任莎莎

（北京電子控股有限責(zé)任公司，北京 100600）

人工智能技術(shù)經(jīng)過(guò)60多年的發(fā)展，已成為推動(dòng)新一輪科技革命的關(guān)鍵技術(shù)之一。北京市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速?！侗本┦腥斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)（2019）》數(shù)據(jù)顯示，截至2019年4月，北京市人工智能企業(yè)數(shù)量1 084家，占全國(guó)的26.5%。產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)政策的指引和監(jiān)管。2017年12月，北京市將人工智能產(chǎn)業(yè)列為北京市重點(diǎn)發(fā)展的十大高精尖產(chǎn)業(yè)，并出臺(tái)《北京市加快科技創(chuàng)新培育人工智能產(chǎn)業(yè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，該項(xiàng)政策是北京市首個(gè)人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策。而在此之前，中關(guān)村園區(qū)管委會(huì)發(fā)布了《中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)培育行動(dòng)計(jì)劃（2017—2020年）》。北京市人工智能政策是國(guó)家層面相關(guān)政策的貫徹落實(shí)，展示了北京市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域和發(fā)展方向。

1 問(wèn)題的提出

我國(guó)學(xué)者對(duì)人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策的研究還比較少，在政策樣本選取時(shí)多選取了其他政策中涉及人工智能的政策條文。呂文晶等[1]對(duì)國(guó)家層面人工智能政策進(jìn)行了量化分析，但其政策樣本中，標(biāo)題中帶有“人工智能”的政策文件僅有3項(xiàng)，其余18項(xiàng)政策文件只是在行文中涉及與人工智能產(chǎn)業(yè)的間接相關(guān)政策。袁野等[2]在對(duì)我國(guó)東部、中部、西部地區(qū)出臺(tái)的人工智能政策進(jìn)行分析時(shí)，除了選取人工智能政策外，還選取了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能制造等相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策作為研究樣本。毛子駿等[3]在對(duì)中、美、日、英、法五國(guó)的人工智能政策進(jìn)行對(duì)比時(shí)，政策樣本中選取了《中國(guó)制造2025》中有關(guān)人工智能的條目，而并非全部是人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策。

在地方人工智能產(chǎn)業(yè)政策的研究中，大部分學(xué)者都是選取了各省市較有代表性的一項(xiàng)人工智能政策。章小童等[4]對(duì)我國(guó)10個(gè)不同省市的10項(xiàng)人工智能政策進(jìn)行文本分析；張濤等[5]選取了我國(guó)20個(gè)地區(qū)發(fā)布的20項(xiàng)省級(jí)政府層面人工智能相關(guān)政策進(jìn)行比較研究，并以此分析各地區(qū)政策的差異性。我們認(rèn)為一項(xiàng)政策不足以代表整個(gè)省市的人工智能產(chǎn)業(yè)政策。

在政策分析工具的選擇上，以往研究多是在Rothwell和Zegveld提出的供給、需求、環(huán)境基礎(chǔ)上加入其他的元素，構(gòu)建起二維或三維的分析框架。湯志偉等[6]以政策工具為基礎(chǔ)，增加政策目標(biāo)和政策執(zhí)行，構(gòu)建起中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)政策對(duì)比分析的三維模型。同樣是分析中美人工智能產(chǎn)業(yè)政策，與湯志偉等不同的是，曾堅(jiān)朋等[7]除政策工具和政策目標(biāo)外，在其三維模型中增加了政策主體。在我國(guó)地方人工智能政策對(duì)比分析的研究中，李明等[8]通過(guò)在政策工具的基礎(chǔ)上加入政策外部結(jié)構(gòu)、政策主題特征，構(gòu)建起三維分析框架；李良成等[9]將政策工具、政策目標(biāo)和產(chǎn)業(yè)鏈三者共同組成一個(gè)三維分析框架；湯志偉等[10]從政策工具和創(chuàng)新價(jià)值鏈兩個(gè)維度構(gòu)建了我國(guó)地方政府人工智能產(chǎn)業(yè)政策分析二維框架。

綜上，我們認(rèn)為以往對(duì)人工智能政策的研究存在以下幾點(diǎn)問(wèn)題：一是缺少人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策。我國(guó)學(xué)者對(duì)人工智能政策的樣本選擇多為其他政策中包含的人工智能政策條文。二是政策地域選擇上缺少對(duì)某省市或區(qū)域所有人工智能產(chǎn)業(yè)政策的分析。以往研究多是從國(guó)內(nèi)外、央地或各地中分別選取一項(xiàng)政策進(jìn)行比較分析，缺少對(duì)某地人工智能產(chǎn)業(yè)整體政策的分析。三是分析框架過(guò)于單一，政策研究存在片面性。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文嘗試?yán)梦谋就诰蚬ぞ吆蚉MC指數(shù)模型對(duì)北京市人工智能政策進(jìn)行量化分析，找出目前政策中存在的優(yōu)劣勢(shì)和改進(jìn)方向，為下一步北京市人工智能政策的調(diào)整和完善提供科學(xué)的參考依據(jù)。PMC指數(shù)模型是一種政策文本分析模型，其主旨是任何一個(gè)相關(guān)變量都應(yīng)被重視。PMC指數(shù)模型共設(shè)置兩級(jí)變量，二級(jí)變量不設(shè)數(shù)量限制，并且各項(xiàng)變量的權(quán)重相同。我國(guó)學(xué)者在政策研究中運(yùn)用PMC指數(shù)模型的還較少，但這些研究已充分體現(xiàn)出該模型在政策量化評(píng)價(jià)中的全面性。張永安等[11-13]最早將PMC指數(shù)模型運(yùn)用到政策評(píng)價(jià)研究中，對(duì)“我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新政策”“國(guó)務(wù)院創(chuàng)新政策”和“新能源汽車(chē)補(bǔ)貼政策”分別構(gòu)建PMC指數(shù)模型并進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。劉紀(jì)達(dá)等[14]運(yùn)用扎根理論和PMC模型對(duì)我國(guó)軍民科技政策進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。丁瀟君等[15]構(gòu)建了集成電路產(chǎn)業(yè)政策的PMC指數(shù)模型，并對(duì)3項(xiàng)政策樣本進(jìn)行了實(shí)證分析。胡峰等[16]通過(guò)計(jì)算8項(xiàng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)政策的PMC指數(shù)，得出機(jī)器人產(chǎn)業(yè)政策總體設(shè)計(jì)較為合理的結(jié)論。周海煒等[17]構(gòu)建了大數(shù)據(jù)政策的PMC指數(shù)評(píng)價(jià)體系，并對(duì)我國(guó)8項(xiàng)大數(shù)據(jù)政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)?？梢?jiàn)，PMC指數(shù)模型可以對(duì)產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行量化。

2 北京市人工智能政策量化評(píng)價(jià)

2.1 樣本選取

本文選取的人工智能政策通過(guò)政府門(mén)戶(hù)網(wǎng)站檢索獲得，政策樣本范圍以北京市公開(kāi)政策為主。為了能夠更科學(xué)準(zhǔn)確地遴選研究樣本，主要選取了政策標(biāo)題中含有“人工智能”的專(zhuān)項(xiàng)政策，最終獲得5項(xiàng)政策文本（見(jiàn)表1）。

表1 5項(xiàng)人工智能政策匯總

2.2 文本挖掘及詞頻統(tǒng)計(jì)

將北京市5項(xiàng)人工智能政策文本導(dǎo)入ROSTCM 6軟件，對(duì)政策文檔集進(jìn)行分詞及詞頻統(tǒng)計(jì)。由于5項(xiàng)政策為北京市人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策，因此剔除“人工智能”“智能”“北京”“北京市”等多余的高頻詞匯，同時(shí)剔除量詞、程度副詞、趨向性動(dòng)詞等干擾型高頻詞匯，如“一批”“重大”“推動(dòng)”“提升”等，前60個(gè)高頻詞及詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 北京市人工智能產(chǎn)業(yè)政策前60高頻詞及詞頻統(tǒng)計(jì)

2.3 建立PMC指數(shù)模型

2.3.1 變量分類(lèi)

本文在對(duì)PMC指數(shù)模型一級(jí)變量的設(shè)置中主要借鑒張永安等[11-13]對(duì)政策變量的劃分，選取出10個(gè)一級(jí)變量。結(jié)合北京市人工智能政策文本集中高頻詞的特點(diǎn)，篩選出47個(gè)二級(jí)變量（見(jiàn)表3）。

表3 北京市人工智能政策PMC評(píng)級(jí)體系及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

2.3.2 PMC指數(shù)計(jì)算

首先根據(jù)式（1）和式（2）計(jì)算二級(jí)變量的數(shù)值，然后根據(jù)式（3）計(jì)算出一級(jí)變量的數(shù)值，將式（3）得到的數(shù)值代入式（4），即可得到政策的PMC指數(shù)。

t=1, 2, 3, 4, 5, ......;式（3）中t是一級(jí)變量，j為二級(jí)變量。

續(xù)表

根據(jù)Estrada的政策評(píng)價(jià)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)（見(jiàn)表4），將各項(xiàng)政策PMC指數(shù)的具體數(shù)值進(jìn)行等級(jí)劃分，即可判斷出該項(xiàng)政策的評(píng)價(jià)等級(jí)。

表4 政策評(píng)價(jià)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)[17]

2.3.3 PMC指數(shù)實(shí)證分析

首先，對(duì)政策文本進(jìn)行文本挖掘，即將各項(xiàng)政策文本分別導(dǎo)入ROSTCM 6軟件進(jìn)行分詞處理；然后，將PMC指標(biāo)體系中的二級(jí)變量與各項(xiàng)政策的關(guān)鍵詞進(jìn)行比對(duì)。二級(jí)變量的參數(shù)設(shè)置采用二進(jìn)制，即服從[0，1]分布。當(dāng)該項(xiàng)政策中關(guān)鍵詞包含二級(jí)變量時(shí)，則此項(xiàng)變量賦值為1，否則賦值為0。

根據(jù)式（1）、式（2）和表3，分別為5項(xiàng)政策的二級(jí)變量賦值。然后根據(jù)式（3）、式（4），分別計(jì)算出各項(xiàng)政策的PMC指數(shù)（見(jiàn)表5）。最后根據(jù)表4中政策評(píng)價(jià)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，確定5項(xiàng)政策的PMC等級(jí)。

3 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

3.1 政策整體分析

根據(jù)PMC指數(shù)計(jì)算結(jié)果及等級(jí)劃分可知，5項(xiàng)北京市人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策評(píng)價(jià)結(jié)果：1項(xiàng)為完美，3項(xiàng)為優(yōu)秀，1項(xiàng)為可接受。這說(shuō)明北京市人工智能政策制定較為合理，涉及政策評(píng)價(jià)的各個(gè)維度。5項(xiàng)政策的PMC均值為7.77，排名依次是P1＞P2＞P4＞P3＞P5（見(jiàn)表5）。

表5 北京市5項(xiàng)人工智能政策PMC指數(shù)

通過(guò)PMC指數(shù)一級(jí)變量均值可以快速并準(zhǔn)確地找到產(chǎn)業(yè)政策的優(yōu)劣勢(shì)。5項(xiàng)政策的政策視角X3、政策評(píng)價(jià)X4、政策功能X8、政策公開(kāi)X10得分較高，其PMC均值在0.90~1.00之間。這說(shuō)明北京市5項(xiàng)人工智能政策均為公開(kāi)政策，政策評(píng)價(jià)做到了發(fā)展目標(biāo)、規(guī)劃、依據(jù)、方案四個(gè)方面有理有據(jù)，政策功能覆蓋面較廣，政策視角既包含宏觀也包含微觀。5項(xiàng)政策的政策領(lǐng)域X5、政策重點(diǎn)X6、激勵(lì)措施X7、政策受體X9的PMC均值基本在0.70~0.80之間。這些說(shuō)明北京市5項(xiàng)人工智能政策涉及領(lǐng)域比較全面、重點(diǎn)內(nèi)容突出、激勵(lì)方式多樣化、政策適用對(duì)象較全面。10項(xiàng)一級(jí)變量的PMC均值中，政策性質(zhì)X1、政策時(shí)效X2分值最較低，分別為0.53和0.47。這說(shuō)明北京市5項(xiàng)人工智能政策的政策性質(zhì)不夠齊全，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展目標(biāo)階段性較為單一。北京市在制定新的人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策或?qū)σ酝哌M(jìn)行完善時(shí)，結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，可考慮在政策性質(zhì)方面完善建議和診斷等方面的特性，在政策時(shí)效性方面適當(dāng)增加中長(zhǎng)期的階段性發(fā)展目標(biāo)。

3.2 單項(xiàng)政策分析

根據(jù)表7中各項(xiàng)政策的一級(jí)變量得分情況，對(duì)每一項(xiàng)政策進(jìn)行深入分析，同時(shí)給出各項(xiàng)政策優(yōu)化路徑，分析結(jié)果如下：

P1的PMC指數(shù)為9.00，排名第1，等級(jí)為完美。P1的10個(gè)一級(jí)變量中只有政策時(shí)效X2低于均值，其余9個(gè)變量均高于相應(yīng)的均值。這說(shuō)明該項(xiàng)政策設(shè)計(jì)較為合理、全面。P1政策是中共北京市委、北京市人民政府印發(fā)的《北京市加快科技創(chuàng)新培育人工智能產(chǎn)業(yè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，該項(xiàng)政策是北京市加快科技創(chuàng)新構(gòu)建高精尖經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)系列文件中的一項(xiàng)，也是北京市第一項(xiàng)人工智能產(chǎn)業(yè)專(zhuān)項(xiàng)政策。該項(xiàng)政策于2017年12月底出臺(tái)，其發(fā)展目標(biāo)僅到2020年。若對(duì)政策時(shí)效X2進(jìn)行完善，可根據(jù)政策具體情況增加中長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)。另外，政策性質(zhì)X1得分為0.67，雖高于均值，但是還不夠齊全，可增加描述性和診斷性的內(nèi)容。若對(duì)P1政策進(jìn)行優(yōu)化，可以從政策時(shí)效X2和政策性質(zhì)X1方面進(jìn)行完善，優(yōu)先對(duì)X2進(jìn)行優(yōu)化，其次是X1，即優(yōu)化順序?yàn)閄2—X1。排序的標(biāo)準(zhǔn)主要參照一級(jí)變量與均值之間的差值（絕對(duì)值）大小（絕對(duì)值大的優(yōu)先改進(jìn)）[18]。

P2的PMC指數(shù)為8.20，排名第2，等級(jí)為優(yōu)秀。P2中政策時(shí)效X2、政策受體X9均低于對(duì)應(yīng)的平均值。與P1相同，該項(xiàng)政策也出臺(tái)于2017年，其政策發(fā)展目標(biāo)同樣設(shè)置到2020年，缺少中長(zhǎng)期的發(fā)展目標(biāo)。由于P2是中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會(huì)制定的《中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)培育行動(dòng)計(jì)劃（2017—2020年）》，屬于中關(guān)村科技園園區(qū)內(nèi)產(chǎn)業(yè)培育的一項(xiàng)政策，因此政策受體X9有一定局限性。P2政策受體范圍僅包含了相關(guān)園區(qū)管委會(huì)和園區(qū)企業(yè)，因此得分相對(duì)較低。在對(duì)P2的優(yōu)化上，政策制定者可以考慮在政策時(shí)效性上進(jìn)行研究，適當(dāng)增加中長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)。

P3為北京市教育委員會(huì)制定的《北京促進(jìn)人工智能與教育融合發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，PMC指數(shù)為7.25，排名第4，等級(jí)為優(yōu)秀。P3中政策時(shí)效X2、政策視角X3、政策評(píng)價(jià)X4及政策公開(kāi)X10的評(píng)分等于或高于均值，但政策性質(zhì)X1、政策領(lǐng)域X5、政策重點(diǎn)X6、激勵(lì)措施X7、政策功能X8、政策受體X9均低于相應(yīng)的平均值。缺少經(jīng)濟(jì)和政治方面的關(guān)注度導(dǎo)致政策領(lǐng)域得分較低，政策重點(diǎn)忽視了產(chǎn)業(yè)生態(tài)培育、市場(chǎng)化引導(dǎo)、標(biāo)準(zhǔn)制定及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等重點(diǎn)領(lǐng)域，激勵(lì)方式較單一，政策受體涵蓋范圍有限。參照一級(jí)變量與均值之差的絕對(duì)值大小排序，則P3的優(yōu)化順序?yàn)椋篨7—X6—X5—X9/X8—X1。

P4是北京市大數(shù)據(jù)工作推進(jìn)小組辦公室發(fā)布的《關(guān)于通過(guò)公共數(shù)據(jù)開(kāi)放促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的工作方案》，PMC指數(shù)為7.40，排名第3，等級(jí)為優(yōu)秀。在10項(xiàng)一級(jí)變量中，政策時(shí)效X2、政策領(lǐng)域X5、政策重點(diǎn)X6、激勵(lì)措施X7、政策功能X8的評(píng)分均低于對(duì)應(yīng)的平均值。其中，政策重點(diǎn)X6的評(píng)分與均值差距較大，原因是對(duì)市場(chǎng)引導(dǎo)、標(biāo)準(zhǔn)制定、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、企業(yè)培育、產(chǎn)業(yè)布局等方面不夠重視。另外，激勵(lì)措施單一，缺少人才激勵(lì)，融資渠道單一；政策領(lǐng)域缺少經(jīng)濟(jì)和政治方面的關(guān)注度；政策時(shí)效缺少中長(zhǎng)期的規(guī)劃；政策功能忽視了促進(jìn)技術(shù)突破的作用。參照一級(jí)變量與均值之差的絕對(duì)值大小排序，則P4的優(yōu)化順序?yàn)椋篨6—X7—X5—X2—X8。

P5的PMC指數(shù)為6.98，排名第5，等級(jí)為可接受。P5中政策性質(zhì)X1、政策時(shí)效X2、政策視角X3和政策受體X9的評(píng)分低于相應(yīng)的平均值。P5是北京市海淀區(qū)人民政府印發(fā)的《關(guān)于加快中關(guān)村科學(xué)城人工智能創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展的十五條措施》，屬于區(qū)縣級(jí)政策，故在政策受體方面得分較低。由于缺少建議、監(jiān)管等性質(zhì)的政策條文，因此政策性質(zhì)分值較低。政策時(shí)效方面，措施多為短期，缺少中長(zhǎng)期的發(fā)展措施。P5更多關(guān)注細(xì)分領(lǐng)域，應(yīng)增加宏觀視角上的政策指導(dǎo)。對(duì)政策P5進(jìn)行優(yōu)化，建議優(yōu)化順序?yàn)椋篨3—X1—X2—X9。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文基于PMC指數(shù)模型對(duì)北京市5項(xiàng)人工智能政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，通過(guò)文本挖掘和PMC指數(shù)模型構(gòu)建出包含10個(gè)一級(jí)變量和47個(gè)二級(jí)變量的北京市人工智能產(chǎn)業(yè)政策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。通過(guò)對(duì)北京市5項(xiàng)人工智能政策的實(shí)證分析，本文研究結(jié)論如下：

（1）北京市人工智能產(chǎn)業(yè)政策設(shè)計(jì)比較合理。本文對(duì)5項(xiàng)人工智能政策進(jìn)行實(shí)證分析，通過(guò)PMC指數(shù)計(jì)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，PMC指數(shù)總體均值為7.77，1項(xiàng)政策等級(jí)為完美，3項(xiàng)政策等級(jí)為優(yōu)秀，1項(xiàng)政策等級(jí)為可接受。這說(shuō)明北京市重視人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，分別從技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、市場(chǎng)引領(lǐng)、成果轉(zhuǎn)化、示范應(yīng)用、財(cái)政支持等多個(gè)維度推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（2）北京市人工智能產(chǎn)業(yè)政策仍有較大改善空間。

從一級(jí)變量來(lái)看，在政策性質(zhì)方面，涵蓋不夠全面。具體到二級(jí)變量中建議性質(zhì)的文本內(nèi)容，只有政策P1有所提及，其余4項(xiàng)政策都沒(méi)有體現(xiàn)。診斷性質(zhì)的政策文本僅P4有提及，如本市尚存在公共數(shù)據(jù)供給渠道不暢、總量不足、大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的帶動(dòng)能力不強(qiáng)等問(wèn)題。

在政策時(shí)效性方面，缺乏中長(zhǎng)期的發(fā)展指導(dǎo)。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)方面，5項(xiàng)政策中只有政策P3的發(fā)展目標(biāo)涵蓋了短期、中期和長(zhǎng)期。P1、P2、P4和P5，政策時(shí)效僅為1~3年，沒(méi)有涉及中長(zhǎng)期時(shí)效的政策內(nèi)容。

在政策受體方面，涵蓋受體類(lèi)型不夠全面。從5項(xiàng)人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策的發(fā)文機(jī)構(gòu)可以看出，P2和P5分別為園區(qū)政策和區(qū)縣級(jí)政策，政策受體涵蓋范圍有限。P1是北京市首個(gè)人工智能專(zhuān)項(xiàng)政策，更多起到指引作用。在此之后的公開(kāi)政策中，僅有P3和P4是與全市人工智能相關(guān)的專(zhuān)項(xiàng)政策，兩者主要體現(xiàn)人工智能細(xì)分領(lǐng)域的角度，如P3是教育行業(yè)與人工智能的融合角度，P4是通過(guò)開(kāi)放公共數(shù)據(jù)促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度。

4.2 建議

根據(jù)北京市人工智能政策PMC指數(shù)結(jié)果和分析結(jié)論，結(jié)合北京市人工智能產(chǎn)業(yè)政策現(xiàn)狀，本文提出以下對(duì)策建議：

（1）在政策性質(zhì)方面，增加建議性和診斷性質(zhì)的政策文本。目前，北京市人工智能政策性質(zhì)以預(yù)測(cè)、引導(dǎo)、監(jiān)管和描述為主，缺少診斷性和建議性。根據(jù)本地產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)和實(shí)際需求做出科學(xué)的診斷，是制定高質(zhì)量人工智能產(chǎn)業(yè)政策的重要依據(jù)，提出合理的建議可以促使政策更好地指導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（2）在政策時(shí)效性方面，增加中長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)。北京市現(xiàn)有5項(xiàng)人工智能政策，以1~3年短期發(fā)展目標(biāo)為主，5年、10年及以上的中長(zhǎng)期規(guī)劃基本缺失。國(guó)務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確提出了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)2020年、2025年和2030年的發(fā)展目標(biāo)。北京市在重新制定或完善人工智能專(zhuān)項(xiàng)規(guī)劃時(shí)，應(yīng)注意著眼未來(lái)，制定有利于人工智能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。

（3）根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，擴(kuò)大政策受體范圍，適當(dāng)增加市級(jí)政策，尤其是增加人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)合方面的政策。目前，北京市已出臺(tái)人工智能與教育行業(yè)融合的相關(guān)政策，人工智能在醫(yī)療、交通、制造等其他領(lǐng)域的專(zhuān)項(xiàng)政策還屬空白。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展成熟，應(yīng)制定更多人工智能商業(yè)化應(yīng)用的政策，發(fā)揮人工智能技術(shù)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、加速傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用?！?/p>