劉剛

摘 要：我國智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展內(nèi)生于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級過程中創(chuàng)造的智能化需求。與AI 1.0不同，新一代人工智能（AI 2.0）不再是簡單用計算機模擬人的智能，而是基于網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展的數(shù)據(jù)智能，即智能機器、人和網(wǎng)絡(luò)相互融合的智能系統(tǒng)。智能經(jīng)濟(jì)是以數(shù)據(jù)和計算為“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，包括人工智能的產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)的智能化過程中創(chuàng)造的新產(chǎn)品、新技術(shù)、新模式和新業(yè)態(tài)。互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中創(chuàng)造出的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢是中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。在擁有數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢的條件下，強烈的需求牽引、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的高度開放性和核心產(chǎn)業(yè)部門與融合產(chǎn)業(yè)部門的融合發(fā)展，共同構(gòu)成了中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵機制。

關(guān)鍵詞：人工智能;智能經(jīng)濟(jì);需求牽引;數(shù)據(jù)生態(tài);創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)

中圖分類號：G206

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-8268（2019）05-0099-11

自1956年在美國達(dá)特茅斯會議上正式提出人工智能概念以來，人工智能科技經(jīng)歷了一個曲折發(fā)展的歷程。2006年，由于深度學(xué)習(xí)的提出，人工智能技術(shù)開始在圖像和語音識別領(lǐng)域率先獲得突破性進(jìn)展。2016年3月15日，谷歌機器人AlphaGO以四比一的戰(zhàn)績戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，掀起了人工智能研究和產(chǎn)業(yè)化的熱潮，人工智能步入AI 2.0發(fā)展階段。

與早期的人工智能（AI 1.0）概念不同，新一代人工智能（AI 2.0）不再是用計算機簡單地模擬人的智能，而是基于網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展的數(shù)據(jù)智能。在新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上，中國走在了世界前列。烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展報告（2018）》的數(shù)據(jù)顯示，2009至2018年間，中國累計新增人工智能企業(yè)3 362家，占亞洲累計新增AI企業(yè)總數(shù)的75.20%，占全球新增總數(shù)的23.78%。2018年，中國人工智能企業(yè)融資規(guī)模達(dá)157.54億美元，占亞洲人工智能企業(yè)融資額的93.09%，全球人工智能企業(yè)融資數(shù)額的46.94%。

在人工智能領(lǐng)域，中國不僅企業(yè)家數(shù)和融資額全球領(lǐng)先，而且論文發(fā)表和專利申請也排名全球第一。清華大學(xué)發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報告2018》顯示，中國在論文總量和高被引論文數(shù)量上都排名世界第一，是人工智能領(lǐng)域?qū)＠季肿疃嗟膰摇?/p>

盡管國內(nèi)外的權(quán)威機構(gòu)對中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)取得的成績高度認(rèn)可，但是如何科學(xué)評價中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化水平，成為政府、產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的話題。牛津大學(xué)人類未來研究所（Future of Humanity Insti-tute）發(fā)布的《解密中國人工智能夢想》（Deciphering Chinas AI Dream）的研究報告中，通過硬件、數(shù)據(jù)、算法水平和商業(yè)化進(jìn)展四個方面的比較和評估，認(rèn)為在人工智能發(fā)展領(lǐng)域，除了數(shù)據(jù)，中國在硬件、人才、算法和商業(yè)化方面均落后于美國。同時，報告的主撰稿人Jeffery Ding指出，中國的政策制定者、研究機構(gòu)和科技公司在人工智能領(lǐng)域的思想深度和思考的廣度，大大超出了人們的預(yù)期，AI是中國第一個真正有機會制定游戲規(guī)則的技術(shù)領(lǐng)域。

與發(fā)達(dá)國家相比，在人工智能基礎(chǔ)研究方面，中國不僅起步較晚，而且經(jīng)歷了諸多曲折和坎坷。直到1978年改革開放之后，中國的人工智能基礎(chǔ)研究才開始步入發(fā)展的軌道。吳文俊教授所提出的利用機器證明與發(fā)現(xiàn)幾何定理的新方法——幾何定理機器證明獲得1978年的全國科學(xué)大會重大科技成果獎，是中國人工智能研究早期階段的標(biāo)志性事件[1]。從20世紀(jì)80年代至90年代末，盡管中國在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域取得了一系列進(jìn)展，但是在產(chǎn)業(yè)化方面卻長期滯后于以美國為代表的發(fā)達(dá)國家。

與AI 1.0階段不同，在AI 2.0階段中國的人工智能科技產(chǎn)業(yè)獲得了飛速發(fā)展。其中的關(guān)鍵因素是互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)在電子商務(wù)、數(shù)字內(nèi)容和新媒體、眾包和交通出行領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生催生了智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。云計算和芯片處理能力的進(jìn)步，使得中國企業(yè)在以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能核心技術(shù)取得了重大突破，加速了在圖像識別、語音識別和自然語言處理領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用發(fā)展。2012年開始，中國的人工智能科技產(chǎn)業(yè)開始步入快速發(fā)展階段。包括阿里巴巴、騰訊和百度在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)紛紛加大了對人工智能領(lǐng)域的技術(shù)投入和戰(zhàn)略布局，構(gòu)建了一系列人工智能的開放平臺，為人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化打下了堅實的基礎(chǔ)。

百度在2012年將深度學(xué)習(xí)技術(shù)成功應(yīng)用于自然圖像識別和人臉識別;騰訊2015年成立智能計算與搜索研究室，成功推出撰稿機器人（dream writer）;阿里巴巴則致力于底層平臺的搭建，推出人工智能平臺DTPAI，同時聯(lián)合富士康對機器人公司SBRH進(jìn)行戰(zhàn)略投資;華為在2012年成立諾亞方舟實驗室，開展包括數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的人工智能技術(shù)研究。

在語言識別技術(shù)方面，包括百度、Google、Sound Hound在內(nèi)的國際企業(yè)的語言識別準(zhǔn)確率在2015年均超過了90%。2016年第四屆CHiME Challenge結(jié)果表明，絕大部分參賽團(tuán)隊在六麥克風(fēng)條件下的識別錯誤率在7%以內(nèi)，其中科大訊飛為2.24%，排名第一，經(jīng)過近年的努力，科大訊飛語音識別的準(zhǔn)確率正在通過人類99%識別準(zhǔn)確率的閾值。

在計算機視覺領(lǐng)域，在2016年的ImageNet圖像競賽上，中國學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界團(tuán)隊包攬了多項冠軍。例如，商湯科技和香港中文大學(xué)獲得目標(biāo)檢測第一，公安部三所獲得目標(biāo)定位第一，?？低暙@得場景分類第一。

核心技術(shù)的進(jìn)步推動了人工智能在包括科技金融、智能交通、共享經(jīng)濟(jì)、智能家居和智慧城市在內(nèi)的應(yīng)用領(lǐng)域的長足發(fā)展。無論是從技術(shù)創(chuàng)新還是從產(chǎn)業(yè)化方面看，我國人工智能科技創(chuàng)新往往率先發(fā)生在產(chǎn)業(yè)界。圍繞著智能科技的產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)的智能化，2010年至2016年期間涌現(xiàn)出一批人工智能企業(yè)。與改革開放以來的工業(yè)化過程根本不同，中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)者是本土創(chuàng)新型企業(yè)。

人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與我國的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級相伴隨。2006年，創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略正式提出，2012年國家進(jìn)一步提出創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。中國經(jīng)濟(jì)在從制造經(jīng)濟(jì)向創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型過程中創(chuàng)造出強烈的數(shù)字化和智能化需求，催生了人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。尤其是隨著人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合，人工智能科技產(chǎn)業(yè)成為新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前沿。

為什么在剛剛經(jīng)歷了加速工業(yè)化之后，中國的智能經(jīng)濟(jì)能夠快速涌現(xiàn)？其中的關(guān)鍵動力機制是什么？隨著人工智能發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，從理論上回答中國智能經(jīng)濟(jì)涌現(xiàn)的內(nèi)在規(guī)律有助于總結(jié)成功經(jīng)驗，對中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢做出科學(xué)的分析和判斷。

一、文獻(xiàn)綜述

早在20世紀(jì)20年代，熊彼特就指出，創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)長期發(fā)展的根本驅(qū)動力。作為熊彼特創(chuàng)新思想的繼承者，新熊彼特學(xué)派提出了技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式概念以解釋新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。

1982年，多西（Dosi G）將科學(xué)哲學(xué)的“范式”概念引入到技術(shù)創(chuàng)新研究領(lǐng)域，提出了“技術(shù)范式”概念并將其定義為解決所選擇的技術(shù)經(jīng)濟(jì)問題的一種“模式”[2]。弗里曼和佩雷斯在繼承多西“技術(shù)范式”的基礎(chǔ)上，使用“技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式”概念刻畫技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系[3]。

技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式在解決科技創(chuàng)新如何影響經(jīng)濟(jì)增長的過程和機制時，提出了“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”概念。弗里曼和佩雷認(rèn)為，“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”是技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式中的“一個特定投入或一組投入”，它可能表現(xiàn)為某種重要的自然資源或工業(yè)制成品。“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”具備如下三個方面的特征：（1）生產(chǎn)成本具有下降性;（2）供應(yīng)能力具有無限性;（3）運用前景具有廣泛性[4]。

當(dāng)科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生重大創(chuàng)新時，圍繞著“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”的生產(chǎn)和供應(yīng)出現(xiàn)主導(dǎo)技術(shù)群落。新興產(chǎn)業(yè)群的出現(xiàn)以“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”為導(dǎo)向的技術(shù)群落形成和發(fā)展為標(biāo)志，其構(gòu)成新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心產(chǎn)業(yè)部門。隨著“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”成本的降低和供給能力的擴張，新興產(chǎn)業(yè)與現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)相互融合創(chuàng)造了融合產(chǎn)業(yè)部門，為主導(dǎo)技術(shù)群落提供了更廣闊的應(yīng)用空間。在弗里曼和佩雷斯看來，迄今為止，人類社會已經(jīng)經(jīng)歷了三次科技產(chǎn)業(yè)革命[5]。第一次是蒸汽革命，第二次是電氣革命，第三次是電子革命。棉花、生鐵、煤炭和蒸汽動力的海陸運輸是第一次科技產(chǎn)業(yè)革命的“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”;第二次科技產(chǎn)業(yè)革命的“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”是鋼鐵、電力運輸、電報和電話;而第三次科技產(chǎn)業(yè)革命的“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”則是以石油為主的廉價能源和電子設(shè)備。圍繞著“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”所形成的新興產(chǎn)業(yè)及其向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的擴張帶來的融合產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展，共同推動了經(jīng)濟(jì)的長期增長。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展，第四次工業(yè)革命已經(jīng)開始嶄露頭角。早在20世紀(jì)80年代初，約翰·奈斯彼特就指出，人類正在進(jìn)入一個信息爆炸的社會，“人類正在被信息所淹沒，卻缺乏知識”[6]。同樣，阿爾文·托夫勒把大數(shù)據(jù)看作是“第三次浪潮中的華彩樂章”[7]。

與前三次工業(yè)革命顯著不同，作為新經(jīng)濟(jì)技術(shù)范式“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”的數(shù)據(jù)和計算不再來自自然界，而是與人類生產(chǎn)和生活過程相伴隨。更為重要的是，數(shù)據(jù)和計算能力在財富創(chuàng)造過程中不是越用越少，而是越用越多，呈現(xiàn)出明顯的報酬遞增狀態(tài)。以數(shù)據(jù)和計算為“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”，包括新興科技文化、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)不僅創(chuàng)造出了新興產(chǎn)業(yè)群，而且通過不斷和現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)融合，使第四次工業(yè)革命遠(yuǎn)超其他工業(yè)革命，成為人類經(jīng)濟(jì)和社會進(jìn)步和發(fā)展的新引擎。

基于對網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展與人工智能技術(shù)變革的認(rèn)識，潘云鶴指出人工智能正在走向2.0。因為人工智能所面臨的環(huán)境發(fā)生了包括信息環(huán)境、社會需求和人工智能基礎(chǔ)在內(nèi)的諸多根本變化[8]。隨著信息環(huán)境和計算能力的進(jìn)步，在人工智能2.0時代出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)智能、群體智能、混合智能和跨媒體智能。隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的發(fā)展，包括計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和語音識別在內(nèi)的人工智能核心技術(shù)日益成熟，正在逐步與實體經(jīng)濟(jì)相互融合。例如，自然語言處理在智能投資顧問領(lǐng)域的應(yīng)用，在2012年剛剛出現(xiàn)，到2014年就已經(jīng)達(dá)到140億美元的運用規(guī)模[9]。核心產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展和人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合過程中融合產(chǎn)業(yè)部門的興起，是智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要表現(xiàn)。

在現(xiàn)有的文獻(xiàn)中，雖然學(xué)術(shù)界認(rèn)識到人工智能技術(shù)屬于通用技術(shù)，智能經(jīng)濟(jì)的“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”是數(shù)據(jù)和計算，但是尚缺乏關(guān)于智能經(jīng)濟(jì)究竟如何興起和發(fā)展機制的理論分析。尤其是對中國智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而言，在基礎(chǔ)研究水平落后的條件下，如何通過對平臺主導(dǎo)的開放創(chuàng)新生態(tài)的構(gòu)建，快速成長為人工智能技術(shù)創(chuàng)新強國，是一個需要在理論上做出解釋的問題。

二、研究方法和設(shè)計

為了揭示中國智能經(jīng)濟(jì)涌現(xiàn)的動力機制，筆者把智能經(jīng)濟(jì)看作是一個復(fù)雜的適應(yīng)系統(tǒng)的演化過程。作為復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，智能經(jīng)濟(jì)的興起和發(fā)展是多元創(chuàng)新主體相互聯(lián)系和作用的結(jié)果。構(gòu)成智能經(jīng)濟(jì)的微觀創(chuàng)新主體不僅包括智能企業(yè)，而且包括大學(xué)、科研院所、政府和中介組織。多元創(chuàng)新主體在智能科技產(chǎn)業(yè)化過程中通過相互聯(lián)系和作用共同推動智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。同時，智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展表現(xiàn)為一個新的價值網(wǎng)絡(luò)的形成和演化過程。因為新的價值網(wǎng)絡(luò)以智能科技的產(chǎn)業(yè)化為導(dǎo)向，屬于典型的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。智能經(jīng)濟(jì)形成和發(fā)展的動力機制形成于以智能科技產(chǎn)業(yè)化為導(dǎo)向的價值網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和結(jié)構(gòu)下多元創(chuàng)新主體如何聯(lián)系和作用的方式。

與創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)相對應(yīng)的概念是創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)同樣強調(diào)多元創(chuàng)新主體之間的聯(lián)系和互動。在本文中，我們把創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)看作是一枚硬幣的兩個面。

在系統(tǒng)調(diào)查和文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，筆者選擇了408家中國智能企業(yè)作為樣本。其中，人工智能上市公司124家，人工智能獨角獸146家，其他人工智能企業(yè)138家408家人工智能樣本企業(yè)篩選的維度包括：一是是否進(jìn)行人工智能核心技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn);二是是否存在著投融資事件;三是是否與其他企業(yè)之間存在業(yè)務(wù)聯(lián)系。。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)信息中心2018年1月發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》中的數(shù)據(jù)顯示，截至2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)為2 542家，其中中國為592家。根據(jù)這一數(shù)據(jù)估算，408家人工智能樣本企業(yè)大約占我國現(xiàn)有人工智能企業(yè)總數(shù)的69%中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心在2018年1月發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá)到2 542家，其中美國擁有1 078家，占據(jù)42.4%;中國其次，擁有592家，占據(jù)23.3%。其余872家企業(yè)分布在瑞典、新加坡、日本、英國、澳大利亞、以色列、印度等國家。。

本文的分析數(shù)據(jù)包括屬性數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)。在價值網(wǎng)絡(luò)分析中，作者更強調(diào)關(guān)系數(shù)據(jù)的作用。屬性數(shù)據(jù)是指諸如經(jīng)濟(jì)行為主體的成立時間、地點、銷售收入、專利數(shù)和員工數(shù)方面的數(shù)據(jù)。而關(guān)系數(shù)據(jù)則是指經(jīng)濟(jì)行為主體之間如何相互聯(lián)系和作用的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系的類型、關(guān)系的內(nèi)容和互動規(guī)則方面的信息。通過關(guān)系數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析可以更加清楚地看到多元創(chuàng)新主體之間如何相互聯(lián)系和作用的方式，探索智能經(jīng)濟(jì)興起和發(fā)展的特殊動力和機制。

在關(guān)系數(shù)據(jù)的采集中，筆者把樣本企業(yè)看作是樣本節(jié)點，從樣本節(jié)點出發(fā)，收集與樣本節(jié)點發(fā)生關(guān)系的關(guān)系節(jié)點。在確立樣本節(jié)點和關(guān)系節(jié)點存在關(guān)系時，基于三個維度采集樣本節(jié)點和關(guān)系節(jié)點之間的關(guān)系數(shù)據(jù)。關(guān)系數(shù)據(jù)采集的三個維度包括：（1）人力資本關(guān)系。人力資本關(guān)系主要指樣本企業(yè)核心人力資本的前期學(xué)習(xí)和工作經(jīng)驗。前期學(xué)習(xí)經(jīng)驗主要指樣本企業(yè)核心人力資本畢業(yè)于哪些大學(xué)和科研院所。前期工作經(jīng)驗則是指樣本企業(yè)核心人力資本曾經(jīng)工作過的企業(yè)、大學(xué)和科研機構(gòu)。（2）技術(shù)關(guān)系。技術(shù)關(guān)系是指樣本節(jié)點與關(guān)系節(jié)點之間的技術(shù)輸入和賦能關(guān)系。其中，技術(shù)輸入是指樣本節(jié)點從關(guān)系節(jié)點獲取技術(shù)，而技術(shù)賦能則是指關(guān)系節(jié)點獲取樣本節(jié)點的技術(shù)。通過技術(shù)關(guān)系分析，我們可以看出中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展中誰是技術(shù)的創(chuàng)新源和貢獻(xiàn)者。（3）投資關(guān)系。投資關(guān)系是指與樣本節(jié)點與關(guān)系節(jié)點之間的投資和獲投關(guān)系。其中，投資關(guān)系是指樣本企業(yè)對其他節(jié)點的投資，而獲投關(guān)系則是指樣本企業(yè)從其他關(guān)系節(jié)點獲得投資。通過投資關(guān)系分析，我們要分析智能經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵投資者是誰，以什么樣的融資方式進(jìn)行融資。

為了對關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，當(dāng)樣本節(jié)點與關(guān)系節(jié)點之間存在著三個維度中的任何一個維度的關(guān)系時，賦值為“1”，否則為“0”。通過對樣本節(jié)點和關(guān)系節(jié)點之間是否存在關(guān)系以及聯(lián)系和互動方式和規(guī)則的分析，我們將深入考察中國智能經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和發(fā)生發(fā)展的動力和機制。

三、中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的價值網(wǎng)絡(luò)分析

把408家樣本企業(yè)的三個維度的關(guān)系數(shù)據(jù)輸入Gephi 9.1社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件，得到中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，如圖1所示。

表1的統(tǒng)計分析表明，基于408家企業(yè)所構(gòu)建的價值網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點總數(shù)為10 305個價值網(wǎng)絡(luò)的樣本節(jié)點數(shù)與總節(jié)點數(shù)之比為25.3倍。在價值網(wǎng)絡(luò)分析中，盡管我們的樣本為408家，但是我們可以獲得10 305個節(jié)點的關(guān)系數(shù)據(jù)。因而，基于屬性數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)分析，價值網(wǎng)絡(luò)分析方法能夠系統(tǒng)地考察中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動力和機制。關(guān)系數(shù)為15 390個，基本能夠概括中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大致輪廓和形態(tài)與屬性數(shù)據(jù)分析不同，關(guān)系數(shù)據(jù)從樣本企業(yè)節(jié)點出發(fā)，涉及的關(guān)系節(jié)點不僅包括企業(yè)，而且包括大學(xué)、科研機構(gòu)、政府、客戶和投資者在內(nèi)的智能經(jīng)濟(jì)多元創(chuàng)新主體。通過價值網(wǎng)絡(luò)分析，我們不僅能夠看到單個企業(yè)，而且能夠看到智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體圖景。。價值網(wǎng)絡(luò)的2.987的平均度、0.074的平均聚類系數(shù)和4.901的平均路徑長度統(tǒng)計值表明，中國智能經(jīng)濟(jì)是高度聚集的。

圖1?基于408家人工智能樣本企業(yè)的中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)圖為了更好地顯示誰是中國智能經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)者，在圖1中我們只是列舉了度數(shù)中心度排名前50的人工智能企業(yè)標(biāo)簽。

圖2為中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心度的分布價值網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心度是指與某個節(jié)點聯(lián)系的節(jié)點數(shù)，從經(jīng)濟(jì)的角度看，度數(shù)中心度越高的節(jié)點的影響力和輻射帶動作用越強。。

從圖2中可以清晰地看出，中國智能經(jīng)濟(jì)的價值網(wǎng)絡(luò)是“極核”狀結(jié)構(gòu)，即度數(shù)中心度高的極少數(shù)節(jié)點構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)的核心。

從中國智能經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的視角，408家樣本企業(yè)的關(guān)系數(shù)據(jù)包括人力資本關(guān)系從數(shù)據(jù)的可獲得性出發(fā)，主要搜集包括企業(yè)創(chuàng)始人、聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO、核心技術(shù)研發(fā)人員在內(nèi)的人力資本關(guān)系數(shù)據(jù)。人力資本的關(guān)系數(shù)據(jù)包括前期學(xué)習(xí)經(jīng)驗（即曾經(jīng)在哪所大學(xué)和科研機構(gòu)學(xué)習(xí)過）和前期工作經(jīng)驗（即曾經(jīng)在哪個企業(yè)和機構(gòu)工作過）。、技術(shù)關(guān)系技術(shù)關(guān)系包括兩個方面：技術(shù)輸入和技術(shù)賦能。技術(shù)輸入是指其他企業(yè)和機構(gòu)為樣本企業(yè)提供的技術(shù)支持，而技術(shù)賦能則是指樣本和關(guān)系節(jié)點企業(yè)為企業(yè)和機構(gòu)提供的技術(shù)支持。和投融資關(guān)系及其互動關(guān)系內(nèi)容和規(guī)則方面數(shù)據(jù)。表2列出了基于408家樣本企業(yè)構(gòu)成的中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計情況。

從人力資本關(guān)系看，408家人工智能企業(yè)核心人力資本前期學(xué)習(xí)經(jīng)驗的72.1%畢業(yè)于國內(nèi)大學(xué)和科研機構(gòu)，27.9%畢業(yè)于國外大學(xué)和科研機構(gòu)。74.5%的核心人力資本的前期工作經(jīng)驗來自國內(nèi)企業(yè)和機構(gòu)，25.7%來自國外企業(yè)和機構(gòu)。從技術(shù)關(guān)系看，技術(shù)輸入方屬于國內(nèi)企業(yè)和機構(gòu)的關(guān)系數(shù)占比為77.4%，屬于國外企業(yè)和機構(gòu)的占比為22.6%。同時，技術(shù)賦能方屬于國內(nèi)企業(yè)和機構(gòu)的關(guān)系數(shù)占比為91.2%，國外企業(yè)關(guān)系數(shù)占比為8.8%。從投融資關(guān)系看，408家人工智能企業(yè)融資關(guān)系數(shù)占比為38.3%，投資關(guān)系數(shù)占比為61.7%。無論從核心人力資本的前期學(xué)習(xí)和工作經(jīng)驗還是從技術(shù)輸入關(guān)系看，中國智能經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是高度開放的。而從技術(shù)賦能和投資關(guān)系看，中國的人工智能企業(yè)具有很強的輻射和帶動作用。人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合，是中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和升級的關(guān)鍵驅(qū)動力量。

中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)度數(shù)中心度排名前20的節(jié)點如圖3所示。

在中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)中，度數(shù)中心度排名前20的節(jié)點分別是騰訊、百度、阿里巴巴、華為、智齒科技、中國電信、中科匯聯(lián)、恒生電子、科大訊飛、騰訊云、英特爾（中國）、九次方大數(shù)據(jù)、商湯科技、中國聯(lián)通、滴滴、小米、中國移動、京東、永洪科技和遠(yuǎn)光軟件。它們都屬于樣本節(jié)點，其中騰訊、阿里巴巴、百度、科大訊飛和商湯科技是科技部重點支持的人工智能五大開放創(chuàng)新平臺2017年11月15日，中華人民共和國科技部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，宣布了首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺名單：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(tuán)建設(shè)智能視覺國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。因為本文的數(shù)據(jù)采集完成于2018年5月，故在分析中沒有專門針對商湯科技的內(nèi)容。。除了五大開放創(chuàng)新平臺之外，從行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域劃分，其他企業(yè)包括四類：第一類是以京東為代表的電子商務(wù)平臺公司;第二類是以華為為代表的智能硬件和芯片公司;第三類是以中國電信和中國聯(lián)通為代表的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)供應(yīng)商公司;第四類是以九次方大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)據(jù)公司。

中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)的連入度排名前15的節(jié)點如圖4所示。

價值網(wǎng)絡(luò)連入度是衡量作為關(guān)系節(jié)點的鏈接度指標(biāo)。連入度排名前15的節(jié)點可以劃分為三種類型：一是包括作為關(guān)系節(jié)點出現(xiàn)的百度、阿里巴巴、騰訊在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè);二是以清華大、北京大學(xué)、中國科學(xué)院、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)和中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)在內(nèi)的大學(xué)和科研機構(gòu);三是以紅杉資本為代表的投資機構(gòu);四是以微軟和英特爾為代表的ICT企業(yè)。其中，大學(xué)和科研機構(gòu)主要是中國智能經(jīng)濟(jì)人力資本提供方。

從度數(shù)中心度和連入度排名前列的樣本節(jié)點和關(guān)系節(jié)點看，影響和決定中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵角色包括四類：第一類是大學(xué)和科研院所，主要為智能經(jīng)濟(jì)提供人力資本;第二類是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商、軟件和硬件企業(yè)，例如，中國電信和中國聯(lián)通;第三類是包括BATJ在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)平臺公司;第四類是技術(shù)平臺和芯片公司，例如，科大訊飛、商湯科技和華為海思。對四類創(chuàng)新主體相互聯(lián)系和作用的方式和規(guī)則的考察是揭示中國智能經(jīng)濟(jì)涌現(xiàn)基本動力機制的關(guān)鍵。

中國智能經(jīng)濟(jì)價值網(wǎng)絡(luò)技術(shù)輸入和技術(shù)賦能關(guān)系排名前20的企業(yè)和機構(gòu)如圖5所示。

本文選擇技術(shù)賦能和輸入關(guān)系數(shù)排名前20的企業(yè)和機構(gòu)，通過技術(shù)賦能和輸入關(guān)系數(shù)的分布，可以清楚地看到中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵機制。圖5的左圖列出了技術(shù)賦能關(guān)系數(shù)排名前20的企業(yè)和機構(gòu)。除了互聯(lián)網(wǎng)平臺和獨角獸公司之外，它們都屬于基礎(chǔ)和技術(shù)層企業(yè)，是人工智能核心技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn)者。圖5的右圖列出了技術(shù)輸入排名前20的企業(yè)和機構(gòu)。技術(shù)輸入關(guān)系數(shù)高的企業(yè)主要屬于應(yīng)用層企業(yè)，通過把人工智能核心技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，創(chuàng)造新產(chǎn)品、新技術(shù)、新商業(yè)模式和新業(yè)態(tài)。例如，ofo共享單車、摩拜單車、貨車幫和奇點汽車。同時，中國電信、中國聯(lián)通和中國移動這類網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商則通過吸引人工智能技術(shù)提高企業(yè)的智能化水平。

在圖5中，以科大訊飛為代表，部分人工智能企業(yè)同時擁有較高的技術(shù)輸入和賦能關(guān)系數(shù)。從實際調(diào)查數(shù)據(jù)資料看，這類企業(yè)一般屬于人工智能核心技術(shù)企業(yè)。一方面通過技術(shù)輸入積累核心技術(shù)，另一方面通過集成應(yīng)用領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)，打通核心技術(shù)與現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的融合渠道。

表3列出了人工智能企業(yè)核心人力資本前期學(xué)習(xí)和工作過的大學(xué)、科研機構(gòu)和企業(yè)。無論是國內(nèi)還是國外高校，核心人力資本主要畢業(yè)的高校都屬于AI大學(xué)AI大學(xué)是指設(shè)置人工智能領(lǐng)域二級學(xué)院和研究院所的大學(xué)。。從核心人工智能的前期工作經(jīng)驗看，無論是國內(nèi)還是國外企業(yè)和機構(gòu)都屬于阿里巴巴、百度等互聯(lián)網(wǎng)平臺以及ICT產(chǎn)業(yè)的著名企業(yè)和科研院所。

表4列出了中國人工智能領(lǐng)域活躍度排名前10的投資機構(gòu)?；钴S度最高的前10名金融業(yè)投資機構(gòu)為紅杉資本、IDG資本、經(jīng)緯創(chuàng)投、真格基金、云鋒基金、啟明創(chuàng)投、北極光創(chuàng)投、順為資本、SIG海納亞洲、高瓴資本?；钴S度最高的前10名非金融投資機構(gòu)分別為騰訊、阿里巴巴、百度、聯(lián)想集團(tuán)、中信集團(tuán)、京東、小米、復(fù)星國際、螞蟻金服和英特爾。

在中國智能經(jīng)濟(jì)的非金融投資機構(gòu)中，阿里巴巴、騰訊、百度和科大訊飛四大平臺的投資最為活躍。四大平臺共投資樣本企業(yè)87家，其中騰訊投資35家、阿里巴巴投資27家、百度投資21家、科大訊飛投資4家。如果考慮非樣本企業(yè)，尤其是眾多的初創(chuàng)企業(yè)，那么四大平臺投資的企業(yè)數(shù)量更多。

在四類創(chuàng)新主體之間相互聯(lián)系和作用的方式和規(guī)則中，我們可以清晰地看到，中國的智能經(jīng)濟(jì)包括核心產(chǎn)業(yè)部門和融合產(chǎn)業(yè)部門。核心產(chǎn)業(yè)部門包括基礎(chǔ)和技術(shù)層企業(yè)，融合產(chǎn)業(yè)部門則主要以應(yīng)用層企業(yè)為主。中國智能經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是以基礎(chǔ)和技術(shù)層的平臺企業(yè)為主導(dǎo)的。通過創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建，基礎(chǔ)和技術(shù)層平臺企業(yè)在不斷積累和完善人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和核心技術(shù)的同時，推動人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合。平臺企業(yè)不僅是中國智能經(jīng)濟(jì)的技術(shù)賦能方，而且是人力資本的供應(yīng)方和投資者。

同時，平臺主導(dǎo)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對外是高度開放的，許多國外知名大學(xué)、科研機構(gòu)和企業(yè)為我國智能經(jīng)濟(jì)提供核心人力資本和技術(shù)輸入，中國人工智能企業(yè)同時向國外企業(yè)賦能。目前，中國智能經(jīng)濟(jì)尚處于集聚階段，隨著核心技術(shù)的成熟和融合部門的發(fā)展，對外開放性將表現(xiàn)出更多地對國際企業(yè)的賦能。

從價值網(wǎng)絡(luò)分析可以清晰地觀察到，需求的強力牽引、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的高度開放性和核心產(chǎn)業(yè)部門與融合產(chǎn)業(yè)部門的融合發(fā)展，是中國智能經(jīng)濟(jì)涌現(xiàn)的關(guān)鍵機制。在本文的第四部分，筆者將試圖通過一個簡單的理論模型提煉和概括中國智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動力機制，揭示智能科技產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)智能化的內(nèi)在邏輯和規(guī)律。

四、理論模型和推論

為了揭示中國智能經(jīng)濟(jì)涌現(xiàn)的關(guān)鍵動力機制，筆者首先做出二個基本假設(shè)。

第一，目前在我國快速發(fā)展的人工智能不再是用計算機簡單模擬人的智能（AI 1.0），而是基于網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展的數(shù)據(jù)智能，即新一代人工智能（AI 2.0）?；ヂ?lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是新一代人工智能發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。

第二，人工智能內(nèi)生于中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級創(chuàng)新的智能化需求改革開放40年，前30年通過加速工業(yè)化，中國快速成長為“世界工廠”和全球第二大經(jīng)濟(jì)體。從2005年開始，市場需求條件的變化、要素成本的上漲和環(huán)境約束條件的加強推動著中國經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級。在轉(zhuǎn)型升級的過程中，不僅創(chuàng)造了制造業(yè)的機器換人和智能制造，而且創(chuàng)造了服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的智能化需求，它們成為中國智能經(jīng)濟(jì)涌現(xiàn)的需求牽引力量。。在強勁的需求牽引下，我國的人工智能首先出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，形成了人工智能核心產(chǎn)業(yè)部門。隨著人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展，人工智能開始向以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)為主導(dǎo)的實體經(jīng)濟(jì)擴散。融合產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及其與核心產(chǎn)業(yè)部門的良性互動，是智能經(jīng)濟(jì)的基本推動力。

在兩個前提假設(shè)條件下，本文構(gòu)建了一個中國智能經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的解釋性模型，如圖6 所示。中國智能經(jīng)濟(jì)的涌現(xiàn)源于互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展創(chuàng)造的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢是人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。

推論1：與AI 1.0不同，新一代人工智能（AI 2.0）屬于數(shù)據(jù)智能。在互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中創(chuàng)造的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢，是AI 2.0在中國快速發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢只是為人工智能的技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展創(chuàng)造了條件據(jù)2018年8月20日中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第42次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2018年6月30日，我國的網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到8.02億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為57.7%。其中，移動網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到7.88億，網(wǎng)民通過手機接入互聯(lián)網(wǎng)的比例高達(dá)98.3%。，人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展首先要依賴核心產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展。核心產(chǎn)業(yè)部門主要包括基礎(chǔ)和技術(shù)層企業(yè)。其中基礎(chǔ)層企業(yè)包括大數(shù)據(jù)、云計算、AI芯片和操作系統(tǒng)（OS）企業(yè)。充分利用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展創(chuàng)造的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢，大數(shù)據(jù)和云計算推動互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)向人工智能基礎(chǔ)層企業(yè)轉(zhuǎn)型和發(fā)展。包括百度、阿里巴巴、騰訊和網(wǎng)易在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)依托數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢率先進(jìn)入人工智能核心技術(shù)領(lǐng)域，成為推動人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)者。

推論2：依托數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢，互聯(lián)網(wǎng)平臺公司不僅成為率先發(fā)展的人工智能企業(yè)，而且成為智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)者。

作為早期的人工智能企業(yè)，平臺不僅積極從事人工智能科技創(chuàng)新和積累核心技術(shù)，而且通過向其他人工智能企業(yè)提供人力資本、技術(shù)賦能和投資活動構(gòu)建自身主導(dǎo)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。同時，平臺公司的賦能對象不僅包括人工智能企業(yè)，而且包括傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)。通過向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)賦能，平臺公司推動人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)融合和發(fā)展。

與平臺公司不同，從事算法、AI芯片和操作系統(tǒng)研發(fā)和生產(chǎn)的企業(yè)往往屬于獨角獸企業(yè)。在人工智能算法中，只有部分算法與互聯(lián)網(wǎng)所創(chuàng)造的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢相關(guān)，大部分算法的完善更多地依賴工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。因為不完全依賴互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，人工智能算法領(lǐng)域成為創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展的藍(lán)海。與之相類似，AI芯片設(shè)計公司同樣不完全依賴互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。AI芯片的設(shè)計和制造不僅包括軟硬件技術(shù)創(chuàng)新，而且包括算法優(yōu)化。在人工智能操作系統(tǒng)領(lǐng)域，新創(chuàng)企業(yè)面臨同樣的機遇。

推論3：因為不完全依賴互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，在基礎(chǔ)層和應(yīng)用層算法、AI芯片設(shè)計和操作系統(tǒng)領(lǐng)域為新創(chuàng)企業(yè)提供了廣闊的空間，成為獨角獸企業(yè)產(chǎn)生的土壤。

基礎(chǔ)層和技術(shù)層企業(yè)在研發(fā)人工智能核心技術(shù)的過程中，通過相互作用和協(xié)同創(chuàng)新，共同構(gòu)建人工智能核心產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。中國的人工智能科技產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是高度開放的。首先是人力資本的開放性。在中國人工智能的興起和發(fā)展過程中，不僅要從人工智能先發(fā)國家和地區(qū)的大學(xué)、科研機構(gòu)和企業(yè)引進(jìn)人才，而且要從國內(nèi)大學(xué)和科研機構(gòu)引進(jìn)人才。其次，從技術(shù)輸入看，在我國人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，通過對國外企業(yè)的技術(shù)引進(jìn)和與他們合作，加快了人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和積累。最后，從技術(shù)賦能和投資關(guān)系看，人工智能核心企業(yè)通過技術(shù)賦能和涉外投資，布局人工智能發(fā)展的新領(lǐng)域和新空間。

在人工智能核心產(chǎn)業(yè)部門創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)基本成熟后，人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合的速度、深度和廣度成為了智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。作為通用技術(shù)，人工智能在向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)擴張的過程中，依賴的是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)的持續(xù)滲透和擴張。其中，核心產(chǎn)業(yè)部門的人力資本輸出、技術(shù)賦能和投資是推動人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的基本途徑。

推論4：核心產(chǎn)業(yè)部門創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的形成和完善是人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合的前提和基礎(chǔ)。作為通用技術(shù)，人工智能在與實體經(jīng)濟(jì)融合的過程中，創(chuàng)造出的融合產(chǎn)業(yè)部門是推動智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。

從前三次工業(yè)革命發(fā)生和發(fā)展的歷史進(jìn)程看，通用性新興技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展過程中創(chuàng)造的融合產(chǎn)業(yè)部門是中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的主要推動者。融合產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展要求核心產(chǎn)業(yè)部門技術(shù)創(chuàng)新的加速。兩個產(chǎn)業(yè)部門的相互融合和良性互動能共同推動人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。與融合產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展相適應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施不再是消費互聯(lián)網(wǎng)，而是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)為導(dǎo)向的新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，是政府發(fā)揮積極作用的重要環(huán)節(jié)。

五、總結(jié)和政策建議

（一）總結(jié)

如果從1969年阿帕網(wǎng)投入使用算起，人類整整用了60年時間搭建了一個前所未有的網(wǎng)絡(luò)空間。在某種意義上，第四次工業(yè)革命將要塑造的將是基于網(wǎng)絡(luò)、物理和社會三維空間的互動構(gòu)建一個新的智能經(jīng)濟(jì)時代。

在三維空間下，人工智能不再是簡單地讓計算機具有人的智能，而是基于網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展及其與物理和社會空間互動的數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)。因而，互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展創(chuàng)造的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢是智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。依托數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢，互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)成為智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)者?；诨ヂ?lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展創(chuàng)造的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢，包括算法、算力、AI芯片和操作系統(tǒng)在內(nèi)的人工智能技術(shù)體系的創(chuàng)新和發(fā)展構(gòu)成了人工智能核心產(chǎn)業(yè)部門。隨著人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展，融合產(chǎn)業(yè)部門逐步成為人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新增長點。

（二）政策建議

首先，針對智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢，政府應(yīng)加快出臺推動人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合的政策措施。決定融合產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展的因素不僅取決于技術(shù)創(chuàng)新速度，而且取決于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展速度。政府可通過積極引導(dǎo)新基礎(chǔ)設(shè)施投資，加速網(wǎng)絡(luò)空間的發(fā)展。

其次，在人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合過程中，產(chǎn)業(yè)智能化的數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢是人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。從實際情況看，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象的廣泛存在仍然是決定和影響融合產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展的制約因素。打破“數(shù)據(jù)孤島”是產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的基本推動力。

最后，數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化是影響智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。如何在智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，通過政產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同制定符合實際發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)體系，是政府、產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界共同努力的方向。

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Emergence Mechanism of Intelligent Economy in China

LIU Gang

（School of Economics， Nankai University， Tianjin 300071， China）

Abstract：

The development of Chinas intelligent economy is endogenous to the demand of intellectualization created in the process of economic transformation and upgrading. Unlike AI 1.0， the new generation of artificial intelligence （AI 2.0） is no longer a simple computer simulation of human intelligence， but data intelligence based on the development of network space， that is， an intelligent system integrating intelligent machine， human and network. Intelligent economy is a new economic form which regards data and calculation as “key factors of production”. It includes new products， new technologies， new models and new formats created in the industrialization of artificial intelligence and the intelligentization of industry. The data ecological advantage created by the development of Internet， especially mobile Internet， is the premise and foundation of the development of Chinas artificial intelligence science and technology industry. With the advantage of data ecology， strong demand pull， collaborative innovation of industry， university and research， high openness of innovation ecosystem and integration of core industry departments and integrated industry departments constitute the key mechanism of Chinas intelligent economic development.

Keywords：

artificial intelligence; intelligent economy; demand pull; data ecology; innovative ecosystem