■唐攀 楊姝平

（1.東南大學深圳研究院；2.東南大學經濟管理學院）

1 引 言

黨的十九大報告指出：“推動互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經濟深度融合?！?019年3月19日習近平總書記主持召開深化改革委員會第七次會議，會議通過了《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》，提出了促進人工智能和實體經濟深度融合的任務。人工智能作為二十一世紀全球產業(yè)革命的新興驅動力，依靠其自身強大的技術支持與不斷的創(chuàng)新，正在釋放對于社會來說十分巨大的推動能量。近年來，在世界各國政策的積極支持和引領下，不同國家的大型人工智能廠商正在主導人工智能持續(xù)與實體經濟中各種傳統(tǒng)應用場景相融合，從而催生出大批的新興技術和產品，產生和發(fā)展了新的商業(yè)模式。人工智能產業(yè)作為一種新興產業(yè)在逐漸成長，并帶來了社會生活的深刻變化。全球各國都在加快人工智能與實體經濟的深度融合，因此我國應加深融合人工智能與實體經濟，高度重視開發(fā)智能產業(yè)和智能經濟，這對于中國經濟和社會發(fā)展都將會產生深遠積極的影響。

2 文獻綜述

當前多國熱議和致力于發(fā)展的人工智能（Artificial Intelligence，AI）是21世紀計算機與互聯(lián)網信息技術、大數(shù)據(jù)產業(yè)等相結合的新興科學技術。

1956年的達特茅斯會議中，人工智能這一概念被首次明確提出，但至今關于人工智能仍有許多概念解釋。Nelson曾這樣定義人工智：“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而Winston認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@兩種定義從本質上都反映了人工智能學科的基本內核。即人工智能是通過研究人類思想與行為的規(guī)律，構造出具有這種思想和行動的智能系統(tǒng)的理論和方法技術。

關于人工智能作為技術驅動力的理解，Erik（2017）認為人工智能是一種通用性技術，不僅能夠使機器學習人類行為進行模仿和自主決策，并能夠在現(xiàn)實生活中普遍使用、與傳統(tǒng)技術互補并且成為一種新的技術動力[1]。謝平（2015）提出人工智能技術自身極大地提升了信息處理和計算能力[3]。趙振（2015）提出人工智能通過與傳統(tǒng)產業(yè)的融合，增強了創(chuàng)新能力[4]。任保平（2019）認為人工智能是對傳統(tǒng)社會各個領域的顛覆性改變，形成以人工智能技術為核心，由傳統(tǒng)技術基礎支撐和應用場景組成的覆蓋領域廣泛的產業(yè)[5]。當前，國內外人工智能研究的涉及領域十分廣泛，從簡單的數(shù)據(jù)挖掘、智能識別到與各個傳統(tǒng)產業(yè)相結合的機器學習、智能平臺等，已經應用到實體經濟生活之中。

人工智能技術是二十一世紀科學技術革命的代表，但是其對于實體經濟中經濟的增長、勞動和就業(yè)的影響尚未形成統(tǒng)一的觀點。Acemoglu和Restrepo（2018）提出如果新興技術與勞動力技能不能夠相匹配以及過快更新的技術會影響社會生產率提高，同時導致社會勞動需求下降，引發(fā)失業(yè)[2]。但是更多實證研究以及社會實際發(fā)展表明，以人工智能為代表的新技術的出現(xiàn)，人工智能產業(yè)的發(fā)展，很大程度地推動了各領域技術的進步與革新，同時帶動了經濟的增長。何玉長和方坤（2018）認為人工智能一方面能夠利用技術幫助傳統(tǒng)實體經濟進行升級和轉換，提高了傳統(tǒng)服務業(yè)和文化教育業(yè)的效率和智能化水平；另一方面，人工智能產業(yè)創(chuàng)造了新的實體經濟產業(yè)，例如開始在線下普及的工業(yè)機器人和服務機器人，以及大幅提升效率的物聯(lián)網商業(yè)模式等[6]。師博（2020）提出人工智能技術能夠提升創(chuàng)新和技術外溢，推動社會經濟的高質量發(fā)展[7]。趙劍波（2020）則認為各國技術與實體經濟融合程度存在不足，對兩者的融合認知還存在誤區(qū)，因此各國需要按照自身實際情況選擇合適的融合發(fā)展模式、策劃相應的政策措施[8]。

3 人工智能與實體經濟融合發(fā)展歷程和政策

當前全球各國都致力于融合人工智能技術與實體經濟，發(fā)展人工智能產業(yè)。人工智能產業(yè)已然發(fā)展60余年，技術逐步成熟，產業(yè)規(guī)劃和基礎建設正在逐步完善當中，當前是將人工智能與實體經濟深度融合，賦予人工智能產業(yè)經濟動能的階段。目前，中美兩國是人工智能產業(yè)發(fā)展較為迅速的國家。我國在部分人工智能技術領域已經可以和美國相比肩，整體實力上也在快速縮小差距。國內人工智能企業(yè)正在加快基礎設施的建設，從而加強人工智能技術的應用，但是由于技術難度較高，需要時間進行研究和進一步發(fā)展。

3.1 人工智能產業(yè)發(fā)展歷程

20世紀60年代，人工智能引起社會關注，人工智能產業(yè)開始發(fā)展，在70年代達到頂峰后因為算法限制等與預期差距太大，表現(xiàn)不理想而不被市場看好；80年代初直到21世紀初，人工智能技術研究逐步系統(tǒng)化，但是其在實體經濟中的應用微乎其微，人工智能產業(yè)遇冷；2006年開始，各國政策鼓勵發(fā)展人工智能，深度學習快速發(fā)展，加上大數(shù)據(jù)積累，人工智能的研究理論與技術應用都逐漸成熟，開始與各個傳統(tǒng)行業(yè)進行深度融合，幫助制造業(yè)、金融業(yè)、服務業(yè)等傳統(tǒng)產業(yè)轉型和發(fā)展，人工智能技術開始真正應用于實體經濟中[9]。

1978年，中國科學大會在北京召開，“智能模擬”進入國家研究計劃，這標志我國人工智能產業(yè)正式開始發(fā)展。1986年，智能計算機、機器人等項目被納入計劃。1997年，人工智能的相關項目被列為國家重點基礎研究計劃，大量人工智能項目獲得資金支持。2006年，計算機戰(zhàn)勝象棋大師，人工智能被關注且熱度上升。以百度為代表的我國互聯(lián)網企業(yè)開始布局人工智能，并于2013年成立人工智能研究院。2017年，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》發(fā)布，政府工作報告連續(xù)三年提到人工智能，我國人工智能產業(yè)目標確定，這從國家層面推動了人工智能產業(yè)的發(fā)展，我國從此開始向人工智能驅動經濟轉型。近年來，我國人工智能產業(yè)在政府、研究人員和廠商企業(yè)的共同努力下發(fā)展十分迅速。人工智能在我國大量領域都得到了應用，尤其在商業(yè)化方面的應用較為突出。

1956年，人工智能誕生于美國，設立了三個人工智能研究機構，分別在卡內基梅隆大學，MIT學院和IBM公司。60年帶至90年代初，人工智能開始產品化并且嘗試將人工智能的研究成果應用于其他領域。90年代初至21世紀初，人工智能逐步被應用在各個領域。2006年，在Hinton的努力下，深度學習進入到大眾視野，人工智能開始備受關注。谷歌等大型企業(yè)開始加入研究和應用人工智能。到目前為止，已經將人工智能應用于醫(yī)療、教育以及金融等眾多領域，國家政策也充分重視人工智能產業(yè)。2016年以來，相繼出臺人工智能政策與計劃，為人工智能產業(yè)提供貸款支持。2019年，美國簽署美國人工智能提倡行動命令，進一步加大了對于人工智能產業(yè)的扶持與推動。

美國是人工智能的誕生地，發(fā)展人工智能的歷史較為悠久，擁有較多技術儲備，在人工智能領域有較多經驗。相比較來說，中國在人工智能產業(yè)上雖然起步較晚，但是應用環(huán)境十分適宜，研究和發(fā)展迅速，人工智能技術正在深度驅動中國實體經濟向智能化方向轉型，帶動經濟快速發(fā)展。

表1 中國國家層面人工智能產業(yè)政策

表2 中國地方層面人工智能產業(yè)政策

3.2 人工智能產業(yè)政策

在中央關于人工智能產業(yè)的號召下，各省市紛紛響應號召，截至2019年6月，我國已有三十多個省市公布人工智能相關政策，將科研放在首位，促進人工智能的研究與應用，加快其與實體經濟的融合發(fā)展。其中，北京，上海和深圳尤為重視，人工智能企業(yè)數(shù)量分別占全國的40%，20%和12%（見表3）。

表3 美國人工智能產業(yè)政策

近年來，美國發(fā)布的多個人工智能產業(yè)政策表明其較為注重人工智能研究，對此領域也有一定的資金支持。但是同時對于隱私和數(shù)據(jù)安全的政策發(fā)布，對于人工智能產業(yè)的發(fā)展產生了一定的阻礙。例如，臉書等互聯(lián)網企業(yè)因數(shù)據(jù)安全問題多次被民眾關注甚至起訴，2020年1月1日的加州消費者隱私法案影響五十多萬家美國企業(yè)，這都在一定程度上限制了人工智能的應用和研究。

對比美國，我國在人工智能產業(yè)方面更加重視，自2017年將人工智能產業(yè)寫入政府工作報告開始，始終積極引導人工智能發(fā)展，為其提供了較為全面的政策支持。政府還通過市場化為相關企業(yè)和廠商提供資金支持；鼓勵人工智能的科學技術研究，先后公布了百度自動駕駛平臺、阿里云城市平臺等創(chuàng)新平臺；并且充分關注企業(yè)需求，為人工智能產業(yè)建設配套設施，保證了人工智能技術的研究進度以及人工智能與實體經濟的融合發(fā)展。

4 人工智能融合實體經濟的客觀必然性

4.1 人工智能融合實體經濟的良好客觀條件

首先，從產業(yè)布局上來看。當前人工智能產業(yè)布局主要分為三個部分，分別是基礎層、技術層和應用層?；A層包括芯片、傳感器等基礎核心硬件；技術層為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、技術平臺和機器學習等；應用層則是人工智能在各個行業(yè)的應用，例如智能金融[10]。

2018年，我國人工智能相關企業(yè)總數(shù)達到2167家。其中77.7%為應用層企業(yè)，17.9%為技術層，只有5.4%為基礎層企業(yè)。從企業(yè)分布可以看出，目前我國在人工智能產業(yè)的基礎層實力稍弱，企業(yè)在生產芯片、傳感器等方面的核心技術掌握較少。但是在技術層面，百度、華為等企業(yè)廠商都發(fā)展較為迅速，并且在未來有巨大的商業(yè)化潛力。我國在人工智能應用方面，發(fā)展十分繁榮，人工智能與各個傳統(tǒng)領域相結合，近年來人工智能產業(yè)飛速融入社會和經濟生活。

第二，從產業(yè)規(guī)模上來看，中國人工智能產業(yè)規(guī)模在世界處于領先地位，并且呈加速增長趨勢。根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2018年我國人工智能產業(yè)規(guī)模達到251.1億元人民幣，2019年超過570億元，2020年預計將達到1573億元。2018年中國人工智能賦能實體經濟各產業(yè)份額顯示，人工智能融合安防產業(yè)的產能所占份額為53.8%，其次人工智能與金融業(yè)結合的產能占比為15.8%。數(shù)據(jù)表明目前安防和金融業(yè)與人工智能的融合效果較好，但從長遠來看，醫(yī)療、教育以及傳統(tǒng)工業(yè)在未來都有巨大潛力。

第三，從人工智能產業(yè)投融資規(guī)模來看。2018年我國人工智能領域共發(fā)生668件投融資事件，總融資額達1196億元，相比于2017年552件投融資事件共650億元的規(guī)模，2018年投融資數(shù)量上變化平穩(wěn)，但在投資總額上呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。這說明投資人以及資本市場對于人工智能產業(yè)領域的青睞。在投資方向上，由于我國的人工智能應用場景十分廣闊，資本流向應用層會更快獲得回報。2019年我國在人工智能領域投資了70多個細分行業(yè)，對比美國只有50多個，這表明我國在人工智能投融資方面的思路更加多樣化。

第四，從技術儲備來看。清華大學數(shù)據(jù)顯示，我國人工智能人才數(shù)量目前為一萬八千余人，美國高于中國。同時，我國人工智能高尖端人才目前略微稀少，占比為5.4%，低于美國目前的17.1%。這種人才數(shù)量與質量上的差距主要來源于我國人工智能整體研究起步較晚，造成了目前暫時的人才稀缺。但是2017年開始，我國中央和地方先后出臺政策，加強國內在人工智能領域方面的人才培養(yǎng)。國內的30多所高校設立了人工智能學院，70多所高校增添設置了人工智能相關學科和專業(yè)。我國政策對于人工智能的引導和重視，激發(fā)了社會在人工智能領域的科研和創(chuàng)業(yè)熱情。2013年至2018年，我國人工智能領域論文產出量為74676篇，較美國高出43.1%。對比人工智能領域被引用頻率，中國在世界頂尖論文數(shù)量上遠遠領先于其他國家，并且在2019年的多個人工智能峰會中，我國錄取論文數(shù)量也均領銜全球。不僅如此，在人工智能專利申請方面，我國人工智能專利數(shù)量已經遠超于美國，國內人工智能專利申請數(shù)量居全球首位。論文和專利數(shù)量和質量的不斷上升表明我國在人工智能領域的研究實力和研究成果均增速較快。

4.2 我國亟需人工智能推動實體經濟發(fā)展

目前我國人工智能應用主要集中在金融和安防領域，但是中國作為以制造業(yè)為主體的實體經濟國家，人工智能與實體經濟的融合應用及推廣依舊非常有限。尤其是制造業(yè)和農業(yè)這兩大產業(yè)的智能化水平和智能應用率都較低[11]。當前全球都在積極研究與發(fā)展人工智能產業(yè)，并將技術應用于生產生活之中，我國同樣需要利用新興科技力量推動實體經濟發(fā)展，將科技力量轉化為經濟產出。因此實現(xiàn)人工智能與實體經濟深度融合是大勢所趨，我國需將人工智能產業(yè)作為新的經濟增長點，帶動制造業(yè)和農業(yè)等傳統(tǒng)支柱產業(yè)向智能、高效、高產的方向發(fā)展[12]。

首先，制造業(yè)轉型需要人工智能融合實體經濟。我國制造業(yè)的生產方式較為傳統(tǒng)，主要依靠人力，具有成本高、利潤低的特點。雖然過去幾十年間我國以制造業(yè)為主要產業(yè)，但在生產設備以及核心技術的掌握上并不具有優(yōu)勢。近年來，傳統(tǒng)制造業(yè)面對產業(yè)結構失衡、產能過剩等問題一直在積極調整結構和去產能，但是在制造業(yè)轉型和升級方面依舊有很多問題和壓力。因此傳統(tǒng)制造業(yè)亟需提高智能化普及率，運用人工智能提升效率，降低能耗和成本，提升制造業(yè)利潤。制造業(yè)是一國實體經濟的關鍵，人工智能融合實體經濟的核心就在于制造業(yè)的智能化升級。

第二，服務業(yè)發(fā)展需要人工智能融合實體經濟。一方面，我國目前傳統(tǒng)服務業(yè)在服務業(yè)總量中占比很高，但是傳統(tǒng)服務業(yè)的服務和經營方式仍比較落后，智能化水平較低。因為傳統(tǒng)服務業(yè)還沒有與人工智能技術相融合，一直沿用傳統(tǒng)的運營方式。將人工智能應用至傳統(tǒng)服務業(yè)，不僅可以提升企業(yè)的服務效率，使顧客體驗感提升，而且能夠降低服務成本。另一方面，以金融、電子商務、共享經濟等行業(yè)為代表的新興服務業(yè)，在服務業(yè)總量中占比較小。新興服務業(yè)已經在一定程度上與人工智能進行融合，比如智能金融等服務，但由于應用水平有限，仍有很大發(fā)展空間。因此無論是傳統(tǒng)還是新興服務業(yè)，均需加速應用人工智能技術、加深融合，從整體上提升我國服務業(yè)的智能化水平，改善和提升服務質量和服務水平。

第三，技術的應用與發(fā)展需要人工智能融合實體經濟。目前，我國的人工智能產業(yè)分布不均，基本集中在北京、上海、深圳等一線城市，但是這些城市以外的其他地區(qū)在人工智能技術的應用方面都發(fā)展十分遲緩。這種不均勻分布一定程度上限制了人工智能在我國全方位的普及應用。人工智能設備前期研究投入和制造成本都較高，因此要求人工智能產品的使用具有規(guī)模效應，但是對于小企業(yè)來說很難進行推廣。除了地區(qū)和成本問題，當前人工智能產品的通用性都較低，無法真正滿足日常應用需要，這些都是限制人工智能產業(yè)在全國普遍發(fā)展的因素。因此，只有將人工智能技術深度融入到實體經濟中，才能有效發(fā)揮規(guī)模效應，推動智能產品更加通用化，使人工智能技術得到真正的應用，有序推動人工智能產業(yè)的均衡發(fā)展。

綜上所述，我國不僅有適合人工智能產業(yè)均衡發(fā)展客觀環(huán)境和支持引導政策，而且實體經濟中眾多產業(yè)對于人工智能技術有應用的需求，人工智能不斷融合實體經濟是我國經濟發(fā)展的趨勢。

4.3 人工智能深度融合實體經濟途徑

（1）制造業(yè)智能化。人工智能與傳統(tǒng)制造業(yè)的融合方向主要有四個，分別是制造業(yè)產品的研發(fā)、生產、銷售和服務等方向。在產品研發(fā)領域，人工智能技術能夠運用大量互聯(lián)網信息和數(shù)據(jù)，搭建產品研發(fā)平臺[13]。智能平臺運用數(shù)據(jù)資料經過自主學習之后，能夠根據(jù)社會和時代需求等相關數(shù)據(jù)，自主研究和設計出各種研發(fā)方案。在產品生產領域，可以應用人工智能技術進行產品的視覺檢測，通過人工智能機器實現(xiàn)快速精準的產品檢測，同時可以在保證產品質量的條件下，實現(xiàn)24小時連續(xù)生產。在產品銷售方面，人工智能可以運用機器學習，計算出合理的產品數(shù)量和價格并得出利潤，為產品客戶和生產商提供高質量的建議。在產品服務方面，可以推行智能服務和智能售后，運用人工智能提升技術支持。制造業(yè)是我國實體經濟的關鍵與核心產業(yè)，人工智能技術在傳統(tǒng)制造業(yè)的多方面應用，能夠幫助制造業(yè)實現(xiàn)快速的升級和轉型，這是人工智能融合實體經濟的十分重要和關鍵步驟。

（2）農業(yè)智能化。農業(yè)智能化是通過將人工智能技術應用于農、林、牧、副、漁等廣義上的農業(yè)行業(yè)，研發(fā)智能農業(yè)設備，并且提升農業(yè)智能化和現(xiàn)代化水平。我國作為農業(yè)大國，傳統(tǒng)農業(yè)一直依賴人力勞作或者半機械化勞作，每年的產出取決于未知的氣候情況。隨著當前經濟的發(fā)展，從農村進入城市工作的勞動力數(shù)量大量增加，農業(yè)勞動力相對減少，智能機器人或全自動機械智能設備應用于農業(yè)勞作，將大幅提升勞作效率，降低人力成本。同時，在當前大數(shù)據(jù)時代背景下，智能農業(yè)能夠運用大數(shù)據(jù)進行分析和決策，在農副產品生產以及畜牧業(yè)養(yǎng)殖等方面進行精準的定制化生產，并利用互聯(lián)網進行精準的銷售，將各地區(qū)農業(yè)資源的配置進行最優(yōu)化，農業(yè)生產、供應、銷售實現(xiàn)一體化。當我國從傳統(tǒng)農業(yè)跨越至智能農業(yè)，農業(yè)與人工智能深度融合時，大批勞動力將獲得解放，農業(yè)生產成本下降，農產品銷售定位精準，最終帶來我國農業(yè)整體收益上升。

（3）服務業(yè)智能化。人工智能與服務業(yè)相融合是改善和提升民生生活質量和水平，為社會民眾帶來極大便利的一種途徑。因此，傳統(tǒng)服務業(yè)都應與先進的科學技術相結合，進行智能化轉型，將金融、物流、旅游等為代表的傳統(tǒng)服務行業(yè)與最為前沿的人工智能技術相結合，提升這些在我國實體經濟中占有較大比重的傳統(tǒng)服務行業(yè)的服務效率和服務質量。新興服務業(yè)如智能醫(yī)療、智能養(yǎng)老等服務未來在我國有巨大的應用潛力。虛擬助理、生物技術、健康管理等熱度逐步上升，隨著社會的進步和人們逐步對健康和養(yǎng)老的重視，人們對于提升醫(yī)療技術、健康養(yǎng)老的需求也更加迫切。醫(yī)療和養(yǎng)老行業(yè)會有越來越大的市場需求，智能化服務將從數(shù)量和質量兩方面對傳統(tǒng)型服務進行有效提升，大力節(jié)省人力資本，優(yōu)化合理地分配各類醫(yī)療和養(yǎng)老地資源。因此，在我國傳統(tǒng)服務業(yè)中應大力發(fā)展與推廣服務智能化，將人工智能尖端科學技術與傳統(tǒng)服務業(yè)有效結合起來，運用科學技術真正推動服務業(yè)的發(fā)展，提升服務業(yè)的質量。

（4）人工智能基礎設施建設。人工智能技術在各個領域的應用都是建立在網絡和大數(shù)據(jù)的基礎上。因此首先要加強我國網絡基礎建設，使互聯(lián)網能夠覆蓋整個社會領域，為人工智能技術的應用奠定基礎。目前我國的5G基建設施應加快速度，使其逐步覆蓋于全國地區(qū)，尤其是加強中部和西部等較為薄弱地區(qū)的網絡基礎設施建設[14]。其次，在我國建立全面且獨立的網絡大數(shù)據(jù)中心，在合理合法的前提下，完成社會公眾信息數(shù)字化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和資源共享，便于人工智能產業(yè)的發(fā)展。將網絡社會中各大網站中的資源和數(shù)據(jù)，運用技術進行篩選和處理，將數(shù)據(jù)真正應用于實體經濟中的產業(yè)發(fā)展，運用大數(shù)據(jù)推動各項產業(yè)的智能化轉變。對于已有技術的成熟落地并市場化以及找到合適的大規(guī)模應用場景十分關鍵，隨著人工智能產業(yè)網絡基礎設施的逐步完備，人工智能研究領域中的各項前沿技術能夠逐漸應用于現(xiàn)實社會生活和實體經濟中，人工智能的通用化領域也將擴大。

結 論

人工智能產業(yè)是一種新興產業(yè)，其本身是實體經濟的一部分，并且能夠通過運用先進的人工智能技術推動其他產業(yè)轉型和升級，提升實體經濟的發(fā)展。我國雖然人工智能產業(yè)起步較晚，但近年來在政策、資金以及研究領域都積極引導和支持人工智能產業(yè)的發(fā)展，有效促進人工智能與實體經濟的融合。當前我國擁有人工智能融合實體經濟的良好客觀條件，產業(yè)規(guī)模和投資融資規(guī)模都不斷擴大，產業(yè)技術含量高，進入門檻相對較高，研究和專利處于世界前沿水平，且正在大力推動著人工智能人才的培養(yǎng)。同時，我國目前亟需人工智能產業(yè)的發(fā)展，以此來帶動傳統(tǒng)制造業(yè)、服務業(yè)等產業(yè)進行轉型和升級，人工智能不斷融合實體經濟是我國經濟發(fā)展的趨勢。隨著基礎設施建設的完善，人工智能技術將從社會經濟生活的各個方面以多種途徑深度融入實體經濟，人工智能產業(yè)將帶動我國實體經濟實現(xiàn)新的飛躍，對我國整體產業(yè)化升級和人民生活產生積極而深刻影響。