人工智能：从科学梦到新蓝海

人工智能已成为全球新一轮科技革命和产业变革的着力点,是一片蕴藏无限生机的产业新蓝海,发展人工智能对于推动我国实现经济结构转型升级、提升国际竞争力至关重要。从人工智能学科的学派与发展历史、国际人工智能发展概况、国内人工智能发展格局等方面入手,系统分析了人工智能技术与产业发展现状,结合中国发展人工智能面临的机遇与挑战,对我国发展人工智能提出了对策建议。     

我国新一代人工智能产业发展模式与对策

在新一轮信息技术革命中,人工智能产业成为经济发展的新引擎。主要发达国家纷纷布局,我国也高度重视发展新一代人工智能产业。目前,我国新一代人工智能产业在核心芯片、基础算法及相关人才方面短板明显。应充分利用我国在技术层领域和应用层领域的巨大优势和条件,科学选择商业模式创新发展模式、快速迭代发展模式、应用层带动基础层发展模式和建立自主技术标准的发展模式,借鉴发达国家经验,加快构建和完善政府支持和保障机制,完善风险投资和服务体系,加快推进芯片和算法等关键领域的基础研究,加大新一代人工智能产业人才培养和引进力度,以此加快形成我国新一代人工智能产业的核心竞争力。     

AI产业技术创新系统运行机制与优化对策研究

AI（人工智能）技术是新工业革命的核心驱动力之一。推动AI产业技术创新是构建自主可控AI核心技术体系、培育全球AI产业发展新高地、推进各行业智能化升级的重要举措。针对我国AI产业链发展不均衡，系统运行机制缺乏细粒度分析等问题，从驱动力、资源供给、合作模式3个维度，研究AI产业技术创新系统运行机制。结果发现：①AI产业技术创新系统具有自组织性和共生性特征；②AI产业包括硬件、系统和应用3个技术创新子系统，子系统之间既有技术关联又存在较大发展差异；③AI技术创新存在底层关键技术创新能力不足、创新资源供给障碍和技术创新合作思路不明等现实问题。在机制研究基础上，基于共生理论提出人工智能产业可持续发展优化对策。     

无锡发展人工智能产业路径研究

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已经被迅速应用到各种场景，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在无锡构建的“465”现代产业体系中，人工智能产业位于未来产业之首。要前瞻布局人工智能产业规划，筑牢人工智能产业发展的算法、算力、数据三大基石，持续进行人工智能场景的精准创新提高应用渗透，推动人工智能产业发展生态的迭代升级，促进人工智能产业高质量发展。     

全球人工智能发展现状、挑战及对中国的建议

当前,人工智能(AI)已经成为各国必争的科技创新高地。政府、学术机构、企业都高度重视。基础研究方面,AI论文、期刊、学术会议数量都逐年增加;技术创新方面,算法进一步成熟,走进产业化,AI投资和专利产出大幅增长。围绕AI的国际竞争愈发激烈,许多国家都在加强布局AI研发和应用布局。本文结合近年来技术创新态势和主要智库、媒体观点,对当前人工智能发展形势、应用前景、主要挑战及国际竞争等进行了分析,并结合我国国情提出了促进人工智能创新发展的建议。     

英国人工智能路线图及对我国的启示

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的必争领域之一。英国高度重视人工智能发展,成立了专门的人工智能办公室,并于2021年1月发布人工智能路线图。本文介绍了英国人工智能发展基本情况和路线图的主要内容,并对中国的人工智能发展提出了建议。     

人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究

人工智能作为一次新的技术革命,必然带来巨大的社会效用及经济效用。随着人工智能技术的发展与应用,理论界就人工智能对劳动力替代范围进行了激烈讨论。基于技术演进视角,划分了六次技术革命,分析历次技术革命给劳动力及劳动力结构带来的影响,尤其是以人工智能为代表的技术变革对劳动力结构产生的影响。同时,构建了人工智能、技术进步影响劳动力结构的计量模型。实证分析结果表明：人工智能发展和技术水平提高会增加技能劳动与非技能劳动的相对供给,有助于劳动力整体质量提高和劳动力结构优化。最后,针对性地提出人工智能时代优化我国劳动力结构的对策建议,为解决我国的劳动力转型、失业、教育改革及产业升级等问题提供借鉴。     

人工智能技术对碳排放的影响

随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进,人工智能技术在应对气候变化方面扮演重要角色,并赋能“碳达峰、碳中和”目标的实现。利用2006—2019年中国内地省级面板数据,考察人工智能技术对碳排放的影响。研究发现：人工智能技术与碳排放之间呈倒U型关系,即当人工智能技术达到一定阈值后,其碳减排效应逐渐凸显;人工智能技术主要通过提高能源利用效率实现碳减排;在东部和西部地区,人工智能技术与碳排放之间存在显著倒U型关系,而在中部地区,人工智能技术对碳排放发挥持续促进作用。因此,在推进“双碳”目标过程中,需要以绿色低碳发展为目标开发人工智能技术,正确引导人工智能在碳减排领域的研发应用,针对不同区域实际制定差异化发展政策。     

人工智能专业实践教学机制构建

我国的人工智能发展战略要求培养高层次的人工智能人才。目前,高校对相关专业的学生进行人工智能的教学已经是一种趋势。一个领域的竞争,归根到底就是人才的竞争,而人工智能技术的发展则是整个产业的核心。因此,如何更好地促进人工智能人才的发展,已经成为社会各界共同关心的问题。基于此,文章开展关于人工智能教育的研究,并以此为依据,结合高校发展趋势,构建一套基于人工智能的实践教学机制,开展人工智能教育实践活动,提高学生的实际操作技能和人工智能应用水平,以期能为我国科教兴国、科技发展做出贡献。     

刍议人工智能时代休闲体育产业的发展

休闲体育产业发展是社会生活水平提高的体现,能够塑造城市形象,更能为城市创造巨大的财富,人工智能技术的发展不仅改变休闲体育产业的发展方式,也给休闲体育产业发展提供多种选择路径,促进休闲体育产业的繁荣发展。基于人工智能时代休闲产业发展现状和存在的问题,运用文献资料法对休闲体育产业发展具体路径进行探究,促使体育休闲产业成为未来经济建设的重要推动力,成为社会发展过程中不可或缺的新兴产业,以期为同仁提供参考。     

习近平总书记关于人工智能重要论述的理论进路、核心要义与现实镜鉴

习近平总书记关于人工智能重要论述是马克思主义科技观的新发展，实现了中国共产党人科技创新理论的新飞跃，完成对中国传统科技伦理思想的新赓续。其核心要义涵盖人工智能的战略地位、发展方向、价值旨归和潜在风险四个方面的内容。习近平总书记关于人工智能重要论述是人工智能技术运用与发展的重要指导思想和行动指南，为推进人工智能高质量发展、布局人工智能多领城应用以及保障人工智能全过程治理提供了深刻的现实镜鉴。     

人工智能在桥梁工程中的应用

人工智能(AI)出现于20世纪50年代，本文中的“人工智能”是指在AI技术中开发的主要的、典型的计算技术的综合，如探索式的研究、约束传播和诱导性学习等。     

中国人工智能领先之源:基于ROAR创新政策框架

人工智能具备通用技术的诸多特征,使其很有可能成为新一轮科技革命和产业变革的助推器,从而开启新一轮经济长波.当前正处于第六次技术革命浪潮的导入期,人工智能的技术轨道还未成型,这是中国引领该技术发展的绝佳机会.中国的人工智能应用场景和数据资源丰富,具备发展人工智能技术的优势,但也面临诸多挑战.笔者基于ROAR创新政策框架的视角提出,中国在发展人工智能技术过程中,要充分发挥国家作为创新发动机的作用,以发展人类增强型人工智能为使命导向,建立和完善组织和制度支撑体系,引导人工智能技术进入良性发展轨道.     

基于专利挖掘的感知人工智能技术融合趋势分析

对于新兴产业而言,把握产业技术融合现状对于引导产业发展、加强技术创新具有非常重要的意义。人工智能技术与其它技术融合是促进产业创新发展的主要内在动力,因此对技术融合趋势进行分析有利于提前、准确把握该产业技术发展方向。聚焦感知人工智能领域,率先采用专利分析方法对10 685项专利数据进行挖掘,结合ISI技术分类体系,基于技术共现次数及关联度识别感知人工智能融合核心技术,并从核心技术融合的分散度及专利增长量等方面考察感知人工智能技术融合情况。研究发现,目前感知人工智能技术融合正处在成长期向成熟期过渡的阶段,并很快进入技术融合衰退期,建议政府及投资者积极布局现有感知人工智能主导技术,以期在即将到来的技术融合成熟期掌握主动权。同时,应大力推广“感知人工智能+”模式,提升该领域技术融合动力,延缓融合衰退期的到来。     

人工智能对制造企业是否存在“生产率悖论”

在新一轮科技变革和产业革命背景下,人工智能已深度融入国民经济各产业,成为产业发展的重要驱动力。人工智能能否促进制造企业生产率提升,已成为新时代中国制造业高质量发展的关键。利用2015—2017年中国A股制造业上市公司相关数据,实证检验人工智能对制造企业生产率的影响,构建基于结构方程的多重中介效应模型,分析制造企业应用人工智能技术影响生产率的内在机制及路径。研究发现,人工智能提升了制造企业生产率;市场份额对人工智能与制造企业生产率的关系有显著负向调节作用;人工智能通过劳动力数量、物质资本使用效率和技术创新产出3种中介变量显著促进企业生产率提升,并通过人力资本使用效率和技术创新投入抑制企业生产率提升。     

专利视角下人工智能与车联网技术融合演化研究

通过对人工智能与车联网技术融合特征进行研究,能够精准识别车联网产业技术机会,为人工智能与车联网产业创新融合发展提供方向指引。选取2000-2019年相关专利数据,对人工智能与车联网领域技术融合进行识别与测度,采用Word2vec文本挖掘算法和社会网络分析法,揭示融合领域技术发展态势、技术主题关联模式、技术共现网络整体结构和节点功能演变情况。研究发现,融合过程呈现明显的阶段性特征,图像识别等相关算法是车联网领域最基础的人工智能算法,卷积神经网络等相关算法是最具潜力和发展前景的人工智能算法;智能交通平台是融合领域的重点发展方向;数据识别与数据表示技术在融合演变过程中的控制能力较强,无线通信网络技术发展受到相关人工智能技术发展水平的制约。基于研究结论,从研发方向、学科建设、平台搭建等方面提出启示和建议。     

深度学习框架：算法集成和产业基础

人工智能发展离不开算法、算力、数据三要素，深度学习框架是加速算法创新和应用的基础软件，是决定产业技术水平的关键。在深度学习框架方面，我国与美国存在较大差距。美国的领先地位源自先发优势，也得益于科技巨头的大力推动，更重要的是生态体系导致的强者恒强。在大国竞争的背景下，应高度重视深度学习框架在人工智能产业发展中的关键作用，遵循产业发展规律制定长期追赶策略。     

场景创新驱动的人工智能和制造业融合机制

随着新一代信息技术等通用目的技术的发展,人工智能与实体经济进入全面融合发展的新阶段。智能制造成为人工智能与实体经济融合的重要载体。本文以186个应用场景创新案例为研究对象,分析人工智能与制造业的融合机制。研究结果表明,以新技术的创造性应用为导向的场景创新在推动人工智能与制造业融合发展中具有重要作用。基于场景创新的产业化应用与商业化竞争促进了人工智能技术更新与迭代,为人工智能技术升级和产业发展提供了新路径。     

人工智能:从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策

人工智能已成为全球新一轮科技革命和产业变革的着力点,是一片蕴藏无限生机的产业新蓝海,发展人工智能对于推动我国实现经济结构转型升级、提升国际竞争力至关重要。从人工智能学科的学派与发展历史、国际人工智能发展概况、国内人工智能发展格局等方面入手,系统分析了人工智能技术与产业发展现状,结合中国发展人工智能面临的机遇与挑战,对我国发展人工智能提出了对策建议。     

人工智能的产业与区域渗透：态势、动力、模式与挑战

在国家的统一规划部署下，中国人工智能及其相关产业快速发展，在对产业与区域的渗透中表现出技术依赖、数据支撑、逐顶竞争和广泛渗透四个典型特征，呈现出技术应用“枝繁根浅”、区域渗透“城强乡弱”、产业发展“政引企从”、区域布局“东研西算”四大态势。在技术、数据、政策、市场等多方面因素的驱动下，人工智能与区域和产业发展出现高度融合的趋势，呈现范围经济主导下产业融合的产业发展模式和“小节点—大网络”的区域集聚模式。尽管中国人工智能产业已经初具规模，并在人工智能应用层领域保有较强的竞争力，但是在关键工艺和核心技术方面仍与发达国家有较为明显的差距，在对产业与区域渗透中面临人才、技术、安全、伦理、区域分化等多方面的挑战。需要加快人工智能人才队伍建设、推进核心技术攻关、构建安全防护体系、完善法律规范、协调智能资源区域分配，推动人工智能更深刻、广泛地赋能产业与区域发展，助力中国经济体系和治理能力现代化。