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参与全球人工智能创新链竞争

来源: 新华网   日期:2022-04-19 10:38:36  责编:娟子 刘玉辉 
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   近年来,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,日益融入经济社会发展各领域全过程,各国竞相制定数字经济发展战略、出台鼓励政策,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

   在诸多革命性数字技术中,人工智能以其渗透性、协同性、替代性、创新性等“技术—经济”特性,能通过核心产业的扩张、融合产业的赋能、潜在关联产业的活化等,促进经济高质量发展。世界主要经济体都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重要战略。

   在人工智能领域,研发创新的意义尤为重要。人工智能不仅能作为一种产品或服务参与到经济系统中,而且能实现对劳动、资本等其他传统生产要素的替代,进而重构生产函数,对经济运行产生变革性作用。未来一段时期,加快人工智能创新发展,促进人工智能与互联网、大数据等产业深度融合,发挥人工智能对传统产业的赋能作用,积极参与全球人工智能创新链竞争并获取优势地位,对我国加快建设创新型国家和世界科技强国,都具有重要意义。

人工智能创新链的主要特征

   “创新链”这一概念最早被用于描述创新活动中不同环节的相互关系,包括技术创新过程中的基础研究、技术研发以及产品创新过程中的实际应用和产业化、市场化等环节。

   随着新一轮科技革命和产业变革加速演进,生产函数底层架构出现变化,新的生产要素与生产方式展现出越来越强的重要性,我国学界已普遍认识到积极参与全球创新链竞争的战略意义,虽然对于创新链还存在不同理解,但对于以产业发展为导向的创新链内涵已经形成以下共识:创新链基于产业环节存在一系列创新节点,不同节点的创新主体以产业发展为导向,通过调配与整合链上的创新资源,最终实现价值创造与增值;产业发展在创新链中起导向作用,创新范围不仅包括科研知识创造、技术与产品成果创新,也包括商业模式、服务功能的改进;创新主体对创新资源进行调配整合,既包括对材料、设备、资金等有形资源的调配,也包括对知识、信息、观念等无形资源的整合;创新主体中,大学及科研机构等是基础知识的主要创新者,企业是科技成果应用与商业化的主要实施者,金融机构或科技中介机构是创新要素的主要调控者。

   当前,我国对人工智能创新链的研究还比较缺乏系统性。进一步深化相关研究,需依据人工智能的“技术—经济”特性,研判人工智能创新链的主要特征。相关特征主要表现为以下几个方面。一是多元性。首先是创新参与主体多元性,既包括核心企业、上下游企业、大学科研机构等创新活动主体,也包括政府、金融机构、科技中介机构等其他主体;其次是创新资源多元性,包括人才、资金、专利、设备、观念等;最后是创新链结构多元性,包括政策链、服务链、资金链、人才链等一系列配套链式架构。二是协同性。创新主体对产品进行研发创新的过程,涉及需求分析、技术解构、服务演化等一系列新知识积累,只有当这些新知识与其他创新资源在各主体间充分流动,各主体就创新行为达成协同,才能有效实现创新。三是循环性。创新产品进入市场后,市场对产品、服务提出新的需求,使用、体验产生的应用数据与信息反馈重新进入创新链结构,作为一种新的创新要素促进理论研究与技术更迭。四是发展性。创新资源的循环流动意味着创新链是一个不断发展的动态架构。随着创新主体的不断增多,创新范围与产业领域持续扩张,创新资源进一步发挥溢出效应,创新链地位也将进一步巩固。

全球人工智能创新链竞争态势

   当前,全球人工智能创新链基本形成了中美两国主导、东亚北美西欧协同引领的格局。

   一方面,以中国为代表的东亚地区已初步形成人工智能知识创新高地,但北美地区依旧掌握理论创新话语权。有数据显示,中国人工智能出版物总数在2017年成为世界第一,在2020年贡献了全球22.4%的出版物数量。在期刊发表文献数量上,中国于2017年超越美国成为世界第一,2020年全球占比达到18%。就整个东亚地区而言,相关期刊发表文献数在2020年达到全球的26.7%,已初步形成人工智能知识创新高地。但是,在更能体现人工智能重点研发方向与赛道规则制定权方面,以美国为代表的北美地区依旧把握着理论创新话语权。2020年,美国会议出版文献数在全球占比19.4%,中国则为15.2%,在会议出版文献引用情况上,美国占比达到40.1%。

   另一方面,全球已基本形成中美两国共同引领技术创新的格局。据统计,2010年至2019年,全球人工智能专利申请量521264件,其中,中国申请量为389571件,居世界第一位,占全球总量的74.7%。2010年至2021年2月,全球累计人工智能领域的专利授权量达17.8万件,中国占比43%位居首位,美国占比33%。中国的技术创新主要集中在已有技术优化和工程实现上,颠覆性技术创新相对缺乏,相比之下,美国则在这方面拥有较大领先优势。

   与此同时,全球人工智能软硬件产业创新总体上由美国、中国、欧盟、日本主导。美国人工智能软件产业具有巨大体量优势,同时处于较高创新等级,基本把持了人工智能软件产业话语权;中国不断降低对其他国家的依赖程度,在硬件产业上同时具备创新与贸易优势;欧盟在软件产业上依赖美国、东盟,在电子产业上依赖中国、美国,且依赖程度有加强趋势;日本仍然维持在人工智能软硬件产业创新链的头部地位,但对其他国家的依赖程度有所提高。

多措并举提升创新链竞争力

   相比其他领先国家,我国的人工智能创新链仍存在诸多不足。比如,知识创新缺少理论话语权,缺乏原创性颠覆性技术创新;产业链供应链创新链失衡,且面临被国际垄断巨头压制的风险;产学研主体创新资源流通不畅,市场创新活力相对不足;政策链、服务链、资金链、人才链等创新支撑链有待健全。对此,需立足自身优势,补短板、锻长板,在保持领先地位的同时,大力提升创新链竞争力,力争在全球人工智能创新链竞争中把握主动。

   第一,推进基础理论和关键共性技术协同创新。要加快构建开放协同的人工智能科技创新体系,在重点前沿领域探索布局。特别是要发挥我国算力强、数据多、场景全、使用基数大的优势,力争在理论、方法、工具、系统等基础理论和关键共性技术方面取得变革性、颠覆性突破,全面增强人工智能原始创新能力。与此同时,要发挥政策引导作用,促进产学研用结合,建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同机制,加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。

   第二,加强相关产业与人工智能产业链创新链融通发展。需充分发挥我国在新型基础设施建设和产业应用方面的巨大优势,建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施,推进人工智能与相关产业融合发展;依托国家新一代人工智能创新发展试验区,大力开展人工智能技术示范、政策试验和社会实验,形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式;加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系,发展多种形式的科技中介服务机构,促进企业之间、企业与大学及科研院所之间的知识流动和技术转移转化。

   第三,制定相关法律法规和标准,优化创新环境。一方面,要实现创新发展和风险治理的有效平衡,加强各类标准规范、数据开放与隐私保护、算法监管与问责等体系化研究,引导和规范人工智能发展。另一方面,要深入研究人工智能发展的新情况新问题,探索人工智能领域监管的适用性问题,不断完善相关法律法规,创造公平的竞争环境、良好的商业秩序,激发市场主体的创新活力。

   第四,培养和引进相结合,大力增加高端人才供给。既要加强人才储备和梯队建设,积极开设人工智能专业,加强基础学科建设,又要拓宽国际人才交流渠道,鼓励国际合作交流,还要完善全国统一、竞争有序的技术产权市场体系建设,建立并完善人工智能知识产权交易制度,促进技术扩散。

   第五,有效拓展国际合作,参与全球人工智能创新链与治理体系。需坚持国际视野和全球思维,以开放心态应对全球竞争,搭建全球化服务平台,促进国际交流,吸引全球创新资源要素参与我国人工智能技术及产业发展,广泛组织参与人工智能国际合作。要完善人工智能产业贸易促进政策,加强制度供给和法律保障,加强人才交流与技术共享。应借鉴国际规则和经验,围绕数据跨境流动等重大问题探索建立治理规则,积极参与全球人工智能领域的规则制定,为全球人工智能发展贡献“中国智慧”。




 

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