本课题来源于广东省省级科技计划项目软科学研究领域，课题名称为《广东省人工智能技术和产业现状及发展对策研究》（2019B101001017）。中国2017年提出《新一代人工智能发展规划》，加快人工智能深度应用，新一代人工智能是未来十年全球最具有颠覆性科技，正深刻改变经济社会发展方式，催生新技术、新产品、新产业、新模式。各国在人工智能安全问题的政策制定上还处于探索阶段，其政策法规也带有浓厚的国家色彩和战略考量。广东人工智能产业发展迅速、产业链基本形成，但技术水平和商业转化仍处于初级阶段，大多是应用型成果，基本理论和核心技术不够，制约了人工智能产业发展。广东省人工智能产业需结合对外贸易和技术合作单位，开展技术来源、产业现状及对策研究，提高人工智能行业领域的国际竞争力。这对实现人工智能与相关技术的结合创新、企业间、服务供应商、相关产业厂商及相关机构（如大学、科研机构、制定标准的机构等）的互动关联，集群发展、粤港澳大湾区国际科技创新中心的建设有着重大意义。 本课题根据粤港澳大湾区国际科技创新中心和科技创新强省建设的需要，针对广东省人工智能产业发展过程中存在的核心技术缺乏、自主创新能力不足、专业人才结构性短缺以及中小企业缺乏数据，平台和标准等现实问题，在深度调研基础上，运用定性和定量等多种方法，研究探讨广东省人工智能产业发展提升的政策设计与管理建议。 ①突出“平台+场景应用”主导的新型商业模式。现有的人工智能技术还是主要聚焦在为服务商提供解决方案，直接面对消费端的产品较少。随着人工智能产业的深入发展和市场化机制跟政府相关政策的不断完善，智能平台（例如云计算平台、大数据平台、技术支持平台、应用平台等）的应用会越来越普及，未来几年的产业发展可以重点突出“平台+场景应用”的新型商业模式，将智能平台与金融、医疗、教育、服务、驾驶、物流等场景应用相结合，催生出更多新型的商业模式，进一步加深人工智能技术在各行各业的渗透。 ②丰富“AI+”的应用场景，实现人工智能与传统行业、新型行业的深度融合，创造新的发展生态。从行业应用层面来看，目前国内的人工智能企业更加侧重的是智能机器人、智能驾驶、无人机等领域的研发与应用，而国外更加偏向于AI在各类垂直行业的应用，即“AI+各个行业”，简称“AI+”。 ③完善人工智能数据资源开放共享模式。数据对人工智能是至关重要的，影响着人工智能技术应用效果，搭建数据资源开放共享平台和模式，有利于实现大数据下的人工智能资源共享机制。省政府应引导公共服务机构数据开放，搭建综合性基础数据资源库和共享服务平台，推进公共服务数据资源统一汇聚和集中向社会开放，促进人工智能产业发展。 ④完善人工智能与产业统计指标体系的构建。目前对人工智能产业的研究处于起步发展阶段，其技术涉及学科广泛，相关的管理实践也不多，形态多样，尚未建立起完备的人工智能产业的统一认识，对其难以定量地进行评估。因此在未来的理论研究和实践总结的基础上，应进一步深入研究完善人工智能相关产业统计指标体系，切实地把人工智能产业真实情况统计精确。 ⑤注重AI基础层创业公司的培养，进行AI生态布局，建立产业联盟。人工智能产业结构单一化，侧重于应用层的发展是我国也是我省人工智能行业存在的现有问题，研发企业远少于应用型企业的隐患会随着中美贸易竞争而浮现，我省在未来几年的发展中，应该重视AI基础层创业公司的培养，引导资本方关注AI芯片、机器学习算法、数据处理等产业链上游企业的发展，省龙头企业也应该有瞻望意识，进行AI生态布局，建立产业联盟。 本课题从人工智能数据资源开放共享平台模式、统计指标体系、提出广东省人工智能产业建设的对策建议进行创见性研究。①人工智能的核心在于数据支持，其发展需要学习大量的知识和经验，而这些知识和经验就是数据。提出人工智能数据资源开放共享平台模式，有助于进一步促使人工智能繁荣发展。②通过文献分析、理论研究和案例分析等，全面、系统的对人工智能产业探索体制机制创新，为其健康发展进行提供制度保障；另外通过定量分析立足于广东人工智能产业的发展现状和现实情境，从当前其面临的存在问题出发，提出人工智能产业的统计指标评价体系。③现有的与人工智能产业建设相关的各项政策还比较少，没有形成体系，对其发展的支撑作用还未充分发挥出来。虽然已有不少学者提出了很多不同的建议和思路，但是还没有形成系统和全面的观点。 人工智能技术和产业现状及发展对策研究将推动广东省人工智能产业发展，促进人工智能与实体经济融合；完善数据资源开放共享模式和政策，促进人工智能产业发展；加强人工智能的产学研合作，培养创新性专业人才。通过广东省人工智能产业的理论建设与实践研究，鼓励校企合作，大力引进人工智能基础理论，同时加大人工智能高端人才的培养力度，培养创新人才。