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生产性服务业赋能经济高质量发展******

　　作者：夏杰长（中国社会科学院财经战略研究院副院长）、谭洪波（副研究员）

　　生产性服务业是促进技术进步、提高生产效率、保障工农业生产活动有序进行的服务行业。它是与制造业直接相关的配套服务业，是从制造业内部生产服务部门独立发展起来的新兴产业，本身并不向消费者提供直接的、独立的服务效用。按照国家统计局新发布的行业分类，生产性服务业分为10个大类、35个中类、171个小类，包括通用航空、仓储和邮政快递、生产性租赁、人力资源管理、职业教育培训、批发与贸易经纪代理、信息服务、金融服务、研发设计与其他技术服务等。生产性服务不直接参与生产或者物质产品的转化，但却是生产制造须臾不可或缺的产业活动。国内外经济发展的经验表明，生产性服务业在支撑和壮大实体经济方面的作用正在不断增强，各国生产性服务业的增加值和就业贡献在国民经济中的比重都呈现逐渐增加的趋势，生产性服务业作为中间投入品对其他产业的发展发挥着越来越重要的支撑作用。推进高质量发展，必须充分认识加快发展生产性服务业对壮大实体经济的重要意义，并适时提出更好促进生产性服务业赋能实体经济的政策举措。

　　生产性服务业是壮大实体经济的重要支撑

　　作为实体经济重要基础的制造业是生产性服务业存在的前提条件。作为一类独立的产业，生产性服务业产生的时间晚于制造业和农业。最初，许多生产性服务环节是置于制造业内部的，还未成为独立的产业，后来随着市场竞争的加剧和社会分工的不断深化，生产性服务业与制造业和农业逐渐分离，这种分离又分为两种类型。第一种分离是制造业企业为提高自身生产效率并保持核心竞争力，将作为辅助活动的生产性服务业逐渐分离出来，这种辅助活动往往是一些通用性生产性服务，比如人力资源管理、财务管理、营销服务、研发设计等，分离出来的通用性生产性服务企业基于规模经济的考虑，除了为原有的制造业企业提供服务外，还为其他各类企业和产业提供相同的服务，逐渐形成独立的行业并发展壮大，这种分离可以称之为实体经济的“投入服务化”。第二种分离是制造业企业凭借长期生产经营中积累的与自身产品相关的独特优势，分离出能独立为下游产业提供服务的企业，如围绕维修、安装、整体解决方案、金融、租赁等业务形成的独立企业，它们为下游企业提供专业化的服务和产品，这种分离可以称为实体经济的“产出服务化”。值得进一步说明的是，在生产性服务业从制造业分离出来走专业化发展道路之后，也出现了生产性服务业自身的裂变，裂变后的不同生产性服务行业之间也会形成上下游关系，虽然其中一些生产性服务业没有直接投入制造业，但最终还是通过其他生产性服务业进入实体经济，这是由生产性服务业的中间投入品属性所决定的。

　　实体经济实现高质量发展，需要专业化、高端化的生产性服务业作为支撑。生产性服务业的发展水平决定着产业结构、生产规模和生产效率。经济高质量发展需要重点发展战略性新兴产业、先进制造业，生产性服务业为生产服务，重点在于为先进制造业服务、为战略性新兴产业服务。我国面临的“卡脖子”技术虽然大部分集中在制造业，但掌握其中专利的往往是一些相对独立的提供技术服务的研发中心，这些研发中心属于生产性服务行业。由此可见，专业化和高端化的生产性服务业是高端制造业所不可或缺的。目前，我国专业化和高端化的生产性服务业发展相对不足，一定程度上制约了作为实体经济重要基础的高端制造业的发展。2022年中央经济工作会议将“推动制造业高质量发展”作为2023年的一项重点工作，其中特别强调“推动先进制造业和现代服务业深度融合，坚定不移建设制造强国”，这充分反映了服务业尤其是生产性服务业对于促进高端制造业发展进而实现实体经济高质量发展的重要支撑作用。

　　加快发展生产性服务业的着重点

　　促进生产性服务业与制造业的“分离”与“融合”相结合，形成良性的产业生态系统。所谓分离，是指生产性服务环节与制造环节相互分离，成为相互独立的市场主体。这种分离可以给原本属于制造业的生产性服务业更多发展空间和决策自主权，除了服务原来的企业，还可以为更广泛的市场提供服务，从而发挥生产性服务业的规模经济优势。所谓融合，是指服务过程与制造过程的融合，具体形式包括两个方面：一是发展服务型制造，即生产性服务企业为了给客户提供更加专业化和多样化的服务，根据自己的专长、创意推出与自身服务相结合的某种有形的制成品；二是促进制造业服务化，即制造业企业结合自身产品特点、生产经营中积累的各种优势，推出相关的专业化和定制化服务，包括与制造业产品相关的售前、售中和售后服务，以提高制造业企业自身产品的性能、寿命，并促进交易达成、提高市场占有率。通过上述分离与融合，有助于形成良性的产业生态系统。

　　加快形成有利于生产性服务业和制造业融合互促的创新体系。促进生产性服务业和制造业的融合发展，进一步壮大实体经济，需要构建强有力的创新支撑体系。国际经验显示，依托关键核心技术和知识产权保护制度牢牢占据全球产业分工的优势地位，是一个国家掌握全球产业链和供应链话语权的重要抓手。加快形成有利于生产性服务业和制造业融合互促的创新体系，应重点从以下方面着手：加强人才队伍建设，比如建立职业教育和普通高等教育有机结合的多层次人才培养体系；进一步优化现有的双创体系，建立“卡脖子”技术重点攻关团队，畅通技术成果转化通道；用好金融工具，大力发展风险投资和私募股权投资，建设多层次资本市场，为创新企业成长壮大做好金融支撑。

　　积极推动生产性服务业的数字化转型。部分生产性服务业脱离实体经济独自运转的一个重要原因，是上下游客户之间存在信息不对称甚至是信息隐藏行为。生产性服务提供商在难以获得下游客户的某些信息时，基于对风险和资产专用性等方面的考虑，会谨慎提供服务，结果导致生产性服务业对实体经济的支持不足，比如金融行业因信息不对称导致对实体经济的支持不足等问题。而当前以大数据、物联网、移动互联网、云计算、人工智能、区块链等为代表的数字技术在产业层面的广泛应用，可以有效克服因信息不对称引发的生产性服务业对实体经济支持不足的问题。通过产业数字化和数字产业化以及在此基础上发展起来的平台经济，制造业、农业等领域的客户可以有效向生产性服务业传递自身的个性需求，生产性服务企业可以有效捕获市场需求及客户类型等信息，进而提供更加专业化、个性化、低风险和低成本的服务。生产性服务业的数字化和平台化发展也有利于市场的一体化建设，因为数字技术能有效提高生产性服务的可贸易程度从而显著降低贸易成本，推动生产性服务业不断扩大远程服务的范围。

　　扩大服务业对内开放，构建统一和有序竞争的生产性服务业市场。许多生产性服务业属于典型的知识和技能密集型行业，这些行业往往初始投入较高而边际成本较低，属于典型的规模报酬递增行业，这一特性意味着，它们只有在大规模的统一市场中才能明显降低平均成本。大规模的统一市场不但有利于生产性服务业的专业化发展，还可以为实体经济提供成本更低和专业化程度更高的中间投入。

　　服务业“引进来”与“走出去”相结合，积极利用国外优质服务资源。与制造业发达国家的生产性服务业相比，我国生产性服务业国际化程度相对低，表现为海外营收占总营收的比重低、对外开放程度低等特点，导致我国高端制造业对国外的生产性服务业依赖程度较高。为改变这一现状，应积极利用国际资源发展高端生产性服务业：继续扩大服务业对外开放，通过吸引国际高端人才和投资获得更多溢出效应；鼓励生产性服务业企业“走出去”，不断提升自身发展能力。

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 11版）

2022年，人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

　　即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……

　　无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

　　随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。

　　AI“黑科技”照亮北京冬奥会

　　助力天气预报、比赛转播和手语播报等

　　2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

　　在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。

　　在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。

　　在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。

　　腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

　　展现了其在多模态理解领域的强大实力

　　5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。

　　与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。

　　此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。

　　截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。

　　谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识

　　人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

　　谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

　　今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。

　　LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。

　　莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。

　　专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。

　　全球首个图、文、音三模态大模型诞生

　　“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

　　9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。

　　“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。

　　“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。

　　AI打破矩阵乘法计算速度纪录

　　解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

　　10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

　　数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

　　在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。

　　为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

　　接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　全面反映我国人工智能发展态势

　　11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

　　近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。

　　从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

　　ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

　　预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

　　英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

　　在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

　　该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。

　　团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

　　首创蛋白质动态结构AI建模方法

　　对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

　　12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。

　　李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

　　多城市推动自动驾驶行业发展

　　我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

　　2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

　　今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

　　此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

　　此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

　　AI绘画火了，AIGC元年开启

　　未来预计能够产生万亿级经济价值

　　今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

　　这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。

　　AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

　　所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

　　最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）