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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，推動產業(yè)從差異化選擇型向普惠化功能性轉變，著力對微觀管理的直接干預，讓市場機制配置資源要素，實現制造業(yè)高質量發(fā)展。
二是開放合作，通過打造高水平的來促進制造業(yè)的高質量發(fā)展。說，我們將在落實好已有開放的基礎上，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。
以汽車產業(yè)為例，已經制定了汽車產業(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，制造業(yè)高質量發(fā)展將為各業(yè)提供新的更大的發(fā)展機遇，將為經濟增長作出更大的貢獻。
【欄目市場分析】新一輪信息與產業(yè)變革蓬勃興起，工業(yè)經濟數字化、網絡化、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研究與工程化支持；研究機構如加州大學、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)務領域或需求痛點，通過引入人工智能實現產品性能提升；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)、研究機構及相關行業(yè)3類主體提供通用技術能力，以被集成的方式為工業(yè)智能提供基礎支撐。工業(yè)領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，并未產生面向領域的發(fā)展趨勢，英特爾及可能成為工業(yè)領域選擇。
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會收斂，較難有性理論突破，目前瓶頸在于技術與行業(yè)的對接。
而現階段算法研究呈現兩大主要趨勢：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；二是相關前沿算法。
，以打造人工智能實力；BarrettTech30%股權，拓展AI機器人和微伺服系統(tǒng)領域。二是通過人才引進及成立相應研究機構，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，并構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業(yè)化落地。而信息技術企業(yè)及研究機構則憑借人工智能技術基礎，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產業(yè)化向工業(yè)領域進行能力輸出。
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，實現特定業(yè)務場景下人工智能的訴求。華為了構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)領域，深度學習質量檢測產品應用于3C制造、金屬加工等領域。
不同于前二者，研究機構更注重技術創(chuàng)新，他們也是前沿技術產業(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)作技術產生重大影響。伯克利機器人DexNet2.0搭載深度學習系統(tǒng)，通過對虛擬數據庫中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)智能產業(yè)化應用。