【要加快建设制造强国，大力发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，进而培育新的增长点、形成新动能】
乔晓楠 郗艳萍
中共十九大报告提出中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优 化经济结构、转换增长动力的攻关期，建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求和中国发展的战略目标。同时，要加快建设制造强国，大力发展先进制造业，推动 互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，进而培育新的增长点、形成新动能。
人工智能与人口红利
中国的人口结构正在发生深刻变化。自1970年开始，中国年均人口增长率就在逐步放缓，预计2020年将低至0.5%，2030年将降至0.1%，2040年之后将进一步降至-0.1%，进入负增长阶段。由于人口增长率持续下降，导致人口结构发生深刻变化。未满15岁人口占比持续下降，预计2020年为17.1%，2030年为14.8%，2040年为13.3%，2050年为13.5%；65岁以上人口占比则持续上升，预计2020年为11.7%，2030年为16.2%，2040年为22.1%，2050年则将达到23.9%。人口老龄化也反映在中位年龄方面，预计2020年为38.7岁，2030年为43.2岁，2040年为47.7岁，2050年则将升至49.6岁。由此导致适龄劳动力占比大幅下降，预计2020年为70.8%，2030年为68%，2040年为62.1%，2050年则将降至58.9%。
人口老龄化趋势不断加剧，适龄劳动力持续减少，将使以往依靠人口红利实现经济增长的粗放型发展方式难以为继。只有寻找新的经济增长点，实现动能转换，提高生产效率，才能保持中国经济高质量地持续稳定增长。显然，引入人工智能，推动其与工业化相结合，有利于促进劳动生产率的提升。
据埃森哲公司预计，引入人工智能技术后在2035年将使各国劳动生产率平均提升26%。其中，瑞典的提升幅度最大，高达37%；芬兰和美国紧随其后，分别为36%和35%；德国、日本、法国、英国和澳大利亚的提升幅度分别为29%、34%、20%、25%和30%。
人工智能对劳动生产率的提升及对劳动能力的增强效应主要通过两方面得以实现：一是通过替代大量可自动执行的常规且重复的程序性工作，使工人们更有效地利用时间，并将时间用于更加体现创造性的工作之中。二是通过人工智能技术对工人进行辅助，使工人能够突破人体及能力的极限，进而创造更大价值。因此，引入人工智能进一步替代人的劳动、弥补劳动力缺口、提高劳动生产率以实现新旧动能转换，对于建设现代化经济体系、转变经济发展方式、提高经济发展质量和效益具有重要意义。特别是人工智能作为新工业革命的核心技术，可以给实体经济发展注入新的活力，推动中国工业化层级的进一步跃升，进而通过智能制造推动中国制造业向全球价值链的中高端迈进。
以人工智能推动质量与效益提升
1.人工智能在农业领域的应用。具体主要包括四个方面：一是智能图像识别，既可识别植物，又可识别病虫害，并提供有针对性的治理方案。二是智能除草、喷药、灌溉及施肥，进行田间管理、土壤分析，并对环境进行监测。三是通过卫星云图预测天气、气候灾害及判断农作物生长状况。四是在畜牧业方面，通过“畜脸”识别，智能管理牧场。人工智能通过数据收集分析、动植物信息感知、智能识别等技术，为农业产品的生产、贮存与销售提供可持续的解决方案。更精准地使用化肥、农药进而实现科学种植，有利于减灾、抗灾，改变人们依赖经验的种植行为，并可提高生产效率、降低人力成本、弥补农业劳动力缺口。如，荷兰的农业高新技术温室园区通过建造温室智能农业区，使每个租户生产商都能利用传感器掌握温室园区内的温度、湿度、光照、土壤条件及作物生长情况，精确预测产量并制定工作计划。Cattle-Watch公司通过将射频识别（RFID）标签贴在牧场奶牛的耳朵上，并配合智能设备实现放牧管理；利用智能传感器、探测器收集数据，掌握每头牛的生物信息，并对牛的情绪与健康状况进行分析，实施远程放牧，节省奶农的工作时间，提高工作效率。
2.人工智能在制造业领域的应用。人工智能为制造业注入新的活力，使制造业从自动化转向智能化，推动制造业转型升级。制造业领域是人工智能
应用非常广泛的一个领域，通过应用于制造过程与供应链的各个环节打造智能工厂，具体涉及产品的开发与设计、制造过程的监控与管理、供应链的智能管控、货品的仓储与清点、物流过程中车队的调度与追踪、将包括供应商与客户在内的产业链进行融合等。人工智能还可应用在预测机器故障、检测产品质量、进行产品分拣等方面，从而不再需要工人耗费时间与精力对产品质量和机器设备等进行定期检查。人工智能的应用可以增强供应链的灵活性，创造更加快捷的生产流程，即通过提供更可靠的需求预测以改善生产调度流程，实现减少库存的要求。此外，利用相应技术对需要人们反复测算才能制定的方案进行替代，帮助形成更加优化与可靠的生产计划，加快生产速度，降低运营成本。如，英国罗尔斯·罗伊斯公司通过使用传感器与云基平台技术，开发飞机自动飞行操作系统，积极推动零部件工厂网络化，并根据数据分析预测飞机引擎的使用情况以提供保养服务，进一步提高安全系数。德国思贝格（Seeberger）公司通过应用传感器与无线接入点网络技术，实现从原料存储、生产、运输、供应的完全自动化，并采用无人驾驶小型运输车进行搬运，缩短运输时间，减少对司机的需求，大幅降低人力成本。
3.人工智能在公共事业领域的应用。人工智能是建设智慧城市的重要推动力，主要应用在城市管理、安防、交通、环保等领域。首先，城市的供水、供电、供气、供热等部门每天都产生大量的数据，人工智能可以通过分析城市运行和发展过程中形成的大数据，提取有效信息，提升城市管建水平，合理配置公共资源。其次，人工智能还可对交通状况进行实时分析，制定交通规划，自动管理交通流量，从而大幅减少交通警察的工作量，提高城市的通行效率。再次，人工智能是建设平安城市的“最强大脑”，可通过人脸识别技术与海量数据为公安部门提供技术支撑，保障居民安全。如，西班牙巴塞罗那市通过在城市安装传感器，建设街道照明、自动洒水系统，实现环境监测与交通管理。英国米尔顿·凯恩斯市（MiltonKeynes）通过将传感器连接到可回收垃圾箱，提取信息、分析数据以决策垃圾的收储与处理，大幅减少环卫工人的劳动量并提高了环境质量；通过在停车场安装传感器，在网络上提供空余车位信息，从而缩短人们搜寻空闲停车位的时间，实现便捷出行。
4.人工智能在批发零售领域的应用。随着人口老龄化进程加剧、人口红利消失，劳动力成本将越来越高，而人工智能的引入可降低人力成本、提高运营效率，使批发零售行业大大受益。在批发零售领域，人工智能主要应用于四个方面：一是顾客管理，主要是分析、锁定、抓取目标客户，向顾客推送信息并预测客户潜在需求，实现定向营销。二是仓储与库存管理，应用智能技术，根据客户需求合理部署仓储货物，降低配送成本。三是供应链管理，通过建立消费者、门店销售与供应商一体化的供应链系统，与供应商实时共享信息，降低企业库存成本，提高经营效率。四是新型支付，利用人脸识别等技术提供不同以往的支付体验，通过无人货架减少店员雇佣、降低人力成本。如，英国乐购超市（Tesco）使用美国免费的软件IFTTT（IfThis Then That），根据顾客的购买条件，在其网上购物过程中实现自动采购，而无须手动搜索购买，以此满足顾客需求。法国家乐福超市（Carrefour）通过跟踪客户的位置信息，实时分析顾客在店内的动态行为，以改进产品的展示方法与摆放方式、提高销售额。
5.人工智能在金融保险领域的应用。当前，金融业与保险业需求正在朝着多样化与个性化方向发展，人工智能和大数据等计算机科学的发展将为其革新提供新的驱动力。人工智能在金融领域主要应用于智能投资顾问、智能资产管理和智能风险控制等方面。从微观角度看，人工智能的应用可为人们提供更加廉价与便利的金融服务，减少对理财投资顾问、信贷风险工作者等金融从业人员的需求，并提供更加精确和有效的风险评估服务，避免人工分析判断可能存在的偏见，建立更加完善的投资模型以降低风险、获取更高收益。从宏观角度看，人工智能的应用将降低金融交易成本、提高交易效率、促进金融市场公平发展。
人工智能在保险领域的应用体现在保险业务的各个环节。事前可通过大数据分析投保人的全方位信息，进而合理定价、防范逆向选择。事后可对保险对象的资产（货物）进行密切监控，掌握受损情况并提供预防措施，降低投保人和保险公司的损失，同时防范骗保欺诈行为、规避道德风险。此外，还可通过实时掌控损益状况，加速理赔流程，便利投保人。如，英华杰保险集团根据带有全球（卫星）定位系统（GPS）的驾驶技能监测系统，对车险投保人进行技能评分，并在此基础上引入保险费折扣机制，根据投保人风险等级区别定价，从而提高投保率、降低理赔风险。
6.人工智能在健康医疗领域的应用。人工智能在健康医疗领域的应用主要包括三个方面：一是辅助诊断与手术操作。其中，虚拟护士助理主要为轻微疾病的病人提供辅助性诊断建议，医疗
机器人则是利用智能控制系统完成手术操作。二者都可通过对存储的大数据进行快速筛选与分析，进而找到相似病例，减轻医生与护士的工作量并降低误诊率。二是医学影像，主要是通过图像识别更快速地完成健康检查，降低医生因肉眼识别导致的错误率。三是药物挖掘与开发，目前已在心血管、抗肿瘤及传染病防治药物等方面取得较大突破，并可预测新药物的有效性和安全性，提高药品研发成功率。如，飞利浦公司通过开发收集分析患者数据的系统，并利用云平台将病人与医疗机构进行对接，为患者提供健康管理与家庭护理（痴呆患者监测、吃药管理等），以实现其保持健康或疾病康复。
7.人工智能在物流运输领域的应用。物流领域较早应用了人工智能，并且如今很多先进的物流系统已具备信息化、数字化、智能化、自动化特点，通过对运输物品进行监控与智能追溯，实现物流的可视化和透明化。具体主要包括以下三个方面：一是配送的实时管理，选择最佳运输路线，通过自适应的调度和路线调整，改进供应链管理。二是实时监控运输设备，当设备出现问题时及时采取措施，减少维修保养成本。三是基于先进的信息技术和计算机科学，建立全自动的物流配送中心。如，德国邮政集团通过引入自动粘贴系统，在邮包上粘贴RFID标签，以监控管理配送情况、减少德国邮政与客户的跟踪成本。法国国营铁路集团一方面通过对车内、轨道和架空线内的机器进行监控，对机器实现涵盖保养、维护、补给的事先检测与处理；另一方面，利用传感器和通信网络搜集信息，并利用云平台进行数据存储分析，有效避免车辆晚点，提升市场竞争力。
8.人工智能在共享经济领域的应用。人工智能在共享经济中可根据用户需求，及时对共享资源做出调整，并推动共享经济建立新的商业模式。如，德国博世家居用品公司将一体式洗衣机改进为智能共享模式，居民可通过公共洗衣机上安装的传感器，了解洗衣机的空置状况，从而节省居民搜寻空置洗衣机的时间；利用手机软件进行预约，最后利用电子结算系统完成自助缴费，实现共享洗衣机的高效使用。瑞士电信公司基于人工智能的专用通信基础设施，可传输接收长距离、低功耗的无线电波，并已覆盖全国80%的人口；通过向有意使用通信设施的企业提供咨询服务，促进国内企业的交流，提高基础设施的利用率。（作者单位为南开大学经济学院，硕士生李剑对本文亦有贡献）
