4月25日，上海市首批人工智能试点应用场景正式揭榜，榜单上包括AI+学校、医院、社区、园区、交通、政务、金融等方向的12个具体场景入选。

2018年和2019年，上海先后颁布了《上海市推动新一代人工智能发展的实施意见》和《关于加快推进上海人工智能高质量发展的实施办法》，提出重点围绕“发挥我国场景应用优势，推动人工智能与实体经济结合，将上海发展人工智能的资源优势转化为产业优势”这一主题，加快人工智能与实体经济的深度融合。各区也相继制定了相应的行动计划，纷纷制定专项规划，辟出空间，推出推进人工智能发展的各类鼓励政策。同时，以人工智能为主题的各类企业也成为资本的香饽饽，成为产业基金和资本市场追逐的热点。但是，从上海实施人工智能与实体经济融合的实践来看，还有一些亟需研究和破解的难题。

人工智能底层技术基础亟需夯实

目前国内包括上海在内，人工智能的底层技术并没有在世界上占绝对优势。如人工智能基础设施所需的TPU、GPU、FPGA等基础芯片，由于周期长，风险大，长期投入不足。部分企业盲目跟风，忽视底层技术，只以部分算法和不成规模的系统集成服务来博眼球，从而达到融资圈钱的目的。因此，如何避免人工智能项目一哄而上亟需引起重视。

人工智能涉及多个领域，从具体实践来看，采取重大举措应集中在强化基础技术、抢占应用层前沿两个方面。从强基础看，上海应聚焦资源对人工智能基础层和技术层企业进行重点支持。上海要发挥集成电路产业优势，依托总部在上海的Intel、IBM、赛灵思等集成电路基础厂商，发掘应用场景；采取举措推动集成电路企业在人工智能领域发展的投资力度，与北京等地错位竞争。从抢占前沿看，要按照《上海人工智能应用场景建设实施计划》，围绕超大城市特点和需求，推动新技术、新产品、新模式在上海率先运用，为上海“四大品牌”建设和先进制造业发展提供坚实的技术支撑。

集中开展人工智能场景运用

人工智能是上海发展实体经济和提高创新能力的关键领域之一，依托科教资源、应用场景、海量数据和基础设施等优势，上海需要吸引和汇聚更多研发机构和企业，集中开展人工智能场景运用，集中展示人工智能最新技术突破，推动人工智能技术在实践中更好地运用于生产生活。关于集中开展人工智能场景运用，可以从以下几方面着手进行：

一是要围绕上海承担的国家发展战略挖掘场景应用。首先，在自贸区建设中，存在先进物流系统建立、货品检验、港口安全控制、金融监管、风控安全、人工智能沉浸式园区建设等需求。其次，在科创中心建设中，强化人工智能底层技术研究开发，做大做强赋能技术平台，重点为“一台车”（无人自动驾驶车与新能源车）、“一件衣”（可穿戴式、移动型养老与保健智能服装）、“一栋楼”（装配式与智慧型楼宇）、“一张网”（智慧城市互联、物联、车联综合网）、“一个人”（工业机器人、服务机器人）、“一颗芯”（智能芯片）等高新技术产业和先进制造业赋能。第三，在长三角一体化建设过程中，建立起人工智能为实体经济服务的跨区域的技术应用体系、企业运行体系、多元化研发体系和政府产业政策管理体系，为G60科技创新走廊、G50绿色发展走廊、G42高端智能制造走廊、临海临港战略性新兴产业走廊等实体经济产业带提供全方位人工智能赋能服务。

二是要围绕上海人工智能产业发展优势挖掘场景应用。上海要发挥自身优势，从“人”“工”“智”“能”四方面出发，发展人才优势、产业优势、智慧应用、赋能生态，构建以智能经济为引领的创新经济体系。发挥上海集成电路产业优势，在芯片基础支撑上有所作为；发挥上海总部经济优势，广泛引进吸收国内外头部企业研发总部进驻；发挥长三角实体经济强的优势，以长三角实体经济应用场景集群为服务对象，培养一批既懂产业又懂人工智能的复合型人才，在广泛应用场景下引领创新应用，打造丰富应用场景的赋能平台，推进语音语义识别、智能机器人、脑科学与类脑智能、智能制造、智能网联汽车等行业的发展。

人工智能与制造业的融合度亟待提升

2018年工信部公布的人工智能与实体经济深度融合创新项目名单中，上海入围仅8家，远低于北京的30家。目前在上海人工智能企业场景应用中，金融、教育行业占了场景应用的将近半壁江山，而制造业由于解决方案复杂，估值困难，场景应用比例较低。

有鉴于此，上海应落地建设一批AI实体经济深度融合应用场景赋能示范平台。重点在上海交通大学、复旦大学、同济大学等高校，在实体经济龙头企业，建设固定性的应用场景赋能平台。赋能平台是将人工智能基础核心技术向应用场景转化的核心枢纽，是为各类应用场景提供解决方案的科技智库，需要做到头部企业赋能技术、核心高校创新应用、应用型人才深耕场景、“双创”基地创新机制四位一体，以解决有效资源碎片化问题和赋能技术与应用场景结合困难的问题。

与此同时，还应落地建设一批智能制造示范型虚拟企业。由人工智能龙头企业重点在制造业园区建设建立起具有直观（让制造企业看得见、摸得着）、微观（从制造企业实际出发，从具体工艺改进、流程改进做起）、客观（成本可计量）为特征的智能制造示范型虚拟企业，以解决上海人工智能与实体经济特别是制造业的融合度低的难题。

人工智能应用型人才培养刻不容缓

人工智能发展，需要人才支撑。目前以上海交大、复旦大学为首的重点高校，普遍开设了人工智能相关课程，学生对深度学习、图像处理、语音处理等技术已不再陌生，但对与应用场景相关的行业知识，仍然非常缺乏，无法承担起人工智能在应用场景落地的任务。因此，培养大批具有扎实应用场景基本知识，懂得人工智能基本原理，熟练掌握基于赋能平台的应用APP开发的人才，是人工智能与实体经济融合的关键。

为此，建议上海落地建设一批具有实务教学能力的人工智能培训机构。依托智能制造跨国企业和人工智能头部企业，依托应用型本科院校和职业院校，在人工智能基础及赋能平台的支撑下，建立人工智能相关课程，重点建设智能制造、工业机器人、服务机器人等与制造业相关的专业及课程。同时，在中小学开展人工智能教育，为未来储备创新型人才。此外，建议对人工智能教学培训机构进行资质认定和分级管理，以解决目前部分培训机构传销式开展培训业务的问题。

（作者为上海社会科学院区县研究中心执行主任、研究员）

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