卿 平，李玥峰

（成都體育學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，成都610041）

一、問題提出

產(chǎn)業(yè)融合是全球經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)演化的必然趨勢，也是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的有效途徑。而人工智能作為一項面向未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，已引發(fā)國際國內(nèi)相關(guān)層面的廣泛關(guān)注。2017年，發(fā)展人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面[1]。2019年10月，《關(guān)于新時代服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》指出，要推動人工智能、云計算等新一代信息技術(shù)在服務(wù)領(lǐng)域深度應(yīng)用[2]。黨的十九屆五中全會提出要加快發(fā)展現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系[3]，推動大數(shù)據(jù)、人工智能等和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合，這些為我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和人工智能的融合發(fā)展指明了方向。

體育服務(wù)業(yè)作為與國民經(jīng)濟(jì)生活息息相關(guān)的體育產(chǎn)業(yè)子產(chǎn)業(yè)，具備產(chǎn)業(yè)鏈長、覆蓋面廣、附加值高、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)等特點，擁有普通服務(wù)業(yè)的共性特征，其與旅游、教育、文化、養(yǎng)老、金融等行業(yè)的跨界融合已成為一種普遍趨勢。2019年，國內(nèi)體育服務(wù)業(yè)增加值在體育產(chǎn)業(yè)增加值中的比重已超過60%[4]，其主導(dǎo)地位日益凸顯，對國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)力度也逐漸提升，但是，體育服務(wù)業(yè)要肩負(fù)起國民經(jīng)濟(jì)新增長點的使命，單純依靠自身的發(fā)展是無法實現(xiàn)的?；诖?，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，研究體育服務(wù)業(yè)與人工智能的融合發(fā)展對于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、助力體育服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

近年來，人工智能憑借云計算等先進(jìn)的算法支持而越來越廣泛地應(yīng)用于體育服務(wù)業(yè)中。根據(jù)信息科學(xué)的主流觀點，將人工智能劃分為“弱人工智能”“強(qiáng)人工智能”和“超人工智能”三個階段[5]。而當(dāng)前人工智能體育應(yīng)用尚處于弱人工智能階段[6]，即機(jī)器智能通過深度學(xué)習(xí)等算法工具來挖掘人類運動行為及場景中的海量數(shù)據(jù)，從而改善優(yōu)化運動行為及場景等內(nèi)容的過程，對人工智能與體育應(yīng)用的所處階段作出了判斷。據(jù)此，本研究結(jié)合數(shù)據(jù)的合理性和可得性原則，試圖從定量的角度對近年來人工智能產(chǎn)業(yè)和體育服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展展開研究。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

（一）關(guān)于服務(wù)業(yè)和人工智能的融合

人工智能概念誕生于1956年的“達(dá)茅斯會議”[7]。經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，人工智能在新理論新技術(shù)的驅(qū)動下廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活各個領(lǐng)域。關(guān)于其概念的核心內(nèi)容，一方面是通過感知和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，讓機(jī)器理解人的智能化行為；另一方面是讓機(jī)器模擬其行為，甚至完成得更好[8]。當(dāng)人工智能綜合作用于生產(chǎn)勞動中時，能夠極大提高生產(chǎn)力水平，成為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎[9]。

在融合的具體產(chǎn)業(yè)上，中國人民銀行武漢分行辦公室課題組等率先總結(jié)了先進(jìn)發(fā)達(dá)國家人工智能在金融產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，并結(jié)合我國實際提出了具體應(yīng)對措施[10]。劉飛等聚焦中國人口老齡化以及區(qū)域養(yǎng)老服務(wù)布局不合理等矛盾問題，認(rèn)為人工智能可以改善養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)布局及產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[11]。范伊璠等則聚焦于人工智能與醫(yī)療、教育、金融等行業(yè)的融合，指出人工智能對服務(wù)業(yè)的影響在于對顧客體驗價值的再造[12]。

在融合發(fā)展的產(chǎn)品上，孫效華等認(rèn)為智能服務(wù)機(jī)器人、無人車、AIoT（智能物聯(lián)網(wǎng)）、娛樂與助理等公私服務(wù)人工智能產(chǎn)品以及醫(yī)療、法律、物流等行業(yè)人工智能產(chǎn)品正在潛移默化地影響著人類的生產(chǎn)生活和對服務(wù)業(yè)的改造升級[13]。

在融合發(fā)展路徑上，王小艷認(rèn)為，人工智能技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良好勢頭為其與服務(wù)業(yè)深度融合賦予了強(qiáng)大科技動能[14]。耿子恒指出，雖然人工智能與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展在具體場景的應(yīng)用中具有豐富的實踐案例，但是由于“人工智能+服務(wù)業(yè)”各應(yīng)用場景的特點差異較大，難以從統(tǒng)一框架視角考慮服務(wù)業(yè)發(fā)展，因而目前還未總結(jié)形成一般性理論分析框架[15]。

綜上所述，目前服務(wù)業(yè)與人工智能的融合發(fā)展相關(guān)文獻(xiàn)主要集中在融合的具體產(chǎn)業(yè)、融合產(chǎn)品和融合發(fā)展路徑上，鮮有將體育服務(wù)業(yè)作為融合對象的研究，且已有研究主要以定性分析為主，缺少定量化的實證分析。隨著近年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級，體育產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)功能日益凸顯，隸屬體育產(chǎn)業(yè)的體育服務(wù)業(yè)作為服務(wù)業(yè)中的一個新興產(chǎn)業(yè)門類，屬于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的范疇，與體育用品業(yè)和體育建筑業(yè)相比更具有體育特性，是真正意義上的低碳環(huán)保產(chǎn)業(yè)。體育服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展對當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義，而現(xiàn)實中我國體育服務(wù)業(yè)發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到國際體育發(fā)達(dá)國家體育服務(wù)業(yè)發(fā)展水平，這已經(jīng)嚴(yán)重制約了國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的平衡發(fā)展、社會的全面進(jìn)步及人民生活質(zhì)量的改善。推動體育服務(wù)業(yè)快速發(fā)展是順應(yīng)經(jīng)濟(jì)增長階段變化規(guī)律、把握社會發(fā)展新時代歷史機(jī)遇的首要條件。

人工智能技術(shù)的出現(xiàn)正好為體育服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展插上了強(qiáng)勁的翅膀，體育服務(wù)業(yè)包含門類繁多，有隸屬于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的體育用品銷售業(yè)，也有屬于現(xiàn)代新興服務(wù)業(yè)的體育競賽表演活動、體育健身休閑活動等，如此大的行業(yè)跨度正好為體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展提供了廣泛基礎(chǔ)。因此，本研究擬對近年來國內(nèi)體育服務(wù)業(yè)與人工智能的融合現(xiàn)狀進(jìn)行量化分析，厘清二者之間融合所處的階段，從而幫助政府及相關(guān)部門正確認(rèn)識二者之間的發(fā)展關(guān)系，更好地推動體育服務(wù)業(yè)與人工智能的可持續(xù)發(fā)展。

（二）關(guān)于產(chǎn)業(yè)融合的模型方法選用

科學(xué)方法的選用是測算體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)融合度的基礎(chǔ)，關(guān)于產(chǎn)業(yè)融合的模型方法研究，通過梳理國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界測算產(chǎn)業(yè)融合度的方法主要包括灰色關(guān)聯(lián)分析法、投入產(chǎn)出法、AHP—模糊綜合評價法、赫芬達(dá)爾指數(shù)法、貢獻(xiàn)度測量法、耦合協(xié)調(diào)度模型、專利相關(guān)系數(shù)法等。

國外研究中，F(xiàn)ai 等運用專利相關(guān)系數(shù)法和赫芬達(dá)爾指數(shù)法測量了產(chǎn)業(yè)之間的融合程度，發(fā)現(xiàn)在化學(xué)、電子、機(jī)械及交通運輸產(chǎn)業(yè)間存在非常明顯的技術(shù)融合特征[16]；LiCao 等運用耦合協(xié)調(diào)模型研究了制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)之間的融合問題[17]。

國內(nèi)學(xué)者使用的測量產(chǎn)業(yè)融合方法具體內(nèi)容如表1所示，表中歸納了不同方法的主要特點，對比得出最適用于本研究的測算方法。

表1 產(chǎn)業(yè)融合度主要測算方法

基于以上方法特點的歸納，可以發(fā)現(xiàn)目前學(xué)術(shù)界對產(chǎn)業(yè)融合度的測算方法尚未統(tǒng)一，且不同測算方法具有各自的優(yōu)勢和不足。其中，灰色關(guān)聯(lián)分析用產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度代替產(chǎn)業(yè)融合度，雖然在某些領(lǐng)域之間可能會放大效應(yīng)，但是勝在計算簡便且對數(shù)據(jù)要求不高；投入產(chǎn)出法所需的投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)每五年更新一次，且數(shù)據(jù)樣本量較小，難以適用于體育服務(wù)業(yè)相關(guān)研究；AHP-模糊綜合評價法易受到指標(biāo)體系合理性和專家打分主觀性的影響，難以保證測算結(jié)果的準(zhǔn)確性；赫芬達(dá)爾指數(shù)法適用于主要依靠技術(shù)融合形成的融合現(xiàn)象，且相關(guān)專利數(shù)據(jù)獲取難度較大，對于體育服務(wù)業(yè)相關(guān)指標(biāo)的收集存在局限性；貢獻(xiàn)度測量法作為一種成熟的實證方法應(yīng)用雖比較成熟，但只適用于測算某產(chǎn)業(yè)與目標(biāo)產(chǎn)業(yè)的融合度，難以體現(xiàn)兩大產(chǎn)業(yè)融合的雙向互動關(guān)系。

耦合協(xié)調(diào)度模型是通過衡量系統(tǒng)間不同要素相互影響、相互作用的程度來反映產(chǎn)業(yè)間的融合程度，近年來被廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域的研究中，能夠較好地規(guī)避數(shù)據(jù)獲取的困難性和計算過程的繁瑣性等問題，從而在客觀上反映體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)之間的融合程度。因此，在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，選擇耦合協(xié)調(diào)度模型來測算體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)之間的融合水平。

三、耦合協(xié)調(diào)度模型分析

“耦合”一詞原是度量電路間傳送能量影響的物理學(xué)概念，后被引入經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域，用于指兩個或兩個以上的系統(tǒng)在互動中實現(xiàn)相互影響、協(xié)調(diào)發(fā)展，從而形成的一種動態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系[24]，經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域不少專家學(xué)者認(rèn)為該詞對刻畫不同產(chǎn)業(yè)間的相互作用機(jī)理具有較強(qiáng)解釋力[25]。耦合協(xié)調(diào)度模型則是通過衡量系統(tǒng)之間不同要素相互影響、相互作用的關(guān)系來反映產(chǎn)業(yè)間的融合程度，近年來被廣泛應(yīng)用于旅游產(chǎn)業(yè)[26]、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境[27]、新型城鎮(zhèn)化[28]等領(lǐng)域的研究中，該模型能夠較好地規(guī)避數(shù)據(jù)獲取的困難性和計算過程的繁瑣性等問題，從而客觀反映產(chǎn)業(yè)之間的融合程度。本文擬通過構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型來衡量近年來體育服務(wù)業(yè)與人工智能的融合現(xiàn)狀，試圖定量描述兩大產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的演進(jìn)趨勢、類型和所處融合階段。

（一）耦合協(xié)調(diào)度模型構(gòu)建

根據(jù)耦合協(xié)調(diào)理論，可以將本研究中的體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)看作是兩個耦合的系統(tǒng)，兩者之間彼此影響、相互作用。體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)的耦合度能夠衡量一定時期內(nèi)兩系統(tǒng)的耦合作用強(qiáng)弱，而耦合協(xié)調(diào)度可以反映兩系統(tǒng)間良性互動、協(xié)調(diào)發(fā)展的綜合水平。

在計算兩個或多個系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)度時，需要先構(gòu)建產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平綜合評價體系，并計算各個指標(biāo)的權(quán)重，從而在確定各個系統(tǒng)發(fā)展水平綜合評價值的基礎(chǔ)上進(jìn)行計算。

1.部分指標(biāo)選取原因及評價體系構(gòu)建

由于體育產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計工作開展較晚且統(tǒng)計數(shù)據(jù)尚不完善，本研究參考周正宏等學(xué)者[29]的研究成果，用第三產(chǎn)業(yè)中的文化、體育和娛樂業(yè)相關(guān)統(tǒng)計指標(biāo)代替體育服務(wù)業(yè)相關(guān)指標(biāo)。關(guān)于替代指標(biāo)的有效性解釋，張金橋等指出，體育產(chǎn)業(yè)與文化和娛樂業(yè)的融合程度非常高，體育產(chǎn)業(yè)特別是體育服務(wù)業(yè)帶有強(qiáng)烈的文化特性與娛樂性質(zhì)[30]。同時，體育服務(wù)業(yè)作為體育產(chǎn)業(yè)的核心主體[31]和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，本身就包含在文化、體育和娛樂業(yè)當(dāng)中[32]。因此，文化、體育和娛樂業(yè)的相關(guān)指標(biāo)能夠在很大程度上反映體育服務(wù)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

2018年11月，《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》[33]中將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分為新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造產(chǎn)業(yè)和數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等9 大領(lǐng)域。其中，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)包含人工智能產(chǎn)業(yè)，并將人工智能產(chǎn)業(yè)分為人工智能軟件開發(fā)、智能消費相關(guān)設(shè)備制造和人工智能系統(tǒng)服務(wù)三個部分，它與國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)所對應(yīng)的關(guān)系如表2所示。

表2 《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》中人工智能產(chǎn)業(yè)分類

由于《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》中的人工智能軟件開發(fā)、智能消費相關(guān)設(shè)備制造業(yè)和人工智能系統(tǒng)服務(wù)為新增產(chǎn)業(yè)類型，難以在統(tǒng)計年鑒中直接查找到相關(guān)數(shù)據(jù)，因此在參考《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（服務(wù)業(yè)）分類（2018）》[34]和《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2017）》[35]中產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)內(nèi)容的基礎(chǔ)上綜合考慮，將部分人工智能產(chǎn)業(yè)指標(biāo)利用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行近似轉(zhuǎn)換處理。其中，人工智能軟件開發(fā)和人工智能系統(tǒng)服務(wù)的數(shù)據(jù)采用軟件與信息技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來表示，智能消費相關(guān)設(shè)備制造業(yè)數(shù)據(jù)用電子及通信設(shè)備制造業(yè)數(shù)據(jù)來表示[36]。

科學(xué)設(shè)計評價指標(biāo)體系是衡量體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平的重要基礎(chǔ)，在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，綜合考慮指標(biāo)選取的系統(tǒng)性、代表性、可操作性等原則，從人力資源、基礎(chǔ)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)規(guī)模和效益三個維度選擇體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)具有代表性的14個指標(biāo)，構(gòu)建體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)發(fā)展的評價指標(biāo)體系，如表3所示。

表3 體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

2.耦合協(xié)調(diào)度模型的評價標(biāo)準(zhǔn)

在耦合協(xié)調(diào)度的等級劃分方面，廖重斌[37]最早提出了均勻分布函數(shù)法，劉耀彬[38]、張琰飛[26]、候兵等[39]學(xué)者沿用了這種方法。為更直觀地反映體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展情況，本研究借鑒既有經(jīng)驗，根據(jù)不同取值范圍對兩個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行等級分類，如表4所示。

表4 耦合協(xié)調(diào)度等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

此外，在生延超、翁鋼民等學(xué)者[40-41]研究成果的基礎(chǔ)上，對體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)的融合類型進(jìn)行分類，具體分類標(biāo)準(zhǔn)如表5所示。

表5 耦合發(fā)展類型分類體系

（二）實證分析

1.指標(biāo)權(quán)重計算

選取指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來源于2015—2019年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》、國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報以及國家體育總局官網(wǎng)等，其具體數(shù)據(jù)如表6所示。

表6 2015—2019年體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

此處主要就中國2015—2019年體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)的融合情況進(jìn)行測算，通過公式1 到公式5，首先計算出評價指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重，如表7所示。

表7 評價指標(biāo)權(quán)重值

式中，xij表示第i年的第j個指標(biāo)的實際值，和分別表示指標(biāo)j的最大值和最小值。

式中，i=1,2,…,m，表示年份次序。

式中，i=1,2,…,m，表示年份次序。

式中，j=1,2,…,n，表示指標(biāo)個數(shù)。

2.體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)發(fā)展水平分析

將所得指標(biāo)權(quán)重代入公式6 和公式7，得到2015—2019年體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展水平U1和U2，然后運用公式8 計算出兩系統(tǒng)的綜合評價指數(shù)T，其相應(yīng)結(jié)果如表8 和圖1所示。

圖1 體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)綜合評價趨勢圖

表8 體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)綜合評價指數(shù)

式中，j=1,2,…,n，表示有關(guān)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)中的指標(biāo)個數(shù)。ωi為指標(biāo)權(quán)重數(shù)值；αij為體育服務(wù)業(yè)第j項指標(biāo)第i年的標(biāo)準(zhǔn)化值；bij為人工智能產(chǎn)業(yè)第j項指標(biāo)第i年的標(biāo)準(zhǔn)化值；U1為體育服務(wù)業(yè)發(fā)展水平綜合評價值；U2為人工智能業(yè)發(fā)展水平綜合評價值。T為綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，反映體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展水平對耦合協(xié)調(diào)度的貢獻(xiàn)程度，α、β 為待定系數(shù)，代表體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)在模型測度中各自的重要程度，借鑒相關(guān)專家和學(xué)者研究的做法[42]，將其均取0.5，即視為同等重要。

從表8 和圖1 中可以看到，2015—2019年體育服務(wù)業(yè)綜合評價值雖然在2018年突然下降，但總體而言發(fā)展勢頭良好。人工智能產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展水平總體呈現(xiàn)上升的趨勢，說明人工智能產(chǎn)業(yè)的實力逐年增強(qiáng)，到2019年，人工智能產(chǎn)業(yè)綜合評價指數(shù)超過0.9，說明人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于比較高的發(fā)展水平上。

具體到兩大產(chǎn)業(yè)的時序變化來看，我國體育服務(wù)業(yè)綜合評價值的發(fā)展經(jīng)歷了兩個階段：第一個階段是從2015年的0.4559 上升到2017年的0.7419，處于快速發(fā)展期，綜合評價指數(shù)的年均增長率達(dá)到27.56%，說明體育服務(wù)業(yè)自2015年起把握住了契機(jī)，市場活力充分迸發(fā)，呈現(xiàn)出高速發(fā)展趨勢。第二個階段是從2018年驟降至0.4532，到2019年增長至0.4859，處于鞏固提質(zhì)期，說明自2018年起，體育服務(wù)業(yè)逐漸由過去的高速增長狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量發(fā)展?fàn)顟B(tài)，不再單純地追求數(shù)據(jù)的大小與增長速度的高低，而是將發(fā)展方向轉(zhuǎn)變?yōu)闈M足群眾日益增長的多元化體育需求上。

人工智能產(chǎn)業(yè)綜合評價值從2015年的0.0010 上升到2019年的0.9230，增長了922 倍，產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平綜合評價值的年均增長率達(dá)到451.19%。這說明在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代發(fā)展的必然趨勢下，借著頂層設(shè)計不斷完善的契機(jī)，人工智能產(chǎn)業(yè)在五年時間中得到了快速發(fā)展，呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展的態(tài)勢，以可穿戴智能設(shè)備、智能機(jī)器人、人臉識別技術(shù)、視頻檢測智慧系統(tǒng)等為代表的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)正逐漸滲透到群眾生活的各個領(lǐng)域，改善著群眾的生活方式。

比較體育服務(wù)業(yè)和人工智能業(yè)綜合評價值五年來的相對大小可以看出：2015—2016年人工智能業(yè)發(fā)展水平明顯滯后于體育服務(wù)業(yè)。從2017年開始，人工智能業(yè)開始逐漸縮小與體育服務(wù)業(yè)的差距，兩大產(chǎn)業(yè)的綜合評價值愈發(fā)接近。在2018年，人工智能業(yè)綜合評價值實現(xiàn)了對體育服務(wù)業(yè)的反超，并在2019年繼續(xù)擴(kuò)大著領(lǐng)先優(yōu)勢。

3.耦合度、耦合協(xié)調(diào)度時序變化分析

將表8 中的相關(guān)數(shù)據(jù)代入公式9 和公式10 中，得到2015—2019年體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)的耦合度及耦合協(xié)調(diào)度，結(jié)合表3 和表4所示的耦合協(xié)調(diào)度等級類型劃分標(biāo)準(zhǔn)，得到如表9所示的體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)耦合類型、等級及階段表。

表9 體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)耦合類型、等級及階段表

式中，C為兩個系統(tǒng)的耦合度，C∈[0,1]；D為兩個系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度，D∈[0,1]，D 值越大，系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內(nèi)部要素之間愈發(fā)協(xié)調(diào)，系統(tǒng)愈發(fā)趨向有序。

根據(jù)表9 耦合度C值可知，2015 至2019年體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)耦合度的平均值為0.7703，極差為0.8577，除了2015年外，耦合度整體較高，說明體育服務(wù)業(yè)與人工智能相互作用較強(qiáng)，但還無法確定這樣的強(qiáng)相關(guān)是否是有利的。于是，需要關(guān)注更能體現(xiàn)兩大產(chǎn)業(yè)良性協(xié)調(diào)水平的耦合協(xié)調(diào)度，即表9 中第二列數(shù)據(jù)耦合協(xié)調(diào)度D的值，也可以直觀地參照圖2。

圖2 體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度

（三）耦合協(xié)調(diào)度模型分析結(jié)果

由表9 及圖2 可知，總體而言，2015年至2019年體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度由0.1461 上升為0.8184，耦合發(fā)展類型由人工智能業(yè)滯后型發(fā)展為同步型，再發(fā)展為體育服務(wù)業(yè)滯后型；耦合協(xié)調(diào)等級由嚴(yán)重失調(diào)發(fā)展為良好協(xié)調(diào)；耦合發(fā)展階段由萌芽階段逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槌墒祀A段，表明兩系統(tǒng)要素之間的融合程度越來越高、協(xié)調(diào)發(fā)展程度不斷加深。具體來看，不同時間段發(fā)展程度有所差異，大體可分為以下兩個階段：

第一，2015—2017年是快速融合期。這一階段二者的耦合協(xié)調(diào)度保持著高速增長狀態(tài)，從2015年的0.1461 增長至2017年的0.7675，年均增長率達(dá)到了129.19%。表明在2016年《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》[43]等政策紅利的推動下，人工智能產(chǎn)業(yè)項目拓展布局空前繁榮，借著“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的東風(fēng)，人工智能產(chǎn)業(yè)與體育服務(wù)業(yè)之間的聯(lián)系日益密切，二者的綜合發(fā)展水平差距逐漸縮小，兩大產(chǎn)業(yè)的融合趨向協(xié)調(diào)，效率逐步提高。

第二，2018—2019年是轉(zhuǎn)型探索期。這一階段二者的耦合協(xié)調(diào)度繼續(xù)保持著發(fā)展勢頭，但增速顯著放緩，從2018年的0.7713 增長至2019年的0.8184，年均增長率降至6.10%，說明自2017年底在國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式開始轉(zhuǎn)變的背景下，體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)的綜合水平差距逐漸縮小，二者的融合也由追求高速度發(fā)展轉(zhuǎn)向追求高質(zhì)量發(fā)展，兩大產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出齊頭并進(jìn)，相輔相成的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，反映出體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)較好的關(guān)聯(lián)效應(yīng)和廣闊的融合發(fā)展前景。

四、總結(jié)與展望

（一）研究結(jié)論

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的時代背景下，人工智能作為新一代信息技術(shù)的核心，不斷向服務(wù)業(yè)領(lǐng)域滲透與融合，推動著現(xiàn)代服務(wù)業(yè)數(shù)字化變革。以體育服務(wù)業(yè)為例，借助人工智能等新興數(shù)字化科技手段，體育服務(wù)業(yè)已成為優(yōu)化體育產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與布局、調(diào)整發(fā)展中的不平衡不充分問題、助推體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、切實滿足群眾體育生活需要的重要突破口。本研究在梳理服務(wù)業(yè)和人工智能融合以及產(chǎn)業(yè)融合度的主要測算方法等理論基礎(chǔ)上，以體育服務(wù)業(yè)為例，借助耦合協(xié)調(diào)度模型對近年來我國體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)的融合現(xiàn)狀進(jìn)行量化分析，以便厘清當(dāng)前二者融合所處的階段，正確認(rèn)識二者之間的發(fā)展關(guān)系，從而為有關(guān)政府部門制定體育服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、各相關(guān)主體進(jìn)行科學(xué)決策提供了較為清晰的指向，有利于推動體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。主要結(jié)論如下：

1.產(chǎn)業(yè)規(guī)模相關(guān)指標(biāo)在反映產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展水平中起到重要作用

在體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標(biāo)體系中，就指標(biāo)權(quán)重而言，體育服務(wù)業(yè)增加值和人工智能產(chǎn)業(yè)投資金額分別在體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)評價指標(biāo)體系中所占權(quán)重最高，分別達(dá)到了0.1972 和0.1437，說明產(chǎn)業(yè)規(guī)模指標(biāo)在代表這兩大產(chǎn)業(yè)的綜合發(fā)展水平中均占有重要地位。

2.人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭迅猛并保持著綜合評價值的領(lǐng)先態(tài)勢

就體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)的綜合發(fā)展水平而言，2015—2019年二者的綜合發(fā)展水平總體均呈現(xiàn)上升的態(tài)勢。具體到時序變化來看，體育服務(wù)業(yè)綜合評價值的發(fā)展經(jīng)歷了兩個階段，包括2015—2017年的快速發(fā)展期，以及2018—2019年的鞏固提質(zhì)階段。而人工智能產(chǎn)業(yè)綜合評價值從2015—2019年增長了922 倍，反映出我國人工智能業(yè)在五年時間中得到快速發(fā)展，呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展的態(tài)勢。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平綜合評價值在2017年與體育服務(wù)業(yè)的差距愈發(fā)接近，在2018年實現(xiàn)了對體育服務(wù)業(yè)的反超，并在2019年繼續(xù)擴(kuò)大著領(lǐng)先優(yōu)勢。

3.體育服務(wù)業(yè)與人工智能業(yè)的耦合協(xié)調(diào)正處于成熟階段

近五年間，我國體育服務(wù)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)的融合可以分為2015—2017年的快速融合期和2018—2019年的轉(zhuǎn)型探索期兩個階段，在此期間二者的耦合協(xié)調(diào)度由0.1461 上升為0.8184；耦合發(fā)展類型由人工智能產(chǎn)業(yè)滯后型發(fā)展為同步型，再演變?yōu)轶w育服務(wù)業(yè)滯后型；耦合協(xié)調(diào)等級經(jīng)過嚴(yán)重失調(diào)，當(dāng)前正處于良好協(xié)調(diào)狀態(tài)；耦合發(fā)展階段由萌芽階段逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槌墒祀A段，這些都表明體育服務(wù)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出良好的融合發(fā)展態(tài)勢，二者的關(guān)聯(lián)效應(yīng)愈發(fā)增強(qiáng)、融合水平逐漸提高、協(xié)調(diào)程度不斷加深，具有廣闊的融合發(fā)展前景。

（二）未來展望

面對新一輪工業(yè)革命背景下的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展矛盾，面對構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重大任務(wù)，面對新興數(shù)字技術(shù)發(fā)展帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，研究人工智能與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展對于人工智能賦能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、形成新的經(jīng)濟(jì)增長點、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。因此，從理論和實證研究層面探索人工智能與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的互動發(fā)展是未來這一領(lǐng)域的重要課題之一，例如對人工智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化、高級化、產(chǎn)業(yè)布局、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等方面進(jìn)行系統(tǒng)研究，全面衡量人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的互動作用，形成人工智能和服務(wù)業(yè)融合發(fā)展的理論范式等內(nèi)容?；诖?，本研究以體育服務(wù)業(yè)為例，量化分析我國人工智能與體育服務(wù)業(yè)融合發(fā)展的現(xiàn)狀，以此拋磚引玉，為體育服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展提供參考。

（三）進(jìn)一步的討論

人工智能產(chǎn)業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展的確催生了很多機(jī)會，然而，在為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得新進(jìn)展而歡欣鼓舞的同時，也應(yīng)該前瞻性、客觀性地思考其背后的潛在風(fēng)險和挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.巨頭企業(yè)趨向壟斷，市場競爭愈發(fā)激烈

人工智能作為一種能夠促進(jìn)生產(chǎn)力進(jìn)步的重要力量，掌握先進(jìn)的人工技能技術(shù)將很大程度上提高未來服務(wù)業(yè)主體的市場競爭力。一方面，跨行業(yè)龍頭企業(yè)會憑借其技術(shù)、資源優(yōu)勢不斷擠壓中小企業(yè)市場空間[44]。例如，一些國外科技巨頭憑借投入高額資金、統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、申請專利保護(hù)等舉措，在人工智能基礎(chǔ)理論研究、數(shù)據(jù)采集傳輸、算法設(shè)計運用、芯片設(shè)備研發(fā)等各個環(huán)節(jié)精準(zhǔn)發(fā)力，保持其產(chǎn)品和服務(wù)在行業(yè)的領(lǐng)先甚至壟斷地位。而當(dāng)前，我國信息與通信技術(shù)人才不足，同樣反映為服務(wù)業(yè)數(shù)字化人才短缺，造成國產(chǎn)人工智能芯片、算法數(shù)據(jù)支持、體育服務(wù)設(shè)備等核心技術(shù)落后于人，若不努力迎頭趕上，將進(jìn)一步加劇大型企業(yè)的壟斷態(tài)勢。另一方面，我國服務(wù)業(yè)實質(zhì)上仍屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展與應(yīng)用，我國服務(wù)業(yè)的競爭對手將由過去以勞動力成本更為低廉的東南亞等國，轉(zhuǎn)向掌握資本和技術(shù)優(yōu)勢的西方發(fā)達(dá)國家。同時，就體育服務(wù)業(yè)而言，國內(nèi)體育服務(wù)業(yè)市場主體比較薄弱，表現(xiàn)為骨干企業(yè)活力不足，中小微企業(yè)生存難以為繼等問題，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身就面臨極大經(jīng)濟(jì)壓力，而人工智能技術(shù)的運用需要大數(shù)據(jù)資源的鋪墊和支撐，這顯然會使得廣大中小微企業(yè)因缺乏海量的數(shù)據(jù)、先進(jìn)的技術(shù)、雄厚的資金而引發(fā)諸多競爭風(fēng)險。

2.信息安全存在隱患，算法偏差亟待解決

人工智能與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的融合會產(chǎn)生技術(shù)層面的種種挑戰(zhàn)。首先，個人隱私保護(hù)存疑。人工智能的應(yīng)用主要通過算法處理海量數(shù)據(jù)以獲取持續(xù)的學(xué)習(xí)和發(fā)展，而受制于信息規(guī)范、數(shù)據(jù)存儲等技術(shù)限制，有關(guān)個人信息的數(shù)據(jù)極有可能侵蝕原本屬于個人隱私的空間和信息，進(jìn)而影響服務(wù)業(yè)中用戶之間的價值交換。例如，在智能設(shè)備輔助運動訓(xùn)練的過程中，作為數(shù)據(jù)信息的載體，智能設(shè)備可能會在非運動員主觀意愿控制的情況下洞悉其訓(xùn)練場之外的心理偏好和疲勞負(fù)荷，造成運動員在與俱樂部的合作博弈中處于弱勢地位。其次，對行業(yè)信息安全提出更高的保護(hù)要求[45]。人工智能可以僅在人工予以授權(quán)、預(yù)設(shè)代碼、審核確認(rèn)的情況下，替代人力來完成服務(wù)業(yè)運行的整套工作流程，降低人工參與度，極大提高工作效率，但也由于人工智能技術(shù)所具有的學(xué)習(xí)性、程序性和不可視性，可能會被黑客采取遠(yuǎn)端植入惡意代碼等方式發(fā)起網(wǎng)絡(luò)攻擊，竊取企業(yè)財務(wù)信息、戰(zhàn)略計劃等商業(yè)機(jī)密，對企業(yè)發(fā)展造成巨大威脅，這就使得現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的安全威脅預(yù)警與緊急風(fēng)險規(guī)避等機(jī)制的完善工作成為未來比較迫切的研究方向。最后，信息損耗風(fēng)險[46]的客觀存在。人工智能最顯著的技術(shù)特點是其具有快速的自我學(xué)習(xí)能力，而數(shù)據(jù)作為人工智能的原料，其準(zhǔn)確性、全面性能夠很大程度上影響人工智能應(yīng)用的質(zhì)量，倘若數(shù)據(jù)缺失或有誤，將直接導(dǎo)致人工智能在認(rèn)知層面形成片面甚至錯誤的判斷，給相關(guān)主體的權(quán)益造成損害。即使數(shù)據(jù)完備，由于受到算法普適性和算法設(shè)計者價值觀等因素的影響，人工智能在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用也會在一些特殊群體身上體現(xiàn)出算法偏差的結(jié)果。

3.行業(yè)不公平性加劇，責(zé)任界定難以明晰

人工智能與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的融合也會在社會層面帶來挑戰(zhàn)。一方面，加大社會貧富差距。人工技能的應(yīng)用以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過提供軟硬件產(chǎn)品和個性化服務(wù)代替人的體力腦力活動，促進(jìn)價值和財富的創(chuàng)造。在此過程中，數(shù)字基礎(chǔ)扎實、掌握技術(shù)先進(jìn)、數(shù)據(jù)資源豐富的個人或組織可以獲得更多人工智能應(yīng)用的主動權(quán)，進(jìn)一步夯實發(fā)展基礎(chǔ)，降低用工成本，創(chuàng)造更多社會價值；而數(shù)字資源匱乏的個人或組織則因知識結(jié)構(gòu)、勞動技能短期難以適應(yīng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的需求，無法分享人工技能技術(shù)帶來的種種紅利，甚至或?qū)⒚媾R結(jié)構(gòu)性失業(yè)的巨大風(fēng)險。就體育服務(wù)業(yè)而言，無論是以聚氨酯纖維泳衣等為代表的高科技體育裝備，還是訓(xùn)練場上為運動員配備的一系列復(fù)雜傳感器，無疑都為運動成績的不斷突破提供了重要保障，但人工智能技術(shù)的應(yīng)用是否會成為一種“技術(shù)性興奮劑”[47]而對體育運動的公平本質(zhì)帶來沖擊，則成為值得深入探討的話題。另一方面，沖擊傳統(tǒng)倫理與監(jiān)管體系。嚴(yán)格意義上，人工智能并不是社會主體，卻可以憑借其快速學(xué)習(xí)模仿能力而擁有人類甚至超人類的自主意識或者行為，當(dāng)出現(xiàn)問題時難以對其主體責(zé)任進(jìn)行界定或者治理，這會造成一定的倫理困境。同時，隨著服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的推進(jìn)，市場監(jiān)管需不斷加強(qiáng)以適應(yīng)新業(yè)態(tài)、新模式下涌現(xiàn)的新需求，一套完善的服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策監(jiān)管體系亟待建立。例如人臉識別作為生物識別中一項應(yīng)用比較廣泛的技術(shù)，是人工智能助力服務(wù)業(yè)提供個性化服務(wù)的起點。然而，在全民健身的場景中，一些運動場所入口、智慧步道起點等公共體育設(shè)施中的服務(wù)在采集個人信息之后的信息處理和儲存工作并未明確清晰的責(zé)任主體與監(jiān)督機(jī)制，一旦泄露將面臨身份信息被盜竊的法律風(fēng)險，這對相關(guān)部門如何善用人工智能技術(shù)助力現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提出了新挑戰(zhàn)和新期待。