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以大数据驱动“浙江智造”发展
2018年05月28日 05:48:48 来源: 浙江在线 孔建慧 陈雪颂

  大数据和人工智能技术珠联璧合,引领了新一轮社会发展和技术创新。以大数据驱动“浙江智造”的创新发展正当其时。

  浙江智造的高速发展。浙江拥有阿里巴巴、网易研究院、海康威视等明星大数据企业以及51信用卡、个推等一批大数据独角兽企业,在商业大数据领域位于国内第一梯队;“四张清单一张网”智慧政府体系下的政务大数据建设全国领先,有效支撑了“最多跑一次”改革的目标;菜鸟网络、义网通等国内国际物流平台则汇集了大量的供应链数据。国家信息中心《2017中国大数据发展报告》显示,浙江省的大数据发展综合指数居于全国第五位,位于北京、广东、上海、江苏之后。

  在人工智能领域,中国和世界先进水平存在差距但并非不可弥补,浙江则处于国内领先水平,拥有“城市大脑”这一依托阿里云公司建设的国家四大新一代人工智能开放创新平台之一。《浙江省新一代人工智能发展规划》提出,力争到2022年,浙江人工智能总体技术与产业发展水平全国领先。

  作为“八八战略”的重要内容之一,十几年来浙江进一步发挥块状特色产业优势,加快先进制造业基地建设,走新型工业化道路。以十大传统行业为着力点,充分发挥云计算、大数据在智慧化服务、精细化管理、一体化管控和科学化决策等方面的作用,打造了中策、吉利等一大批符合“智造”标准的现代制造业企业。

  打造浙江智造的核心技术。习近平总书记指出:“只有把核心技术掌握在自己手中,才能真正掌握竞争和发展的主动权,才能从根本上保障国家经济安全、国防安全和其他安全。”核心技术靠化缘是要不来的,也是花钱买不来的。目前浙江智造发展迅速,但核心技术方面仍有不足。浙江省应以发展、掌握一批核心技术为目标,坚持企业是创新的主体,摸索大数据和人工智能结合的具体方法,探求信息化和工业化深度融合的深度规律。

  和芯片产业知识产权壁垒森严的情况不同,人工智能发展目前还处在一个充分开放的环境下——各类最新成果交流频繁、开源软件层出不穷、资本进出自由,并与国际先进水平同步。这就需要打造更加有利于创新驱动发展的制度环境,核心是处理好两个关系:第一是扩大开放和自力更生的关系。要抓住当前人工智能领域充分开放的时间窗口,构建有浙江特色的开放机制,探索吸引全球的人才和成果的方式,抓紧掌握核心技术。第二是处理好项目和投资的关系。人工智能是当前的投资风口,各类资金进入的意愿很强,但也出现了一批过度包装甚至造假的项目。应构建良好的创投机制,使发达的浙江资本和优质项目对接,形成化学反应和良性循环。

  人工智能技术软中有硬,智能芯片能极大提升运算效率。如阿里研究院当前正在研究的一款神经网络芯片Ali-NPU,可运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。芯片创新所需资金大、时间长,但又是真正的国之重器。浙江省可聚焦于人工智能芯片领域,获取一批核心技术和知识产权。这既是经济和国家安全的保障,也是对人类命运共同体的知识贡献。

  总体来说,浙江智造不仅是浙江的一张名片,也是中国制造业的排头兵,担负着国际竞争的重要使命。尤其在当前国际贸易和知识产权纠纷频发的背景下,更须加快自身创新发展,形成更强更有智慧的局面,对进一步扩大开放形成有力支撑。

  浙江智造的发展路径。除核心技术以外,当前浙江智造在实践中也存在一定的问题。主要包括:各行业、企业之间各自为战,数据壁垒现象还较为突出,共享不充分导致大数据不大,影响了创新效率。中小企业资金、人力不足,无法形成转型升级。部分企业担心知识产权问题,虽有好的成果但不愿输出。针对这些问题,浙江应继续发挥“敢为天下先”的精神,对人工智能环境下的创新规律进行有效的探索。

  推动浙江省企业之间实现工业数据共享,构建智能创新系统,整体实现跨越式发展。浙江省目前具备丰富的用户大数据、供应链大数据和金融大数据,但在工业大数据方面积累不足。为弥补这一软肋,并与浙江以中小型制造业企业为主的现状相匹配,可通过建立工业大数据联盟之类的机构来实现工业数据间的交叉授权和共享。当前的创新竞争是不同创新系统之间的竞争,构建基于共享的“浙江智造”创新系统势在必行。

  大数据和人工智能正日益成为一种通用平台技术,任何产业都能较为方便地进行应用。应构建基于大数据的“浙江智造”通用平台,普惠制造业企业。由优势企业牵头,形成跨行业的技术联盟,通过云端来提供标准化的通用工具和服务,降低制造业企业智能化的门槛。针对细分产业打造“浙江智造”的特性化平台,在各行业中选取龙头企业引领特性化平台的建设,并处理好特性化平台和通用平台之间的关系。充分发挥杭州互联网法院优势,不断完善法律体系,在信息开放与数据安全、企业知识产权、公民隐私保护之间找到平衡点。提升司法机构对接和应用大数据的能力,建设司法大数据,在实践中探索经济效益和数据保护之间的最佳平衡点,形成经验并推广全国。

  【作者单位:浙江理工大学浙江省生态文明中心、科技与艺术学院】

标签: 大数据;人工智能 责任编辑: 周舸
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