關于找準人工智能產業著力點的幾點建議

◎ 全國政協委員、民建中央常委、中華職業教育社副理事長四川國弘現代教育投資公司（省屬國有企業）董事長蘇 華

2018年人工智能技術應用達到一個高點，提升了人工智能相關技術在金融、交通、安防、醫療等領域的滲透率：如計算機視覺和機器人應用于智能交通、刑偵、養老、工業生產等領域；基于專家系統的遠程醫療等等，各種“AI+”或“+AI”場景正在逐步落地。據不完全統計，2017年中國人工智能核心產業規模超700億元，2018年接近1000億元。2017年07月20日，國務院印發了《新一代人工智能展規劃》制定了人工智能“分三步走”的戰略目標。隨后的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020）》明確了從培育智能產品、突破核心基礎、深化智能制造以及構建支撐體系的發展規劃。

根據上述情況，為了我國能在未來占領人工智能產業機遇的制高點，我們提出把人工智能產業根據價值流重新定義和劃分為“基礎層”、“中間層”和“應用層”3個產業子領域：

“基礎層”主要以感知芯片和動力傳導等硬件和數據資源為主導，解決人工智能“替代和發展人的感知和行為能力”的問題；“中間層”解決人工智能“替代和發展人的知識和學習能力”的問題，使其能像領域專家一樣思考和創新，是人工智能產業的核心；“應用層”是整合基礎層或中間層的能力與各傳統產業領域相結合，實現人工智能對各行各業的新舊動能轉化，實現“高效滿足人的更高需求”的目標。

這其中，涉及人工智能核心競爭力的是表達人類從事各行業的專門知識和創新發展邏輯圖譜的“中間層”——在人工智能時代，人們改造世界的智能，是以“知識和邏輯圖譜”的方式通過“基礎層”手段滲透到包括機器人、無人機、醫療診斷等人工智能終端產品的行業應用中去。“基礎層”和“應用層”非常適合在“工業文明”的基礎上延伸發展出來，因此我國人工智能產業的發展目前也絕大部分以這兩頭為主。但“中間層（知識邏輯層）”牽涉到領域知識和邏輯，更應該是世界各國和行業爭搶獨創知識產權的核心競爭點。因此，明晰人工智能產業結構、充分認識“中間層”的重要性，是抓住產業可持續發展源動力的前提。

但目前，我國從事“中間層（知識和邏輯圖譜）”產業的企業僅占4%。業界現狀是“中間層”普遍沒有實現“獨立自主”。從事“基礎層”和“應用層”兩端的領軍企業所應用的“中間層”技術往往掌握在境外機構或少數大企業手中，或者是缺乏堅實科學基礎的“拼湊”。造成“中間層”核心技術發展不足的原因在于：中國企業苦于當下的生存壓力或為了快速提升當前市場份額的占有率，紛紛以“短平快”的方式在低層次市場化通道中相互傾軋，沒有資源或無暇顧及“中間層”的研發和積累；另外，企業研發科學的“中間層”，受限于各自單獨擁有的有限的人工智能技術手段，特別是發展面向行業應用的人工智能技術所需要的凝聚人類專業權威領域知識和邏輯圖譜（“金標準”）、對行業有充分覆蓋度的正確的數據類型和優質的數據質量。

綜上所述，應當充分重視人工智能產業“中間層”子領域的扶植和發展，聚焦“中間層”抓手，我們建議：

一、產業規劃中重視、扶持和引導AI“中間層”企業的科學發展。明確“中間層”在AI產業規劃中的地位和重要性，針對植根AI“中間層”或在“中間層”擁有國際領先性的企業，在包括扶持基金和稅收等各產業政策方面給予重點扶持，鼓勵其持續進化和完善。同時，通過制定形成各行業AI技術的數據證據標準引導“中間層”的科學發展方向。

二、充分引導和鼓勵AI企業發展“中間層”技術的創新和積累。一方面，通過對AI企業稅收或相關政策的扶持，引導AI企業不追求快速盈利，從而留出“中間層”創新和技術積累的時間和空間，增強對“邏輯知識和圖譜”的研發和積累的重視程度，大力鼓勵形成國際標準和專利技術。另一方面，對擁有自主知識產權“中間層”的市場化應用予以扶植，例如在政府采購項目中優先應用。

三、針對產業應用，構建若干國家級“中間層”共享資源平臺，緩解AI行業“中間層”企業研發力度不足的局面。國家在鼓勵“中間層”企業持續發展適用于各行業的核心知識和邏輯圖譜的同時，積極發現、總結、整合優質資源，構建行業共享資源平臺，提升核心資源的有效利用和配置。

四、加強數據資源思維、形成數據資源戰略，夯實“中間層”的行業發展基礎。政府應加強對數據資源的統籌思維，擴大全社會數據編碼應用，打破各方壁壘，從各傳統行業進行數據的抽取、清洗、驗證、標簽化，化解數據孤島局面，保障隱私的同時提升數據效用，從而使更多AI領域創新企業能夠利用這些基礎數據資源，促進其算法模型和解決方案的優化升級，挖掘更多潛在增長點。

五、關注“中間層”人才的補給，改善人才不足對我國AI產業發展的制約。當前建設AI“中間層（邏輯和知識圖譜）”所需的科技人才十分稀缺，應更重視復合型人才的培養。打破專業設置藩籬，加強數學、自動化、計算機等專業技能與公安、醫療、金融、民政、交通、城市規劃、娛樂等相關行業的融合和互動，加深對通過AI技術實現產業轉型升級的理解，才能打破AI人才欠缺的制約。