来源：CIE智库，作者：李岩 博士，中国电子学会研究咨询中心
编者按：7月8日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出到2030年我国将成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能将带动相关产业规模增加10万亿元。智能化浪潮冲击下，电子信息产业将迎来巨大变革与挑战。围绕于此，中国电子学会提出研究观点及对策建议如下。
以大数据、云计算为代表的新兴电子信息产业快速发展，使得人类生产生活的数据基础和信息环境大幅提升，推动人工智能技术不断突破，科技与产品的智能化创新以集体爆发的形式涌现。智能化浪潮的冲击之下，既有的链状电子信息产业链逐步向网状的智能信息产业链转变，电子信息产业新增长点不断增加，边界不断扩展。大批新兴企业的出现为电子信息产业注入新的发展活力，语音识别、图像识别等技术的领先带动我国电子信息产业价值链向高端延伸。同时，我国电子信息产业也面临巨头技术垄断、商业模式不清晰、市场渠道待开拓、智能化人才梯队缺口较大等挑战。
（一）信息和网络的重要性尤为突出，智能信息产业链逐步形成
电子信息产业主要包括上游的电子材料，中游的电子元器件，下游的硬件、软件和信息服务，产业链以终端为中心，网络及信息服务属于增值部分。在智能化浪潮的冲击下，人机物融合与万物互联已成大势所趋，新的社会化互联基础设施正在形成，主要包括云、网、端三个层面。其中，“云”是指在计算、运行、处理层面的云计算、大数据等基础设施；“网”是指在联接、互通、共享层面的互联网、物联网等基础设施；“端”是指在用户应用层面的各类智能终端，以及传感器、RFID等硬件元器件和中间件、操作系统等软件，既是信息的来源，也是提供基于信息的增值服务交互平台。云、网、端逐渐发展为以智能为导向的产业链的中心组成，电子信息产业链由链状向以智能为导向的网状产业链发展，如图1、2所示。
（二）深度学习、模式识别和智能人机交互快速发展，培育电子信息产业新增长极
以往，各类终端产品是拉动电子信息产业增长的龙头，在当前经济增速放缓，手机、电视、平板电脑等终端产品需求增速收缩，传统产业产能过剩背景下，电子信息产业进入缓慢增长阶段。而随着人工智能的发展，深度学习、模式识别、智能人机交互技术得到广泛应用，不仅使既有电子信息产品功能更加多元，同时也催生了大批新兴电子产品，如智能可穿戴设备、虚拟现实设备、智能车载设备等，还进一步拓展了电子信息产品的应用范围和产业边界，如智能机器人、智能家居、智能教育、无人驾驶汽车等，为电子信息产业提供了新的发展增长点。据《新一代人工智能发展规划》发布的我国人工智能产业规模战略目标和普华永道预测的人工智能拉动我国GDP增长数据测算，2020年电子信息产业规模增量的增加数额将达到497亿美元，是2015年增加数额的5倍，2030年增加数额将达到4975亿美元，增长51倍之多，约占2030年我国GDP总量的2.2%。由此看来，人工智能浪潮将为我国电子信息产业带来新的增长动力。
（三）涌现大批人工智能新兴企业，为电子信息产业创新发展注入新活力
当前，我国的计算机视觉、图像识别、语音识别和自然语言处理等技术在准确率和效率方面取得了明显进步，并成功应用在无人驾驶、智能搜索、智能家居、智能医疗等垂直行业。在产业和资本的对接下，涌现出一大批新兴人工智能企业，以科大讯飞、云知声、旷视科技为代表的公司通过打造语音识别、人脸识别等人工智能开放平台，帮助中小创业团队和个人开发者快速构建涵盖智能电视、智能可穿戴设备、智能地产、智能政务、智能安防、智能家居等终端的智能应用，这种使能技术赋能传统产业，不仅显著提升了传统行业的效率和质量，而且通过打造以语音、图像等为核心的生态圈，进一步助推创新创业热潮，为电子信息产业发展带来新活力。
（四）语音识别、图像识别等技术与发达国家并跑，进一步提升电子信息产业国际价值链地位
当前，发达国家主要从事技术研发、品牌营销等高附加值业务，占据电子信息产业价值链的高端环节，获取高额垄断利润，而我国传统电子信息产业以装配加工为主，产业所处价值链的位置不高。值得关注的是，在语音识别、图像识别、人脸识别等领域，我国的技术可达到甚至略有超过发达国家水平，详见表2。以领先的人工智能技术为基础可在多领域提供多种智能服务和解决方案，如旷视科技通过图像、人脸识别技术为智能金融、智能社交、智能政务、智能出行、智能机器人等行业提供解决方案，在智能手机、公共摄像头、楼宇门禁、制造传感器等终端提供统一身份认证、远程和异地认证、在线支付、视频监控、车辆识别等服务。这将有助于推动我国电子信息产业从加工装配电子产品向提供技术服务转变，从与客户一次性产品交易向长期性服务交易转变，从低附加值制造环节向高附加值技术服务环节延伸，逐步提升我国电子信息产业在国际分工格局中的地位。
当前，跨国巨头在深度学习、算法模型、TPU等人工智能核心技术领域具有较大优势。如谷歌、微软、苹果、Facebook等国外IT巨头早已把人工智能作为未来发展的重点技术，投入巨额研发资金，成立了人工智能专职部门，全方位布局大数据、云计算等基础支撑信息技术平台，并通过开源项目和持续并购，打造各自的人工智能生态圈，以便在未来抢占更多的主导权。而我国人工智能发展时间不长，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统等方面尚有差距，在短期内难以突破巨头垄断态势。
智能信息产业的生产要素是“智能”与“信息”，通过对传统产业、企业和产品的智能化改造，依靠信息服务获得增值收入。但智能化改造的成功与否和传统产业对智能化的认知有着密切的联系，新的商业模式需要不断探索，经历时间和市场的检验。同时，传统行业规模庞大、门类众多，且智能化改造需求多样，传统企业不愿放弃既得利益，担忧智能化升级的实际效果，正确认识智能升级，并接受智能化改造需要经历较长历程。此外，智能浪潮影响下，智能产品层出不穷，诸多公司成立时间不长，新产品的营销需要投入大量人力、物力、财力，市场渠道开拓尚需时日。
人工智能的发展需要长期的技术积累，需要高度重视智能化人才培养和人才梯队建设。当前全球人工智能领域人才供给资源有限，国外企业已吸纳了大部分的行业人才，我国人工智能企业人才极度缺乏，其中对人工智能基础层人才的需求最为旺盛，尤其是算法、机器学习、智能芯片等领域，相对于技术层与应用层呈现出更为显著的人才缺口。同时，传统电子信息产业要实现智能化转型，需要更多复合型人才和技能劳动者。造成这些现象的主要原因是我国学科建设和科研评价体系不完善。当前，我国人工智能学科建设尚不健全，人工智能具有多学科融合的特征，大部分高校专业相对比较单一，没有人工智能专业。同时，国内科研单位成果评价体系和量化标准过于单一，“唯论文论”现象依然普遍存在，研究人员囿于自身考核的评价体系，忽略研究成果的实用性，研究成果和市场需求脱节。成果转化激励机制不清晰，导致科技人员成果转化积极性不高，直接阻碍了实验室的源头创新。在当前我国人工智能人才乃至全球人才均极为缺乏的境况下，难以建立智能化人才梯队，组建有梯队的创新团队难度更大。
一是引导树立正确发展理念。依托《新一代人工智能发展规划》，制定智能信息产业发展详细指导意见和行动指南。以人工智能和电子信息产业融合催生的各类新兴产品、组织业态、产业结构、商业模式为核心，将着力推进智能信息产业发展作为具备一定条件和基础区域的经济社会发展战略规划体系的重要组成，形成科学、可行、持续的工作方案。同时，要充分借鉴、吸收、消化国外既有的成功经验，提炼、归纳、总结出符合我国电子信息产业与人工智能融合发展的路径，将人工智能作为创造电子信息产业新形态、重塑产业新竞争力的重要支撑和关键抓手。
二是构建政府新型治理体系。首先，应推动监管、财税、立法领域的体制机制创新。对人工智能赋能电子信息产业催生的新产品、新模式、新业态，应建立与发展需求相契合的管理制度法规，要推动监管方式适时革新，为创新行为预留尽可能充足的发展空间，在财税和立法领域予以一定的宽松环境，鼓励新生事物诞生和成长。其次，应优化调整相关行政机构的治理组织架构。以提升治理效率和有利于调整优化治理措施为着力点，突出治理组织架构变革的动态性和适应性，杜绝多头治理，避免推诿塞则，打破各种“玻璃门”和“弹簧门”。要坚持以企业为主体、市场为导向，简政放权实现一站式服务集中审批，放宽市场准入减少行政干预，为市场创新主体搭好舞台。
三是持续加强核心创新能力。部署专项资金，开展智能信息产业科技攻关工程，集中力量突破核心技术瓶颈，如智能芯片、传感器操作系统、存储系统、高端服务器、关键网络设备等技术，研究制定云计算、大数据底层技术与机器学习、模式识别、人机交互通用技术的发展路线图，着力实现变革性创新，力争实现我国电子信息产业从“跟随式”发展跃升为“引领式”发展。同时，大力培育创新载体，集聚创新要素，推进智能信息产学研一体化，加快网络空间、知识空间、众创空间建设。
四是充分发挥行业组织第三方支撑作用。结合智能信息产业发展和变革趋势，组织相关领域的协会、联盟和研究机构及时开展前瞻性研究，提前对智能信息产业进行发展规划和战略布局，并对财税和立法领域面临的新问题进行专题研讨，提出政府治理模式变革的参考依据，发挥行业指导作用，提供智力支持。与此同时，应积极参与并力争主导相关国际技术新标准制定，打破科技成果转化壁垒，构建自主知识产权体系，提高我国智能信息产业的国际地位和话语权。
