中国智能经济发展条件、现状和对策研究

林 莉 纪玉山

1（山东大学经济学院，济南 250100） 2（吉林大学经济学院，长春 130012）

引 言

自2008年以来，我国经济增长率受世界经济危机影响增速放缓，于2015年之后，经济增速降到7%以下，但根据2019年中央经济工作会议，我国经济供给侧结构性改革已深入推进，人民生活持续改善，5G商用已启动落地。同时，我国自2000年进入老龄化社会，老龄化程度逐渐高于世界平均水平，且根据2010年第六次全国人口普查的统计数据，我国总和生育率约为1.18，已经步入超低生育率和严重少子化国家行列［1］，人口老龄化和少子化，导致人口结构发生变化，劳动力供给减少，这对我国智能经济发展、传统产业升级、专业与技术兼备的人才培养等方面提出了新要求。

智能经济的内涵为以人工智能技术作为战略资源以及关键生产要素，使用大数据、云计算和现代信息网络、人工智能技术产业作为先导，使人工智能技术与传统产业有机融合的智能化、数字化、网络化的经济运行系统。智能经济本质上为 “人工智能技术＋各行各业”，成为继市场、政府调节和信息之后的第四只经济调节之手［2］。同时，我国的智能经济发展内生于智能化需求，包括人工智能的产业化和产业的智能化［3］。发展智能经济新动能，可促进我国信息消费及经济结构转型升级，利于我国经济社会信息化水平的提升，推进电子信息产业的供给侧结构性改革［4］。2019年1月，阿里研究院在 《解构与重组：开启智能经济》中提出，智能经济具备3个特征，分别为以人机协同为主要生产及服务方式、以数据为关键生产要素以及以满足消费者个性化需求为目标［5］。智能经济在促进现代化产业链发展及保证应急时期经济平稳发展的同时，也存在区域发展平衡、产业发展不均衡等问题。从产业发展来看，我国智能经济发展存在传统产业的信息基础设施建设滞后、信息技术与产业融合程度不高［6］、智能化水平在产业内不同企业发展不均衡等问题。从区域发展来看，由于东部地区较高的经济发展水平、较完善的信息基础设施和复合型人才的聚集，其智能经济发展水平高于中、西部地区，呈现区域间发展的 “数字鸿沟”［7］。总的来说，现阶段我国的智能经济发展存在信息技术基础设施建设滞后、信息技术与产业融合度不高、技术与专业兼备的应用型人才分布不均衡、专业数据库建设满足不了产业发展需要等问题。

针对我国智能经济发展面临的条件、发展现状以及发展对策，国内学者从多个角度进行探究，结合国际智能经济发展模式与国内实证研究等，对我国智能经济的发展进行多方位研究。当前，关于智能经济的研究，一部分学者从区域中的产业发展着手，进一步提出发展对策，主要包含西部地区农业智能化研究［8］及东部地区智能制造研究等，针对宁波智能制造方面研究较多，如研究提出宁波市发展智能经济将重点发展装备制造［9］、无人系统应用、终端产品开发及智能服务4个产业领域，提升智能信息设施以及基础产业支撑能力［10］；另一部分学者从宏观角度对我国智能经济发展进行了理论或实证研究，并提出发展建议。王媛媛和张华荣［11］主张发展智能制造业要借鉴国外发展经验，突出创新动力，加强基础理论研究、完善人才培养、引进机制，加强政府经济政策支撑等。针对智慧物流的发展对策，李佳和靳向宇［12］着重研究智慧物流在我国外贸发展中的对策，提出使用智慧物流实现外贸更好发展需要政策支持、对外贸易主体的规范化以及提升外贸趋势的智能预测化水平。李丫丫等［6］利用实证分析得出信息服务业、信息制造业对物流产业发展的影响，以及不同物流产业的信息化水平对本物流产业的发展影响，并据此得出要提升物流产业绩效就需加强信息制造业产品在物流产业的应用和升级，提升仓储智能化水平。针对发展智能经济的作用，卞永祖［13］从宏观层面分析了其带来的助力经济转型、产业升级及提升我国国际话语权等积极作用，同时也提出要注重发展中带来的对就业结构和国际关系准则等方面的挑战。王娟娟［14］对我国新冠肺炎疫情的应急时期的智能经济发展的作用进行研究，并提出完善专业数据库、注重专业人才培养和引进、提升产业信息化水平等措施发展现代化经济。

本文基本研究思路首先为明确当前中国发展智能经济的条件：我国智能经济发展面临数字技术体系趋于完善、各级政府高度重视、经济主体的价值目标多元化和社会发展理念发生根本性改变的直接有利条件；另外，因人口数量带来的红利下降也间接刺激智能经济发展。其次为分析中国智能经济发展的现状，然后根据我国智能经济发展过程中存在的问题以及薄弱环节，提出推进智能经济发展的建议。本文将主要从信息技术建设、缩小信息化差距及合理发挥政府职能三方面提出发展智能经济的建议。其中，信息技术建设主要包括强化专业数据库建设、加大5G站点架设力度及重视技术专业兼备应用型人才培养方面，即实现信息技术的设立和使用。此外，缩小信息化差距从传统产业的信息数据化、缩小区域间的“数字鸿沟”方面着手。

发展智能经济不仅可以提升我国信息技术建设水平，也符合社会发展新理念要求，更响应国家当前提出的新基建的号召。通过分析我国智能经济发展条件、现状，提出有针对性且可操作的发展智能经济建议有一定现实意义。

1 中国发展智能经济的条件分析

智能经济的发展需要具备完善的数字基础设施、消费者的需求导向以及政府的政策支持等条件。我国在具备以上条件外，人口数量红利下降的外部环境要求经济转型和产业升级，对智能经济发展间接起到了刺激作用。同时，我国提出的新发展理念也助推智能经济的发展。

1.1 数字技术体系趋于完善

智能经济的发展水平依托于人工智能技术的发展以及人工智能与各产业有机结合的发展。人工智能技术是智能经济发展的重要技术支撑，是在信息技术基础上使产业实现智能化，该基础包含大数据、云计算、互联网和物联网。其中，互联网是大数据、云计算和物联网的运行基础，智能经济发展中的数字技术体系见图1［15］。云计算技术方便数据计算和存储，并因其提升的资源负载力利于算法的改善［16］；物联网极大丰富了数据来源；而大数据促进算法的不断完善和提高。

图1 信息技术与人工智能技术关系图

1.2 经济主体的价值目标多元化

在新经济形势下，消费者、企业和政府的价值目标趋向多元化。消费者进行消费不止追求物质文化享受，更倾向于个性定制，呈现多元化需求。智能制造、智能家居、智能汽车等智能经济形态满足消费者的多样化、个性化需求，同时消费者动态的、新的需求也为智能经济的发展提供了新的发展方向。企业在当前用人成本逐渐提升、产品亟需升级的条件下，也对生产、交换甚至销售等环节的智能化提出新的需要。政府提出实施新旧动能转换、产业转型升级和进行供给侧结构性改革等政策，以及在国际竞争中胜出，也需要智能经济的发展和推动。

1.3 人口数量红利下降

党的十九大报告提出： “我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期”。当前，传统经济发展过程中的人口数量红利、低成本优势逐渐消失，经济增长的新动能亟需挖掘。智能经济中的人工智能技术具有渗透性、替代性、协同性和创造性的经济特征，可有效提高劳动生产率和资源利用效率，推动国民经济各个领域各个部门高质量增长，人工智能技术自身规模壮大也有助于增长质量的提升［17］。在此背景下，积极发展智能经济，就成为中国发展高质量经济的必然选择。

1.4 社会发展理念根本性改变

中国社会发展70年来，社会发展水平不断提高、发展环境不断完善，发展条件不断改善的社会实践推动社会发展理念的创新及突破［18］。我国社会发展理念的具体进展，详见表1。新发展理念突出尊重人民的物质文化需要、幸福感及获得感等 “软需求”。而当前智能经济通过借助线上交易平台，能明确消费者的显性需求，挖掘隐性需求，为生产者的生产和销售提供一定的方向，利于国家的供给侧结构性改革。

表1 我国社会发展理念进展表

新发展理念中的创新、协调、绿色、开放、共享的发展内涵，要求我国经济发展提升发展动力、拓宽发展空间、提高资源利用效率、增强经济交流、借鉴成功经验。当前经济形势下，新发展理念发展内涵下提出的五大发展要求呼唤智能经济这种新经济形态。这是因为，智能经济借助于大数据、云计算和物联网等人工智能技术，能提升经济发展的全要素生产率，使经济产生指数级爆炸式增长。同时，智能机器人的发展，使得各行各业发展空间可借助人工智能技术得到拓宽。

1.5 各级政府的高度重视

智能经济的崛起表现为人工智能技术和国民经济的有机融合。发展智能经济，必须重视人工智能技术的发展以及人工智能技术与传统产业的有机融合［2］。中国人工智能的发展起步晚，发展迅速，整个发展过程都离不开国家和地方政府的政策支持。国家层面进入21世纪以来的人工智能政策，见表2。

表2 中国21世纪以来人工智能政策汇总

截至2020年3月9日，我国共建立9个新一代人工智能创新发展试验区，即天津、深圳、杭州、合肥及浙江省德清县、重庆、成都、西安和济南。2018年是地方层面的相关人工智能技术政策年，根据前瞻产业研究院统计，截至2018年3月，中国31省（区、市）（不含港、澳、台），15个省（区、市）设置人工智能规划、27个省（区、市）设立 “互联网＋”规划、22个省（区、市）设立战略新兴产业规划、19个省（区、市）设置大数据规划和9个省（区、市）设置科技创新规划［19］。

2 中国智能经济的发展现状

智能经济在我国的发展表现出大型电商牵头发展、数据信息成为经济体系核心支撑的特点，促进了现代化供应链发展，也确保应急时期经济的平稳发展，如智能经济在国内外抗击新冠肺炎疫情中表现出强大的辅助作用。然而，我国智能经济发展表现出区域差异大、各产业发展不平衡的问题也是各经济主体需要解决的。

2.1 大型电商平台牵头发展智能经济

百度、阿里、腾讯等电商平台在人工智能、大数据、云计算等业务的建设上已走在世界前列。其中，百度公司的人工智能专利数量在2019年位居中国第一、世界第四，并入选2019年3月 《日经亚洲评论》“日经人工智能50强”。算力方面，2019年底，百度相继在河北徐水、定兴和甘肃阳泉开工建设超大型云计算数据中心，其建成会助力京津冀地区产业智能化的实现。百度云提供天算、天像、天工三大智能平台，分别提供智能大数据、智能多媒体以及智能物联网服务。智能云方面，根据2015年上半年IDC数据显示，阿里云在全球公共云计算市场占有率排名第三。阿里云因其安全、可靠的计算和数据处理能力，服务于制造业、金融业、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域，进而服务智能经济。2019年，阿里云成为阿里重要的收入增长引擎。腾讯云联手智慧城市建设，通过减少 “信息孤岛”，连接人与人、人与物、人与服务，服务于智慧金融、智慧政务和智慧医疗等产业。

2.2 各产业的智能化水平差异大

我国智能产业快速增长，正成为重要的新经济增长点，但三大产业的智能化水平存在较大差异。 （1）智能基础设施领域，由于农业的分散性、相对规模较小的产业特点，其网络基础和终端普及率不及第二、三产业；（2）在智能生产应用方面，三产业都存在智能化改造和机器人的应用以及企业上云，但智慧医疗、智慧物流、智慧教育等仅在第二、三产业领域的应用率较高。此外，第三产业新增人才数量所占第三产业总人数比重较高，发明专利数量占比第二产业高于第一、三产业；（3）根据工业和信息化部财政部印发的 《智能制造发展规划（2016～2020年）》，对于制造业的智能化推进，国家及各级政府进行财税支持［20］。

2.3 智能经济的区域发展差距大

智能经济发展主要依托于人工智能技术自身发展以及人工智能技术跟各产业的有机融合［21］，即为信息基础设施的建设以及信息技术的使用能力，其发展离不开人工智能方面高等教育投入，即信息技术的使用能力和人才的培养，以及基础设施的完善、政策的支持，而我国各区域在发展智能经济的以上几方面存在较大差距。

（1）人工智能专业高等教育投入地区差异大。根据2018年教育部关于人工智能专业设置高校统计以及CSRanking高校与学界人才数据，中国共有43所高校设有人工智能专业。其中，按照中国区域划分，华北地区、华南地区分别有6所；华北地区和东北地区分别有6所；华东地区有15所。七大区域人工智能设置高校数量以及占比见表3。

表3 人工智能相关专业国内高校分布统计表

（2）当前智能经济发展的基础设施存在较大地区差距。5G作为推进智能经济数据采集和传输的前沿技术，截至2019年底，其中共有50个城市入选5G首批开通城市名单，其中，东部地区27个城市，占比54%；中部地区7个城市，占比14%；西部地区12个城市，占比24%以及东北地区4个城市，占比8%。同时，各区域出台建设5G基站点的计划存在差异，见表4。

表4 2019年底12省市5G建设计划部署统计表

2.4 智能经济推进现代化供应链的发展

在智慧经济的大背景下，供应链企业为适应经济高质量发展和转型升级的要求，提升企业自身竞争力和长远发展，研究并开发相应的系统及平台，相较于传统的供应链系统体现更多的技术要素、服务要素以及市场要素。智慧供应链具备以下4个特点：（1）借助云计算，注重全局性，以系统的优化及整个供应链绩效为导向，体现整个系统的连贯性和完整性；（2）依靠强大的物联网和数据传输功能，实现与终端客户及上游供应商的信息分享及协同，以形成的需求定位制定需求计划，注重整个流程整合，并以此形成智慧供应链；（3）通过大数据和算法，完善以制造企业为切入点的平台功能，包含产品生命周期、供应商、资金、物流、信息、市场等多方面要素； （4）依托强大的数据，以客户满意度为目标，实现产品及服务的研究升级。供应链的智能化实现了大数据、互联网、人工智能和实体经济的深度融合，助力企业实现价值链升级。

2.5 智能经济确保应急时期的经济平稳发展

包含智慧教育、智能医疗、智慧物流和智能客服等的智能经济，通过借助大数据、云计算和算法等人工智能技术及人工智能技术跟各行业的有机融合，对应急时期的物资保障、队伍建设、交通运输保障和通信保障等应急管理起到重要作用，做到事前预防、事发应对、事中处理和事后恢复，保障经济主体的生命、健康和财产安全，使得经济安全平稳发展。如在2020年抗击新冠肺炎疫情中，智慧教育让中小学生 “停课不停学”，智慧医疗协助医生进行疫情筛查、防疫知识宣传以及通过大数据、云计算等技术对海量门诊病历进行分析报告等。

危急情况对经济及社会其他方面造成极大冲击和迫害，但由于应急情况的复杂性和智能经济处于发展初期，应建立应急时期事故处理大数据，完善此方面的基础研究、技术研究和应用研究，使智能经济更好地辅助应急时期的经济恢复和发展。

2.6 数据信息成为经济体系的核心支撑

数据信息作为经济发展的关键生产要素，推进经济实现高质量发展、经济效率的不断提高、形成发展新动能及不断提升全要素生产率。数据信息作为政府、产业、企业的辅助创新工具，主要表现在制度层面、理论层面、模式方面和技术方面，实现记录模拟创新过程、把握创新进度及分析创新结果。大数据助力政府完善政策评价、科学决策，建立合理的区域发展机制和科技创新、人才机制，建设更优体制环境。产业层面，借助大数据的数据分析，进行产业发展分流，淘汰劣势产业，升级优势产业，优化产业结构。大数据平台助力企业生产、交易和销售等环节，实现企业创新转型，提升企业 “走出去”质量。

当前，我国大数据技术正处于快速推进期，相对于发达国家，在技术水平及相关机制层面尚存在一定差距，主要表现为：（1）与传统产业尤其是农业的融合度较低；（2）在驱动方面，创新能力不足；（3）政务数据开放度较低。这在某种程度上限制了大数据的应用。

3 推进智能经济发展的建议

智能经济发展利于经济转型、产业升级和应对应急时期经济平稳发展等方面，我国有必要发展智能经济。但我国的智能经济在发展过程中，也表现出信息基础设施建设及人才供给不及国际先进国家水平［11］和区域、产业发展差距大的问题，借鉴国内外研究，结合我国智能经济发展现状，提出促进我国经济发展的建议。

3.1 强化专业数据库建设

数据库是实现信息化的核心基础，促进了物联网技术与各产业经济的融合［22］。物联网因其强大的数据收集能力助力智能经济发展。当前，各地政府、科研院所及以各大电商为代表的企业都建立起自己的专业数据库，但由于我国的数据库建设相较于国外发达国家起步晚，数据服务各经济主体的水平有限，需要明确以其需求为导向对数据库进行完善。同时，相较于国际，我国的数据指标体系和评价体系也起步较晚，这也给专业数据库建设提出新的发展方向。专业数据库建设，需要明确数据需求、数据来源、数据内容、数据使用主体及其关系。

我国发展智能经济，建设专业数据库的路径有3个方面（见图2）：（1）政府部门根据决策支持的需要，根据技术标准信息数据、政策法规信息数据，同时参考科研院所的理论实验研究及企业的信息反馈，建立起基础设施数据库、政策法规数据库等；（2）科研院所以信息服务、决策支持为需求导向，借鉴国内外学术期刊、实验数据及调研数据等信息，参考政策、法律规范以及企业反馈的信息，建立科研技术数据库等；（3）企业依据决策支持需要，使用产业信息数据、技术信息数据，同时参照政府的政策指导、法律规定以及科研院所的理论实验结果，建立产品技术数据库、商业模式数据库及服务体系数据库等。

图2 专业数据库建设路径

3.2 加大技术与专业兼备的应用型人才培养力度

人才是智能经济发展的关键要素。当前，我国在智能经济发展所需的技术和专业兼备的人才培养方面做出较大努力，但仍存在巨大需求缺口，特别是领军人才占比偏低，智能经济发展所需人才教育不足问题突出［23］。因此，政府、高校、企业及培训机构应加大对技术与专业兼备的应用型人才的培养力度，力争补全复合型人才培养方面短板，完善应用型人才的培养。

构建技术与专业兼备应用型人才培养的路径（见图3），主要体现为如下4个方面： （1）高校通过学科建设、专业建设和课程设置进行应用型人才培养。高校人才培养路径包含：①学科建设，建立人工智能一级学科及根据企业和社会需要建立人工智能的交叉二级学科，及对研究型人才进行培养，促进科研成果建立；②专业建设，建立人工智能与工程科学、自然科学、社会科学及人文科学结合的本科专业，根据相应专业特点，补全专业相对 “短板”，满足技术与专业兼备的人才培养要求；③课程设置，根据②的培养目标及专业的相应特点，明确现有专业相对新需求的不足，调整基础课程、通识课程以及专业课程，加大实训环节，为培养复合型人才服务；（2）企业通过内部人力资源部门或是委托高校或第三方培训机构合作对现有人才进行培训，同时为高校的实践教学提供实习实训岗位；（3）培训机构依据自身的专业优势，承接高校或企业的专业技术人才培养；（4）政府通过政策制定和监督实施等功能为高校、企业和培训机构培养专业技术人才提供良好的政策环境。

图3 技术与专业兼备应用型人才培养路径

3.3 合理发挥政府职能

随着经济智能化的应用和逐步推进，政府通过明确管理对象、管理方式及提升管理效率，协调企业、高校、研究机构、政府等经济主体，提升各参与主体的积极性，实现政府通过提升人工智能技术及促进人工智能技术跟各产业有机融合，发展智能经济的目的。政府通过政策法规机制、资源调控、信息获取以及舆论宣传等方式作用于以大学为代表的研究机构、企业经济主体，引导、监督、助推及协调其良性发展，最终服务于以人工智能技术和人工智能技术与各产业有机融合为代表的智能经济发展。政府职能助推智能经济发展运行机制，如图4。

图4 政府职能助推智能经济发展运行机制

政府通过发挥职能作用于高校等科研机构、企业来发展智能经济，形成政府、企业、科研机构良性发展机制，主要表现为3个方面：（1）政府通过优化国内外人才引进机制、科研经费发放等方式推进以大学为代表的科研机构的理论和技能创新，推进智能技术及智能经济与产业经济的有机融合，以发展智能经济；（2）政府通过完善财税信贷政策、提供信息指导、引导舆论宣传等途径促进企业技术创新和成果转化，为发展智能经济服务；（3）智能经济的发展从人工智能技术自身和人工智能技术与各产业融合两个方面对政府的政策效果，即对科研机构和企业的技能创新、成果转化进行反馈，将新的需求最终反馈给政府，使得政府支持、科研企业研发、以高校为代表的科研、智能经济的应用反馈形成一个良性循环。

3.4 开启传统产业的信息数据化进程

我国传统产业的信息数据化滞后，限制产业转型升级，当前国家提出新基建建设方案，传统产业的信息数据化亟需解决。当前研究主要集中于档案、医疗、校园、桥梁施工及图书馆等产业的信息数据化。但由于传统产业在信息数据化的进程中面临产业转换成本高、投资风险大、缺乏统一的行业标准以及应用难度大等难题［24］，企业要基于经济方面或外部环境方面做出是否进行信息数据化的选择。传统产业的信息数据化进程如图5。其中，数据贯穿于整个进程，数据质量在“过程管理＋质量控制”的管理机制下不断提高。同时，传统产业的信息数据化进程共经历产业转型和产业升级两个阶段，又借助于物联网、大数据和云计算技术，最终发展成为智能经济。

图5 传统产业信息数据化进程

传统产业只有在预期信息化投资成本及预期风险低于预期信息数据收益时或者在政府鼓励政策引导下才实现传统产业跟信息技术的融合，即进行产业转型，这是进程的第一步，第二步为产业升级，即转型后形成数据资产，在平台生态系统下升级为数字产业。其中，因为传统产业跟升级后的产业的统计指标存在差异，为保证平台生态系统在数据集成、分析上的完整性、准确性、一致性、便捷性和实时性，其要实现 “设计方案→制定电子模板→信息审核→实施优化”的流程设计［25］。由于传统产业发展水平参差不齐，传统产业的信息数据化进程不可能一蹴而就，还有很长的路要走。

3.5 缩小区域间的“数字鸿沟”

区域间 “数字鸿沟”主要表现为地区的信息基础设施差异、信息技术的使用能力差异，不利于落后地区的经济智能化水平，并最终引发地区间经济发展水平的差异［26］。区域间 “数字鸿沟”还会恶化落后地区的贫困程度，并使得落后地区的经济增长潜力受到限制，导致地区贫富差距变大。罗廷锦和茶洪旺使用面板数据得出，在 “十二五”期间的我国31个省（区、市）中有61.6%的贫困指数变化可通过 “数字鸿沟”指数的变化来解释［27］。要缩小区域间的 “数字鸿沟”必须从提高落后地区的经济发展水平、信息基础设施以及信息技术的使用能力着手。缩小区域间的 “数字鸿沟”的思路，如图6。

图6 缩小区域间 “数字鸿沟”思路

要缩小区域间的 “数字鸿沟”，落后地区需要加大教育投入力度、科技投入力度和互联网普及程度，增强国际国内交流，而这4种因素需要本地的经济发展的支撑。所以，缩小区域间的 “数字鸿沟”根本途径在于提升本地的经济发展水平。根据林双全的实证分析结果，因教育投入和科技投入具有空间溢出性，所以落后地区在教育和科技上的投入都要高于周边地区［26］。高于周边地区的教育投入、有效的区域交流和互联网的普及度都利于提高信息技术的使用能力。同时，高于周边地区的科技投入利于信息基础设施的建立。

在缩小区域间的 “数字鸿沟”的发展思路中，地区经济发展水平是 “数字鸿沟”的结果，同时也是解决 “数字鸿沟”的根本途径；区域交流、较高的教育投入、较高的科技投入以及互联网普及度是解决 “数字鸿沟”的具体对策；信息技术的使用和信息基础设施的设立是 “数字鸿沟”的两个衡量指标。区域间的经济差距有着深层次、较为复杂的原因，缩小 “数字鸿沟”，落后地区发展经济必须找到适合本区域发展的切实可行的比较优势，然后集全力发展，促进这些地区智能经济的发展。

3.6 加大5G基站点的架设力度

5G基站是5G网络的核心设备，5G网络具备的高传输速度、高清晰度、低延时及强大的设备容量等优势，使得物联网的数据获取能力得到极大提高，使智能经济发展所依托的人工智能技术得到良好地提升。5G频段远高于4G，当前5G网络主要工作在3000～5000MHz频段。频率越高，在信号传播中的衰减越大，所以对5G基站设置密度提出更高要求。

截至2019年底，全国共建成5G基站超13万个。首批城市包括北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、天津等50个入选5G开通城市名单，而2020年5G商用城市将超过340个。现联通与电信双方已在24个省（区、市）开通5G共建共享基站。

5G基站建设的关键技术要满足我国复杂的地势地貌环境，这是因为基站的架构、形态直接影响5G网络如何部署。根据各地的环境评估评测结果，5G无线接入网将选择合适的架构、形态的基站设备。5G基站建设要不断完善MR技术、64QAM技术、抗干扰技术和多天线技术等关键技术，保证建设的良好性和完整性［28］。

重视基础研究，尤其要推进通信技术和土木工程等领域的研究。加大工程和技术领域的投入力度，提升该领域的研究经费比例，探索有效解决基站建设的技术和工程难题的途径。同时，针对5G基站建设当前面临的天线测试有效路径选择、探寻配套电力和后期网络升级等问题［29］，需要加强国际及国内相关企业、科研院所和高校间的技术交流。