陳文建 郭晟萱 王子琪 王子岳 沈潔 吉林大學(xué)

一、緒論

改革開放以來，我國(guó)工業(yè)迅猛發(fā)展，建設(shè)了世界上最全的工業(yè)體系，但是我國(guó)工業(yè)結(jié)構(gòu)仍然存在不合理，高投入、高污染、低效益的粗放式發(fā)展阻礙了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（田學(xué)斌等，2019），傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)亟須升級(jí)。自傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提出以來，很多學(xué)者都提出了自己的方法，如葉寧等以三明市為例提出優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高產(chǎn)品附加值，依托開放式創(chuàng)新，提升創(chuàng)新能力，激活新動(dòng)能，加快數(shù)字化融合發(fā)展，優(yōu)化升級(jí)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚，優(yōu)化人才生態(tài)環(huán)境等路徑來實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型；張惠琴等提出讓傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)品、技術(shù)和結(jié)構(gòu)這三個(gè)層面相互融合來促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型；顏育俊等提出讓傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造提升和新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展培育同時(shí)進(jìn)行來促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型；胡俊等提出通過人工智能來推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型……眾多文獻(xiàn)提出，發(fā)展以人工智能為代表的科技產(chǎn)業(yè)能夠有效助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

目前的研究大多集中于人工智能通過具體的措施來促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，但很少有文獻(xiàn)指出是通過何種路徑來促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的，也沒有給出這些措施對(duì)促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型應(yīng)有的理想效果。本文將以發(fā)展人工智能作為影響和促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的因素進(jìn)行討論，探究人工智能的何種應(yīng)用方向最有助于激勵(lì)整體傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。通過模型給出人工智能在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型中的路徑選擇。

二、概念及現(xiàn)狀

（一）基本概念

1.人工智能

人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科。

2.傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是指運(yùn)用傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)來制造和銷售產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)，主要包括煤炭、電力、紡織、建筑、鋼鐵等行業(yè)。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)一般是一個(gè)國(guó)家的主流性產(chǎn)業(yè)，在我國(guó)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基本力量。但隨著新技術(shù)革命的發(fā)展，新型產(chǎn)業(yè)逐步成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的引導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。相較之下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在投入、消耗以及污染環(huán)節(jié)的弊端越來越明顯，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型刻不容緩。

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型目前有兩種解釋，一種是宏觀的：一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一定歷史時(shí)期內(nèi)，根據(jù)國(guó)際和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)、科技等發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)，通過特定的產(chǎn)業(yè)、財(cái)政金融等政策措施，對(duì)其現(xiàn)存產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的各個(gè)方面進(jìn)行直接或間接的調(diào)整，是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)主要構(gòu)成中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)組織、產(chǎn)業(yè)技術(shù)裝備等發(fā)生顯著變動(dòng)的狀態(tài)或過程。這是一個(gè)綜合性的過程。另一種解釋是指：一個(gè)行業(yè)內(nèi)，資源存量在產(chǎn)業(yè)間的再配置，是將資本、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素從衰退產(chǎn)業(yè)向新興產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程。本文主要考慮的是第一種解釋下的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

（二）人工智能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在無人駕駛、自動(dòng)灌溉、智能家居以及大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等方面實(shí)現(xiàn)了鏈接，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦予了新的生機(jī)。根據(jù)人工智能領(lǐng)域細(xì)分行業(yè)的研究報(bào)告以及多家專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)的分類，人工智能可細(xì)分為機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)云計(jì)算、機(jī)器人技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、智能硬件、生物識(shí)別技術(shù)和智能芯片等領(lǐng)域。綜合多個(gè)文獻(xiàn)的研究過程發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的六個(gè)目標(biāo)是投入、消耗和污染由高到低，產(chǎn)出、質(zhì)量和效益由低到高，人工智能在實(shí)踐中證明了其促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的巨大效用。為了將上文人工智能劃分的不同行業(yè)與以上六個(gè)方面聯(lián)系成有邏輯的整體，本文從中經(jīng)網(wǎng)以及相關(guān)文獻(xiàn)中獲取了從業(yè)人數(shù)、資本投入和科學(xué)技術(shù)等七個(gè)方面的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，分析傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如何通過人工智能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的路徑。

三、效益評(píng)價(jià)模型

（一）基于層次分析法的效益評(píng)價(jià)模型建模

我們使用層次分析法來對(duì)構(gòu)建傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效益評(píng)價(jià)的模型。使用層次分析法建模的主要步驟是：建立遞階層次結(jié)構(gòu)，構(gòu)造兩兩比較矩陣，由判斷矩陣計(jì)算被比較元素的相對(duì)權(quán)重，計(jì)算各層元素的組合權(quán)重。

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效益可以從許多方面來進(jìn)行衡量，這里我們使用投入、消耗、污染、產(chǎn)出、質(zhì)量和效益這六個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來衡量，并把它作為為評(píng)價(jià)模型的第一個(gè)中間層。這六個(gè)要素的變動(dòng)是直接決定傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效益的因素。而影響這六個(gè)因素的要素主要有從業(yè)人數(shù)、資本投入、土地利用、科學(xué)技術(shù)、資源消耗、污染物排放和企業(yè)利潤(rùn)等，這些要素直接影響到第一個(gè)中間層的要素，因此，把這些要素作為第二個(gè)中間層的要素。第三個(gè)中間層就是人工智能發(fā)展的主要方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算、機(jī)器人技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、智能硬件、生物識(shí)別技術(shù)以及智能芯片。它們直接影響到上層要素。最底層也就是方案層，給出了三個(gè)可能的發(fā)展方案：智能設(shè)備、智能軟件系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析，它們是對(duì)人工智能技術(shù)的綜合應(yīng)用，并且對(duì)促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型也有很大作用。層次模型如圖 1 所示。

建立了層次結(jié)構(gòu)之后，就是構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣。判斷矩陣使用1-9 的數(shù)字來構(gòu)造，這些數(shù)值的含義如表 1 所示：

（二）效益評(píng)價(jià)模型計(jì)算

根據(jù)判斷矩陣計(jì)算權(quán)重的方法有很多，我們使用和法來計(jì)算。若設(shè)判斷矩陣A=（aij），其計(jì)算公式為：

其中wki是權(quán)重向量wk的第i 維的值，即wk=（wk1,wk2,…,wkn）。這個(gè)公式就是對(duì)判斷矩陣按列歸一化，再按行取平均值。

計(jì)算得出第一個(gè)中間層的權(quán)重為w1=（0.0515,0.1716,0.2229,0.0892,0.2661,0.1986）。

圖1 模型的層次圖

表1 數(shù)值標(biāo)度的含義

表2 RI 對(duì)應(yīng)表

計(jì)算出權(quán)重后，需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算公式為CR=CI/RI。其中

RI 通過查表給出：（見表2）

由此計(jì)算得出CR=0.0858。一般認(rèn)為CR＜0.1 即通過一致性檢驗(yàn)。

通過第一個(gè)中間層各指標(biāo)之間權(quán)重的對(duì)比可以得出：在影響傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的六個(gè)標(biāo)準(zhǔn)中，比較重要的就是消耗和質(zhì)量，所占權(quán)重分別為0.2229 和0.2661。因此第一層中較為重要的就是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的消耗以及其產(chǎn)品的質(zhì)量。接下來就需要通過對(duì)第二個(gè)指標(biāo)層的分析來比較從業(yè)人數(shù)，資本投入等指標(biāo)分別對(duì)于投入、消耗、污染、產(chǎn)出、質(zhì)量和效益的影響程度。即通過6 個(gè)7*7 的判斷矩陣先分別確定第二個(gè)中間層的權(quán)重，再將所得結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均。

依照這種方法，可以計(jì)算出各層的權(quán)重向量如下：

第二個(gè)中間層的權(quán)重為

（三）結(jié)果分析

通過AHP 分析，最終得出的結(jié)果為采用發(fā)展智能設(shè)備、智能軟件系統(tǒng)或大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析這三種方案對(duì)于促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的重要性所占權(quán)重分別為0.5153，0.2299 和0.2547。由此可知最終的方案應(yīng)為通過發(fā)展人工智能設(shè)備可以更大程度上促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型。

四、結(jié)語

從層次分析過程來看，智能設(shè)備通過利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人技術(shù)和智能硬件可以促進(jìn)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，尤其是與傳統(tǒng)制造業(yè)，零售業(yè)有關(guān)的科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，因此對(duì)于提高土地利用率，減少資源消耗和廢水、廢氣等污染物的排放。

同時(shí)發(fā)展智能設(shè)備還可以減少傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)人力資本壓力，通過使用大型智能設(shè)備，如傳統(tǒng)零售業(yè)中智能分揀設(shè)備的使用來提高效率，節(jié)省人力。最終這些由發(fā)展智能設(shè)備所帶來的優(yōu)勢(shì)將會(huì)著重反映在減少傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的消耗以及提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量等形式上，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)順利轉(zhuǎn)型助力。