推动人工智能创新链与产业链深度融合

郑琼洁 付启元 何 娟

以人工智能为引领的新一代信息技术和产业变革，正推动人类经济社会发生深刻变革。发展人工智能产业，是顺应全球新一轮科技革命和产业变革趋势、赢得发展主动权的战略选择。党的二十大报告提出，要提升国家创新体系整体效能，形成具有全球竞争力的开放创新生态。近年来，中国（南京）智谷坚持高标准规划、高水平建设、高质量发展，已成为全省集聚度最高、创新动能最强的人工智能产业基地。我们在深入调研中国（南京）智谷人工智能企业、第三方平台、新型研发机构、园区管理部门的基础上，基于107份企业问卷调查和45家企业深度访谈，为推动人工智能创新链与产业链深度融合提出了若干对策与建议。

一、中国（南京）智谷人工智能产业发展基础

近年来，中国（南京）智谷深入实施人工智能与实体经济深度融合新发展理念，持续深化创新链与产业链融合机制创新，探索新一代人工智能发展新路径，取得了明显成效。2021年，中国（南京）智谷核心产业收入突破60亿元（占全市50%），年增长33%，人工智能产业进入价值链高端，产业竞争力跻身全国第一方阵，达到国际先进水平。在此次调查的企业中，有50.5%的企业处于产业链中游位置，其人工智能技术或产品主要面向国内本地市场，其中51.4%的人工智能产品或技术应用于智能制造领域，43.9%的企业认为自身在产业链整合方面能力较强，能够与上下游企业开展紧密协作。同时，人工智能核心技术独立研发占比54.2%，且处于量产和市场拓展阶段的居多。中国（南京）智谷围绕打造人工智能产业地标核心区，创新体制机制，出台人工智能相关扶持政策，打造人工智能发展的“多维生态圈”，推出一系列国内人工智能行业顶尖品牌，在产业能级、创新动能、生态营造、品牌建设等方面实现了跨越式发展。

建立联动推进机制，构建融合发展格局。加强统筹谋划，着力打通人工智能产业发展过程中面临的体制机制壁垒，切实推动信息、人才、技术等要素的自由流动。突出整体谋划，完善功能布局，聚力打造协同发展圈层。联动南京经济技术开发区、仙林大学城，深化产业融合、开发联合、机制整合，形成发展合力。加快促进创新圈、产业圈、孵化圈深度融合，推动大学城向科技城战略转型、科技向生产力高效转化，建设全国领先的国家级经济技术开发区。实现特色化、集聚化发展，打造长三角区域创新能力最强、产业集聚度最高、配套服务最优的人工智能产业集群。中国（南京）智谷的简政放权做法全国领先，发出了全国第一张“不见面审批（服务）”营业执照，成为首个“全科政务”服务国家级标准示范点，完成南京经济技术开发区和栖霞高新区、新港高新区去行政化改革，“集成式”改革成为行业标杆。

迭代完善政策体系，“一事一议”精准扶持。建立从顶层设计到行动计划的政策体系，人工智能产业生态不断优化。近年来，南京市政府先后出台《关于加快人工智能产业发展的实施意见》《南京市促进人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》《南京市打造人工智能产业地标行动计划》《南京市数字经济发展三年行动计划（2020—2022年）》。中国（南京）智谷相继出台支持人工智能产业发展的政策意见，将人工智能作为新一轮产业发展的重点方向并进行布局。2017年在全市率先发布《南京经开区人工智能产业发展行动计划（2018—2020年）》及《南京经开区关于加快人工智能产业发展的扶持办法（20条政策）》；2018年出台《栖霞区加快人工智能产业发展的实施意见》；2022年制定《加快中国（南京）智谷人工智能产业集聚发展的若干指导意见（试行）》，按照“一事一议”的原则，对引进人工智能领军人才、集聚人工智能领军企业、提升人工智能科技创新水平、优化人工智能产业生态等予以专项支持。多次举办“中国人工智能峰会”“中国（南京）智谷产业生态发展论坛”等重点活动，积极推动具有智谷特色的人工智能产业链建设。目前，中国（南京）智谷已经形成了以微软、英特尔为核心的产业生态圈，以图灵人工智能研究院、南京大学人工智能创新研究院为代表的创新生态圈，集研发、生产、创业、融资、上市等功能于一体的人工智能企业发展内循环系统初步形成。

超前布局新兴产业，形成产业集群效应。稳步推进产业布局，产业集群效应显现。依托栖霞高新区、新港高新区等载体，超前布局下一代人工智能相关新兴数字产业，提升科技成果转化水平，实现区域“科创+产业”集群化发展。聚焦人工智能特色细分领域，围绕龙头企业开展产业链精准招商，引进了地平线、旷视科技、科沃斯等一批国内知名人工智能领域优质企业，打造中国（南京）智谷龙头企业方阵。同时，围绕健康医疗、教育培育、交通运输、金融服务、家居生活等领域，培育了一批人工智能初创企业。当前，智谷拥有300余家人工智能企业，涉及人工智能基础层、技术层、应用层等，产业规模占全市70%，形成“车—路—云”协同的产城融合发展模式；在人工智能平台、计算机视觉、自动驾驶、智能网联汽车、智能服务机器人等领域，形成了一定的比较优势。

搭建高端服务平台，不断提升研发质效。加强“产学研用”合作，支持国家、省、市工程实验室和工程研究中心等创新平台建设，深度聚合创新要素。持续打造人工智能公共技术服务平台，形成了较为完整的人工智能产业、技术与服务体系。推动经济技术开发区持续向现代产业园区转型，充分发挥其对创新发展的支撑引领作用。推动高新区市场化改革，持续导入更高端的创新资源，提升园区科技创新孵化能力和科技成果产业化承载能力。建成5个大学科技园，组建栖霞高校技术转移联盟，在全市首创“霞科行”区级技术转移市场，落户省科技企业家联合会。建成5个海外协同创新中心和2个国家双创示范基地，获批中国产学研合作创新示范基地和全市首家国家级创业孵化示范基地。引进全国首个图灵奖得主领衔的南京图灵人工智能研究院，落户省人工智能学会和省人工智能产业公共技术服务平台。智谷共建有清华大学交叉信息研究院、南京大学人工智能学院、工信部中国信息通信研究院、美国斯坦福大学机器人实验室等人工智能新型研发机构近30家。不断提升新型研发机构质效，依托专业技术支撑平台和孵化投资平台，促进人工智能“双链”深度融合，荣获2021年南京市新型研发机构绩效考核一等奖。新型研发机构南京南邮信息产业技术研究院入选江苏省生产性服务业优秀公共服务平台，南京智谷人工智能研究院升级为“省级众创空间”。

健全产才融合机制，聚焦产业引才汇智。整合人才项目计划，实行更加开放的人才政策，全面实施紫金山英才高峰计划、先锋计划、宁聚计划和菁英计划。不断完善产才融合推进机制，聚焦主导产业链建设，重点引进培育高层次创新创业人才，培育具有竞争力的“双创”人才队伍。完善人才保障激励机制，营造尊知重才良好氛围，打造具有影响力的人才发展高地。中国（南京）智谷汇聚了以姚期智领衔包括张钹、吴澄、周志华等在内的一批人工智能领军型团队，在人工智能领域的影响力迅速提升。仙林大学城汇集了南京大学、南京师范大学等12所高校，在校师生人数超过20万，高等教育资源总量约占全省的15%，是江苏乃至全国重要的高等教育集聚区，为中国（南京）智谷产业发展输送源源不断的人才流，智谷科技人才集聚高地逐步形成。

二、中国（南京）智谷发展人工智能产业 存在的主要问题

人工智能头部企业不足。与北京、上海、杭州、深圳等地相比，智谷缺乏百度、华为、腾讯、阿里、科大讯飞等拥有核心技术的人工智能领军企业。虽然聚集了地平线、旷视、京东、科沃斯、图普、东方网力等全国100强人工智能企业，但多为上述企业分公司或子公司，发展速度慢，园区的吸引力和凝聚力有待进一步提升。与深圳相比，南京消费级智能硬件产品和企业较少，特别是在无人机、自动驾驶领域有影响力的企业很少，智能硬件初创企业更是稀缺。产业链的系统性支持不足，消费级智能硬件产品市场有待培育和扩大。近年来，国家科技部主导打造了国家新一代人工智能开放创新平台，但南京市乃至江苏省尚无企业入围。

人工智能产业链不完整。智谷初步形成了较为完整的人工智能产业集群。但总体来看，人工智能企业主要集中在应用层，人工智能产品大多以集成应用为主，中低端产品多。在基础层和技术层，面向传感器、自然语言处理领域的企业不多，大部分企业未掌控产业链的高价值环节。园区基础层企业集中于大数据、物联网及系统软件开发领域，缺少在AI芯片、智能传感器领域拥有自主研发生产核心技术的企业作为高新区整个人工智能产业链的支撑，使得供应链及核心技术一定程度上依赖于外部，产业链发展无法形成闭环，阻碍了园区人工智能产业进一步发展和集聚。地平线、旷云科技等企业作为分公司被引进，其核心技术更多依赖于总部，技术起步晚且自主创新不足。缺少人工智能基础理论研究及智能芯片、云计算等关键技术研究平台，限制了园区人工智能核心技术的发展。

人工智能产业协作机制不完善。产业链集聚态势不明显，未能形成本地企业“抱团”发展的氛围，企业间业务关联有待加强。围绕重点企业的配套产业亟须培育引进，产业体系有待建立。已建设的公共平台之间尚未建立良好的协作机制，对企业服务效果不佳。高校科研院所仍停留在人才创业和新型研发机构设立阶段，与本地企业合作不够，科研成果转化落地较慢，“产学研用”合作亟须加强，科研创新资源有待进一步释放。此次调查的部分人工智能企业反映：上下游产业链配套薄弱，企业各自为政，没有形成产业集群合力参与全球竞争。

人工智能政策扶持有待加强。智谷扶持、优惠类政策落实到位慢，政策定位不清晰，缺乏分类指导和分场景扶持的政策指引，对是否核心层AI企业缺乏界定与研判。园区配套服务滞后，存在“只招商引进、不服务跟进”的现象，前期政策有待落实落细，对接企业需求不够及时，对企业现状和问题的掌握不够深入。目前高新区人工智能示范区仍处于规划设计阶段，园区内部应用场景开放有限，缺少用于企业先进技术转化的应用场景。公共服务平台的作用发挥不够，人工智能产业的不断发展需要快速迭代并持续升级改造软硬件环境，但现有政策对公共服务平台支持力度有限，更快更多获得资源、实现平台的升级迭代是目前面临的主要问题。信息数据难以共享，数据可信度有待提升。大部分行业的数据存在“信息孤岛”现象，政府部门、金融行业以及医疗行业的资料数据普遍分属于不同机构或部门，很难将这些数据整合成一个整体。此外，园区缺乏一套成熟的人工智能产业金融扶持机制，难以有效发挥政府资金的引导杠杆作用和社会资本的激活扶持作用。

三、推动人工智能创新链与产业链 深度融合的对策建议

优化体制机制，提升“双链”融合整体效能。一是加快促进产业链、供应链有序合作。建立人工智能企业协同发展机制，将相关信息数字化、图谱化，加强信息智能加工、智能匹配、智能推送，使小企业获得更多发展资源、大企业获得更多创新资源，大小企业之间形成相互补充、相互促进的绿色产业生态。推动产业链、供应链良性竞争，降低整体运行成本。二是加快建立互利共赢的开放型合作机制。以区域内行业龙头企业为主体，联合产业链上游从事云计算基础支撑层与工业、政务、金融、交通等下游大数据应用市场的关联企业和高校、科研院所、风投机构、中介机构等单位，共同开展重大产业关键共性技术、装备和标准的研发攻关，形成新的技术创新链和关键技术知识产权共享机制，搭建人工智能大数据公共技术和科技成果转化交易服务平台，进一步加强关联机构之间的交流互动。建立人工智能产业创新联盟、重点实验室、“双创”基地及行业技术中心、科技创新中心等公共创新平台。以行业龙头企业为主体，联合产业链上下游关联企业和高校、科研院所、投融资机构等共同开展技术研发，建立知识产权共享机制。三是加速构建数字化高效协同创新平台。一方面，智谷要面向传统中小企业激发其数字化转型内生动力，加快营造良好的区域产业集群数字化升级环境；另一方面，要做好人工智能企业与高校科研院所之间的关键技术攻关和成果转化，以及人工智能企业与传统中小企业之间的数字化转型需求对接。通过举办人工智能发展学术交流线上线下会议，促进企业之间的技术交流，推动各行业领域逐渐进入专业化深度融合阶段，形成头部企业牵引、百花齐放的发展局面。

加强数据共享，消除“双链”融合“数据藩篱”。一是搭建行业数据开放共享平台。探索建立数据资源开放共享机制，创新公共数据服务管理。制定合理数据交易制度，确定数据开放和共享范围、边界和使用权限，厘清数据管理、使用的权利和义务。加快推动政府数据开放，联合骨干企业打造数据资源共享平台。制定公共机构数据开放计划，推动建立数据资源清单，促进公共机构数据资源依法向本地人工智能企业和机构集中释放。二是建立区域协同合作平台。加强区域协同合作，搭建产业链信息自助服务云平台，加快构建开放协同的人工智能科技创新体系，推动区域人工智能集聚发展。用好“迎客南京”优选智谷，整合“智谷职通车”“不见面‘全科服务’引导”“经开区专利导航”等模块，打造中国（南京）智谷企业服务平台。三是建立国际创新网络融合平台。搭建链接全球高端创新要素的协同创新网络，加快构建全球领先的人工智能创新生态。依托南京友好协会资源，加大中国（南京）智谷国际化宣传推介力度，集聚海外优质要素。利用新一代人工智能技术，建立数字化国际创新网络融合平台，有效融入全球科技创新网络。

强化应用场景建设，破解“双链”融合落地难题。一是构建应用场景迭代中心。受技术成熟度、用户习惯、市场演化时机等各种因素交错作用的影响，应用场景的定型过程会消耗大量时间成本和资金成本。建议在园区内建立应用场景迭代中心，为企业创新技术和产品提供试用场景，鼓励企业将其待验证产品开放给园区政府、企业或个人试用，线上产品可以直接采用AppStore模式进行试用，线下产品以租赁方式进行试用。同时，建议政府以评奖、研讨、头脑风暴等形式，鼓励用户提交试用评估报告或改进建议。二是积极推广应用示范项目。加强对示范性应用的采购扶持和推广，为园区企业争取更多的省市资金支持；鼓励政府部门及企事业单位优先选用智谷企业研发的人工智能产品及服务；支持人工智能企业产品“首购首用”。建设基于人工智能的智慧园区，鼓励相关企业在公共服务场所实现人工智能技术的规模化应用。开展智能网联汽车商业应用试点，支持人工智能企业与汽车企业及相关研究机构合作，联合研发智能汽车关键技术，在园区和特定道路探索智能驾驶应用，由封闭式简单场景测试体验逐步向开放式应用场景落地转化，打造具有全国影响力的智能网联汽车与智慧交通示范区。三是有效整合资源营造协同应用“软生态”。整合市场化力量、高校院所、新型研发机构等主体共同开展应用场景创新研究，围绕人才链、创新链、供应链、资本链、产业链开展场景创新资源对接，共同推进应用场景建设。加大园区内人工智能企业宣传推广工作，推动服务向后端延伸，切实帮助科技企业拓宽应用场景、打造应用市场，营造优质的协同应用“软生态”。

优化人工智能产业生态，排除“双链”融合发展隐忧。一是强化人工智能知识系统培训。人工智能行业发展信息日新月异，系统培训和持续学习已成为必不可少的“标准动作”。智谷应加速建立图谱化培训学习系统，将数据、课程、文章、手册、制度、规范等信息进行网络化梳理和图谱化呈现，简单高效地梳理出知识脉络，对园区工作人员及企业员工定期开展人工智能知识培训。二是创新人才发展政策。创新柔性引才机制，鼓励企业引进在人工智能领域拥有原创性研究成果的高端人才，并为其提供合理的社会保障。鼓励高校、科研机构与园区内企业联合培养人工智能领域专业人才，合作开设人工智能专业课程，共建人工智能研究院，不断充实地区人工智能人才库。三是建立多层次资金支持体系。支持人工智能龙头企业对强链、补链有重大影响的企业实施兼并重组并给予资金补助；对首次入选人工智能“头雁”企业给予奖励；对引进超算中心、数据中心、云计算平台、关键技术研发和产业化等人工智能领域重大项目给予支持；对重点领域技术攻关突破“卡脖子”技术的单个项目给予补助。重点支持人工智能基础理论及关键核心技术研发与产业化，引领地方产业投资基金及社会资本投资布局，形成良性竞争、优势互补的人工智能产业发展生态。