加快发展新一代人（rén）工（gōng）智能，促进人工（gōng）智能与实体经济深度融合（hé），是我国实现科（kē）技（jì）跨越发（fā）展（zhǎn）、产业（yè）优（yōu）化升级（jí）、供给侧（cè）结构性改革的重要引擎。受制于技术、数据、人才、行业壁垒等多重因素影响，人工智能（néng）与实体（tǐ）经济（jì）融合目前仍处于初级（jí）阶段。3月（yuè）19日中央全面深化（huà）改革委员会第（dì）七次（cì）会议审议（yì）通过了《关于促进人工（gōng）智能和实体经济（jì）深度融合的指导（dǎo）意见（jiàn）》。本文从产业研究的视（shì）角，对推动人工（gōng）智能与实体（tǐ）经济深（shēn）度融合（hé）做一简要（yào）探讨。

深度融合（hé）的（de）重要性

人工（gōng）智能是新一轮科（kē）技革命和（hé）产（chǎn）业竞争的战略制（zhì）高（gāo）点（diǎn）。智能化是科技和产（chǎn）业发展重要趋势，已成为生产、生（shēng）活（huó）领域技术创新（xīn）的关键环节，新一代人工智能正引（yǐn）领新一轮信息技术（shù）发展浪（làng）潮，将带来新（xīn）的科技和（hé）产业（yè）革命。主要（yào）发达（dá）国家都在积极布局人工智能（néng），出台战略性研究计划，加大科研投入，抢占科技和产业发展的制（zhì）高点。（产业政策评论丨如何看美（měi）国宣（xuān）告捍卫人工智能全球主导权？）加（jiā）快人工智能研发对于提（tí）升我国科技和产（chǎn）业竞争力，抢抓（zhuā）新一轮科技和产（chǎn）业革命先机意义重（chóng）大。

人工智（zhì）能与（yǔ）实体经（jīng）济深（shēn）度融合（hé）是促进我国经济（jì）高质量发展（zhǎn）的核心驱动力，是促进产业变革及新（xīn）旧动（dòng）能转换（huàn）的重大战略。作（zuò）为新一轮科技革命的重要代（dài）表,人（rén）工智能正（zhèng）由技术研发走向行业应用（yòng）,形成从宏观到微观各（gè）领域智能化新（xīn）实践，逐步渗透（tòu）到制（zhì）造（zào）、交通、医疗、金融、零售、金融等多个行业（yè）。人工智（zhì）能发（fā）展催生（shēng）出（chū）新技术、新产品、新产业、新业态（tài）、新模式（shì），为产业变（biàn）革带来新动力，为新（xīn）阶段经济发展注入新动能（néng）。凭借（jiè）高（gāo）融合性、强赋（fù）能性，人工智能有望成为（wéi）中（zhōng）国经济实现供给侧（cè）与需求（qiú）侧协同改革（gé）的（de）重要（yào）引（yǐn）擎，助推中国经济（jì）实现由高速发展向高质量发（fā）展跃迁。

人工智（zhì）能与实体经济融合为保障和改善民生提供（gòng）了新途径（jìng）。人工智能大大提升人（rén）类认识世界、改（gǎi）造世界的能力。伴随着人脑仿（fǎng）生计算（suàn）技术和云（yún）机器人的开发（fā）和应用，智能机器将越来越多（duō）地（dì）应用（yòng）于人类生产（chǎn）生活中（zhōng），有助于解（jiě）决未来（lái）老龄化（huà）社会结构下（xià）的生（shēng）产力发展的重大瓶颈（jǐng）问题，并将在老（lǎo）人、病人、残障人（rén）士的生（shēng）活中扮演重要角色，大大提升医疗、教育、交通等民生领域的智能化程度和服务水平。

现存（cún）的主要问题（tí）

当前人（rén）工智能（néng）领域（yù）受技术发展、资本驱动等影响，创新创业欣欣向（xiàng）荣，但与实体经（jīng）济融合的行（háng）业应用仍处于初级阶段，呈现出供给侧和需（xū）求侧错位的现象。受行业壁垒、人（rén）才、信息化程（chéng）度等（děng）多重（chóng）因素（sù）影响，人工智能与实体经济融合的行业和区域结构（gòu）性问题突出，在（zài）金融、零售等（děng）数字化、信息（xī）化、开放度较高行业的（de）融合已初具成效，但与制（zhì）造、农业（yè）、教育等行业的融合（hé）仍处于起（qǐ）步期。

(一) 实体经济发展整体（tǐ）水平（píng）不高，融合人工智能（néng）的（de）基础薄弱

我国人（rén）工智能的发展主要是供（gòng）给侧驱（qū）动（dòng），供（gòng）给（gěi）侧驱动的人工智能与实体经济融合并不能解决实体（tǐ）经济发展面（miàn）临的根本性问题（tí）。在工业化进程中，各行业面临的转型升（shēng）级的（de）短板和瓶颈并不相（xiàng）同，对于有些实体经济而言，提升智能化水（shuǐ）平（píng）并不是当务之急，而对于网络（luò）化、信（xìn）息化尚在初级（jí）阶（jiē）段的实体经济而（ér）言，发展（zhǎn）更高阶段的智能化条件还不成熟。以工业为例，2017年我（wǒ）国两化（huà）融合发展（zhǎn）水平为51.8，其中小微（wēi）企业两化（huà）融合水平仅为38.1。人工智能（néng）技（jì）术应用所需的互联网、传（chuán）感（gǎn）器、芯片等（děng）基础设施薄弱，企业使用（yòng）人工（gōng）智能（néng）的成（chéng）本过高也是重（chóng）要制约。

从行业接受度来看，对人（rén）工智能的接受度最高的行业分别为电子信息、汽车和金（jīn）融业（yè），零售（shòu）、文娱（yú）等行业的接受度要稍弱于前者，教育、医疗、旅游（yóu）等行业的接受度则更低（dī）。

(二（èr）) 人工（gōng）智能技术水（shuǐ）平（píng）距实际应用仍有较大距离

我国人工智能发展存在结构不均衡（héng）问题。应用作为发展优势领域，也（yě）尚未达（dá）到人类劳（láo）动者对企（qǐ）业管理、技术研发、生产加（jiā）工（gōng）、组织协（xié）调、营销策划的水平和要求，应用场景和路径有（yǒu）待进一步明确（què），各行业、各（gè）环节所需的（de）解决（jué）方案差异较大（dà）导致开（kāi）发难度大（dà）、成本高，距离可（kě）复制和整体解（jiě）决方案的通（tōng）用人工智能的距（jù）离（lí）更（gèng）远。硬件和算法（fǎ）等基础核心技术受制于（yú）人，则造成人工智能（néng）与实体（tǐ）经济（jì）融合（hé）发展的（de）远期隐忧。

(三) 高质量数据获取（qǔ）难度大、成本高（gāo）

高质量大规模的基础数据（jù）和行（háng）业数（shù）据是（shì）人工智能发展的核（hé）心（xīn），也是人（rén）工智能与实体经济融合的基础。从整（zhěng）体上（shàng）讲，高（gāo）质高效数据缺乏，数（shù）据标准化难度大成本高，数据开放、共享和（hé）交易机（jī）制（zhì）缺失是制（zhì）约人（rén）工智能行业应（yīng）用及（jí）技术（shù）提（tí）升的重要原（yuán）因。国（guó）内大量数据资源（yuán）集中在教育、医疗、交通管理等政府（fǔ）公共部门手中，占比高达75%，但这些数据（jù）开（kāi）放（fàng）程度不高，海量基础性数据处于“封印”状态，内部尚未打通，更无法向社会开放。此外，受（shòu）经（jīng）济实力（lì）、发展（zhǎn）水（shuǐ）平和开放程（chéng）度影响，各行业（yè）和各地（dì）区信息化水平差距较大，数据的可获取（qǔ）性和可（kě）用性（xìng）不一。与消费者相关（guān）的数（shù）据相比，制（zhì）造（zào）环节数据（jù）的获得性、通用性、开发性相对较弱，前（qián）期投（tóu）入和后（hòu）期维护成本更高。出于（yú）法（fǎ）律（lǜ）和商（shāng）业（yè）利益考虑，大量高质数（shù）据的共享与（yǔ）传播（bō）受到限制，无法得（dé）到（dào）有效利用。

(四) 跨行业复合（hé）型人才极度稀缺（quē）

高（gāo）端、复合型人才严（yán）重缺乏是人工智能与（yǔ）实体经济深度融（róng）合的关（guān）键瓶颈。从高端人才数（shù）量和质（zhì）量看，我（wǒ）国人（rén）工智能专（zhuān）业（yè）技术（shù）人才数量虽仅次于美国，但高（gāo）端（duān）人才严重不足，按高H因子衡量的中国（guó）杰（jié）出人才只（zhī）有977人，不及美国五（wǔ）分之一。从现（xiàn）有人（rén）才分布来看，由于薪（xīn）酬、待遇等因素影响，人工智（zhì）能高端人才通常集中于（yú）软件和互联网行业，而各行业人（rén）员对（duì）人工智能概念的理解和技术的掌握难以支撑其智能化改造升级。从现有人才供给（gěi）看，既了解行业又掌握人工智能关键技术，还能够进行应用开（kāi）发的（de）复合型人才严重缺乏。虽然一些（xiē）高校已（yǐ）经开始设立人工智能专（zhuān）业或课程（chéng），但受培（péi）养周期等因素限制无法满（mǎn）足当前的迫切（qiē）需（xū）求。

(五) 法律法规标准、保障制度制定滞后于（yú）产业发展

我国（guó）人工智能产业（yè）发展速度快，相关标准与法律法规（guī）制订明显滞后。业界对（duì）人工智能概念（niàn）、内（nèi）涵、应用（yòng）模式（shì）、智能（néng）化水平（píng）等难以达成（chéng）共识，现有标准化工作（zuò）基础薄弱。不（bú）同（tóng）行业既有的标准化和法律（lǜ）法（fǎ）规与快速发展（zhǎn）的人工智能技术与应（yīng）用存在交叉和不衔（xián）接，包括无人驾驶、AI医（yī）疗（liáo）等在内的多个领域均没有现行（háng）制度可（kě）供（gòng）参考。融合引（yǐn）发相关的（de）就（jiù）业、安全、伦理道德（dé）研究滞后于技术创（chuàng）新和（hé）行业（yè）应（yīng）用，容易引发各（gè）界（jiè）的担忧、分（fèn）歧和（hé）争议（yì）。

思考（kǎo）与（yǔ）建（jiàn）议

人工智能（néng）与实体（tǐ）经济融合不（bú）仅涉及多行（háng）业、领域的技术变革和（hé）产业变（biàn）革，还（hái）将对就业、安（ān）全等社会各层面产生深（shēn）层（céng）次影响。深（shēn）化体制（zhì）机制（zhì）改革，构建政府（fǔ）引导、市场为（wéi）主（zhǔ）体，需求（qiú）引导、市场主导的人工智能产业协同发展体系，是实现（xiàn）人（rén）工智能与实（shí）体（tǐ）经济深度融合，带领我国（guó）经济、社会实现（xiàn）跨越式（shì）发展的根（gēn）本。

(一) 提高创新应用效能，厚植基（jī）础科学储备

充分发挥（huī）市场机制（zhì）作（zuò）用（yòng），以（yǐ）需求为导向，鼓（gǔ）励企业成为技术方向选择、关键技（jì）术（shù）攻关（guān）、资源配置和推广应用的（de）主体，行业主（zhǔ）管部（bù）门从政（zhèng）策、规划、统（tǒng）计、公共资源与（yǔ）服务等方面加强引导（dǎo）、协调和支持，杜绝可能影响市（shì）场公平竞争的（de）研发资助（zhù）、补贴、评优、推（tuī）荐等（děng）行为，营造能够激（jī）发创新活力的发展环境。

基础研（yán）究方面，以突破人工智能应用基础（chǔ）理论瓶颈为重（chóng）点，超前布局可能引发人工智能（néng）范式变革（gé）的基础（chǔ）研究，政府应加大（dà）支持力（lì）度，建设开放共享的开源软硬件基础平台、基础数（shù）据与安全检测平台等（děng），为人工智能持续发展（zhǎn）与深度应用提供强（qiáng）大科学储备。

坚持开放（fàng）合作创新，采取多（duō）种（zhǒng）方式（shì）和渠道，与国外（wài）研究机（jī）构和企业开展交流与联合研发，在学术研究层面更（gèng）全面的（de）融入全球创新网络（luò）。

(二) 发挥政府引导和市场主体作用，激发智能产业发（fā）展活力

充分（fèn）发挥政府（fǔ）引导作用。积极推进人工智能在市政管（guǎn）理、公共安全（quán）、医疗健康、减灾（zāi）救灾、社会保（bǎo）障、文化教育、交（jiāo）通（tōng）运输、能源管理（lǐ）、社（shè）区（qū）服务等领（lǐng）域的应用（yòng），鼓励将（jiāng）人（rén）工智能产品（pǐn）、解决方案和（hé）服务优先纳（nà）入政府（fǔ）采购目录（lù），各级政（zhèng）府资金（jīn）和（hé）社会（huì）资（zī）金优先支持进入目录（lù）的产（chǎn）品、服务及其相关企业，提升政府公共（gòng）服（fú）务水平和效（xiào）率。面向人工智能关（guān）键核（hé）心技术研发，以及军（jun1）工（gōng）、能源（yuán）、医疗、信息（xī）安全等重（chóng）要领域，可考虑建立人工智能融合新业务市场准入负面（miàn）清单。

支持开（kāi）展各（gè）类先（xiān）行先试。在北京、上海等地（dì）建设试验区的基（jī）础（chǔ）上，支持更（gèng）多有条件的省市开展人工智能（néng）示范/试验应用。在制造（zào）、金融、零售、物流等行业开展示范（fàn）试点（diǎn），通过示范试点全面推广（guǎng）应（yīng）用以智能（néng）、协同为特征的先（xiān）进（jìn）人工智能技术。加强跨部（bù）门、跨地区的试（shì）点/试验协调，强（qiáng）化与（yǔ）互（hù）联网（wǎng）、大数据、物联网、智慧城（chéng）市、云（yún）计算等相关（guān）领域的协同。

激发市场（chǎng）创新活力。推动以行（háng）业龙头企业为主体，联合高校、科（kē）研机构、人工智能企业（yè）共同建立人工智（zhì）能融（róng）合创新中心（xīn），聚焦（jiāo）于人工智能在行业应用（yòng）中的（de）共性技术的研发与推广，探（tàn）索新技术、新模（mó）式、新业（yè）态等。

创新人工智能投融资（zī）模式。实现财政（zhèng）引（yǐn）导资金、金融资本、民间资本和（hé）社会资本相结（jié）合（hé）的多渠（qú）道融（róng）资模（mó）式。抓（zhuā）住科（kē）创板机（jī）遇,促进产业集聚，加快促进更多人工智能企业上市融资。

(三) 促进（jìn）消（xiāo）费体制机制完善，培育人工（gōng）智能重（chóng）点领（lǐng）域消费市场

从供（gòng）需两端（duān）发力，构建需求引导、市场主（zhǔ）导的（de）人工（gōng）智能市场（chǎng）消费体系。加（jiā）大智（zhì）能产品研（yán）发和服务创（chuàng）新（xīn）力度，加快智能产品、服（fú）务供给（gěi）体（tǐ）系质（zhì）量提升和标准体系建设，积（jī）极拓展智能（néng）新产品、新业态（tài）、新模式，培育更加成熟的细分消费市场。

面（miàn）向家居、养老、汽车（chē）等领（lǐng）域，积极（jí）培育（yù）智能产品消费细分市场，全面营造（zào）良好消费环境，不断提升居（jū）民消费能力，引导形成合理消费预期。在制造（zào）、农业、能源等领域（yù）部署（shǔ）加快推进装备智能（néng）化升级，全面提升企业研发、生（shēng）产、管理和（hé）服务的智能化水平（píng）。

(四) 构建科学合（hé）理的数据开放共享机制（zhì）

以政府部门为重点，大（dà）力推动数据（jù）开放、共享机制（zhì）建设和实施，推进（jìn）国家就业、社保、地理、环境、生态、交通数（shù）据的开放共享，支撑人（rén）工智（zhì）能与政府（fǔ）服务的融合，提升政务服务水平。

稳（wěn）步推进教育、医疗、能源、公共安全等领域数据的内部整合、共享与（yǔ）对外开（kāi）放，制定数据（jù）资源清（qīng）单和开（kāi）放（fàng）计划，支持相关（guān）企（qǐ）事（shì）业（yè）单位联合人工智能企业围绕（rào）应用场景开展人工智能（néng）服务，鼓（gǔ）励优质机构人工智能服务能力和资源向地方（fāng）开放（fàng）。

建立市（shì）场化的数据开放运营机制。通过公共数据的公开共享，引导企业、行（háng）业协会、科研机构、社会组（zǔ）织等主（zhǔ）动（dòng）采集并开（kāi）放数（shù）据。构建安全有序的数（shù）据交易环境，推动地方政府建立数据交易（yì）平台，规范交易流程，把（bǎ）控（kòng）交易数据（jù）质量（liàng）。

(五) 创新人才培养（yǎng）机制，完（wán）善适应融合发展的人工智能人才培养体系

结合实体经济发展需（xū）求，按照（zhào）“人工（gōng）智能（néng）+X”的人才培养模式（shì），加快探索跨学（xué）校、跨院系、跨学科、跨（kuà）专业的人工智能人才交叉培养和产教（jiāo）融合新机制，教研（yán）结合（hé），研究与实践结（jié）合（hé）。

鼓励高校（xiào）、职业院校和企（qǐ）业合作，加强（qiáng）职业技能人（rén）才实践培养，积极培（péi）育人工（gōng）智能技术和应用创新型人才。鼓励高校、科研院所人工智能专家（jiā）到（dào）企业从事科研和科技成果转化活动（dòng）。依托社会（huì）化教育资源，开展人（rén）工智能知识普及和（hé）教育培训，提（tí）高社会整体认（rèn）知和应用水（shuǐ）平。

加强（qiáng）人工智能领域（yù）优（yōu）秀人才特别（bié）是（shì）优秀（xiù）青年人才引进工作，从创业、落户、置业等多（duō）方面给与激励政策。

(六) 营造健康有序的产业发展生态环（huán）境（jìng）

弥合数字鸿沟，加大对落后（hòu）地区（qū）网络基础设施建设（shè）投入力（lì）度。对农（nóng）业、教育等信息（xī）化较为薄弱的（de）领域（yù）进行重点扶持，通过（guò）人工智能（néng）技术的赋能，解决偏（piān）远地区医疗、教育的不均衡（héng）问题。

加强法制法规建设，在保护产业活力前提下控风险（xiǎn）强监管。持续开展人（rén）工智能安（ān）全（quán）、伦（lún）理、就业、法律等各个方面问题的预测和研（yán）判，加强人工智能对（duì）经济社会综合影响及对策研究。通（tōng）过对（duì）人工智能（néng）相关法（fǎ）律（lǜ）、伦理（lǐ）和社（shè）会问题的深入探讨，尽（jìn）早构建人工智（zhì）能技术伦理准（zhǔn）则并确（què）立最高发展原则。

将人工智能安全纳入国（guó）家（jiā）法制建（jiàn）设中，并通过立法（fǎ）规范人工智能技术的发展，确定技术发展边界。为智能社会（huì）划出法律和伦理道德的边（biān）界，让人（rén）工智能在（zài）安（ān）全（quán）的前提下（xià）服务人类社会。

建立人工智能技术产品监督机（jī）制和管理体系。严（yán）格监督人工智能技术（shù）新产品各个环节的发展（zhǎn）。建立多层次、全方（fāng）位、有效的制约和（hé）监督机制（zhì）引导人工智能技术及产品的发展。建立科学（xué）的（de）人（rén）工智能技术产品管理体系（xì）。