“人工智能+”产业融合发展问题研究

黄 蕊，郭 文，赵 意

（长春理工大学经济管理学院，吉林长春，130022）

2017年7月，国务院正式印发了《新一代人工智能发展规划》。规划指出，只有抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，才能真正实现建设创新型国家的目标①观点引用自：http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm。在国家大力推进创新驱动战略与寻求经济增长新动能的背景下，借助人工智能科技，实现传统产业的转型升级，积极探索“人工智能+”产业融合发展的现实问题与对策研究，可谓意义重大。

在国外产业融合问题的研究方面，Rosenberg（1963）基于美国机械设备产业的演化历史，首次提出“技术融合”的概念。他认为，正是技术共享引致原本产品性质与功能无关的产业实现了互通。Sa⁃hal（1985）和Dosi（1988）指出，产业融合始于技术关联，产业间的技术扩散与创新是打破产业边界的重要手段。Alfonso.G.and Salvatore.T.（1998）认为，产业融合需要历经技术融合、业务融合和市场融合等不同阶段才能最终实现。同时，通过统计数据分析，他发现产业融合能够极大提升市场绩效。著名经济学家植草益（2001）指出，产业融合并不是日本独有的现象。政府管制放松、行业壁垒降低都将快速推进技术进步，并促进产业组织形式演进。

在国内产业融合问题的研究方面，赵珏、张士引（2015）指出产业融合是产业升级发展的必然趋势。在技术进步、需求升级和行业管制放松的作用下，产业融合不仅实现了产业内生增长，更强化了竞争性的市场结构，获得了增长动能的释放。陶长琪、周璇（2015）选取了信息产业和制造产业的基础数据，进行了二者产业融合对产业结构升级影响的定量研究。他们指出，信息与制造产业的耦合关联将极大助力产业升级和优化。张杰（2017）认为，“创新立国”战略推行之本在于大力推动技术创新与产业融合深度发展，这也是我国经济在新常态背景下实现动力重构的取胜之匙。

综上可见，人工智能隶属于高技术产业，它以高精尖科技基础作为产业发展基础。在传统产业升级换代出现瓶颈，亟需寻求技术突破的今天，“人工智能+”产业融合将成为我国经济发展的大势所趋。这一新兴业态的出现不仅会极大拓展传统产业融合理论的研究视野，更将积极助力我国经济的可持续发展。

一、“人工智能+”产业融合发展的现状分析

当前，人工智能领域的公司和产品数量众多，总体处于爆发式增长阶段。据Venture scanner调查报告显示①数据引用自：http://www.199it.com/archives/453161.html，截止2018年1月，全球范围内人工智能产品横跨13个种类，分别包括：机器学（通用/应用）、自然语言处理（语音识别/通用）、计算机视觉（通用/应用）、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别，与人工智能技术有关的公司总计2029家，融资总额达到了270亿美元。从国内人工智能企业来看，2016年，国内人工智能企业数量为128家，其中有高达42%的企业应用了计算机视觉相关技术。在产业投资方面，2017年国内人工智能领域投融资总规模达到1800亿人民币，且主要集中在种子天使轮、A轮和B轮②数据引用自：2017中国人工智能产业数据报告。

目前，我国人工智能垂直领域应用（人工智能+）总计占比58%，这说明国内企业更注重人工智能的应用环节。

（一）人工智能+金融

“科技金融”已经成为金融行业的趋势和特征。目前，人工智能在金融领域已经应用在智能投资顾问、预测、反欺诈、征信与风控、安全监控预警、智能营销客服、投资决策和保险定价等方面。“人工智能+金融”的融合模式借助人工智能技术、通过挖掘海量信息，能够大幅提高金融服务效率、降低服务成本，从而降低金融服务门槛，而这些变化也正是金融业未来发展的核心竞争力。据统计，京东金融已为400家银行、55家保险公司、100家基金公司提供了大数据、风控、营销等科技能力输出，其涵盖的金融服务人群已超过1.5亿用户。而蚂蚁金融服务集团旗下的智能客服则可以借助人工智能技术，将用户输入的关键词与数据库进行自动答案匹配。在蚂蚁金融服务集团成熟的人工智能技术向行业陆续开放后，其日均交易额增长了243%，日均客单的涨幅也达到了190%。伴随着更多人工智能投资顾问平台的兴起（如表1所示），预计2020年中国智能投资顾问管理平台的资产规模将超过5万亿人民币③数据引用自：http://top.askci.com/news/20170731/112003104253.shtml。

表1 2017年中国智能投资顾问平台TOP10

（二）人工智能+医疗

“人工智能+医疗”是指以互联网为依托，通过基础设施搭建及数据收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业之中。“人工智能+医疗”的融合模式可以提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好地解决医疗资源短缺和人口老龄化的问题。当前，以BAT、科大讯飞为代表的科技公司仍是“人工智能+医疗”产业融合发展的主力军（如表2所示）①数据引用自：http://36kr.com/p/5125088.html。诸如，腾讯集团通过和医院共建的“智慧医院”形式实现了对区域居民健康档案信息平台的打造，利用最先进的物联网技术，构建了患者、医务人员、医疗机构和医疗设备之间的互动，极大提升了患者的就医时效。

表2 国内主要人工智能医疗产品一览

虽然人工智能在医疗领域具有良好的发展前景，但其应用门槛也是最高且最难突破的。当前，“人工智能+医疗”产业融合现存很大阻碍，诸如基于深度学习的人工智能诊断工具的研发，需要大量的、准确的个案数据，包括既往史、症状和体征、检查结果、诊断和治疗方案。但现有的很多病历数据需要对原始文本数据进行标准化和数据清理，才能保证人工智能学习数据的准确性。同时，人工智能的辅助诊断结果在广泛应用于临床前，也需要由资深的全科医生进行大量有效性和准确性比对。

（三）人工智能+教育

《新一代人工智能发展规划》已明确要求“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系”。因此，在人工智能浪潮的影响和渗透下，教育领域也有越来越多的人工智能技术和应用出现。诸如，在课堂教学方面，虚拟助教被用于300余人的课堂，代替教师解答学生们的问题;在自适应学习方面，自适应教学平台能够采集学习者学习过程中的行为数据，并对学生的学习兴趣、知识水平、学习风格、学习进度等做出分析和预测，以提供个性化的学习服务。在教育机器人方面，乐高玩具公司推出的最新一代可编程智能机器人产品增强了与智能设备的互动，添加了无线互联模块，可以和多种移动设备连接，通过手机软件进行控制。通过改进的麦克和扬声器设备，可以支持人机交互。此外，在考试测评与评价诊断、校园管理及教学管理、教育决策与教育治理等教育场景中，人工智能技术也得到了广泛的应用（如表3所示）②数据引用自：http://www.sohu.com/a/207062704_99966151。

表3 智能教育相关企业及主要产品

（四）人工智能+汽车

人工智能在汽车领域的运用是人工智能技术的重要组成部分，它包括无人车、无人公交和无人配送等。2015年7月，特斯拉首次向用户推送了自动驾驶功能。2016年10月，谷歌宣布其研发的无人驾驶汽车已经在电脑的控制下安全行驶了300万公里。在无人公交方面，2016年9月，奔驰汽车公司的首辆无人驾驶汽车Uber在美国匹兹堡上路。在无人配送方面，2016年9月，京东无人配送车进入路测阶段。海内外越来越多的企业已争相加大了人工智能在汽车领域应用的研发投入，尤其是非传统的汽车厂商，包括各大IT和互联网公司，以及新兴的公司（如表4所示）①数据引用自：http://www.199it.com/archives/684242.html。

表4 “人工智能+汽车”行业主要企业及代表产品

当前，汽车与人工智能产业的深度融合发展已经受到国家的高度重视，成为中国新兴产业的又一个主角。国家发展与改革委员会2018年印发的《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿）指出，智能汽车已成为汽车产业技术的战略制高点，到2020年智能汽车新车占比将达到50%，到2025年，新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用。未来，汽车产业的智能化、互联网化已经成为全球公认的产业重大发展趋势，而如何通过人工智能、互联网技术实现安全性、娱乐性、便捷服务、舒适性等多性能，是汽车产业智能化发展的大方向。

二、“人工智能+”产业融合面临的共性问题

（一）技术基础依旧薄弱

日本学者植草益曾指出，产业融合的本质是技术融合②观点引用自：黄蕊，侯丹.东北三省文化与旅游产业融合的动力机制与发展路径[J].当代经济研究,2017（10）：81-89.，即只有共同的技术基础才能促成人工智能产业与传统产业间产业边界的消失与互通。然而，尽管经过多年的发展，我国人工智能产业已取得巨大进步，但技术问题仍是阻碍“人工智能+”概念向更多传统产业渗透的主要瓶颈。就我国人工智能产业而言，许多尖端技术都是由国外引进，人工智能芯片也主要进口自发达国家。虽然政府方面为了吸引具有技术优势的国外企业出台了许多优惠政策，但技术水平不足必然提高产业的对外依存程度，使我们长期陷入受制于人的不利局面。例如，近期愈演愈烈的“中兴事件”，就足以说明发达国家在对我国技术输出的过程中，会通过限制参数等手段为技术尖端化设置障碍，这也影响了我国“人工智能+”产业融合的进程。由此可见，仅仅依靠国外的技术引进，“人工智能+”产业融合的产成品最终将难以摆脱被低端化锁定的窘境。因此，只有不断提高我国自身的自主研发能力，并在攻坚阶段，侧重于人工智能与传统产业共性的技术开发，使得技术和产业实现有效对接，才能更好地打破外国技术壁垒，夯实我国自身的“人工智能+”产业融合的技术基础。

（二）复合型人才严重不足

人才是人工智能行业发展的第一资源，构建合理的产业人才体系也是实现人工智能与传统行业层次升级和战略优化的必要条件。目前在“人工智能+”领域，我国确实有一些顶尖技术专家，对新生代主力军的培养也越发重视，但巨大的人才缺口仍是不可忽视的问题。从结构看，我国人力资源队伍总体规模较大，但专业化的高端复合型技术人才紧缺，同时基础型、技术型和应用型人才的比例也亟待优化。据统计，截止2017年3月，全球人工智能领域专业型人才约200万，美国已超80万，而中国仅占5万①数据引用自：http://www.360doc.com/content/17/1215/21/21896351_713413551.shtml，此数量级的人才规模很难满足传统产业升级和市场拓展的宏观需要。从需求来看，随着“人工智能+”产业融合新业态的逐步兴起，我国对专业复合型人才数量和质量的要求更是空前高涨。因此，构建相对完备的人工智能产业融合人才培养体系，可谓迫在眉睫。新时期，“人工智能+”新业态，势必会掀起一场激烈的高端人才争夺战。在外国科技企业纷纷向我国高校及科研院所的精英们抛出橄榄枝，通过高薪优待吸引他们加盟的背景下，积极创造条件，留住高端复合型人才，并使其助力我国人工智能产业融合发展，依然任重而道远。

（三）外部环境亟待优化

“人工智能+”产业融合作为经济发展的新兴业态，它的茁壮成长既需要科学制度体系的支持，也离不开良好竞争环境的灌溉。当前，虽然国家已对人工智能及相关行业形成了一定的政策倾斜，但在具体执行过程中，由于涉及到人工智能产业与传统产业之间的技术协调，因此缺乏科学合理的整体规划，政策执行过程中区域化、分散化和碎片化情形仍时有发生。与此同时，我国“人工智能+”领域的投融资机制也亟待完善。由于“人工智能+”产业融合需以技术突破为基础，因此其初期投入额较大且投资回收期较长。为规避风险，实现增值目标，投资机构往往倾心于技术成熟的行业，而回避对其的资金投入，这也在一定程度上限制了我国“人工智能+”产业融合的深入发展。综上可见，“人工智能+”产业融合的出现，正在倒逼我国配套的软硬环境建设快速升级。面对新生业态的迅猛发展之势，科技政策、税收政策、补贴政策等等均需与时俱进，协调统筹，只有这样，才能为我国“人工智能+”产业融合营造出一个良好的外部环境。

三、“人工智能+”产业融合发展的对策建议

（一）增加“人工智能+”产业融合的技术投入

加大科技研发力度，寻求关键技术创新是摆脱发达国家技术控制，提高“人工智能+”产品经济附加值最为有效的途径。创新是“人工智能+”领域发展的根本动力。为突破传统产业的技术瓶颈，实现产业结构升级，就必须建立以技术研究为基础，以产业价值升级为导向的多层次一体化科技创新体系，创建各产业（人工智能产业和传统产业）、各学科相协调、互融合的科研创新平台。在“人工智能+”产业融合推进的过程中，一方面，从事研究工作的高校及研究院应该与进行技术实践的企业加强研讨沟通，意识到彼此关联之密切，形成科研者为实践者提供技术支持，实践者为科研者指引创新方向的分工合作与双向信息传递机制。另一方面，国家应加强对“人工智能+”领域技术创新与研发的资金支持，设立专项基金，协调资源，实现优化配置，加大对进行核心技术研发的科研院所的资金投入，为提高相关部门的自主研发能力创造良好的环境。同时我国还应加强对“人工智能+”领域专利及知识产权的保护力度，立足现存优势，高瞻远瞩，统筹规划人工智能及其相关行业的发展战略，从而优化新时期全球新兴产业价值链的分工布局。

（二）大力吸引并培育“人工智能+”产业融合所需的高端人才

为满足行业发展需要，适应产业结构调整与融合，我国需不断为“人工智能+”行业注入新鲜血液，建成具有中国特色的高素质、高技能、高层次人才队伍。针对“人工智能+”领域复合型人才储备不足的问题，我国应以加强重点高校学科建设为基础，拓展人才吸引渠道，创新人才培养体系，优化人才结构布局，注重综合素质提升，培养多维度、多层次的复合型高端人才。诸如2018年，长春理工大学便正式落成了吉林省首家人工智能学院，这将对我国系统培育“人工智能+”产业融合所需的复合型人才，形成极大的助力。与此同时，还应科学设计人才培养规划，通过多种途径促进与人工智能相关的学科进行交叉融合，推动边缘学科发展。在此基础上，也应积极鼓励校企联合，协力进行技术攻坚，实现人工智能基础技术与产业应用的有效对接，针对“人工智能+”行业的特性，培养高度匹配的重点领域人才，逐渐缩小相关岗位的人才缺口。最后，可以通过高薪聘请、创业筹资优惠、创新人才保障机制等方式，促进海外华人精英回流；通过在全球范围内招贤纳士，促进我国“人工智能+”领域人才结构的优化；通过行业协会等组织，发挥中介机构效用，创建全球性的人力资源整合平台，促进有效信息的高速流动，从而解决“人工智能+”领域高端人才长期集中于某一特定地区且流动缓慢等问题。

（三）积极改良“人工智能+”产业融合的外部环境

在我国科技与经济日新月异发展的当下，为使政策落实达到预期效果，就要对“人工智能+”领域的管理体制进行系统改革，使得产业融合的基础层、技术层和应用层环环相扣。通过合理规划、高效整合、制定统一的战略发展体系，避免因“人工智能+”领域体制设计的分散化所导致的政策落实不到位等弊端。同时，政府应规划好对“人工智能+”领域的资金支持事项，将投入重心放在产业高端核心技术研发的初期。鉴于“人工智能+”领域投资的回收期较长，为保证产业长期目标和短期计划的协调发展，政府应给予其更大的政策优惠和物质支持。最后，健全和完善人工智能行业投资的激励与约束机制是保证“人工智能+”领域蓬勃发展的重要条件。我国既要构建有效的筹资体系，拓宽融资途径，又要避免投资的盲目性和重复性。为此，可以一方面为提高“人工智能+”领域的自主研发和创新能力提供风险和资金保障；另一方面，引入第三方评估机构，对“人工智能+”领域的研发项目进行全面了解和科学预测，从而做出客观评价和正确的投资选择。总体而言，面对激烈的全球竞争，单纯依靠国外先进的技术引进，促成我国“人工智能+”产业融合发展，只能作为缓兵之计。我国永远不可在推进“人工智能+”领域发展的过程中故步自封。只有把握住全球人工智能行业的走向与趋势，进行科学布局，不断改良“人工智能+”产业融合的外部环境，才能摆脱受制于人的局面，从而形成新时期我国经济发展的新动能。