数字经济如火如荼，智能经济又来了。
11月18日，在于广州举行的2019中国智造业年会上，赛迪智库发布《中国智能经济发展趋势与展望2019》（报告），指出智能经济是以数据、算力、算法、网络为支撑，是数字经济的下一阶段。智能经济以智能技术创新为核心驱动力，推动智能技术与实体经济深度融合，实现智能技术产业化智能化，是支撑经济高质量发展的经济活动。
报告显示，智能产业化和产业智能化是智能经济形态体现的主要方式。智能经济是建立在信息经济、数字经济、知识经济基础之上的新经济形态，其主要内容包括：以云计算、大数据、物联网、人工智能技术、区块链等为核心的基础产业；以智能硬件、智能装备、机器人等为代表的核心产业；以智能制造、智慧物流、智慧城市等智能技术应用场景创新为核心的创新产业。
赛迪顾问股份有限公司副总裁董凯表示，智能经济伴随着数字技术、信息技术的创新突破而不断演进提升。智能经济将经历万物互联到万物智能、产业链整合生态协同、以及物理世界到孪生世界的发展路径。
智能经济潜力城市各显神通
《中国智能经济发展趋势与展望2019》还从创新环境、人工智能产业基础、科研能力、产业智能化水平、网络基础设施五个维度分别对中国智能经济发展潜力城市做出了评价。从评价结果来看，智能经济潜力城市20强的城市特色分明，并呈现出“梯队式”分布趋势。
智能经济潜力城市20强
第一梯队：人才、资本、科研等资源要素集聚，智能经济发展具备天然优势。
从人才来看，截至2018年底，中国人工智能领域专业技术人才总数超过6万人，北上广深四市人工智能专业技术人才数量超过4万人，占全国人工智能专业技术人才总数的80%。其中，北京与上海的人才数量都超过2万人，占比分别达到34%及33.7%。
从专利来看，截至2018年底，中国人工智能专利的发明申请数和授权数为26404件，其中北京、深圳、上海、广州、杭州等城市专利件数均达到千件以上，处于我国智能技术发展的第一梯队。其中北京的专利件数达4668件，大幅领先于其他城市。
从投资来看，2018年我国人工智能行业披露投融资事件541起，总融资额度达到750亿元，涉及项目457个。其中，北上杭深获得投资项目最多，四市获投项目数量达到343个，占比达63.4%。
第二梯队：创新环境不断完善、资源吸引力持续增强，智能经济发展后劲十足。
随着武汉、南京、苏州、青岛等新一线城市创新环境的加速完善，新一线城市对于人才、资本、科技等创新要素的吸引力得到大幅提升，逐步呈现出赶超传统一线城市之势，资源虹吸效应的增强将助力新一线城市智能经济快速发展。
以人才竞争力为例，与传统一线城市相比，新一线城市落户难度小、就业机会呈现上升趋势、员工晋升空间大、生活成本相对较低、创新创业环境日益完善但创业成本相对较低。
智能经济是企业知识积累、技术创新的产物，人才和资本是智能经济发展的关键支撑要素。新一线城市人才和资本资源的不断积累，将为智能经济发展提供强劲动力。
第三梯队：政策支持力度大、积极推动智能技术在多元化场景的落地。
第三梯队城市在人才、技术、资本等智能经济发展要素资源支撑方面相对较弱。但得益于新一轮实体经济转型升级机遇，纷纷推出大数据、云计算、人工智能等智能技术在工业、商业及服务业领域应用示范，并在细分领域逐步形成差异化特色，是助力我国智能经济整体水平提升的重要后备力量。
总体来看，不同城市都着重依托自身资源禀赋探寻差异化发展之路。例如，上海依托科研、人才优势实现技术应用双重突破；杭州凭借企业高校聚焦优势，科技人才聚智杭城；广州抢抓粤港澳大湾区建设的重大战略机遇，加快建设国家智能经济发展先导区；成都拥有针对性政策加持，塑造特有发展路径。
智能经济趋势展望与建议
董凯还展望了智能经济的发展趋势，包括：智能经济将凭借强大跨界整合能力不断裂变出更多新经济形态；智能经济将全方位改变传统供给、消费和监管模式；制造业的数字化、网络化、智能化升级将成为智能经济发展的重要支撑；区块链技术成为保障智能经济数据安全的关键手段；5G使能新技术为智能经济发展赋予加速度。
《中国智能经济发展趋势与展望2019》还对智能经济的发展提出了四大具体建议。
第一，打造智能基础设施：为智能未来奠定基础。
围绕数据基础设施降低物联终端成本，提高物联网普及程度。围绕算法研究，鼓励高校并引导校企合作以推动人工智能基础算法和应用算法研究。围绕计算能力，加强云计算核心平台建设。加强工业互联网平台的智能化服务能力，丰富工业互联网应用场景。
第二，建设智能经济人才体系，为智能经济打造人才资源池。
建设一大批具有国际水平的研究组是涌现智能领域顶尖人才的基础，引导具有智能经济人才培养能力的高校加强相关专业的课程设计和人才培养体系建设，丰富人才激励手段，创新人才引进政策，完善人才评价体系。
第三，健全智能经济科技创新体系：为智能经济培育创新平台。
智能专项政策和资金投入计划对科研院所及创新企业核心技术的研发提供精准持续的扶持，鼓励企业在技术研发领域的体制机制改革，激发企业创新活力，强化产学研用深度融合，鼓励院企协同创新。
第四，开源深度学习平台：开发通用化算法开发工具。
深度学习框架是智能经济的操作系统也是支撑“智能+”模式创新的重要工具，深度学习框架汇集了国内外优秀开发者的共享的算法和应用模型，可大幅降低工程师重复编写代码的工作强度。鼓励推广国产深度学习框架，面向高校、社区等前置推广，为培育算法工程师提供支持。
- 以上内容仅代表作者个人观点，不代表氢云资讯观点及立场
- 以上内容及观点不构成任何投资建议，据此投资后果自负
