【摘要】近年來，人工智能的發(fā)展已經(jīng)不僅僅局限于技術(shù)本身，而是逐漸實現(xiàn)了跨領(lǐng)域的融合，為傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展賦予了新的動力。為避免人工智能技術(shù)與企業(yè)需求的脫節(jié)，不斷降低人工智能技術(shù)應用的擴散成本，可參照“多快好省”的原則建設(shè)我國的人工智能開放創(chuàng)新平臺，充分發(fā)揮集中力量辦大事的制度優(yōu)勢，高效地實現(xiàn)人工智能與實體經(jīng)濟的整合式創(chuàng)新，使人工智能產(chǎn)生倍增的商業(yè)價值。

【關(guān)鍵詞】人工智能 實體經(jīng)濟 整合式創(chuàng)新 【中圖分類號】F124 【文獻標識碼】A

人工智能（AI）作為“新基建”七大板塊中的重要組成部分，將會成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的一個重要引擎。然而，當前人工智能領(lǐng)域主要受技術(shù)發(fā)展、資本驅(qū)動的影響，與實體經(jīng)濟融合的智能駕駛、智能機器人、智能醫(yī)療、智慧金融等行業(yè)應用仍處于探索階段，呈現(xiàn)出供給側(cè)和需求側(cè)錯位的現(xiàn)象。在人工智能技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應用的過程中，如何避免人工智能技術(shù)與企業(yè)需求的脫節(jié)？如何降低人工智能技術(shù)應用的擴散成本？如何高效地實現(xiàn)人工智能與實體經(jīng)濟的整合式創(chuàng)新，使人工智能產(chǎn)生倍增的商業(yè)價值？這一路徑值得探討。

人工智能技術(shù)是新一代產(chǎn)業(yè)變革的重要推動力

人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展對社會的影響主要體現(xiàn)在兩個方面。一方面，人工智能行業(yè)的發(fā)展會催生與其自身發(fā)展相關(guān)的產(chǎn)業(yè)，并促進上下游企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。近年來，我國的人工智能產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，作為一個新興產(chǎn)業(yè)，其自身的發(fā)展帶動了與其密切相關(guān)的芯片產(chǎn)業(yè)，以及下游的機器人行業(yè)等的迅速發(fā)展。另一方面，不同于傳統(tǒng)的新興產(chǎn)業(yè)，人工智能技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了更為廣泛的影響?；谌斯ぶ悄艿膭?chuàng)新可能會改變企業(yè)提供的一系列產(chǎn)品及服務(wù)的特性，對生產(chǎn)、就業(yè)等產(chǎn)生影響。企業(yè)可以利用人工智能技術(shù)改變生產(chǎn)運營的流程，例如，DeepMind被谷歌用于改善運營成本，DeepMind實現(xiàn)了根據(jù)外部環(huán)境改變數(shù)據(jù)中心運行參數(shù)的功能，為谷歌提高了電量利用率，從而大大節(jié)約了企業(yè)的能耗成本。不僅如此，人工智能技術(shù)還催生了新的產(chǎn)品及服務(wù)。以人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應用來看，人工智能可以基于對大量數(shù)據(jù)的訓練，得出對病例較為準確的判斷及診療方案。同樣以DeepMind為例，DeepMind積極探索跨行業(yè)的實際應用，致力于利用人工智能技術(shù)為人類社會作出實際貢獻，于是應用人工智能改變了原有的醫(yī)療診斷流程。近年來，人工智能的發(fā)展已經(jīng)不僅僅局限于技術(shù)本身，而是逐漸實現(xiàn)了跨領(lǐng)域的融合，為傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展賦予了新的動力。人工智能技術(shù)是新一代產(chǎn)業(yè)變革的重要推動力，各個傳統(tǒng)行業(yè)都應積極探索人工智能技術(shù)的深度應用。

我國人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展尚處于對西方技術(shù)的追隨與趕超階段，而最新的理論與實踐證明，“整合式創(chuàng)新”范式往往能為后發(fā)者提供彎道超車的機會。為此，可發(fā)揮集中力量辦大事的制度優(yōu)勢，鼓勵、引導以企業(yè)為主體，建設(shè)多個人工智能開放創(chuàng)新平臺并形成“賽馬效應”，切實促進人工智能與實體經(jīng)濟的整合式創(chuàng)新。整合式創(chuàng)新是戰(zhàn)略創(chuàng)新、協(xié)同創(chuàng)新、全面創(chuàng)新、開放式創(chuàng)新的綜合體，包括諸多中國企業(yè)在內(nèi)的世界一流企業(yè)的創(chuàng)新之路，都是在開放式創(chuàng)新的環(huán)境下，通過統(tǒng)籌全局的戰(zhàn)略設(shè)計創(chuàng)新，調(diào)動全要素參與，實現(xiàn)各個部門主體與利益相關(guān)者的協(xié)同創(chuàng)新。以新冠肺炎疫情防控為例，快速篩查出抗肺炎病毒的藥物事關(guān)重大。傳統(tǒng)而言，醫(yī)藥研發(fā)是一個技術(shù)門檻高、業(yè)務(wù)復雜、周期漫長的過程，而通過整合式創(chuàng)新，人工智能輔助藥物篩查成為可能，例如，華為云EI醫(yī)療智能體平臺（EI-Health）在病毒基因組計算分析、抗病毒藥物研發(fā)和抗疫醫(yī)療影像分析領(lǐng)域，可提供海量AI算力和算法的強有力支持。借助EI-Health，醫(yī)藥專家、AI技術(shù)專家組成的聯(lián)合研發(fā)團隊可以在一周時間內(nèi)對8506種已有藥物進行篩選，而且還針對UniChem小分子庫中的1.6億多個化合物分子進行了更大規(guī)模的藥物篩選，篩選出的結(jié)果可以供相關(guān)研究機構(gòu)和制藥企業(yè)進行中長期藥物研發(fā)。通過醫(yī)療智能體平臺完成的蛋白質(zhì)同源模建、分子動力學模擬計算和大規(guī)模虛擬藥物篩選，可在短時間內(nèi)完成上千億次的計算，讓以往耗時數(shù)月的計算機輔助藥物篩選在數(shù)小時內(nèi)完成。

參照“多快好省”的原則建設(shè)我國人工智能開放創(chuàng)新平臺，實現(xiàn)人工智能與實體經(jīng)濟的整合式創(chuàng)新

按照整合式創(chuàng)新范式，大力推動人工智能開放創(chuàng)新平臺的建設(shè)，這將具有重大的經(jīng)濟效益和社會效益。具體而言，人工智能開放創(chuàng)新平臺應注意參照“多快好省”的原則進行規(guī)劃、建設(shè)。

“多”：人工智能開放創(chuàng)新平臺不應具有壟斷性，而是應該鼓勵以企業(yè)為主體建設(shè)n個多領(lǐng)域交叉融合的開放創(chuàng)新平臺，并形成“賽馬”機制。2017年11月15日，科技部在北京召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項目啟動會，并宣布首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺名單：即依托百度公司建設(shè)自動駕駛國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托阿里云公司建設(shè)城市大腦國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托科大訊飛公司建設(shè)智能語音國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。2018年9月，科技部正式宣布，依托商湯集團建設(shè)智能視覺國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。商湯集團成為繼阿里云公司、百度公司、騰訊公司、科大訊飛公司之后的第五大國家人工智能開放創(chuàng)新平臺。

無疑，上述工作啟動了國內(nèi)人工智能開放創(chuàng)新平臺1.0階段的建設(shè)，并樹立了一批標桿。不過，國內(nèi)人工智能開放創(chuàng)新平臺的建設(shè)不能止步于此，而是應以市場經(jīng)濟為基礎(chǔ)，形成“百花開放、百家爭鳴”的競爭態(tài)勢。因此，在我國人工智能開放創(chuàng)新平臺2.0階段的建設(shè)中，應從“標桿制”轉(zhuǎn)為“備案制”，鼓勵企業(yè)自主建設(shè)更多的人工智能開放創(chuàng)新平臺。3.0階段的人工智能開放創(chuàng)新平臺建設(shè)，應在2.0的基礎(chǔ)上，進一步強調(diào)跨技術(shù)領(lǐng)域的交叉應用，即形成圖1所示的多領(lǐng)域交叉融合的開放創(chuàng)新平臺。雖然人工智能技術(shù)在各個技術(shù)領(lǐng)域需要不斷地深入研發(fā)，但在應用場景方面必將形成綜合應用的趨勢。因此，人工智能開放創(chuàng)新平臺建設(shè)的3.0階段應提前規(guī)劃好我國在多領(lǐng)域交叉融合方面的應用布局。

“快”：發(fā)揮資本市場的優(yōu)勢，促進人工智能開放創(chuàng)新平臺的快速成長。美國硅谷在信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展方面的成功經(jīng)驗之一是充分發(fā)揮資本市場特別是風險投資的作用。我國發(fā)展人工智能技術(shù)時，也應注意建設(shè)“技術(shù)提供方—技術(shù)應用方—技術(shù)資助方”三方共贏的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。其中，技術(shù)提供方是指以人工智能技術(shù)公司為核心的產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新主體，技術(shù)應用方是指實體經(jīng)濟中對人工智能技術(shù)的“埋單者”，技術(shù)資助方是指充分利用政府產(chǎn)業(yè)引導基金、天使基金、風險投資基金、股票與債券市場等金融手段，促進人工智能開放創(chuàng)新平臺的快速成長。

“好”：在“多”與“快”的基礎(chǔ)上，按照客觀的量化指標，嚴選一批經(jīng)過市場化“賽馬”、獲得市場驗證的人工智能開放創(chuàng)新平臺，促進創(chuàng)新的擴散。為促進人工智能技術(shù)應用轉(zhuǎn)化的高質(zhì)量競爭，可按照市場規(guī)模、應用場景、人工智能技術(shù)公司的財務(wù)等量化指標，定期形成《人工智能產(chǎn)業(yè)應用白皮書》，匯編國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)應用的發(fā)展態(tài)勢，并定期選一批優(yōu)秀案例，推動各個垂直行業(yè)的人工智能技術(shù)進行創(chuàng)新擴散。例如，除了上述科技部支持建設(shè)的5個國家級人工智能開放創(chuàng)新平臺外，經(jīng)過3年多時間的發(fā)展，國內(nèi)又涌現(xiàn)出了一批垂直領(lǐng)域的人工智能應用平臺。

以華為云EI平臺為例，中石油與華為云聯(lián)合打造的勘探開發(fā)認知計算平臺，中石油在勘探開發(fā)領(lǐng)域優(yōu)選了20余個場景開展人工智能探索。該勘探開發(fā)認知計算平臺按照數(shù)據(jù)、算法、算力和場景四個關(guān)鍵因素進行設(shè)計，從數(shù)據(jù)處理到機器學習、模型發(fā)布、推理應用，提供了一站式AI開發(fā)環(huán)境。在應用人工智能技術(shù)之前，石油行業(yè)的工業(yè)知識可能是躺在測井數(shù)據(jù)中的各種曲線，可能是資深勘探專家腦中的油層分析經(jīng)驗。這種知識像一個個孤島無法得到共享和傳承。中石油通過打造知識計算底座將數(shù)據(jù)采集、知識獲取、知識計算與應用的各個環(huán)節(jié)打通，構(gòu)建企業(yè)統(tǒng)一的知識圖譜，以知識化服務(wù)形式提升各部門工作效率，完成知識的沉淀和閉環(huán)，形成可持續(xù)傳承的體系化知識，并輔助培養(yǎng)專業(yè)人才。由于知識得到了有效的傳承，新積累的知識可以在其他油田得到應用，進一步提升油田勘探效率，實現(xiàn)增儲上產(chǎn)的目的。

“省”：促進人工智能開放平臺在中小企業(yè)中的應用，使得專注于人工智能技術(shù)應用的中小企業(yè)能夠“站在巨人的肩膀上”進行開發(fā)，而不用重復發(fā)明輪子。大型人工智能企業(yè)往往注重對平臺類產(chǎn)品的開發(fā)，與實體經(jīng)濟企業(yè)的需求相對脫節(jié)在所難免。相比而言，中小型科技類企業(yè)是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的活力之源，因其更了解市場需求，更容易成為貼近用戶、提供解決方案的供應商。因此，大型的、頭部的人工智能企業(yè)可重點建設(shè)人工智能開放創(chuàng)新平臺，在產(chǎn)學研融合創(chuàng)新方面投入資金與人才，不斷跟蹤國外的技術(shù)前沿，努力進行技術(shù)趕超；而中小型科技企業(yè)可依托不斷“變厚”的人工智能開放創(chuàng)新平臺，不必再重復發(fā)明輪子，即無需過度“向下”生長、扎根底層技術(shù)，而是專注“向上”生長，盡量提供解決方案。例如，平臺可以通過 “AI市場”的方式，通過交易成熟算法、交易成熟模型、交易成熟工作流的方式避免重復造輪子；而且平臺也可以進一步演進，提供套件化的開發(fā)模式、零編碼模式，降低傳統(tǒng)企業(yè)應用AI的技術(shù)門檻。由此可形成“大企業(yè)‘平臺’+中小企業(yè)應用‘生態(tài)’”的整合式創(chuàng)新體系，促進大中小各類企業(yè)在人工智能應用開發(fā)方面的專業(yè)化分工。

數(shù)字化技術(shù)為企業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)，企業(yè)應當積極采取措施，以適應數(shù)字化時代的創(chuàng)新發(fā)展需求。由于數(shù)字化技術(shù)不僅會影響企業(yè)的產(chǎn)品，也會影響企業(yè)創(chuàng)新的過程，因此，企業(yè)可結(jié)合自身已經(jīng)具備的創(chuàng)新能力，積極培育新的創(chuàng)新能力，避免原有創(chuàng)新能力的剛性影響到新型創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。數(shù)字化戰(zhàn)略實現(xiàn)了從量變到質(zhì)變的發(fā)展，因此也需要新的理論來進行解釋。通過對數(shù)字科技帶來的創(chuàng)新類型的總結(jié)，以人工智能技術(shù)為主的數(shù)字科技則改變了創(chuàng)新的過程，使創(chuàng)新過程更加自動化和智能化。

（作者為清華大學經(jīng)濟管理學院教授，清華大學技術(shù)創(chuàng)新研究中心主任，教育部“長江學者”特聘教授；于飛博士對本文亦有貢獻）

【注：本文系寧波軟科學重大項目“全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)視野中頂尖人才（團隊）領(lǐng)銜與資源開放共享互動條件下基于‘企業(yè)主導、院校協(xié)作、多元投資、軍民整合、成果分享新模式’‘更具國際影響力’的寧波戰(zhàn)略性（先進制造）產(chǎn)業(yè)（技術(shù)）創(chuàng)新中心建設(shè)的必要性、可行性及其戰(zhàn)略定位、規(guī)劃方案、實施路徑與保障政策研究”（項目編號：2019A1001）的階段性成果】

【參考文獻】

①陳勁、尹西明等：《高附加制造：超越追趕的中國制造創(chuàng)新戰(zhàn)略》，《技術(shù)經(jīng)濟》，2018年第8期。

②陳勁、尹西明等：《跨國并購視角下，吉利整合式創(chuàng)新“逆襲”之路》，《清華管理評論》，2019年第3期。

③陳勁、尹西明：《中廣核：整合式創(chuàng)新鑄就中國制造“國家名片”》，《企業(yè)管理》，2019年第5期。

責編/銀冰瑤 美編/宋揚

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