编者按
人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术和核心驱动力,作为当下全球科技竞争焦点,引领未来的科技浪潮。随着基础科学技术的发展和突破,人工智能行业发展迅速,人类社会工作、生活方式得到极大的改变。智能新时代,不管是国外的科技巨头公司,如谷歌、苹果、英伟达等,还是国内的科技型公司,如百度、阿里、字节跳动等都纷纷转型人工智能产业,大幅增加研发投入。
从近期人工智能领域标志性事件来看,一是OpenAI公司的Sora,创造性实现可用文字直接生成高质量视频;二是谷歌推出Gemini新版本,支持超出100万个Token的输入内容;三是苹果公司宣布放弃造车计划,全面发力AI。科技领域的火爆出圈,再度向世界展示了人工智能所蕴含的惊人潜力。人工智能,人机交互,算法应用被各行各业广泛应用并深度推广。然而,人们在欣喜拥抱这些新功能工具、新应用的同时,关于人工智能领域的细分研究,如人工智能产业链优化、企业“数字化”转型等也成为“必修课”。本文,就“企业如何借助AI实现数字化转型”进行思考。
一、人工智能相关政策梳理
近几年来,国内各级政府纷纷出台相关扶持政策,从顶层设计层面强化人工智能的战略布局,扬优势、锻长板、补短板,加快发展新一代人工智能产业,以政策为指导引领创造产业需求以及资本投入,努力在新赛道上跑出加速度、赢得主动权。
对企业来说,实现数字化转型是发展的趋势,对于一些传统企业或科技企业而言,未来的“AI含量”如何,可能会成为衡量其发展前景的重要参考指标。因此,如何在面临百年未有之大变局,实现企业“骨子里”的转型,是决定企业能否纵深拥抱AI的关键。了解并有意识地促进转型,需要悟透国家政策,踩对风口,借势铆劲发力。
2014年,“3D打印、人工智能迅猛发展,制造机器人的软硬件技术”等被提及;
2015年,《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》首次将“人工智能”纳入重点任务;
2016年,“人工智能”被写入“十三五”规划纲要;
2017年,《新一代人工智能发展规划》强调“把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划”;
2020年,人工智能在“十四五”规划和2035年远景目标纲要中的优先级进一步提升,强调“培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业”;
2023年,中国《互联网信息服务深度合成管理规定》施行、《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》发布、《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案开始施行、国内大模型首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》;
……
据智库观察,良好的外部环境为人工智能企业的发展提供了广阔的发展空间。一系列规范人工智能技术发展和应用的相关法规陆续出台,有力支撑高质量发展、高水平治理。人工智能作为一种新的发展趋势,正在走进产业深处,为经济增长制造新动能。
就河南而言,《河南省数字经济发展报告(2023)》显示,2022年,河南省数字经济规模突破1.9万亿元;数字经济占GDP比重超过三成。河南数字经济规模自2016年起连续7年稳居全国前十,持续保持全国前列;产业发展格局以郑州为核心,许昌、鹤壁为重点,以超聚变、黄河信产、郑州浪潮、龙芯中原、紫光股份等龙头计算企业为领,形成由整机到芯片、主板外围设备等关键配套的先进计算产业链。
作为一种新兴领域,未来经济高质量发展的比拼,可能将进入“以AI含量论英雄”时代。从人工智能产业应用现状看,目前我国的人工智能在城市管理及运营、工业、金融、互联网、零售、医疗、教育等领域都有不同程度的应用。人工智能产业发展主要集聚在京津冀、长三角、珠三角、西部地区的成渝和西安、中部地区的武汉和长沙等地。想要在“质”上寻求突破,必须在企业“含AI量”上下足功夫补短板、锻长板。
二、企业的“AI含量”与数字化转型思考
锚定提升企业的“AI含量”,需要首先搞清楚“AI含量”对企业转型有哪些促进作用?企业的数字化转型的必经之路,是要在提升对人工智能技术导入和应用上下功夫。在提升企业“AI含量”中加快数字化转型助力企业高质量发展。
一是增强产业链韧性。以科技创新为支撑,在面对外部冲击时如何避免产业链条折损、实现快速的自我恢复和是否能持续供给以及在短时间内恢复的能力,推进生产力布局优化,带动上下游企业形成创新联合体。既能解决产业基础能力不强、产业链堵点卡点、部分关键技术受制于人等问题,又能打造完整的产业链,把产业安全、经济安全、国家安全牢牢掌握在自己手中,促进我国产业迈向全球价值链中高端。如此,数字经济能为增强产业链韧性提供坚实的数据支撑、技术支撑、设施支撑。
二是助力企业降本增效。人工智能贯穿企业在生产效率,生产成本,产品质量等多个领域。提升企业“AI含量”,可以提升制造业效率,助力传统行业、特别是劳动密集型行业如制造业生产企业“人工智能化”,一改传统企业用人多、用人贵的特性,节约了大量的人力、物力;可以提升产品质量监督把关,助力通过数字化、可视化手段追溯生产制造;可以通过数字技术与生产制造融合助力人工智能应用于智能家居和智能生活等领域。
三是数据赋能产品研发效率。数字化转型离不开AI和数据的支撑。数据是企业决策者做战略布局、方向判断、观点输出的重要支撑,提升研发效率,帮助企业更快地创新和开发新产品。因此,企业应该收集和整理大量的数据资源,以支持人工智能技术的训练和应用,更好地享受数字时代带来的红利。对于正在进行数字化转型的企业,AI技术可以显著提高效率并加速这个进程。同时,企业还需要保障数据安全和隐私,遵循相关法规和行业规范。这样可以为企业的数据应用提供可靠的保障,并避免数据泄露和滥用的风险。
对企业来说,提升“AI含量”可以着力抓好四件事:
01、思想“破冰”
以高度共识培养对口专业人才。从全球产业链、供应链发展的规律来看,产业转型升级是赶超发达国家的关键,以智能化转型实现智能制造是提升制造业质量效益的必由之路。
因此,企业应建立起思想共识,提升人工智能技术的推广、应用范围,拥抱人工智能、拥抱数字化就是拥抱未来。此外,重视人才的培养。培养和引进人工智能领域的专业人才,建立完善的人才管理制度,是提高“AI含量”的基础。
02、拓展“纵深”
产业第一,拓展纵深,精准把脉产业链上下游需求。对于新领域,在不了解产业发展情况就贸然实施AI转型,结果只会南辕北辙。充分了解产业链上下游企业的需求,掌握产品和服务特点、生产流程、供应链管理等信息。同时,也可以了解他们在人工智能领域的投入和应用情况,以便为合作提供更多有针对性的支持和建议。
对需求进行可行性研判之后,再加大技术研发和业务创新。加大人工智能技术的研发力度,积极探索和应用新的技术,不断提升技术的领先性和实用性。将人工智能技术应用于公司的各项业务中,通过智能化升级改造,提高业务效率和用户体验。
03、同频“合作”
以核心竞争力撬开业务合作新模式、新商机。企业可以与产业链上下游企业建立紧密的业务合作模式,共同推动人工智能技术的研发和应用。例如,可与下游企业共同开发具有实际应用价值的人工智能产品和服务,或与上游企业共享自有技术和数据资源等。通过业务合作,可以提高生产和运营效率,提升企业的市场竞争力。
04、信息“共享”
以信任搭建合作交流互通机制。加强与人工智能领域的专家、企业、研究机构的合作和交流,获取更多的资源和支持,提升公司的技术水平和创新能力。企业要建立长期的合作关系,不断推进产业链上人工智能技术的发展。通过长期合作,可以建立稳定的业务合作模式和信任关系,为企业的长期发展提供有力的支持和保障。
三、人工智能产业高质量发展的智库建议
在今年的政府工作报告中,“人工智能”作为高频词也被提及,受到各方关注。这意味着数字应用的发展正在从“互联网+”升级为“人工智能+”,新一轮科技、产业变革成为经济发展的重要驱动力量。王牌智库认为,推进“人工智能+”行动的研发应用,需要在人工智能产业发展上下足功夫,要深化人工智能产业高质量发展,引领数字经济新变革。
一是加强人工智能顶层设计。扬优势、锻长板、补短板,加快发展新一代人工智能产业。一方面,明确产业规划布局。集中资源投入上游基础层企业,解决中高端人工智能产品自主供应能力不足的问题;另一方面,激发要素活力。加强人工智能主管部门与其他部门的联动,自上而下地激发人工智能与各行各业的融合活力,努力在人工智能赛道上跑出加速度、赢得主动权。
二是推动人工智能立法,创造良好政策法规环境。包括持续推进人工智能专门性立法工作并完善其配套法律规范;通过出台司法解释、法律修正案等方式,对当前人工智能相关法律争议提供解决方案;加快制定人工智能行业标准,形成人工智能行业发展的标准化指引;借鉴国外优秀人工智能立法经验,为我国人工智能产业发展及治理提供支撑。
三是构建人工智能产业生态,激发创新活力。打造人工智能样板城市,通过要素集聚、研发支持、场景打造、生态搭建多措并举,打造“技术+产品+平台+服务”的人工智能产业生态体系,全面推动人工智能高质量发展和全方位各领域高水平应用。
首先,强化自主研发能力。在硬件方面,智能芯片是驱动人工智能发展的核心,其性能直接影响了人工智能的运算速度和能效。面对智能芯片“卡脖子”问题,需要不断加大财政投入力度,支持人工智能重大基础研究,不断提升自主创新能力。在产品研发、场景应用方面,要鼓励并引导企业和研究机构、龙头企业进行深度合作,开展联合研发,更好地推进科研成果转化,促进智能芯片产业发展,共同研发落地应用大模型。
其次,夯实人工智能关键支撑。加大对基础人才的培养力度,在政府和企业层面加大人工智能研发领域的投入,培养高精尖人才队伍、建设科研环境、形成跨学科交流体系。此外,畅通“产学研用”要素支撑,针对人工智能领域科研成果转化困境,未来需要进一步加强政府、科研机构和企业的深度合作交流,畅通从科研成果到生产力的转化路径,促进形成研发合力。打造人工智能企业与行业企业的对接平台。搭建人工智能企业与制造业、医疗、农业等行业企业的对接平台,帮助双方实现技术、模型、数据、场景等资源对接,孵化行业领域应用模式。
第三,形成人工智能创新生态系统。鼓励不同产业间的合作与融合,实现资源配置优化和共同创新。通过数字化、智能化平台实现两者的快速对接,提供保障算法、模型、数据安全的人工智能要素线上交易服务,面向不同行业建立标准化的大模型开发环境,帮助企业快速研发和验证场景化解决方案。积极推动人工智能对传统行业要素的融合赋能,改变传统行业的生产模式和商业理念,同时反哺人工智能应用技术进步,形成优良产业生态。
(作者:王牌乡村振兴研究院研究员 汪磊)