杭州人工智能產業發展要素分析

文/羅偉節 林 祎 湯金旭 浙江省北大信息技術高等研究院

作為全球新一輪科技和產業變革的關鍵驅動力，新一代人工智能技術將進一步釋放科技革命和產業變革積蓄的巨大能量。持續探索人工智能應用場景，將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

杭州作為長三角南翼中心城市，獲批國家人工智能創新發展試驗區、國家人工智能創新應用先導區，完全有能力服務國家戰略發展大局，探索新一代人工智能發展的新路徑、新機制，形成可復制、可推廣的經驗，發揮在引領浙江數字化轉型、全方位融入長三角一體化發展中的重要作用。

杭州人工智能發展要素

科教資源要素

人工智能技術的發展需要靠科研機構、高等院校、企業等方面的共同努力。中國人工智能論文數量自2014年起超過了美國，并且遠超其他國家，這與人工智能科研院校、科研機構和企業的勉力研發密不可分。

從科教資源來看，在截至2020年底科技部批復的12個人工智能創新發展試驗區中，各地實力差異明顯。北京、上海、深圳處于第一梯隊，3個城市擁有較多的人工智能領域的領軍企業，加之高校、科研院所積聚，專業人才及前沿科技成果數量多，使得上述城市在人工智能領域的研發能力相對領先。其中，北京具有較大領先優勢，在國家重點實驗室數量、重大創新平臺數量（國家人工智能開放創新平臺）、高層次人才數量三個方面都處于第一的位置且領先較多。杭州處于第二梯隊領先位置（見圖1、2）。

圖1 國家重點實驗室數量、重大創新平臺數量比較（家）

圖2 全國人工智能和大數據人才供給分布（%）

產業基礎要素

京津冀、珠三角、長三角是人工智能企業最為密集的地區，在政策與資本雙重力量的推動下，人工智能企業數量快速增長。同時，由于有大量的傳統制造業需要利用人工智能技術進行智能化升級，再加上政府政策的支持，西部川渝地區也成為人工智能企業的聚集區域。北京因相關孵化器、眾創空間數量較多，產業基礎條件好，且算力基礎設施相對完備，在人工智能科技創新企業、龍頭企業得分最高且優勢明顯。在人工智能領域384家科技創新企業中，北京占130家，上海、深圳和杭州各有50、65和38家，遠遠領先其他試驗區（見圖3）。

圖3 人工智能企業分布情況（家）

基礎設施要素

算力基礎設施和5G網絡建設為各試驗區發展人工智能提供強大的基礎設施。根據IDC與浪潮聯合發布的《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》得出的各地人工智能計算力相對實力評分，以及截至2019年各地5G基站建成數，可以看出第一梯隊城市及杭州和廣州在AI算力和5G建設上都有不俗表現，其他城市差距較大（見圖4）。

圖4 算力基礎設施比較

政策措施要素

2016年以來，北京已經發布了包括《關于促進中關村智能機器人產業創新發展的若干措施》《關于加快培育人工智能產業的指導意見》等多項加快人工智能產業落地的政策。上海于2018年9月的世界人工智能大會發布了《關于加快推進上海人工智能高質量發展的實施辦法》。

以科技創新管理部門預算支出來看各地方政府對人工智能發展的政策支持力度，深圳市表現則最為突出。深圳市科技創新委員會2020年部門預算達140.2億元，接近其他所有試驗區預算支出總和。深圳在基礎研究與技術研發領域的投入奠定了其在人工智能領域全國領先的地位（見圖5）。

早在2014年，杭州“一號工程”就提出要以人工智能為方向形成杭州特色的信息經濟；2015年，杭州又提出加快人工智能的技術研發和產業化、加強人工智能基礎資源和公共服務等創新平臺建設；2016年出臺的《杭州城西科創大走廊規劃》再次強調，要強攻人工智能等中高端產業，建設全國領先的人工智能應用示范基地；2017年，《杭州市科技創新“十三五”規劃》進一步把人工智能產業作為重點支持對象；2018年，杭州接連出臺了《關于加快推動杭州未來產業發展的指導意見》《杭州市人工智能產業發展規劃（2018-2030年）》，不斷夯實發展人工智能的政策基礎，釋放推動產業發展的政策紅利。

圖5 各試驗區科技主管單位2020年部門預算（億元）

杭州人工智能發展的對策建議

厚植科研沃土，搭建具有國際影響力的科創平臺

創新新一代人工智能重大科技項目組織實施模式，堅持集中力量辦大事、重點突破的原則，充分發揮市場機制作用，調動部門、地方、企業和社會各方面力量共同推進實施。借鑒北京智源人工智能研究院，按照“全省統籌、全球研發、杭州轉化”的思路布局建設協同創新平臺。聚焦原始創新和核心技術，建立自由探索與目標導向相結合的科研體制，營造全球最佳的學術和技術創新生態。推動杭州成為全球人工智能學術思想、基礎理論、頂尖人才、企業創新和發展政策的源頭，率先成為國際領先的人工智能創新中心。

支持浙江大學設置人工智能一級學科博士點，推動有條件的高校設立人工智能學院。鼓勵有條件的高等學校在原有基礎上拓寬人工智能專業教育內容，加強人工智能與其他學科專業教育的交叉融合。支持有條件的高等學校優化學科資源配置，設立人工智能專業，建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵有條件的高等學校在原有基礎上拓寬人工智能專業教育內容。支持杭州人工智能研究院與國內外大學聯合采取“知行合一”模式培養創新創業研究生，研究生在大學學習專業理論課，在研究院跨校跨專業同堂學習創新創業課和以真實項目為基礎組隊實戰，實現在創新中培養人才、在人才培養中再創新的獨特效應。

以之江實驗室、西湖大學、阿里達摩院、北大信息技術高等研究院、北航杭州研究院等新型研發機構為樣本，在項目組織、人才集聚、激勵評價、資源共享、多元化投入等方面開展全方位的探索與創新。緊扣傳統產業升級和未來產業培育發展，市區聯動、梯度培育，打造既能解決基礎研究的關鍵核心問題，又能為產業創新提供科技支撐的高水平創新載體。堅持成果導向，開展以應用為導向的基礎研究，取得引領性的重大標志性成果和原創性技術突破；建立科技成果轉化激勵機制，全面落實科技成果轉化獎勵、股權分紅激勵、所得稅延期繳納等政策措施，健全職務科技成果產權制度，推動科技成果轉移轉化產業化。

突出優勢領域，分層次打造人工智能產業集群

堅持人工智能裝備、產品與核心部件、系統協同發展，積極培育以智能汽車、智能安防、智能機器人、智能控制、互聯網大數據智能為重點的人工智能新興產業，著力提高以智能傳感器、智能芯片、智能軟件為重點的產業核心基礎能力。著力建設國內領先、全球重要的視覺高新技術發源地、視覺高端產業集聚地、視覺產業發展環境最優地“三大高地”，打造成為杭州世界級數字安防產業集群高質量發展的核心。借力亞運會、國博中心和制造業企業豐富的應用場景，為區域內企業開展超高清視頻、智能安防、自動駕駛、機器人視覺等應用提供便利條件和場景。

夯實發展基礎，完善新型基礎設施建設

面向人工智能產業生態鏈發展，建設一批大數據、云計算、專業服務平臺，加快要素集聚引導，促進產業鏈協同，構建良好產業發展生態。打造公共開放數據平臺。支持阿里云等云服務龍頭企業建設具備海量數據存貯、深度自主學習、云端智能分析處理、類腦神經系統模擬、智能系統安全認證、多種生物特征識別等功能的基礎資源與技術開放平臺，有條件地鼓勵搭建開源服務平臺。建設滿足深度學習等智能計算需求的新型計算集群共享平臺、云端智能分析處理服務平臺、算法與技術開放平臺、智能系統安全公共服務平臺、多種生物特征識別的基礎身份認證平臺等基礎資源服務平臺，降低人工智能創新成本。

增加適應人工智能發展的基礎服務供給，夯實人工智能發展基礎。加強標準制定及測試認證，支持企業參與人工智能綜合標準、基礎共性技術標準制定，建立公共領域人工智能應用安全測試與認證制度。加強知識產權運用和保護，加大對人工智能新技術、新業態和新模式的知識產權保護力度，支持有條件的企業申請國內外專利，開展知識產權評議和專利導航。建設智能計算設施，布局超級計算、分布式計算、云計算相結合的高性能計算應用環境，部署空天地一體化的網絡，加快下一代移動通信、物聯傳感、北斗通信等網絡基礎設施建設。建立健全人工智能相關制度規范。加強人工智能倫理道德、法制保障和社會問題研究，建立保障人工智能健康發展的制度規范和倫理道德框架。

堅持包容審慎，建立人工智能創新發展政策體系

借鑒北京協同創新研究院“基金-協同創新中心-研究所”三元耦合發展工程技術的運行機制，成立人工智能產業發展基金。采取“國際協同實驗室”發展先導技術，圍繞先進制造與高端裝備、生物技術與生物醫藥等重點領域，整合全球頂尖創新資源，實現大學與大學協同、大學與產業協同、創新與創業協同、創新與教育協同、杭州與全球協同，建設成為國際一流的全球化前沿創新策源中心、交叉創新融合中心、新興產業培育中心、創新人才培養中心。發起設立杭州協同創新投資基金，分設知識產權基金重點支持先進技術研發，產業發展引導基金重點支持成果轉化和培育創業企業。通過產業引導基金聯合協同創新中心企業已設立協同創新子基金。

進一步提升政務數據資源向社會開放的深度和廣度，提高開放數據資源的可用性、易用性、實時性和準確性。同時，政務數據資源開放力爭形成“負面清單”的開放模式，即明確不開放的范圍，其他所有數據必須公開共享。加快數據開放進程，與數據交易形成良性互動。充分發揮數據開放與數據交易間的良性互動作用，逐步為數據交易構建起良好的環境氛圍。逐步推進“分類”交易原則，試行“一類一策”。按照差異化交易原則，對交易的數據進行分類，根據不同類型數據實施分類交易。打破傳統思維，創新交易方式，延長數據交易鏈，在現有數據買賣的基礎上，探索以數易數、數據捐贈、數據代理等更加“泛化”的數據交易形式。

建立人工智能領域的專利合作授權機制和專利風險防控機制，引導研發機構主持或參與國家人工智能基礎共性、互聯互通、行業應用、網絡安全、隱私保護等技術標準規范制訂。加強人工智能基礎安全標準研究，根據《新一代人工智能發展規劃》對人工智能安全提出的監測預警、風險評估、安全問責、研發設計人員安全準則等要求，針對人工智能安全的參考架構、安全風險、倫理設計、安全評估等方面開展標準研究，并規范人工智能算法、產品和系統的安全要求和測評方法。

按照優勢互補、合作共贏的原則，積極開展與長三角主要城市的協同聯動，參與長三角技術共享平臺、企業服務平臺及知識產權交易平臺建設，支持長三角示范區開展人工智能發展方面一體化制度創新。積極參與共建G60科創走廊、杭合創新帶，加強與張江科學城合作，搭建“雙向飛地”，爭取國家技術東部轉移中心設立分中心，加大華虹、中芯國際等在滬企業招商，爭取上海腦科學與類腦研究、人工智能等重大創新成果在杭產業化。探索建立與上海人才共享機制，在上海布局海內外高端人才驛站，柔性引進高端適用人才。聚焦互聯網醫療、在線教育、數字內容、智能制造、數字商貿、智能物流、數字生活服務、數字養老服務等行業，加快建設一批顯著改善制造、服務方式或社會治理模式的人工智能示范應用工程。圍繞市委市政府重大戰略和社會發展現實需求，遴選城市大腦、基于健康碼的醫療大數據等標志性新基建應用項目，加大人工智能建設支持和推廣力度。