推动人工智能深入发展的几个关键节点

　　作为新一轮科技革命的通用目的技术，人工智能将对经济体系产生重要而深刻的影响。目前我国人工智能产业的发展基础比较薄弱，数据安全、伦理道德、收入分配、科技泡沫、区域空间等也都面临着严峻挑战。加大联合攻关、实现科技突围，整合数据资源、防范安全风险，立足人的立场、应对伦理挑战，降低失业冲击、调整赢家通吃模式，拓展应用场景、防范科技泡沫，应对虹吸效应、优化空间结构，是推进我国人工智能深入发展的关键所在。

　　工智能纳入新基建重点建设领域，意味着人工智能技术及场景应用建设将成为投资主战场。人工智能产业不仅市场规模巨大而且产业链带动性很强，在数字经济时代发挥着类似发动机的角色，将重塑工业、交通、医疗、金融等各行各业。

　　人工智能产业不仅仅是规模巨大，产业链也很庞大，时，业内人士表示，人工智能将重塑交通、医疗、金融等各行各业。最近“新基建”7大领域的划定，意味着人工智能及场景应用的基础设施，将成为消费投资的主战场。

　　如今在人工智能专利申请量和投融资规模上，中国均已超越美国成为AI领域第一大国，区域人工智能规划和集群效果显著。抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，已经成为业内共识。

　　数据是人工智能的三大支柱之一，人工智能因大数据而重生， 制约人工智能广泛应用的不是算法不够先进，而是缺乏高质量的数据。在规范数据使用、保护隐私等前提下，借助区块链等技术，建设数据中台，汇聚多种来源数据，形成统一标准和体系。在此基础上，根据用户的各种需求， 快速响应，及时提供可视化、智能化、便捷化的数据服务方案。

　　人工智能时代，企业需要首先找准刚需应用场景，进而在这个应用场景中不断形成数据迭代，从而推动技术持续进步。以医疗这种长周期行业为例，企业需要提前3~5年开始布局。也是出于这个原因，各细分市场的创业企业更容易取得成功。

　　人工智能产业主要分为基础层、技术层和应用层。国内创业公司主要集中在应用层。基于国内巨大的市场空间，应用层技术在各个垂直行业逐渐深入，业内人士相信，随着新基建政策的推出，国内将涌现一批新的独角兽企业，众多“AI+”新技术、新模式应用将大量出现，医疗、安防、教育、智能驾驶等领域是他们看好的方向。

　　要让人工智能、大数据能够充分地应用到经济转型的难点、痛点中，需要打破边界。要融通应用，要开展数据应用试点示范，加速应用模式迭代创新。鼓励有基础、有需求、有动力的企业深度开展数据应用试点，打造一批基于人工智能、区块链的数据应用案例和业务解决方案，培育和构建数据创新和价值挖掘的应用生态体系，加强试点示范引路，为加快以数据价值挖掘为基础的制造业转型升级和全新迭代模式营造良好氛围。

　　全球人工智能产业化总体上看仍处于早期阶段，需要避免脱离技术阶段的过高预期和借概念投机式发展。一要强化产业界和学术界的协同创新，加快突破一批人工智能产业化核心关键技术。二要加强智能化基础设施建设，夯实制造业等领域的基础信息化能力。三要加速早期落地场景探索，从实体经济业务需求角度追求能力提升，通过应用迭代加速技术成熟。