智能服务产业化发展的影响因素分析

纵观智能服务的概念和智能服务体系的架构，智能服务产业主要有以下特点：一是引领性。智能服务是新经济的典型代表，是服务产业的前瞻领域和先进方向，是信息经济、知识经济和数字经济发展的高级阶段，引领新的生产方式、商业模式和管理模式。二是集成性。智能服务是基于先进制造技术、新一代信息技术、智能技术等多种技术的集成和多种应用方案的集成，形成“传统一、二、三产业+新一代信息技术+智能技术”三维应用，实现技术和应用的高效统一。三是融合性。智能服务是在万物互联的条件下，智能技术渗透进国民经济一、二、三产业，形成计算智能、感知智能、认知智能的装备、产品和服务，突破产业、时间、空间限制。同时，各生产要素的智能化改善又反作用于智能技术的创新发展，进而形成一个良性的融合循环，加快推动经济社会各个领域的互联互通和兼容发展。四是可持续性。智能服务是在IT（信息技术）时代转入DT（大数据技术）时代的背景下产生的，信息、数据成为一种重要的生产要素，推动全要素生产率的大幅提高，减少对土地、环境等传统资源的过度依赖，进而实现经济的绿色、高效、可持续发展。^[2]因此，影响智能服务产业化发展的因素主要有：

（1）信息网络基础设施和智能服务平台。智能服务以网络服务为平台，兼备自动化系统，即系统结构、服务、管理及它们之间的最优化组合。以网络“智能”的替代作用来讲，基础设施建设越好，表明能从事的智能活动就越多。因此，信息网络基础设施和智能服务平台是智能服务产业化发展的基础。而且，基于智能服务的数据驱动、敏捷高效、安全可靠的特征，智能服务的基础设施和平台建设则被提出了更高的要求，即信息网络基础设施和智能服务平台需达到先进、安全和高速以适应和推动智能服务产业化发展。

（2）智能技术的自主创新能力。智能服务的发展，需要智能技术来支撑。我国目前智能制造与智能服务关键技术装备与系统受制于人，智能服务的核心技术与关键零部件依赖进口，智能服务是基于智能技术的经济模式。智能产品和智能装备影响智能服务的发展，但也受制于智能服务核心技术的突破。因此，我们要从影响智能服务发展的技术层面入手，分析影响我国智能服务产业化发展的技术瓶颈，剖析智能服务关键技术的突破口，制定智能服务核心技术赶超战略，构建智能服务技术协同创新平台。

（3）智能服务产业化发展的市场主体。智能服务产业化发展的市场主体，即智能服务企业，是影响智能服务产业化发展的重要因素。尽管我国已经培育出了一批成长性较好的企业，如华为、中兴、阿里巴巴等，但总体上，在企业规模、品牌知名度和市场竞争力等方面与先进国家相比存在明显的差距。目前，我国智能服务企业主要有三个发展路径：一是传统服务企业，通过智能化改造和升级，成长为能提供以智能、网络资源为条件的智能服务的企业；二是生产性服务企业，通过生产过程的细化分解，一部分企业专注于生产性服务环节，即以中介服务、网络资源、网络查询等为手段，成为提供智能服务的企业。三是新型智能服务企业，即新经济下催生的商业新模式、商业新业态。因此，政府要通过政策进一步营造氛围，引导企业主动适应新业态、新模式的发展要求，通过智能化改造升级，提升企业的数字化、网络化和智能化水平，持续提升微观主体的市场竞争力。(www.xing528.com)

（4）数据的开放和共享。智能服务世界建立在数据驱动型商业模式之上，通过使用广泛的数据源，为私人用户提供个性化定制服务。智能服务提供商需深度了解用户的潜在偏好与需求，通过智能关联海量数据（即智能数据）将其转化为智能服务。为了实现这种功能，服务商需要通过网络搜集、分析用户信息，从而明晰他们的生态系统与情景语境，建立数据驱动的商业模型。因此，大数据是智能服务产业化发展的重要资源。但是，大数据的挖掘、开放和共享，不仅涉及数据的积累、标准和安全，而且还涉及网络技术安全和知识产权。数据的价值在于融合与挖掘，数据的使用必须面对保护的责任与义务，尤其是对个人隐私数据的保护。目前，欧盟制定了严格的数据保护法案^[3]，我国虽然有宏观上的数据保护要求，但是没有全面的数据保护法规。数据的共享开放、流通交易和保护与安全，对数据技术提出了挑战，数据的共享、开放、流通、交流、使用和保护对法律的制定与执行提出了很高要求。因此，数据的开放和共享，不仅需要我国企业加大资金、资源和技术投入，而且更需要政府的政策制度的制定和完善。

（5）智能服务人才。技术是智能服务产业化发展的先导，人才则是智能服务产业化持续发展的基础。复杂的智能产品必须与智能服务相融合，并且能够被训练有素的员工或智能人才所协调运用，这是新的商业模式获得成功的必备要素。《全球AI（人工智能）领域人才报告》报告显示^[4]，截至2017年第1季度，全球AI领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，而中国的相关人才总数超过5万人，位居第七。从全球范围来看，具有十年以上工作经验的人才占比高达65.4%，其中美国的十年以上AI从业人员比例达到全球最高（71.5%）。AI领域竞争的核心是人才之争，而从核心技术人才的积淀上来看，我国与美国和欧洲领先国家相比，还有很大差距。但我国高潮迭起的互联网科技创新、庞大的数据量、丰富的应用场景和大量的资本涌入，使我国对于全球人才的吸引力不断增强，这将使我国成为全球AI赛道上一个最强有力的“赶超者”。因此，如何通过外引内培，加强智能服务人才建设，是未来智能服务产业化发展的重要影响因素。

（6）政策扶持和引导。智能服务产业作为国家的新兴产业，需要政府的扶持和引导。具体包括：智能服务产业化发展的顶层设计，基础设施、智能服务平台的投入和建设，核心技术和关键共性技术的攻关模式选择和研究，数据技术安全与信息安全的制度建立和完善等，政府在智能服务产业化发展中起着驱动作用，不仅可以提升智能制造软件支撑能力，推广智能制造新模式，而且还可以在支持创新、知识传播、知识转移以及建立联盟等方面起乘数效应。