以人工智能促进江苏制造新跨越

十九大报告提出，建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。江苏作为制造业大省，靠制造业起家，更要靠制造业走向未来。借助人工智能技术赋予传统制造业领域的产品新功能、新内涵，实现制造业领域的跨越式发展，江苏将大有可为。

一、我国人工智能产业发展态势

目前，全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家，这三个国家人工智能企业数量占全球总数的65.73%，领衔全球人工智能发展。我国人工智能发展位次相对靠前。

美中英人工智能实力对比

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确了六大重点任务。在这之前，人工智能概念就已多次出现于“十三五”规划纲要、国家科技创新规划、国家战略性新兴产业发展规划中。2017年全国两会上，人工智能首次被写入政府工作报告。

在各级政府的配套政策支持下，人工智能市场扩展迅速，产业规模保持高速增长态势。目前，我国东部沿海地区正在形成三大人工智能集聚中心，以北京为主体，广州、深圳为两翼，长三角（上海、江苏、浙江）抱团发展的产业格局逐步显现。数据显示，北京、广东及长三角人工智能企业数占全国人工智能企业总数的84.95%，2016年融资总额占全国总额的91.44%，专利数占全国专利总数的76.44%。

以中关村为中心，北京人工智能产业全面领跑全国。北京人工智能企业数占比高达30.74%，融资占比过半，成为国内人工智能主要“吸金地”，专利占比接近1/4。据电子信息产业网数据显示，目前北京人工智能与智能硬件相关产业规模已突破1500亿元，正在快速构建具有全球影响力的产业生态体系。

深圳、广州人工智能产业表现出众。深圳培育了大批优质本土企业，如领军通讯设备产业的华为、中兴，领跑数字视听产业的华星光电、康佳、创维，领衔互联网及软件产业的腾讯、金蝶等；广州依托开放的数据环境，吸引了云从科技、科大讯飞等行业领军企业入驻广州南沙国际人工智能产业研究院，建立起优质的人工智能生态圈。

长三角抱团优势明显，沪苏浙人工智能企业数合计占比28.24%，超过广东，专利合计占比超过1/3。其中，上海以其顶尖的人才、科研等创新资源，在长三角地区人工智能发展中占据绝对优势。目前，上海正在谋求转型打造全球科创中心，人工智能是其核心突破点。通过打造临港、徐汇等人工智能集聚区，上海有望成为全球人工智能高地。

二、江苏人工智能产业竞争优势分析

近年，江苏着力推进制造强省建设与先进制造业发展，互联网、大数据、人工智能和实体经济融合发展加速，已取得初步成果。

技术储备强、产业氛围佳、人才结构优，产业生态初步形成。江苏省建有计算机软件新技术、工业机器人、智能车辆控制等十多个国家和省级重点实验室，技术储备强。依托省产业技术研究院，江苏布局建设机器人与智能装备、数字化装备等6家专业研究所，并建有省级智能装备产业技术创新中心。围绕脑科学、智能机器人等前沿领域，江苏已组织实施前瞻性产业技术攻关115项、重大科技成果转化项目32项。江苏在人工智能的研发、生产、集成、应用等上下游产业链布局较为完善，产业氛围佳。目前，江苏拥有南京移动互联特色产业基地、江宁通信与网络特色基地、无锡国家物联网高新技术产业化基地等14家国家级特色产业基地，以及昆山机器人科技产业园、无锡传感网科技产业园等13家省级科技产业园。此外，江苏在人工智能领域拥有2名国家“千人计划”人才、2名国家杰出青年、8名国家优秀青年以及长江学者等高层次专家，人才结构优。2017年8月，江苏成立人工智能学会，通过整合科技人才资源要素，促进人工智能科技成果有效转化。

大数据和云计算等人工智能基础产业氛围良好。大数据、云计算是人工智能的支撑。近年，江苏相继成立无锡云计算中心、南京大数据产业基地、盐城大数据产业园等大数据产业集聚区，吸引并集聚了一批优秀企业。据《中国大数据产业分析报告》显示，江苏大数据产业地区发展指数为66.13，居全国第四，仅次于北京、上海和广东。江苏云计算产业也从技术导入阶段进入应用普及阶段。目前，江苏正以云计算产业重点园区和龙头企业为依托，主导或深度参与云计算标准制定，无锡已被列为全国云计算服务创新发展试点示范城市之一。

人工智能专利丰富，在多个细分领域具有优势。2007—2016年，江苏人工智能领域专利申请量累计达到2608项，仅次于北京（3823项）和广东（2712项）。近十年，江苏人工智能专利申请量增长了27倍，授权量增长了将近20倍，增长态势明显。江苏在机器人、机器学习、计算机视觉、专家系统等方面均有一定优势，基本保持在专利申请量全国第三的位次。

2007—2016年江苏人工智能领域专利申请及授权趋势（项）

重点开发区人工智能产业方向明晰、发展势头良好。苏州工业园区在人工智能产业方面已经走在全省前列。人工智能、智能制造、大数据、云计算等领域已集聚企业600余家，从业人员超过6万人。2016年实现产值350亿元，增长25%。2017年3月，苏州工业园区研究出台了《园区人工智能产业发展行动计划（2017—2020）》及《关于推动人工智能相关产业发展的若干意见》，对人工智能产业发展提出了具体目标和建议。在政策引导下，苏州人工智能产业有望迎来持续发展。南京江北新区持续导入功能性产业主体，已初步形成以台积电为中心的集成电路产业集群，成为全球瞩目的集成电路产业重镇。至今江北新区已新增集成电路设计企业100余家，预计到2020年，江北新区集成电路产业产值将达千亿元。未来，江北新区还将在芯片设计、制造等高端领域持续发力，打造中国芯片之都，缓解中国人工智能发展的缺“芯”之痛。在集成电路产业基础上，积极推动机器人、VR虚拟现实、AR增强现实等人工智能细分领域快速发展。南京经济技术开发区近年来科技创新资源快速集聚。2017年9月，南京经开区正式发布《人工智能产业发展行动计划（2017—2020）》，明确发展规划。目前，经开区已落户人工智能科技企业超过55家，其中包括地平线机器人南方总部，旷视科技华东区总部、南京研究院等，引育人工智能领军人才30余名，人工智能企业年度营收超过52亿元。

三、江苏发展人工智能面临的挑战

江苏企业、高校人工智能影响力落后于北京、上海。从全国人工智能专利、企业融资和企业影响力来看，江苏分列第三、第四、第五，较北京、广东、上海仍有差距。从高校人工智能影响力来看，江苏也落后于北京、上海和浙江。清华大学、北京大学位列高校人工智能影响力第一、第二位，上海交通大学、复旦大学位列前五，浙江大学位列第四，超过了南京大学（第六）与东南大学（第七）。

各省市人工智能影响力指数

省内人工智能企业数量少、单体实力较弱。从地区分布来看，有丰富技术、硬件和产业资源的北京、广东、上海吸引和诞生了相当一部分人工智能企业，占比高达67.51%。相比京粤沪等地区，江苏人工智能企业数量较少，仅占全国的6.03%。其中，北京以全国30%的企业获得了全国50%的融资，企业单体实力较强，堪称我国人工智能的“硅谷”。而江苏企业占比与融资占比相差较大，企业单体实力较弱。江苏人工智能的未来发展仍需营造更为优越的创业和融资环境，以吸引创业企业集聚。

我国重点省市人工智能企业数、融资额在全国占比（%）

此外，江苏数据生态环境发展相对滞后，数据开放度略显不足。截至2017年上半年，我国共有19个地方政府陆续推出数据开放平台。其中，广东省设区市开放平台分布尤为密集，包括广州、深圳、佛山等8个市。从数据资源集中度来看，目前国内75%的基础层数据资源集中在政府手中；剩下的大部分数据资源集中在互联网科技巨头手中，如百度（依靠搜索引擎获取完整数据）、腾讯（依靠社交网络获取用户数据）、阿里巴巴（依靠电商运营获取交易数据）等。由于数据开放法律制度尚未成型、数据安全难以保障、数据开放标准缺失等原因，数据跨平台分享至今难以实现。

四、制造业背景下江苏发展人工智能的对策思考

江苏应顺势把握人工智能机遇，高起点谋划、高平台推进，加快传统制造业转型升级，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育出江苏自己的世界级先进制造业集群。

围绕科研载体、产业孵化、产权保护，打造人工智能生态圈。目前，人工智能仍处于技术迭代和演进阶段，在这个阶段要抢占先发优势，必须依靠深度研发。国内在人工智能领域的重大科研载体规划和布局刚刚起步，各省市发展人工智能应集中资源投入、避免同质化竞争，围绕具有先发优势的地区，布局提升该地区创新载体能级和技术资源供给。江苏人工智能产业仍以“单打独斗”为主，单个企业能力不强且企业间缺乏技术间的协同，产品间互联互通和上下游互动缺乏有效协调，无法形成发展合力。应加强对本土人工智能企业发展状况的调查研究，制定中长期发展规划、滚动发展计划及明确重点支持对象；建设人工智能基础资源和公共服务等创新平台，提高人工智能产品上下游产业链的配套程度和产业集聚度；建立集技术研发、示范应用、产品检测认证、知识产权等功能为一体的产业公共服务平台，打造人工智能创新孵化中心，促进产融对接。从技术角度看，人工智能的发展是循序渐进的，必然要依托之前的很多科技成果；产业的发展也是融合性的，涉及许多应用领域，因此，知识产权保护非常重要。近年，人工智能热度陡增，相关诉讼数量明显上升，加强人工智能知识产权保护迫在眉睫。江苏可从省级层面规划布局全省人工智能知识产权保护体系；鼓励企业参与人工智能标准制定，增强标准与专利政策的有效衔接；探索建立人工智能专利风险防控机制，引导企业参与建设人工智能公共专利池。

完善省内融资环境，鼓励企业海外并购重组。通过跨国并购加强海外技术和人才引进，是江苏加快人工智能产业发展的重要途径。可考虑成立人工智能专项产业基金，鼓励人工智能众创空间设立相关天使、种子基金；鼓励社会资本对人工智能及相关领域的投资、孵化和培育，完善人工智能融资环境。支持人工智能领域的战略性境外投资，提升最高限额、简化审批流程，鼓励企业并购境外优质项目，抢占人工智能顶尖研发资源；鼓励人工智能企业多渠道融资，通过并购重组等手段发展壮大。

进一步开放公共领域数据，构建省级数据中心。目前。加快构建省级数据中心，对数据进行分级化管理，可循序渐进地推进对外开放。明确界定“开放数据”和“不开放数据”的边界，授予相关用户相关数据的利用权利，有针对性地供给真正高需求、高价值的数据集。统筹公共领域数据，建立符合开放需求的系统化、结构化数据库。促进政府、行业、组织之间的数据共享，开发相关验证和可信的框架协议，避免数据孤岛，确保数据交流的安全互利。

支持省内高校开设大数据专业，弥补人才缺口。截至目前，全国共有34所高校设有“数据科学与大数据技术”专业，但江苏尚无一所高校开设该专业。江苏高校可开设“数据科学与大数据技术”专业，培养数据筛选、挖掘、大数据软件开发和深层运用等方向的专业人才；有条件的高校还可开办云计算、大数据、物联网、虚拟现实技术（VR）、人工智能（AI）、信息安全等专业。鼓励省内科研院所与重点企业研究院联合创建大数据领域国家重点实验室、工程实验室、企业技术中心等，协同高校建立和完善大数据人才培养体系。从研究机构引进大数据领域的专家讲学，让学生在学校也能获取专业领域最前沿的动态和信息，并得到最权威的学术指导。

（作者分别系新华社智库江苏中心主任、副主任、研发总监、分析师）