作为“新基建”七大领域中的重要组成部分——人工智能将会成为推动经济高质量发展的一个重要引擎。然而，当前人工智能领域主要受技术发展、资本驱动的影响，与实体经济融合的智能驾驶、智能机器人、智能医疗、智慧金融等行业应用仍处于探索阶段，呈现出供给侧和需求侧错位的现象。在人工智能技术产业化应用的过程中，如何避免人工智能技术与企业需求脱节？如何降低人工智能技术应用的转化成本？我国人工智能产业的发展尚处于对西方技术的追随与赶超阶段，而“整合式创新”范式往往能为后发者提供弯道超车的机会。整合式创新是战略创新、协同创新、全面创新、开放式创新的综合体。我国应鼓励、引导以企业为主体，基于整合式创新范式建设多个人工智能开放创新平台并形成“赛马效应”，按照“多快好省”的原则进行规划、建设，以促进人工智能技术与实体经济的整合式创新。
1.多
人工智能开放创新平台不应具有垄断性，而应该鼓励以企业为主体建设多个多领域交叉融合的开放创新平台，并形成“赛马机制”。2017年11月15日，科技部在北京举行新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，并且宣布将支持建设5个部级人工智能开放创新平台：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设“城市大脑”国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台，依托商汤集团建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。目前，在人工智能开放创新平台2.0阶段的建设中，应从“标杆制”转为“备案制”，鼓励企业自主建设更多的人工智能开放创新平台。未来，3.0阶段的人工智能开放创新平台建设，应进一步强调跨技术领域的交叉应用，形成多领域交叉融合的开放创新平台（见下页图）。虽然人工智能技术需要在各个领域不断深入研发，但在应用场景方面必将形成综合应用的趋势，因此，我国人工智能开放创新平台建设的3.0阶段应提前规划好在多领域交叉融合方面的应用布局。
2.快
发挥资本市场优势，促进人工智能开放创新平台快速成长。在发展人工智能技术时，应注意建设“技术提供方-技术应用方-技术资助方”三方共赢的创新生态系统。其中，技术提供方是指以人工智能技术公司为核心的产学研协同创新主体；技术应用方是指实体经济中对人工智能技术的“埋单者”；技术资助方是指充分利用政府产业引导基金、天使基金、风险投资基金、股票与债券市场等金融手段，促进人工智能开发创新平台快速成长的机构（见下页表）。
3.好
在“多”与“快”的基础上，按照客观的量化指标，严选一批经过市场化“赛马”、获得市场验证的人工智能开发创新平台，促进创新的扩散。为促进人工智能技术的高质量转化应用，可根据市场规模、应用场景、人工智能技术公司的财务数据等量化指标，制订《人工智能产业应用白皮书》，分析国内人工智能产业应用的发展态势，并定期优选一批优秀案例，推动各个垂直行业人工智能技术的创新。除了上述2017年科技部支持建设的5个部级人工智能开放创新平台外，经过3年多时间的发展，国内又涌现了一批垂直领域的人工智能应用平台。华为云知识计算解决方案：2020年11月27日，中国石油与华为联合了中国石油认知计算平台，该平台基于华为云知识计算解决方案构建。在应用AI知识计算之前，石油行业的工业知识可能是躺在测井数据中的各种曲线，可能是资深勘探专家脑中的油层分析经验。这种知识像一个个孤岛无法共享，也无法传承，更无法形成合力。中国石油基于华为云知识计算解决方案打造知识计算底座，将知识获取、知识建模、知识管理、知识应用的各个环节打通，构建企业统一的知识体系，以知识化服务形式提升各部门工作效率，完成知识的沉淀和闭环，形成可传承的体系化知识，并辅助培养专业人才。平台目前已开始在中国石油勘探开发研究院和大庆、长庆、新疆、大港等油田进行培训和试运行，并在地震资料处理、地震资料解释、测井油气层识别、抽油机井工况诊断、油田产量预测等方面取得较好的应用成果。中国石油勘探开发研究院的物探工程师基于认知计算平台，对准噶尔盆地典型工区的地震资料进行初至波的自动拾取。在选取不到5%的样本基础上，预测精度超过94%。将原来需要2个处理人员1个月的处理工作，在7个小时内由计算机自动完成。识别精准率超过99.8%，每天检测信息逾十亿条，帮助上千家互联网平台高效率、低成本地清除不良内容，为未成年人健康成长营造了风清气正的互联网环境。目前，易盾服务的客户已经达到数千家，包括知乎、OPPO、VIVO、一直播、魅族、携程等，使得易盾人工智能开发创新平台成为互联网内容安全应用场景中的领跑者。因此，鉴于人工智能技术领域的快速发展，有必要按照客观的量化指标严选一批经过市场化“赛马”、获得市场验证的人工智能开发创新平台，促进创新的扩散。
4.省
促进人工智能开放平台在中小企业中的应用，使得中小企业能站在“巨人的肩上”进行开发，而不用重复发明“轮子”。大型人工智能企业往往注重对平台类产品的开发，与实体经济企业的需求相对脱节在所难免。相比而言，中小型科技类企业是创新创业的活力之源，因其更了解市场需求，容易成为贴近用户、提供解决方案的供应商。因此，头部的人工智能企业可重点建设人工智能开发创新平台，在产学研融合创新方面投入资金与人才，不断跟踪国外的前沿技术，努力进行技术赶超；而中小型科技企业可依托不断“变厚”的人工智能开发创新平台，即无需过度“向下”生长、扎根底层技术，而是专注“向上”生长，尽量提供解决方案。例如，平台以“AI市场”的方式，通过交易成熟算法、交易成熟模型、交易成熟工作流的方式避免重复造“轮子”；平台也可以进一步升级，提供套件化的开发模式和零编码模式，降低传统企业应用AI的技术门槛。由此，可形成大企业“平台”+中小企业应用“生态”的整合式创新体系，促进大中小各类企业在人工智能应用开发方面的专业化分工。
参考文献
[1]陈劲,尹西明.2019b.中广核:整合式创新铸就中国制造“国家名片”[J].企业管理,(05):67-69.
[2]吴欣桐,梅亮,陈劲.2020.建构“整合式创新”:来自中国高铁的启示[J].科学学与科学技术管理,41(01):66-82.
作者:陈劲 单位:清华大学经济管理学院
