我國人工智能產業面臨三大問題 創新思維模式成為關鍵

　　人工智能發展至今已有超過60年的歷史。當前，人工智能隨著所處信息環境和數據基礎的深刻變革，開始迎來新一輪的發展。企業圍繞主業布局人工智能，打造從人工智能技術、整體解決方案、開源平臺到硬件和產業應用的完整生態體系。與此同時，國家和地方出臺一系列政策，對人工智能發展進行系統布局，人工智能創新創業非常活躍，其應用的廣度和深度均呈現出異乎尋常的強勁態勢，并且進一步加大了與實體經濟的融合力度。

　　我國基于互聯網的蓬勃發展積累了海量的數據資源，同時還具備巨大的市場需求和開放的應用環境，形成了人工智能產業發展的堅實基礎和獨特優勢。自2016年以來，我國先后出臺了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》。在一系列的產業政策和市場需求的雙重帶動下，我國人工智能產業進入了一個全新的發展階段。但是，我國人工智能產業在發展過程中也面臨著一系列的問題，如傳統企業與創新企業信息不對稱、供需不匹配、投資金額大而優質項目少等問題。

　　為解決產業發展過程中的問題，提升我國人工智能產業的競爭力，中國人工智能產業發展聯盟在國家發改委、科技部、工信部、中央網信辦的指導下，通過組織“AIIA杯”人工智能巡回賽（以下簡稱“巡回賽”）的方式，搭建競技類平臺，聚集人工智能領域的優秀企業，以應用需求推動技術進步，以行業融合促進產業發展，以創新思維推動人工智能產業對接、推動人工智能供給側改革，積累了豐富的經驗。

　　上升期蘊藏大空間

　　當前，我國人工智能產業處于發展的上升期，蘊藏著巨大的市場空間。

　　我國人工智能產業規模呈現出逐年遞增的發展態勢。2016年，整體產業規模突破100億元，增長率為43.3%。 2017年，增長率為51.2%，產業規模達到152.10億元。預計2019年產業規模將增長至344.30億元。

　　從累計融資額度來看，我國人工智能產業目前累計融資額為635億元，為全球總融資額的33.18%，僅次于美國的50.1%，高于其他國家合計占比的15.73%。從專利申請量來看，中國人工智能相關專利申請數從2010年開始出現持續增長，到2016年中國人工智能相關專利年申請數高達29023項。

　　我國人工智能領域眾多垂直行業的創業公司不斷成長，大量應用和產品紛紛涌現。隨著人工智能在安防、電信、制造、金融等垂直行業的深入應用，我國人工智能產業規模將有望呈現出指數級增長趨勢。

　　三大問題尚待解決

　　我國人工智能產業雖然發展快速，但是也面臨著三大問題。

　　第一，傳統企業和創新企業供需不匹配。

　　當前，傳統企業存在大量的技術創新需求，但是由于傳統企業無法公開企業的商業數據，很多時候無法以招投標的形式尋找創新企業來解決問題，短時間無法將創新技術與提高企業生產效率有效結合。

　　因此，通過人工智能“巡回賽”的形式，將傳統企業的技術和效率問題設為賽題，實現“數據不出門，技術走進來”，有效解決傳統企業和創新企業信息不對稱的問題，是一種有效對接雙方需求的創新合作模式。“巡回賽”實際解決了企業在實際生產中遇到的技術難題，通過賽事選拔優秀項目和人工智能專業人才，助力人工智能研究成功從研發端向應用端、從應用端向消費端的轉移，推動我國人工智能產業不斷發展成熟。

　　第二，創新企業缺少數據無法實現技術提升。

　　人工智能領域的創新企業發展勢頭迅猛，但是需要大量的數據和實踐案例來支撐和驗證成果，促進技術落地，并進一步完善和提高自身技術實力，尋找技術、市場和商業模式三者融合提升的機會。例如，研發突破性技術、提供個性化產品和服務、促進應用領域轉移，使隱形市場顯性化、精準營銷、創造新市場以及重塑業務組合、滲透新業務和發展新的交付方式。

　　與此同時，當前階段的人工智能技術仍不能滿足未來可能的發展需求，缺乏大量領域內的實踐經驗與數據積累。因此，如果第三方如產業聯盟能夠幫助擁有一定技術的創新企業和擁有數據的企業進行有效對接，那么就將有助于提升人工智能的技術水平，推動產業發展。

　　第三，創投企業手握大量資金“苦苦”尋找優秀項目。

　　目前，人工智能初創企業數量和融資額正在飆升。來自angel.co的數據顯示，全球范圍內約有2200多家人工智能初創公司，其中超過50%的初創公司是在最近兩年成立的，正處于不斷追加投資的階段。與人工智能初創企業數量的增長趨勢一樣，人工智能企業的融資額也在連年攀升。新工具和新算法掀起了人工智能發展的新浪潮，創業者和投資人逐漸恢復對人工智能的信任。尤其是最近五年，隨著神經網絡、深度學習等技術的高速發展，人工智能的浪潮迅速席卷全球。但是，創投公司一方面在“苦苦”尋找人工智能項目，但是另一方面優質企業和優質項目又十分稀缺，而處于天使輪融資階段的創業者又缺乏對接投資人、投資機構的經驗。

　　值得注意的是，目前人工智能領域只有少量應用帶來了前期效益，大部分沒有真正實現大規模的產業化輸出。因此，相較人工智能實際的產業規模，資本投資力度過大，在缺少實踐應用與盈利能力支撐的情況下，大量投資產生泡沫的可能性大增。

　　創新思維模式成為關鍵

　　對于我國人工智能產業面臨的三大問題，中國人工智能產業發展聯盟提出并實施了以下解決方法。

　　第一，創新思維模式，促進人工智能產業供需對接。

　　為激活我國人工智能產業發展的動力，推進產、學、研、用等各領域的協同發展，促進人工智能與實體經濟深度融合，人工智能產業發展聯盟以“巡回賽”的方式，針對傳統企業生產中出現的實際問題和需求，攻克人工智能領域相關的重點技術難點，通過賽事選拔優秀項目，推進成果落地應用，助力優質項目產業化。

　　第二，完善配套政策，營造人工智能產業發展環境。

　　加快研究制訂人工智能數據集方面的管理政策，建立強大的數據生態系統，設定和實施數據標準，建設公共數據，鼓勵企業數據交換。推動人工智能相關產業政策和財稅金融政策實施，提高公共服務質量，實施人工智能研發、投資、產業等政策配套指引，避免同質化產品研發，提高生產和投資效率。制定激勵傳統行業轉型的相關政策，特別是破除采納人工智能等新技術的政策障礙，為傳統企業轉型提供良好的制度環境。加強人才培養，在培養優秀科學家的同時，加強人工智能應用領域專業人才的培訓。

　　第三，積極引導，避免人工智能產業投資失衡。

　　從投資機會來看，我國人工智能基礎層缺乏重大原創科研成果，缺乏有競爭力的技術和人才；技術層即將進入產業整合階段，核心在于創始團隊的技術實力和創新能力；應用層因國內巨大的人口和市場優勢，以大數據收集為基礎的醫療、教育、消費、營銷等垂直行業尚未出現人工智能領域的行業龍頭，存在較大的市場發展空間和投資機會。在人工智能產業持續發展過程中，產業聯盟積極引導并加強人工智能產業鏈、價值鏈和創新鏈的均衡投資，應對市場失靈引起的投資不均衡現象。（中國信息通信研究院云計算與大數據研究所 施羽暇）

　　轉自：人民郵電報

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