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  • 工银国际首席经济学家程实博士:强化科技创新和产业链供应链韧性

    产业链和供应链的安全稳定是构建双循环发展新格局的基础,而“卡脖子”问题是我国产业链和供应链的最大短板。对此,7月30日召开的中共中央政治局会议提出,要加强科技创新和产业链供应链韧性,加强基础研究,推进应用研究,开展强链专项行动,加快解决“卡脖子”问题。,发展专业化、专业化和新型中小企业。关于如何解决“卡脖子”问题,稳定产业链供应链,工银国际首席经济学家程实博士,在接受本报记者专访时表示,与硬件相比,中国在软件方面的自主研发和迭代速度是近几年来的。重大进展。因此,围绕数字密集型产业,基于软件和算法的应用创新可能是中国进入中高端价值链的一个突破口。

    程石,博士 经济学博士,工银国际首席经济学家兼董事总经理。

    原有的全球价值链体系正在重塑

    金融时报:中共中央政治局提出要加强科技创新和产业链供应链韧性。您认为应该如何衡量产业链和供应链的弹性?

    程石:我们从三个维度衡量产业链的弹性:一是产业链的深度,代表产业链上下游是否完整、全面、集约;二是产业链的广度,即我国有多少产业链,能覆盖全球市场的多少部分,每个产业链在每个细分市场的比重;三是产业链的精准度,代表着产业链各个制造环节的专业化和创新水平。

    英国金融时报记者:新冠肺炎疫情爆发后,全球产业链、供应链发生了哪些变化?

    程实:新冠肺炎疫情发生后,原有的全球价值链体系正在重塑,而这种重塑体现出全球价值链的三个变化:一是价值链垂直分工正在瓦解。由于新一代信息技术的发展,价值链中高端产品的供应商可以通过大数据、云计算和智能技术在价值链的中下游进行渗透和替代. 例如,通过训练智能机器人模仿和深度学习低端制造活动,可以部分实现低技能劳动力的替代。

    二是重视价值链数据安全。以中国、美国、德国等国为代表的核心市场,正通过自身的市场规模和技术优势,相互产业渗透,数据安全越来越受到各国重视。随着全球贸易保护主义抬头​​、民粹主义抬头,欧美国家近年来重新重视制造业产业链的各个环节,纷纷谋划推动制造业回归。这也使得欧美国家不断强化对自身产业链的管控和安全意识,从而推动中美德区域综合产业链加快建设。

    三是互联网和金融资本对产业链的垄断加剧。从生产初期开始,数字化制造需要海量数据进行分析和预测,大大加强了数据提供者对制造活动的引导和控制。目前,数据的创造和提供基本由全球互联网巨头控制,利用庞大的客户群和数据对价值链的增值能力,吸引大规模金融资本,从而“无限”放大互联网垄断。价值链中的产品和服务数据。评估并最终控制价值链中每个环节的信贷活动。可以说,“金融+互联网”不断控制着价值链中的制造和生产环节。

    金融时报:在COVID-19爆发期间,特别是中美贸易摩擦以来,我国产业链和供应链的一些弱点暴露无遗。请您谈谈这些弱点体现在哪里?

    程实:根据我们的研究,中国目前拥有七大优势产业链,即服装及配饰、纺织品、电子电器、办公设备、一般工业设备、金属加工和杂项制成品(全球净出口规模接近或处于超过 800 亿美元)。这七大优势产业链具有很强的深度和广度,同时整体专业化水平领先世界。

    全球价值链的重塑也将给中国产业链带来外部挑战。一是渗透中国产业链。发达国家正在利用大数据和智能设备替代制造业回流过程中的低技能劳动力,不断向价值链中低端和中端关键环节渗透。这对维护中国当前价值链的独立性和完整性提出了新的威胁和挑战。二是围绕技术和数据对中国实施制裁。发达国家通过制裁中国“卡脖子”的关键技术和数据安全问题,也将阻碍中国在全球价值链中从低端向中端进一步转型升级。

    基础科学的发展和投入至关重要

    金融时报记者:习近平总书记指出:“我国面临的许多‘卡脖子’技术问题的根本原因是基础理论研究跟不上,源头和底蕴不明确。” 您认为应该如何加强基础研究?

    程实:硬件和软件的不断创新,基本上要靠基础科学的开发和投入。首先,每一项“卡脖子”技术都是基础科学数十年理论积累的产物,当前我国基础科学研究的短板依然突出。虽然“十四五”期间,我国基础研究投入预计占研发投入的8%左右,但仍低于发达国家15%以上的平均水平。二是基础科技经费支持结构有待完善。中央财政对基础研究的投入占总投入的95%以上,而企业“ 基础科学投入仅占科研总投入的0.3%。与政府相比,企业是技术转化为生产力的中坚力量。但从目前来看,中国企业普遍将90%以上的投入用于新产品开发。最后,大多数中国企业难以在基础科学领域保持长期持续稳定的投入。以美国发现引力波项目为例,正是因为美国国家科学基金会和美国科技公司的持续无偿资助,美国才能继续引领颠覆性的科学创造。企业是将技术转化为生产力的中坚力量。但从目前来看,中国企业普遍将90%以上的投入用于新产品开发。最后,大多数中国企业难以在基础科学领域保持长期持续稳定的投入。以美国发现引力波项目为例,正是因为美国国家科学基金会和美国科技公司的持续无偿资助,美国才能继续引领颠覆性的科学创造。企业是将技术转化为生产力的中坚力量。但从目前来看遗传算法优化bp神经网络c代码,中国企业普遍将90%以上的投入用于新产品开发。最后,大多数中国企业难以在基础科学领域保持长期持续稳定的投入。以美国发现引力波项目为例,正是因为美国国家科学基金会和美国科技公司的持续无偿资助,美国才能继续引领颠覆性的科学创造。大多数中国企业很难在基础科学领域保持长期持续稳定的投入。以美国发现引力波项目为例,正是因为美国国家科学基金会和美国科技公司的持续无偿资助,美国才能继续引领颠覆性的科学创造。大多数中国企业很难在基础科学领域保持长期持续稳定的投入。以美国发现引力波项目为例,正是因为美国国家科学基金会和美国科技公司的持续无偿资助,美国才能继续引领颠覆性的科学创造。

    因此,我们强调对基础科学的长期稳定投入是提高核心算法和软件原创性的关键。一方面,要在重点基础科学领域寻求引领和突破。软件和核心算法的独创性本质上就是数理信息科学技术理论的独创性。立足当前,聚焦要素资源,支持数学信息科学领域基础理论的发展与创新。另一方面,我们也需要鼓励中国研究机构更广泛、更积极地与国际顶尖学术机构开展合作。

    中国在算法和软件领域具有三大优势

    《金融时报》记者:在实现关键技术突破方面,我国有哪些其他国家没有的优势?

    程石:在我们最新的宏观研究报告中,基于 MIT 经济学家 Acemoglu 提出的偏向技术进步理论,结合我们近期对全球和国内顶级学术机构和科技互联网公司的研究,共有 20 位人工智能科学家、算法工程师和数据分析师研究分析发现,目前发达国家对中国价值链中高端的制裁主要集中在以芯片、光刻机和半导体为代表的硬件技术上。与硬件相比,近年来我国在软件方面的自主研发和迭代速度有了显着提升。因此,围绕数字密集型产业,

    技术进步偏向理论指出,当技术创新使一种生产要素的边际产出相对于其他生产要素显着增加时,技术就会偏向该要素。同时,该要素的边际产出和规模报酬将呈现递增特征。结合中国经济增长的实际情况,依靠传统生产要素拉动中国经济增长的潜力越来越小,劳动力和资本要素的边际产出近年来均呈现明显下降趋势。相反,以数据为代表的新型生产要素,近年来呈现出边际产出增加的特点。这是因为在信息时代,新一代的技术创新(如云计算、大数据、人工智能、区块链等)几乎都是围绕数据元素产生和发展的。正如偏向技术进步理论的核心观点,技术创新偏向于数据要素,推动市场资源向数字产业集中流动,最终导致数字密集型企业规模收益显着提升。行业。根据我们的预测,到2025年,中国的数据规模将占世界数据圈的30%,这意味着中国将成为世界上数据规模最大的经济体。庞大的数据规模将进一步支持中国发展数据密集型产业遗传算法优化bp神经网络c代码,支撑中国经济增长。

    尽管中国的数据规模以惊人的速度持续扩大,但如何有效利用数据引导经济产品和服务创新,是数据密集型产业高质量发展的关键,也是中国经济持续增长的源泉。生长。我们认为,对数据密集型行业的真正绝对控制不仅取决于数据规模,还取决于核心算法和软件系统。

    从我们最新对全球和中国顶尖大学和科技互联网公司的20位人工智能科学家和工程师的调查来看,相比目前“卡脖子”的硬件技术,中国在关键软件领域率先突破的可能性更大. 这是基于中国目前在算法和软件领域的三大优势:一是在经济层面,中国在数据、人力资本和市场因素方面具有优势,以及全球最大的数据圈。同时,庞大的消费市场可以为数据密集型行业提供丰富的应用场景。此外,根据中国开发者社区(CSDN)2020年的统计,中国从事软件开发和算法设计的学生或工程师超过800万人(根据CSDN活跃用户数),其中60%以上是一线研发人员。强大的人力资本优势使软件和算法开发能够在丰富的场景中快速迭代应用。

    二是在制度层面,政府将大力支持培育数据要素市场。2020年4月,中共中央、国务院印发的《关于构建更加完善要素市场化配置机制和机制的意见》(以下简称《意见》)明确数据是一种新型的生产要素。《意见》还指出,未来我国将在数据共享、数据融合、数据确权、数据定价、数据安全等方面实施一系列改革,国家“数据红利”的释放将促进发展和数据密集型行业的应用,将促进软件和算法的迭代创新。

    第三,在技术层面,得益于开源软件运动,高级算法和软件的可用性不再困难。开源软件被描述为源代码向公众开放且不受其使用、改进和共享许可限制的软件。据全球最大的开源项目托管平台(GitHub)统计,到2025年,全球参与开源软件的平台用户数量将达到1亿。其中,中国开源软件参与人数及增长率开源贡献的数量已成为世界上最快的。

    《金融时报》记者:对于强化链条,您还有哪些建设性的建议?

    程实:中国可以利用在市场、资金、数据要素方面的优势,重点突破一些“卡在脖子上”的关键软件和算法技术。具体而言,中国可以通过软件和算法的创新应用,不断强化现有的七大优势产业链。在稳定现有价值链竞争优势的基础上,聚焦光学器件、化学、机电控制等数据敏感度低、可交易性高的行业,不断提升中西方软件技术的相互关系高端硬件技术的依赖,最终助力中国顺利进入全球价值链的中高端。

    目前,中国与西方国家在软件和算法优化应用方面的差距越来越小。例如,在语音识别领域,全球最先进的新一代语音识别系统“Wenet”由中科院和西北工业大学的人工智能(AI)科学家自主创新,整个算法框架完全与英国 AI 科学家 Danial Povey 不同。创造了“Kaldi”语音识别系统(上一代最先进的国际语音识别系统)。

    通过对20位科学家和工程师深入研究的对比分析,我们发现中国可以通过算法和软件的应用和创新,在四个方面继续强化现有的价值链。

    一是智能产品和服务设计。使用强化学习、神经网络模型和自然语言处理来预测客户消费行为和模型以设计新产品。在我们的研究中,很多公司已经开始使用大数据来预测客户体验和购买模式,并根据预测结果进一步设计和创新产品和服务。此外,工程师和设计师可以使用衍生式设计来实现产品创新。即通过对产品设置颜色、形状、材质、体积等约束条件,结合参数系统、进化系统、形状文法、拓扑优化算法等生成算法,可以得到数以万计的产品设计方案。自动生成。

    二是智能制造。通过有监督和无监督机器学习算法提高产品制造的效率和质量。例如,中间产品的生产过程中有很多分拣操作。如果使用智能机器分拣,可以大大提高产品的生产效率。此外,通过对品质差异化的产品进行深度学习,基于产品各个生产环节获得的监控数据,机器视觉可以更快速、更准确地识别产品表面的不同生产缺陷。

    三是智能供应链管理。利用深度学习算法优化供应链运输路线和仓库管理。例如,通过对历史运输路线和实际交付结果的神经网络进行训练,可以分析运输计划对供应链中交易成本的影响,帮助管理者确定最优运输路线。此外,基于神经网络算法,可以帮助制造商实时检测库存变化,及时调整库存规模,从而有效控制库存短缺或过剩。

    四是智能化运营管理。监督学习可以有效帮助企业优化运营决策,降低运营成本。使用回归模型、决策树和随机森林模型预测生产管理系统或机器设备的故障,从而有效降低运营成本。此外,制造商可以通过传感器监测采集设备所在环境的温度、光照和湿度变化,从而预测故障事件的概率,减少故障带来的不确定性。对于一些生产任务,机器学习可以匹配生产复杂度和生产规模,计算出特定生产任务所需的员工数量。

    在中国优势产业链中,我们看到越来越多的企业开始涌入人工智能领域,通过图像处理、语音处理、自然语言理解等应用算法,将人工智能应用到各个产业链中。在不同的场景中。在国家政策和开源代码的支持下,价值链中更多的中小企业可以积极利用算法和软件应用来加强或提高其在制造和生产方面的竞争力。

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