推动产业结构变革的方法与路径

人工智能是以应用场景、人工智能算法、大数据和计算能力四个维度来推动产业产品的发展，以及与实体经济的深度融合。让人工智能赋能于经济与社会，大数据是基础，芯片是高地，算法是核心，人才是关键，而选定垂直细分领域则是最为重要的事情。

1.特定应用场景的选择。人们知道，人工智能在每个领域都能够运用，关键的是怎么去选定特定的应用场景，或者说对这个垂直应用领域细分之后再细分，细分之后选择某一个特定的点，特定的问题，非常具体的问题，然后去重点关注大数据的采集“清洗”、标签、管理与利用，以便在感知、认知、执行等各个核心环节中充分利用大数据来驱动。人工智能在推动产业，特别是在推动实体经济智能化的变革中，要优先选择信息化基础好的行业和特定的应用产品，因为这个行业和这个垂直细分领域已经实现了信息化，它的数字化做得很好，网络化也做得很好，有大量的数据出现，能够充分利用大数据来驱动。还有的领域如机关，它的很多办公流程都是一些程式化、过程性、规范性的东西，把这些东西的数据集合起来也是可以用机器来替换的。

2.大数据是基础。无论是“人工智能+”还是“+人工智能”，其实本质就是“大数据+”，大数据是它们的基础。人们运用人工智能做产品开发和产业应用，实际上就是在做大数据的应用。人工智能可以认为是“人工+智能”，在这里首先是人工，人工是干什么的呢？就是用人工的方法去对大数据进行处理，去采集大数据、“清洗”大数据，然后对大数据进行标签，对大数据的质量进行审核，这要花多少时间呢？至少是80%以上，然后只有不到20%的时间才是算法，才是硬件条件，才是计算能力支撑使用的，所以大数据是人工智能的基础。

3.芯片是高地。这是不容置疑的。我们当然要支持中国人工智能芯片的发展。现在有很多的东西，如显卡通过市场是可以购买的，虽然在人工智能应用上可以有所为有所不为，但发展具有中国自主知识产权的芯片产业，仍然是我国人工智能产业发展的当务之急和重中之重。(www.xing528.com)

4.算法是核心。人工智能之所以有商业价值和产业价值，是因为它能够利用学习获得大数据中隐含的多级多层特征，能够自动地从数据里面寻找特征，而且找得特别好，特别稳定。

5.人才是关键。人工智能产业发展的任何环节都需要人才，人才是人工智能产业发展的关键。人工智能产业的发展，首要的是基础算法的创新。在发展人工智能中，我国最大的一个问题就是原始创新能力不够，基础算法创新是突破人工智能关键技术的核心，像显卡、类脑芯片这样的高端人工智能芯片产品的研发，对具有原始创新能力的高端人才提出了迫切的需求。提升国际竞争力也好，中美之间的人工智能竞争也好，实质上还是人才的竞争。

从产业角度看，随着人工智能产业的迅猛发展，特别是人工智能对各个产业的渗透不断加快，人工智能技术开发人才的存量和增量都存在着严重不足。据估计，中国人工智能人才的缺口有500万，尤其是随着产业的迅猛发展，需求和供给的矛盾日益突出，因此必须加快我国人工智能人才高地的建设。