人口红利渐行渐远 人工智能红利走来

中共十九大报告提出中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求和中国

中共十九大报告提出中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求和中国发展的战略目标。同时,要加快建设制造强国,大力发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,进而培育新的增长点、形成新动能。

人工智能与人口红利

中国的人口结构正在发生深刻变化。自1970年开始,中国年均人口增长率就在逐步放缓,预计2020年将低至0.5%,2030年将降至0.1%,2040年之后将进一步降至-0.1%,进入负增长阶段。由于人口增长率持续下降,导致人口结构发生深刻变化。未满15岁人口占比持续下降,预计2020年为17.1%,2030年为14.8%,2040年为13.3%,2050年为13.5%;65岁以上人口占比则持续上升,预计2020年为11.7%,2030年为16.2%,2040年为22.1%,2050年则将达到23.9%。人口老龄化也反映在中位年龄方面,预计2020年为38.7岁,2030年为43.2岁,2040年为47.7岁,2050年则将升至49.6岁。由此导致适龄劳动力占比大幅下降,预计2020年为70.8%,2030年为68%,2040年为62.1%,2050年则将降至58.9%。

人口老龄化趋势不断加剧,适龄劳动力持续减少,将使以往依靠人口红利实现经济增长的粗放型发展方式难以为继。只有寻找新的经济增长点,实现动能转换,提高生产效率,才能保持中国经济高质量地持续稳定增长。显然,引入人工智能,推动其与工业化相结合,有利于促进劳动生产率的提升。

据埃森哲公司预计,引入人工智能技术后在2035年将使各国劳动生产率平均提升26%。其中,瑞典的提升幅度最大,高达37%;芬兰和美国紧随其后,分别为36%和35%;德国、日本、法国、英国和澳大利亚的提升幅度分别为29%、34%、20%、25%和30%。

人工智能对劳动生产率的提升及对劳动能力的增强效应主要通过两方面得以实现:一是通过替代大量可自动执行的常规且重复的程序性工作,使工人们更有效地利用时间,并将时间用于更加体现创造性的工作之中。二是通过人工智能技术对工人进行辅助,使工人能够突破人体及能力的极限,进而创造更大价值。因此,引入人工智能进一步替代人的劳动、弥补劳动力缺口、提高劳动生产率以实现新旧动能转换,对于建设现代化经济体系、转变经济发展方式、提高经济发展质量和效益具有重要意义。特别是人工智能作为新工业革命的核心技术,可以给实体经济发展注入新的活力,推动中国工业化层级的进一步跃升,进而通过智能制造推动中国制造业向全球价值链的中高端迈进。

以人工智能推动质量与效益提升

1.人工智能在农业领域的应用。具体主要包括四个方面:一是智能图像识别,既可识别植物,又可识别病虫害,并提供有针对性的治理方案。二是智能除草、喷药、灌溉及施肥,进行田间管理、土壤分析,并对环境进行监测。三是通过卫星云图预测天气、气候灾害及判断农作物生长状况。四是在畜牧业方面,通过“畜脸”识别,智能管理牧场。人工智能通过数据收集分析、动植物信息感知、智能识别等技术,为农业产品的生产、贮存与销售提供可持续的解决方案。更精准地使用化肥、农药进而实现科学种植,有利于减灾、抗灾,改变人们依赖经验的种植行为,并可提高生产效率、降低人力成本、弥补农业劳动力缺口。如,荷兰的农业高新技术温室园区通过建造温室智能农业区,使每个租户生产商都能利用传感器掌握温室园区内的温度、湿度、光照、土壤条件及作物生长情况,精确预测产量并制定工作计划。Cattle-Watch公司通过将射频识别(RFID)标签贴在牧场奶牛的耳朵上,并配合智能设备实现放牧管理;利用智能传感器、探测器收集数据,掌握每头牛的生物信息,并对牛的情绪与健康状况进行分析,实施远程放牧,节省奶农的工作时间,提高工作效率。

2.人工智能在制造业领域的应用。人工智能为制造业注入新的活力,使制造业从自动化转向智能化,推动制造业转型升级。制造业领域是人工智能应用非常广泛的一个领域,通过应用于制造过程与供应链的各个环节打造智能工厂,具体涉及产品的开发与设计、制造过程的监控与管理、供应链的智能管控、货品的仓储与清点、物流过程中车队的调度与追踪、将包括供应商与客户在内的产业链进行融合等。人工智能还可应用在预测机器故障、检测产品质量、进行产品分拣等方面,从而不再需要工人耗费时间与精力对产品质量和机器设备等进行定期检查。人工智能的应用可以增强供应链的灵活性,创造更加快捷的生产流程,即通过提供更可靠的需求预测以改善生产调度流程,实现减少库存的要求。此外,利用相应技术对需要人们反复测算才能制定的方案进行替代,帮助形成更加优化与可靠的生产计划,加快生产速度,降低运营成本。如,英国罗尔斯·罗伊斯公司通过使用传感器与云基平台技术,开发飞机自动飞行操作系统,积极推动零部件工厂网络化,并根据数据分析预测飞机引擎的使用情况以提供保养服务,进一步提高安全系数。德国思贝格(Seeberger)公司通过应用传感器与无线接入点网络技术,实现从原料存储、生产、运输、供应的完全自动化,并采用无人驾驶小型运输车进行搬运,缩短运输时间,减少对司机的需求,大幅降低人力成本。

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