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AI驱动经济发展:除了北上广深杭,还有五个城市不容小觑

| 2020-07-07

[ 导读 ] 北京、上海、深圳、广州、杭州和成都行业应用需求均衡。南京对零售和金融行业应用需求较高,苏州对安防和制造业的行业应用需求高,西安对智能驾驶的行业应用需求高。

图片来自“123rf.com.cn”

数字经济的蓬勃发展,为全球经济增长做出了重要的贡献,也因此成为各国政策加码的新领地。而作为推动数字经济发展的重要力量,人工智能毫无疑问地成为媒体报道、行业研究、政府政策重点关注的方向。习近平总书记在2017年12月8日主持中共中央政治局就实施国家大数据战略进行集体学习时指出:“大数据是信息化发展的新阶段”、“要构建以数据为关键要素的数字经济”。如果说大数据是新阶段经济数字化转型的燃料,那么人工智能就是新阶段经济数字化的发动机,我国能否顺利进入以大数据人工智能驱动的经济数字化转型阶段,社会大众对人工智能的认知和应用需求至关重要。

基于此,清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心与百度公司合作展开研究,从全国和区域两个层面对人工智能的社会认知与应用需求现状与发展趋势进行了研究,并发布《人工智能驱动的中国经济数字化转型——中国人工智能社会认知与应用需求研究报告》。本文,将对此报告在应用需求方面进行解读。

核心观点如下:

1、在区域分布上,无论是人工智能社会认知还是应用需求方面,南方城市在排名上都比北方城市具有优势,长三角地区尤为突出。排名最前的城市除了北上广深杭、天津、南京、苏州等沿海发达城市外,成都、武汉、西安、郑州、重庆这五个中西部城市也非常突出。

2、从技术需求角度来看,西安和南京是“单技术需求驱动型”城市,都是由深度学习需求来驱动的;郑州和武汉是“双技术需求驱动型”城市,郑州由计算机视觉和语音语义技术需求驱动,武汉则由深度学习和计算机视觉需求驱动;北京、上海、深圳、广州、成都、杭州、天津、重庆和苏州为“全技术需求驱动型”城市。

3、从行业需求角度来看,北京、上海、深圳、广州、杭州和成都行业应用需求均衡。南京对零售和金融行业应用需求较高,苏州对安防和制造业的行业应用需求高,西安对智能驾驶的行业应用需求高。

一、人工智能与中国数字经济的发展

中国经济的数字化转型过程大致可以分为三个阶段:第一阶段是以计算机和信息通信技术驱动的信息化发展阶段;第二阶段是以互联网驱动的数字化转型阶段;第三阶段是以大数据人工智能驱动的数字化转型阶段。

与前面两个阶段中电子信息技术和互联网的发展情况类似,大数据人工智能驱动的数字化转型有一个显著的特点:数字化进程从需求端逐渐向供给端渗透。目前需求端的数字化转型已经具备了良好的扩展复制基础,正逐步实现跨行业、跨地区的发展融合。相比之下,供给端的数字化转型还处于起步阶段,特别是工业、制造业、医疗等传统行业的数字化转型仍有很大空间。

从行业数字化来看,金融、零售目前已具备较为成熟的行业应用场景,是未来人工智能应用的优势行业。这些领域对硬件的依赖程度较小,最直接的应用就是为企业提供智能化解决方案和数据分析服务。金融领域的量化交易、智能投顾,以及商务零售领域的用户画像、精准营销、智能办公等场景,都是目前人工智能应用的热点。

制造业和医疗业虽然是传统行业,但由于长期沿用体系化和流程化的工作模式,拥有很好的数据积累和模式化经验,存在许多可通过人工智能技术优化的应用场景。例如医疗领域的病案管理和分析、医疗影像识别,以及制造业领域的3D打印、智能制造等场景。

安防行业结合硬件和人工智能算法,可催生出多样化的人工智能应用场景。安防领域的智能摄像头、门禁系统、智慧城市都是有效的人工智能应用。

二、人工智能社会认知与应用需求的区域特征

1、社会认知

下图左侧的城市为淮河以北的城市(北方城市),右侧的城市为淮河以南的城市(南方城市):

从图中可以看出,在对人工智能基本认知方面,南方城市明显多于北方城市,表明我国南方对人工智能的基本认知更为发达。第一梯队的10个城市中有6个南方城市,除了北上广深杭以及天津等沿海发达城市外,成都、武汉、西安和郑州这四个中西部城市值得关注;第二梯队中,长三角城市数目远远超过其他地区;第三梯队的城市中,有13个南方城市,12个分布在华东和华南地区,比较集中。

从专业认知方面看,各梯队中的南方城市数量同样多于北方城市。第一梯队中有7个南方城市,3个来自长三角地区,南京进入第一梯队,北方城市中郑州从基本认知第一梯队下降至第二梯队;在第二梯队中有12个南方城市,同样在长三角地区分布比较集中,占到6个;第三梯队有13个南方城市,12个来自华东和华南。

从技术认知方面看,相比基本认知和专业认知的城市排名,北方城市在技术认知的排名上有所提升。第二梯队中,北方城市占到9个,太原在基本认知和专业认知的第三梯队上升至第二梯队,南方的温州则从第二梯队下降为第三梯队。

2、应用需求

从地域上看,各个梯队中南方城市要多于北方城市;从城市级别上看,第一梯队和第二梯队的城市仍然集中在北上广深和各省会城市。此外,有些城市在技术应用需求和认知水平两方面有较大差别:重庆和郑州技术应用需求的排名上升到第一梯队;太原、东莞、南宁和佛山在技术应用需求的排名中上升到第二梯队。这些城市对人工智能的需求要高于认知的水平。而南京、西安、温州、厦门、无锡、大连的排名均有下降,这些城市对人工智能的认知要高于需求的水平。

进一步分解,以深度学习、计算机视觉、语音语义为基础对城市进行应用需求排名。报告发现,北京、上海、深圳、广州、成都、杭州、天津、重庆和苏州对三种技术的需求比较均衡,我们称之为“全技术需求驱动型”城市;郑州和武汉是“双技术需求驱动型”城市,郑州是由计算机视觉和语音语义技术驱动,武汉则是由深度学习和计算机视觉驱动;而西安和南京是“单技术需求驱动型”城市,都是由深度学习来驱动的。

而按照行业应用需求来看(涉及智能驾驶、安防、医疗、零售、金融和制造),北京、上海、广州、深圳、成都和杭州都是全需求驱动型城市,对六种行业的需求比较均衡,而且对各个行业应用的需求排名都保持在前六名,这些城市是全面发展人工智能应用最具有市场前景的城市。另外郑州、天津和济南虽然整体排名不如前六名城市,但是需求同样比较均衡,也属于全行业需求驱动型城市。在其他城市中,有一些城市对一些行业应用的需求明显高于对其他行业应用的需求:南京对零售和金融应用的需求较高;苏州对安防和制造业的应用需求较高;西安对智能驾驶的应用需求较高。

三、总结

总体来看,无论从社会认知还是应用需求角度,可以确定的是中国从2017年3月开始正式进入人工智能驱动的经济数字化转型阶段。人工智能的社会认知与应用需求现状分析可以为政府,特别是地方政府,在制定人工智能战略方面提供有价值的启示。另外,当前一线和二线城市对人工智能社会认知已经从基本认知进入到更深层次的专业和技术认知,如何提高更多地区和城市的社会认知水平,是各地政府需要努力的方向。

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