推进人工智能产业技术创新和全面发展

　　截至2018年底，我国活跃的人工智能企业数量仅次于美国，位列全球第二，人工智能产业将成为促进我国经济转型增长的新动能和推动我国经济高质量发展的新引擎。人工智能的技术特点决定其发展离不开高质量、大规模的数据支撑，通过数据的开放共享创建数据生态、以数据生态激活创新生态，能够加速人工智能技术创新、推动人工智能产业发展、促进人工智能技术与实体经济深度融合。

　　我国拥有全球门类最齐全、规模最庞大的数据资源，如由阿里、腾讯、百度、京东等互联网企业和全国8.29亿网民共同贡献的消费数据；覆盖农业、工业和服务业的产业数据；幅员辽阔的国土所蕴含的天文、地理、水文、环境等自然数据。但不完善的数据环境，限制了数据技术的应用创新。一是政府数据开放共享程度不足，高价值政府数据难以有效释放，对依赖数据驱动的创新应用支撑不足。二是商业数据开放共享缺乏有效激励，企业没有开放共享商业数据的动力。三是缺乏统一数据标准，跨行业、跨领域的数据难以有效融合。四是大数据、智能技术和行业应用脱节，数据所有者难以挖掘数据价值、技术开发者缺乏数据支撑、新技术的功能和老产业的需求难以有效匹配。

　　建议尽快出台政府数据开放的指标体系和指导标准。建立政府数据公开负面清单制度，制定政府数据申请使用操作细则，健全数据开放共享监管制度。

　　二是为商业数据市场化流通提供制度保障和技术支撑。建立数据和信息保护法律法规，从法律上明确界定数据权属，建立数据资产的产权制度；积极探索基于区块链等新技术的数据确权、数据交易新模式，进一步完善数据交易所、数据银行等商业数据交易、交换机制，为数据资产的市场化流通提供技术支持。

　　三是推进跨行业数据互联互通标准的制定。加强数据标准化的顶层设计，逐步统一数字化基础设施、底层技术、平台工具、行业应用、管理和安全的数据标准体系，统一不同部门、不同领域的标准资源，完善跨部门、跨行业的数据标准体系；加强我国数据标准化组织与相关国际组织的交流合作，积极参与国际数据标准化工作。

　　四是建立以数据为核心的人工智能创新平台。以数据链融合产业链、供应链和价值链，以开放共享的数据生态集成人工智能产业创新要素。打破“官产学研”的合作思维定势，构建数据提供方、数据服务方和数据消费方三位一体的人工智能创新平台，融合平台各方在数据来源、技术研发和业务场景理解等方面的优势，形成“业务主导、数据驱动、技术赋能”的人工智能价值创造闭环，实现技术创新和商业创新的双轮驱动。优先选择交通、能源、金融工业制造等重点领域建设主题性人工智能创新平台，探索人工智能与实体经济融合的新模式；各地可结合实体经济产业发展基础和特点建立人工智能创新平台，为区域经济高质量发展注入新动能。

　　五是立足创新平台生态培育多层次人工智能创新人才。重点培育具备人工智能技术原创能力的科技人才、具备工作技能的一线技术工人和具备行业知识、技术能力、管理经验和商业思维的复合型产业人才。

作者系全国政协委员、民建北京市委主委、北京市科学技术委员会常务副主席　

责任编辑 郭隆