民盟广东省委员会的书面发言
——关于促进大数据、人工智能赋能实体经济的建议
当前，大数据、人工智能等技术迅猛发展，引领新一轮科技革命和产业变革。党的十九大报告明确提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”广东通过制定实施一系列相关政策和举措，推动全省数字经济与实体经济融合发展取得积极进展和成效，数字经济占全省GDP比重超过50%，多项指标处于全国前列。然而，我省要通过促进大数据、人工智能赋能实体经济成为引领经济高质量发展的新动能和新引擎，目前仍面临不少困难。
一、面临的困难
（一）产业融合需求不一致，智能化改造内在动力有待激发。目前我省大数据、人工智能与传统产业融合程度还不高。一是智能化技术只在特定领域和层面具备优势，不同产业企业面临转型升级的困境和短板不同，亟需分类引导和扶持。二是可参考和借鉴的融合案例少，大部分传统产业企业不知道如何运用智能化技术改进生产，对此持观望态度。
（二）龙头企业相对偏少，对产业带动作用不强。据《中国人工智能年度评选榜单2018》显示，中国人工智能领航企业前10名中广东仅有2家；而据《2019中国人工智能独角兽白皮书》显示，前50名中广东只占5家，全国排名第4。在大数据、人工智能领域，除了腾讯和华为等少数龙头企业之外，我省大量初创期、中创期企业核心技术薄弱，加之缺少可支撑产业发展的智能化基础资源。“以大带小”的生态体系还不完善，难以形成集聚效应。
（三）数据共享应用水平低，成产业融合发展“瓶颈”。一是政府“数字红利”有待进一步释放，部门间数据共享难、协同效率低，政府信息资源开发利用远滞后于经济和产业发展要求。二是社会数据资源共享难，各行各业数据孤岛严重。这导致数据在智能化技术赋能实体经济中的重要桥梁作用难以发挥，对相关企业的技术研发和产业融合发展带来极大困境。
（四）跨界融合型人才严重紧缺，产业融合发展缺乏有力支撑。既了解实体经济发展需求又能够掌握数字技术的复合型人才十分紧缺，如北京、上海数字经济集聚就业人才占比接近全国1/3，而广州、深圳、东莞共占比不到12%；北京、浙江和上海所招人工智能核心技术职位占比接近全国90%，而广东仅占4%。
二、建议
（一）以标杆引路示范先行为突破口，分类别分步骤推进传统产业智能化改造。一是政府充分考虑不同类型传统产业特点，合理编制各产业智能化改造路线图和推进指南，以广东省优势传统产业为重点，引导企业依托第三方专业服务机构分阶段推进智能化改造。二是培育深度融合标杆企业和示范应用案例，加大宣传力度，梳理我省已有人工智能、大数据、工业互联网等试点示范项目或应用标杆项目的成效及经验，鼓励和引导传统产业企业积极参与。
（二）以培育本土龙头企业为重点，加快构建融合发展产业生态。一是由政府设立重点扶持本土企业清单，引导培育一批高端大数据、人工智能产业项目和龙头企业，发挥头部企业对外输出智能化经验和能力的作用，带动传统产业智能化转型升级。二是政府加大投资建设智能化基础设施，为相关企业提供公共计算硬件资源和高速网络传输通道。
（三）以数据资源共享应用为导向，满足产业融合发展的数据需求。一是加快我省“数字政府”建设，对政府数据进行分类分级并推动向社会开放。二是加快出台公共数据管理办法，制定公共数据资源开放清单，实现规范采集、共享使用。三是建立公共数据平台，制定数据资源确权、流通、交易、安全管理等相关制度，建成实体性公共数据交易中心，引导数据有序流通。
（四）以自主培育为基础，加快跨界人才融合型培养和引进。一是引导高校优化整合学科布局，鼓励高校与行业组织、龙头企业等社会力量共建新型产业学院和交叉学科，加快大规模培养人工智能、大数据等方向的复合型人才，为我省高质量发展提供人才支撑。二是实施更加开放积极有效的人才引进政策，设立大数据、人工智能领域奖励专项，汇聚国内外数字经济顶尖人才。三是鼓励高校、科研团队和创业团队参与创新竞赛，活跃产业交流和创新氛围。
