我国人工智能产业面临三大问题 创新思维模式成为关键

　　人工智能发展至今已有超过60年的历史。当前，人工智能随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迎来新一轮的发展。企业围绕主业布局人工智能，打造从人工智能技术、整体解决方案、开源平台到硬件和产业应用的完整生态体系。与此同时，国家和地方出台一系列政策，对人工智能发展进行系统布局，人工智能创新创业非常活跃，其应用的广度和深度均呈现出异乎寻常的强劲态势，并且进一步加大了与实体经济的融合力度。

　　我国基于互联网的蓬勃发展积累了海量的数据资源，同时还具备巨大的市场需求和开放的应用环境，形成了人工智能产业发展的坚实基础和独特优势。自2016年以来，我国先后出台了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》。在一系列的产业政策和市场需求的双重带动下，我国人工智能产业进入了一个全新的发展阶段。但是，我国人工智能产业在发展过程中也面临着一系列的问题，如传统企业与创新企业信息不对称、供需不匹配、投资金额大而优质项目少等问题。

　　为解决产业发展过程中的问题，提升我国人工智能产业的竞争力，中国人工智能产业发展联盟在国家发改委、科技部、工信部、中央网信办的指导下，通过组织“AIIA杯”人工智能巡回赛（以下简称“巡回赛”）的方式，搭建竞技类平台，聚集人工智能领域的优秀企业，以应用需求推动技术进步，以行业融合促进产业发展，以创新思维推动人工智能产业对接、推动人工智能供给侧改革，积累了丰富的经验。

　　上升期蕴藏大空间

　　当前，我国人工智能产业处于发展的上升期，蕴藏着巨大的市场空间。

　　我国人工智能产业规模呈现出逐年递增的发展态势。2016年，整体产业规模突破100亿元，增长率为43.3%。 2017年，增长率为51.2%，产业规模达到152.10亿元。预计2019年产业规模将增长至344.30亿元。

　　从累计融资额度来看，我国人工智能产业目前累计融资额为635亿元，为全球总融资额的33.18%，仅次于美国的50.1%，高于其他国家合计占比的15.73%。从专利申请量来看，中国人工智能相关专利申请数从2010年开始出现持续增长，到2016年中国人工智能相关专利年申请数高达29023项。

　　我国人工智能领域众多垂直行业的创业公司不断成长，大量应用和产品纷纷涌现。随着人工智能在安防、电信、制造、金融等垂直行业的深入应用，我国人工智能产业规模将有望呈现出指数级增长趋势。

　　三大问题尚待解决

　　我国人工智能产业虽然发展快速，但是也面临着三大问题。

　　第一，传统企业和创新企业供需不匹配。

　　当前，传统企业存在大量的技术创新需求，但是由于传统企业无法公开企业的商业数据，很多时候无法以招投标的形式寻找创新企业来解决问题，短时间无法将创新技术与提高企业生产效率有效结合。

　　因此，通过人工智能“巡回赛”的形式，将传统企业的技术和效率问题设为赛题，实现“数据不出门，技术走进来”，有效解决传统企业和创新企业信息不对称的问题，是一种有效对接双方需求的创新合作模式。“巡回赛”实际解决了企业在实际生产中遇到的技术难题，通过赛事选拔优秀项目和人工智能专业人才，助力人工智能研究成功从研发端向应用端、从应用端向消费端的转移，推动我国人工智能产业不断发展成熟。

　　第二，创新企业缺少数据无法实现技术提升。

　　人工智能领域的创新企业发展势头迅猛，但是需要大量的数据和实践案例来支撑和验证成果，促进技术落地，并进一步完善和提高自身技术实力，寻找技术、市场和商业模式三者融合提升的机会。例如，研发突破性技术、提供个性化产品和服务、促进应用领域转移，使隐形市场显性化、精准营销、创造新市场以及重塑业务组合、渗透新业务和发展新的交付方式。

　　与此同时，当前阶段的人工智能技术仍不能满足未来可能的发展需求，缺乏大量领域内的实践经验与数据积累。因此，如果第三方如产业联盟能够帮助拥有一定技术的创新企业和拥有数据的企业进行有效对接，那么就将有助于提升人工智能的技术水平，推动产业发展。

　　第三，创投企业手握大量资金“苦苦”寻找优秀项目。

　　目前，人工智能初创企业数量和融资额正在飙升。来自angel.co的数据显示，全球范围内约有2200多家人工智能初创公司，其中超过50%的初创公司是在最近两年成立的，正处于不断追加投资的阶段。与人工智能初创企业数量的增长趋势一样，人工智能企业的融资额也在连年攀升。新工具和新算法掀起了人工智能发展的新浪潮，创业者和投资人逐渐恢复对人工智能的信任。尤其是最近五年，随着神经网络、深度学习等技术的高速发展，人工智能的浪潮迅速席卷全球。但是，创投公司一方面在“苦苦”寻找人工智能项目，但是另一方面优质企业和优质项目又十分稀缺，而处于天使轮融资阶段的创业者又缺乏对接投资人、投资机构的经验。

　　值得注意的是，目前人工智能领域只有少量应用带来了前期效益，大部分没有真正实现大规模的产业化输出。因此，相较人工智能实际的产业规模，资本投资力度过大，在缺少实践应用与盈利能力支撑的情况下，大量投资产生泡沫的可能性大增。

　　创新思维模式成为关键

　　对于我国人工智能产业面临的三大问题，中国人工智能产业发展联盟提出并实施了以下解决方法。

　　第一，创新思维模式，促进人工智能产业供需对接。

　　为激活我国人工智能产业发展的动力，推进产、学、研、用等各领域的协同发展，促进人工智能与实体经济深度融合，人工智能产业发展联盟以“巡回赛”的方式，针对传统企业生产中出现的实际问题和需求，攻克人工智能领域相关的重点技术难点，通过赛事选拔优秀项目，推进成果落地应用，助力优质项目产业化。

　　第二，完善配套政策，营造人工智能产业发展环境。

　　加快研究制订人工智能数据集方面的管理政策，建立强大的数据生态系统，设定和实施数据标准，建设公共数据，鼓励企业数据交换。推动人工智能相关产业政策和财税金融政策实施，提高公共服务质量，实施人工智能研发、投资、产业等政策配套指引，避免同质化产品研发，提高生产和投资效率。制定激励传统行业转型的相关政策，特别是破除采纳人工智能等新技术的政策障碍，为传统企业转型提供良好的制度环境。加强人才培养，在培养优秀科学家的同时，加强人工智能应用领域专业人才的培训。

　　第三，积极引导，避免人工智能产业投资失衡。

　　从投资机会来看，我国人工智能基础层缺乏重大原创科研成果，缺乏有竞争力的技术和人才；技术层即将进入产业整合阶段，核心在于创始团队的技术实力和创新能力；应用层因国内巨大的人口和市场优势，以大数据收集为基础的医疗、教育、消费、营销等垂直行业尚未出现人工智能领域的行业龙头，存在较大的市场发展空间和投资机会。在人工智能产业持续发展过程中，产业联盟积极引导并加强人工智能产业链、价值链和创新链的均衡投资，应对市场失灵引起的投资不均衡现象。（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 施羽暇）

　　转自：人民邮电报

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