建立适应时代发展的知识密集型产业分类体系
作者:玄兆辉(中国科学技术发展战略研究院研究员),蒋仁爱(西安交通大学经济与金融学院教授)
党的二十大报告作出了“建设现代化产业体系”的战略部署。高技术产业、知识技术密集型产业和知识产权密集型产业等无疑都是现代化产业体系的重要组成部分。这些产业的分类标准最初由经济合作与发展组织(OECD)、欧盟等国际机构及美国等发达国家提出,引入我国后被广泛应用。然而,面对建立现代化治理体系的现实需要,这些产业的分类标准在科技管理与实践应用中逐渐出现相关概念过多、容易造成混乱、分类交叉重复、无法精准施策等问题,亟待建立适合我国国情的知识密集型产业分类标准,以更好适应我国新时代发展需要。
建立知识密集型产业分类体系势在必行
当前,我国还没有知识密集型产业的概念和分类标准。相关概念和分类标准均由国外提出。其中,高技术产业最初由美国提出,后被OECD推广,至20世纪90年代中期,其范围仍集中在制造业,判别依据是产业R&D经费投入强度的高低。随着知识经济的兴起,2010年美国提出了知识技术密集型产业的概念,包括高技术产业(专指制造业)和知识密集型服务业两个部分。2012年,美国提出知识产权密集型产业的概念。随后,欧盟也开始了这一方面的研究。上述概念和标准的传播应用,在我国科技管理实践中发挥了积极作用,但也带来了很多困扰。
一是相关概念过多,容易造成混乱。2002年,国家统计局采用OECD的分类标准,建立了《高技术产业统计分类目录》。2014年,国家知识产权局等单位发布《深入实施国家知识产权战略行动计划》,首次提出把发展知识产权密集型产业作为国家知识产权战略的主要目标和有力抓手。虽然目前官方还没有推出知识密集型服务业、知识技术密集型产业的统计分类标准,但在国家和许多地方的科技规划中,已提出知识密集型服务业的发展目标。加之很多地方根据自身需要又提出了高新技术产业概念,各类相似概念过多,在科技管理工作中彼此混淆的情况时有发生。
二是分类交叉重复,无法精准施策。无论是高技术产业、知识技术密集型产业,还是知识产权密集型产业,都是标准产业分类的派生分类。识别这类产业的重要目的是对其发展态势进行监测,采取有针对性的发展策略。然而,现实中这些分类标准却存在“你中有我、我中有你”的情况。例如,按照《高技术产业(制造业)分类(2017)》,高技术产业包括医药制造、电子及通信设备制造、计算机及办公设备制造、医疗仪器设备及仪器仪表制造等6大类。《知识产权(专利)密集型产业统计分类(2019)》确定,专利密集型产业为信息通信技术制造业、信息通信技术服务业、医药医疗产业等。这些分类重合度很高,不利于制定有针对性的制度体系,也不利于精准施策。
三是相关统计数据分析使用受限。虽然我国每年发布《中国高技术产业统计年鉴》,但统计数据翔实度有待提升。例如,没有公布产业增加值等核心指标的数据,导致在应用这类数据时,不得不查阅世界银行或美国科学基金会等机构提供的中国数据,这些数据多为测算而来。美国等国家以此数据形成了对我国知识技术密集产业发展态势的认识与判断,我国反而较难及时并且全面地获得这类认知。2022年底,国家知识产权局与国家统计局联合发布的《2021年全国专利密集型产业增加值数据公告》显示,我国专利密集型产业增加值达14.3万亿元,但其他知识产权密集型产业则既缺乏权威界定,又未建立数据发布机制。
对相关概念和分类加以有效整合
为解决上述问题,我们需要从这些概念的内涵特征及其分类标准着手,对相关概念和分类加以有效整合。只有做到概念清晰和标准明确,才能做到精准施策、形成合力,从而助力我国现代化产业体系建设。
一是谋划“投入端”和“产出端”相融合的管理机制。OECD和美国等提出的高技术产业和知识技术密集型产业分类标准都属于创新链“投入端”标准,即通过测算细分产业的R&D投入强度,将显著高于产业平均水平的细分产业归集形成一个产业类型。美国和欧盟提出的知识产权密集型产业属于创新链“产出端”标准,即通过测算人均专利拥有量等指标,将显著高于行业平均水平的细分产业归集成类。如此一来,必然会造成表述相类似的概念过多、细分产业分类交叉重复的问题。而且随着其他类型分类标准的推出,这一问题可能会越来越严峻。为了彻底解决这一问题,应摆脱“投入端”和“产出端”相分离的思维模式,建议把高技术产业、知识技术密集型产业、知识产权密集型产业等融合称为“知识密集型产业”。
二是建立适合国情的知识密集型产业分类标准。很长时间以来,“借鉴国际标准”曾是普遍存在的思维模式。随着我国产业规模快速壮大,很多国际经验已不符合我国国情。将“投入端”和“产出端”融合起来,建立起符合我国国情的知识密集型产业分类标准,用于指导我国实践,是当务之急。鉴于这一问题的综合性和复杂性,需要国家科技管理机构带领和协调有关部门联合开展专题研究。从工作机制上,建议成立指导小组、工作组、数据组、研究组。在指导小组的领导和工作组、数据组的支持下,研究组以国民经济行业分类4位码小类为基准,基于其历年研发经费、知识产权、营业收入、从业人员等相关指标数据进行测算,凡研发投入强度(投入端)或知识产权密度(产出端)高于评定标准的即可归集为知识密集型产业。
三是营造知识密集型产业快速发展的政策环境。建立符合我国产业发展国情的分类标准是对相关产业发展加强指导的重要基础,是精准施策的重要依据。但是建立分类标准后,还有相关配套政策的完善问题需要解决。当前,促进知识密集型产业发展的相关政策存在不系统、不充分、难落实的现实问题。为此,建议加强相关政策的建立健全和整合优化,根据具体产业发展特征分类施策。在知识密集型产业中,鼓励研发投入强度高但知识产权产出密度低的产业掌握更多知识产权,激励知识产权产出密度高而研发投入强度低的产业加大创新投入,从而促进知识密集型产业做优做强。
来源: 科技日报
华知大模型+:加速知识密集型行业大模型落地应用
4月25—26日,以“智慧共创 华知未来”为主题的“人工智能+”产业发展论坛暨华为·知网大模型生态合作伙伴大会在广东深圳召开。
会上,同方知网与华为共同发布中华知识大模型(简称“华知大模型”)2.0及系列解决方案。大会还举办6场分论坛探讨人工智能大模型在出版、教育、科研、企业、党政、医药、核工业等各行业领域的发展趋势和应用前景。
华知大模型2.0及系列解决方案由同方知网携手华为公司,历时1年联合创新和技术攻关成功打造。这是我国知识服务和科研行业的大模型,目标是打造可融入行业生产系统的可信增强大模型。
华知大模型是全栈自主可控的国产大模型,其训练和推理采用华为从芯片到操作系统的全栈自主可控技术架构。知网拥有自然语言处理、AiKBase向量数据库等文本智能处理全栈底层技术和大规模数据治理能力,涵盖数据采集、加工、管理、利用全生命周期。基于纯国产AiKBase向量数据库,华知大模型在内容生成阶段可支持千万级别的上下文应用。
华知大模型定位为L0+专业基础大模型,重点解决现有通用基础大模型知识记忆错误、信息时效性不足、逻辑推理错乱、缺乏专业知识等问题,突出专业、安全、可信等特色,受到了知识密集型行业的广泛关注,已在教育、科研、政务、医疗、企业等领域得到广泛应用落地。
华知+政务,推出了服务政府科学决策的政知通智能辅政系统;华知+法治,打造了服务于法官判案、律师伴询的律境大模型;华知+医疗,打造了服务于辅助临床诊疗和医师规培的医学大模型,以及服务于新药研发的药物分子大模型;华知+文化,打造了服务于博物馆导览的助理数字人;华知+企业管理,推出了服务于企业知识产权战略的专利分析大模型,服务于业务效率提升的制度大模型;华知+教育,推出了服务于教师备课的AI备课大模型。
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