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[人工智能]人工智能驱动产业升级的三种模式( 五 )


具体来看 ， 对于人工智能的物质基础及数据算法两个层次而言 ， 二者与既有产业契合度最高 。 尤其是其中所涉及的芯片制造、材料处理、量子计算、软件信息等产业 ， 更是与国家战略性新兴产业发展息息相关 ， 加之数据信息领域安全是国家总体安全的重要组成部分 ， 因此二者驱动产业升级的路径 ， 必须以政府模式为主导 ， 辅之以市场模式和智能网络模式 。 人工智能的实际应用层次 ， 更多地涉及现实经济社会中的供需主体 ， 需要依托现实的市场体系和智能网络来有效配置资源 ， 创新产业模式 ， 因此其驱动产业升级的路径 ， 应该以市场模式和智能网络为主 ， 辅之以政府模式 。 在此基础上 ， 为确保从整体上协调人工智能的三个层次共同驱动产业转型升级 ， 还需要构建政府模式、市场模式以及智能网络模式协同发力的耦合体系 ， 形成人工智能驱动产业升级的强大合力 。 从上述分析出发 ， 不难归纳出人工智能驱动产业升级的三条实现路径 。
（一）人工智能的物质基础和数据算法部分 ， 以政府顶层规划和设计为主导 ， 辅以市场配置和智能网络配置 ， 促进人工智能核心领域的发展 ， 藉此推动材料、芯片、电子、机械制造、软件信息等产业实现转型升级
首先 ， 应在尊重人工智能技术发展客观规律的前提下 ， 科学分析把握我国人工智能发展现状及趋势 ， 从国家安全和发展现实需求出发 ， 采取工业化国家通行的做法 ， 对人工智能驱动产业升级进行顶层战略规划 。 规划不仅要梳理出人工智能驱动产业升级的重点领域 ， 更要对各领域的实时发展状态进行动态规划和管理 ， 确保按时间节点和任务要求完成既定目标 。 例如 ， 对于我国人工智能发展而言 ， 当前亟待解决的两大瓶颈 ， 一是高性能芯片 ， 二是核心算法 。 高性能芯片的设计制造 ， 与材料、电子、机械加工等产业直接相关；核心算法的设计开发 ， 又与软件信息、大数据等产业直接关联 。 这就要求我们立足我国人工智能技术发展的迫切需求 ， 从国家层面对突破上述两大瓶颈的相关产业发展进行统筹规划 ， 提升这些产业的发展水平 。
其次 ， 还需要对支撑规划运行的相关体制机制、政策措施进行科学设计 ， 确保规划能够真正落实落地 。 按照信息经济学及合同理论的研究结论 ， 一项制度措施要真正落到实处 ， 需要满足“个体理性（Individual Rationality）”与“激励相容（Incentive Compatibility ）”两个基本条件 。 简言之 ， 就是在制度设计过程中 ， 需要在确保参与者自愿执行的前提下 ， 保证最有效的参与者发挥出最高的努力水平 。 对保障人工智能驱动产业转型升级的制度措施进行科学规划 ， 同样需要考虑上述两个基本条件 。
第三 ， 在规划的大框架下 ， 充分发挥市场和智能网络的作用 ， 加速推进战略目标落到实处 。 顶层规划制定好以后 ， 需要通过市场和智能网络连接各类主体 ， 激励各主体共同努力、协同发力 ， 完成既定的人工智能驱动产业升级战略目标 。 在这个过程中 ， 市场模式和智能网络模式主要发挥着“目标落实加速器”的功能 ， 负责把各种顶层的战略规划目标细化为各主体的现实任务 ， 并通过相应的激励机制确保任务落实 。
（二）人工智能的实际应用部分 ， 以市场配置和智能网络配置为主导 ， 辅以政府规划 ， 促进人工智能实际应用领域的发展与创新 ， 整合优化传统产业链促其升级 ， 孕育孵化全新产业链占领战略制高点
人工智能的技术成果 ， 只有在实际应用中产生效力 ， 才能发挥对现实产业升级的赋能作用 。 同样地 ， 只有在实际应用中发现人工智能存在的不足并加以不断完善 ， 才能更好地发展现有人工智能技术 ， 进而更好地促进产业升级 。 在这一过程中 ， 市场和智能网络发挥着重要作用 ， 它们将人工智能驱动产业升级进程中的各类主体加以有机整合 ， 最大限度激发他们的创新活力 ， 在打通技术成果和实际应用连接渠道的同时 ， 催生颠覆性创新成果 ， 进而推动产业转型升级 。 对市场而言 ， 不仅要发挥其资源配置的基本功能 ， 更要发挥其培育和发现企业家 ， 激发“创造性毁灭”过程的重要职能 ， 通过给予勇于并善于创新的企业家最高程度奖励 ， 引导和激励企业家在各领域各层次运用人工智能赋能现有产业 ， 实现驱动产业升级的既定目标 。 在政府和市场的“触手”之外 ， 通过充分发挥智能网络在大数据和智能算法方面的优势 ， 创新产业模式和商业模式 ， 在更加有效地匹配需求主体和供给主体的同时 ， 以人工智能技术发展的逻辑为主线 ， 创建起全新的产业链条 ， 由此全面带动产业转型升级 。


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