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賽迪智庫:警惕我國人工智能企業在布局上“避重就輕”

日期:2019/11/18   來源:機電商報   
  摘要:賽迪智庫近日發布報告稱,在我國人工智能企業布局中,“三多三少”問題突出。主要體現在以下三方面:一是技術應用類企業多,基礎硬件類企業少;二是商業消費領域應用多,制造業領域應用少;三是人工智能行業資源型平臺多,制造業賦能型平臺少。

近年來,我國人工智能產業高速發展,企業數量已位居世界第二。但值得注意的是,企業仍主要集中在金融、安防、零售等消費和公共服務領域,與制造業的深度融合不夠。

賽迪智庫近日發布報告稱,在我國人工智能企業布局中,“三多三少”問題突出。主要體現在以下三方面:一是技術應用類企業多,基礎硬件類企業少;二是商業消費領域應用多,制造業領域應用少;三是人工智能行業資源型平臺多,制造業賦能型平臺少。

為此,賽迪智庫專家建議,應引導人工智能企業加強在制造領域布局,助力關鍵核心技術攻關,賦能制造業高質量發展。

“三多三少”問題突出

近年來,我國人工智能產業高速發展,市場規模不斷提升。據研究機構統計,2018年,我國人工智能產業市場規模達到17.6 億美元,企業數量達到1011家,僅次于美國,位列全球第二。

報告稱,人工智能在行業垂直應用已全面綻放,資本投資熱度持續升溫,在金融、安防、醫療、家居、零售、教育等領域涌現出大批“AI+”應用類企業。然而,從整體結構來看,我國人工智能企業的布局呈現出“三多三少”現象。

首先,技術應用類企業多,基礎硬件類企業少。人工智能企業主要分為技術應用和基礎硬件兩類。其中,技術應用類包括語音類技術、視覺類技術、自然語言處理類技術。目前我國人工智能企業主要集中在“AI+”各垂直應用領域。相關企業數量占比達85%以上。

與此同時,人工智能芯片、傳感器等基礎硬件類企業不足15%,尤其智能芯片相關企業更是鳳毛麟角,占比不到2%。2018年,我國芯片自給率僅有15.5%,其中本土企業產值僅占總產值的27.1%。國內僅有地平線、深鑒科技、寒武紀等少數人工智能芯片企業,且尚處于起步階段,大部分產品離大規模商用化還有一定距離。

其次,商業消費領域應用多,制造業領域應用少。從應用層的企業分布看,商業(包含市場營銷和客戶管理領域)、金融和醫療健康領域占比最高,分別達到11%、14%和22%。根據2019年發布的全球人工智能初創百強企業榜單(AI 100),我國有商湯科技、依圖科技、第四范式、曠視科技、Momenta、地平線共6 家企業入選AI 100,產品服務主要集中在智慧安防、智慧金融、智慧零售等領域。

相比之下,國內制造業在產品研制、工藝優選、在線監測、遠程運維等生產環境方面智能化水平仍然不高,機器視覺、深度學習等關鍵技術創新應用不足,人工智能技術與數控機床、工業機器人等高端裝備融合不足。究其原因,主要是相對于消費領域的人工智能應用,制造業的數據采集、流程循環均更長更復雜,應用難度更高,投資回報周期更長。

第三,人工智能行業資源型平臺多,制造業賦能型平臺少。目前,我國已建有五大人工智能開放創新平臺,分別是百度建設的自動駕駛平臺,阿里云建設的城市大腦平臺,騰訊建設的醫療影像平臺,科大訊飛建設的智能語音平臺以及商湯集團建設的智能視覺平臺?,F有平臺主要是為人工智能開發者和初創企業提供數據資源及服務,打造各領域生態。

而對制造業企業來說,一方面自身并無人工智能技術基礎,難以利用此類平臺提升自身生產制造的智能化水平。另一方面,缺少制造業賦能平臺,無法有效利用人工智能技術幫助制造業企業在研發、物流、工藝設計等方面提高生產效率、改進質量水平、優化工藝流程。

賦能制造業高質量發展

針對上述問題,賽迪智庫專家建議,當前我國人工智能已在消費及公共服務領域蓬勃發展,產業熱度不減、創新活躍,我們應抓住時機,發揮政府作用,利用產業政策、金融財稅支持、平臺建設等,推動人工智能在制造業領域應用,賦能制造業高質量發展。

一是加強頂層規劃設計,明確人工智能與制造業深度融合的方向路徑。加快出臺《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》,將人工智能與制造業深度融合作為人工智能應用的重要方向。深入把握新一代人工智能發展的特點,發揮人工智能在產業升級、服務創新等方面的技術優勢,將人工智能推動傳統產業轉型升級作為重要方向和目標,完善推進機制,加強宣傳推廣。強化部委間、中央與地方政府間的協調配合,支持有條件的地方開展人工智能在制造業各領域應用試點,總結推廣好的經驗。

二是加強財稅金融等政策支持,引導人工智能企業加強基礎軟硬件和制造業應用布局。在符合國際規則慣例前提下,充分發揮政府作用,以減稅、補貼、獎勵、低息貸款等方式,加大對人工智能芯片、智能傳感器等基礎硬件類中小企業的支持。以政府購買服務、課題委托研究等方式,鼓勵和引導商湯科技、曠視科技等龍頭企業加強在制造業領域布局,助力人工智能在企業研發、生產制造和銷售各環節中應用。例如,引導人工智能在醫療行業應用,有效提升藥物研究效率,加速新藥研發流程;研究和制定“弱人工智能快速賦能”相關政策,針對我國總體勞動生產率較低,技術擴散體系不健全,同一類技術幾代并存,成千上萬的中小型企業急需轉型升級的現狀,推動弱人工智能在制造業各領域快速推廣。

三是加強人工智能賦能制造業平臺建設,打破信息溝通壁壘。對于新建平臺,聯合人工智能企業、制造業企業等,構建“平臺+賦能+初創企業+開發者”模式,使得制造業和人工智能企業能夠充分對接和溝通供需。推動不同行業間脫敏數據資源共享,不同地域相關平臺間鏈接協同,形成合力。積極升級已有公共服務平臺,在產業技術基礎公共服務平臺、智能制造服務平臺、工業互聯網平臺等平臺上,加入人工智能供需對接、賦能技術推廣等功能,加快人工智能在制造業的推廣應用。(何珺)

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