人工智能对产业结构的影响分析_李雪.pdf
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1、产业与科技论坛2023年第22卷 第2期Industrial&Science Tribune2023(22)2人工智能对产业结构的影响分析李雪熊萍【内容摘要】随着信息技术的发展,我国人工智能产业迅猛发展。人工智能通过降低生产成本、提高生产效率,畅通信息交流、合理配置资源有助于推动产业结构升级。根据 中国统计年鉴 人工智能专题库统计数据 1981 年到 2019 年的时间序列数据,构建双对数模型,定量分析人工智能对产业结构的影响。结果发现,人工智能产业对产业结构存在正向影响,人工智能企业数每增加 1%,产业结构比平均增加 0.068%。【关键词】人工智能;产业结构;生产效率【作者简介】李雪,重庆
2、财经学院熊萍(1986 11),女,湖北天门人,重庆财经学院副教授,硕士;研究方向:产业经济学当前我国的经济正在由高速发展向高质量发展转型,经济发展进入到转型的关键阶段1。社会的进步和发展面临着越来越多的阻挡力量,想要解决“中国制造”所面临的挑战,必须调整社会经济的发展模式和方向,向创新驱动发展和产业结构升级转变。产业结构的变动是学者们一直以来都比较关注的一个问题,但通过梳理现有文献发现,定性分析人工智能对产业结构的影响较多,而定量分析较少。现今,人工智能产业正在加快融入我国国民经济第一、二、三产业,影响我国产业结构的调整和升级。因此分析人工智能产业的发展现状、定量分析人工智能对产业结构的影响
3、,有利于人们生活质量的提高、更好地推动人工智能的发展、优化我国产业结构,最终实现资源配置最优化和宏观经济效益最大化。一、人工智能及产业结构发展现状(一)人工智能的发展现状。人工智能(Artificial Intelli-gence),简称 AI,是以计算机为基础,用于模拟和拓展延伸人类智慧的理论、方法、技术以及应用系统的一门新颖的技术学科,是人类智慧与科学的结合。“人工智能”这一术语在1956 年的达特茅斯会议上被首次提出2,经历了起步、高潮、低落,直至现在的高速发展阶段。随着大数据时代的到来,互联网、物联网等信息技术的高速发展,实现了人工智能从单一的理论基础研究走向现实生活中的应用,使人工智
4、能在化学、教育、医疗等方面取得了一系列的成功,促进了人工智能技术发生了质的飞跃,跨越了科学与技术之间的“隔阂”,使人工智能的发展迎来了一个全新的开始。我国人工智能企业数由 1978 年的仅仅 5 家,增加到 2019 年的 31,002 家。根据 2020 年全球人工智能产业地图 显示,2020 年我国人工智能企业占全球总数的 24.66%,排名第二,表现出较为强劲的发展势头3。我国人工智能行业主要龙头企业有阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等,全国市场总规模从 2016 年的 154 亿元增长到2020 年的1,280 亿元,年平均增长率高达57.93%。目前,人工智能应用的行业有智能制造、智慧医疗和
5、智慧家居等,其中智能机器人、智能硬件、科技金融、智慧医疗、智能制造领域企业数占比相对较高,分别为 8.39%、8.06%、7.39%、7.27%、6.26%。该企业主要集中在北京、上海、广东等经济发达地区,在中西部经济不太发达地区的发展相对落后,还存在着很大的上升空间,拥有较好的发展前景。(二)产业结构变动现状。1978 年,我国三次产业比例为27.69 47.71 24.60,第二产业增加值占比重较高,第三产业发展滞后。2012 年至今,我国第三产业在传统商贸流通领域稳步发展的基础上,金融、保险等行业快速发展,第三产业占比 首 次 超 过 第 二 产 业,三 次 产 业 比 例 调 整 为9
6、.11 45.42 45.46。2020 年,我国三次产业比例进一步优化为 7.7 37.8 54.5,说明了我国工业化进程不断加快,正迈向工业化后期,产业结构在不断优化升级。二、人工智能对产业结构的影响(一)人工智能对产业结构影响的理论分析。人工智能通过降低生产成本、提高生产效率,畅通信息交流、合理配置资源,来实现产业结构的高度化和合理化,从而引导产业结构的优化升级。1 降低生产成本、提高生产效率。人工智能可以通过协助劳动者执行部分重复性强、危险性高且可编码的生产任务,实现降低生产成本、提高工作效率;此外,也可以通过人工智能自动化、动态化监控等方式提高各生产环节的效率,由此实现降本增效,双重
7、发展,促进产业结构的高度化。如在制造业中,产品设计过程中运用数字代码及人工智能等技术的设计仿真可避免重复进行物理原型测试并改进质量,降低产品设计研发成本。生产制造端:通过“人机协作”,提高生产过程的柔性和效率。机械运维端:运用算法和大数据分析等技术对设备和物料使用情况进行规划并进行事前预测性维护,提高生产制造过程的稳定持续性,避免延机带来的损失,降低设备运营和维护成本。产品检测端:传统的检测环节通常由人工完成,如果对检测工具使用不熟练或出现疲劳状态,就会存在检测效率低、识别错误率相对较高等问题,而人工智能在视觉方面的检测具有良好的延展性、高标准化及定制化,能够有效地降低人力成本和时间成本、提高
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