| 标题 | 人工智能赋能实体经济存在的问题与对策 |
| 范文 | 董家延 摘 要：根据《2020—2026年中国人工智能赋能实体经济行业发展现状调查及未来趋势预测报告》可知未来人工智能赋能实体经济与相关发展环境呈现出前所未有的优势。分析当前阶段中国人工智能赋能实体经济，能够更好地满足消费需要。本次研究中还对中国人工智能赋能实体经济市场运行发展的趋势进行了重点分析，并通过解析当前中国人工智能赋能实体经济过程中遇到的困境及解决策略，希望通过本研究能够对未来人工智能赋能产业发展提供借鉴和帮助。 关键词：人工智能;赋能;实体经济;科技储备;时代机遇 中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）03（a）--03 实现人工智能与实体经济之间的深度交流与融合已经成为当前新一轮科技革命以及产业革命的重要战略高地。智能化属于科技与产业发展过程中必须争夺的制高点，人工智能更是现代生产生活以及各行业各领域实现技术创新的关键。发达国家均在积极部署关于人工智能与实体经济之间的结构，不断增加投入，提高产业发展动能。可以说，人工智能与实体经济之间建立深度融合将是改善国家经济，实现高质量发展的核心驱动力，更是促成产业实现新旧动能交换的重要一步。 1 人工智能赋能实体经济的必要性 人工智能对产业升级起重要作用，产业升级需要依托人工智能实现，使得人工智能成为生产生活领域中不可或缺的技术保障。发达国家不断扩大对人工智能的开发与利用，因此只有把握人工智能开发的制高点，才能够提高我国综合实力。 同时，人工智能赋能实体经济可以从整体上提升我国经济发展的驱动力，对实现产业升级起重要作用。人工智能的进一步发展，更加催生诸多新技术以及新产品，对主推中国经济快速高质量发展同样重要。 此外，人工智能赋能实体经济可以改善民生。人工智能能够进一步提升人类对世界的认知，可以提高人类改造世界的能力。人脑仿生计算以及云机器人等技术的开发，令智能机器人更加广泛地应用到人类生产生活中。在改善步入老龄化的中国社会而言，可以解放生产力，在医疗、教育、交通等民生项目上发挥作用。 2 人工智能与实体经济结合过程中的问题 实现人工智能与实体经济之间的结合，以当前我国社会经济、科学技术水平而言仍然存在较大困难，在技术、人才、资金、信息以及创新理念等方面都无法做到高水平的融合。相关问题始终困扰人工智能与实体经济之间的融合，无法实现真正意义上高效率的人工智能对实体经济赋能。 2.1 关键技术限制融合 我国在制造业方面以“代工”为基础，一直以来处在技术领域中的最低端，利润率低。甚至我国在诸多产业领域中，相关核心技术以及关键材料等仍然被垄断，尤其是在2020年，美国挑起的贸易摩擦中，更是将目标指向《中国制造2025》，将矛头指向了中国信息技术、航空航天、海洋工程装备以及新能源等重要领域和关键方面。关键技术水平不足，严重限制了人工智能以及实体经济之间的赋能。 2.2 经济下行与实体经济表现 相关数据表明，从2018年上半年开始我国GDP环比前一个季度呈现出明显下行趋势，固定资产投资增长率有所下降，社会消费品零售总额出现进一步下滑，多项经济指标在增长水平上明显乏力。另外，就是实体经济表现较差，尤其是在质量方面出现明显下降。市场需求的进一步疲软造成对外贸易以及银行传导人工智能产业方面资金支持都出现不足。通过《财富》发表的数据可知，中国企业虽然有超过120家企业进入500强，但是其中实体企业数量明显不足，这就说明实体经济下行明显。因此，造成人工智能赋能实体经济存在一定动力不足的情况。 2.3 产业布局缺乏预见性 近些年人工智能技术水平不断提高，应用领域更加广泛，但是在智能产业发展方面仍然缺少科学合理的设计与布局。第一，与人们思维观念相关，更多人不敢触及从未接触的领域与技术，在思维方式上仍然停留在传统模式下。第二，从发展环境上看，因为缺少可操作实质性的内容，造成人工智能与实体经济赋能之间更多存在脱节，往往无法落到实处，造成智能产业发展始终无法真正形成规模。第三，引导力不足，发展思路方面不能从整体布局、相关经验不足，最终造成实体经济与人工智能之间无法借力。 2.4 自信力不足 人工智能的发展，包括与实体经济赋能仍然处在初级阶段，两者相结合在投资风险以及周期上都无法得到有效保障。这也在一定程度上影响了企业在人工智能方面进行开发的自信力，无法激发人才进行创新。同时，更加无法吸引相关领域的高端人才从事此项工作，这对实体企业而言形成了掣肘。有调查显示，经常出现企业投入大量人力资源，开发产品被模仿，甚至高端人才队伍被整体挖走，令企业蒙受巨大损失。 2.5 产业层次发展水平不足 由于实体经济在多方面受到积压，造成企业无法利用技术创新方式提高企业实力。因为實体企业在利润空间方面相对较低，因此，企业多选择理财投资等方式转化利润。同时，实体企业对技术以及科技装备方面的渴求度很高，但是缺少自主研发团队，科技转化工作根本无法真正实现。有数据调查发现，县域经济当中存在产业层次水平明显不足的情况，技术引领也明显不够，造成传统产业占据重要地位，新兴产业根本无法在此过程中发展壮大。尤其是更多企业存在生产技术以及设备相对简陋，智能化水平严重不足。 3 人工智能对实体经济赋能策略 人工智能要想完成对实体经济赋能，关键是要将人工智能技术结合到技术装备方面，应用在实体经济各行业当中，通过将人工智能技术广泛应用在实体经济的所有环节，才能真正意义上实现实体经济智能化发展。 3.1 发挥政府引导以及市场主体作用 积极发挥政府引导性地位，推动人工智能在各行业、多领域方面的应用，包括文化教育、公共安全、医疗健康等方面。积极实现人工智能产品纳入政府建设项目当中，提升政府在各项事业中对人工智能的应用。 同时，在人工智能的关键技术包括军工、能源以及医疗等领域则应当通过规划设计关于人工智能与实体企业之间融合的准入负面清单，支持开展各类先行先试。在北京、上海等地建设试验区的基础上，支持更多有条件的省市开展人工智能示范/试验应用。在制造、金融、零售、物流等行业开展示范试点，通过示范试点全面推广应用以智能、协同为特征的先进人工智能技术。加强跨部门、跨地区的试点/试验协调，强化与互联网、大数据、物联网、智慧城市、云计算等相关领域的协同。 不断刺激市场形成更加强大的活力与动能，通过龙头企业带领行业完成产学研一体化的发展，建立人工智能融创中心，将人工智能定位在解决行业实际技术问题方面，创新人工智能投融资模式。实现财政引导资金、金融资本、民间资本和社会资本相结合的多渠道融资模式。抓住科创板机遇，促进产业集聚，加快促进更多人工智能企业上市融资。 3.2 把握人工智能与实体经济发展相结合的时代机遇 人工智能新技术以及新业态不断发展，因此，需要敏锐捕捉到人工智能向前发展的窗口期，实现创新，避免传统思维走老路。 首先，需要主动需求变革，人工智能对实体经济的赋能，需要进行科学合理的规划，并具有科学布局。主动寻求变革的同时需要将人工智能、大数据等信息技术充分利用，完成企业与技术之间的完美融合。其次，需要具备跨界竞争的意识。人工智能促使实体经济可以完成跨界迭代发展，通过跨界竞争方式能够令行业换发全新的生机。传统企业竞争环境中，更多表现为行业之间的竞争，但是现在已经提升到高纬度领域中的跨界竞争。人工智能已成为实体经济发展过程中必不可少的技术条件，甚至可以说人工智能代表了产业智能化转型。此外，更加能够洞悉时代发展趋势，人工智能的发展是在时代条件下应运而生的，具备充分的客观条件，更是实体经济对产业发展中人工智能技术条件的一种需要。人工智能赋能实体经济代表了时代发展方向，因此应能够洞察这个趋势，始终把握准机遇，实现企业的新技术革新，颠覆传统技术方向，令企业能够真正顺应时代发展潮流。最后，还应当进一步研究创业风口，在智能时代下准确把握窗口期，通过研究产业政策以及创业风口，捕捉财务机会，如医疗行业，未来的放射科可能会在十年之内逐渐淡化，这与AR眼镜的开发息息相关。 3.3 创建人工智能与实体经济生态环境 人工智能赋能实体经济需要创建具有开放性的生态环境，从而打破生态壁垒。一方面，需要创建多维网络结构体系，提高人工智能的优势地位，通过人工智能引领高端，逐步建立起具有彼此依存效果的企业。形成人工智能从科研、设计以及相关实践方面的综合体。同时，政府还应当不断完善相关政策与法规，为人工智能在实体经济中发挥功能维护稳定秩序。另一方面，需要建立联盟，形成联合效应。推动行业形成整体竞争优势，并能够从多维度与人工智能之间进行融合，对新产品建立良性竞争机制。此外，仍需要创新资源共享模式，通过在更大范畴上完成对资源的合理配置，小初信息壁垒，改善依存度，提高支撑氛围。通过政府信息共享方式可以重新创建生产经营方式以及经济治理模式，以达到改善人工智能以及实体经济融合之间的速度。政府可以创建信息共享平台，充分挖掘政府信息当中的资源潜力，全面释放数据红利。 3.4 加强创新应用效能，不断培养科技储备 人工智能要想真正赋能实体经济，促进实体经济向前更快更好发展，就需要不断提升创新效能，进行科技人才储配。因此应当充分发挥市场机制作用，通过将需求作为方向，引导企业寻找技术创新以及核心技术方向。在技术以及资源方面成为市场当中的主导，行业主管单位也应当从政策、规划、统计、公共资源等方面给与全方位的服务，通过统筹协调的方式引导市场建立公平竞争环境，并通过给与补贴等行为刺激企业形成创新活力。 有数据研究显示，通过发展人工智能应用理论，实现理论指导实践将可能超前完成对人工智能方向的变革，为此，政府方面应当给与更大力度的支持，通过建立共享开源硬件技术平台以及相关基础平台等，为人工智能实现可持续发展提供更加强大的科技储备。 3.5 结合人工智能实现企业智能化的发展方向 结合当前制造行业对技术升级方面的需求，尤其在软件系统领域尤其需要开发人工智能。 第一，中国制造业人口红利逐步消失，制造业领域在高端层面的竞争矛盾越发激烈，因此中国企业需要把握机遇，通过人工智能实现“人机互换”。以机器替换人工，实现对制造业领域中装备技术的升级。通过使用机器人、自动化控制设备以及流水线自动化作业方式提升企业智能化水平，提高企業生产效率。第二，开发智慧车间，以改善企业厂商在生产方面的智能化水平。通过建立智慧车间的方式目前已经在汽车、航空航天等领域获得应用，主要集中在对复杂产品方向的制造，因此，应当积极引导和鼓励企业创建大数据系统，形成网络化分布式结构。利用机器以及智能化设备与信息技术之间的高效率融合，则可以完成对企业生产等相关环节的融合。第三，还应当创建智能园区。通过高新技术作为载体创建智能园区，实现对人才、金融、政策等多方面条件的融合，提高人工智能产业发展水平。人工智能对实体经济赋能，需要完成多点交叉，这就需要通过创建智慧园区实现融合与互动。例如海门在2018年集中力量创建了阿里巴巴江苏云计算中心，就是基于智能材料、智能电子以及智能设备等作为智慧特色产业园区。 4 结语 探索人工智能和实体经济融合下的“应用场景”。一些智能制造、智能农业、智能城市、智能交通、智能物流、智能环保及智能健康等都可被称之为“人工智能应用场景”，所指深意是对结构体系中相互对应的产业产品的服务联系体制。 （1）创建应用场景。首先要加强智能实体经济应用领域的扩建，更加充分地利用和挖掘潜在的人工智能技术帮助制造业、农业及服务业实现现代智能化的全面升级与转型。在运用数据及应用的全面优化下，探索更加广阔的人工智能应用场景，并建设智能化的工厂，运行智能模式，有效开展智能生产的产业形势。譬如，以开展智慧型农业为例，智能农业的建设能够帮助农民在种植环节上更加轻松掌握浇水、施肥的时间控制，更准确预防农业病虫害的侵袭。以教育为基础，引入商业与民生的应用场景，这更加符合当前民众的发展需求，提供更加具有多元化和高品质的智能化服务。（2）完善问题导向意识。人工智能和实体经济之间的融合环节必须要完善对问题的导向意识，提出对融合引发的多种潜在问题，并加以建设假想和构造，探寻人工智能和实体经济之间的共同点。（3）构建短板意识。基于科技创新的基础产业结构中，绝大多数的企业产品仍然处于一种低端的产业链模式。因此，探索人工智能应用场景的同时，必须要引进先进的新技术，更要融入全新的消费理念，从产业自身发展寻找产品生产整体环节的“短板”，明确人工智能应用场景的建设方向，针对短板加以科技投入，更好地巩固自身发展，带动竞争力的提升，同时也要保障消费者对价格的认可和对品质、品牌的肯定。 （4）加快成果转化。当人工智能与实体经济进行融合时，很多问题和环节都在探索中，要想成熟必须经历一个成长的磨练过程。当前，学术研究方面的优势并没有转化为具有影响力的创新优势，毕竟研究与实际应用之间仍旧存在着很大的差距。所以，必须加强学术研究与企业实际应用之间的强强联合，加快对成果的转化，实现企业自主研发与科技创新的技术成果，带动生产力的提升。 参考文献 刘婵.大数据，人工智能与实体经济联动发展——基于“无人经营”模式思考[J].广西质量监督导报，2019（05）：214-214. 唐坚.试论新时代如何加快推进人工智能与实体经济融合发展[J]. 企业科技与发展，2020（01）：12-15，19. 蒋文兵.浅析互联网，大数据，人工智能与实体经济深度融合策略[J]. 价值工程，2020，39，555（07）：80-82. 阳清，杨舒，郑跃，等.“AI+”下的人工智能与实体经济融合发展的路径研究[J].时代金融，2020（06）. 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