【编者按】2018年人工智能技术应用达到一个高点，提升了人工智能相关技术在金融、交通、安防、医疗等领域的渗透率。据不完全统计，2017年中国人工智能核心产业规模超700亿元，2018年接近1000亿元，人工智能产业正在快速发展。
对此全国政协委员、中华职业教育社副理事长苏华围绕挖掘人工智能产业着力点带来相关提案，建议打破专业设置藩篱，加强数学、自动化等专业技能与公安、医疗、金融等行业的融合和互动，缓解AI人才欠缺的局面。
全国政协委员、中华职业教育社副理事长苏华
【问题】
为了我国能在未来占领人工智能产业机遇的制高点，把人工智能产业根据价值流重新定义和划分为“基础层”、“中间层”和“应用层”3个产业子领域。
“基础层”主要以感知芯片和动力传导等硬件和数据资源为主导。“中间层”解决人工智能“替代和发展人的知识和学习能力”的问题，使其能像领域专家一样思考和创新，是人工智能产业的核心。“应用层”是整合基础层或中间层的能力与各传统产业领域相结合，实现人工智能对各行各业的新旧动能转化。
但目前，我国从事“中间层（知识和逻辑图谱）”产业的企业仅占4%。业界现状是“中间层”普遍没有实现“独立自主”。
从事“基础层”和“应用层”两端的领军企业所应用的“中间层”技术往往掌握在境外机构或少数大企业手中，或者是缺乏坚实科学基础的“拼凑”。
造成“中间层”核心技术发展不足的原因在于：中国企业苦于当下的生存压力或为了快速提升当前市场份额的占有率，以“短平快”的方式在低层次市场化通道中相互倾轧，没有资源或无暇顾及“中间层”的研发和积累。
【分析】
对于找准人工智能产业着力点，苏华提出以下五方面建议。一是产业规划中重视、扶持和引导AI“中间层”企业的科学发展。明确“中间层”在AI产业规划中的地位和重要性，针对植根AI“中间层”或在“中间层”拥有国际领先性的企业，在各产业政策方面给予重点扶持。
二是充分引导和鼓励AI企业发展“中间层”技术的创新和积累。一方面，通过对AI企业税收或相关政策的扶持，引导AI企业不追求快速盈利，鼓励形成国际标准和专利技术。另一方面，对拥有自主知识产权“中间层”的市场化应用予以扶植，例如在政府采购项目中优先应用。
三是针对产业应用，构建若干国家级“中间层”共享资源平台，缓解AI行业“中间层”企业研发力度不足的局面。国家在鼓励“中间层”企业持续发展适用于各行业的核心知识和逻辑图谱的同时，提升核心资源的有效利用和配置。
四是加强数据资源思维、形成数据资源战略，夯实“中间层”的行业发展基础。政府应加强对数据资源的统筹思维，保障隐私的同时提升数据效用，促进其算法模型和解决方案的优化升级。
五是关注“中间层”人才的补给，改善人才不足对我国AI产业发展的制约。打破专业设置藩篱，加强数学、自动化、计算机等专业技能与公安、医疗、金融、民政、交通等相关行业的融合和互动，加深对通过AI技术实现产业转型升级的理解，才能有效缓解AI人才欠缺的制约。
