前沿技术创新与新兴产业演进规律探析——以人工智能为例

被引:30
|
作者
李晓华 [1 ]
曾昭睿 [2 ]
机构
[1] 中国社会科学院工业经济研究所
[2] 中国社会科学院大学(研究生院)
关键词
前沿技术; 新兴产业; 人工智能; 产业化; 通用目的技术;
D O I
10.19654/j.cnki.cjwtyj.2019.12.004
中图分类号
TP18 [人工智能理论]; F49 [信息产业经济];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 1201 ;
摘要
本文通过追溯人工智能从萌芽、发展到实现产业化应用的历史,揭示了技术创新与新兴产业演进的一般性规律。前沿技术的创新路径存在高度的不确定性,在技术发展初期出现潮涌现象并呈现多条技术路线竞争的格局,其发展需要多学科技术的支持,受到多领域科技发展的启发。新技术的产业化往往要经历曲折、漫长的过程,需要来自互补产品与互补技术协同演进的支撑,其在国民经济中发挥作用也需要互补技术的进步与互补产品的发展。笔者通过分析提出,政府可以在技术推动和需求拉动两方面对新技术的产业化及其广泛应用发挥重要作用;人工智能技术既有其优势,也存在其不足和滥用风险;未来的创新与生产更可能是人工智能与人类的高度协作。本文从研发支持、发展环境建设、传统产业数字化改造、市场支持、创新创业、科技伦理治理等方面提出加快人工智能产业化的对策建议。
引用
收藏
页码:30 / 40
页数:11
相关论文
共 20 条
  • [1] 新工业革命来了,为何经济持续衰退
    李晓华
    [J]. 商业观察, 2016, (04) : 83 - 84
  • [2] 潮涌现象与发展中国家宏观经济理论的重新构建
    林毅夫
    [J]. 经济研究, 2007, (01) : 126 - 131
  • [3] 极简算法史[M]. 人民邮电出版社 , 吕克·德·布拉班迪尔, 2019
  • [4] 深度学习[M]. 中信出版社 , 特伦斯·谢诺夫斯基, 2019
  • [5] 硅谷简史[M]. 机械工业出版社 , 钱纲, 2018
  • [6] 决策的大脑[M]. 中信出版社 , 马里安诺·西格曼, 2018
  • [7] 被误读的创新[M]. 中信出版社 , 凯文·阿什顿, 2017
  • [8] 智能革命[M]. 中信出版社 , 李彦宏, 2017
  • [9] 人工智能革命[M]. 北京时代华文书局 , 王天一, 2017
  • [10] 智能学简史[M]. 科学出版社 , 冯天瑾, 2006