議庫 政在協(xié)商 政在協(xié)商 4天前

全國政協(xié)委員蘇華

     為了我國能在未來(lái)占領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)機遇的制高點(diǎn)，把人工智能產(chǎn)業(yè)根據價(jià)值流重新定義和劃分為“基礎層”“中間層”和“應用層”3個(gè)產(chǎn)業(yè)子領(lǐng)域。

   “基礎層”主要以感知芯片和動(dòng)力傳導等硬件和數據資源為主導。

   “中間層”解決人工智能“替代和發(fā)展人的知識和學(xué)習能力”的問(wèn)題，使其能像領(lǐng)域專(zhuān)家一樣思考和創(chuàng )新，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。

   “應用層”是整合基礎層或中間層的能力與各傳統產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域相結合，實(shí)現人工智能對各行各業(yè)的新舊動(dòng)能轉化。

      但目前，我國從事“中間層（知識和邏輯圖譜）”產(chǎn)業(yè)的企業(yè)僅占4%。業(yè)界現狀是“中間層”普遍沒(méi)有實(shí)現“獨立自主”。

從事“基礎層”和“應用層”兩端的領(lǐng)軍企業(yè)所應用的“中間層”技術(shù)往往掌握在境外機構或少數大企業(yè)手中，或者是缺乏堅實(shí)科學(xué)基礎的“拼湊”。

造成“中間層”核心技術(shù)發(fā)展不足的原因在于：中國企業(yè)苦于當下的生存壓力或為了快速提升當前市場(chǎng)份額的占有率，以“短平快”的方式在低層次市場(chǎng)化通道中相互傾軋，沒(méi)有資源或無(wú)暇顧及“中間層”的研發(fā)和積累。

對找準人工智能產(chǎn)業(yè)著(zhù)力點(diǎn)提出以下五點(diǎn)建議。

一是產(chǎn)業(yè)規劃中重視、扶持和引導AI“中間層”企業(yè)的科學(xué)發(fā)展。明確“中間層”在A(yíng)I產(chǎn)業(yè)規劃中的地位和重要性，針對植根AI“中間層”或在“中間層”擁有國際領(lǐng)先性的企業(yè)，在各產(chǎn)業(yè)政策方面給予重點(diǎn)扶持。

二是充分引導和鼓勵AI企業(yè)發(fā)展“中間層”技術(shù)的創(chuàng )新和積累。一方面，通過(guò)對AI企業(yè)稅收或相關(guān)政策的扶持，引導AI企業(yè)不追求快速盈利，鼓勵形成國際標準和專(zhuān)利技術(shù)。另一方面，對擁有自主知識產(chǎn)權“中間層”的市場(chǎng)化應用予以扶植，例如在政府采購項目中優(yōu)先應用。

三是針對產(chǎn)業(yè)應用，構建若干國家級“中間層”共享資源平臺，緩解AI行業(yè)“中間層”企業(yè)研發(fā)力度不足的局面。國家在鼓勵“中間層”企業(yè)持續發(fā)展適用于各行業(yè)的核心知識和邏輯圖譜的同時(shí)，提升核心資源的有效利用和配置。

四是加強數據資源思維、形成數據資源戰略，夯實(shí)“中間層”的行業(yè)發(fā)展基礎。政府應加強對數據資源的統籌思維，保障隱私的同時(shí)提升數據效用，促進(jìn)其算法模型和解決方案的優(yōu)化升級。

五是關(guān)注“中間層”人才的補給，改善人才不足對我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制約。打破專(zhuān)業(yè)設置藩籬，加強數學(xué)、自動(dòng)化、計算機等專(zhuān)業(yè)技能與公安、醫療、金融、民政、交通等相關(guān)行業(yè)的融合和互動(dòng)，加深對通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現產(chǎn)業(yè)轉型升級的理解，才能有效緩解AI人才欠缺的制約。