史上最无聊？别被苹果骗了！库克在赌中美未来20年

在美国制造业濒临崩盘的情况下，是什么在维持“帝国颜面”?

1、AI“拯救”美国制造业

9月10日凌晨，2024苹果秋季新品发布会如约而至，新款iPhone16系列发布。

虽然从性能看，手机SoC、镜头、屏幕的提升已经接近边际效用曲线的末端，但苹果依然找到了革命性的创新点——AI。

这不仅是作为一家企业取得的突破，更是一个国家——尤其是当前的美国——最重要的技术探索。

20世纪50年代初期，美国制造业增加值占GDP比重约为28%，2021年只剩下11%;1990年，美国制造业增加值占全球制造业增加值的比重为22%，2021年降至17%;2022年美国制造业就业人数占全部就业的比重仅为8%，处于历史最低水平。

然而，在这种情况下，2023年美国GDP是27.36万亿美元，依然是中国的约1.5倍;2023年美国人均GDP是8.17万美元，更是中国的6.4倍多;美股更是在近期接连创下历史新高。

在生产能力近乎枯竭的情况下，美国凭什么能保持巨大的经济体量和优越的生活水平?

答案是，凭科技。

通过不断的技术创新和研发投入，美国在信息技术、航空航天、可再生能源等领域取得了世界领先的成就。

80年代的电子计算机和IBM，90年代的互联网和谷歌、亚马逊，新世纪的新能源汽车和特斯拉，都是美国依靠科技创新带动经济发展的典范。这里面很多领域都已经被后来者追及甚至超越，但是对创新的重视，让美国又在人工智能、生物科技、太空探索等最前沿的领域，再次获得了垄断性的优势。

其中，AI毫无疑问是科技创新最前沿也最有潜力的领域之一，它正在以前所未有的速度和规模改变着人类的生活和工作方式，持续催生着智能医疗、自动驾驶、智能家居等新兴产业以及背后全新的生活方式，为美国经济的稳定增长提供了坚实基础。

据普华永道预计，到2030年，AI将拉动美国GDP增长3.7万亿美元，占到GDP的14.5%，并为全球经济贡献15.7万亿美元。

同样，在中国，随着去年底新质生产力概念的提出，经济发展进入了一个新的阶段，科技创新成为推动经济增长的核心动力。而作为科技创新的重要代表，AI也将是未来中国经济发展最重要的课题。

2024年8月24日至25日，俄罗斯工程院外籍院士、加州大学伯克利分校博士、前瞻产业研究院院长徐文强受邀出席百川论坛——第三届中国政治经济学理论与实践“产业与现代化：中国与世界”2024研讨会。

前瞻产业研究院作为更懂产业的科技型决策智库，院长徐文强以“新时代，新动力——从AI发展洞察产业升级和经济增长”为主题发表演讲，与来自北美、欧洲、非洲、亚洲的专家、学者和企业家，从人类社会发展的维度对中国式现代化展开全面而深入的讨论，共同从产业层面探讨现代化的中国实践与世界经验。

徐文强院长认为，具有技术优势的产业已经成为拉动中国经济增长的关键力量。作为新时代、新动力的典范，人工智能的高水平应用使得数据要素产生了大量实际的经济价值。

他强调，AI不仅是一场技术革命，更是推动产业结构优化升级、重塑全球经济版图的关键力量。

2、发展AI就是发展新质生产力

中国AI发展大致可以分为4个阶段。2016年8月，国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》，明确把人工智能作为体现国家战略意图的重大科技项目，意味着国内AI进入快速发展期。

AI产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。大体来看，目前国内AI产业各个环节布局全面。

其中主要参与者有阿里云、华为云、百度、商汤科技、旷视科技、腾讯云、科大讯飞、达摩院等，布局人工智能基础层、技术层、应用层全产业链。此外，人工智能应用层供应商还包括字节跳动、快手、美团、淘宝、大疆等。

在政策大力支持、市场供给和需求双双扩大的情况下，未来我国人工智能行业市场规模将会持续扩大。

据中国信通院的测算，到2030年我国人工智能产业规模将达到1万亿元，2022-2030年复合增长率约8.83%。按此增速测算，2029年，中国人工智能市场规模将达9200亿元。

不过，无论是对于地方政府还是企业、投资人来说，想要投身于AI这个新质生产力时代下的最大风口，需要搞清楚一个关键问题：

AI到底是如何赋能新质生产力发展的?

在百川论坛上，徐文强院长重点解答了这方面的问题。他认为，AI对新质生产力发展的强大支撑作用主要体现在三大方面：

①释放数据价值

尽管进入信息时代以来，人类社会对数据价值就越发重视，但受制于使用的能力，数据只能是作为工具服务于人类经验。

但是，AI在数据的使用方面，无论在效率还是规模上都出现了革命性的进化，这使得数据从生产工具一跃成了生产资料，人类社会千百年来积压在经济活动底层的数据资源将得以释放，创造一个数万亿乃至数十万亿的数字产业。

徐文强院长认为，AI将是中国经济数字化转型的关键抓手。AI的高水平应用使得数据(DATA)真正成为了生产函数中的关键变量，并且进一步推动劳动力(L)、资本(K)等生产要素的高效配置。随着AI的不断升级，生产曲线将整体上移。

②推动产业升级

徐文强院长强调，AI能从两方面推动传统产业转型升级，为加快形成新质生产力提供了重要支撑。

首先是高效挖掘现有产业的强点和弱点，通过精准分析，为产业提供定制化的改进方案。在制造业优化生产线，减少浪费，提高资源利用率;在物流行业预测需求，优化库存管理，减少运输成本等。

其次是帮助传统产业实现服务化拓展。通过AI的数据分析和模式识别能力，政府、企业能够更好地理解外部需求，提供个性化的服务。AI的应用不仅改变了服务的提供方式，还推动了传统产业向服务化、智能化的方向发展，为产业的可持续发展开辟了新的道路。

③反哺基础科学

人工智能(AI)已经成为基础科学研究的重要助手，它通过强大的数据处理能力和模式识别技术，极大地扩展了人类的认知边界，不仅加速了科学发现的速度，也提高了研究的准确性和深度，为人类理解自然界的复杂现象提供了新的视角。

展望未来，随着算法的不断优化和计算能力的增强，AI将能够进行更加复杂的推理和预测，为科学研究提供更加深入的洞察，甚至可能超越人脑的某些功能，从而改变科学研究的范式。这种变革性的潜力，预示着AI将成为未来科学研究不可或缺的伙伴，推动人类知识边界的不断拓展。

徐文强院长表示，AI催生和引领新一轮科技革命和产业变革，将成为加快培育发展新质生产力的重要引擎。在数字经济的基础上，通过数据、算法、算力的集成创新，AI将为新质生产力提供不竭动力。

那么具体而言，AI产业目前有哪些值得关注的风口呢?

显然，AI产业发展虽然在近年来有了显著进步，但仍远未达到成熟阶段，在技术和应用的多个环节中，仍然存在许多挑战和问题。这些痛点不仅限制了AI技术的广泛应用，也对AI产业的健康发展提出了更高的要求。

解决这些痛点，就是当下最大的产业机会。徐文强院长认为，政府、企业和投资者应该紧盯这些问题，通过技术创新、商业模式创新来克服这些挑战，从而推动AI产业的健康发展。

就AI技术本身而言，当前主要痛点有以下几个：

-高质量数据稀缺

数据集是人工智能“学习”的基础和源泉。从全球开源数据集语种来看，英语开源数据集占比最高，达到了56.9%，而中文开源数据集占比仅为5.6%，显示出中国在数字基础设施建设方面的短板，这与中国在人工智能领域的发展实力和期望不符。

造成国内高质量数据集紧缺的原因是多方面的，包括数据标准和规范的缺失、数据共享和开放程度低、数据处理投入不足等。数据集的紧缺会限制人工智能算法的训练效果，影响模型的准确性和泛化能力。

政府可以通过制定数据共享和隐私保护的政策，建立数据交易平台，促进数据资源的合理利用。同时，加大对AI基础研究和应用研究的投入，鼓励创新，解决数据相关的技术难题。企业则应加强与科研机构的合作，提高数据采集和处理的能力，同时注重数据安全和合规性，确保在AI应用中保护用户隐私。通过这些措施，可以为AI产业的发展提供坚实的数据基础，推动产业向更高层次迈进。

-智能芯片对外依赖性强

尽管中国在智能芯片领域取得了一定进展，但仍存在产业链完善度、技术突破、知识产权保护、国际政治环境等多方面的挑战，这些因素共同作用，导致中国智能芯片在短期内仍然依赖进口。

当下诸多本土芯片技术储备和生态能力仍围绕小模型时代的识别式人工智能展开，难以匹配大模型和生成式人工智能发展所需的软件生态、模型框架、性能需求，因此本土人工智能芯片仍需在发展、继承和竞争中成长。

未来，中国人工智能芯片产业需要进一步加强技术研发和创新，加强生态体系建设，培养更多高素质高技术的人才，加强国际合作与交流，提高自主研发和创新能力，逐步减少对外部的依赖，以推动人工智能芯片行业可持续发展的目标。

-专业人才供应不足

人工智能领域的发展离不开人才的支持。中国目前在人才培养方面存在欠缺，不能及时补齐人才缺口，中国人工智能领域就不能正常发展。根据脉脉发布的《2023人工智能人才洞察报告》，2022年，人工智能行业的人才供需比为0.63，而在2023年1-8月，这一比例下降至0.39，相当于5个岗位竞争2个人才。

政府可以通过制定优惠政策，鼓励高校和研究机构加强AI相关学科的建设和人才培养，同时加大对在职人员的继续教育和职业培训的支持力度。企业则应与教育机构合作，开展定制化的人才培养计划，提供实习和就业机会，以吸引和留住AI领域的优秀人才。此外，企业还可以通过建立研发中心、创新实验室等方式，吸引国内外顶尖人才，促进AI技术的交流和合作。

除了AI技术发展以外，AI的商业化路径不够清晰和成熟，也是产业发展当下需要考虑的问题。如何将人工智能的能力转化为稳定和可观的收入，仍需要探索和验证。政府和企业需针对上述问题找寻有效解决方案，才能在市场竞争中形成优势。

就当前而言，AI产业化最可能的突破点在于涉及到大量数据应用需求和拥有相对高价值的服务业。徐文强院长以“AI+电商”和“AI+教育”作为典型案例进行了讲解。

“AI+教育”是人工智能在教育领域的深度融合与应用，它包括“计算智能+教育”、“感知智能+教育”和“认知智能+教育”，从“能存会算”向“能听会说与能看会认”发展，最终实现“能理解与会思考”。AI技术的加持有望从提升教学个性化和教学效率两个维度，降低教育投入成本，最终实现促进教育公平、提高质量、实现个性化的教育目标。

“AI+电商”借助AI大模型相关技术，赋能各类型电商与行业模块，通过各AI大模型相关应用落地，从而对行业产生流量逻辑、用户体验、行业效率、企业成本、职能替代、市场机遇等影响价值。

3、选择前瞻就是选择未来

站在地方产业规划的角度，前瞻产业研究院作为更懂产业的科技型决策智库，先行成立了“人工智能产业规划所”，希冀发挥“产业研究+大数据+技术洞察+招商资源前置”的独家特色产业规划服务，为各地政府提供既科学，又前瞻，更落地的产业规划整体咨询方案。

在研究了中国多地AI产业发展模式后，前瞻人工智能产业规划所认为，深圳在AI产业方面的布局是比较全面和科学的。7月底发布的《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方案》(下称《行动方案》)，从6个方面22项具体举措打造“人工智能先锋城市”，其中有几点值得关注：

-布局领域广。《行动方案》提出要从“全栈创新先锋、智能产品先锋、数据跨境先锋、场景应用先锋、智能驾驶先锋”角度打造人工智能先锋城市。

-产业链条全。从上游进算力基础设施建设、基础研究和技术创新、科研平台和产业社区打造，到中游硬件产品、智能设备的研发制造，再到下游多领域AI应用，《行动方案》全都有所布局。

-政府引导强。在推进建设“鹏城云脑Ⅲ”、深圳开放智算中心、深圳市智慧城市算力统筹调度平台、粤港澳大湾区一体化算力服务平台，探索“政府统筹建设、授权数据使用”新模式，实施人工智能软件示范应用项目扶持计划等方面，深圳市政府发挥了强大的引导作用。

总体而言，AI产业已成为发展新质生产力的核心力量。作为区域发展的领航者，地方政府应当深刻认识到AI产业的战略地位，积极布局，制定前瞻性的政策，以吸引和培育AI企业。然而，面对这一复杂且技术密集型的产业，地方政府往往需要专业的指导和支持。

前瞻人工智能产业规划所凭借深厚的业务经验和丰富的案例积累，为地方政府提供全面、专业的AI产业规划服务。

前瞻认为，不同地区的资源禀赋、经济发展水平、产业基础和技术创新能力各有差异，因此，我们强调因地制宜，为每个地方政府量身定制AI产业发展规划。

我们的服务包括但不限于：

· AI产业发展定位规划：洞察地方资源禀赋、经济发展水平、制造业基础、技术创新能力，提供最适合地区产业发展的规划方案。

· AI产业招商引资策略：深入分析全球和国内AI产业发展趋势，解读相关政策，为地方政府提供顶层设计的智慧支撑。

· AI细分产业赛道选择：根据地方政府的实际情况和发展需求，结合对产业发展状况的精确掌握，精选具有发展潜力的细分产业赛道。

· AI产业链招商图谱编制：绘制AI产业链图谱，明确各环节的招商重点，吸引优质企业投资，促进产业集聚。

AI产业的发展前景广阔，前瞻产业研究院愿与地方政府携手合作，共同开启AI产业发展的新篇章，为地区经济的繁荣和国家的制造业强国战略贡献力量。让我们共同期待，在专业智库的引领下，AI产业能够成为推动地区经济发展的强大引擎。

前瞻经济学人APP 产业观察组

更多行业研究分析详见：

【1】《2024-2029年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》，前瞻产业研究院

同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、行业地位证明、IPO咨询/募投可研、专精特新小巨人申报等解决方案。在招股说明书、公司年度报告等任何公开信息披露中引用本篇文章内容，需要获取前瞻产业研究院的正规授权。

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