任保平（西安财经大学副校长）：人工智能与实体经济融合发展对改造传统产业、带动新兴产业、催生新商业模式以及增强生产端与消费端协同有重要意义，将为经济高质量发展提供强劲支持。不过，目前我国人工智能与实体经济深度融合还面临一系列瓶颈制约，主要表现在：超前研发布局缺乏系统性，政策法规支持体系和标准体系欠缺；缺少重大原创成果，需继续加强包括基础理论研究在内的各项研究，同时移动端或物联网设备等硬件设施难以满足人工智能算法需求，需进一步突破；人工智能网与实体经济融合的产业生态不完善，应用场景“碎片化”，与产业场景深度结合尚在探索中；基础设备改造尚不能满足要求，人工智能与实体经济深度融合的前提是自动化和信息化，在这方面无法达标将导致人工智能技术难以和实体经济有效对接；人工智能高端、复合型人才缺乏等。
突破瓶颈制约，推动人工智能加速“拥抱”实体经济，应从以下几方面着力。
首先，做好人工智能与实体经济融合发展的路径设计。一方面，确立整体推进人工智能与实体产业融合的战略规划，设立整合推进机制，有效协调部门间、区域间人工智能与实体经济融合。需构建激励机制，以全面释放经济主体活力和能动性，发挥新一代人工智能对经济各层级发展的促进作用。另一方面，构建人工智能与实体经济融合发展的支持体系：完善涉及人工智能发展的法律法规和道德框架，特别是加强对信息安全、人机一体、无人自动系统等领域规范；确立人工智能技术标准和知识产权体系，加快推进应用领域和行业协会相关标准制定，加强专利保护机制；建立人工智能安全监管和评估体系，针对其复杂性、风险性及不确定性等问题构建预警机制和风险管控体系。
其次，加强人工智能与实体经济融合发展的基础设施建设。针对目前我国数字基础设施建设存在的不平衡空间分布、低效数字信息收集、传输、挖掘和利用等问题，加强宽带基础设施建设，加大宽带网络普及程度，提高网络用户普及率，通过提速降费加快社会数字化进程。加快推进铁路通信传输网、公路基础设施数字化、全国高速公路信息通信联网等工程建设，整合各路段通信传输资源，优化交通信息网络。缩小数字基础设施空间失衡，推进网络宽带发展，化解数字壁垒，构建统一大数据信息平台，形成从基础支撑、核心技术到行业应用都比较完整的人工智能产业链。积极推进行业和企业数字化、信息化转型，把人工智能技术和智能设备装备应用于实体经济各产业和产品制造各环节，实现产业和企业设备数字化、运行智能化，提高数字化、信息化水平。
再次，培育人工智能与实体经济融合的产业生态。人工智能产业发展需要产业政策支持，也需要建设有效学习型社会环境，构建“全局促进，重点突破”的产业生态。产业层面，要全面促进新一代人工智能与各层级经济活动融合，重点推进智能制造发展，为实现创新驱动高质量发展、实现制造强国提供有力支持。区域层面，要进一步优化人工智能产业空间分布与发展。在经济水平和人工智能发展处于前沿的东部沿海发达地区，积极推进人工智能产业链发展，更好发挥人工智能技术发展辐射带动作用。对于发展滞后的中西部地区，侧重将人工智能作为共性基础技术，推动产业转型升级，促进新兴产业规模化。人才培养层面，要吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，加强相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才，为人工智能与实体经济深度融合提供人才支持。 |
