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。     

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。     

数字化转型驱动经济高质量发展的路径分析

在大数据、云计算、人工智能、移动互联网、区块链等技术有机融合的环境条件下，现代互联网体系与传统产业链结合，整合具有价值的数据资源形成新经济体系，对传统经济发展方式具有颠覆性的冲击。数字经济发展是以“数据信息”为关键生产要素，以“数字科技”为核心驱动力，依托现代信息技术平台，实现“实体经济”与“数字技术”有机融合，在新发展格局构建中，着力推进供给侧结构性改革，开辟新动能，通过数字经济有效推动我国经济的高质量发展。     

军事技术溢出、相关产业集聚与区域经济增长

在军民融合背景下,军事高科技在民用领域内的运用越来越广泛。军事技术“嫁接”到民用领域,使民品得以跨越式发展,军事技术溢出对民用领域的深远影响受到广泛关注。运用新经济增长理论及新经济地理理论,将军事技术溢出与产业集聚促进区域经济增长研究放在同一个框架下,探讨国防科技工业通过军事技术溢出促进区域经济增长的逻辑及机理,并辅以中国案例进行阐释。通过分析可知,在中国某些区域内可以通过军事技术溢出效应促进经济增长,而实现该目标的关键在于满足军事技术溢出的前提条件及具备通畅的军事技术溢出渠道。     

数字化视域下红色旅游创新发展研究

十九大报告提出要“推动大数据、人工智能与实体经济深度融合”,在此背景下,红色旅游数字化进程在持续推进,5G、大数据等技术向红色旅游各环节广泛渗透,涌现出丰富多彩的创新应用成果,创新发展成为新时代红色旅游发展的新主题和新趋势。文章以数字化为研究视角,明晰红色旅游创新发展的基础,并剖析当前面临的问题,最后提出发展路径,以期在“十四五”时期,开启红色旅游以“创新发展”推动“高质量发展”的新阶段。     

增长极、产业集群与落后地区的区域经济发展

指出经济落后地区实施增长极战略时 ,构建区域分工体系 ,利于增长极与周围地区经济的协调发展 ,避免出现“孤岛经济”后果。通过分析产业集群的区域分工模式 ,指出落后地区实施增长极战略时借鉴产业集群的区域分工模式 ,引导建立“非完全意义上”的产业集群 ,将会促进区域分工体系的建立和完善 ,实现区域经济健康发展。     

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。     

数字经济助力现代化产业体系建设

数字经济是建设现代化产业体系的重要助推力量。现代化产业体系应具备智能化、绿色化、融合化三个基本特征，数字经济可通过智能装备创新和强化共性技术供给助力产业体系智能化，通过促进绿色技术创新和推广绿色技术应用助力产业体系绿色化，通过数据开放共享和创新商业模式助力产业体系融合化。当前，我国产业体系的现代化建设仍然面临着一系列阻碍，为此，应加强数字关键核心技术攻关、完善绿色低碳政策和市场体系、打造跨界融合高端数字化人才队伍、充分释放数据活力。     

人工智能和实体经济深度融合：动力和机制

中国人工智能产业的发展,源于经济转型升级过程中的智能化需求。在应用需求牵引下,核心产业部门和融合产业部门的互动和正反馈效应的出现和发展,是中国人工智能产业发展的核心推动力。随着消费互联网升级和产业互联网发展,中国人工智能产业已经进入全面融合发展新阶段。内生需求牵引、政府的战略引领和积极响应、新型平台主导的产业创新生态发展、国家创新系统的完善以及传统产业头部企业的智能化转型,是人工智能和实体经济深度融合的关键机制。在人工智能和实体经济融合发展过程中,核心产业部门和融合产业部门在互动中持续的知识、技术重组和互补性创新,不断提升全要素生产率,将推动中国经济步入高增长和低通胀的高质量发展新阶段。     

基于技术专利视角的创新链与产业链融合发展研究

创新链与产业链融合发展能优化双链协同性和开放性,增强比较优势和创新链韧性,使得创新更容易发生,产业链分工更加紧密。双链融合内在驱动力主要得益于创新基础能力的强化、产业内创新与产业间创新的广泛开展。从创新基础能力、产业内创新网络、产业间创新网络3个维度设计评价指标体系,利用产业数据和技术专利数据对中国及部分OECD国家的产业链与创新链融合情况进行对比分析。研究发现：总体而言,我国创新链产业链融合指数水平近30年来实现大幅提升,目前与日本相当,高于韩国及OECD平均水平,但落后于美国和德国,在一些关键核心技术领域与全球领先水平相比仍有差距,双链融合发展存在不容忽视的风险。为此,需聚焦关键核心技术创新重点领域,不断完善高端要素体系,夯实双链融合基础能力,促进产业间融合创新和地区间互补创新。     

改革开放40年产业科技创新动态演进的“深圳模式”

科技创新通过引领产业技术范式转变,驱动一国发展方式、动力供给的周期迭代。研究如何依靠科技创新构建现代产业体系这一时代议题,是学术界对实践迫切需求的回应。从产业科技政策视角,借助扎根理论方法,对“深圳模式”这一典型产业科技创新的中国样本进行解构,考察改革开放40年其产业科技创新演化过程,系统概括“深圳模式”形成的逻辑与经验。研究发现,40年来,深圳产业科技创新先后经历了科技体制调试、发展高科技、区域自主创新、综合创新生态系统和引领式全面创新五大阶段,并进一步地构建了针对深圳产业科技创新演变过程的理论模型。抚昔望远,在新时代,“深圳模式”的核心经验是：适时布局前沿科技领域与能力建设;培育创新型人才队伍;关注产业核心技术自主可控;推进科技与金融深度融合;善于统筹区域优势科技资源。结论对地方政府加快建设现代产业体系,着力打造高质量创新发展引擎具有重要理论蕴意。     

数字经济发展与“双链”融合驱动模式转换

推动创新链与产业链融合是促进产业转型升级、经济高质量发展的重要实施路径,现阶段我国亟须从产业链“拉动”创新链转变为创新链“推动”产业链的融合模式,而数字经济的快速发展为其提供了新的思路。选取2013—2021年省级面板数据,分别构建衡量数字经济发展和创新链与产业链融合水平的测度指标体系,并建立相应模型进行实证分析,结果发现：数字经济是促进创新链与产业链融合发展的有效手段,并且数字经济发展可以显著增强创新链“推力”,从而推动我国“双链”融合模式转变;分区域来看,数字经济增强东部地区创新链“推力”和中部地区产业链“拉力”,展现出良好的促进“双链”融合作用,但是在西部地区由于资源挤占问题会产生负面影响。研究有助于在数字经济时代下厘清产业演进发展规律,为相关政策制定提供一定的启示。     

数字经济、资源配置效率与农业高质量发展

数字经济为缓解农业高质量发展的资源环境约束提供了新的契机。本文阐述了分析数字经济赋能农业高质量发展的直接影响效应，从资源配置理论的视角，在现代农业“三大体系”框架下分析数字经济通过产业融合效应、资源匹配效应和技术乘数效应纠正传统农业资源配置扭曲从而赋能农业高质量发展的内在机制，并运用2011—2019年全国216个城市面板数据进行实证检验。研究发现：我国城市数字经济发展为农业高质量发展带来了“数字红利”,且优化产品、资本与劳动力要素资源配置效率是数字经济赋能农业高质量发展的三大核心路径；农业高质量发展能够通过城市间内生交互与邻近城市“数字红利”外溢实现区域协调；数字经济赋能农业高质量发展效应在地形坡度较小的城市作用更为明显。本研究为数字经济赋能农业高质量发展的作用机理提供了新的理论视角，也为探寻数字经济背景下优化资源配置和实现农业高质量发展提供了政策依据。     

人工智能、承接能力与中国经济增长——新“索洛悖论”和基于AI专利的实证分析

本文以主要经济体在人工智能技术应用中存在的新“索洛悖论”现象为起点,对人工智能技术与中国经济增长之间的关系进行了理论和实证分析。人工智能技术作为新一代信息技术、新一代自动化技术和知识生产元技术,可以通过要素替代、效率提升和知识创造等多条传导机制促进经济增长。然而,基于我国省域面板数据的实证分析显示,人工智能技术仅对我国经济增长规模产生了提升效应,对增长速度和效率的提升并不显著,在宏观层面呈现新“索洛悖论”特征,省域发展阶段和承接能力差异是背后的主要原因。机制分析结果表明,人工智能技术促进经济增长的空间溢出效应不显著,技术收益难以通过地理位置或经济水平相近而溢出至邻近省域。人工智能对经济增长的影响受到省域承接能力的限制和调节,市场规模和研发投入对欠发达地区的约束较强,产业结构则使东部领先省域的部分技术收益受阻,而我国省域间产业布局缺乏协同配合则有可能对人工智能技术的长期发展和增长提升潜力形成负面影响。为更好引导人工智能技术研发和应用方向、推动我国经济高质量发展,应提升后发地区增长规模和速度、推动人工智能技术与实体经济深度融合、培育区域创新能力和创新环境。     

中国人工智能产业区域发展差异性研究

随着互联网技术的快速发展,中国人工智能产业也迎来了前所未有的大发展,智能汽车、智能机器人、智能无人机等产业相继出现.文章基于中国2009-2019年人工智能产业发展的经济数据,利用锡尔系数、基尼系数、对数离差值和泰尔指数分析了中国人工智能产业发展存在的区域差异性.研究发现:一是从整体上来看,中国人工智能产业发展水平存在着较大的差异.中国东部地区人工智能产业的发展水平要明显高于中西部地区.在区域内部差异和区域外部差异系数中,区域间差异要明显高于区域内差异;二是无论是区域内部差异和还是区域外部差异都在逐渐缩小,但是绝对差异依然较大.这可能是因为中国人工智能产业的快速发展和布局,加速了部分城市人工智能产业的发展.企业规模、产业结构、人力资本、政府资金投入会对人工智能产业发展产生显著的正向影响,在人工智能产业的推进过程中可以此为突破口.     

“数智”赋能江苏农业全程全面机械化的路径研究

加快推进“数智”赋能农业机械化是江苏率先全面实施乡村振兴战略，夯实农业现代化基石的关键。江苏智能农机装备产业与农业机械化水平处于国内前列，农业物联网、农产品溯源、农业机器人、农业大数据平台是江苏智能农机应用的主要场景。在核心技术仍存短板、智能农机装备产业急需转型以及农机农艺融合度有待提升的背景下，江苏应坚持创新驱动智能农机装备产业发展，开展全产业链农业大数据技术应用，健全智能农机政策扶持体系，完善“两业”融合的创新农机服务体系，打造“数智”赋能农机装备智能化发展的江苏范例。     

构建自主可控现代制造业体系面临的挑战、路径与对策

自主可控的现代制造业体系是构建新发展格局和现代经济体系的关键，也是实现经济高质量发展和塑造国际竞争新优势的内在选择。在重新界定自主可控现代制造业体系的概念与特征的基础上，基于统计数据对中国现代制造业体系自主可控水平的测度和分析结果表明：第一，相较于部分发达国家，中国在全球分工中主要从事加工组装环节，导致制造业整体技术自主水平较低；第二，中国劳动密集型行业的自主可控水平较高，产业链供应链相对安全；第三，高技术密集型行业和部分资源密集型行业对外依存度较高，存在关键核心技术“卡脖子”、产业链供应链断链的风险；第四，中国构建自主可控的现代制造业体系面临着低成本优势丧失、创新尚未成为产业发展的新动能、国际力量对比变化、大国竞争、逆全球化、新冠病毒感染疫情及新一代信息技术革命等内部和外部双重因素叠加带来的严峻挑战。在新发展阶段，中国构建自主可控现代制造业体系的实践路径应以科技自主为核心、安全可控为关键、数字化转型为抓手。     

产业互动、结构转型与中国经济高质量发展

产业互动正成为推动经济高质量发展的重要途经。构建多部门一般均衡模型阐明产业互动、结构转型与经济高质量发展之间的理论机理，并基于2000—2017年的省份面板数据展开实证检验，最后探索数字技术驱动经济高质量发展的赋能路径。研究发现，(1)产业互动在整体上能够推动我国经济高质量发展，但呈现出显著的不平衡性特征，尚未形成良性的双向促进模式；(2)产业互动对经济高质量发展的影响在行业和区域层面呈现出显著的差异性；(3)当前非良性的产业互动会拉大服务业和工业间的生产率差距，推动我国经济结构向服务化转型，可能导致我国经济发展陷入“低效率-低端服务化-更低效率”的怪圈，阻碍经济高质量发展的可持续性；(4)数字技术可以从缓解结构性矛盾、推动产业良性互动和缩小产业间生产率差距三方面打破发展困境，实现经济高质量发展目标。以上研究结论为政府推动两业融合，实现经济高质量发展提供经验证据。     

“数实融合”驱动实体经济创新发展：分析框架与推进策略

实体经济是现代产业体系的重要组成部分，是建设社会主义现代化国家的根基。促进数字经济和实体经济深度融合是实体经济创新发展的必然选择。“数实融合”是推进实体经济从传统实体经济形态向新型实体经济形态演进的过程，也是供需联动、动态匹配的过程。目前，实现“数实融合”仍面临“卡脖子”技术和新型基础设施短板制约、数据要素配置不充分、数字鸿沟、工业互联网不强等现实挑战。应加快新旧基础设施建设，搭好“数实融合”底座；推动产业数字化和数字产业化协同发展；以数字技术赋能自主品牌，提升实体经济发展质效；优化数字技术人才结构，为实体经济创新发展提供支撑。     

ChatGPT等新一代人工智能的特性及其数字经济效应——基于马克思的机器与异化理论

ChatGPT等新一代人工智能的出现引起了广泛关注,成为当前学术界热议的话题。ChatGPT等新一代人工智能展现出来的深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等特性对数字经济的发展具有重要作用。在马克思看来,新机器的发明具有推动社会生产力发展的文明面。在数字经济中,它表现为推动数字技术全面升级、加速数字产业化、赋能产业数字化、助推传统产业转型升级等方面的积极作用。不过,新机器的资本主义应用在数字经济中也会导致劳动者技术性失业问题、“数字异化”现象以及“算法意识形态”等消极效应。在数字经济中对待ChatGPT等新一代人工智能,应该积极推动其社会主义应用,促进劳动力与新一代人工智能的协同发展,培育新产业与新业态;引导新一代人工智能融合实体经济,确保技术成果惠及广大人民群众;构建以社会主义意识形态为导向的通用大模型。