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參與全球人工智能創新鏈競爭

郭朝先 方澳 經濟日報

  近年來,互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術加速創新,日益融入經濟社會發展各領域全過程,各國競相制定數字經濟發展戰略、出臺鼓勵政策,數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有,推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革,成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。

  在諸多革命性數字技術中,人工智能以其滲透性、協同性、替代性、創新性等“技術—經濟”特性,能通過核心產業的擴張、融合產業的賦能、潛在關聯產業的活化等,促進經濟高質量發展。世界主要經濟體都把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重要戰略。

  在人工智能領域,研發創新的意義尤為重要。人工智能不僅能作為一種產品或服務參與到經濟系統中,而且能實現對勞動、資本等其他傳統生產要素的替代,進而重構生產函數,對經濟運行產生變革性作用。未來一段時期,加快人工智能創新發展,促進人工智能與互聯網、大數據等產業深度融合,發揮人工智能對傳統產業的賦能作用,積極參與全球人工智能創新鏈競爭并獲取優勢地位,對我國加快建設創新型國家和世界科技強國,都具有重要意義。

  人工智能創新鏈的主要特征

  “創新鏈”這一概念最早被用于描述創新活動中不同環節的相互關系,包括技術創新過程中的基礎研究、技術研發以及產品創新過程中的實際應用和產業化、市場化等環節。

  隨著新一輪科技革命和產業變革加速演進,生產函數底層架構出現變化,新的生產要素與生產方式展現出越來越強的重要性,我國學界已普遍認識到積極參與全球創新鏈競爭的戰略意義,雖然對于創新鏈還存在不同理解,但對于以產業發展為導向的創新鏈內涵已經形成以下共識:創新鏈基于產業環節存在一系列創新節點,不同節點的創新主體以產業發展為導向,通過調配與整合鏈上的創新資源,最終實現價值創造與增值;產業發展在創新鏈中起導向作用,創新范圍不僅包括科研知識創造、技術與產品成果創新,也包括商業模式、服務功能的改進;創新主體對創新資源進行調配整合,既包括對材料、設備、資金等有形資源的調配,也包括對知識、信息、觀念等無形資源的整合;創新主體中,大學及科研機構等是基礎知識的主要創新者,企業是科技成果應用與商業化的主要實施者,金融機構或科技中介機構是創新要素的主要調控者。

  當前,我國對人工智能創新鏈的研究還比較缺乏系統性。進一步深化相關研究,需依據人工智能的“技術—經濟”特性,研判人工智能創新鏈的主要特征。相關特征主要表現為以下幾個方面。一是多元性。首先是創新參與主體多元性,既包括核心企業、上下游企業、大學科研機構等創新活動主體,也包括政府、金融機構、科技中介機構等其他主體;其次是創新資源多元性,包括人才、資金、專利、設備、觀念等;最后是創新鏈結構多元性,包括政策鏈、服務鏈、資金鏈、人才鏈等一系列配套鏈式架構。二是協同性。創新主體對產品進行研發創新的過程,涉及需求分析、技術解構、服務演化等一系列新知識積累,只有當這些新知識與其他創新資源在各主體間充分流動,各主體就創新行為達成協同,才能有效實現創新。三是循環性。創新產品進入市場后,市場對產品、服務提出新的需求,使用、體驗產生的應用數據與信息反饋重新進入創新鏈結構,作為一種新的創新要素促進理論研究與技術更迭。四是發展性。創新資源的循環流動意味著創新鏈是一個不斷發展的動態架構。隨著創新主體的不斷增多,創新范圍與產業領域持續擴張,創新資源進一步發揮溢出效應,創新鏈地位也將進一步鞏固。

  全球人工智能創新鏈競爭態勢

  當前,全球人工智能創新鏈基本形成了中美兩國主導、東亞北美西歐協同引領的格局。

  一方面,以中國為代表的東亞地區已初步形成人工智能知識創新高地,但北美地區依舊掌握理論創新話語權。有數據顯示,中國人工智能出版物總數在2017年成為世界第一,在2020年貢獻了全球22.4%的出版物數量。在期刊發表文獻數量上,中國于2017年超越美國成為世界第一,2020年全球占比達到18%。就整個東亞地區而言,相關期刊發表文獻數在2020年達到全球的26.7%,已初步形成人工智能知識創新高地。但是,在更能體現人工智能重點研發方向與賽道規則制定權方面,以美國為代表的北美地區依舊把握著理論創新話語權。2020年,美國會議出版文獻數在全球占比19.4%,中國則為15.2%,在會議出版文獻引用情況上,美國占比達到40.1%。

  另一方面,全球已基本形成中美兩國共同引領技術創新的格局。據統計,2010年至2019年,全球人工智能專利申請量521264件,其中,中國申請量為389571件,居世界第一位,占全球總量的74.7%。2010年至2021年2月,全球累計人工智能領域的專利授權量達17.8萬件,中國占比43%位居首位,美國占比33%。中國的技術創新主要集中在已有技術優化和工程實現上,顛覆性技術創新相對缺乏,相比之下,美國則在這方面擁有較大領先優勢。

  與此同時,全球人工智能軟硬件產業創新總體上由美國、中國、歐盟、日本主導。美國人工智能軟件產業具有巨大體量優勢,同時處于較高創新等級,基本把持了人工智能軟件產業話語權;中國不斷降低對其他國家的依賴程度,在硬件產業上同時具備創新與貿易優勢;歐盟在軟件產業上依賴美國、東盟,在電子產業上依賴中國、美國,且依賴程度有加強趨勢;日本仍然維持在人工智能軟硬件產業創新鏈的頭部地位,但對其他國家的依賴程度有所提高。

  多措并舉提升創新鏈競爭力

  相比其他領先國家,我國的人工智能創新鏈仍存在諸多不足。比如,知識創新缺少理論話語權,缺乏原創性顛覆性技術創新;產業鏈供應鏈創新鏈失衡,且面臨被國際壟斷巨頭壓制的風險;產學研主體創新資源流通不暢,市場創新活力相對不足;政策鏈、服務鏈、資金鏈、人才鏈等創新支撐鏈有待健全。對此,需立足自身優勢,補短板、鍛長板,在保持領先地位的同時,大力提升創新鏈競爭力,力爭在全球人工智能創新鏈競爭中把握主動。

  第一,推進基礎理論和關鍵共性技術協同創新。要加快構建開放協同的人工智能科技創新體系,在重點前沿領域探索布局。特別是要發揮我國算力強、數據多、場景全、使用基數大的優勢,力爭在理論、方法、工具、系統等基礎理論和關鍵共性技術方面取得變革性、顛覆性突破,全面增強人工智能原始創新能力。與此同時,要發揮政策引導作用,促進產學研用結合,建立健全政府、企業、行業組織和產業聯盟、智庫等的協同機制,加強在技術攻關、標準制定等方面的協調配合。

  第二,加強相關產業與人工智能產業鏈創新鏈融通發展。需充分發揮我國在新型基礎設施建設和產業應用方面的巨大優勢,建設高速泛在、天地一體、云網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數字信息基礎設施,推進人工智能與相關產業融合發展;依托國家新一代人工智能創新發展試驗區,大力開展人工智能技術示范、政策試驗和社會實驗,形成一批人工智能與經濟社會發展深度融合的典型模式;加快構建算力、算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系,發展多種形式的科技中介服務機構,促進企業之間、企業與大學及科研院所之間的知識流動和技術轉移轉化。

  第三,制定相關法律法規和標準,優化創新環境。一方面,要實現創新發展和風險治理的有效平衡,加強各類標準規范、數據開放與隱私保護、算法監管與問責等體系化研究,引導和規范人工智能發展。另一方面,要深入研究人工智能發展的新情況新問題,探索人工智能領域監管的適用性問題,不斷完善相關法律法規,創造公平的競爭環境、良好的商業秩序,激發市場主體的創新活力。

  第四,培養和引進相結合,大力增加高端人才供給。既要加強人才儲備和梯隊建設,積極開設人工智能專業,加強基礎學科建設,又要拓寬國際人才交流渠道,鼓勵國際合作交流,還要完善全國統一、競爭有序的技術產權市場體系建設,建立并完善人工智能知識產權交易制度,促進技術擴散。

  第五,有效拓展國際合作,參與全球人工智能創新鏈與治理體系。需堅持國際視野和全球思維,以開放心態應對全球競爭,搭建全球化服務平臺,促進國際交流,吸引全球創新資源要素參與我國人工智能技術及產業發展,廣泛組織參與人工智能國際合作。要完善人工智能產業貿易促進政策,加強制度供給和法律保障,加強人才交流與技術共享。應借鑒國際規則和經驗,圍繞數據跨境流動等重大問題探索建立治理規則,積極參與全球人工智能領域的規則制定,為全球人工智能發展貢獻“中國智慧”。

  (作者單位:中國社會科學院工業經濟研究所)

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