世界工程組織聯合會（WFEO）主席、中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克

　　“2020中國智能產業論壇”于9月7日在北京國家會議中心舉辦。世界工程組織聯合會（WFEO）主席、中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克出席會議并發表演講。

　　智能產業下一步如何走？龔克說到，第一，智能科技產業需要開放連接，沒有開放連接就沒有智能企業好的增長。智能科技企業本身也要創造開放連接，“目前美國如果采取脫鉤，就破壞了智能科技企業全球開放創新的形態，所有的智能產業都是受害者，IBM和微軟等企業也不可能在脫鉤當中受益。”龔克表示，現在所說的“國內大循環為主、國內國際雙循環相互促進”的格局，一定是將創新和開放相結合，堅持改革開放，所以要做到擴大開放、反脫鉤?！耙驗槿蚧且粋€大趨勢，不是哪一個政治領導人喜好的問題，而是一個在全球資源配置眾，實現生產關系的優化配置的根本原因，這是不可能逆轉的?！?/p>

　　第二，中國人工智能產業正在加速步入融合產業部門為主導的AI+階段，但也必須看到從通用技術向專門技術轉化的過程，看到專門技術經過提升以后又反過來舉一反三地支持其他企業的過程?！跋M互聯網的升級和產業互聯網的啟動，將帶來新的廣闊的應用空間”龔克強調。

　　最后，龔克認為，單純的、局部的技術引進難以推動融合產業的共同發展，必須要在平臺形成一種緊密的連接。要進一步擴大應用場景，加快工業互聯網的建設，不能沒有底層的智能網絡接入數據。因此，積累和開放工業數據，打造工業互聯服務的平臺非常重要。龔克表示，“工業互聯網要有工業互聯網的運營商才能帶動起來，這是發展智能融合產業特別是制造業的必要條件和當務之急?！?/p>

　　以下為演講實錄：

　　謝謝主持人的介紹，今天我是以中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長的身份受邀參會發言，中國新一代人工智能發展戰略研究院是中國工程院和天津市人民政府依托南開大學打造的一個智庫，主要研究發展戰略，在場的劉韻潔院士也是我們戰略院學術委員會的委員。今天向大家匯報的是我們在6月份發布的一個報告，我們從2018年、2019年、2020年連續三年發布人工智能科技產業發展的報告，這個報告是由我們戰略院的首席經濟學家劉剛教授帶領團隊完成的。實地調研了幾百家企業，同時也采集了一些公開數據，選出了797家人工智能企業，都是能夠識別獲得數據的企業。在這樣一個智能產業的系統中，還找到了1915家投資者（包括彼此相互之間的相互投資）、109所大學、100多所科研機構，以及各種會議、聯盟、政府和工業園等等，我們建立了包含5類主體、共計5554個樣本的中國智能科技數據庫，采集的數據主要包括兩類：一類是屬性的數據，比如什么時候成立、技術應用在什么領域等；另一類是關系數據。由于時間關系，今天只介紹對于關系數據的研究情況。

　　首先來看技術關系，技術從哪輸入，向誰輸出；然后是人力關系，例如核心的人力從哪里來，前期的工作經驗在哪里，如果跳槽的話向哪去；還有投融資關系，資金從哪來，投資向哪去。我們繪制了這樣一張價值網絡關系圖，一共形成了3萬多條邊，每條邊表示一個關系，我們發現不僅關系特別多，而且相當聚集，具有極好的連接性。根據復雜價值網絡統計，平均度、聚類系數、路徑平均長度都是呈現出這個產業高度聚集的特點。我們可以看到在“人力資本”相關數據的統計中，有78%的人前期學習經驗是在國內學習的，其中最突出的是清華大學；國外大概占到20%以上，國外學習經歷中，比較多的是卡耐基梅隆和斯坦福。關于“前期工作經驗”，將近90%是在國內，具有百度和阿里工作經歷的比較多，在國外前期工作經驗中，具有IBM、微軟工作經歷的都有。在“技術關系”中，也做了關于國內國外的分析。

　　我們從這些信息感覺到，這是具有高度聚集的、極強連接的發展形態。我們又從797家企業當中研究了15家由科技部認定的開放創新平臺，包括百度、阿里、騰訊、科大訊分等等。這15家企業從數量上只占總體的1.9%，但是相關的節點數達到了33%，關系數占到30%以上。也就是說占不到2%的平臺在所有連接當中達到1/3。我們可以看出這些平臺在這里起到非常突出的作用，也就是說這個產業的發展從總體來看，平臺起著非常重要的主導作用。統計值表明：第一，中國智能經濟是高度聚集的；第二，是平臺具有極強的輻射和帶動。相比前兩年，華為在平臺當中沒有這么突出的作用，但是看2019年的數據，硬件和軟件對其他企業的輸出和技術賦能都有突顯，包括和其它方面的聯系。

　　我們把這些歸結起來，這個產業發展形態具有連接、集聚、賦能、加速、擴散的發展過程。平臺的作用主要發生在前面三個部分，就是建立連接，形成集聚，通過相互賦能實現后面的加速發展，這是我們的一種觀察。下面我們再稍微看一看技術關系，前面我們看到這種技術的輸入和輸出在國內國外的情況，技術輸出90%都是國內公司，將近10%輸出到國外公司。技術中的算力、算法、應用軟件和區塊鏈等等，輸入輸出的關系又稍微有所不同。比如軟件就是輸出更多一點，算法和硬件基本上就是輸入和輸出相當。我們再來看技術輸入，82%來自國內，具體來自這些地區，其中最突出的就是北京地區，北京地區聚集了一大批人工智能的核心產業。國外技術輸入占比最高的是國家美國，然后是德國、英國、新加坡、韓國、日本和以色列，等等。我們認為人工智能產業發展從技術和地域來看是多樣性的，各種技術分類也是非常多樣性的。

　　賦能是指輸出，國際上可以看到為數不多的輸出當中排在前面的還是美國和德國，也是和輸入相關的，因為這些都是有來有往的。再更進一步分析，形成這些趨勢和背后政府給出的政策、企業在這個地區的相對聚集都是有關系的。

　　再來看投融資關系，把整個把融資量看做100%，分布呈現出這種形式：關鍵技術研發應用平臺的融資、企業技術集成與方案提供、智能算法和大數據與云計算方面的投資跟前兩年相比是相對下降的。應用方面包括智能交通、零售、汽車等等是在上升。我們認為前面這四個方面就是產業的核心部分，大概只占到總的融資的18%，之前的2017年占比是超過40%，越來越多的資金在向+AI或者AI+發展。

　　我們研究的是50家非初始人工智能上市企業，都是比較有影響的上市公司，原來多多少少可以成為自己行業的龍頭企業，比如小米、聯想、大華股份，這些公司在技術輸入和技術賦能中所占的比重與前兩年相比明顯提升，融合發展正在逐漸成為主導。例如，京東本來是用智能解決自己物流的問題，但現在通過京東數科的成立也在向外賦能，逐漸發展成為平臺。所以，我們看到從消費互聯網發展出來的一批平臺，以及其他產業部門中的一些龍頭企業在向著平臺化轉型，成為人工智能產業發展當中一支非常突出的新軍。這些是技術賦能和技術輸入的情況，以及50家企業技術賦能給了哪些單位、哪些方向，包括技術輸入來自哪里。

　　由于時間有限，簡單說一說我們通過研究所得出的幾條結論。

　　1．智能科技產業是需要開放連接的，沒有開放連接就沒有智能企業這么好的增長。智能科技企業本身也是創造開放連接的，目前美國如果采取脫鉤，就破壞了智能科技企業全球開放創新的形態，所有的智能產業都是受害者，IBM和微軟等企業也不可能在脫鉤當中受益?，F在我們講構建國內大循環為主、國內國際雙循環相互促進的格局，一定要將自己的創新和開放相結合，堅持改革開放的定力，所以要做到擴大開放、反脫鉤。因為全球化是一個大趨勢，不是哪一個政治領導人喜好的問題，而是一個在全球資源配置眾，實現生產關系的優化配置的根本原因，這是不可能逆轉的。

　　2．我們看到中國人工智能產業正在加速步入一個融合產業部門為主導的AI+或者+AI的階段，這并不是否認核心產業的作用，但必須看到應用在迅速擴大，也是從通用技術向專門技術轉化的過程，專門技術經過提升以后又反過來舉一反三地支持其他企業。這個時候我們看到的是消費互聯網的升級和產業互聯網的啟動帶來新的廣闊的應用空間，這一點也是需要注意的。

　　3．最后，我們看到單純的、局部的技術引進難以推動融合產業的共同發展，必須要在平臺形成一種緊密的連接。要進一步擴大應用場景，加快工業互聯網的建設，現在如果我們想要在智能制造方面取得突破，沒有底層的智能網絡接入數據就很難發揮作用，因此積累和開放工業數據，打造工業互聯服務的平臺非常重要。我們認為，工業互聯網要有工業互聯網的運營商才能帶動起來，這是發展智能融合產業特別是制造業的必要條件和當務之急。

　　以上是我的一個簡要報告，歡迎大家到我們戰略院的網站上下載報告，并提出批評意見。謝謝大家！

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責任編輯：薛永瑋