未来人工智能与中国经济发展的探究
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作者:周梓博 任书琪 齐恒嘉
摘要：“十四五”规划建议列举出的几大前沿科技中，人工智能位列第一，预示着其未来的良好发展前景。同时，在“双循环”新发展格局下，鼓励大众创业、万众创新，科技创新成为推动我国经济高质量发展的第一引擎。本研究使用神经网络预测模型，分析了未来人工智能产业逐年利好的发展趋势，这为 “十四五”关键时期，重点发展人工智能产业，集中力量发展技术创新、深入推进实体工业化与实体经济的战略提供有效支撑。
关键词：人工智能;经济发展;神经网络预测模型;新发展格局
在2020年“新基建”七大重点领域中，人工智能凭借“推动经济高质量发展的引擎”的头衔再次出现在大众的视野中。人工智能技术经过50多年的发展，已逐步成为21世纪的科技核心，尤其是在智慧驾驶、智慧医疗、智慧金融等民生科技领域。人工智能这一先进理念打破了许多传统产业的固有思维，帮助传统制造业生产进行以自动化、数字化、信息化为基础，逐步实现智能化的转型，如工厂无人化、教学智能化、作业标准化、物流链条化等。
这一科技转型为中国经济带来三点优势：
第一，人工智能将赋能多个传统产业领域，为其转型升级提供高效率方案――切实降低传统产业各项经济成本。
第二，生产过程由标准化向智慧化转变――精准预测未来市场需求。
第三，基于大数据建立产品质量检测监控新机制――确保中国产品经济高质量发展。
一、人工智能及其概念
（一）人工智能政策历程
自2015年至今，人工智能的发展和规划多次被列入国家发展政策，逐步确立人工智能技术在战略发展中的重要性。2020年4月，新基建七大领域建设政策发布出台，人工智能是新基建的一大主要领域;2020年6月，在全国人大常委会中提及人工智能相关法律法规问题，重视对人工智能、区块链、基因编辑等新技g新领域相关法律问题的研究。
（二）人工智能相关概念
人工智能研究的对象主要包括智能机器人、语音文字识别与处理、图像识别与处理、计算机视觉等，其核心问题在于建构能够跟人相似甚至超越人脑的推理、知识、规划、学习、工程作业的能力等。达到模拟人类的高级思维过程和实现人类的智能行为这一终极目标。
1. 机器学习
将机器学习比作人工智能的“心脏”恰到好处，因为它正是人工智能技术的关键核心。该技术由初始阶段、学习阶段、评估阶段、预测阶段等四部分集成，主攻如何使计算机模拟或实现人类的学习行为的难题。在机器学习的同时将不断储存习得知识并加以记忆，自动重组原有知识框架以及决策方式，由此不断自发性地改善自身的性能。
2. 深度学习
深度学习是挖掘样本初始数据的潜在规律和表现层次的学习方法。在学习过程中捕获的信息不仅有利于对文字，图像和声音等数据的归纳，还有助于对这些数据的合理解释以及挖掘数据背后的潜在信息。深度学习的最终目标是使机器的主机与人类的大脑无尽相似，甚至超越常人的本能。作为机器学习的一个复杂分支，深度学习在语音和图像识别处理方面具有得天独厚的优势和无与伦比的天赋，是其他相关技术无法比拟的。
二、人工智能与经济发展的探究
（一）人工智能赋能劳动
1. 代替“没人干”的劳动
自2000年来我国老龄化现象日益严峻，到2004年时则形成了一种“事很多，人很少”的“用工荒”局面。大多数缺少工作者的劳动，都属于制造业劳动密集型，具有劳动时间长、技术含量低、工作内容重复性高、工资报酬低的特点。但也正是因为这类工作的单一性，使得“人工智能工作者”获得就业机会。在人工智能技术相对完善，人工智能制造成本相对较低的情况下，大多数“没人干”的劳动，人工智能都能胜任。
2. 代替劳动者“干不好”的劳动
有些工作要求严格，具有强度高、时间长、精度高、速度快等特点，大多数劳动者难以胜任。但这些劳动并不具有难以理解、技术含量过高等必须由专业人士操作的特点，只是受制于我们人体的生理极限等。假设“不知疲乏、不知睡意”的机器人能够替代人工，那么不仅可以提高产品质量，还可以显著地提高劳动生产率。只要人工智能机器人拥有相较劳动者更低的成本优势，人工智能机器人就很可能替代劳动者从事这些活动。
（二）人工智能赋能三大产业
人工智能可以在三大产业中寻求一席之地，从而解放出某些纯粹体力劳动者的双手，提高三大产业的生产效率，推动我国三大产业经济高质量发展。
1. 人工智能赋能制造业
用机器自动制造代替人工手工制造，可以使制造业智能化、数字化，促进传统制造业转型升级，在降低管理难度、人工成本的同时，提高制造业生产效率。
其中，在我们的生活中应用最广泛的就是生产智能化的一个分支――产品智能化。从小灵通到智能手机，从人工客服到机器人客服，从现金付款到微信/支付宝收银等方方面面。在21世纪的今天，我们“足不出户、办事有序”的舒适生活已经离不开智能产品的帮助。
2. 人工智能赋能农业
农业发展是推进中国现代化进程的主要短板之一，要想实现质的突破，应用高科技武装农业是促进传统农业转型升级的必由之路。
目前，我国的智慧农业也取得了显著性成果。譬如，大型无人机企业广州极飞科技（XAG）公司开发出一款能够在综合考虑环境风向和土地形状条件的同时，进行高效且精准的农药喷洒工作的智慧机器人。在机器人作业的同时会精细拍摄农作物生长、病虫害和周边环境情况以及耕地形状，并测量土地肥力。科研人员根据这些大数据，便可以利用人工智能来分析农作物的生长情况和态势等，向农户提供施用农药和肥料的品种、数量和时间以及农作物的最佳收获期等建议。
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