打造“科技链、人才链、价值链” 推动中国人工智能产业高质量发展

来源：人民网

今年，从春晚《秧歌》节目中形机器人表演，到广交会上云集的各路机器人展示，甚至在大街上巡逻、在马拉松赛场赛跑、在老年人的看护陪伴等各种各样的场景下，机器人产业出现迅猛发展的态势，让人着实震撼！

以机器人为代表的人工智能产业如何规范、有序、科学的发展，是当前产业发展面临的问题。笔者从打造“科技链、人才链、价值链”的视角，构建人工智能产业体系发展路径，推动中国人工智能产业体系高质量发展。

第一，科技链是中国人工智能产业发展的基础。发挥企业是创新主体功能，挖潜客户场景需求，推动上下游产业链各企业之间技术创新发展，确保市场领先性、技术先进性、创新协同性。

夯实上游基础层的技术创新。目前我国的四足机器人及人形机器人产品，对上游的硬件设施和数据设备有较高需求。传感器技术是人形机器人高精度的导航与定位传感器、气体传感器的重要技术基础。相关基础层企业如华测导航、汉威科技等与宇树科技等代表终端厂家合作，终端厂家获取市场客户需求信息，倒推上游企业的技术革新，在技术研发、实验样机、产品应用等层面深入合作，共同促进了传感器技术在人工智能领域的应用。

稳固中游技术层的技术配套。我国的四足机器人及人形机器人核心竞争力在于运动控制算法、机电一体化设计及AI技术。与旷视科技、大华股份等企业鼎立合作，攻克计算机视觉与AI算法难题，提升机器人环境感知能力，同时为机器人结构仿真与优化及其AI训练提供云计算和边缘计算资源，促进中游工业设计软件如华为云和阿里云、中望软件企业的配套软件发展。

拓展下游应用层的技术实践。我国的四足机器人及人形机器人产品不仅是我们身边的应用场景，广泛应用于变电站巡检及石油石化危险环境巡检、大型物流仓储分拣、工业安防应急等工业领域。需要不断拓展下游应用层面，获取广泛的应用场景，从而推动人工智能技术在不同行业的实践创新。

第二，人才链是中国人工智能产业发展的重点。创新是第一动力，发展是第一要务、人才是第一资源，人工智能产业人才培养需要高校、企业、行业各方目标一致、协同统一，做好人工智能人才普及化同时紧跟产业技术前沿，做到专才专培，注重顶尖人才培育。

明确企业技术人才培养的实践定位。企业通过自身的研发项目和技术创新，培养了一批专业需求匹配度极高的的人才队伍，关键不仅注重对前沿技术的敏感性，而且通过技术创新和技术项目的落地，为技术人才综合技术素质能力和专业技术水平提供实践。

建设高校与科研机构的人才培养平台。企业与高校和科研机构合作，支撑人工智能相关技术的研发和人才培养。各高校应积极开展人工智能普及化培训，更多人理解人工智能、拥抱人工智能时代，深层次认知人机协同对未来发展的重要性。各科研院所要积极建设专业人才培育平台，比如上海宝山区成立亚太研究中心及上大通用机器人研究院，助于吸引专业人才，促进产学研合作。

大力开展人才培育的流动与合作。企业之间要从一“才”为我所用，做到一“才”为行业所用的理念转变，在AI科技时代，专用技术人才不局限于某企业，更不是技术壁垒的代名词。在上中下游科技链各创新企业，建立人才行业人才流动与合作机制，比如宇树科技与旷视科技、大华股份等企业在技术层面通力合作发展，积极构建行业专业技术人才蓄水池，通过人才加强各企业之间的技术共享、人才共用，实现为产业技术创新发展，引领世界技术前沿。

第三，价值链是中国人工智能产业发展必然。以国内起步，实现价值链创造、价值链实现、价值链应用在中国，最终推广至全世界，实现产业价值输出世界领先。

国产化率转换创造上游价值。上游的硬件和数据设备供应商通过为人工智能产业提供高性能的传感器、电池等产品，实现了价值创造。将核心技术、核心部件生产转换等价值链关键掌握在中国企业手中，完成国产化率转化。特别是资金技术较为雄厚的国内新兴上市企业等已经形成了人工智能产业供应链条主体，并逐步达到国产化率100%。宁德时代为人工智能的大型机器人提供高能量密度电池，这种合作不仅推动了上游企业的发展，也提供了100%国产化率的核心部件。

产业技术联盟激发中游价值增值。中游的技术集成和算法开发是产业价值链中的关键环节。在运动控制算法、计算机视觉等方面实现了技术突破，需要类似通过与旷视科技、大华股份等企业的合作。通过行业协会，构建产业技术联盟，共同促进机器人产品的性能和附加值提升，推动了整个产业链的价值增值。

突破新型领域应用实现下游价值突破。下游的应用场景是产业实现价值的重要环节。不仅为客户提供产品，更重要是提供科学、专业、高效的整体解决方案，让机器人产品系统化实现在工业、在农业、在行业等不同领域的应用，甚至实现在军事、航空行业等先进新领域的价值突破，从而让人工智能科技带来市场认可和价值回报。