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发挥人工智能优势 提升数字产业集群竞争力

2024-06-23 浏览:

发挥人工智能优势 提升数字产业集群竞争力

  6月14日,工作人员在东数西算(贵州)智算中心内巡检。新华社记者 刘续 摄

  党的十八大以来,我国数字经济蓬勃发展,数字经济核心产业增加值占GDP比重逐渐扩大。进一步壮大数字经济规模、推动高质量发展,需要扎实推进数实融合。今年的政府工作报告提出要“深化大数据、人工智能等研发应用,开展‘人工智能+’行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群”。当前,我国数字产业集群建设整体尚处于数实融合的初级阶段,数字技术创新和应用水平亟待进一步提高,因此可通过“人工智能+”进一步增强其产业竞争力。

  我国数字产业集群发展现状

  数字产业集群是由相互依赖和互补的企业和机构组成,以数据为战略性资源,大量依托数字平台架构进行智能协同,具有生态边界开放特征的新型产业组织形态。

  与传统产业集群不同,数字产业集群在资源要素、协作方式和集聚范围上存在显著差异。数字产业集群对传统的土地、设备等有形要素的依赖性下降,数据成为关键资源要素;数字产业集群通过搭建平台架构,呈现出网络化的新型协作方式;数字产业集群呈现出虚拟集聚特征,超越了传统产业集群对特定地理区域的依赖。

  数字经济和实体产业规模是我国数字产业集群发展的优势。高质量发展的数字经济是打造数字产业集群的重要支撑。我国拥有良好的数字经济发展基础,规模稳居世界第二。《数字中国发展报告(2023年)》显示,我国数字经济规模超过55万亿,数字基础设施不断扩容提速,算力总规模达到230EFLOPS,居全球第二位;先进技术、人工智能、5G/6G等关键核心技术不断取得突破,高性能计算持续处于全球第一梯队。浙江杭州数字安防产业集群(中国视谷)、湖北武汉光电子信息产业集群(中国光谷)、安徽合肥智能语音产业集群(中国声谷)正是数字产业集群化发展的典型代表。

  数字产业集群发展不仅包括数字产业,还包括传统产业数字化转型。我国拥有超大规模的实体产业基础,以制造业为例,目前拥有全球产业门类最齐全、产业体系最完整的工业体系。实体产业具有广泛的数字化转型需求,为数字技术应用提供业务场景,从而加快技术创新,双向赋能、螺旋攀升。浙江温州电气产业集群、湖南长沙工程机械产业集群、山东青岛家电产业集群等,都是传统产业集群推进数字化转型、打造数字产业集群的典型代表。

  数字产业集群竞争力提升面临的挑战

  我国数字产业集群建设整体还处在数实融合的初级阶段。数字技术创新和应用水平有限、对实体产业的赋能和提升效应不足、区域发展不平衡和国际资源整合不充分等挑战突出,具体表现为:一是数据“沉睡症”问题。尽管集群内企业拥有大量数据资源,但由于数据采集、存储、分析能力的不足,这些数据未能得到有效激活和利用,处于“沉睡”状态。二是架构“失调症”问题。数字产业集群中由于内部结构和协作机制的不协调,导致资源、技术和数据流动不畅,集而不群,难以形成有效的产业协同效应。三是生态“自闭症”问题。生态“自闭症”是指数字产业集群由于长期形成的特定产业结构和内部生态环境,难以接纳新的数字技术和业务模式,导致难以实现跨产业、跨区域、跨国界的资源整合。

  数字产业集群开展“人工智能+”行动的三大着力点

  “人工智能+”行动是破解数字产业集群数据“沉睡症”、架构“失调症”和生态“自闭症”的创新举措。人工智能可以通过大数据分析和机器学习技术,挖掘和利用海量数据,提高资源配置效率,依托数字平台促进创新和协作,推动集群整体的智能化转型发展。

  “人工智能+”激活产业集群数据价值,重点在于突破关键技术瓶颈,精准赋能企业智能创新。

  激活数据价值是为数字产业集群创新提供“新燃料”。构成数字产业集群的要素不仅包括传统资源、技术、资金、人力等,还拓展为数字技术(特别是人工智能技术)和数据资源。数据是数字经济时代的“新石油”,而人工智能则是开采这一宝贵资源的“钻井”。

  首先,激活数据价值需要克服数字技术挑战,包括数据采集、存储、处理、分析等方面的关键技术瓶颈。其次,利用突破后的数字技术,可以融合更多业务场景的数据,实现更深层次的数据分析和挖掘,从而促进业务智能创新。人工智能技术,如大数据分析、机器学习和深度学习,能够处理和分析海量数据,从中挖掘出潜在的市场趋势、技术创新点和运营优化方案,突破了传统数据处理方法的局限性。通过AI技术,企业可以更好地理解市场需求和用户行为,进而进行精准的产品开发和市场定位。

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