区域 | 加快推动江苏省物联网产业高质量发展

作者：郑琼洁 刘 勇

近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率，物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年，全省物联网相关产业规模近7000亿元，形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中，应用层的占比不断增加，涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业，全省物联网企业已超3000家，年销售收入10亿元以上的企业达到40余家，从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现，自主创新能力不断增强，尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位，已成为江苏产业发展的高地和区域名片。

与此同时，有三大因素制约江苏物联网产业的发展。

（一）技术与市场对接不畅，骨干企业创新带动力不强

近年来，江苏物联网企业数量迅速攀升，物联网技术研发能力也大幅提升，但从企业的盈利情况看，有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态，这些企业的可持续发展能力较弱，主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接，存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看，其产业总体规模和企业的规模较小，缺少产业发展带动力强的上游骨干企业，尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节，缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业，在系统集成环节，缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密，技术与市场对接不畅，许多物联网产品和技术处于产业链的低端，核心技术链和产业链尚未形成，整体核心竞争力不强。

（二）核心技术亟待突破，标准化建设有待加强

江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区，但与国外发达国家相比仍存在一定的差距，主要表现在：规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端，感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距，中高端传感器依赖进口，智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导，缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业，智能和微型传感器、超高频和微波射频识别（RFID）、地理位置感知等感知技术，以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互（M2M）终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强，大多数领域的核心技术尚处在研发阶段，从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化，物联网标准化工作尚处于起步阶段，标准化建设有待于进一步加强。

（三）研发投入力度不够，创新人才不足

物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面，与广东（深圳市、广州市）相比，江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大，对物联网企业研发支撑不足，同时与广东企业（腾讯、华为、中兴等企业）相比，江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面，与广东相比，江苏物联网产业发展人才引培力度较小，同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。

为此，建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。

（一）增强龙头效应，打造产业核心技术创新高地

一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业，鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新，鼓励企业树立品牌意识，打造一批物联网行业的龙头和骨干企业，突出龙头骨干引领作用，建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”，完善企业的评价考核体系，加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重，引导龙头骨干企业加大研发投入，优化研发支出结构，联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究，加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位，鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新，重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接，协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群，带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展，强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关，支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目，组建创新联合体，加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求，鼓励民企牵头申报。同时，通过完善 科技 创新政策，加强创新服务供给，激发创新创业活力，引导民企加大研发投入，完善技术创新体系，推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展，与“国家队”之间形成优势互补的局面。

（二）强化技术与市场协同，搭建 科技 创新协同攻关体系

攻破物联网关键技术，提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体，以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力，实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战，在推进物联网技术跨界创新时，应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局，优化 科技 计划，形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划，形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力，打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关，要 探索 大纵深、跨学科的研发模式，打通产学研创新链、产业链、价值链，拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道，实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破，实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给，不仅是追逐“国际发表热点”，更需要形成核心技术突破后的持续改良机制，及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接，需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业，与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上，借鉴重大公共创新平台的成功经验，制定权责分明的知识产权共享和保护机制，鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力，引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。

（三）加大要素投入，优化物联网产业发展政策环境

一是加大资金投入，创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源，加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式， 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式，引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作，在风险可控的前提下，推动商业银行创新信贷产品和金融服务，推动政策性银行在国家规定的业务范围内，根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系，完善风险补偿机制，鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务，试点信用保险、 科技 保险，研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系，打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求，优化专业设置和人才培养方案，培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职，选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”，实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训（实习）机构，以及江苏高校、职业（技工）院校，联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估，打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训（实习）基地。三是加大对外宣传，提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏，进一步强化产业发展和企业需求导向，进一步加大宣传力度，对外推广重点项目、产品，帮助企业快速发展，进一步彰显全链扶持和分类施策原则，不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。

作者单位：南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地

本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊

《中国发展观察》由国务院发展研究中心主管、中国发展出版社主办、中国发展观察杂志社编辑出版，是以发展为主线、以经济为重点的综合性半月刊，开设有战略、宏观、区域、世界、法治、 社会 、文化、前沿、产业、智库论坛等栏目，具有较强的前瞻性、权威性、可读性。《中国发展观察》在学术理论界、各级党政机关以及企业家阶层拥有广泛而稳固的读者群，并被中国 社会 科学院、国家发展改革委等重要机构和中国知网、维普资讯等权威数据库列为核心期刊或来源期刊。

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人工智能逐渐渗透人们的生活，医疗保健行业也发生了很大变化，近年来AI+医疗迅速兴起。那么，AI+医疗是什么呢？

人工智能+医疗，是人工智能技术对医疗相关领域应用场景的赋能现象，即利用最先进的人工智能技术，达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。可以理解为，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。

政策加持、技术迭代加上市场需求推动，AI+医疗迎来快速发展

2020年，是AI+医疗行业的转折之年。一方面，AI医疗三类器械的过审，使AI医疗影像行业跑通了困扰其多年的审评审批阶段，从“应用落地”步入“商业化”；另一方面，疫情加速医院与各企业进行主动智慧化重建。据艾瑞《中国AI+医疗行业研究报告》推测，2020-2022年的CAGR（复合增长率）将达到519%，2022年预计AI+医疗市场规模将超过70亿元。

此外政策红利，也极大地推动了AI+医疗的应用实践落地。

AI+医疗赛道火爆 2020年至今获得融资额将近200亿元人民币

根据中商产业研究院数据，2020年AI+医疗已占人工智能市场的189%。另据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中人工智能在医疗行业的应用将占市场规模的五分之一，即250亿美元。在人工智能的所有应用中，医疗排在第一。

AI+医学影像产品和企业不断涌现，据天眼查不完全统计，2020年至今，国内AI+医疗领域共发生了89起融资事件，融资金额总计达到175亿元人民币，其中医学影像约占总融资数的1/3。

天眼查数据研究院研究发现，从近两年的融资轮次看，超6成企业处于A轮和B轮，这部分企业开始步入发展成熟阶段，产品技术得到市场认可、商业模式趋于成熟的企业也更易得到资本的青睐。各企业也纷纷加大技术研发力度，以创新厚植竞争优势，加快发展的步伐。

AI+医疗应用场景广泛

目前，我国的AI+医疗主要应用于医学影像、辅助医疗、药物研发、 健康 管理、疾病预测等五大领域。

AI医学影像。具有速度快、稳定性高、成本低的特点。借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展，医学影像成为中国人工智能与医疗结合最成熟的一个领域。AI医学影像行业表现亮眼，在肺结核、眼底、乳腺癌、宫颈癌领域已经有成熟的产品。

天眼查数据显示，我国目前有2万多家企业名称或经营范围含“医疗影像、医学影像”的在业、存续、迁入、迁出的相关企业，超5成相关企业成立于5年内。 从地域分布来看，广东的医疗影像关企业数量最多，超过3,000家，占全国的13%。

人工智能与医疗相结合，将传统医疗迭代进了智慧医疗时代，人工智能（AI）医学影像辅助诊断的能力越发显现。从专利申请数据来看，2011年-2020年专利申请信息共计7,000余件，且数量呈逐年上升趋势。专利类型中，发明专利所占比重最大，达到5373%，其次是实用新型，占比3846%。

AI辅助医疗。辅助诊断方面，以沃森医生平台为例，它可以在短时间内综合患者的各类信息，结合上百万的资料给出精准的诊断结果和治疗方案。辅助手术方面，以达芬奇机器人为例，这是一种人机协作型机器人，在手术过程中，医生可以在千里之外运用机械臂实时、精准的进行手术辅助。

我国目前有11万多家医疗诊断相关企业，超8成相关企业成立于5年内，其中，仅2020年新增企业注册量超3万家，增速达63%。 从地域分布来看，广东的AI辅助诊断企业数量最多，有3万多家，占全国的30%。

AI药物研发。国内新药研发仍以仿制药和改良药为主，主要为AI公司与药企合作开发新药。完整的药物开发过程包括靶标筛选、药物发现、临床试验等。随着大数据和人工智能在科学研究中的应用，药物研究和开发将变得更加精确和便捷，高效解决周期长、费用高、成功率低的问题。

我国目前有6万多家药物研发相关企业，5成相关企业成立于1年内，其中，仅2020年新增企业注册量超2万家，增速接近100%。 从地域分布来看，广东的AI药物研发企业数量最多，有11万多家，占全国的18%。

AI 健康 管理。产品形态主要为智能可穿戴设备。2019年医疗AI范围扩大到了康养范围之后，国内可穿戴设备在医疗场景的广泛应用，通过 健康 大数据智能分析，可以帮助个人或企业有针对性的管理 健康 ，通过进行长时间的实时监测以及数据多维管理和分析把被动的疾病治疗变为主动的 健康 监控。

我国有超15万余家可穿戴设备相关企业，其中有368家为高新技术企业，占比为24%。从地域分布来看，广东的可穿戴设备相关企业数量最多，超过12万家。从专利分布来看，可穿戴设备相关企业的专利类型主要为发明，占比462%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占340%和198%。

AI疾病检测。主要聚焦于基因检测领域。优势：其一，中国有大量的数据样本。计算机需要大批数据，不断训练算法，许多国家没有如此大的人口基数，疾病的数据量受到限制；其二，中国有广阔的应用场景。数量庞大的患者、相对少的医生，远程和人工智能诊断在我国有大量需求。

我国目前有超5,800余家基因检测相关企业，其中有190家为高新技术企业，占比为32%。从地域分布来看，广东的基因检测相关企业数量最多，有近1,300家，占比22%。从专利分布来看，基因检测相关企业的专利类型主要为发明，占比724%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占2441%和319%。

技术和应用双引擎驱动 AI+医疗赋能智慧生活近在咫尺

从AI+医疗行业的发展趋势来看，随着人工智能、移动互联网、物联网、大数据及大数据安全等技术的发展， 健康 全流程管理的各个环节将会越来越智能化，精准医疗将会越来越个性化、个体化。

首先，AI和大数据在医疗行业智能化方面，建立可管理、可控制、可追溯的 健康 医疗数据开放运营体系，推动医疗 健康 大数据流通服务，需要在 探索 医疗数据在隐私计算和人工智能等新技术的基础上，针对医疗行业辅助诊疗领域进行融合创新应用，在隐私计算技术赋能下，做到医疗数据真正意义的隐私保护，进而最大化地释放数据价值。例如：专注隐私保护和数据流通技术的华控清交已经就医疗影像数据进行AI模型训练分析，并验证了训练结果与明文结果 的一致性。

其次，AI在医疗领域应用成熟度方面，医疗影像作为AI+医疗领域投融资热门赛道，在应用场景上也越来越细分。国内应用AI+CT影像在智能辅助诊断心血管疾病、神经系统疾病、脑部疾病、眼底疾病、肺部疾病等都较为成熟。例如：养老企业融合引进AI眼底筛查、毫米波雷达、高灵敏生物芯片技术，为老年人打造眼底人工智能慢病检测仪等黑 科技 适老产品，通过眼底检测仪3分钟筛查出30种 健康 疾病，得到依据自动算法生成的体检报告。

未来，凭借AI+医疗出色的算法和大数据分析，相关服务平台的各个服务端口的数据壁垒逐渐打通，实现在各个核心应用场景的完美落地，最终提升国内整体医疗水平。

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