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黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》提出，健全因地制宜發展新質生產力體制機制。人工智能是新質生產力的重要驅動力，是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。作為對人類腦力的替代，人工智能屬于具有基礎設施性質的巨復雜技術系統。開展科技創新、夯實技術底座是人工智能發展的基礎和前提。

中國在人工智能科技創新和產業發展的現狀

作為通用性目的技術，人工智能屬于賦能技術。人工智能科技產業包括核心產業部門和融合產業部門。核心產業部門是指人工智能產業化部門，融合產業部門則是指產業智能化部門。核心產業部門產出數據、算法和算力關鍵要素，融合產業部門則通過關鍵要素的投入實現生產效率和競爭力提升。核心和融合產業部門的互動是推動人工智能科技創新和產業發展的關鍵動力。

在國家戰略引領下，以頭部科技企業及其構建的產業創新生態為主導，中國建立了包括智能芯片、大模型、基礎架構和操作系統、工具鏈、深度學習平臺與應用技術在內的人工智能產業創新聯盟。工業和信息化部的統計數據顯示，截至2023年6月，我國人工智能核心產業規模達到5000億，人工智能企業數量超過4400家，僅次于美國，全球排名第二。

從我國人工智能企業掌握的技術類別看，人工智能是包括大數據和云計算、物聯網、5G/6G、智能機器人、智能芯片、自動駕駛、虛擬/增強現實、計算機視覺、光電技術、智能推薦、語音識別、區塊鏈、大模型、空間技術、生物識別、網絡安全、自然語言處理、算力網絡、人機交互、操作系統、AI框架、知識圖譜、多模態、具身智能等在內的巨復雜技術體系。

從應用領域看，人工智能在我國已經被廣泛應用到包括企業智能管理、智慧城市、智能制造、智能網聯汽車、智能硬件、智能營銷與新零售、智能金融、智能醫療、新媒體和數字內容、智能交通、智能教育、網絡空間安全、智能能源、智慧政務、智能物流、智能家居、智慧文旅、智能安防、智能農業、AI for Science等在內的諸多細分領域。

中國在人工智能領域的科技創新和產業發展，已引起世界廣泛關注。中國擁有超大規模市場優勢，同時，經過加速工業化過程，中國已經成為世界制造大國。充分利用超大規模市場優勢和雄厚制造業基礎，推動人工智能賦能新型工業化進程，可為中國式現代化奠定強大的物質技術基礎。

深科技創新是中國人工智能產業發展的隱秩序

與工業和互聯網經濟時代的創新根本不同，中國在人工智能領域的科技創新屬于深科技創新。深科技創新是指，立足自主創新，以應用需求為牽引實現基礎研究、根技術開發和規模應用的創新循環。

中國人工智能科技創新和產業發展，內生于中國經濟轉型升級過程中創造的智能化需求牽引。尤其是2012年以來，消費互聯網下移、工業互聯網發展、智慧城市建設和綠色發展創造出多樣性智能化需求，推動人工智能科技創新和應用。在應用需求牽引下，立足自主創新，我國人工智能率先在計算機視覺、語音識別、群體智能和跨媒體智能等關鍵核心技術領域取得突破。同時，人工智能在智能安防、智慧城市、智能交通、智慧醫療和智能制造領域的應用，進一步帶動了我國在大數據、云計算、5G和AI芯片等根技術領域的創新和領先。在關鍵核心技術和根技術的創新與突破進一步帶動我國在基礎研究領域的布局和發展，而基礎研究領域的創新和突破又進一步引領關鍵核心技術開發和應用領域拓展。因而，中國的人工智能科技創新和產業發展呈現出規模應用、根技術開發和基礎研究創新諸環節的良性循環和報酬遞增效應。

我國人工智能領域的創業活動同樣反映出深科技創新特征。2012年以來，在人工智能領域的創業活動表現出四個方面的特點：一是科學家的廣泛參與；二是風險資本的持續高投入；三是產學研協同創新；四是注重產業創新生態的培育。人工智能關鍵核心技術的商業化不僅需要風險資本的持續高投入，而且需要產學研的長期協同。科學家的廣泛參與一方面推動實驗室研究成果的產業化，另一方面帶動實驗室現有研究的持續深化和新研究方向的開拓。

原始創新生態培育是人工智能國家創新體系發展的方向

2022年以來，隨著OpenAI推出以ChatGPT為代表的生成式人工智能，人工智能開始步入以大模型開發為主導的發展階段。在大模型開發上，中美之間存在差距。在原始創新生態發展上的落后，是中美差距產生的根源。盡管中國已經擁有自己主導的人工智能產業鏈和創新聯盟，但是受原始創新能力的限制，與美國相比，現有產業鏈和創新聯盟尚缺乏強大的國際競爭力。大模型開發依賴包括Transformer在內的人工智能原創技術，而這些原創技術都發生在美國。同時，人工智能原始創新生態還包括高質量數據集開發、高性能算力集群建設和頂尖人才培養在內的創新要素。通過科技體制和教育體制改革，培育原始創新生態，激發我國原始創新能力和活力，是持續提升我國人工智能科技創新能力和產業國際競爭力的根本途徑。

基礎研究領域的知識創造是原始創新的基礎和前提。與美國相比，我國的深科技創新中同樣重視基礎研究，尤其是應用導向的基礎研究。到目前為止，人工智能領域的基礎研究仍然薄弱。通過在基礎研究領域的布局，為原始創新提供知識和青年科技人才，是人工智能國家創新體系建設的關鍵。同時，高質量數據集、高性能算力和大模型算法開發屬于根技術領域的創新要素，同樣是人工智能領域國家創新體系建設的重要內容。

即使在原始創新生態發展中，應用需求同樣重要。尤其是尖端領域的應用需求是牽引基礎研究和根技術開發的基本力量。例如，美國國防高級研究計劃局（DARPA）推動的以軍事應用為目標的高新科技研發，是尖端領域應用需求推動基礎研究和根技術開發的范例。2012年以來，我國在諸多尖端領域的高新科技研發計劃，同樣在帶動基礎研究和根技術開發上發揮了重要作用。

同時，在原始創新生態的培育過程中，要高度重視推動人工智能和實體經濟的深度融合。人工智能和實體經濟深度融合表現為通用目的技術和專用技術的重組和互補性創新過程。以應用為導向的技術重組不僅能夠催生新的顛覆性技術和前沿技術創新，而且能夠帶動基礎研究領域的新知識創造。到目前為止，人工智能在和實體經濟深度融合過程中，先后催生出自動駕駛和智能制造在內的顛覆性和前沿技術。無論是自動駕駛還是智能制造領域的科技創新，都會引發基礎研究的知識創造。

劉 剛

（作者系南開大學經濟研究所所長）