地方AI产业政策井喷 产值规划已超国家总目标

（原标题：地方AI产业政策井喷 产值规划已超国家总目标）

刚过去的一周，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，发布了四大国家级人工智能创新平台；上海发布了人工智能（AI）产业政策，布局产业规模过千亿；11月18日，武汉东湖高新区发布AI产业政策，布局百亿产业。

而早在一个月前，北京中关村也出台了AI产业系列政策。21世纪经济报道记者梳理发现，在北京、上海和武汉发布的AI产业政策中，提出的2020年产业规划总产值，已经超过国家层面在2017年7月份提到的“2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元”这一目标。这反映出各地对于这一新兴产业的重视，和希望成为“人工智能高地”的决心。

相关人工智能领域的企业人士表示，目前，数据、人才均是企业选择布局考虑的重点。

地方AI规划目标远大

11月18日，武汉东湖高新区发布《东湖高新区人工智能产业规划》。根据规划，光谷人工智能产业要在核心领域取得重大突破，形成全国领先的人才培养基地，产业竞争力进入国内第一方阵。到2020年，光谷人工智能核心产业规模达100亿元人民币，带动相关产业规模超过500亿元。

而上海更是大手笔。11月14日，上海政府发布《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，2020年实现人工智能重点产业规模超过1000亿，将打造人工智能创新带、人工智能特色小镇、人工智能产业园等。

此前的10月18日，中关村发布《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划（2017-2020年）》的通知，提出到2020年人工智能企业数量超过500家，培育5家以上具有国际影响力的领军企业，50家以上细分领域龙头企业，产业规模超过500亿元，对相关产业带动规模超过五千亿元。

值得注意的是，在2017年7月，国务院关于印发《新一代人工智能发展规划的通知》中，提到到2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。

21世纪经济报道记者梳理后发现，截止到11月20日，单上海、北京中关村和武汉东湖高新区规划的核心（重点）产业规模就已达1600亿；在人工智能带动的产业规模规划上，单北京中关村规划的就是“超过5000亿”，达到国家规划总目标1万亿的二分之一。

因地制宜的产业政策

11月15日，科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单，其中包括依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。

从中央到地方积极布局的AI产业政策，也被当做中国AI发展的产业红利。

21世纪经济报道记者对比梳理上海、北京和武汉地区的政策发现，相对北京上海的不同之处，是武汉东湖高新区强调了对“设立总部、第二总部和研发中心等企业的支持”，即三年内研发人员规模每增加100人，给予1000万元的企业发展奖励，单个企业最高不超过1亿元。

这跟武汉致力于发展互联网产业“第二总部”的定位相吻合。东湖高新区方面透露，目前东湖高新区已集聚100余家从事人工智能关键技术研发和应用的企业。

而上海重点提到，着力打造6个人工智能创新应用示范区，形成60个深度应用场景。利好政策方面，上海提出，将加快数据资源共享开放，为人工智能发展提供数据资源。目前已编制政务数据资源共享目录1.7万多条，有26万个数据项，年底前将启动建设全市政务信息交换共享平台。

此外，广州南沙则在2017年5月发布消息称，将发起建立一个100亿元的广州人工智能产业基金，用5到10年时间打造一个3000亩的南沙人工智能产业园区。政府的直接扶持预计达到近30亿元。

21世纪经济报道记者采访一家将AI产业基地落户在南沙的北京科技企业。该企业广州负责人表示，最终选择的广州南沙，一方面南沙位于粤港澳大湾区的中心，是新一轮开放的前沿；另外考虑到当地的数据开放政策（比较好）。其三，相对北京来说，广州生活成本较低，虽然北京人才更集中，但员工的房子、户口问题也越来越难解决。

在硅谷工作多年的AI专家丁磊博士看来，人工智能和大数据都将落地到具体行业里，地方政府产业政策如果能够引导各行业，积极拥抱人工智能带来的变化，让人工智能提高行业效率，必将推动人工智能的发展。“AI产业不可能依靠政府输血，政府可帮助引导和扶持相关企业对接AI服务。”

事实上，中国的整个AI产业发展已经站上“快车道”。7月份的《经济学人》杂志撰文称，多重因素促使中国成为全球AI中心，其中包括多个行业希望利用AI完成数字化转型，拥有人才和数据优势，创业公司和BAT的大举投入，以及政府的大力支持。

腾讯研究院研究AI政策的专家分析，中国是继美国、加拿大等之后发布AI国家战略的国家之一，应该从制度追随者走向引领者。不仅仅是在产业政策方面，还应该在AI立法与监管、教育与人才培养等方面做探索，同时积极构建AI伦理指南。