提案選編 |蘇華：找準人工智能產業著力點 緩解AI人才緊缺

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全國政協委員蘇華

為了我國能在未來占領人工智能產業機遇的制高點，把人工智能產業根據價值流重新定義和劃分為“基礎層”、“中間層”和“應用層”3個產業子領域。

“基礎層”主要以感知芯片和動力傳導等硬件和數據資源為主導。“中間層”解決人工智能“替代和發展人的知識和學習能力”的問題，使其能像領域專家一樣思考和創新，是人工智能產業的核心。

“應用層”是整合基礎層或中間層的能力與各傳統產業領域相結合，實現人工智能對各行各業的新舊動能轉化。

但目前，我國從事“中間層（知識和邏輯圖譜）”產業的企業僅占4%。業界現狀是“中間層”普遍沒有實現“獨立自主”。

從事“基礎層”和“應用層”兩端的領軍企業所應用的“中間層”技術往往掌握在境外機構或少數大企業手中，或者是缺乏堅實科學基礎的“拼湊”。

造成“中間層”核心技術發展不足的原因在于：中國企業苦于當下的生存壓力或為了快速提升當前市場份額的占有率，以“短平快”的方式在低層次市場化通道中相互傾軋，沒有資源或無暇顧及“中間層”的研發和積累。

對找準人工智能產業著力點提出以下五點方面建議。

一是產業規劃中重視、扶持和引導AI“中間層”企業的科學發展。明確“中間層”在AI產業規劃中的地位和重要性，針對植根AI“中間層”或在“中間層”擁有國際領先性的企業，在各產業政策方面給予重點扶持。

二是充分引導和鼓勵AI企業發展“中間層”技術的創新和積累。一方面，通過對AI企業稅收或相關政策的扶持，引導AI企業不追求快速盈利，鼓勵形成國際標準和專利技術。另一方面，對擁有自主知識產權“中間層”的市場化應用予以扶植，例如在政府采購項目中優先應用。

三是針對產業應用，構建若干國家級“中間層”共享資源平臺，緩解AI行業“中間層”企業研發力度不足的局面。國家在鼓勵“中間層”企業持續發展適用于各行業的核心知識和邏輯圖譜的同時，提升核心資源的有效利用和配置。

四是加強數據資源思維、形成數據資源戰略，夯實“中間層”的行業發展基礎。政府應加強對數據資源的統籌思維，保障隱私的同時提升數據效用，促進其算法模型和解決方案的優化升級。

五是關注“中間層”人才的補給，改善人才不足對我國AI產業發展的制約。打破專業設置藩籬，加強數學、自動化、計算機等專業技能與公安、醫療、金融、民政、交通等相關行業的融合和互動，加深對通過AI技術實現產業轉型升級的理解，才能有效緩解AI人才欠缺的制約。