人工智能全產業鏈創新系統動力學分析

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摘要:新一輪的信息革命與產業革命激發出人工智能產業的發展潛力，為了使人工智能產業生態的各項資源得到充分有效的利用，本文以系統動力學理論，形象化地將人工智能產業鏈劃分成生產子系統、銷售子系統、消費子系統，分析人工智能全產業創新驅動要素的關系，結合當前人工智能產業發展問題，提出人工智能產業實現系統化的創新路徑。

關鍵詞:人工智能;產業鏈;創新生態系統;系統動力學

一、研究綜述

自1956年“人工智能”一詞在美國達特茅斯大學學術研討上被正式提出以來，關于人工智能的研究就從未停止過。早期對人工智能的研究集中在對機器理論以及智能程序上，到20世紀七八十年代，專家系統開始出現并成熟，實現了人工智能理論研究向實際應用的重大轉變。在我國的智能算法和神經網絡等方面的基礎理論研究中，鐘義信、蔡自興等做出了杰出貢獻，在智能技術的應用開發上，學界與人工智能企業合作，形成了“人工智能+教育”“人工智能+金融”“人工智能+零售”等一系列新的生產生活方式。近年來，人工智能外延不斷擴展，成為新一輪信息革命與產業革命的重要驅動因素。為適應新的社會發展模式，學者們將人工智能產業放在一個完整的生態系統中來理解，并構建了人工智能創新生態系統(耿喆，2018)。對人工智能創新生態系統的要素、功能、運行機制以及驅動力進行了廣泛的研究。人工智能與傳統產業的融合為我國社會建設和經濟建設做出了巨大貢獻，這不僅激發了人工智能的發展潛力，也使如何加快人工智能應用落地以及如何加速促進人工智能產業與傳統產業的深度融合成為焦點。依托政策制度、技術創新、管理創新以及市場機制驅動人工智能產業發展受到廣泛認可?；诖?，本研究利用系統動力學理論從人工智能前端的基礎研發、中端的算法模型構建以及終端的產品應用對人工智能全產業鏈的驅動要素進行系統分析，并結合當前人工智能產業發展問題，提出針對性的解決方案。

二、我國人工智能產業概述

(一)我國人工智能產業鏈分布及問題分析我國人工智能產業相較歐美國家起步晚，但在近四十年的發展中，我國人工智能產業逐漸形成了涵蓋基礎技術支撐層、人工智能技術層、人工智能應用場景層的框架體系(張肅，2018)，人工智能產業生態分布如圖1所示。理論研究以及基礎技術研發是人工智能產業發展的核心所在，我國人工智能產業的前端集中在對芯片的研發、數據整理以及數據庫的建立上。人工智能產業的中端技術研發是人工智能應用的基礎工程，主要包括語音識別、機器視覺、自然語言處理、深度學習平臺，是計算機學習結合大數據的技術成果。終端應用是解決實際問題的關鍵，與傳統產業融合是人工智能應用的偉大成果，包括智能駕駛、機器人、智能安防、智能醫療、智能金融、智能教育等。在一定的社會歷史背景下，我國人工智能產業布局呈現出前端基礎研究薄弱、終端技術應用迅猛發展的格局。由于我國人工智能產業發展起步晚，為了在短期內實現超趕，我國早期開始就注重發展見效快的人工智能技術應用，著眼中低端市場，依靠我國巨大的人口紅利，短短幾年內我國人工智能市場規模不斷擴大。然而，帶來快速經濟收益的代價是犧牲了對前端基礎核心層次的研究，缺乏高精尖的技術創新，使得我國在國際競爭中處于劣勢地位。重新調整人工智能產業結構成為當前面臨的巨大難題。

(二)我國人工智能產業發展的系統性人工智能產業發展具有整體性。人工智能產業發展的三個層次相互影響，形成了完整的產業生態。前端的基礎研發為中端技術實現創新發展以及擴寬終端人工智能產品應用提供了更多可能;中端人工智能技術創新和終端產品應用為前端基礎研發提供更多思路，是對理論的檢驗和反饋;在技術開發為人工智能應用提供技術支撐的同時，人工智能的應用也作為市場動力，推動著技術開發，并為基礎研發提供資金支持，如圖2所示。由此可見，人工智能產業生態具有復雜性和動態性，產業鏈上的每一環都與整個生態息息相關，他們相互協調、相互合作，不斷優化系統的整體功能，因此不能過分強調某一環節，忽視某個環節。綜上所述可以看出，我國人工智能產業鏈并不協調，需要進一步發掘各環節的驅動因素，并進行調整，以實現系統的優化和平衡。

三、人工智能產業鏈的系統動力學分析

從縱向看，人工智能產業鏈是一個技術開發到應用的過程，是一個理論到實踐的過程，也是一個生產到消費的過程。因此，將人工智能產業鏈系統形象化地分為上游生產子系統、中游銷售子系統、下游消費子系統來對應人工智能產業鏈的三個層次。上游的生產子系統主要依靠國家科研院、大學等機構以及高新企業、人工智能企業的研究部門。生產子系統作為整個系統的基礎，其核心是“產品”質量和數量。影響這兩個“量”的正向因素包括科研人員(專業人員)、科研經費、消費市場、政府政策、技術水平、法律規章等，反向因素主要有研發成本、研發難度等。一般來說，更多的科研人員和專業人才，尤其是復合型人才以及更高水平的技術意味著更大可能的“生產”成功，科研經費為“生產”提供資金支持，消費市場為“生產”提供動力但也一定程度上影響“產品”質量，政府政策為“生產”保駕護航，法律規章對“生產”成果的保護也至關重要。而研發的技術難度以及研發的成本阻礙著“生產”的順利進行。中游的銷售子系統主要依靠科技企業，其核心是進行人工智能技術產品創新和傳播。影響因素主要有企業數量、傳播渠道、社會創新文化、行業壁壘、維護升級成本，人工智能企業數量越多，意味著產生更多的人工智能技術。傳播渠道是指人工智能技術的載體，載體越多意味著更廣泛全面的人工智能技術應用;社會的創新文化激發著企業不斷地進行技術更迭，而與此同時也不可避免地帶來更多的維護升級成本。其次，行業間的競爭形成的行業壁壘也大大影響了技術的創造與傳播。另外，由于人工智能產業鏈之間的密切關系，上游的“產品”質量和數量也影響著中游的人工智能技術創造。下游的消費子系統主要依靠政府與社會的產業融合需求與消費者的智能化需求，核心是消費能力與融合能力。人口數量、可支配收入、政府政策是正向因素，人工智能產品價格以及產業融合轉型風險是影響需求的反面因素。

四、人工智能產業鏈創新發展路徑選擇

目前，我國人工智能產業鏈發展存在著“頭輕腳重”的問題，影響了整個人工智能產業生態系統的平衡，不利于長期發展，且在發展中越來展現出后勁不足的跡象。人工智能產業要想得到長遠的健康的發展，就要選擇一條適合我國狀況的創新發展路徑。

(一)優化人工智能產業鏈結構我國人工智能產業發展主要依靠中低端市場，人工智能市場存在著較大的低端供給溢出。應該充分利用產業園區聚集效應以及產學研一體化，不斷開拓人工智能新市場新領域、促進人工智能產業與傳統產業深度融合;政府應該加強對企業的領導，避免企業盲目進入低端市場，對人工智能產業基于支持的同時也要注重提高人工智能企業質量。

(二)加強研發成果保護對研發成果保護的缺失以及“零成本”山寨假冒產品的充斥打擊了企業的創新動力。目前我國與知識產權相關的法律法規還有待完善，對假冒偽劣產品的打擊力度還有待加強，無論是政府還是市場，都應該對竊取研究成果和假冒偽劣行為予以制裁和打擊，營造全民創新的社會文化氛圍。

(三)加強研發型人才的培養技術難題難以攻克突破是現階段我國人工智能產業發展面臨的主要問題，為進一步實現人工智能產業的發展，必須制定并實施更加完善的人才戰略。從長遠出發，要不斷加強基礎教育，為人工智能產業實現技術突破培養后備領軍人才;另一方面，基于眼前發展，以更加開放的策略，引進國際先進人工智能技術人才。

(四)繼續深化企業間的合作關系運用技術手段，建立人工智能產業創新生態系統中企業間的信任機制、利益共享機制、技術傳播機制。通過信任機制的建立，促進系統內主體之間的合作;合理的利益共享機制，有利于促進人工智能產業創新生態系統內各主體間合作的穩定，建立知識獲取平臺，實現技術的傳播與共享，促進人工智能核心技術的創新突破。

參考文獻:

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楊曦，劉鑫.人工智能視角下創新管理研究綜述與未來展望［J］．科技進步與對策，2018，35(22):153－160.

作者：袁根 單位：上海工程技術大學管理學院