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作为新（xīn）一轮科技革命（mìng）的通用目（mù）的技术，人工智能将对经（jīng）济体系产生重要而深刻（kè）的影响，对推进中国经济高质量发展（zhǎn）和抢占全球科技（jì）战（zhàn）略制高点具有重大意义。目前我国人（rén）工智能产业的发展基础（chǔ）比较薄弱，数据安全、伦理道德（dé）、收（shōu）入（rù）分配（pèi）、科技泡沫、区域（yù）空间等也都面（miàn）临着严峻（jun4）挑（tiāo）战。加大联合（hé）攻（gōng）关、实现科技突围，整（zhěng）合（hé）数据资源、防范安全风险，立（lì）足人的立尝应（yīng）对伦理（lǐ）挑战，降低失业（yè）冲（chōng）击、调整（zhěng）赢家（jiā）通吃模式，拓展应用场（chǎng）景、防范科技泡沫，应对虹吸效（xiào）应（yīng）、优化（huà）空（kōng）间结构，是推进我国人工智能深入发展的关键所在。

在摩尔定律、大数据（jù）技术（shù）和深（shēn）度学习等的综（zōng）合推动下，人工智能迎来第（dì）三次浪潮。作为一种通用目的技术，与蒸汽机、电力、信（xìn）息通信技术一样，人工智能将对经济体系产生重要而深刻的影响。随（suí）着（zhe）中国（guó）跨过刘易斯拐点（diǎn）、老龄化程度（dù）不断加快、产业转型（xíng）压力不断加大，人工智能（néng）具（jù）有巨大的市场需（xū）求空（kōng）间。同（tóng）时，5G产业（yè）化（huà）、云（yún）服务提供（gòng）商等的发展也为人工智（zhì）能提供巨大（dà）的供给支（zhī）撑。人工智能将对推进中国经济高质量发（fā）展和抢占全球科技战略制高（gāo）点具有重大意义。

2020年突如其（qí）来的新（xīn）冠肺炎疫（yì）情，在给宏观经济造（zào）成巨大（dà）影响的同（tóng）时，也推动了人工（gōng）智能在各行各业的深入（rù）应用。在疫情防控与（yǔ）复工复产过程（chéng）中，人（rén）工智能在医（yī）学影像识别、病毒基因检测、辅助治疗、智能制造、金融风险防控、公共安（ān）全防护、智（zhì）慧物（wù）流与智慧零售（shòu）、在线教育（yù）、智慧城市等领（lǐng）域（yù）发（fā）挥了越来越突出且（qiě）不可替代（dài）的作（zuò）用。

与此（cǐ）同时（shí），我国人（rén）工智（zhì）能的发（fā）展也存在诸多风险和挑战。以人工智能为代表的（de）新一轮科技革命带来（lái）的（de）大国（guó）竞争前（qián）所未有，中国面临巨大的科技（jì）突围压力；由于数（shù）据本身的价值很高（gāo）、人（rén）工智能技术自身不完善和使用不当等原（yuán）因，人工智能系统已成（chéng）为（wéi）不法黑客攻击的重要（yào）目标（biāo）；人工智能的（de）兴起冲击传统（tǒng）的伦理关系，挑（tiāo）战人类（lèi）的道德（dé）权威（wēi）；机器替人会带来失（shī）业冲击与收入再分配；巨（jù）大的（de）科技收益预期加大投机风（fēng）险，会引发人（rén）工智能泡沫；虹吸效应（yīng）会促进（jìn）人工智（zhì）能企业过度聚集，进一步（bù）拉大区域差（chà）距。这些挑战既有（yǒu）人工智（zhì）能自（zì）身的不足，也有人工智能（néng）发展而引发的伦（lún）理、社会、经（jīng）济等（děng）问题。提前谋划（huá）并妥善解决这些问题，是推进（jìn）我国人工智能深（shēn）入发展的关键所在。

一、加大联合攻关，实现（xiàn）科技突围

当今世界正经历百年未有之大（dà）变局。随着（zhe）中国成为世界第二（èr）大经济体并逐步迈入创新型（xíng）国家行列（liè），世界经济中心加快向亚（yà）太转移，百年来西方国家主导的（de）国际政治经济秩序正在发生大调整。以人（rén）工（gōng）智能为代表的第四次工（gōng）业革命方兴未（wèi）艾，将深刻（kè）地改变人类的生产和（hé）生活方式，一定程度上决（jué）定（dìng）了一个（gè）国（guó）家未来的国际竞争（zhēng）力。为此，世界主（zhǔ）要大（dà）国之间围绕人（rén）工智能等进（jìn）行的科技竞争日趋激（jī）烈，特别是中（zhōng）美关系（xì）历经多年未遇（yù）的重大（dà）挑战，国际间（jiān）的人才交流、科技（jì）合作、投资（zī）并购、产业链分工等都受到不（bú）同程度的限（xiàn）制，单边（biān）主义、保护主义不断（duàn）抬头，经济全球化遭（zāo）遇逆流。

目前中国人工智能产业的核（hé）心技术比较薄弱，集成电路超（chāo）过原（yuán）油（yóu）成为（wéi）第一大进口商（shāng）品（pǐn），基础软件90%以上依赖国外企（qǐ）业；顶尖人才数量与美国等发达国家还有较大（dà）差距。当今世界国际技术环境的剧烈变化决定了中国必须跳（tiào）出传统的模仿创新（xīn）模式，加快走自（zì）主创新之路，实现科技突围。中国既要大力拓（tuò）宽（kuān）国际科（kē）技合作（zuò）新渠道，大力加强顶尖人才的培养与引进。

更为重要的是，积（jī）极发挥市场（chǎng）经济（jì）条件下的新型举国（guó）体制（zhì）优（yōu）势，围绕（rào）人（rén）工智能核心基础零部件和元器件、先进基础工（gōng）艺、关键基础材料、产业技（jì）术（shù）等（děng）“卡脖（bó）子”的共性问题实施专项行动，集中优势资（zī）源（yuán），加大研究投入，设定目标，分解任务，协同攻关（guān），实现突（tū）破（pò）。同（tóng）时，技术标准也是全球化时代各国争（zhēng）夺市场话语权（quán）的重要手段（duàn），是市场（chǎng）竞争的制高点（diǎn）。要（yào）以《国家（jiā）新一（yī）代人工智能标准体（tǐ）系建设指南》（2020）为指引，对标世界一流，加强多部门协作（zuò），制定和完善（shàn）人工智（zhì）能标准（zhǔn）体系，抢（qiǎng）占国（guó）际（jì）标准（zhǔn）主导权乃至控制权。

此（cǐ）外（wài），还（hái）要借鉴（jiàn）德（dé）国弗（fú）劳恩霍夫（fū）研究（jiū）所等机构的（de）经验，调动各类智商高、情商高、有知识、肯（kěn）下功夫钻研以（yǐ）及接（jiē）地气、了解市场的人建立技术（shù）转移（yí）机构或担任技（jì）术经理人，搭（dā）建科技与产业的桥梁（liáng），实现技术到创新的转化（huà）（黄奇帆，2020）。最终通（tōng）过加大联（lián）合攻关，突破瓶颈制（zhì）约，形（xíng）成标准体系，畅通（tōng）转化渠（qú）道，实（shí）现（xiàn）中国人工智能产（chǎn）业的科（kē）技突围（wéi）。

二、整合数据资（zī）源，防范安全风险

数据是人工智（zhì）能的三大支柱之（zhī）一，人工智能因大数据（jù）而重生，制约（yuē）人工（gōng）智能（néng）广泛应用的不是（shì）算法不（bú）够先进，而是（shì）缺乏高（gāo）质量的数据。目前我国运行着（zhe）多种信息化系（xì）统，这（zhè）些多源异构的系统之间彼此割裂，而且由于（yú）历史原因很多数据没有（yǒu）被数（shù）字化，致使系统（tǒng）之（zhī）间处于孤岛状（zhuàng）态。分散各处难（nán）以（yǐ）融合的数据孤岛（dǎo），无法很好地训练模型，成为制约中国人（rén）工智（zhì）能产业发展的最大障碍。就（jiù）像土地（dì）是农业时代（dài）的（de）原材（cái）料（liào）、钢（gāng）铁是工业时代的原（yuán）材料一样，数据是信息时代的原材料。限制数据读取无异于在农业时代管控（kòng）土地使用、工业化时代限制工（gōng）厂的产品生产（罗斯，2016）。

为了加快人工智能的发展与应用，需要加快数据的开（kāi）放和大力整合，实现数据准确与有效联通（tōng）。在规范（fàn）数据使（shǐ）用、保护隐私等前提下，借助（zhù）区（qū）块链等技术，建设数据中台（tái），汇聚多种来（lái）源数据，形（xíng）成（chéng）统（tǒng）一标准和体系。在此基础上，根（gēn）据（jù）用户的各种需（xū）求，快（kuài）速响应，及时提供可视化、智能（néng）化（huà）、便捷化的数据（jù）服务方案（付登坡等，2020）。

由于数据本（běn）身的价值很高、人工智（zhì）能技（jì）术自身不完善和使用不当等原因，人工智能系统已成为不法（fǎ）黑客攻击的重要目标，面临（lín）着巨大的安全风险。保（bǎo）障数据与（yǔ）网络（luò）安全需要（yào）政（zhèng）策法（fǎ）规（guī）与技术（shù）手（shǒu）段等的结（jié）合。

1.完善细（xì）化法律法规，保护数据安全。首先要（yào）立法确定数据（jù）的所有权，并且（qiě）数据（jù）所有者有（yǒu）删除（chú）个（gè）人（rén）数据的“被（bèi）遗忘权”（王坚，2018）。其次，完善细（xì）化法律法规（guī），明（míng）确数据（jù）收集、存（cún）储、处理、使用等（děng）各个环节的边界。在数（shù）据汇聚（jù）和使用之（zhī）前，利用大数（shù）据和（hé）人工（gōng）智能技术完（wán）成（chéng）数据的清洗、脱（tuō）敏、结构化和标准化（冯登国，张敏（mǐn）和李昊（hào），2014）。保障数（shù）据使用的可追溯性，完善追责问（wèn）责机制，规范数据使用范围。

2.使用“联邦学习”策（cè）略，保护数据（jù）安（ān）全。在数据不出（chū）本地的前提下，各个数据（jù）拥有方依（yī）托各自数据建立模型（xíng），将（jiāng）各地的（de）模型参数上传到云端，再（zài）在云端（duān）训练人工智能（néng）模型。然（rán）后将（jiāng）优化（huà）的人工智（zhì）能模型参数（shù）返回（huí）到各地共（gòng）享。这种策（cè）略既实现了数据（jù）共享，又保证了数据安全（quán）（世界人工智能大（dà）会组委会，2019）。

3.借助大数（shù）据（jù）和人工智能等技（jì）术，保障网络（luò）安全。基于人工智能技（jì）术在（zài）软件二（èr）进制分（fèn）析、网（wǎng）络攻击检测、安（ān）全行为（wéi）辅助（zhù）分析（xī）、网络信息过滤等（děng）领域的（de）应（yīng）用（yòng），建（jiàn）立一（yī）套（tào）基于“大数据+威胁情（qíng）报+安全知识+安（ān）全专家”的全新战法，构建覆盖整个（gè）国土（tǔ）空间的智能网络（luò）防御系统，即国家网（wǎng）络安全大脑，从而（ér）应对（duì）网络（luò）战（zhàn）争，保障网络安全。此（cǐ）外，加强政府（fǔ）、科研院所、企业和行业等各（gè）方紧密合（hé）作，共建有利于网络安全的（de）大（dà）生态（周鸿，2019）。

三、立足人的立场（chǎng），应对（duì）伦理挑战

随着中国跨过刘（liú）易斯拐点、老龄化进程加（jiā）快与产业（yè）转型升（shēng）级的压力加（jiā）大，人工智能在中国（guó）具有巨大的应用前景（jǐng）。人工智（zhì）能的使用，一方面提高了生（shēng）产效率，赋予（yǔ）劳动力和资本更多（duō）能量，拉动经济增长（Aghion，Benjiamin and Charles，2017）；人工智能也促使生产方式趋（qū）向（xiàng）人性（xìng）化（huà），使（shǐ）得（dé）人们逐步从重复、单调、危险的工作中（zhōng）解放出来，促进人的自（zì）由全面发展。另一方面，人（rén）工智能的（de）兴起与（yǔ）发展（zhǎn）也对人类的（de）传（chuán）统伦理关系、人的本质等发（fā）起了深（shēn）层次的挑战。

首先，人工智能（néng）的兴（xìng）起（qǐ），冲击（jī）传统的（de）伦理（lǐ）关系，挑战（zhàn）人类的道（dào）德权威（wēi）。（1）隐私（sī）问题。人工智能系统（tǒng）的建立需要大量数据来训（xùn）练模型，这将会产生隐（yǐn）私泄露等（děng）问题。（2）安全与责任问（wèn）题。目（mù）前人工智（zhì）能技术大多基于云端或互联网开放平台，互联网（wǎng）与人（rén）工智能技术本身（shēn）的漏洞可能造成巨大的安全隐患。（3）算法歧视。数据（jù）质量（liàng）和隐含（hán）的信（xìn）息决定了深度学习（xí）模（mó）型得到的结（jié）果可能存在算法歧视（莫宏伟，2018）。（4）智能鸿（hóng）沟。人们使（shǐ）用人（rén）工智能产（chǎn）品的（de）能（néng）力（lì）有很（hěn）大差（chà）异，尤其（qí）是对于老年人（rén）使用人工智能（néng）产品的能力有限（xiàn），从而导（dǎo）致这些（xiē）人被人（rén）工智能技术排斥在外，形成智能鸿（hóng）沟。

其次，人工智能的发展与（yǔ）应用，引发人类对于人的本质的（de）深（shēn）层次挑战。随着生（shēng）物（wù）技术和智能技术（shù）的发（fā）展（zhǎn），强人（rén）工智能（néng）时代将会（huì）到来。人的自然身（shēn）体与（yǔ）智能机器日益“共生”，“共生体”究竟是“人（rén）”还是“机器”？当（dāng）智（zhì）能机器具（jù）备了人的思维（wéi），会制造工（gōng）具（jù），并且具有人的（de）外形、声（shēng）音与行为，智能机器是否是“人”？如（rú）果智能机器（qì）在一定意义上是“人”，那么它是否（fǒu）享有人权等基本（běn）权利？是（shì）否应该承担相（xiàng）应的（de）行（háng）为后果？超级智能是（shì）否会“失控”，反过来（lái）取代、控制或统治人（rén）类？这些都是极具挑（tiāo）战（zhàn）性的问题（孙（sūn）伟平，2017）。

目前国际（jì）上有两（liǎng）套被（bèi）普（pǔ）遍认可的人（rén）工智能伦理共（gòng）识。一套是“阿西洛马人工智（zhì）能原则”，另一（yī）套是国际电气电子工程（chéng）师学会（huì）提出的“人工智（zhì）能设计的（de）伦理准则” （杨放、刘开、常运立，2020）。

2019年中（zhōng）国也发布了《新一（yī）代人工智能治理原则发展负（fù）责任（rèn）的人（rén）工智能》，提出了（le）八项原则。应对人（rén）工智能带来的伦理挑战，须要以伦理共识与（yǔ）治理原则为准绳（shéng），立足人的立场，按照人本、公正和责任原则，早做（zuò）谋划，让人工智能服务人类。一是，在人工智能的系统（tǒng）设计（jì）中，要将人类社会（huì）的伦理规范和（hé）价（jià）值观念（niàn）嵌（qiàn）入人工智（zhì）能系统。二是，制定人工智能算法（fǎ）规范（fàn）和标准。对软件和算（suàn）法设计（jì）进行（háng）规范（fàn）和监管（guǎn），同时加强代码和决策透（tòu）明性。建立第三方检（jiǎn）测、评（píng）估、认证和审（shěn）批制度，对不（bú）符合监管标准的产品不允许推向市（shì）场（莫（mò）宏（hóng）伟，2018）。三是，不（bú）断细化完善现行法（fǎ）律法规，明确人工智能产（chǎn）品设计者、生产者和（hé）使用者的责（zé）任（rèn）范围。同（tóng）时需（xū）要确保（bǎo）用户对算（suàn）法等有知情权与被解释权（quán）。此（cǐ）外，还需要（yào）加强人（rén）工智能伦理（lǐ）风险方面的宣传（chuán）与教育。

四、降低失业冲击（jī），调（diào）整赢家通吃模式

人工智能革命通过变革技术体系（xì）、产业（yè）结构与（yǔ）生（shēng）产方（fāng）式影响（xiǎng）就业结构（gòu）与（yǔ）就（jiù）业形态。人工智（zhì）能的（de）就业效应主（zhǔ）要包括创造效应和替代效（xiào）应（yīng）。人（rén）工智能对就业的创造效应主要（yào）表现（xiàn）为（wéi）间接效应（yīng），即人（rén）工智能通过提高企业经济效（xiào）率与降低生产（chǎn）成本，带（dài）来人工智能研发企业、产品供应（yīng）商（shāng）、应用（yòng）企（qǐ）业和其他企业的（de）发展，进而促进（jìn）就业增长（邱和何勤，2020）。

人工智能的就业替代效（xiào）应（yīng）主要通过（guò）技能偏向型技术进步和程序偏向（xiàng）型技术进（jìn）步而实现。技能偏向型技术进步会增加对高技能劳动（dòng）者（zhě）的需求，减少对（duì）低技能劳动力的需求，从而对低（dī）技能劳动者造成冲击（jī）。程（chéng）序偏向型（xíng）技术进步将机械性、重（chóng）复性、逻辑性（xìng）强、易编程的工作（zuò）任务自动化（huà），从而对中等技能岗位造（zào）成冲击（Autor，Levy and Murnane，2003；Autor and Dorn，2013）。目前人工智（zhì）能尚处于弱人工（gōng）智（zhì）能（néng）阶段，就业总体效（xiào）应还存（cún）在争议，但从短期看（kàn）就业破坏效应大于就（jiù）业（yè）创造（zào）效应，会给社会带（dài）来一定程度的失业冲击。

在数字化技术变革、信息通信技术进步、网络效（xiào）应（yīng）和垄（lǒng）断寻租等因素的综合（hé）推（tuī）动下（xià），人工智能还将（jiāng）创造赢家通吃市场，形成高技能劳动者与低技能劳动者之间（jiān）、资本（běn）和劳动之间（jiān）、超级明星与其（qí）他人之间的巨大财富（fù）分化。赢（yíng）家（jiā）通（tōng）吃（chī）市场的经济模（mó）式与工业（yè）化经济模式截（jié）然不（bú）同。工业化（huà）经济中营业收入和个人所得跟天分和努力高度相关，收入分配差（chà）异远远小（xiǎo）于赢家（jiā）通吃市常而在（zài）赢家通吃（chī）市场存在极其不稳定、不均匀（yún）的（de）竞（jìng）争，收入分配呈现幂律分布。这种分配（pèi）模式下，小规模群体获得（dé）不成比（bǐ）例（lì）的收入份额，即80/20法则。同时（shí），这种分布（bù）具备尺度（标度）不（bú）变的特征（第1名在前10名中所占的份额，与（yǔ）前10名在前100名中所占的份额大体上相同）。收入分配向幂律分布转变意味着（zhe）支撑（chēng）社会稳定的（de）中（zhōng）产阶（jiē）级钟（zhōng）形曲线（xiàn）结束了（布莱（lái）恩约弗森和麦卡菲，2014）。

人工智能带（dài）来的失业（yè）冲击和赢家通吃市（shì）场，会使很多失业者和失败者被取代、被（bèi）排斥和被抛弃，可能（néng）成为解（jiě）构社会、破（pò）坏秩序稳定的重（chóng）要因素。因此，一方面（miàn）需要政府（fǔ）落实反垄断法，强化监管（guǎn），减少寻租（zū），创造公（gōng）平的竞争环境，这是缩小收（shōu）入分（fèn）配分化（huà）的关键（斯蒂格（gé）利茨，2013）。另一方面，改（gǎi）革税收体（tǐ）制，降低个人所得（dé）税，使得个人所得（dé）税（shuì）率小于或等于企业（yè）所得税率，增加农（nóng）民财产（chǎn）性收入（黄（huáng）奇（qí）帆，2020）。

抑制新自由（yóu）主义的霸（bà）权资（zī）本逻辑，逐步推行遗产税收制度，避（bì）免寡头统治的形成。同时，扩大（dà）社（shè）会（huì）事业支出。加强教育培训，提（tí）高劳动技能与（yǔ）技术（shù）发展之间的匹配度（dù）。建立健全社会福利和（hé）保障体系，增（zēng）加（jiā）住（zhù）房和医疗等（děng）方面（miàn）的（de）支出，对弱势（shì）群体进（jìn）行救助，维护他们的尊严和合法权益。

五、拓展（zhǎn）应（yīng）用场景，防（fáng）范科技泡（pào）沫

随着经（jīng）济的（de）不断发展，经（jīng）济体累积了庞（páng）大的、过（guò）剩的资本，这（zhè）些（xiē）财富亟需投资渠道。科技革（gé）命形成良好的前景，为（wéi）资本提供了众多投资机（jī）会，巨大（dà）的收（shōu）益预（yù）期（qī）也让（ràng）投资（zī）人变为投机家。尽管投机活动大（dà）大增加了（le）市场的流动性，提高了交易量，增加了市场参与者（zhě），但（dàn）是投机的结果往往是经济（jì）泡沫。历（lì）次工业革命时期曾先后出现（xiàn）过19世纪20年代（dài）和30年代（dài）初的运河泡沫、19世纪30年代和40年代的（de）铁（tiě）路泡沫（mò）、20世纪20年代的航空泡沫、20世纪（jì）90年代的互联网（wǎng）泡（pào）沫等（戈登，2011；霍布斯鲍姆，2017）。

随着人（rén）类步入人工智能（néng）时代，人工智（zhì）能被看作是重现（xiàn）20世纪90年代计算机技术奇迹、拉动全球经（jīng）济（jì）起飞的又一契机（jī），人（rén）工智能（néng）企业受（shòu）到资本市场（chǎng）的强烈追逐，全球人工智能公司数量快速增长。20132018年第（dì）一（yī）季度中（zhōng）国人工智（zhì）能领（lǐng）域的投（tóu）融资（zī）占到全（quán）球的60%，成（chéng）为全球最“吸金”的国家，人工智能产业出现（xiàn）“盲目跟风、重复投资”的泡沫化倾向（周鸿，2019）。在当前人工（gōng）智能应用场景（jǐng）变现困难的情况下，科技革命的预期效应（yīng）可能引发新一轮经济泡沫。

除了完善相关法（fǎ）律法规和加强资金监（jiān）管（guǎn）之外，攻（gōng）关应用场景和（hé）探（tàn）索（suǒ）商业模式是引导科技发展、避免泡沫破灭引（yǐn）起经济恐慌的关键（jiàn）。（1）凝聚多方力（lì）量，攻（gōng）关应用场景。人工智能的使用（yòng）将对企业的组织（zhī）模（mó）式发生变革，其应用场（chǎng）景（jǐng）的（de）攻（gōng）关需要若干垂直领域的人（rén）员共同参与才能有所突破。在国家超算中心等机构（gòu）和（hé）企业提供便捷的（de）算（suàn）力和（hé）算法（fǎ）支撑（chēng）的基础（chǔ）上，探索人工智能在推动数字技（jì）术产业化、传（chuán）统产业数（shù）字化、智慧城市与（yǔ）智慧管理等方面的应用（yòng）场景。

（2）增加资金渠道，探索商业模式。人工智（zhì）能（néng）的应用场景（jǐng）多是资本密集型的环节，风险（xiǎn）很大。一方面，需要（yào）完善多层次的资本市场（chǎng），特别（bié）是要（yào）发挥科创板（bǎn）的（de）示范（fàn）作用，为人工智能初创企业注入资本动能；另一方（fāng）面，根据应用场（chǎng）景（jǐng）的性质，探索财政（zhèng）专项基金、自然科（kē）学基金、重大基础科学研究项目群、风险资（zī）金等（děng）的不同结合方式，增加资金（jīn）供给渠（qú）道。在此基础上，积极探索合适的商业模式。一是在国内外寻（xún）求合（hé）作（zuò）者，通过实行开放和反（fǎn）馈（kuì）的思路（lù），提升人工智能产（chǎn）品性能，提（tí）高服（fú）务和盈（yíng）利（lì）能力；二是与上下游企业合作，将（jiāng）人工智能系统搭载在上（shàng）下（xià）游企业（yè）的产品上进行销售，既能（néng）增加上下游（yóu）企（qǐ）业的竞争力，又能验证产品的实际（jì）效果，还能（néng）加快产品通过认证（zhèng）。

（3）政府部门也要加快人（rén）工智（zhì）能产品的审批流程，对符合条（tiáo）件的人工智（zhì）能（néng）产品可先在人（rén）工（gōng）智能示范区内进行应用试点示范，形成可复制的（de）经验，加快（kuài）人（rén）工（gōng）智能产（chǎn）品（pǐn）的推（tuī）广与使用。

六、应对（duì）虹（hóng）吸效应，优化空间结构

中国区域差距很大，为了便（biàn）于分析（xī）人工智能在区域空（kōng）间上的虹（hóng）吸效应（yīng），可将（jiāng）全国分成（chéng）经济（jì）发达和经济不发达两类区（qū）域。相比经济不发达区域（yù），经济发达区域（yù）具有更（gèng）高的资（zī）本密集度、更好的人力资本和更完善的基（jī）础（chǔ）设施，具（jù）有（yǒu）更深更（gèng）广（guǎng）的（de）使（shǐ）用（yòng）人工智能的能力和动力。在此背景下，人（rén）工智能通过生产效率、资本深（shēn）化、劳（láo）动禀赋、技能溢（yì）价、产业组织（zhī）等（děng）渠道，促（cù）进（jìn）空间极化。（1）人工智能的使用会（huì）提高生产效率，经（jīng）济发达（dá）区域使用较多的人工智（zhì）能，带来更高（gāo）的经济效率，从而拉（lā）大生产（chǎn）效率（lǜ）对区域差（chà）距的贡献。

（2 ）人工智能的（de）使用在很大程度上表现（xiàn）为资本替代（dài）劳动。相比经济不发达区域，经济发达区域人工智能资本深化程度（dù）更高，因此资本收入份额（é）更大，从而拉（lā）大资本对区域差距的（de）贡献。

（3）机器替（tì）代劳动会降低企（qǐ）业（yè）的生产成本，这将（jiāng）大（dà）幅降低经济不发达区域的劳动禀赋优势，压缩依（yī）托劳动禀赋的发展空间，进而拉大区（qū）域之间的差距。

（4 ）人工智能的使用使得很多低技能或程序化（huà）的工作被机器（qì）替代，从而带来失业。在当前中（zhōng）国的（de）户籍制度下，经济发达区域的很多（duō）失业者会选择（zé）回到不（bú）发达区域（yù）进行回乡创业。同时人（rén）工智能的使用意（yì）味着适应人工（gōng）智能（néng）需求的（de）劳动力工（gōng）资会（huì）上涨，这会（huì）引起不（bú）发达区域适应人工智能（néng）需求的劳动（dòng）力更多选择流向发达（dá）区（qū）域（yù），从而获得更多的发展机会与经济收益。劳（láo）动力在空间上的双向流动，会降低不发达区域（yù）劳（láo）动力技能（néng）的整体（tǐ）水平与（yǔ）工资（zī）水平（píng），提高发达区域（yù）劳动者（zhě）技能的（de）整体水平和工（gōng）资水平（píng），从而拉大区域差距。

（5）人工智能（néng）的使用会（huì）对产（chǎn）业组织产生（shēng）影响。使用人（rén）工智能（néng）的（de）企业具有更高（gāo）的生产效率和更低（dī）的生产成（chéng）本（běn），产生更大的竞争力，从（cóng）而更容（róng）易在市场竞争中胜出（chū）。经济发达和不发（fā）达区域使用（yòng）不同程（chéng）度的人工智能技术，这意味着经济发达区域较多（duō）的企（qǐ）业在市场竞争中胜出（chū），而经济不发达区域较（jiào）多的企业在市（shì）场竞争中退出。企业的（de）进入和退出差异会加剧区域经济不平衡。当然，人工智（zhì）能的使（shǐ）用也存（cún）在趋同机制，趋同的力量（liàng）主要在于人工智能的使用会（huì）加快（kuài）知识的扩散。同（tóng）时，人（rén）工（gōng）智能技术（shù）也不仅仅是劳动力替代（dài）技（jì）术（shù），也存在劳动力互补技术。但是趋同的力量（liàng）相比（bǐ）于（yú）以上五个分化的力量（liàng）要（yào）小得多，人工智能（néng）的使用会加大虹吸效应，促进空间极化（huà）。

从（cóng）经验数据看，中（zhōng）国的人工智能企业和人工（gōng）智能应用（yòng）企业表现为较高程度的空间极化。从中（zhōng）国人（rén）工（gōng）智能企（qǐ）业的分布看，2019年科技部公布的15家中国（guó）最（zuì）强人工智能企业只分布于北京、上海、深圳、合肥和（hé）杭州等（děng）5个城市。从2019年人工智能初创企业100强（qiáng）的分布看，东部地区（qū）占据99家（jiā），西（xī）部只有1家。从人工（gōng）智能的应（yīng）用企业看，中国企业500强是人工智能使用的主要（yào）示范企业，位于京（jīng）津冀城市群、长三角城市（shì）群（qún）和粤港澳大湾区（qū）的（de）2019中国500强企业分（fèn）别有（yǒu）125家、130家和（hé）68家，占到全国的（de）64.6%。

人工（gōng）智能的发（fā）展（zhǎn）需要科技力量、集群网络、基础设施、知识交（jiāo）流等（děng）的支撑，这是人工智（zhì）能企业出现虹吸效应和空间极化的基（jī）本逻辑（jí）。近年来，中国的（de）区域经济差距呈现扩大趋势。人（rén）工智能带来（lái）的空间极化效应（yīng）会进一（yī）步拉（lā）大中国的区域差距，这不利于推动形（xíng）成国（guó）内大循环为（wéi）主体、国内国际双（shuāng）循环（huán）相互（hù）促进（jìn）的新发展格（gé）局（jú），从而反过来（lái）限制人工智能的发展（zhǎn）潜力与广（guǎng）泛（fàn）应（yīng）用。考虑到中国国土空间很大（dà），为实现区域公平发展，并推动形成双循环发展格局（jú），需要在（zài）空（kōng）间上形成以都市（shì）圈为核（hé）心（xīn）的多极空间结构（gòu），宜（yí）选择长三（sān）角城（chéng）市群、粤港澳大（dà）湾（wān）区、京（jīng）津冀（jì）城市（shì）群（qún）、长江中游城市群、成渝城市群、山东半岛城市（shì）群、关（guān）中（zhōng）城市（shì）群等作为中国人工智能发展的（de）研发和使用示（shì）范区。以都（dōu）市圈（quān）为（wéi）核（hé）心的多（duō）极空（kōng）间结构，既与国家的资源、环境和人口的分布特征相吻合（hé），与人工智（zhì）能产业聚集（jí）发展（zhǎn）的经济（jì）诉求（qiú）相吻合，与形成国内大循环（huán）为主体、国（guó）内国（guó）际双循环（huán）相互促进的新发展（zhǎn）格局相吻合，也（yě）与国土空间结构（gòu）优（yōu）化与区（qū）域公平发展（zhǎn）的需求相吻合。