智慧产业

1智慧产业概念界定
2智慧产业的内涵

3智慧产业发展路径
4智慧产业面临问题与挑战

智慧产业概念界定

智慧产业概念的提出是伴随着智慧城市的发展而来，但其产生得很早，早期人类生产实践的活动都来源于智慧，这些活动在后期成为某些智慧行业。最早提出“智慧产业”概念的是英国，因此智慧产业也发源于英国，后遍及整个欧洲，再发展到美洲。目前，国内外对智慧产业的定义主要有以下观点。

通常狭义的智慧产业指直接运用人的智慧进行研发、创造、生产、管理等活动，进而形成智慧产品，以满足社会需要的产业，是教育、培训、咨询、策划、广告、软件、设计、动漫、影视、艺术、科学、法律、会计、新闻、出版等智慧行业的集合，属于高端服务业。

广义的智慧产业既包括传统产业中以人的智慧为基础的创意产业和知识产业，也包含新型的以互联网为基础的信息通讯产业。此外，金江军认为智慧产业是数字化、网络化、信息化、自动化、智能化程度较高的智力密集型产业、技术密集型产业，强调产业的智能化，其主要特点是广泛运用互联网、物联网、云计算等新一代信息技术。不仅包含高端服务业，而且包括高端制造业。从统计角度出发，智慧产业在《国民经济行业分类》中定义为：服务业内的电信业、计算机服务、软件业、科学研究和专业技术服务、科技交流和推广服务业、互联网信息服务、咨询和调查服务、知识产权服务、会议及展览服务业，制造业内的通信设备、计算机及其他电子设备制造业等。

智慧产业的内涵

智慧产业其内涵主要有方面。

(1)创新性。创新驱动发展，在新常态下，经济发展要求高质量、高效率，经济转型发展势在必行，我国智慧产业是在经济面临转型时，适时提出以“创新”为主体的发展形式，强调传统产业借助互联网等技术，进行创新转型发展。

(2)泛在化。智慧产业以物联网、移动互联网、云计算、大数据等为技术支撑，使研发、创造、生产、管理等更具有智能化，泛在性。

(3)发展性。智慧产业不受自然条件、社会条件、经济条件、金融危机等影响，其发展弹性强。而且，智慧产业属于增长型经济，在重大发展需求和技术突破的基础上，更具发展潜力。

(4)生态性。智慧产业综合运用新一代信息技术进行产业活动，使其生产过程更加高效、高质与环保，更加注重效率、产品质量与生态环境的可持续的平衡^[1]。

智慧产业发展路径

智慧产业发端于上世纪90年代，虽然出现时间较短，但经过近20年的发展，我国智慧产业已经具有相当大的规模。目前我国智慧产业的发展已经具有良好的软硬件基础，在2010年，国家便提出发展高端装备制造产业；2012年又提出发展智能制造装备产业。而近几年，国家也从不同角度加强智慧产业的发展，2017年又再次聚焦高端智能制造，2018年则瞄准了智能制造的前沿领域，大力发展机器人产业。目前有三种较为普遍认可的智慧产业发展路径，分别是：传统产业转型升级驱动路径、市场需求导向驱动路径、产业园区引导驱动路径。(1)传统产业转型升级驱动路径，在这一路径下，传统产业受到一些新型智慧技术和智慧解决方案或者一些关键性技术在产业内推广的影响，进行了产业的转型升级，智慧技术得到进一步的应用，最后促进智慧产业的发展。传统产业转型升级驱动路径的典型例子是德国工业4.0与GE工业互联网以及基于大数据的新商业模式，均是基于互联网转型的传统产业智慧化。

(2)市场需求导向驱动路径，在这一路径下智慧产业的发展与智慧城市的建设紧密相关，这一路径是存在于智慧产业化与产业智慧化两个过程当中，其产生来自于新兴信息技术与传统产业不断融合发展的结果，智慧城市的建设带来了新的市场需求，对智慧产业的发展有催化作用，建设智慧城市需要大量的基础设施、产品、技术和设备，由此形成了市场大、范围广、关联多、链条长的智慧产业链和产业群。根据市场的需求会延伸出不同的智慧产业，从而使得智慧产业不断发展。

(3)产业园区引导驱动路径，在这一路径下，智慧产业发展在产业园区的引导下，将智慧产业的发展作为目标，合理布局园区的产业结构，支持智慧企业的发展，通过企业的发展形成智慧产业链，进而向智慧产业园区发展。智慧产业的发展重点是要通过新兴信息通信技术发展和培育吸引一批新技术的高端企业，打造新技术产业集群。下图描述了中关村科技园区智慧产业集群的产业链示意图^[2]。

智慧产业面临问题与挑战

(1)产业链条不够完整，亟须国家统筹布局。

当前，美国在智慧产业领域已经形成了由底层算法、核心器件到上层应用、整套设备的完整产业体系，除了在深度学习、语音识别、计算机视觉、自然语言处理等当前热门领域拥有一批全球领先的IT和互联网企业外，在芯片、智能机器人、无人驾驶汽车/飞行器等更为前沿的领域，也有企业从事研发及产业化工作。与之相比，我国在智慧领域的产业链条不够完整，主要优势还局限在互联网、移动互联网等少数领域，在人工智能、高端芯片、智能装备、无人驾驶等领域主要还处于研发阶段，离产业化应用还存在较大差距。

(2)新一代信息技术的关键领域尚未取得突破。

当前我国在语音识别、图像处理等技术水平已经达到世界领先水平，但在自然语言处理、计算机视觉、问答系统、机器学习等领域尚存在较大的提升空间。如人机交互技术目前以触摸屏和语音交互为主，语音交互还需持续提升，有形实体交互、眼动式交互、脑机接口交互、肌电信号交互等交互方式仍无法有效应用到教育、医疗、工业、消费等领域；自主机器学习技术仍以传统的静态学习手段为主，没有实现基于海量人工数据标注和离线模型训练的机器学习方法，有碍机器学习在语言、视觉、自主感知等领域的发展。

(3)面向智慧产业领域公共服务体系较为缺乏。

智慧产业发展对软硬件基础设施、算法和服务支撑以及公共服务要求较高。目前我国尚没有基于人工智能的智慧产业核心共性技术平台，计算资源无法实现共享；同时互联网全网数据、政府数据和各个行业数据也没有得到整合利用。技术和服务开放平台的缺乏将制约人工智能等新兴技术在传统产业和社会服务的智能化发展。此外，标准欠缺、产学研用各方资源未得到充分整合也将阻碍人工智能新一代信息技术的快速发展。

(4)智慧产业与传统行业领域的融合有待深化。

与欧美等发达国家和地区相比，当前我国利用先进信息技术改造提升传统行业的需求尚不强烈。当前以深度学习、模式识别等为代表的人工智能技术仍主要应用于互联网行业，智能机器人也仅在产品分类、拾取等简单场景具有少量应用。此外，先进信息技术在国防、军队等方面的应用仍需进一步深化^[4]。

参考资料：

[1]刘鸿雁.中国智慧产业发展水平综合评价和空间关联分析

[2]李鹏.数字经济下安徽智慧产业发展动力研究

[3]赛迪智库.我国智慧产业发展现状及面临挑战

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智慧产业相关报告：

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易观分析：2021中国智慧物流产业发展专题分析（27页）.pdf

ONA：智慧医院F5G全光网应用产业白皮书（89页）.pdf

2021年智慧医疗产业发展空间与AI引领技术变革分析报告（56页）.pdf