■ 企業規模越大，越敢於更早地採用新技術。在所有行業中，規模超過100人的公司比中小企業在核心產品、業務上採用人工智能的可能性高10%;在人工智能採用率較低的產業中，大企業的採用率是小企業的3倍
■ 促進人工智能的基礎研發，有助於新型產業體系加速形成和新型就業崗位湧現，有助於人工成本優勢切換到機器智能優勢。人工智能的發展不是簡單的“機器換人”，而要創新探索“科學家+工程師”的培養模式
上海將以面向全球、面向未來的視野，加快建設人工智能發展的高地。這是對提升城市能級和核心競爭力，著力在制度創新、對外開放、品牌建設、創新創業、全球網絡、發展平臺、人才集聚、品質生活等關鍵領域打造新高地的進一步響應。下一步，需全面梳理人工智能對現有產業的影響，精準發力、積極施策。
發展中國家將進口新型“勞動力”?
一家權威的信息技術研究分析機構研究顯示，人工智能產業化應用已經處於“觸發期”，2018年是人工智能大眾化應用的元年。這場由人工智能技術引領的數字化顛覆浪潮，將從以下幾個維度對現行產業體系產生重要影響：
從產業投資維度來看，大規模的投資熱潮影響產業發展方向。截至 2017年，谷歌、百度等公司對人工智能的投資已高達300億美元。其中，90%用於技術研發，10%用於企業併購。麥肯錫全球研究院預測，2025年人工智能領域的市場將增至1260億美元。
有關上海人工智能技術企業的調研顯示，人工智能技術的產業投資主要分為兩個層面：內部投資和外部投資。內部投資主要影響的產業包括先進製造業、自動駕駛、電子通信、網絡服務、零售、計算機系統;外部投資主要影響產業分佈於高科技、汽車、金融業等。
從企業利潤維度來看，越早擁抱人工智能的企業獲益越多。企業利潤維度是評估產業影響的直觀因素。實踐表明，較早採用人工智能的企業開始獲得實際價值並形成先發優勢，與其他企業的利潤差距正在不斷擴大。
僅就上海而言，零售業、電力行業、製造業、醫療教育等行業在人工智能方面，具有巨大的發展潛力。例如，汽車製造商採用人工智能技術研發自動駕駛，金融服務公司採用人工智能改進客戶體驗，等等。
從社會效益維度來看，人工智能造就新型教育、就業體系。人工智能將在教育、就業等方面引發變革，特別是機器人帶來的勞動和職業變化等問題。
在教育領域，各國學者對AI所引發的變化幾乎提出了一致的觀點，認為需要加大在AI教育和培訓領域的投入。日本的最新調研報告指出，日美AI發展的差距根本上在於人才的差距，主要原因在於對AI的重視度不夠。
在就業領域，“與機器競爭”是否會成為未來產業發展的困境，成為一個熱點話題。特別是，對勞動密集型產業來說，投入使用更多的機器人正在變為現實。由此，可能引發新型“逆向外包”模式，即AI產業發達的國家將提供主要的勞動力，發展中國家則需要進口這種新型“勞動力”。
AI大眾化應用將顛覆現有產業和就業?
當前，人工智能技術處於由基礎研發向產業化發展的關鍵時期，商業化應用取得初步進展。在這樣的激勵下，各國學者正在對AI引發的產業變革進行全方位探索。
一種觀點認為，AI的普及應用將顛覆現有的產業體系和就業系統;另一種觀點認為，AI對現有產業體系的影響是異質性的，根據各國不同的產業特徵和發展階段而有所不同，即產業本身的發展決定AI的介入程度。
根據對上海現行產業的人工智能影響程度評估，人工智能對上海不同行業的影響是不均衡的。其中，對製造業領域的影響程度較高，這也符合國際產業發展規律。上世紀90年代末，美、俄、日等國就已在部分製造行業實施AI應用。更重要的是，汽車、電信等行業處於數字化轉型的前沿，受互聯網技術影響較大。無論是為了強化核心產業，還是優化運營流程，都比其他產業更早地運用AI。因此，製造業更容易實現AI應用落地。
在服務業的影響方面，上海率先在教育、媒體和醫療領域取得突破。根據國際產業發展趨勢，“AI+服務”正蓄勢待發，是下一階段各國發展的關鍵領域。上海在服務業領域AI應用的率先崛起，與自身產業發展階段相匹配。自2016年起，上海服務業佔GDP比重超過70%，進入“服務經濟”時代。同時，上海在教育、醫療產業方面具有一定優勢，這是AI應用的良好基礎。這印證了AI發展的國際主流觀點，即人工智能發展的程度與產業本身的發展特性和階段有關：越是發展較為成熟和前沿的產業，越容易實現AI的產業化應用。
此外，大企業往往是人工智能技術的早期應用者。企業規模越大，越敢於更早地採用新技術。在所有行業中，規模超過100人的公司比中小企業在核心產品、業務上採用人工智能的可能性高10%;在人工智能採用率較低的產業中，大企業的採用率是小企業的3倍。
面對正負效應政府應扮演怎樣的角色?
目前，上海已發佈《關於本市推動新一代人工智能發展實施意見》和《關於加強推進人工智能高質量發展的實施辦法》。在此基礎上，針對AI可能產生的正負效應採取有效措施，是需要重點關注的課題。
在政府層面，需建立有利於創新、健康和可持續的制度環境。上海提升城市能級和核心競爭力的關鍵領域是 “制度創新”。人工智能技術將產生海量信息，各類要素複雜演變，快速產生新模式、新業態、新企業。面對複雜的變化態勢，政府部門某種程度上應當迴歸“守夜人”的角色，積極營造健康發展的市場環境，培育有利於可持續創新的產業生態。
在制定人工智能發展的工業藍圖、確立發展戰略願景後，上海人工智能戰略的實施應圍繞人工智能產業的總體架構、需求、技術標準體系、實驗平臺、示範試點、安全保障、國際合作等方面，將研發、創新、標準的制定列入主要目標，集中力量打造國家級人工智能產業孵化基地，推進人工智能標準化和關鍵技術試驗驗證平臺建設，合作推動國際人工智能產業聯盟分支機構落地，為中國人工智能產業的發展提供重要的戰略品牌體系支撐。
在企業層面，由大企業主導的探索創新是關鍵推動力量。當前，人工智能的市場應用轉化率仍處於初級階段，還有較大的利潤空間有待釋放。下一步，應從企業本身著手，強化人工智能的產業轉化率。
一是以大企業為基礎，推動智能化轉型。要發揮相關智能製造裝備企業的作用，推動有實力的製造企業進行更廣泛的智能化轉型，重點在於提升嵌入式系統和自動化能級，聚焦“工業互聯、數據互通、應用創新”。
二是以大企業為標杆，注重標準化建設。大數據是人工智能發展的關鍵基礎，是實現機器有效學習的信息源。目前，上海製造業不同層級、不同環節的信息系統間存在軟硬件接口、協議、數據機構結構紛繁複雜以及多種標準並存應用的問題，難以實現數據的互聯互通。為此，可借鑑美國、德國的經驗，鼓勵大企業牽頭，在推進人工智能發展中形成聯盟組織。
三是以大企業為平臺，鼓勵開放性創新。人工智能將促進生產開發方式、組織管理模式的變革，注重多元化的信息集成，形成扁平化、開放式的組織模式。為此，有必要積極推進開源式共享平臺建設，率先試點基於人工智能發展基礎和比較優勢的開放式平臺。
在學校層面，應進一步注重技術創新研究和人才培養。人工智能的發展不是簡單的“機器換人”，而要在人才培養方面創新探索“科學家+工程師”的培養模式。
同時，人工智能產業的發展不僅要加強基礎研發，而且要注重市場化的場景應用。要加強學生實踐能力、創新能力的培養，培養“知識+技術”綜合性人才;要探索科研院所和企業之間互通的人才培養模式，建立人工智能產業的職業教育體系，儲備更多的數據、算法人才;要通過產學研合作，大力支持融合人才、專業技術人才的培訓。
進一步來看，促進人工智能的基礎研發，有助於新型產業體系加速形成和新型就業崗位湧現，有助於人工成本優勢切換到機器智能優勢。在新一輪開放發展和產業變革中，上海必須更加重視以人工智能引領建立新型產業體系，不斷提升城市能級，進一步增強城市競爭力。可以相信，人工智能將成為上海打造卓越的全球城市、參與國際競爭合作的新優勢。
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