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市場機制是有效率的資源配置，開放40年來的重要經(jīng)驗之一就是要在堅持市場化方向的前提下處理好與市場的關(guān)系。補位而不越位。將堅持企業(yè)主體地位和競爭中性原則，推動產(chǎn)業(yè)從差異化選擇型向普惠化功能性轉(zhuǎn)變，著力對微觀管理的直接干預，讓市場機制配置資源要素，實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
二是開放合作，通過打造高水平的來促進制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。說，我們將在落實好已有開放的基礎(chǔ)上，放開一般制造業(yè)，推動準入前國民待遇加負面清單制度，為各類企業(yè)平等參與市場競爭創(chuàng)造良好的環(huán)境，吸引更多企業(yè)來華投資和開展業(yè)務。
以汽車產(chǎn)業(yè)為例，已經(jīng)制定了汽車產(chǎn)業(yè)擴大開放的時間表，進一步降低進口整車，擴大開放的力度是的。后強調(diào)，制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展將為各業(yè)提供新的更大的發(fā)展機遇，將為經(jīng)濟增長作出更大的貢獻。
【欄目市場分析】新一輪信息與產(chǎn)業(yè)變革蓬勃興起，工業(yè)經(jīng)濟數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展成為全球重點與趨勢，工業(yè)智能也由此迎來了發(fā)展的新階段。然而，工業(yè)智能仍處于發(fā)展探索時期，尚未形成明確并具規(guī)模性的商業(yè)化應用，而且各方對工業(yè)智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚未形成共識。
其中，ICT企業(yè)如微軟、、、阿里等，提供幾乎涵蓋知識圖譜、深度學習的所有通用技術(shù)研究與工程化支持；研究機構(gòu)如加州大學、麻省理工、清華大學、中科院自動化所等，主要提供算法方面的理論研究；行業(yè)提。
這4類應用主體中，裝備/自動化、企業(yè)及制造企業(yè)等企業(yè)(如西門子、ABB、KUKA、Autodesk、富士康、新松等)，面向自身業(yè)務領(lǐng)域或需求痛點，通過引入人工智能實現(xiàn)產(chǎn)品性能提升；ICT企業(yè)(如康耐視、?？低?、大恒圖像、?。
在橫向發(fā)展層面，ICT企業(yè)、研究機構(gòu)及相關(guān)行業(yè)3類主體提供通用技術(shù)能力，以被集成的方式為工業(yè)智能提供基礎(chǔ)支撐。工業(yè)領(lǐng)域存在可移植性和適配性問題，對編譯器需求較為迫切，但是編譯器市場格局尚不清晰，并未產(chǎn)生面向領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，英特爾及可能成為工業(yè)領(lǐng)域選擇。
此外，深度學習理論研究趨于平穩(wěn)，應用落地成為關(guān)鍵。人工智能學者飛，微軟亞研院、人工智能學者鄭宇，地平線創(chuàng)始人余凱等均認為深度學習理論研究主流架構(gòu)會收斂，較難有性理論突破，目前瓶頸在于技術(shù)與行業(yè)的對接。
而現(xiàn)階段算法研究呈現(xiàn)兩大主要趨勢：一是算法可解釋性研究，斯坦福大學開展了基于樹正則化的可解釋性研究，美國德州農(nóng)工大學開展了遷移法解決深度學習可解釋性問題，南京大學則提出RNN可解釋性方法；二是相關(guān)前沿算法。
，以打造人工智能實力；BarrettTech30%股權(quán)，拓展AI機器人和微伺服系統(tǒng)領(lǐng)域。二是通過人才引進及成立相應研究機構(gòu)，提升企業(yè)綜合競爭力。如西門子成立并推動Vision2020計劃，發(fā)展人工智能和機器人技術(shù)，并構(gòu)建了用于自身管理的工業(yè)知識圖譜平臺。
富士康、新松等成立人工智能，加快人工智能研究和成果產(chǎn)業(yè)化落地。而信息技術(shù)企業(yè)及研究機構(gòu)則憑借人工智能技術(shù)基礎(chǔ)，不斷豐富面向工業(yè)場景的應用服務能力，同時加強與制造企業(yè)合作，通過推出工業(yè)智能解決方案或前沿技術(shù)產(chǎn)業(yè)化向工業(yè)領(lǐng)域進行能力輸出。
如阿里云工業(yè)大腦平臺將開放化工、光伏、電力三大行業(yè)知識圖譜，使者快速響應，實現(xiàn)特定業(yè)務場景下人工智能的訴求。華為了構(gòu)建用于供應鏈及零部件管理的工業(yè)知識圖譜。?？低曋鳡I業(yè)務視頻行業(yè)，2014年進入工業(yè)領(lǐng)域，深度學習質(zhì)量檢測產(chǎn)品應用于3C制造、金屬加工等領(lǐng)域。
不同于前二者，研究機構(gòu)更注重技術(shù)創(chuàng)新，他們也是前沿技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的孕育者。例如麻省理工學院進行意念控制機器的研究，電波識別的度已高達90%，對未來人機協(xié)作技術(shù)產(chǎn)生重大影響。伯克利機器人DexNet2.0搭載深度學習系統(tǒng)，通過對虛擬數(shù)據(jù)庫中1萬個具備不同特征的三維物體進行學習，可以迅速對物體進行預判并選擇合適的方案抓取各種不規(guī)則形狀的物體，德國某企業(yè)已致力于工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)化應用。