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2018年人工智能技術(shù)應(yīng)用達到一個高點，提升了人工智能相關(guān)技術(shù)在金融、交通、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的滲透率。據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超700億元，2018年接近1000億元，人工智能產(chǎn)業(yè)正在快速發(fā)展。
對此全國政協(xié)委員蘇華圍繞挖掘人工智能產(chǎn)業(yè)著力點帶來相關(guān)提案，他建議打破專業(yè)設(shè)置藩籬，加強數(shù)學(xué)、自動化等專業(yè)技能與公安、醫(yī)療、金融等行業(yè)的融合和互動，緩解AI人才欠缺的局面。
全國政協(xié)委員蘇華
為了我國能在未來占領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)機遇的制高點，把人工智能產(chǎn)業(yè)根據(jù)價值流重新定義和劃分為“基礎(chǔ)層”“中間層”和“應(yīng)用層”3個產(chǎn)業(yè)子領(lǐng)域。
“基礎(chǔ)層”主要以感知芯片和動力傳導(dǎo)等硬件和數(shù)據(jù)資源為主導(dǎo)。
“中間層”解決人工智能“替代和發(fā)展人的知識和學(xué)習(xí)能力”的問題，使其能像領(lǐng)域?qū)＜乙粯铀伎己蛣?chuàng)新，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。
“應(yīng)用層”是整合基礎(chǔ)層或中間層的能力與各傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域相結(jié)合，實現(xiàn)人工智能對各行各業(yè)的新舊動能轉(zhuǎn)化。
但目前，我國從事“中間層（知識和邏輯圖譜）”產(chǎn)業(yè)的企業(yè)僅占4%。業(yè)界現(xiàn)狀是“中間層”普遍沒有實現(xiàn)“獨立自主”。
從事“基礎(chǔ)層”和“應(yīng)用層”兩端的領(lǐng)軍企業(yè)所應(yīng)用的“中間層”技術(shù)往往掌握在境外機構(gòu)或少數(shù)大企業(yè)手中，或者是缺乏堅實科學(xué)基礎(chǔ)的“拼湊”。
造成“中間層”核心技術(shù)發(fā)展不足的原因在于：中國企業(yè)苦于當下的生存壓力或為了快速提升當前市場份額的占有率，以“短平快”的方式在低層次市場化通道中相互傾軋，沒有資源或無暇顧及“中間層”的研發(fā)和積累。
對找準人工智能產(chǎn)業(yè)著力點提出以下五點建議。
一是產(chǎn)業(yè)規(guī)劃中重視、扶持和引導(dǎo)AI“中間層”企業(yè)的科學(xué)發(fā)展。明確“中間層”在AI產(chǎn)業(yè)規(guī)劃中的地位和重要性，針對植根AI“中間層”或在“中間層”擁有國際領(lǐng)先性的企業(yè)，在各產(chǎn)業(yè)政策方面給予重點扶持。
二是充分引導(dǎo)和鼓勵A(yù)I企業(yè)發(fā)展“中間層”技術(shù)的創(chuàng)新和積累。一方面，通過對AI企業(yè)稅收或相關(guān)政策的扶持，引導(dǎo)AI企業(yè)不追求快速盈利，鼓勵形成國際標準和專利技術(shù)。另一方面，對擁有自主知識產(chǎn)權(quán)“中間層”的市場化應(yīng)用予以扶植，例如在政府采購項目中優(yōu)先應(yīng)用。
三是針對產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，構(gòu)建若干國家級“中間層”共享資源平臺，緩解AI行業(yè)“中間層”企業(yè)研發(fā)力度不足的局面。國家在鼓勵“中間層”企業(yè)持續(xù)發(fā)展適用于各行業(yè)的核心知識和邏輯圖譜的同時，提升核心資源的有效利用和配置。
四是加強數(shù)據(jù)資源思維、形成數(shù)據(jù)資源戰(zhàn)略，夯實“中間層”的行業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)。政府應(yīng)加強對數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)籌思維，保障隱私的同時提升數(shù)據(jù)效用，促進其算法模型和解決方案的優(yōu)化升級。
五是關(guān)注“中間層”人才的補給，改善人才不足對我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制約。打破專業(yè)設(shè)置藩籬，加強數(shù)學(xué)、自動化、計算機等專業(yè)技能與公安、醫(yī)療、金融、民政、交通等相關(guān)行業(yè)的融合和互動，加深對通過AI技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的理解，才能有效緩解AI人才欠缺的制約。
