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【環(huán)球播資訊】讓智能經濟引擎動力更強勁


(相關資料圖)

原標題:讓智能經濟引擎動力更強勁

要處理好實體經濟和智能經濟的關系。既要加快智能化信息基礎設施建設,力推智能技術和實體經濟深度融合發(fā)展;也要逐步建立數據治理和智能經濟監(jiān)管體系,增強智能技術人才的培養(yǎng)儲備,努力推動國際交流與合作。

在日前舉行的2022智能經濟高峰論壇上,工業(yè)和信息化部相關負責人表示,當前我國正處于工業(yè)經濟向數字經濟、智能經濟邁進的關鍵時期。要加快推進產學研深度融合,共同推動智能技術和實體經濟在更廣泛、更深層次、更高水平實現融合發(fā)展,賦能現代制造業(yè),助力數字經濟快速發(fā)展。隨著智能經濟與實體經濟的持續(xù)深度融合,人機協(xié)同、數據驅動、共創(chuàng)分享、跨界融合已成為嶄新的智能經濟形態(tài),引起越來越多的關注。

所謂智能經濟,是指在數字經濟充分發(fā)展的基礎上,由人工智能等智能技術驅動形成和發(fā)展的新型經濟形態(tài)。其以5G、云計算、大數據、物聯(lián)網、量子計算、區(qū)塊鏈等新一代智能信息技術為支撐,通過智能技術產業(yè)化和傳統(tǒng)產業(yè)智能化,推動生產生活方式乃至整個社會治理的智能化變革。據統(tǒng)計,近年來我國智能經濟實現快速增長,2021年人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過4000億元,較2019年同期增長6倍多。從廣義看,我國數字經濟規(guī)模已從2017年的27.2萬億元增至2021年的45.5萬億元,規(guī)模穩(wěn)居世界第二位。

在迅速發(fā)展的同時,我國的智能經濟發(fā)展也存在一些亟待解決的問題。在技術創(chuàng)新層面,關鍵技術的創(chuàng)新周期長、創(chuàng)新資源分散、投入資金大、試錯成本高,高端技術受制于人;在與實體經濟的融合層面,對實體經濟的很多領域來說,整個數字化改造還沒有完成,數字化本身也并未帶來效率上的明顯提升,智能化滲透還需要一些時間。對此,須從多個角度施策,處理好實體經濟和智能經濟的關系,把握實體經濟是根基、智能經濟是引擎的關系,通過數字化、智能化來提高產業(yè)的效率效能,創(chuàng)造新價值,提升競爭力。

首先,立足前瞻性視角,加快智能化信息基礎設施建設。應構建自主可控與安全高效的智能化信息基礎體系,推動“數據+算力+算法”的共同構建。比如,要加速提升傳統(tǒng)基礎設施的數字化、網絡化和智能化,加快5G、物聯(lián)網、云計算、工業(yè)互聯(lián)網等的建設,提高全國算力一體化水平,充分釋放數據要素潛能,夯實智能經濟發(fā)展的底座。還要持續(xù)強化智能算法的開發(fā)與應用,讓高級智能算法融入開源開放的深度學習和工業(yè)互聯(lián)網等軟件開發(fā)中,增強智能經濟軟實力。

其次,基于應用場景創(chuàng)新的角度,力推智能技術和實體經濟深度融合發(fā)展。要積極探索智能技術在生產運營以及人們工作、學習與生活中的深度運用,努力推進智能科技和智能產業(yè)的發(fā)展,打造能夠引領智能經濟發(fā)展的世界級科技龍頭企業(yè)。要深耕基于工業(yè)物聯(lián)網的“智能+”模式,促進智能技術與制造業(yè)、農業(yè)、交通、教育、醫(yī)療等重點產業(yè)更深層次的融合,加快其智能化轉型。要基于億萬網民產生的海量數據,持續(xù)挖掘智能科技創(chuàng)新應用與消費場景,創(chuàng)造更趨智能的生產方式與經營模式,全方位推動傳統(tǒng)產業(yè)優(yōu)化和升級。

再次,本著安全性考慮,逐步建立全方位、多層次并行之有效的數據治理和智能經濟監(jiān)管體系。要積極推動算法公平公正安全透明,生產符合法律法規(guī)要求的人工智能產品和服務,避免智能技術在數據安全和隱私泄露等方面可能引發(fā)的負面效應。應持續(xù)優(yōu)化數據治理體系和治理能力,創(chuàng)新人工智能實時監(jiān)管模式和監(jiān)管體系,提升社會智能治理效能,夯實智能經濟發(fā)展的安全底線。

最后,圍繞國際化視野,增強智能技術人才的培養(yǎng)儲備,努力推動國際交流與合作。要增強高校與科研院所對關鍵技術的支持力度,基于國家重點實驗室全面優(yōu)化和升級對相關人才的培養(yǎng)。應充分發(fā)揮我國超大市場規(guī)模、豐富應用場景和人工智能知識產權的優(yōu)勢,進一步拓寬國際合作與交流渠道,努力推動在人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等關鍵技術領域的國際交流與合作,積極融入全球智能技術創(chuàng)新網絡,貢獻中國智慧。

(王永貴,作者系首都經濟貿易大學副校長、教育部長江學者特聘教授)

標簽: 智能技術 實體經濟 人工智能

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