人工智能与制造业融合将成重中之重

随着首届中国国际智能产业博览会(以下简称“智博会”)8月23日在重庆开幕，人工智能再次成为各界关注焦点。《经济参考报》记者从智博会获悉，中国人工智能市场规模年均增长率超过40%，但23.4%的投资是在商业及零售领域，18.3%在自动驾驶，而制造业相关的人工智能投入不到1%。

据悉，我国将完善人工智能产业发展政策体系，今年的主要任务是推动人工智能与实体经济深度融合，近期将制定出台人工智能与实体经济融合指导意见。人工智能与制造业深度融合将成重中之重，将加快基础设施建设，实施人工智能重大科技项目，建设高水平人工智能创新基地和开放平台，打造一批优势产业集群。

人工智能应用广度深度远超预期

我国人工智能呈现爆发式增长。记者从智博会上获悉，中国人工智能市场规模年均增长率超过40%。日前发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，2017年中国人工智能市场规模达到237亿元，同比增长67%，预计2018年市场增速将达75%。

地方纷纷制定人工智能相关规划和方案。四川省政府常务会议8月23日审议通过的《四川省新一代人工智能发展实施方案》提出，力争到2020年，人工智能核心产业规模超500亿元，带动相关产业规模3000亿元以上，促进四川人工智能产业进入全国先进行列。

8月14日发布的《广东省新一代人工智能发展规划》提出，到2020年，广东省人工智能核心产业规模突破500亿元，带动相关产业规模达到3000亿元；初步建成10个以上人工智能产业集群，力争打造成为国内人工智能创新和应用高地。

“人工智能成为推进供给侧结构性改革的新动能和振兴实体经济的新机遇。由于技术的迅猛发展、投融资力度的加大以及地方政府和科技界、工业界的广泛合作，人工智能应用的广度和深度均大大超出预期。”工信部科技司巡视员毕开春在此前工信部信息中心举办的一次活动上说。

据了解，推动人工智能和实体经济深度融合，成为今年完善人工智能产业发展政策体系的主要任务。今年上半年，工信部开展了人工智能与实体经济深度融合项目遴选工作，目前已经初步完成评审。近日工信部还组织了由各省市工业和信息化主管部门、部属单位负责人参加的人工智能与实体经济深度融合推进会。

制造业在人工智能应用中最具潜力

虽然人工智能加快向各领域渗透，但在制造业的应用仍是短板。德国思爱普全球高级副总裁李强在智博会上指出，中国的数字经济取得了举世瞩目的成就，特别是在消费互联网领域，中国已经是领军国家。因此，在新一轮人工智能热潮中，企业创业者和资本继续向消费互联网领域倾斜。通过对中国过去三年最大的300项人工智能项目进行分析显示，23.4%的投资在商业及零售领域，18.3%在自动驾驶，而对于制造业相关的人工智能投入不到1%。

“与此形成鲜明对比的是，制造业恰恰是人工智能应用场景最具潜力的区域，人工智能能够大幅度提升劳动生产力，进而推动GDP增长。”李强指出，根据分析报告，到2030年，因人工智能的推动，全球将新增15.7万亿美元的GDP，中国就占7万亿美元；到2035年人工智能将推动劳动生产力提升27%，拉动制造业的GDP高达27万亿美元。

工信部装备工业司副巡视员钱明华在智博会上指出，智能制造是新一轮产业变革的核心内容，是制造业高质量发展的必由之路。据悉，我国将加快实施智能制造工程，优先培育和发展一批战略性新兴产业集群。

“不容忽视的是，人工智能仍属于前沿领域，各地在人才储备、技术架构、实施路径、行业标准及产业生态等方面均存在一定的发展瓶颈。”中国社科院工业经济研究所副研究员渠慎宁对《经济参考报》记者表示，我国人工智能产业总体发展尚不成熟，与现行制造体系的融合度偏弱，需要在工艺、产线、产品、服务等层面开展大量应用实践。同时，行业标准缺位。人工智能应用特别是在制造业的应用需要部署大量专用传感器，而现阶段工业现场的数据通信标准之间通常不能兼容。

产业交融将产生溢出效应

毕开春透露，近期工信部将组织研究并制定出台人工智能与实体经济融合指导意见。“制造业是实体经济的重中之重，要深化人工智能与实体经济各领域的深度融合特别是和制造业的深度融合，为制造业赋能，为实体经济助力。”据悉，下一步我国将加快基础设施建设，实施人工智能重大科技项目，突破前沿理论和关键技术，完善相关标准和测试认证体系，加快布局建设高水平人工智能创新基地和开放平台，搭建产业对接平台，加快形成一批特色突出、辐射带动作用强的人工智能产业集群。

华为公司董事长梁华在会上指出，人工智能的关键是基础研究的突破和应用的场景化，但不能为人工智能而人工智能。要针对实际应用场景，充分利用算法、算例和数据积累，来产生实际效果和收益。

中国通信工业协会区块链专委会副主任委员于佳宁对《经济参考报》记者表示，“产业化”、“应用化”是未来几年人工智能的两大发展方向。基础设施的建设是人工智能产业发展的关键。应从基础设施开始布局，按照端、网、云的层次，从终端的传感器芯片到整个计算芯片，再到整个光通信的基础设施的布局，提升人工智能的基础计算能力。在建设行业标准层面，通过组织联盟等形式联合制定相应的标准化数据接口及应用参考架构。

“下一步还要提高人工智能技术和人工智能产业向实体经济的渗透率。”工信部信息中心高级经济师宋瑞礼在接受《经济参考报》记者采访时指出，一是推进“人工智能技术+实体经济”深度融合。围绕人工智能芯片及传感器、机器人及智能硬件、智能无人系统及软件等领域，加大资金、人力和政策扶持投入，建设人工智能技术创新体系。二是推进“人工智能产业+实体经济”深度融合。建设一批智能制造、工业互联网创新中心，培育孵化一批智能基础产业，鼓励高端装备、集成电路、生物医药、无人驾驶等新产业与智能产业的有效衔接，提高人工智能服务实体经济的配套能力。

“面向未来，人工智能技术和产业的交融将显现出更加显著的溢出效应，从而进一步带动技术进步和产业创新，推动经济社会的高质量发展。”毕开春说。