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打造具有國際競爭力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群

2025年8月25日 07:33  科技日報  

人工智能技術作為各領域、各產(chǎn)業(yè)通用性技術正在引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。依托國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)、國家人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)等載體,北京、廣東、浙江等地圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)鏈加快集聚產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源,已成為我國引領型人工智能產(chǎn)業(yè)集群高地。日前,國務院常務會議審議通過《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,強調要推動人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合。依托我國產(chǎn)業(yè)體系完備、市場規(guī)模大、應用場景豐富等優(yōu)勢,打造具有國際競爭力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群,成為當前構筑國家競爭優(yōu)勢的關鍵。

人工智能產(chǎn)業(yè)集群的五大系統(tǒng)

人工智能產(chǎn)業(yè)集群是指人工智能創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)和相關主體在地理和數(shù)字場域集聚形成的新型組織形態(tài)。一個具有國際競爭力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群應該至少包含產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新子系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)鏈與應用創(chuàng)新子系統(tǒng)、數(shù)字基礎設施子系統(tǒng)、人才與資本支撐子系統(tǒng)、集群治理與開放協(xié)同子系統(tǒng)等五大子系統(tǒng)。

產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新子系統(tǒng)以知識創(chuàng)造與應用為核心,聯(lián)動高校、科研機構和企業(yè)研發(fā)中心等創(chuàng)新主體,聚焦人工智能技術的基礎研究與前沿突破,涵蓋算法、模型、芯片設計、操作系統(tǒng)和軟件框架等關鍵環(huán)節(jié),構建面向未來的原始創(chuàng)新能力,保障人工智能關鍵核心技術的知識流高效運行。

產(chǎn)業(yè)鏈與應用創(chuàng)新子系統(tǒng)以價值創(chuàng)造與分配為核心,依托龍頭企業(yè)、平臺企業(yè)、專精特新企業(yè)與數(shù)商企業(yè)等多元產(chǎn)業(yè)主體,聯(lián)動構建從硬件基礎、軟件平臺到應用場景的完整價值鏈,推動人工智能技術成果的廣泛轉化與擴散,保障價值流的持續(xù)釋放。

數(shù)字基礎設施子系統(tǒng)以支撐數(shù)據(jù)要素化與價值化為核心,由數(shù)據(jù)中心、云計算和邊緣計算平臺、數(shù)據(jù)交易平臺以及算力服務商等共同構建數(shù)據(jù)采集、存儲、計算、傳輸、治理與共享的數(shù)字底座,形成覆蓋“云—邊—端”的算力網(wǎng)絡,保障數(shù)據(jù)流的安全。

人才與資本支撐子系統(tǒng)以人力資本與金融資本供給為核心,通過高校、科研機構與企業(yè)的人才培養(yǎng)與流動機制,以及風險投資、產(chǎn)業(yè)基金和政府引導基金等資本支持,為人工智能產(chǎn)業(yè)集群提供復合型人才和多元化資金來源,保障人才流和資金流的高效配置與持續(xù)供給。

集群治理與開放協(xié)同子系統(tǒng)以制度供給與開放合作為核心,由政府機構、行業(yè)協(xié)會、標準化組織和國際合作平臺等共同構建完善的政策體系、標準規(guī)則與治理框架,營造負責任、可持續(xù)的制度環(huán)境,并推動跨區(qū)域、跨行業(yè)與跨國界的開放協(xié)同,保障知識流、價值流、數(shù)據(jù)流、人才流與資金流在集群內外的順暢銜接與高效耦合。

五大子系統(tǒng)以知識創(chuàng)新為引領,以產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同為主軸,以數(shù)字基礎設施為底座,以人才與資本為保障,以治理與協(xié)同為統(tǒng)領,讓創(chuàng)新鏈、價值鏈、數(shù)據(jù)鏈、人才鏈、資金鏈深度融合,推動人工智能產(chǎn)業(yè)集群核心競爭力不斷提升。

產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新發(fā)展的三種模式

打造具有國際競爭力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群需要從“技術—市場—制度”三個維度出發(fā),由此形成技術創(chuàng)新突破驅動型、應用場景創(chuàng)新拉動型、制度供給賦能型三種創(chuàng)新發(fā)展模式。

技術創(chuàng)新突破驅動型模式是以人工智能原始創(chuàng)新和前沿突破為發(fā)展核心,通過集聚科研機構、高校、龍頭企業(yè)等創(chuàng)新主體,形成強大的研發(fā)能力和知識流動網(wǎng)絡,推動算法、模型、芯片、操作系統(tǒng)、框架等關鍵核心技術實現(xiàn)自主突破。隨著技術積累和溢出效應的增強,逐步帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游配套完善,形成集群化的人工智能創(chuàng)新高地。例如,美國硅谷人工智能集群依托斯坦福大學、加州大學伯克利分校等一流高校和OpenAI、NVIDIA、Google DeepMind等企業(yè),在硅谷形成了人工智能基礎研究與應用研發(fā)網(wǎng)絡,并逐步形成了完整的“風險投資—創(chuàng)業(yè)孵化—技術突破—產(chǎn)業(yè)應用”的循環(huán)體系,長期占據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新制高點。

應用場景創(chuàng)新拉動型模式強調以應用需求和場景開放為牽引,通過大規(guī)模開放應用場景,形成真實需求牽引的市場環(huán)境,助力企業(yè)在解決場景問題的過程中迭代技術,推動上下游企業(yè)集聚協(xié)同,實現(xiàn)“場景—技術—產(chǎn)業(yè)”的良性循環(huán)。例如,孕育了“六小龍”的杭州人工智能產(chǎn)業(yè)集群憑借深厚的數(shù)字經(jīng)濟基礎,以及智慧城市、智慧物流、醫(yī)療健康、金融科技等豐富的應用場景,集聚了大批企業(yè)、累積了大量數(shù)據(jù)、突破了大量技術,逐步成為國內領先、具有國際影響力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群。

制度供給賦能型模型以制度供給和開放協(xié)同為核心,通過完善的政策體系、標準規(guī)則和倫理治理框架,營造良好的發(fā)展環(huán)境,同時推動跨區(qū)域、跨產(chǎn)業(yè)和跨國協(xié)作,形成高水平開放的創(chuàng)新網(wǎng)絡。例如,加拿大政府在2017年推出全球首個國家級人工智能戰(zhàn)略,大規(guī)模資助人工智能研究、人才培養(yǎng)和倫理規(guī)范制定。憑借先進的創(chuàng)新制度供給,目前加拿大蒙特利爾人工智能產(chǎn)業(yè)集群聚集全球頂尖學者,成立人工智能全球開放合作伙伴組織,形成多樣的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和蓬勃的創(chuàng)業(yè)環(huán)境,一個蓬勃發(fā)展的人工智能創(chuàng)新高地逐步崛起。

國際競爭力提升的四個著力點

打造具有國際競爭力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群,需要找準四個著力點,做到技術驅動和場景驅動并重,有效市場和有為政府協(xié)同,安全與發(fā)展同步。

一是要強創(chuàng)新,打造具有國際競爭力的人工智能科創(chuàng)高地。需充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢,構建支持前沿技術突破的資源配置機制,保障源頭性、高質量技術供給。強化企業(yè)創(chuàng)新主體地位,推動產(chǎn)學研深度融合,建立一批以企業(yè)為主體的人工智能協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡、協(xié)同創(chuàng)新平臺,形成一批掌握關鍵核心技術的人工智能企業(yè)。

二是要強應用,加快推進人工智能賦能新型工業(yè)化進程。需充分發(fā)揮我國產(chǎn)業(yè)體系完備、市場規(guī)模大、應用場景豐富等優(yōu)勢,持續(xù)推進人工智能科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合,聚焦重點產(chǎn)業(yè)以規(guī);瘧脿恳苿赢a(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與技術迭代,主動有序推動“走出去”布局,全力向價值鏈中高端攀升,實現(xiàn)價值流高效循環(huán)。

三是要強基礎,建設高水平數(shù)字基礎設施與數(shù)據(jù)流動體系。需進一步完善算力網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心及跨域數(shù)據(jù)平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲、治理、共享與安全可控;建立數(shù)據(jù)市場、數(shù)據(jù)券及跨域數(shù)據(jù)空間,保障數(shù)據(jù)流在集群內外高效運行,支撐技術創(chuàng)新和應用落地。

四是要強生態(tài),構筑具有國際吸引力和競爭力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。需以教育、科技、人才一體化為根本導向,構建多層次人工智能人才培養(yǎng)、引進和流動機制,優(yōu)化政府引導基金、風險投資及產(chǎn)業(yè)基金布局,完善政策、標準、知識產(chǎn)權及倫理安全治理,推動國際標準制定與跨境合作,強化合規(guī)與風險管理。

編 輯:高靖宇
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