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| 人工智能赋能经济高质量发展研究 |
| 第734期 作者：□文/杨舒心 时间：2024/8/1 15:03:53 浏览：270次 |
［提要］ 在21世纪的技术变革浪潮中，人工智能作为推动技术革命和产业变革的关键力量，在推动经济高质量发展进程中发挥着重要作用。目前，我国正处于世界人工智能行业发展的第一梯队，具备丰富的市场资源，形成基于网络空间发展的人工智能产业创新集群。但是，目前人工智能核心技术的缺乏、产学研用的现实梗阻和数据垄断对关联产业扩散的阻碍也不可忽视。为了高效发挥人工智能赋能经济高质量发展的积极效应，需要从加强基础理论研究、强化产学研用合作，加快先导区和试验区建设，并完善法律法规和伦理规范等多方面着手。
关键词：人工智能；经济高质量发展；效应；路径
中图分类号：F124.3 文献标识码：A
收录日期：2024年1月26日
目前，我国人工智能发展迅速，不仅在技术层面取得重大突破，也在应用领域展现出巨大潜力，为转变经济发展方式、产业体系结构的转型升级、绿色发展等经济高质量发展目标的实现提供了强大支撑。当前正是改变发展模式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期，新一代人工智能对此过程至关重要。
一、人工智能赋能经济高质量发展现状审视
（一）人工智能在促进经济高质量发展中的机遇
1、从行业发展来看，我国处于世界人工智能领域的第一梯队。在人工智能行业发展速度和规模方面，2022年我国人工智能核心产业规模达5，080亿元，同比增长18%，企业数量超过4，000家，我国人工智能产业已进入全球第一梯队。中国的公司与组织于2022年提交的关于人工智能的相关专利数量达到了29，853件，相较美国而言，这一数字几乎高出了80%。随着我们在全球顶尖的人工智能会议中的参与程度及影响力逐渐增强，在自动机器学习、神经网络可解释性方法、异构融合类脑计算等方面均得到了一系列具备世界级影响力的创新突破。此外，我国在人工智能的智能芯片、基础架构、操作系统、工具链、基础网络、智能终端、深度学习平台、大模型等核心科技研究上也取得了重大进步。不仅如此，目前我国初步具备适宜人工智能发展的政策和法规环境温床。政府已经陆续推出一系列政策措施，范围涵盖刺激创新活动、保护知识产权、伦理和隐私问题等多个方面，为中国人工智能产业的稳健成长奠定扎实的基础。
2、从资源条件来看，我国具备比较成熟的人才、算力和市场要素。首先，人才资源方面，我国在人工智能领域拥有庞大的人才储备。随着人工智能教育的普及和重视，越来越多的高校和研究机构开设了人工智能相关的专业和课程，培养了大量的专业人才。2023年人工智能领域产业人才存量数约为94.88万人，其中本科学历占68.2%，硕士学历占9.3%。此外，国家对人工智能领域的科研投入持续增加，吸引了众多海内外顶尖科学家和研究者的关注和参与，不仅推动了人工智能技术的研究和开发，也为相关产业的发展提供了强有力的人力支持。其次，算力建设方面我国也取得了显著成就。近年来，通过大规模的基础设施投资，我国建设了一批高性能计算中心，为人工智能的发展提供了强大的算力支持，为处理大规模数据集、训练复杂的人工智能模型提供了可能，极大地加速了人工智能技术的研发和应用进程。再次，市场资源方面我们同样具有得天独厚的优势，中国作为世界上人口最多的国家，拥有庞大的消费市场和丰富的行业应用需求。随着我国经济发展模式的不断演进，以产业转型升级为背景，金融、制造、医疗、交通、物流、农业等垂直行业开始通过人工智能手段寻找自身创新和增长的驱动力，数字化、网络化、智能化的转型需求正迎来爆发式增长。
3、从地域视角来看，我国形成了基于网络空间发展的人工智能产业创新集群。前三次工业革命的产业和创新集群依赖于地理空间，而创新传播较慢。相比之下，第四次工业革命，特别是人工智能产业更依赖网络空间，创新速度更快，应用领域和地域范围更广。人工智能产业集群由企业群、创新资源、创新系统和网络空间产业生态组成，其中网络空间产业生态是其独特要素。人工智能产业化创新集群和产业智能化创新集群的互动是构建全球竞争力的关键。中国的人工智能产业集群具有从新型创新区到全球的空间结构特征，主要分布在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲和川渝地区。西部、中部和东北地区的关键城市也在发展自己的人工智能产业集群，推动智能制造和智慧城市等应用的快速发展。
（二）我国人工智能促进经济高质量发展中的主要问题
1、核心关键技术和话语权缺乏。中国目前在创新优化级、工程实现级的人工智能技术研发工作取得了巨大成就，但这些成就往往依赖于海量数据的积累和算法的优化，而非根本的理论创新或模型的革命性突破，导致我国在人工智能领域的全球竞争格局中处于较为被动的位置，实现人工智能科技自立自强还有一些障碍待解决。高性能计算芯片是人工智能算法和应用的核心驱动力，然而在高端芯片制造领域，我们仍然需要依赖于国外制造商。人工智能在原创性算法研究和创新方面，我国与一些西方国家相比还存在差距，在根本性的理论创新上还需进一步加强。许多先进的人工智能算法和理论，如深度学习、强化学习等，最初都是由西方国家的研究机构和大学提出的。理论创新和模型突破常常决定着一个国家或地区在全球人工智能领域的声誉和影响力，芯片、算法等方面的不足，共同导致了我国在全球人工智能领域的话语权相对有限。
2、市场要素流通障碍。人工智能市场要素流通对于促进资源的有效分配、推动技术创新、提高市场竞争力以及适应市场和技术变化具有至关重要的作用。但是，目前人工智能市场面临要素流通不畅的问题，资本、人才、产品服务与信息数据流通渠道受阻。首先，资本市场的局限。国内风险资本和私募资本在科技领域的投资相对保守，创新项目和初创企业获取资金的途径存在困难，进而影响市场的整体活力和创新能力。其次，人才流动的限制也是一个关键问题。尽管中国拥有庞大的人才资源池，但在高端人工智能领域，尤其是理论研究和创新方面的专家相对稀缺，再加上国际人才的吸引和留存方面有一定难度，影响人才资源的有效配置。最后，技术标准和兼容性问题也阻碍技术的有效整合和应用。人工智能领域的快速发展带来众多创新技术和产品的出现，但由于缺乏统一的行业标准，不同企业和研究机构开发的系统和应用的技术规格和接口标准各不相同，在数据共享和交换方面，不同系统之间存在不兼容性。
3、算法和数据垄断问题。人工智能技术的核心在于通过数据的积累和分析实现自我学习和优化，这种以数据为基础的发展机制，自然使得行业有向垄断集中的倾向。数据和用户量成为衡量人工智能公司市场地位的关键指标，一些拥有大量用户数据和先进算法的头部人工智能平台公司，能够利用这些资源深化垄断。由于这些头部公司掌握着大量的数据资源，他们能够以更高效的方式改进和定制他们的服务和产品，进而吸引更多的用户和数据，形成一个自我强化的循环。这种情况下，市场机制本身可能无法有效地阻止这种集中趋势。随着头部平台公司市场势力的不断增强，它们通过技术和市场力量的结合，不仅加深了现有的垄断格局，还可能阻碍新进入者的竞争，使得潜在关联产业缺乏足够的技术支持和市场机会，限制了市场的创新和多样性。
二、人工智能对我国经济高质量发展的赋能效应
（一）人工智能产生的提升资本质量效应。人工智能有效提升资本质量，赋能技术创新。传统机械自动化在生产过程中只能靠人工操作完成简单、特定和单一的任务，且难以实现自我更新、修复、升级和创新，由此使传统机械自动化只能以固定资本的形态进入生产。通过引入智能化系统和自动化技术，企业能够更高效地利用现有资本。首先，人工智能技术在提高资本效率方面发挥着关键作用。例如，在制造业中，通过使用人工智能驱动的机器人和自动化生产线，不仅可以显著提升生产效率，还可以降低因人为错误导致的成本和浪费，直接提高了资本的回报率。其次，人工智能在优化资源配置中起着至关重要的作用。通过大数据分析和机器学习，人工智能能够精准预测市场需求、优化库存管理和物流安排，从而减少不必要的资源浪费。在金融领域，人工智能的应用能够帮助机构更有效地评估风险、优化资产配置，提高资本的质量和收益。最后，人工智能在提高资本的创新能力方面发挥了关键作用。通过深度学习、自然语言处理等技术，人工智能不仅可以协助企业在产品研发、市场分析等方面进行创新，也可以在商业模式和管理方式上，为传统资本注入新的活力，促进经济长期可持续发展。
（二）人工智能带来的产业转型升级效应。人工智能的迭代演进，协同物联网、大数据等数字化技术，通过终端设备的广泛连接、海量数据的存储积累、算力规模的指数级增长，深刻地影响着产业结构、经营模式和市场竞争格局。首先，人工智能技术促进了传统产业的智能化改造。在制造业、农业、物流等传统领域，通过引入智能传感器、机器学习和自动化技术，企业能够显著提高生产效率，减少能源消耗，降低生产成本。例如，智能化的精准农业可以最大限度地减少水资源和化肥的使用，同时提高作物产量和品质。其次，人工智能正在催生新的产业形态。在人工智能的推动下，数据分析、云计算、智能制造等新兴产业迅速发展。这些产业以高科技含量、高附加值的特点，正在成为经济增长的新引擎。同时，人工智能也在推动产业链的重构，加快产业组织平台化、数字化、网络化转型，促进形成以互联网平台为核心的产业组织模式，促使上下游企业之间形成更加紧密的协同和创新生态，实现要素资源跨地区和跨行业的有效动员。此外，人工智能在服务业中的应用也极大地推动了服务业行业的转型升级。人工智能具有强大交互能力以支持企业及时获取用户需求、优化服务流程、改善产品供给，有利于形成更为高效的组织方式、更加一体化的解决方案，促进新业态和新商业模式的持续发展。在金融、医疗、教育等领域，人工智能技术不仅提高了服务效率和质量，还创造了新的服务模式和消费体验。最后，人工智能还促进了跨行业的融合创新。随着人工智能技术的渗透，不同产业之间的界限日渐模糊，产生了众多跨界融合的新业态和新模式。例如，智能汽车的发展不仅涉及汽车制造业，还涉及信息技术、能源、交通管理等多个领域，推动了不同产业间的相互融合和协同发展。伴随着人工智能技术的迭代发展，产业分工演进和协作发展的态势将不断增强，产业结构和组织形态也将更加适应市场需求变化，这有助于夯实经济高质量发展的产业基础。
（三）人工智能具备的优化外商投资效应。人工智能能够同时降低交易成本、时间成本、信息成本和谈判成本，使用人工智能领域开发的算法可以有效解决外商直接投资的隔离问题、快速确定工厂出现的问题并进行故障分析、提高企业市场估值、提升知识溢出效应，促进经济高质量发展。首先，人工智能提高了我国作为投资目的地的吸引力。随着人工智能技术在各行各业的广泛应用，中国正在成为全球人工智能创新和应用的前沿阵地。传统跨国公司投资模式呈现高固定成本、高资本投资、高负债、低流动性特征，人工智能下跨国公司的投资模式则具有高流动成本、低外资支出、低负债、高流动性的特点。这不仅吸引了全球投资者对中国高科技企业的关注，也促使更多外资企业寻求在华布局，希望利用中国在人工智能领域的技术优势和市场潜力。其次，人工智能技术优化了外商投资的业务运作和管理效率。人工智能为跨国公司提供了大数据基础设施平台，有助于跨国公司的全球价值链实现智能化、数字化和去中介化。通过引入人工智能技术，外资企业在中国可以更有效地进行市场分析、消费者行为预测、供应链管理等业务活动，提高运营效率和响应市场变化的能力。此外，人工智能还促进了外商投资领域的创新和技术合作。许多外资企业通过与中国的科研机构和高科技企业合作，共同进行人工智能领域的研发和创新，不仅丰富了自身的技术储备，也促进了中国在全球人工智能领域的地位。最后，人工智能技术对提升中国营商环境的整体水平起到了积极作用。通过智能化的政务服务、金融服务等，外商投资者在华的投资和经营过程更加便捷高效，法规和政策环境也更加透明和友好，这进一步增强了外资对中国市场的信心。在全面推进新开放格局中，通过智慧、智能产业合作和“一带一路”数字基础设施建设充分发挥我国超大规模市场优势，能够促进国际贸易畅通，以优化生产、交换、分配和投资模式来践行协调发展和开放发展新理念，推动经济高质量发展。
三、发挥人工智能对经济高质量发展赋能效应的实践路径
（一）提升基础理论的研究，促进关键共性技术的发展。要充分发挥人工智能在促进经济高质量发展中的作用，关键在于深入推进基础理论研究和关键共性技术的开发。首先，基础理论研究是人工智能发展的根本动力。基础理论的突破和创新为人工智能技术的应用和发展提供了坚实的理论基础和前瞻性指导。因此，加强对人工智能基础理论，如机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理等领域的研究，是实现技术革新和产业升级的必经之路。应坚持问题导向，聚焦人工智能的科学前沿，提前归纳、思考可能引发人工智能范式变革的理论及问题。紧密关注并积极发展高性能芯片等关键技术领域，全方位提升人工智能科技的创新实力，以确保对人工智能的核心技术和关键通用技术的自主掌控。其次，关键共性技术的开发是实现人工智能广泛应用的基础。共性技术如数据处理、算法优化、芯片设计等，是多个人工智能应用场景的共同需求。强化对于这类人工智能核心科技的开发投入，能够显著提升人工智能技术的使用范围和能力，扩大其影响力。这就要求我们积极推进多领域的创新型研究，促进人工智能同更多的基本学科交叉研究，深化对人工智能算法及模式的研究，鼓励原创性的探究精神，敢于挑战人工智能的前沿科学问题，并提供更丰富的理论体系。此外，加强基础理论研究和关键共性技术开发还有利于吸引和培养一大批具有创新能力和国际视野的科技人才，为我国人工智能领域的长远发展奠定坚实的人才基础。
（二）强化产学研用合作，加快先导区和试验区建设。为了充分利用人工智能技术推动经济高质量发展，应该加强相关技术的产学研合作，注重区域差异，鼓励因地制宜，加速建设人工智能创新应用先导区和创新发展试验区。强化产学研合作是推动人工智能发展并发挥其在经济高质量发展中作用的关键环节，这种合作模式能够整合产业界、学术界和研究机构的优势资源，促进知识与技术的互通和创新。首要任务是设计出一套关于产学研用协作的计划，推动高等教育机构、科学研究中心及相关的科技研发单位根据经济发展需求来开展针对人工智能技术的研究和创新工作，以期能为实现高品质的工业发展提供智能化的技术和装备。同时，我们需要扩大这些技术的使用范围，鼓励公司同大学、研究所等共同创建研发组织和联合实验基地，以便消除产学研间的隔阂，并促进其间的技术、人力、规章制度和信息流转渠道的畅通无阻。这一过程中，不仅要制定和实施针对人工智能的技术发展路线，以促进经济进步和传统产业转型升级，还需强调高校、科研机构与资金密集型、技术密集型行业企业之间的紧密协作，通过搭建实验基地和在知识产权管理、技术标准制定、人才培养等之间的桥梁，加快科研成果的市场转化。同时，优先发展人工智能技术与遥控、通信、大数据分析等领域的融合发展，并在生产制造、物流、营销管理等关键系统中进行创新试点，探索出一系列可复制、可推广的人工智能应用模式和经验。不仅可以测试和验证新技术的实用性和效果，也能根据市场和客户需求调整和优化解决方案，进一步提高技术的实际应用价值和市场竞争力。
（三）打破平台垄断机制，完善法律法规和伦理规范。首先，解决平台垄断的关键在于强化市场监管和加强反垄断法律的制定及执行。当前，一些大型平台企业凭借在市场上的主导地位，可能形成垄断行为。为此，需要政府部门出台更加严格的反垄断法规，明确界定垄断行为的法律界限，并对违法行为实施严厉的处罚，以保护市场竞争秩序和创新环境。其次，应当加强对数据安全和个人隐私的保护。人工智能应用的进步对于信息数据的质量、范围和获取难易程度提出了更高的要求。大型平台企业比较轻易地掌握大量用户数据，存在滥用数据的风险。所以，我们必须创建更全面且具体的数字安全法规，以指导人工智能的信息采集、存储、应用、分享、交易及信息的公开行为。所有参与者都需要采取积极措施，政府关注相关的立法，行业组织加速建立行业的准则与规则，公司需构建并且严密实施数据泄漏处罚制度，以便创造出有利于经济发展的高质量竞争环境。再次，建立和完善伦理规范体系也至关重要。人工智能技术的应用产生了许多新的伦理问题，如算法偏见、人机关系等，在法律法规的约束之外，也应当形成一套科学合理的伦理规范，指导企业和研究者在技术开发和应用过程中遵循伦理原则，确保技术的正向使用和社会责任。最后，加强国际合作和交流也非常必要。在全球化背景下，技术和数据流动没有国界，因此打破平台垄断、保护数据安全和隐私以及建立伦理规范是一个国际性的课题。通过加强与其他国家和国际组织的交流与合作，可以共同参与制定和完善国际通行的规则和标准，形成有效的全球伦理治理机制，提高我国在全球人工智能领域的话语权和影响力。为此，社会各界应共同努力，建立全方位、多层次的法律法规和伦理规范体系，为人工智能技术的发展提供坚实的基础和保护。
（作者单位：吉林大学马克思主义学院）
主要参考文献：
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