邵子安

（广州市执信中学，广州 510030）

1 引言

二十一世纪以来，人、机、物三元系统的密切融合引发了当今数据规模与数据模式的爆炸增长与复杂性演变[1-2]，随着互联网与计算机技术的发展，传统数据读取与采集方式发生着巨大变革，由此衍生出的大数据日益改变着人们的生活，甚至国家的发展模式。大数据作为第四种生产要素（资本资源、人力资源和自然资源之外的生产要素）[3]，驱动着人工智能技术的快速发展，对人工智能产业也产生着深刻变革。我国人工智能在当前时代背景下，利用人工智能技术充分挖掘大数据信息，思考人工智能产业的发展，对推动我国经济的创新性发展具有重大意义。

2 大数据驱动下人工智能对产业发展的影响

人工智能是在大数据推动下，综合信息学、语言学、生物学和哲学等众多学科基础上，用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学，大数据驱动下的人工智能技术的兴起推动着人工智能产业的发展与变革。目前，人工智能产业已逐步涉及制造业、服务业、金融经济、医疗卫生和工业产业等。据相关部门和研究机构统计，2017年我国人工智能产业规模达到152.10亿元，带动相关产业规模起过1万亿元，截至2017年6月，我国人工智能企业数量为592家，截至2017年底，我国人工智能企业达到2000余家，半年时间增长将近3倍多。预计到2020年，我国人工智能市场规模将达到约330亿元，年均增长速度将达到35%[4，5]，我国人工智能产业在人工智能与大数据技术驱动下如雨后春笋般茁壮成长。

3 我国人工智能产业发展面临的问题

目前我国人工智能技术虽然发展速度较快，可以说在某些领域已经达到了世界领先水平，但相对西方发达国家而言，我国人工智能技术与产业起步相对较晚，我国的人工智能的发展呈现头大身子小的现状：在高精尖领域虽然投入较大，发展相对较快，但是在基础产业发展方面研究相对较少，不利于我国人工智能进一步发展壮大。

目前我国人工智能的发展面临着以下四个问题：

一是人工智能产业发展基础技术相对薄弱。我国人工智能虽然经过近几年的迅速发展，可以说在许多方面尤其是应用产业方面都已经赶上了国际领先水平，如计算机视觉技术、人脸识别和深度学习等方面。但是在基础层方面尤其是在芯片产业方面，缺少自己的核心技术，比如最近爆发的中兴芯片事件，西方国家的一纸禁令，让我们整个产业几近崩溃，由此不得不重视我们的不足，不得不正视我国整体基础产业的水平和西方发达国家相比还具有较大差距。

二是人工智能产业商业化应用不明确。我国人工智能产业尚处于起步阶段，整体发展不够成熟，从应用对象角度来看，传统行业由于缺乏深入了解和信息交流，对人工智能的发展路径、技术和模式认识不清，存在排斥心理。

三是人工智能产业专业人才不足[6]。专业人才是推动产业发展的攻坚力量，我国人工智能虽然在产业和技术上有了很大发展，但是在人才数量与质量、人才分布和人才培养方面存在着专业人才数量和经验不足、缺乏跨界人才和基础层人才分布少的困境。我国人工智能技术高校和研究院数量相对较少，学科实力不强，高校、研究院所与企业间缺少合作，对我国人工智能整体发展有很大影响。

四是人工智能产业链尚未完整。虽然我国目前形成了以制造业、教育业、医疗业和金融业等为核心的人工智能产业分布，但是整个产业生态链仍然不够完善，企业关联度不够，缺少协同创新发展，增加了我国人工智能产业整体在研发和推广方面的难度。

4 我国人工智能产业发展的应对策略与前景思考

人工智能产业不仅是计算机信息技术应用的变革，更是国家经济发展战略的创新。在大数据背景下，我国人工智能产业发展面临着巨大问题，但同时也迎来前所未有的机遇，结合实际产业背景，探究我国人工智能产业未来发展应对策略具有重大意义。

首先，推动技术创新突破。就此国家应该加强基础研究领域的研究投入，鼓励高校和科研院所及研究企业深入基础理论知识和基础算法模型的研究，进而加快人工智能技术融合发展，依靠基础技术为人工智能在视觉、语音识别等领域提供强大的技术理论支撑。

其次，加强人工智能产业与传统产业技术的融合发展。国家应积极鼓励企业与研究院所加强技术与行业交流，推动产、学、研的快速融合，以使人工智能技术在实际应用中得到效益性发展，从而推动人工智能产业的发展。

此外，我们在发展人工智能技术与人工智能产业的同时，还应健全完善人工智能产业的标准化体系，对于一个行业而言，标准化是企业快速实现自我完善与自我突破的支撑性工作，不仅能够推动企业的创新性发展，也能够大大提高企业的竞争力[7]，但这一点恰恰是目前我国人工智能产业所欠缺的。

然后，还需加大人工智能产业人才队伍建设与引进力度。面对当前我国人工智能技术专业人才不足的情况，在积极引进专业人才的同时，政府和商业巨头还应改进人才培养模式，鼓励团队、高校和科研院所在跨领域和专业人才方面进行出国交流，储备高水平研究人才，推进研究成果快速向商业化转换，形成系统的研发应用体系。

最后，围绕人工智能技术构建完整的绿色产业生态链。产业生态链是产业发展的有机调控，政府应加强宏观指引，积极引导人工智能产业的发展，制定发展规划，重点扶持基础层等薄弱环节研究；企业应集中物力人力，投入图像识别、自动驾驶等国际前沿领域的公关研究，搭建完整的人工智能产业链条[8]。

大数据驱动下人工智能产业的发展是一项复杂的系统工程，需要国家、企业与个人多层次、多角度、多方面的共同协作。我国人工智能产业在未来将继续保持良好的增长势头，技术创新将不断快速演进，指导政策出台也将更加频繁。但是人工智能的快速发展的同时所带来的安全风险问题，如网络攻击效率提升、个人信息泄露加剧、系统决策偏差、引发结构性失业等[9]，这些均值得我们在发展人工智能产业的同时，对其发展前景进行深思。为此，我国需在目前人工智能产业的挑战与机遇下，充分结合我国实际发展情况，在我国国家发展战略的同时，比如“一带一路”发展战略，利用我国积累的雄厚的大数据资源以及国家产业政策，推动人工智能产业技术的不断创新性发展。