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人工智能产业创新链产业链人才链深度融合的机理与路径研究篇一人工智能产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径研究一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最热门、最具潜力的技术领域之一。
AI产业的迅猛发展不仅改变了我们的生活方式，还在推动经济增长、提升社会效率等方面发挥着越来越重要的作用。
然而，AI产业的健康、可持续发展离不开创新链、产业链和人才链的深度融合。
本文将对AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径进行深入研究，以期为AI产业的未来发展提供理论支持和实践指导。
二、AI产业创新链、产业链、人才链概述创新链：创新链是AI产业发展的核心驱动力，涵盖了技术研发、产品设计、市场开拓等环节。
创新链的构建需要企业、科研机构、高校等多方主体的共同参与，形成产学研用紧密结合的创新体系。
产业链：产业链是AI产业实现价值创造的基础，包括硬件设备制造、软件开发、应用服务等多个环节。
产业链的完善有助于降低生产成本、提高产品质量，进而提升整个产业的竞争力。
人才链：人才链是支撑AI产业发展的关键要素，涉及人才培养、引进、流动等环节。
建立健全人才链有助于提升AI产业的创新能力和发展潜力。
三、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理创新驱动机理：创新链通过不断推动技术研发和产品创新，为产业链提供源源不断的技术支持和产品升级动力，同时吸引和培养高素质人才，促进人才链的优化和升级。
协同增效机理：产业链上下游企业之间的紧密合作，有助于实现资源共享、优势互补，降低成本、提高效率，进而提升整个产业的竞争力。
同时，产业链的协同发展也为创新链提供了更多的应用场景和市场需求，推动了技术的不断进步。
人才支撑机理：人才链通过培养和引进高素质人才，为创新链和产业链提供强大的智力支持。
优秀的人才不仅能够推动技术创新和产业升级，还能在企业间形成良性竞争，促进整个产业的健康发展。
四、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的路径加强政策引导：政府应制定和完善相关政策，加大对AI产业的扶持力度，引导创新链、产业链和人才链的深度融合。
全球价值链治理、驱动力和创新理论探析一、全球价值链治理：挑战与机遇全球化经济发展催生了全球价值链模式的形成，这种模式下，产品或服务在不同国家之间制造、加工、包装、销售等。
全球价值链的出现，既提升了经济的效率，也为企业创造了更多的利润。
然而，全球价值链也带来了一些挑战，如生态破坏、就业岗位流失等。
在这个过程中，全球价值链治理成为了一个重要的话题。
本文围绕全球价值链治理展开讨论，分析其挑战与机遇。
全球价值链的治理需要国际合作和协调。
国际组织、政府、企业等都需要共同参与，通过合作实现全球价值链的公平、有效的治理。
在这个过程中，需要提高企业的负责任程度，加强监管与规范制定，保障工人的权益等。
例如，联合国可通过制定国际劳工标准等途径来规范全球价值链。
除此之外，各国还需要加强监管，打击侵犯知识产权、环境破坏等行为，促进全球价值链的健康发展。
全球价值链的治理也面临一些机遇。
全球化加速发展，国际合作也越来越紧密。
这为各国之间提供了开展多项合作的机遇，进一步推动全球价值链的治理发展。
例如，国家可以通过建立政策合作平台，共享信息，在治理全球价值链方面进行更加深入的合作。
总的来说，全球价值链治理既充满了挑战，也各具机遇。
只有通过各方共同努力，促进全球价值链的公平、有效治理，才能更好地适应全球化发展的新趋势。
二、全球价值链上的创新驱动力全球价值链已成为世界各地企业制造、服务等领域的重要模式，然而，它也面临着挑战。
全球化加剧了各国之间的竞争，促使企业寻求提高效率与降低成本的创新方法。
为了更好地利用全球价值链带来的机会，企业需要不断寻求创新驱动力。
一方面，技术的进步是全球价值链创新的一个重要驱动力。
例如，人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，为企业提供了更多的创新机会。
通过技术的应用，企业可以提高运营效率、增强产品创新，促进全球价值链的发展。
另一方面，全球市场的需求也是企业寻求创新驱动力的关键。
随着全球消费者需求的不断变化，企业需要根据市场需求不断调整其产品、服务等。
价值链研究发展综述价值链研究的起源可以追溯到上世纪五六十年代的美国。
当时，企业管理者和学者开始关注企业内部各个环节的经济价值创造和分配问题，以寻求提高企业整体竞争力的方法。
价值链的概念由麦肯锡咨询公司的迈克尔·波特（Michael Porter）于1985年首次提出。
波特认为，企业的整个价值链可以划分为主要活动和支持活动两大部分。
主要活动包括原材料采购、生产加工、产品销售和分销等环节；支持活动包括企业基础设施、人力资源管理、技术开发和采购等环节。
企业通过优化每个环节的经济价值创造和分配，可以实现整体竞争优势。
在波特的价值链概念提出后，学者们对价值链进行了进一步的研究和拓展。
例如，有学者对波特的价值链概念进行了扩展，将供应链、销售渠道等外部环境纳入到价值链中，提出了增强型价值链和扩展型价值链的概念。
增强型价值链强调企业与供应商、销售渠道之间的合作和协同，通过整合外部资源和能力，使整个价值链的经济价值得到提升。
扩展型价值链则强调企业与上下游企业之间的合作和协同，通过纵向整合和横向拓展，实现整个产业链的竞争优势。
此外，还有学者从不同的视角对价值链进行了研究。
例如，有学者从创新的角度研究了价值链的构建和变革，认为创新是价值链发展的驱动力。
有学者从战略的角度研究了价值链的定位和重塑，认为价值链的位置和角色决定了企业的市场地位和竞争力。
有学者从技术的角度研究了价值链的数字化和智能化，认为数字技术和人工智能对于优化和升级传统价值链具有重要作用。
随着信息技术的快速发展，互联网和大数据等新技术对价值链的研究和实践也带来了新的机遇和挑战。
互联网和电子商务的兴起让企业间的合作和协同变得更加便捷和高效，同时也带来了新的市场竞争和变革。
例如，互联网公司通过建立平台和生态系统，整合产业链上下游资源和能力，实现全球化竞争。
大数据技术则为企业提供了更精细化的市场调研和定制化的产品和服务，帮助企业实现更高效的供应链管理和客户关系管理。
人工智能产业链结构人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项新兴技术，已经在各个领域展现出巨大的潜力和影响力。
人工智能产业链是指以人工智能技术为核心，集成了硬件、软件、数据、算法、应用等多个环节的产业链结构。
本文将从上游的硬件和数据采集，到下游的应用开发和商业应用，详细介绍人工智能产业链的结构。
一、硬件与数据采集人工智能的实现离不开先进的硬件设备和大量的数据采集。
在硬件方面，包括处理器、存储器、传感器等，这些设备能够提供强大的计算和存储能力。
同时，还需要大规模的数据采集，包括图像、语音、文本等各种类型的数据。
这些数据将成为人工智能模型的训练和学习基础。
二、算法与模型研发算法和模型是人工智能技术的核心。
通过对大量数据的分析和处理，研发出适用于不同领域的算法和模型。
这些算法和模型能够对数据进行分类、识别、预测等处理，为人工智能应用提供基础支持。
在算法与模型的研发过程中，需要进行大量的数据分析、机器学习和深度学习等技术研究。
三、软件与平台开发人工智能的应用离不开软件和平台的开发。
在人工智能产业链中，软件开发负责将算法和模型应用到实际场景中。
通过开发各种软件和平台，实现人工智能技术的推广和应用。
这些软件和平台包括人工智能开发工具、数据处理工具、模型训练工具等，为开发人员提供便捷的开发环境和工具支持。
四、应用与商业化人工智能的最终目标是实现应用和商业化。
在人工智能产业链的下游，需要将人工智能技术应用到各个领域，如医疗、金融、交通、教育等。
通过人工智能技术的应用，可以实现自动化、智能化和高效化，提升生产力和经济效益。
同时，人工智能技术也可以为企业提供更多商业机会，如智能客服、智能推荐、智能驾驶等。
五、产业生态与合作人工智能产业链的各个环节之间存在着紧密的联系和合作关系。
硬件供应商、算法研发机构、软件开发公司、行业应用企业等形成了一个完整的产业生态系统。
这些企业之间需要进行技术交流、合作研发、资源共享等，共同推动人工智能产业的发展。
价值链创新方案随着全球市场竞争的日益激烈，企业需要不断寻求创新和升级，以保持竞争优势。
价值链创新是其中一种有效的方式，它通过重新组织和整合企业内部各项活动，实现企业价值创造过程的优化和升级。
本文将重点探讨价值链创新的概念和四种常见的创新方案。
一、概念解析价值链是指企业内部从原材料采购、生产制造、产品销售到售后服务等一系列活动所组成的一条完整链条。
它代表了企业的核心竞争力和价值创造能力。
而价值链创新则是指通过改变企业内部活动的方式，实现降低成本、提高效率、增加附加值等目标的创新行为。
二、供应链整合创新供应链整合创新是一种通过优化供应链和协调各个环节的方式，实现降低成本、提高效率的创新方案。
例如，企业可以与供应商建立战略合作伙伴关系，共享信息和资源，实现供应链的紧密衔接，减少因信息不对称带来的问题。
同时，借助信息技术和物流管理系统，优化物流流程，缩短供应链的周期，降低运输成本和库存成本。
三、技术创新技术创新是一种通过引入新技术、改进工艺和设备，提升产品质量和性能的创新方案。
企业可以通过研发新产品、改进生产工艺，提高生产效率和产品质量。
例如，应用自动化设备和智能制造技术，提升生产效率和精度；采用先进的物联网技术和传感器，实现对生产过程的实时监控和数据分析，提高生产管理的精细化程度。
四、服务创新服务创新是一种通过优化售后服务和客户关系管理，提升用户体验和增加用户价值的创新方案。
企业可以开展个性化定制服务，根据客户需求提供量身定制的产品和服务。
同时，构建评估客户满意度的反馈机制，及时收集和处理客户反馈信息，不断改进产品和服务。
例如，建立客户服务中心，提供全天候的在线咨询和投诉处理服务，增加客户忠诚度和口碑传播效应。
五、营销创新营销创新是一种通过改变市场营销方式和策略，实现产品推广和销售的创新方案。
企业可以运用互联网和社交媒体等新型营销渠道，拓展销售渠道和增加产品曝光度。
同时，通过数据分析和市场研究，深入了解客户需求和市场趋势，开展差异化营销和创新产品的定位。
人工智能在中国数字经济中的应用与创新随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐渗透到了各个领域，并在中国数字经济中发挥着重要的作用。
人工智能的应用与创新不仅提升了生产力和效率，也为中国经济的持续发展带来了新的动力。
本文将探讨人工智能在中国数字经济中的应用与创新，并重点介绍其在金融、制造业和零售业中的具体应用案例。
一、人工智能在金融领域的应用与创新1. 机器学习在风险控制中的应用：通过机器学习算法对大量的历史数据进行分析，银行可以更准确地评估贷款风险，提高风险防控能力，减少不良贷款的发生。
2. 语音识别技术在客户服务中的应用：银行可以利用语音识别技术建立智能语音助手，为客户提供更便捷高效的服务，高效解决客户问题，提升客户满意度。
二、人工智能在制造业中的应用与创新1. 智能制造与物联网的融合：通过将人工智能与物联网技术相结合，实现设备之间的互联互通，提高生产线的自动化水平和生产效率，并实现对生产过程的实时监控和预测。
2. 机器视觉在质量检测中的应用：利用机器视觉技术，生产线上的产品可以快速被扫描和检测，大大提高了质量检测的速度和准确性，减少人力投入，降低成本。
三、人工智能在零售业中的应用与创新1. 个性化推荐系统的运用：通过对消费者的购物行为和偏好进行分析，智能推荐系统可以向消费者推荐符合其兴趣爱好和需求的产品，提高购物体验，增加销售。
2. 无人零售店的创新：利用人工智能和物联网技术，无人零售店可以实现自动化的购物流程，消费者可以通过扫描二维码或人脸识别等方式完成自助购物，减少人力成本。
总结：人工智能在中国数字经济中的应用与创新对于提升经济发展水平、促进产业升级具有重要意义。
金融、制造业和零售业等领域的人工智能应用不仅提高了生产效率和质量，还为用户提供更便捷、个性化的服务。
然而，随着人工智能的不断发展，也存在着一些挑战和问题，如数据安全、隐私保护等。
技术自主创新、价值链结构性权力与全球供应链可持续性提升1. 技术自主创新在全球经济日益紧密相连的今天，技术自主创新已成为企业乃至国家竞争力的核心。
随着科技的飞速发展，新技术、新产品的迭代速度越来越快，谁能在技术创新上占据先机，谁就能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
技术自主创新不仅包括基础科学的研究，更涉及到将研究成果转化为实际应用的过程。
这一过程需要企业投入大量的人力、物力和财力，以及时间。
正是这种长期的、高风险的投入，才使得技术自主创新成为推动经济发展的重要引擎。
对于企业而言，技术自主创新是提升核心竞争力、实现可持续发展的关键。
通过不断研发新技术、新产品，企业可以满足消费者日益多样化的需求，从而在市场中获得更多的份额。
技术自主创新还可以帮助企业降低生产成本，提高产品质量，进一步提升企业的盈利能力。
在国家层面，技术自主创新更是推动产业结构升级、实现经济转型的重要途径。
通过加大对科技创新的投入，培养高素质的创新型人才，国家可以在全球科技竞争中占据有利地位，从而引领经济社会的持续健康发展。
技术自主创新是当今时代的主旋律，它不仅关系到企业的生存和发展，更关系到国家的繁荣和民族的复兴。
我们应该加大对技术自主创新的投入和支持力度，为建设创新型国家贡献力量。
1.1 技术创新的重要性在当前经济全球化的大背景下，技术创新在推动经济社会发展、增强国际竞争力方面起着至关重要的作用。
特别是在技术自主创新的领域，这种重要性表现得尤为突出。
技术自主创新不仅关乎到一个国家的产业转型升级和经济发展动力，更直接影响到全球供应链的可持续性提升。
技术自主创新是提升国家核心竞争力的关键，随着科技的飞速发展，掌握核心技术和关键技术已成为现代竞争的重要筹码。
只有不断进行技术自主创新，才能不断突破技术瓶颈，实现技术领先，从而在激烈的国际竞争中占据优势地位。
技术自主创新是驱动产业转型升级的重要动力，随着全球产业结构的深度调整和数字化转型的加速推进，传统产业需要借助技术创新实现转型升级。
人工智能创新研究及其在企业中的应用人工智能（AI）正变得越来越普遍，对企业的创新和发展有着重要的影响。
近年来，随着机器学习、深度学习等技术的迅速发展，人工智能在企业中的应用已经达到了前所未有的高度。
本篇文章将涵盖人工智能的创新研究和其在企业中的应用，以及未来发展趋势的探讨。
一、人工智能的创新研究人工智能的发展意味着从数据中挖掘最大化的价值，提高决策效率、提高收益并提高用户体验。
哪个企业都不会忽视这么大的机遇，因此许多企业正在投入时间和资金研究人工智能。
简单来说，人工智能的创新研究涉及到以下三个主要领域：1. 机器学习机器学习是指人工智能的一种形式，它使机器通过不断的学习数据、调整决策模型等方式来提高性能。
对于企业而言，机器学习可以被应用在各种场景中，包括预测销售量、改善运营效率、优化供应链等。
2. 自然语言处理自然语言处理（NLP）是指将自然语言（包括文本和语音）转化为数字形式，从而使机器能够理解语言的技术。
企业利用NLP技术可以为客户提供更好的客户服务，将社交媒体平台转化为谈判或公关工具，提高员工效率等。
3. 计算机视觉计算机视觉是指通过计算机来解决人眼无法识别的图像或视频中存在的问题的技术。
这对于企业来说非常重要–从物流和生产方面，到零售和娱乐产业，计算机视觉都可以为企业提供极大的帮助。
例如，零售商可以使用计算机视觉来检测产品的损坏，并快速响应问题，或是使用计算机视觉来优化供应链等。
二、人工智能在企业中的应用人工智能在企业中的应用越来越广泛，几乎每个行业都会涉及到AI的应用。
下面是一些人工智能在企业中的常见应用场景：1. 营销使用人工智能的数据分析工具，企业可以更好地了解消费者行为，从而更有针对性地制定营销策略。
通过机器学习算法，企业可以为每个客户提供个性化的推荐，从而增强用户体验。
请注意，该过程是基于客户数据对推荐进行个性化或自适应选择，而非基于个人敏感信息进行商业利用。
2. 人力资源管理人工智能技术可以被用于改进人力资源管理。
㊀ｄｏｉ:１０.３７７２/ｊ.ｉｓｓｎ.１００２￣０４７０.２０１９.０４.０１１人工智能创新价值链构建研究①宋晓彤②㊀赵志耘㊀高㊀芳㊀贾晓峰(中国科学技术信息研究所㊀北京１０００３８)摘㊀要㊀本文针对人工智能(ＡＩ)创新活动的认识和评价问题ꎬ进行了人工智能创新价值链构建研究ꎮ对创新价值链的理论溯源及演化进行了研究ꎬ总结并分析创新价值链的特点ꎮ将创新描述为一个整合的流程ꎬ源头是知识与技术的创新ꎬ由一系列子阶段连续构成ꎬ核心精神是价值的增值ꎮ归纳出６个包括人才竞争的竞争根源ꎬ商业需求是重要驱动力等在内的现阶段人工智能创新活动与创新价值实现ꎮ并在此基础上尝试构建包含两环节１８个指标的人工智能创新价值链的结构和指标体系ꎬ以对人工智能创新过程进行认识与评价ꎮ关键词㊀人工智能(ＡＩ)ꎬ创新ꎬ创新价值链ꎬ创新链ꎬ价值０㊀引言以人工智能(ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬＡＩ)为基础的创新实现了技术创新机理的重大转变ꎬ具有重要的基础创新价值ꎬ可能成为未来创新的主要方向ꎬ具有速度㊁广度㊁深度等多方面的 颠覆性 潜能ꎬ将成为产业未来发展的核心ꎬ具有极大的 破坏性创新 特征[１]ꎮ人工智能所引领的全球新一轮创新热潮极有可能带动全球第四次科技革命ꎮ人工智能已经跃升到全球讨论的前沿ꎬ吸引了开发者㊁行业领袖㊁决策者和公众与日俱增的关注[２]ꎬ各国已经在密集布局与完善促进人工智能创新的战略与机制ꎮ对人工智能创新过程的研究与评价是进行人工智能创新过程管理的重要方式ꎮ一般会采用分散式研究方法将人工智能进行分解展开层次性的分析ꎬ或者在此基础上对分层研究进行融合ꎬ展开人工智能的整体研究[３]ꎮ«人工智能百年研究»发布的报告[２]ꎬ通过一系列新颖的观点来审视人工智能的活动和进展ꎮ清华大学的中国科技政策研究中心发布了针对中国人工智能的发展水平探讨的报告[４]ꎬ但是从人工智能创新过程的完整性上来说还有补充与丰富的空间ꎮ创新价值链作为可分解㊁指导创新过程的链式结构ꎬ适用于创新过程效能建模ꎬ既往研究从各角度分析了人工智能创新过程ꎬ对创新过程的要素进行了讨论研究ꎬ但人工智能的创新价值链尚未构建ꎮ因此ꎬ本文通过对创新价值链的理论的溯源ꎬ结合人工智能创新活动的特点ꎬ尝试构建人工智能创新价值链的结构和指标体系ꎬ以期对人工智能创新过程进行认识与评价ꎬ为该领域的创新过程的认识与创新过程的管理提供理论基础ꎬ为对人工智能领域感兴趣的研究人员提供科研的参考ꎬ并为人工智能领域的重大决策提供事实依据与理论支撑ꎮ１㊀创新价值链理论溯源及演化１.１㊀创新价值链的理论溯源创新价值链中的 创新 部分的理论来源ꎬ最早可追溯至政治经济学家约瑟夫 熊彼特的成名之作 «经济发展理论»ꎮ熊彼特的创新经济学里５９３㊀高技术通讯２０１９年第２９卷第４期:３９５~４０１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀①②科技部科技创新战略研究专项(ＺＬＹ２０１８０８)资助项目ꎮ女ꎬ１９９４年生ꎬ硕士生ꎻ研究方向:科技政策与科技战略ꎻＥ￣ｍａｉｌ:ｓｏｎｇｘｔ２０１７＠ｉｓｔｉｃ.ａｃ.ｃｎ(收稿日期:２０１８￣１２￣０１)对 创新 进行了定义ꎬ即把关于生产要素和生产条件的 新组合 引入生产体系就是创新ꎮ所谓 经济发展 也就是指不断地实现这种 新组合 ꎬ生产力与生产效率得到提高ꎮ在熊彼特的创新理论里ꎬ技术创新的引入作为一种生产要素ꎬ与生产条件创新结合ꎬ形成新的产品和商业模式ꎮ中国学者钟柯远和美国经济学家Ｈａｎｓｅｎ在２１世纪初提出了创新价值链ꎬ但二者提出背景的区别在于:钟柯远[５]在国家创新的背景下提出了创新价值链的概念ꎬ他认为创新价值链是创新活动背后蕴藏着的价值创造与组织结构形式ꎬ代表创新活动的价值属性ꎬ反映创新过程中价值的转移和创造ꎻ而Ｈａｎｓｅｎ[６]是在企业创新流程的解决场景下提出了 创新价值链 概念ꎬＨａｎｓｅｎ认为企业对创意的判断和创新实现流程的欠缺ꎬ是创新没有得到充分发展ꎬ源源不断的创意实际上是不断地向一个已经严重崩溃的创新系统中注入更多的内容ꎬ导致效率的降低ꎬ企业需要考虑的是现有创新的实现过程ꎬ因此ꎬ他提出了创新价值链ꎮ钟柯远和Ｈａｎｓｅｎ在创新价值链概念上面大致是一致的ꎮ显然ꎬＨａｎｓｅｎ的创新价值链观点的传播更为广泛ꎬ后继创新价值链理论的丰富㊁完善和扩充ꎬ更多的是基于Ｈａｎｓｅｎ的创新价值链理论进行的ꎮ１.２㊀创新价值链的演化Ｈａｎｓｅｎ的企业创新价值链理念被后人扩充为企业获取知识并转换为新产品和工艺ꎬ然后利用他们的创新来产生附加值[７]ꎬ价值的增值被补充到创新价值链里ꎻ创新价值链的应用对象也从最初的企业拓展至产业㊁行业㊁区域甚至国家ꎬ创新价值链的理念随着应用的拓展得到补充和丰富ꎮ从创新源头开始ꎬ激发想象到产品成形㊁推出市场等商业化阶段ꎬ经过多级环节㊁运用多种要素㊁涉及多个部门㊁透过各阶段关系的连结ꎬ技术从发明到应用[８]ꎬ直到取得最终成果并实现其价值创造[９]ꎬ环节的连续与耦合被补充到创新价值链理论ꎮ后来蔡坚[１０]指出ꎬ创新价值链作为一个链式过程ꎬ其包含了若干结点ꎬ而每个结点又由资源投入和创新产出两部分组成ꎮ这又是对创新价值链的创新分解ꎮ基于熊彼特的创新理论㊁Ｈａｎｓｅｎ最初提出的创新价值链概念ꎬ以及后续对于创新价值链理论不断的完善㊁拓展ꎬ创新价值链逐渐从最初的 创意转化为商业化产品的全过程的链式结构 ꎬ逐渐丰富㊁完善与综合ꎮ本文作者认为ꎬ创新价值链是一个源于知识与技术的创新ꎬ由几个连续的环节构成且终止于创新价值的最终实现的整合流程ꎬ环节之前通过产出与投入进行连接ꎬ每环节的产出皆体现创新价值的增值ꎮ２㊀创新价值链的特点Ｈａｎｓｅｎ最初提出的是针对企业的创新价值链ꎬ后来ꎬ创新价值链的概念被进一步完善ꎬ且应用对象被逐渐拓展至行业㊁区域乃至国家层面ꎬ衍生出目前的创新价值链ꎬ总结出以下几个特点: (１)创新价值链将创新描述为一个整合的流程ꎮＨａｎｓｅｎ最大的贡献就是把创新看作端到端的完整过程ꎬ而不局限于某个部分ꎮ围绕核心主体以满足市场需求为导向ꎬ通过技术创新㊁组织创新和管理创新将相关的创新主体联结起来ꎬ以实现技术产业化和市场化[１０]ꎮ(２)创新价值链的源头是知识与技术的创新ꎮ创新价值链的实现ꎬ首先要获取创新所需的知识ꎬ创新价值链开端往往是 提出一个构思[１１] ꎬ而这个构思就体现在知识创新中ꎬ创新价值链通过知识创新活动将相关的创新参与主体连接起来ꎬ揭示了知识㊁技术在价值链中的流动㊁转化和增值效应[１２]ꎮ(３)创新价值链由一系列实体功能上不同㊁相互作用和相互依赖的子阶段连续构成ꎬ分别进行几个部分的创新价值转化与提升ꎮＲｏｔｈｗｅｌｌ[１３]指出ꎬ创新过程不是一个可以划分为一系列功能不同的实体的连续过程ꎬ而是由相互作用和相互依赖的阶段组成的ꎮ创新价值链把具有互补性的各个节点连接起来ꎬ分工协作ꎬ互联互动[９]ꎬ透过各阶段关系的连结ꎬ促使创新跨越不同阶段的商业化鸿沟[８]ꎬ创新价值得以实现ꎮ(４)创新价值链的核心精神是价值的增值ꎮ创新价值链的实现过程ꎬ就是利用各环节的创新来产生附加值的递归过程ꎮ创新价值链揭示知识㊁技术６９３高技术通讯㊀２０１９年４月第２９卷第４期在价值链中的流动㊁转化和增值效应[１２]ꎬ要实现知识的经济化与创新系统的优化ꎬ在价值链各环节上不断创造新价值ꎬ要取得最终创新成果并实现其价值创造[９]ꎬ要最终实现大规模生产㊁规模化经济ꎬ不断实现价值增值[１１]ꎮ３㊀人工智能创新活动的特点人工智能是计算机的三大学派之一ꎮ１９５６年 人工智能(ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬＡＩ) 一词被正式提出ꎬ被普遍认为是人工智能学科诞生的开端[１４]ꎮ人工智学科的发展经历过几次明显起落ꎬ每一次的高潮都是一个旧哲学思想的技术再包装ꎬ而每一次的衰败都源自高潮时期的承诺不能兑现[１５]ꎮ２０世纪５０年代到６０年代通用电子计算机诞生后ꎬ以图灵测试的出现为标志ꎬ数学证明系统㊁知识推理系统㊁专家系统等一系列里程碑式的技术和应用在研究者中立马掀起了第一次的人工智能热潮ꎬ但当时的算力㊁算法都不能满足人工智能创新发展的条件ꎻ２０世纪８０年代到９０年代ꎬ基于统计模型的技术替代了基于符号学派的技术ꎬ在语音识别㊁机器翻译㊁模式识别等应用领域开始有所建树ꎬ第二次人工智能热潮仍然笼罩着浓厚的学术研究和科学实验色彩ꎬ离商业化㊁大众化的价值实现有一定距离ꎮ深度学习科学家Ｈｉｎｔｏｎ等人[１６]在２０１６年发表的论文标志着第三次人工智能热潮的到来ꎬ同时开启了深度学习时代ꎮ基于深度学习的科研成果商业化程度明显提高ꎬ在多个主流商业领域得到了应用ꎬ人工智能创新发展第一次实现了产业化与链条化[１７]ꎮ按照人工智能创新活动环节的大致先后顺序ꎬ本文梳理了当前的人工智能创新与价值实现的特点ꎬ归纳如下:(１)人工智能各环节人才竞争是人工智能创新竞赛的竞争根源ꎮ只有注重人才的投入与培养ꎬ人工智能才能有更多的技术产出ꎮ相对而言ꎬ在人工智能发展较好的国家中ꎬ美国有较为完善的人工智能人才培养系统ꎬ人工智能人才或者说是科研人员对基础研究更为重视ꎬ在研究型人才的培养和数量上优势明显ꎮ除了基础学科建设㊁科研成果产出ꎬ美国在创业投资和领军企业等其他关键环节上ꎬ也形成了能够持久领军世界的人才格局ꎮ各国巨头通过招募高端人才㊁组建实验室㊁收购创业公司等方式争夺㊁吸引人工智能人才ꎬ以奠基自身人才及人工智能创新布局[１８]ꎮ人工智能创新的人才梯队正在稳步形成ꎬ基础学科研究人才向产业化迁移ꎬ人工智能中间技术层的人才资源将会累积ꎬ产业化为人工智能产业突破技术瓶颈㊁推动产业跃升提供了智力支持和坚实基础ꎻ且随着人工智能的创新发展形势将刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入ꎬ传统行业本身的人才基础也成为人工智能应用层人才储备的资源ꎬ应用层人才实现爆发式增长ꎬ成为人工智能竞争加剧的重要因素ꎬ有力支撑人工智能的创新发展[１９]ꎮ(２)人工智能创新活动的最前端的基础研究和应用研究已有深厚的基础ꎬ论文产出和专利成果丰富ꎮ人工智能是一个厚积薄发的领域ꎬ第一个环节的积累很重要ꎮ若第一个环节的问题没得到解决ꎬ后期的产业化与商业化之路就会力不从心ꎮ近年来ꎬ随着深度学习技术的突破ꎬ人工智能厚积薄发ꎬ吸引了大批的创业与资本投入ꎬ但深度学习基础研究不足的问题并没有快速㊁完全地得到解决ꎬ因而人工智能的商业化之路还需从基础疏通ꎮ美国人工智能创新发展全面领先世界各国ꎬ很大程度上正是得益于几十年来的基础研究积累ꎬ而其他国家的基础与应用研究尚处于摸索㊁累积阶段ꎮ想要实现人工智能的跨越式发展就要把更多注意力集中到发展的核心环节ꎬ重视基础研究与应用研究的积累[１８]ꎮ(３)商业落地是当下人工智能创新的重要驱动力ꎮ人工智能在多个商业主流领域实现了真正的应用ꎬ性能或效率达到了受众的阈值ꎬ在产业化方面实现了商业的模式融合ꎬ人工智能创新开始实现其商业层面的极大价值ꎮ人工智能的应用场景极为广泛[１９]ꎬ相比前两次人工智能热潮都是学术研究主导ꎬ本次人工智能创新的需求来自现实商业需求ꎬ而非像前两次那样商业模式仅停留在市场宣传的劝说㊁游说ꎬ这次人工智能热潮则是资本主动寻找㊁挖掘热点领域的学术项目和投资创业项[１７]ꎮ然而ꎬ人 ７９３宋晓彤等:人工智能创新价值链构建研究工智能投创已显现出两个缺陷ꎬ即资金多而项目缺㊁周期长而营收难[１８]ꎮ(４)数据与用户共生ꎬ共同组成当前人工智能创新发展的重要资源ꎮ人工智能技术的进步与应用体验的优化要依靠包括文字㊁语音㊁图像等在内的庞大的数据训练ꎬ作为当前人工智能发展的核心技术ꎬ深度学习建立在大数据的基础上ꎬ即对大量数据进行训练ꎬ并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律ꎮ算法与数据相辅相成ꎬ算法的进步优化了数据的形态ꎬ提升了数据的利用价值ꎬ算法也因为数据样本的不断训练而精进ꎮ近几年互联网行业的迅猛发展恰好促进了大数据的产生与兴盛ꎬ大数据在一定程度上成就了这个阶段的人工智能ꎬ场景的积累㊁数据的储备㊁用户的囤积ꎬ使人工智能技术达到了前所未有的应用程度ꎬ拥有了大数据便是拥有了人工智能创新发展的战略性竞争优势ꎮ在数据方面ꎬ中国相比其他国家ꎬ中国拥有明显的人口优势与互联网优势ꎬ各类智能手机以及其他智能便携设备的数量接近人口总数ꎬ而每个智能手机能携带的传感器每天可以带来１ＧＢ的数据量[１９]ꎮ(５)从政策战略环境看ꎬ各国都为人工智能的创新发展提供了良好的战略环境与政策支持ꎬ国家层面的研发促进机制正在完善ꎮ各国人工智能战略与政策布局各有侧重ꎬ以引导㊁把握人工智能创新的方向ꎮ２０１３年以来ꎬ美㊁德㊁英㊁法㊁日㊁中等国都纷纷出台了各项人工智能战略和政策ꎬ以促进人工智能创新发展ꎮ美国希望借助人工智能巩固自己在科技竞赛中的领导地位ꎬ同时期望将人工智能应用于在国家安全方面ꎻ欧盟各国鼓励关注人工智能创新发展同时ꎬ对可能带来的的隐私㊁伦理等安全风险尽量规避ꎻ日本借助人工智能创新发展推进超智能社会建设战略ꎬ对老龄化等社会问题的解决寄希望于人工智能发展ꎻ而中国人工智能政策则更加关注产业化与商业化ꎬ助力中国的制造强国目标[４]ꎮ在本轮人工智能发展中吸引极高注意的中美两国ꎬ都把人工智能置于未来发展的战略高地ꎬ建立了相对完整的研发促进机制ꎬ在国家层面整体推进人工智能的发展[１８]ꎮ(６)在人工智能的影响下ꎬ不仅新的细分领域不断出现ꎬ围绕语音图像基础处理㊁机器人技术㊁自动驾驶技术等人工智能技术积极商业落地打开市场ꎬ传统行业也在加速转型ꎬ进行相关技术自主研发或购买人工智能整体解决方案ꎬ降低运作成本ꎬ追求人工智能带来的长期效益ꎮ随着人工智能技术不断突破ꎬ人工智能迅速进入发展热潮ꎬ相关技术开始从实验室走向市场ꎬ上百家创业公司正在人工智能的各个环节探索新技术ꎮ人工智能辐射带动了其他产业的智能升级ꎬ在教育㊁医疗㊁金融㊁交通㊁安全等领域应用加快ꎬ转变为 人工智能＋行业场景 的形态ꎮ此时人工智能并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式ꎬ而是对现有业务流程㊁商业模式的根本性改造ꎬ大部分人工智能系统将通过与人类合作来实现最佳绩效[１８]ꎬ给传统行业带来深刻的产业变革ꎮ４㊀人工智能创新价值链的构建４.１㊀人工智能创新价值链概念模型的构建创新价值链的源头是知识与技术的创新ꎬ由一系列实体功能不同㊁相互作用和相互依赖的子阶段连续构成ꎬ且终于创新价值的最终实现ꎮ从功能上看ꎬ主要应用于认识创新㊁评价创新与创新过程管理ꎮ本文尝试基于钟柯远[５]㊁Ｈａｎｓｅｎ[６]提出的创新价值链概念以及后人对创新价值链的补充与丰富ꎬ针对人工智能创新活动的结构与特点ꎬ选取了人工智能领域的创新价值链ꎬ如图１所示ꎮ图１㊀人工智能创新价值链概念模型本文把创新价值链理论运用到人工智能创新活动中ꎬ对人工智能创新的价值实现过程进行分解ꎬ将人工智能创新视为一个多投入㊁多产出㊁多环节的活动ꎬ其结构应该包括基础与应用研究阶段㊁产品开发８９３高技术通讯㊀２０１９年４月第２９卷第４期与商业化推广阶段[２０]ꎬ且前一阶段的产出即作为下一阶段投入的一部分ꎮ考虑到创新价值链的源头是知识与技术的创新ꎬ与人工智能创新活动呈现出的研究基础积累与厚积薄发特点ꎬ人工智能创新价值实现过程的第一个环节为基础与应用研究环节ꎮ基础与应用研究不仅是人工智能领域ꎬ更是其他一切技术领域创新的初始阶段ꎮ人工智能领域的 厚积薄发 特点ꎬ决定了人工智能创新价值链第一环节的重要性ꎮ基础研究与应用研究自身的根基的稳固与问题的解决ꎬ决定了后续商业化的深度ꎮ基础与应用研究环节的投入是创新活动的初始投入ꎬ包括人工智能研究人才的招募㊁研究团队的组建[２１￣２４]及人工智能相关实验室的建设等ꎻ基础与应用研究产出则包括新工艺㊁新方法以及新技术等ꎬ基础研究产出形式更多地表现为科技论文和专著等知识创新成果ꎬ应用研究产出形式更多地表现为专利[２５]等研发设计创新成果ꎬ通常用论文发表量㊁专利申请授权数㊁论文及专利的被引㊁合作等情况来衡量ꎮ商业落地是当下人工智能创新的重要驱动力ꎬ在得到基础与应用研究产出之后ꎬ需要对基础与应用研究产出进行物化ꎮ将基础与研究应用产出变为有形产品ꎬ企业还需要将有形化的产品推向市场ꎬ实现创新的经济价值ꎬ也就是产品开发与商业化推广环节ꎮ在产品开发与商业化推广环节ꎬ上一环节的新工艺㊁新方法以及新技术将作为投入ꎮ有既往研究指出ꎬ在这个过程中ꎬ还有一些额外的中间投入[２６]ꎮ根据实际操作和数据可用性ꎬ这些额外的中间投入通过人工智能企业人才招募㊁人才队伍建设㊁投融资情况来衡量[２７]ꎮ在第３节人工智能创新价值链的特点分析的最后提及ꎬ受人工智能影响的除了新的细分领域外ꎬ还有传统行业ꎮ但由于传统行业的人工智能程度差异较大ꎬ范围难以界定ꎬ因此在本文创新价值链的讨论中ꎬ限定人工智能企业的讨论范围仅作为产品开发与商业化推广活动ꎮ在对商业化推广环节进行评价时ꎬ以人工智能企业的数量和巨头比例㊁人工智能产业布局㊁投融资轮次㊁市场规模及增长率[２８￣３０]作为商业化推广环节的产出ꎮ人工智能创新发展ꎬ离不开数据与用户资源的重要支撑ꎬ良好的战略环境与政策支持也对人工智能的创新发展起着积极的引导和鼓励作用ꎬ在人工智能创新活动中ꎬ上述投入是同时作用于多个环节的ꎬ比如对人工智能创新活动有利的数据资源积累㊁用户积累㊁开源平台资源及战略机制上的投入ꎮ本文把这种几个环节共享的投入理解为创新活动营造的有利环境ꎮ只有实现创新的经济价值ꎬ才可以提高企业经济效益ꎬ获取更多利润ꎬ从而加大创新初始投入ꎬ实现人工智能可持续创新发展ꎮ４.２㊀人工智能创新价值链指标选取根据创新价值链理论ꎬ本文将人工智能创新价值实现过程分为基础与应用研究阶段㊁产品开发与商业化推广等２个阶段ꎮ虽然２个环节相互联系ꎬ但是ꎬ由于每个环节有着自身特点ꎬ因此ꎬ在对２个环节创新活动进行评价时ꎬ需要对２个环节的投入产出选取不同指标ꎬ如表１所示ꎮ在对基础与应用研究阶段进行评价时ꎬ本文选取人工智能科研人数和人工智能实验室数２个指标作为基础与应用研究环节的投入指标ꎬ以人工智能论文发表数㊁人工智能高被引论文数及占比㊁人工智能论文高产出机构情况㊁人工智能专利申请数㊁人工智能专利授权数㊁人工智能专利权人情况和人工智能专利被引情况作为基础与应用研究环节的产出指标ꎮ在对产品开发与商业化推广环节进行评价时ꎬ由于基础与应用研究环节的产出以及一些中间投入将作为产品开发与商业化推广环节的投入ꎬ因此ꎬ本文选取人工智能企业人才数㊁人工智能投资笔数和人工智能投资额这３个指标作为中间投入的衡量指标ꎬ把人工智能企业数量和人工智能企业年龄２个指标作为产品开发与商业化推广环节的产出指标ꎮ虽然无法精确地确定前文所述的数据资源积累㊁用户积累㊁开源平台资源及战略机制的投入这些共享投入在以上两个阶段各自的份额ꎬ但可以获得整个人工智能创新过程的总投入ꎮ考虑到路径依赖效应ꎬ使用大数据生产量㊁用户量(智能手机用户数)㊁人工智能战略机制投入和开源技术平台情况４个指标作为共享投入的投入指标ꎮ９９３宋晓彤等:人工智能创新价值链构建研究表１ 人工智能创新价值链各环节投入产出指标人工智能创新过程变量名称基础与应用研究环节投入人工智能科研人才数㊀人工智能实验室数量中间投入人工智能企业人才数㊀人工智能投资笔数㊀人工智能投资额共享投入大数据生产量㊀用户量(智能手机用户数)㊀人工智能战略机制投入㊀开源技术平台数基础与应用研究环节产出人工智能论文发表数㊀人工智能高被引论文数及占比㊀人工智能论文高产出机构情况㊀人工智能专利申请数㊀人工智能专利授权数㊀专利权人情况㊀人工智能专利被引情况产品开发与商业化推广环节产出人工智能企业数量㊀人工智能企业年龄５㊀结论通过对创新价值链的理论进行研究ꎬ分析创新价值链的特点ꎬ归纳人工智能创新活动㊁创新价值实现的特点ꎬ整体构建了人工智能创新价值链的结构及相应的指标体系ꎮ主要结论如下: (１)对创新价值链的概念进行理论溯源ꎬ提出了创新价值链是一个源于知识与技术的创新ꎬ由几个连续的环节构成且终于创新价值的最终实现的整合流程的概念ꎬ环节之前通过产出与投入进行连接ꎬ每环节的产出皆体现创新价值的增值ꎮ(２)总结出创新价值链的４个特点ꎬ即创新价值链是一个整合的流程ꎬ源头是知识与技术的创新ꎬ由一系列实体功能上不同㊁相互作用和相互依赖的子阶段连续构成ꎬ核心精神是价值的增值ꎮ总结了它的三种应用:创新过程的认识和研究㊁创新过程评价模型㊁创新过程的管理ꎮ(３)人工智能创新活动的五个特点:人才竞争是竞争根源ꎬ基础研究和应用研究的积累是极为重要条件ꎬ商业落地是重要驱动力ꎬ数据与用户是重要资源ꎬ各国良好的战略环境与政策支持是保障ꎮ(４)构建了由 基础与应用研究阶段￣产品开发与商业化推广阶段创新价值链 两个环节模型ꎬ包括初始投入㊁中间投入㊁共享投入与各环节产出的人工智能创新价值链ꎬ且构建了对应的包含１８个指标的指标体系ꎬ可应用于城市间㊁区域间㊁国家间的人工智能创新活动的认识㊁比较与评价ꎬ还可引申应用到其他高技术领域创新活动的观察ꎮ参考文献[１]吕文晶ꎬ陈劲ꎬ刘进.第四次工业革命与人工智能创新[Ｊ].高等工程教育研究ꎬ２０１８ꎬ１７０(３):６９￣７６[２]ＳｈｏｈａｍＹꎬＰｅｒｒａｕｌｔＲꎬＢｒｙｎｊｏｌｆｓｓｏｎＥꎬｅｔａｌ.ＴｈｅＡＩｉｎ￣ｄｅｘ２０１７ａｎｎｕａｌｒｅｐｏｒｔ[Ｒ].ＳｔａｎｆｏｒｄꎬＣＡ:ＡＩＩｎｄｅｘＣｏｍｍｉｔｔｅｅｏｆｔｈｅＯｎｅＨｕｎｄｒｅｄＹｅａｒＳｔｕｄｙｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ(ＡＩ１００)ꎬＳｔａｎｆｏｒｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ２０１７[３]邹峰.人工智能的突破与科学方法的创新[Ｊ].电子世界ꎬ２０１８(１５):１０８[４]薛澜ꎬ梁正ꎬ余振ꎬ等.中国人工智能发展报告[Ｒ].北京:清华大学中国科学技术政策研究中心ꎬ２０１８[５]钟柯远.完善国家创新价值链[Ｊ].决策咨询通讯ꎬ２００５ꎬ４(１６):１￣２[６]ＨａｎｓｅｎＭＴꎬＪｕｌｉａｎＢ.Ｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｖａｌｕｅｃｈａｉｎ[Ｊ].ＨａｒｖａｒｄＢｕｓｉｎｅｓｓＲｅｖｉｅｗꎬ２００７ꎬ８５(６):１２１[７]ＲｏｐｅｒＳꎬＤｕＪꎬＬｏｖｅＪＨ.Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｖａｌｕｅｃｈａｉｎ[Ｊ].ＲｅｓｅａｒｃｈＰｏｌｉｃｙꎬ２００８ꎬ３７(６):９６１￣９７７[８]温肇东ꎬ陈明辉.创新价值链:政府创新政策的新思００４高技术通讯㊀２０１９年４月第２９卷第４期。
