能量轉(zhuǎn)換視角下人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑解析

加快發(fā)展新一代人工智能事關(guān)我國(guó)能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇。經(jīng)過多年發(fā)展，我國(guó)人工智能技術(shù)在部分領(lǐng)域取得長(zhǎng)足進(jìn)步，一些關(guān)鍵核心技術(shù)逐漸突破應(yīng)用閾值進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用階段[1]，技術(shù)成熟且具有較強(qiáng)商業(yè)落地能力的項(xiàng)目受到持續(xù)關(guān)注，推動(dòng)行業(yè)從早期普遍強(qiáng)調(diào)技術(shù)優(yōu)勢(shì)過渡到更加注重產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造及解決方案等產(chǎn)業(yè)化能力發(fā)展時(shí)期。然而，我國(guó)人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化尚處于早期發(fā)展階段，依然存在技術(shù)落地痛點(diǎn)突出、產(chǎn)業(yè)化路徑不明晰、人工智能商業(yè)價(jià)值難以充分釋放等問題。當(dāng)前，在中美貿(mào)易摩擦加劇、新冠肺炎疫情暴發(fā)、關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”等錯(cuò)綜復(fù)雜的國(guó)際形勢(shì)下,促進(jìn)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，對(duì)于我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)具有重要意義。因此，精準(zhǔn)識(shí)別人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)，探索人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑，成為極具挑戰(zhàn)性的重要議題。

從理論研究看，學(xué)術(shù)界圍繞技術(shù)轉(zhuǎn)移和科技成果轉(zhuǎn)化，運(yùn)用專利數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和R&D數(shù)據(jù)等對(duì)技術(shù)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)行了一系列探討[2-4]。然而，關(guān)鍵核心技術(shù)通常被視為“自明性概念”而被“黑箱”化處理，針對(duì)關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的研究較少。關(guān)鍵核心技術(shù)具備知識(shí)復(fù)雜性、嵌入性、投入高、周期長(zhǎng)和路徑依賴等特征[5]，關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)化應(yīng)用不僅指單個(gè)技術(shù)突破和應(yīng)用，更需要考慮各技術(shù)之間的相互融合和價(jià)值共創(chuàng)[6]，因此需要考慮多種技術(shù)集群屬性特征和應(yīng)用場(chǎng)景的聯(lián)動(dòng)與適配。現(xiàn)有技術(shù)產(chǎn)業(yè)化研究未滿足具有高度復(fù)雜性和相互關(guān)聯(lián)性的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的實(shí)際需求，從能量轉(zhuǎn)換視角出發(fā)，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行過程中的能量流動(dòng)進(jìn)行歸類和層級(jí)劃分，對(duì)多種不同性質(zhì)能量轉(zhuǎn)換進(jìn)行全面、深刻的解讀[7-8]，使之與其它理論(創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論等)相結(jié)合，可為人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑研究提供一種新視角。

本文以人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑為研究對(duì)象，從能量轉(zhuǎn)換視角出發(fā)，遵循機(jī)理分析—核心技術(shù)識(shí)別—路徑解析的研究邏輯，從理論層面闡釋能量轉(zhuǎn)換對(duì)本研究的適用性，通過精準(zhǔn)識(shí)別人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)構(gòu)成因素，分析技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑特征和規(guī)律，從而為探索人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑提供實(shí)踐啟示。與以往研究相比，本文創(chuàng)新之處在于：①對(duì)生態(tài)系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換進(jìn)行解構(gòu)，構(gòu)建能量轉(zhuǎn)換層級(jí)體系，通過不同性質(zhì)能量的形成與轉(zhuǎn)換隱喻技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑；②將技術(shù)產(chǎn)業(yè)化能量歸結(jié)為技術(shù)創(chuàng)新能量、催化孕育能量、商業(yè)轉(zhuǎn)化能量和業(yè)態(tài)塑造能量，分別賦予其具體含義，可拓展技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑研究思路；③對(duì)生態(tài)學(xué)中的能量輸入—能量傳遞—能量轉(zhuǎn)化特征以及新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)化中的孕育—形成—成長(zhǎng)路徑進(jìn)行邏輯擬合，揭示能量轉(zhuǎn)換視角下人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的內(nèi)在機(jī)理。

1 人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化能量轉(zhuǎn)換模型

1.1 人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中的能量轉(zhuǎn)換

生態(tài)系統(tǒng)和技術(shù)產(chǎn)業(yè)化包含明確的能量轉(zhuǎn)換層級(jí)關(guān)系。生態(tài)系統(tǒng)中的能量轉(zhuǎn)換以物質(zhì)為載體進(jìn)行傳遞，當(dāng)太陽能以光能形式輸入到自然生態(tài)系統(tǒng)后，生態(tài)系統(tǒng)中的生產(chǎn)者便可通過光合作用將太陽能轉(zhuǎn)化成化學(xué)能，并將其儲(chǔ)存在糖類等有機(jī)物中。伴隨著物質(zhì)在食物鏈中的傳遞，其中部分能量通過呼吸作用以熱能流失，部分能量用于自身生長(zhǎng)，其它能量則通過捕食關(guān)系被下一級(jí)消費(fèi)者攝入，最終能量隨著有機(jī)物氧化解能轉(zhuǎn)化為熱能[9]。而技術(shù)產(chǎn)業(yè)化能量轉(zhuǎn)換則是技術(shù)催生新興產(chǎn)業(yè)的過程。根據(jù)技術(shù)價(jià)值釋放程度，將技術(shù)產(chǎn)業(yè)化能量劃分為技術(shù)創(chuàng)新能量、催化孕育能量、商業(yè)轉(zhuǎn)化能量和業(yè)態(tài)塑造能量。人工智能不同核心技術(shù)存在本質(zhì)聯(lián)結(jié)，并為實(shí)現(xiàn)特定應(yīng)用目的而形成相應(yīng)技術(shù)集群，從而產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新能量；在技術(shù)集群的基礎(chǔ)上，通過提供技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)地等硬件設(shè)施，以及系統(tǒng)培訓(xùn)和政策咨詢等軟件支持，對(duì)技術(shù)創(chuàng)業(yè)型企業(yè)進(jìn)行孵化，降低技術(shù)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和試錯(cuò)成本，從而產(chǎn)生催化孕育能量；通過探索多樣化應(yīng)用場(chǎng)景，將產(chǎn)業(yè)化技術(shù)集群用于產(chǎn)品創(chuàng)新、商業(yè)模式設(shè)計(jì)等，以促進(jìn)人工智能技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，從而產(chǎn)生商業(yè)轉(zhuǎn)化能量；將獲得的新產(chǎn)品設(shè)計(jì)、新商業(yè)模式等應(yīng)用于相應(yīng)場(chǎng)景，并拓展其規(guī)模，催生由人工智能技術(shù)主導(dǎo)的新興產(chǎn)業(yè)形態(tài)，從而產(chǎn)生業(yè)態(tài)塑造能量。由上述分析可知，技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中的能量轉(zhuǎn)換與生態(tài)系統(tǒng)中的能量轉(zhuǎn)換本質(zhì)上存在相通性，能量轉(zhuǎn)換在生態(tài)系統(tǒng)中的思維方式和相關(guān)表述均可創(chuàng)新性地移植到技術(shù)產(chǎn)業(yè)化研究中，如生態(tài)系統(tǒng)中穩(wěn)定、清晰的能量轉(zhuǎn)換方式(光合作用、捕食關(guān)系和呼吸作用)對(duì)探討技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中的能量轉(zhuǎn)換具有較強(qiáng)啟示意義。本文借鑒Howard等[10]對(duì)生態(tài)系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換的表述方法，對(duì)上述技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中的能量轉(zhuǎn)換進(jìn)行解析，如圖1所示。

圖1 能量轉(zhuǎn)換層級(jí)體系
Fig.1 Hierarchy of energy conversion

1.2 能量轉(zhuǎn)換模型構(gòu)成與形成過程

人工智能蘊(yùn)含著強(qiáng)大的商業(yè)潛力，通過多種性質(zhì)的能量轉(zhuǎn)換，逐漸形成以人工智能技術(shù)為核心的新興生產(chǎn)力并釋放較大的商業(yè)價(jià)值。首先，技術(shù)創(chuàng)新能量形成，即發(fā)展較為成熟并具備較強(qiáng)產(chǎn)業(yè)化潛力的人工智能核心技術(shù)進(jìn)一步組合成為不同性質(zhì)的技術(shù)集群，進(jìn)而形成相應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新能量；其次，技術(shù)創(chuàng)新能量向技術(shù)孵化能量轉(zhuǎn)換，即通過技術(shù)資源整合、集中式技術(shù)研發(fā)、軟硬件設(shè)施共享等方式推動(dòng)人工智能從技術(shù)創(chuàng)新能量向催化孕育能量轉(zhuǎn)換，為技術(shù)成果進(jìn)入市場(chǎng)打下牢固根基；再次，催化孕育能量向商業(yè)轉(zhuǎn)化能量轉(zhuǎn)換，即通過探索多樣化場(chǎng)景為技術(shù)落地尋找空間，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探尋以人工智能技術(shù)為核心的產(chǎn)品服務(wù)、商業(yè)化方案設(shè)計(jì)及商業(yè)化模式創(chuàng)新，拓展市場(chǎng)領(lǐng)域度；最后，商業(yè)轉(zhuǎn)化能量向業(yè)態(tài)塑造能量轉(zhuǎn)換，由于商業(yè)轉(zhuǎn)化能量的作用效果有限，并不能直接催生大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，因此需要借助生產(chǎn)力開發(fā)、產(chǎn)業(yè)配套設(shè)施優(yōu)化及市場(chǎng)裂變工具等催生新興業(yè)態(tài)涌現(xiàn)，如圖2所示。

圖2 人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑能量轉(zhuǎn)換模型
Fig.2 Energy conversion model of artificial intelligence technology industrialization path

2 人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別

2.1 關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別思路與方法

為識(shí)別人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)，本研究以國(guó)際公認(rèn)的權(quán)威專利數(shù)據(jù)庫——德溫特創(chuàng)新專利索引數(shù)據(jù)庫(Derwent Innovations Index, DII)為數(shù)據(jù)來源，借助BibExcel和CiteSpace軟件對(duì)專利數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并選取高于一定詞頻的主題詞。進(jìn)一步，基于主題詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，計(jì)算任意兩個(gè)主題詞的相關(guān)系數(shù)并繪制共現(xiàn)詞網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜，在綜合考慮每個(gè)聚類子網(wǎng)主題詞含義的基礎(chǔ)上，最終識(shí)別人工智能核心技術(shù)。

2.2 關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別與分類

本研究在綜合考慮人工智能專利信息代表性、新穎性及信息容量的基礎(chǔ)上，將檢索時(shí)間范圍設(shè)定為2000-2020年。由于人工智能技術(shù)龐雜，且DII數(shù)據(jù)庫中沒有相應(yīng)分類代碼，因此為提高專利檢索的完整性和準(zhǔn)確性，通過文獻(xiàn)查詢[11-12]、專家咨詢及反復(fù)試驗(yàn)明確如下檢索策略：檢索主題=(artificial intelligence*) AND德溫特手工代碼=(T01—J16 OR T06—A05A OR X13—C15B OR T01—S03 OR T01—C08A OR T01—J10B OR W04—V04 OR T04—D03 OR B11—C11)，檢索時(shí)間為2021年5月16日，共獲得7 811篇專利數(shù)據(jù)。專利文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞代表特定領(lǐng)域的知識(shí)點(diǎn)和研究方向[13]，本研究通過對(duì)檢索得到的專利文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行提取、同義詞合并、停用詞剔除等處理，并借助BibExcel和CiteSpace軟件得到頻次大于100的人工智能技術(shù)關(guān)鍵詞，幾乎囊括了目前人工智能技術(shù)領(lǐng)域的所有熱點(diǎn)。進(jìn)一步，結(jié)合具體共現(xiàn)情形并參考《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(2018)》中的標(biāo)準(zhǔn)體系框架，將其與現(xiàn)有聚類結(jié)果相適配，最終繪制人工智能核心技術(shù)網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖3所示。

圖3 人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)網(wǎng)絡(luò)圖譜
Fig.3 Network map of key core technologies of artificial intelligence

由圖3可知，人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)可歸結(jié)為八大類，分別為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、生物識(shí)別技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、知識(shí)圖譜技術(shù)和VR/AR/MR技術(shù)。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜技術(shù)具有通用性特征，能夠?yàn)槠渌诵募夹g(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)化提供底層支持[14-16]，而計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等核心技術(shù)專業(yè)性較強(qiáng)。因此，本研究根據(jù)技術(shù)類別屬性，將人工智能技術(shù)歸納為共性核心技術(shù)和特定核心技術(shù)兩大類，具體分類情況及技術(shù)內(nèi)容如表1所示。

表1 人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)分類及技術(shù)內(nèi)容
Tab.1 Classification and specific content of key core technologies of artificial intelligence

3 人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑

一方面，由于人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)性質(zhì)不同且數(shù)量較多，因此歸納出人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化通用路徑的可能性極小；另一方面，由于不同人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)之間存在一定交叉或重疊，細(xì)分出每種技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的可能性較小?；诖耍狙芯繌募夹g(shù)性質(zhì)出發(fā)，結(jié)合人工智能技術(shù)在技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中的主要功能，發(fā)現(xiàn)作為共性核心技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜雖然具有通用性特征，能夠?yàn)槠渌囟ê诵募夹g(shù)提供算法和知識(shí)支持，并有助于增強(qiáng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)化效應(yīng)，但提供的相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)極為有限。最為關(guān)鍵的是，難以通過對(duì)共性技術(shù)的分析有效識(shí)別產(chǎn)業(yè)化路徑。因此，本文從特定核心技術(shù)出發(fā)，探尋技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑類型發(fā)現(xiàn)，人工智能并非以單一、特定核心技術(shù)為支撐，而是基于多種關(guān)聯(lián)技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，通過釋放不同核心技術(shù)能量，進(jìn)而形成化解多種需求痛點(diǎn)的綜合能力。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步對(duì)人工智能特定核心技術(shù)及其在產(chǎn)業(yè)化過程中的主要功能進(jìn)行解析。

首先，生物識(shí)別屬于專業(yè)性較強(qiáng)的人工智能技術(shù)，能夠?yàn)橛猩锉碚鞯男畔⒆R(shí)別需求場(chǎng)景提供技術(shù)支持，但是僅依靠生物識(shí)別無法形成對(duì)作用對(duì)象的全面認(rèn)知和理解，還需要與計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理技術(shù)相配合，以探索人工智能技術(shù)識(shí)別能力的實(shí)際落地場(chǎng)景為目標(biāo)，建立完備、高效的技術(shù)體系。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)身份認(rèn)證、人臉識(shí)別和語音識(shí)別等產(chǎn)品服務(wù)方案，并將其重點(diǎn)應(yīng)用于智能風(fēng)險(xiǎn)防控、智能語音服務(wù)、智能方案解決和智能安全防護(hù)等領(lǐng)域。此外，通過視覺和語言進(jìn)行識(shí)別作為人工智能技術(shù)應(yīng)用的重要方式，將計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理應(yīng)用引至其它落地場(chǎng)景；其次，人機(jī)交互和AR/VR/MR等技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建人類與機(jī)器之間的信息理解與傳遞渠道，為人與機(jī)器多維度交互需求落地場(chǎng)景提供強(qiáng)大支撐。將人工智能技術(shù)交互能力和實(shí)際場(chǎng)景需求深度結(jié)合，設(shè)計(jì)并推出語音交互、視覺交互、體感交互等相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)，在智能語音助手、智能客服、數(shù)字化互動(dòng)教學(xué)和智能文娛互動(dòng)等領(lǐng)域展現(xiàn)出良好的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用前景；最后，機(jī)器人技術(shù)具備模擬人類思想和執(zhí)行人類意志的能力，通過與自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的執(zhí)行能力體系，可以敏銳洞察人工智能技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用能力，設(shè)計(jì)并推出適用于工業(yè)生產(chǎn)、公共服務(wù)、家庭服務(wù)等場(chǎng)景的高性能智能機(jī)器人，并為人工智能行業(yè)企業(yè)提供解決方案。基于上述分析，本文將人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑歸納為識(shí)別、交互和執(zhí)行，如圖4所示。

圖4 人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)路徑類型
Fig.4 Path types of key core technologies of artificial intelligence

為對(duì)三大路徑進(jìn)行全面、深刻的解析，本研究從人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)出發(fā)，探尋不同技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑所涉及的技術(shù)領(lǐng)域、關(guān)鍵環(huán)節(jié)等相關(guān)內(nèi)容，并結(jié)合初創(chuàng)新銳案例予以驗(yàn)證，通過對(duì)能量形成及轉(zhuǎn)換過程進(jìn)行歸納總結(jié)，揭示能量轉(zhuǎn)換視角下人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的實(shí)施過程和本質(zhì)特征。需要指出的是，從理論上講，技術(shù)產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)多基于研究系統(tǒng)性和完整性考慮，而初創(chuàng)新銳作為人工智能細(xì)分領(lǐng)域的新興企業(yè)，僅在金融、營(yíng)銷、教育等領(lǐng)域?qū)Σ糠株P(guān)鍵核心技術(shù)進(jìn)行了初步探索，因此單個(gè)案例難以包含所有關(guān)鍵環(huán)節(jié)及全部?jī)?nèi)容；從發(fā)展實(shí)際看，人工智能初創(chuàng)新銳企業(yè)發(fā)展時(shí)間較短，受到創(chuàng)新資源和外部環(huán)境等因素的制約，戰(zhàn)略和實(shí)踐正在不斷探索和改進(jìn)，單一案例無法驗(yàn)證所有關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而需要多個(gè)初創(chuàng)新銳企業(yè)的共同檢驗(yàn)，但并不能因此就否定人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化不同環(huán)節(jié)的邏輯關(guān)聯(lián)。實(shí)際上，后續(xù)環(huán)節(jié)也需要先前環(huán)節(jié)的能量輸入，初創(chuàng)新銳企業(yè)發(fā)展需要人工智能能量在多個(gè)環(huán)節(jié)的順暢流動(dòng)。此外，考慮到本研究涉及案例較多，無法對(duì)每個(gè)案例內(nèi)容依次展開討論，故采取精簡(jiǎn)原則，力圖言簡(jiǎn)意賅、提綱挈領(lǐng)地反映人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑。

3.1 以識(shí)別為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑

自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和生物識(shí)別均具有先天技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過對(duì)人類自身生理特征、場(chǎng)景需求痛點(diǎn)等精準(zhǔn)而有效的識(shí)別，誕生了一批以充分釋放人工智能技術(shù)識(shí)別能力為核心，覆蓋風(fēng)險(xiǎn)防控、廣告營(yíng)銷、安全防護(hù)、語音服務(wù)和解決方案等場(chǎng)景的人工智能初創(chuàng)企業(yè)，如冰鑒科技、頂象科技、虎博科技等。本研究通過典型案例歸納，對(duì)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)、初創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略舉措等內(nèi)容進(jìn)行整理，形成技術(shù)產(chǎn)業(yè)化縱向事實(shí)脈絡(luò)，如圖5所示。首先，匯聚、融合具有識(shí)別屬性的人工智能核心技術(shù)構(gòu)成識(shí)別技術(shù)集群，如冰鑒科技和硅基智能整合人工智能技術(shù)，分別強(qiáng)化核心建模能力、形成智能語音技術(shù)體系；其次，通過技術(shù)資源整合、集中研發(fā)等方式提高核心技術(shù)識(shí)別能力，技術(shù)市場(chǎng)化應(yīng)用日益成熟。如冰鑒科技和硅基智能對(duì)自然語言處理等技術(shù)資源的深度整合與交叉研發(fā)攻關(guān)等；再次，技術(shù)可行性與場(chǎng)景需求相對(duì)接，探索以識(shí)別為核心功能的新型商業(yè)化模式。如合合信息專注于OCR技術(shù)研發(fā)并形成“STR+Data+AI”智能服務(wù)模式，圖麟科技以人工智能技術(shù)賦能智能制造并形成“云+邊+端”一體化智能運(yùn)行模式；最后，基于人工智能核心技術(shù)，構(gòu)建綜合性智能識(shí)別平臺(tái)并提供行業(yè)領(lǐng)先智能解決方案，促使核心技術(shù)在諸多場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。如虎博科技打造一站式全場(chǎng)景金融信息平臺(tái)，眼神科技為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)提供解決方案等。

圖5 以識(shí)別為主題的人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)及典型事實(shí)支持
Fig.5 Key links of artificial intelligence technology industrialization with the theme of recognition and the support of typical facts

為進(jìn)一步探討以識(shí)別為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的本質(zhì)特征，本研究從能量轉(zhuǎn)換視角出發(fā)，以能量形成與轉(zhuǎn)換反映該路徑實(shí)施過程，如圖6所示。①技術(shù)創(chuàng)新能量形成及轉(zhuǎn)換。共性核心技術(shù)與特定核心技術(shù)(計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和生物識(shí)別)匯聚、融合能夠激發(fā)和提升人工智能技術(shù)識(shí)別性能，形成識(shí)別技術(shù)集群，并產(chǎn)生強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新能量，進(jìn)而為人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化打下牢固的技術(shù)根基。同時(shí)，作為鏈接技術(shù)和初始市場(chǎng)的“紐帶”，技術(shù)孵化成為技術(shù)創(chuàng)新能量向催化孕育能量轉(zhuǎn)換的重要渠道；②催化孕育能量形成及轉(zhuǎn)換。識(shí)別技術(shù)集群通過資源整合、設(shè)施共享等方式大幅提升對(duì)數(shù)據(jù)信息的挖掘和整合能力，形成價(jià)值創(chuàng)造核心競(jìng)爭(zhēng)力。受創(chuàng)新資源制約，人工智能初創(chuàng)企業(yè)需要選擇合適的場(chǎng)景切入，技術(shù)集群供給與應(yīng)用場(chǎng)景需求對(duì)接成為催化孕育能量向商業(yè)轉(zhuǎn)化能量轉(zhuǎn)換的合理選擇。在此過程中，識(shí)別技術(shù)集群的商業(yè)化導(dǎo)向逐漸清晰、商業(yè)化條件日益成熟；③商業(yè)轉(zhuǎn)化能量形成及轉(zhuǎn)換。通過深度解析對(duì)識(shí)別具有強(qiáng)烈需求的應(yīng)用場(chǎng)景特征，將技術(shù)集群的先進(jìn)性和可行性與應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)接，進(jìn)一步明確以人工智能為核心的產(chǎn)品和服務(wù)方案設(shè)計(jì)，制定用戶可理解、可執(zhí)行的新型商業(yè)化方案和商業(yè)模式，形成商業(yè)轉(zhuǎn)化能量。同時(shí)，由于識(shí)別技術(shù)集群價(jià)值創(chuàng)造依賴人工智能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘和整合能力，技術(shù)賦能成為商業(yè)轉(zhuǎn)化能量向業(yè)態(tài)塑造能量轉(zhuǎn)換的必然途徑；④業(yè)態(tài)塑造能量形成及新興業(yè)態(tài)涌現(xiàn)。營(yíng)銷策劃、市場(chǎng)裂變工具放大了人工識(shí)別技術(shù)集群的作用范圍，形成識(shí)別技術(shù)集群的業(yè)態(tài)塑造能量，并通過智能識(shí)別平臺(tái)構(gòu)建和行業(yè)解決方案將人工智能技術(shù)能量向外界輻射，使得以識(shí)別為核心需求的技術(shù)能力體系和商業(yè)化方案實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化運(yùn)行，從而創(chuàng)造出新物種并催生人工智能新業(yè)態(tài)。

圖6 以識(shí)別為主題的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑及能量轉(zhuǎn)換過程
Fig.6 Industrialization path and energy conversion process of artificial intelligence technology with the theme of recognition

3.2 以交互為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑

人機(jī)交互、AR/VR/MR技術(shù)具有先天交互優(yōu)勢(shì)。人機(jī)交互能夠?qū)崿F(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間的多種信息交換和性質(zhì)互動(dòng)[17]。AR/VR/MR借助智能化裝備與數(shù)字化環(huán)境進(jìn)行交互，獲得類似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)。此外，計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理技術(shù)同樣能夠支持視覺交互和語音交互。上述人工智能技術(shù)衍生出語音交互、視覺交互、體感交互等多種性質(zhì)的交互方式，并誕生了一批以實(shí)現(xiàn)智能交互為戰(zhàn)略核心，覆蓋智能語音助手、數(shù)字化互動(dòng)教學(xué)、智能化學(xué)習(xí)系統(tǒng)、智能客服、智能文娛互動(dòng)的人工智能初創(chuàng)企業(yè)，如樂言科技、小i機(jī)器人及松鼠Ai等。本研究對(duì)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)、初創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略舉措等內(nèi)容進(jìn)行梳理，形成人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化縱向事實(shí)脈絡(luò)，如圖7所示。首先，具有交互屬性的核心技術(shù)匯聚、融合共同構(gòu)成交互技術(shù)集群。如影譜科技和樂言科技對(duì)自然語言處理、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等認(rèn)知智能技術(shù)進(jìn)行有機(jī)整合，彰顯了人工智能技術(shù)交互能力。其次，通過技術(shù)孵化提升人工智能核心技術(shù)交互能力，促使技術(shù)商業(yè)化條件成熟。如影譜科技專注于視覺內(nèi)容生產(chǎn)效率與交互方式技術(shù)研發(fā)，為技術(shù)研發(fā)提供設(shè)施共享、信息資源等有力保障，致力于實(shí)現(xiàn)影像自動(dòng)化生產(chǎn)；樂言科技基于人機(jī)交互核心技術(shù)開發(fā)跨領(lǐng)域語言認(rèn)知技術(shù)平臺(tái)接口和認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)。再次，運(yùn)用人工智能技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)有人機(jī)交互模式，形成以人工智能技術(shù)為支撐、以智能交互模式為核心的新型商業(yè)化邏輯與實(shí)施方案。如影創(chuàng)科技基于AR技術(shù)構(gòu)建全息教室解決方案，以創(chuàng)新教學(xué)和交互模式；松鼠Ai基于人機(jī)交互、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等對(duì)學(xué)生進(jìn)行全方位評(píng)估，以提升學(xué)習(xí)效率。最后，搭建多模態(tài)虛擬交互服務(wù)和綜合性智能交互平臺(tái)，促進(jìn)人工智能新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。如小i機(jī)器人基于人工智能技術(shù)強(qiáng)大的交互能力，為用戶提供全方位技術(shù)落地服務(wù)；亮風(fēng)臺(tái)打造云管端一體化AR平臺(tái)等。

圖7 以交互為主題的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)及典型事實(shí)支持
Fig.7 Key links of artificial intelligence technology industrialization with the theme of interaction and the support of typical facts

為進(jìn)一步挖掘以交互為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的本質(zhì)特征，本研究從能量轉(zhuǎn)換視角出發(fā)，以能量形成與轉(zhuǎn)換反映該路徑實(shí)施過程，如圖8所示。①技術(shù)創(chuàng)新能量形成及轉(zhuǎn)換：將共性核心技術(shù)與特定核心技術(shù)(自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、人機(jī)交互和AR/VR/MR)相融合，利用人工智能技術(shù)交互性能，形成具有交互功能的技術(shù)集群，為人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化和能量轉(zhuǎn)換打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，促使技術(shù)創(chuàng)新能量向催化孕育能量轉(zhuǎn)換；②催化孕育能量形成及轉(zhuǎn)換：交互技術(shù)集群通過資源整合、集中研發(fā)等方式強(qiáng)化和創(chuàng)新對(duì)互動(dòng)需求痛點(diǎn)的化解能力，以提高交互技術(shù)集群商業(yè)化應(yīng)用成功概率，在此過程中，技術(shù)催化孕育能量得以形成。由于價(jià)值創(chuàng)造依賴技術(shù)價(jià)值和場(chǎng)景應(yīng)用價(jià)值的內(nèi)在統(tǒng)一，因此價(jià)值匹配成為催化孕育能量向商業(yè)轉(zhuǎn)化能量轉(zhuǎn)換的必然選擇；③商業(yè)轉(zhuǎn)化能量形成及轉(zhuǎn)換：探尋語音交互、視覺交互及觸摸交互等需求應(yīng)用場(chǎng)景，將交互技術(shù)集群和場(chǎng)景需求痛點(diǎn)相結(jié)合，明晰以人工智能技術(shù)交互為核心的產(chǎn)品和服務(wù)設(shè)計(jì)，嘗試新型商業(yè)化方案和商業(yè)模式，形成商業(yè)轉(zhuǎn)化能量；同時(shí)，由于交互技術(shù)集群以互動(dòng)激活和創(chuàng)造價(jià)值，所以人機(jī)協(xié)同成為商業(yè)轉(zhuǎn)化能量向業(yè)態(tài)塑造能量轉(zhuǎn)換的必然途徑；④業(yè)態(tài)塑造能量形成及新興業(yè)態(tài)涌現(xiàn)：借助生產(chǎn)能力開發(fā)、市場(chǎng)裂變和產(chǎn)業(yè)配套優(yōu)化等措施，形成人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化業(yè)態(tài)塑造能量，交互載體和維度從根本上決定其所覆蓋的領(lǐng)域和運(yùn)行效率，因此通過構(gòu)建智能交互平臺(tái)和實(shí)施多模態(tài)交互成為實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化運(yùn)行的最佳渠道，并由此催生出一批智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)、智能客服、智能文娛互動(dòng)等新興業(yè)態(tài)。

圖8 以交互為主題的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑及能量轉(zhuǎn)換過程
Fig.8 Industrialization path and energy conversion process of artificial intelligence technology with the theme of interaction

3.3 以執(zhí)行為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑

機(jī)器人技術(shù)通過編程設(shè)置具體執(zhí)行規(guī)則，能夠替代或者輔助人類完成特定任務(wù)[18]。以執(zhí)行為核心的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的實(shí)現(xiàn)需要雄厚的知識(shí)基礎(chǔ)和技術(shù)作為支撐，不僅需要機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜為其提供底層支撐，而且對(duì)計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理亦具有技術(shù)依賴性。機(jī)器人技術(shù)加快了智能設(shè)備制造和解決方案的制定，并誕生了一批覆蓋智能制造、智能機(jī)器人、智慧物流配送、智能家居和無人機(jī)的人工智能初創(chuàng)企業(yè)，如獵戶星空、史河科技、YOGO ROBOT等。同樣，對(duì)人工智能核心技術(shù)領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)、初創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略舉措等內(nèi)容進(jìn)行梳理，形成人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化縱向事實(shí)脈絡(luò)，如圖9所示。首先，匯聚、融合具有生產(chǎn)制造、服務(wù)提供、決策支撐等屬性的核心技術(shù)，共同構(gòu)成執(zhí)行技術(shù)集群，如YOGO ROBOT、獵戶星空和靈動(dòng)科技對(duì)機(jī)器人技術(shù)、自然語言處理技術(shù)等進(jìn)行組合并聚焦于執(zhí)行能力；其次，通過資源整合、集中研發(fā)等方式增強(qiáng)人工智能核心技術(shù)執(zhí)行能力，孕育技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用的適宜環(huán)境。如獵戶星空構(gòu)建以智能機(jī)器人為核心的垂直一體化人工智能綜合系統(tǒng)，YOGO ROBOT構(gòu)建具有開放性、可延展、能組合的群體智能協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)；再次，通過新型智能執(zhí)行工具的商業(yè)化運(yùn)用和輔助性商業(yè)化決策，將人工智能核心技術(shù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。如快倉專注于以智能機(jī)器人為核心的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，明略科技借助人工智能推動(dòng)知識(shí)和管理復(fù)雜度高的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，一覽群智基于人工智能技術(shù)打通認(rèn)知閉環(huán)和輔助決策；最后，提升智能終端產(chǎn)品生產(chǎn)能力，加快行業(yè)解決方案的推廣與應(yīng)用。如史河科技深耕智能特種機(jī)器人以輔助高危工作，普渡科技提供適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境的配送解決方案，眼神科技為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)提供解決方案。

圖9 以執(zhí)行為主題的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)及典型事實(shí)支持
Fig.9 Key link of artificial intelligence technology industrialization with the theme of execution and the support of typical facts

為進(jìn)一步挖掘以執(zhí)行為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的本質(zhì)特征，本研究從能量轉(zhuǎn)換視角出發(fā)，以能量形成及轉(zhuǎn)換反映該路徑實(shí)施過程，如圖10所示。①技術(shù)創(chuàng)新能量形成及轉(zhuǎn)換：共性核心技術(shù)與特定核心技術(shù)(機(jī)器人技術(shù)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺)融合、匯聚，以凸顯人工智能技術(shù)的執(zhí)行性能，并形成可執(zhí)行人類意志的技術(shù)集群(技術(shù)創(chuàng)新能量)，促使技術(shù)創(chuàng)新能量向催化孕育能量轉(zhuǎn)換；②催化孕育能量形成及轉(zhuǎn)換：執(zhí)行技術(shù)集群通過設(shè)施共享、集中研發(fā)等方式增強(qiáng)對(duì)人類意志的精準(zhǔn)響應(yīng)能力，孕育商業(yè)化適宜環(huán)境，形成人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中的催化孕育能量；與交互技術(shù)集群相似，執(zhí)行技術(shù)集群價(jià)值創(chuàng)造同樣與技術(shù)和場(chǎng)景之間的契合度密切相關(guān)，亦通過價(jià)值匹配實(shí)現(xiàn)催化孕育能量向商業(yè)轉(zhuǎn)化能量轉(zhuǎn)換；③商業(yè)轉(zhuǎn)化能量形成及轉(zhuǎn)換：執(zhí)行技術(shù)集群驅(qū)動(dòng)智能工具與智能決策的誕生，不僅極大地延伸了人類本體能力，解放了腦力勞動(dòng)和體力勞動(dòng)，而且迅速確立了以人工智能技術(shù)強(qiáng)大執(zhí)行潛能為核心的商業(yè)化模式，進(jìn)而形成商業(yè)轉(zhuǎn)化能量；與交互技術(shù)集群相似，執(zhí)行技術(shù)集群人機(jī)協(xié)同方式由商業(yè)轉(zhuǎn)化能量向業(yè)態(tài)塑造能量轉(zhuǎn)換；④業(yè)態(tài)塑造能量形成及新興業(yè)態(tài)涌現(xiàn)：生產(chǎn)制造能力開發(fā)、營(yíng)銷策劃及產(chǎn)業(yè)配套設(shè)施優(yōu)化等共同構(gòu)成執(zhí)行技術(shù)集群并形成業(yè)態(tài)塑造能量。智能工具和智能決策不僅從根本上體現(xiàn)了人工智能技術(shù)所引發(fā)的智能化革命，而且為以執(zhí)行為主題的產(chǎn)業(yè)化路徑提供了重要啟示，即通過在物理空間打造智能終端產(chǎn)品以及在數(shù)字空間制定行業(yè)解決方案，可以催生出一批智能機(jī)器人、智慧物流、無人機(jī)等新興業(yè)態(tài)。

圖10 以執(zhí)行為主題的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑及能量轉(zhuǎn)換過程
Fig.10 Industrialization path and energy conversion process of artificial intelligence technology with the theme of execution

4 結(jié)語

4.1 研究結(jié)論

(1)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑具有能量轉(zhuǎn)換特征，技術(shù)創(chuàng)新能量、催化孕育能量、商業(yè)轉(zhuǎn)化能量和業(yè)態(tài)塑造能量共同構(gòu)成能量轉(zhuǎn)換的核心環(huán)節(jié)，決定技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑實(shí)施過程?，F(xiàn)有對(duì)技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的相關(guān)研究多圍繞科技成果轉(zhuǎn)化和技術(shù)轉(zhuǎn)移進(jìn)行，關(guān)注技術(shù)在價(jià)值創(chuàng)造、價(jià)值傳遞和價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程中的作用[2-4]，本質(zhì)上是一個(gè)將新興技術(shù)作為標(biāo)量、將技術(shù)產(chǎn)業(yè)化視為同種性質(zhì)能量的流動(dòng)過程。實(shí)際上，特定人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)既具有一定強(qiáng)度又存在明顯的方向性，將其視為矢量更恰當(dāng)。同時(shí)，在諸多因素影響下，技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑各階段能量屬性發(fā)生本質(zhì)改變，從這一意義上講，其更加符合不同性質(zhì)能量轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵特征。

(2)精準(zhǔn)識(shí)別和有效劃分關(guān)鍵核心技術(shù)是解析產(chǎn)業(yè)化路徑能量轉(zhuǎn)換的重要前提。專利分析結(jié)果表明，人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)可歸納為機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等八大技術(shù)領(lǐng)域，并可根據(jù)核心技術(shù)性質(zhì)將其劃分為共性核心技術(shù)和特定核心技術(shù)兩大類。通過多案例歸納分析發(fā)現(xiàn)，核心技術(shù)之間不僅通過有機(jī)組合構(gòu)成相應(yīng)技術(shù)集群，形成以識(shí)別、交互和執(zhí)行為主題的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑，而且技術(shù)創(chuàng)新能量、催化孕育能量、商業(yè)轉(zhuǎn)化能量和業(yè)態(tài)塑造能量轉(zhuǎn)換流程從本質(zhì)上反映了人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑實(shí)施過程。

(3)技術(shù)集群屬性是影響人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的關(guān)鍵因素。研究發(fā)現(xiàn)，以識(shí)別為主題的路徑通過構(gòu)建綜合性智能識(shí)別平臺(tái)和提供領(lǐng)先智能識(shí)別服務(wù)與解決方案，催生了智能風(fēng)險(xiǎn)防控、智能廣告營(yíng)銷等新興業(yè)態(tài)；以交互為主題的路徑通過實(shí)施多模態(tài)虛擬交互和構(gòu)建綜合性智能交互平臺(tái)，催生了智能客服、智能文娛互動(dòng)等新興業(yè)態(tài)；以執(zhí)行為主題的路徑通過打造智能終端產(chǎn)品和制定行業(yè)解決方案，催生了智能機(jī)器人、智慧物流、無人機(jī)等新興業(yè)態(tài)。造成這種差異的根本原因在于每種路徑能量轉(zhuǎn)換技術(shù)集群屬性不同。其中，以識(shí)別為主題的技術(shù)集群主要包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和生物識(shí)別技術(shù)，技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑形成的本質(zhì)在于人工智能通過數(shù)據(jù)信息挖掘和整合能力，以及共性核心技術(shù)支持和相互融合能力提升技術(shù)性能，進(jìn)而形成強(qiáng)大的多維度識(shí)別體系，對(duì)具有強(qiáng)烈識(shí)別需求的技術(shù)落地場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別；以交互為主題的技術(shù)集群主要包括人機(jī)交互技術(shù)和AR/VR/MR技術(shù)，技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑形成的本質(zhì)在于人工智能對(duì)互動(dòng)需求痛點(diǎn)的化解能力，通過暢通和拓展互動(dòng)渠道、打造極致交互體驗(yàn)開拓產(chǎn)業(yè)生存空間；以執(zhí)行為主題的技術(shù)集群主要包括機(jī)器人技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理，技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑形成的本質(zhì)在于人工智能對(duì)人類意志的精準(zhǔn)響應(yīng)能力，通過激發(fā)技術(shù)集群執(zhí)行潛力探尋具體應(yīng)用場(chǎng)景。

4.2 管理啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下啟示：

(1)人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的實(shí)現(xiàn)不是簡(jiǎn)單的技術(shù)轉(zhuǎn)移和慣例復(fù)制，而是一系列互補(bǔ)性創(chuàng)新和專用性技術(shù)體系累積的結(jié)果，同時(shí)也是能量聚集及轉(zhuǎn)換的過程。管理者應(yīng)關(guān)注由多種核心技術(shù)構(gòu)成的技術(shù)集群，通過創(chuàng)新研發(fā)模式、優(yōu)化內(nèi)部結(jié)構(gòu)等方式實(shí)現(xiàn)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新。同時(shí)，要在技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中持續(xù)培育技術(shù)創(chuàng)新能量、催化孕育能量、商業(yè)轉(zhuǎn)化能量和業(yè)態(tài)塑造能量，為人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化提供強(qiáng)大的能量支撐。

(2)管理者應(yīng)從多視角暢通和拓展能量轉(zhuǎn)換渠道，提升能量轉(zhuǎn)換效率。既要從技術(shù)創(chuàng)新視角探尋更新穎、更合理的技術(shù)孵化、技術(shù)賦能等能量轉(zhuǎn)換方式以實(shí)現(xiàn)整體價(jià)值最大化，同時(shí)也要從應(yīng)用場(chǎng)景視角提升價(jià)值匹配的合理性以創(chuàng)新人機(jī)協(xié)同方式。

4.3 不足與展望

本文存在如下不足：第一，作為對(duì)技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑的能量學(xué)解釋，本文提出的技術(shù)創(chuàng)新能量、孵化孕育能量、商業(yè)轉(zhuǎn)化能量和業(yè)態(tài)塑造能量?jī)H可作為定量研究的概念性工具，每種能量所包含的具體內(nèi)容和度量標(biāo)準(zhǔn)尚處于摸索階段，未來可參考生態(tài)系統(tǒng)中的能量計(jì)算方法，通過建立相應(yīng)能量轉(zhuǎn)換仿真模型，刻畫技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑中的能量數(shù)值及轉(zhuǎn)換過程。第二，僅對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)典型事實(shí)進(jìn)行歸納和提煉，未來應(yīng)將能量概念指標(biāo)化，構(gòu)建更加科學(xué)、全面的定量模型，通過多種渠道收集多樣化數(shù)據(jù)，采用實(shí)證分析法對(duì)人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化路徑進(jìn)行深入分析。