度去研究分析各种问题。本文通过采用价值网络分析法，结合所研究的问题并关注“价值网络”问题。“价值网络”一般由以下要素构成：一是“节点”，二是“连接”，三是“流”，四是“结构”［10］。本文中的节点指的是所有参与人工智能与实体经济深度融合的经济行为主体，进一步可以分为样本节点和关系节点。在价值网络的构建过程中，样本节点作为最核心的主体是主要输出方，本文的样本节点是选取的样本企业，关系节点是与样本节点存在某种关系的节点，本文的关系节点从人力资本、技术合作和投融资关系进行考量，将具有这些关系的企业、组织和结构作为关系节点。连接是指不同主体之间的某种互动关系。流是指不同主体之间基于一定规则形成的互动与连接。结构是各主体之间所形成的互动与连接所构成的网络。通过以基于价值创造的“关系数据”为基础，对样本节点与关系节点进行分析，研究吉林省人工智能与实体经济深度融合的发展机制。

（二）本文的数据采集及样本的选取

本文将样本企业作为样本节点，将具有人力资本、技术合作和投融资关系的企业、组织和结构作为关系节点。人力资本关系主要是指前期的学习经历和工作经历，即通过搜索样本企业创始人、高管和核心技术人员的前期学习经历和工作经历［11］，掌握企业的关键技术人员来自哪些科研机构、高校和企业以及教育经历，可以通过人力资本关系来刻画。技术合作主要是指技术赋能和技术输入，技术赋能是指样本节点对关系节点的技术输出；技术输入是指关系节点对样本节点的技术支持，不同主体之间的技术扩散和产业化过程中存在的互动关系可以通过技术合作来反映。投融资关系是指不同主体之间存在的投资或融资关系。当样本节点与关系节点具有人力资本、技术合作和投融资关系任意一种关系，将其赋值为“1”，否则为“0”。本文的数据采集主要来自于公开资料、公司官网和财经网站。

本文着重分析吉林省人工智能与实体经济的融合发展机制，根据吉林省人工智能和实体经济发展现状，借鉴刘刚教授关于智能产业方面的研究成果，采取的样本选取标准是：从事人工智能核心技术或产品的研发和生产；与其他企业之间存在稳定的市场业务关系；发生过投融资事件。吉林省企业发展人工智能的时间较短，对人工智能核心技术进行研发的企业较少。因此从所选取的样本来看，这些企业都属于人工智能与实体经济融合的企业。

三、吉林省融合产业的价值网络分析

基于上述样本选取标准，本文选取了吉林省41家上市公司和2家非上市公司，共43家公司作为研究样本。吉林省传统产业公司进入人工智能领域时间的依据主要包括企业进入人工智能领域的战略调整、展开人工智能产品研发和产品、设备智能化事件。对43家样本公司进入人工智能领域的时间进行描述，如图1所示。从时间分布上来看，吉林省人工智能与制造业结合形成的智能企业起步时间晚，多数集中在2014—2019年之间，占比高达62.8%。我国企业进入人工智能领域在2012—2015年之间，与我国的传统产业上市公司进入人工智能领域的时间相比，吉林省的传统产业公司与人工智能技术的融合较晚，落后于全国，当前仍处在探索阶段。

图1 吉林省实体经济公司进入人工智能领域时间分布

从所选取的样本来看，样本企业的注册地主要集中在长春、吉林两市。这两个城市作为吉林省的第一、第二大城市，经济较省内其他地区发达，资源也较为丰富。这也表明实体经济智能化进程与地区经济、教育资源直接相关。排名前列的长春市、吉林市是吉林省实体经济智能化的前沿地区。

借鉴2012年修订的上市公司行业分类指引，并结合吉林省实际情况，将吉林省融合产业划分为智能制造、智能医疗、智能汽车、智能建筑、智能服务、智能环保、智能硬件、智慧城市8类。从吉林省融合产业的领域分布来看，智能制造领域的企业占据主要份额，在吉林省共有16家上市公司从传统产业转型升级为智能制造企业，占比37.2%；其次是智能医疗类企业，在吉林省共有10家，占比23.3%；智能建筑、智能服务、智能汽车等领域也有企业涉足，但数量较少，说明吉林省融合产业的主导者是智能制造业。

（一）吉林省融合产业价值网络基本结构

本文应用社会关系网络分析软件Gephi.9.2，将收集到的吉林省43家样本公司的数据输入，得到的吉林省融合产业价值网络拓扑图如图2所示。基于43家样本企业的价值网络结构性指标包括平均度、总节点数/样本数、平均路径长度、平均聚类系数、网络直径、模块化系数，如表1所示。

接近中心度衡量的节点的重要程度，通过软件计算该节点与图中其他所有节点的距离之和，该数值越大，说明该节点的重要程度越低，不是该网络的核心节点。吉林省融合产业价值网络节点的接近中心度的排名情况如图3所示。在接近中心度最高的节点中，包括中通国际、长白山、泉阳泉和华微电子在内的样本节点，也包括吉林森工集团、吉林公安专科学校、长白山天池国旅这样的关系节点。结合价值网络拓扑图可以看出，当前这些接近中心度排名比较靠前的样本企业融合程度不是很高，还不能称得上是吉林省融合产业的领军企业，说明这些企业还有很大的发展空间。

图3 吉林省融合产业价值网络接近中心度排名（浅色柱为样本企业）

度数中心度描绘的是节点与其他节点直接相连的个数。这一数值越高，说明与其直接相连的节点越多，拥有人力资本、技术合作和投融资关系的节点多，其活跃程度、重要程度也就越高。本文的关系节点的度数中心度排名情况如图4所示。在关系节点度数中心度排名较为靠前的节点中，既包括长春理工大学、清华大学、东北师范大学这样提供人力资源的高校，也包括中央汇金资产、吉林吉大控股这样的提供资金支持的公司，还包括中国一汽集团、富赛汽车电子科技有限公司提供技术支持的公司。

图4 吉林省融合产业价值网络关系节点度数中心度排名

中介中心度描绘的是作为桥梁的节点，担任其它两个节点之间最短路线的沟通节点的次数。该节点作为桥梁的次数越多，中介中心度就越大，代表该节点的控制能力越强。吉林省融合产业价值网络节点中介中心度的排名情况如图5所示。中介中心度衡量了价值网络节点发挥社会资本的能力。从图5可以看出，在中介中心度排名中，前10名中有8家是样本企业，分别是通化金马、一汽富维、中钢国际、吉大正元、启明信息、吉视传媒、亚泰集团和诺德股份公司。这说明样本企业的内部因素在创新融合的过程中仍发挥着主要作用，推动着企业从传统产业向人工智能融合。但这也恰恰说明，吉林省传统产业借助外部优势力量来融合人工智能技术、加快产业转型升级的能力还不够强。

图5 吉林省融合产业价值网络节点的中介中心度排名情况（浅色柱为样本企业）

对吉林省融合产业价值网络的基本分析表明，人工智能与实体经济的融合需要人力资本、技术关系以及投资关系。各大高校通过人力赋能，为企业提供具有高素质、新思维的人才，这些人才的注入使得企业从思路和技术两方面进行创新，为企业带来新活力。技术关系的主体一般包括科研高校、研究所以及科技公司，技术关系主要包括技术输入和技术赋能两个方面。这种技术关系帮助企业迅速创造出新产品、新模式。同时，各大投资公司、证券公司是投资关系的主体，他们通过注入资金的方式为企业提供现金流的保障，从而保证传统产业和人工智能产业融合发展。

（二）吉林省融合产业发展内在机制分析

基于以上分析，本文进一步从人力资本、技术关系和投资关系三个维度进行关系数据分析，结果如表2所示。从人力资本关系来看，吉林省融合产业智能企业高管的前期学习经历主要来自国内高校，如吉林大学、东北师范大学、清华大学等，占比为96%。从技术关系看，技术输入和赋能各自占比50%，说明样本企业的技术输入与赋能无明显差距，但还是可以看出在国内，吉林省外的技术输入和技术赋能相较于省内更占优势。国内企业和机构是样本企业的技术输入与赋能的主要来源。从投资关系看，吉林省企业投资关系占比65%，融资关系占35%，说明吉林省企业接受的投资更多。总体上来说，吉林省的人工智能与实体经济融合发展的实体经济公司转型升级而来的智能企业既是赋能者也是投资者。

表2 吉林省融合产业价值网络关系数据分类统计

从技术关系上来看，吉林省的技术输入主要在汽车制造行业。表3中列示了吉林省技术输入关系数排名前列的关系节点，其中居于首位的是吉林吉大控股有限公司。该公司通过高新技术成果转化、转让，加速产业间技术交互，加强对智能化与信息化的相互融合，对当前传统的制造业制造模式等进行重构，切实提升了吉林省汽车制造的支柱性产业地位。而紧随其后的一汽大众平台零部件有限公司以及大连启明海通信息技术有限公司都是涉及汽车自动化或电子产品的知名企业，这一技术支持为吉林省提高整车和零部件汽车企业专业化水平，完善汽车产业分工体系，培育良好的产业环境奠定坚实的基础。

表3 吉林省技术输入关系数排名前列的关系节点分类

从图6可以看出，吉林省人工智能对传统产业的改造主要体现在技术的交互融合中，该项在技术输入中的占比为44%。吉林省产业在机械控制及自动化这一类型的技术输入占比为8%，硬件占比为29%。这说明吉林省融合产业的技术输入类型处于技术的交互阶段，也反映了吉林省企业发展人工智能较晚。而产业的数据生态化是智能化的前提和基础，吉林省融合产业的人工智能核心算法，如数据分析（12%）、机器人技术（1%）、大数据云计算（6%）和无人驾驶（1%）在技术输入中的合计占比为20%。

图6 吉林省融合产业关系节点技术输入类型分布

从投融资关系上来看，吉林省融合产业的投资与融资差距不大，如图7所示。由于吉林省新一代信息技术的基础为“智能+制造”，因此，从产业领域发生的投融资来看，智能制造发生的投资关系数占比42%，占比最高；其次是占比30%的智能医疗；再次为智能汽车，占比13%。在融资关系占比中，占比最高的仍是智能制造，达43%；而智能医疗与智能汽车的融资占比分别为25%与11%。可以看出，吉林省人工智能技术主要用于智能医疗与智能制造。

图7 吉林省不同应用领域投融资情况统计

四、进一步完善吉林省人工智能与实体经济发展机制的对策

通过对人工智能与实体经济融合的理论分析与发展机制的价值网络分析，可以看出：吉林省的人工智能技术得到了广泛应用，并且与实体经济进行了融合，形成了一定的产业发展机制，但这一机制仍需健全，本文从以下几个方面提出建议：

首先，吉林省政府需出台相关政策。近年来，吉林省人才流失严重，而人工智能要想快速发展，需要大量科研管理人才，对此，政府应该出台相关人才引进政策，鼓励和引导高校学生留吉发展。此外，研发人工智能等核心技术部门需进一步加强关键算法、算力研究，而对于人工智能与实体经济融合的融合产业，由于所处地区和所在行业的不同，使其保存着不同的规律和特点。在进行产业智能化的过程中，针对所出现的问题，地方政府应该就所面临的问题进行具体分析，根据需要出台相关政策，鼓励企业进行积极探索。其次，加强核心技术的研发投入。智能产业的发展取决于核心技术和关键算法的研发能力，吉林省政府可以对企业采取税收优惠的政策，降低企业负担，进一步鼓励和支持企业加强对人工智能等核心技术的研发，强化在核心技术方面的突破，从而支持吉林省智能产业的发展。最后，鼓励和引导国有和非国有金融机构对吉林省智能产业的支持。核心技术的研发、产业的发展需要大量的资金支持，因此，鼓励和引导金融资本加大智能产业的投入，进一步加强银行贷款和政府补贴，充分发挥资本对智能产业发展的作用，可以使吉林省在人工智能发展的浪潮中取得更好的发展。