编者按:《上财商学评论》是由上海财经大学主管、上海财经大学商学院主办的一本刊物。第一辑已于在2021年10月正式出版发行。刊物传承1932年11月上国商创办《商兑》，以刊为媒赋能商学教育，致力于打造“海派商学”第一刊。
本文为上海财经大学商学院产业经济系余典范副教授为本刊撰写的文章——《先导产业发展趋势》
未来产业发展的趋势大致可以用数字产业化和产业数字化来概括。数字产业化主要包括集成电路、大数据、人工智能、5G等新一代信息通信技术、工业互联网等的突破发展，而产业数字化则意味着不同产业在数字化赋能下不断提质增效，实现更加智慧的全产业链活动。其中，最具代表性的是先导性产业的加速发展，如集成电路、人工智能、生物医药，以及被数字化加持的先进制造。从研发活动的投入和产出，我们可以一窥产业技术发展的重点。从产业研发支出的具体技术领域来看，信息通信技术的/span>
集成电路：需求的极速扩张与技术的快速更迭使其成为最重要的风口产业 集成电路作为人类技术史上伟大的发明，是制造业的核心和基础，也是重要的战略性先导产业。它在我们的生产、生活中无处不在，大到飞机、轮船，小到手机、微型存储设备等，都发挥着重要的“原料”作用。特别是随着整个经济社会数字化转型的加速，各个产业对集成电路的需求依赖度显著上升，如供应受阻则会成为制约产业升级的“阿喀琉斯之踵”，近期的“芯片荒”即是最好的例证。这一产业是大国博弈的重点领域，美国对中国这一产业的打压形成了技术出口管制、技术授权的长臂管辖、实体清单等多重限制措施，其目的是将我国的集成电路产业锁定在低端。集成电路行业的发展，技术难度、人才高度、产业链长度、资金厚度、政策力度等因素缺一不可，需协调一致、相向而行。
无论是集成电路的发轫者美国、优秀的追赶者日韩，正是在集成电路设备和知识产权等领域有优势的欧洲，甚至是代工冠绝全球的中国台湾地区，持续的技术创新都是其发展的根本。因集成电路设计和生产的复杂性较高、摩尔定律对技术升级的压迫性等致使研发周期长、市场窗口期短，而一代落后又意味着追赶的难度呈几何级数上升。以集成电路制程工艺为例，目前中芯国际不仅落后台积电和三星2～3代，而且在工艺的先进性和产能方面差距更明显。从务实的角度来看，我们要脚踏实地地追赶，占领主流市场并在此基础上进行升级。在代工制程上，一方面，28nm及以上成熟制程是目前芯片领域的主流制程，28nm以上成熟制程占当前芯片市场规模的60%，而中国市场超过80%是20nm以上的，如果能够实现国产化，则产业的前景非常广阔;另一方面，目前28nm及以上成熟制程芯片的国产自给率不到20%，意味着国产替代的空间非常大。 集成电路是人才高度密集的产业。谋事在人，成事也在人，往往是由领军人才来带动某一产业环节的快速发展，中国集成电路产业追赶的过程中，引进人才发挥了重要作用。集成电路的试错成本极高，因此其人才培养需要在实战中才能不断得以积累提升，而我国长期以来在此领域的人才缺口较大。大力引进海外人才、推进企业与学校合作培养人才是加快集成电路人力资本积累的重要途径，韩国、中国台湾地区就是利用这种方式快速集聚、培养了一大批人才，实现产业的追赶。
集成电路的产业链纵向可分为设计、制造、封测等环节，具体的产业链条较长且复杂;横向来看，材料与设备是分布较广、较关键的要素，其在每个产业链环节中均有较重要的作用。材料，如人们较为熟知的硅片、光刻胶、电子气体、靶材、抛光材料、湿化学品等，基本被日本、美国、德国等占据，体现了这些国家在基础科学方面的领先地位。设备在每个环节均是工艺实现的关键，从扩散工艺用到的扩散炉、光刻工艺用到的光刻机、刻蚀工艺的刻蚀机、离子注入的离子机、薄膜沉积设备及清洗机，到封测环节所用的切割减薄设备、度量缺陷的检测设备、键合封装设备以及测试环节用到的测试机、分选机、探针台等，都是极其精密、技术含量高、制造难度大的设备，中国整体上落后于先进水平。集成电路产业链的复杂性、专业性和集成性，导致能够涵盖设计、制造、封测等各环节的垂直一体化厂商极少，在全球形成了企业间比较明显的垂直分工：无生产线的设计公司(Fabless)，如高通、博通、海思等;不做设计的晶圆代工厂(Foundry)，如台积电、中芯国际等;专业的知识产权(IP核)供应商，如ARM、新思等;封装与测试厂商，如日月光、长点科技等。总体而言，中国在每个垂直分工上都有布局，虽然在设计和封测环节与先进水平差距不大，但在代工环节有非常明显的差距，这本质上的原因是基础材料与关键基础技术长期形成的落差。
集成电路产业资金密集、技术密集的特点使其需要强有力的政策支持。不论是领先者美国，还是追赶者日本、韩国，都离不开政策的支持。在集成电路发展初期，美国相关部门对研发进行了大量支持。数据表明，1958—1976年美国集成电路产业研发支出的43%源于政府的财政支持。日本的追赶之策在于实施了超大规模的集成电路计划，发挥了合作研发机制的效应，并取得了较大的成功，严重挤压了美国的主导地位，这也直接导致了美国采取技术、贸易等单边的制裁手段，最终通过签订《美日半导体协议》强迫日本市场开放，并以征收惩罚性关税等政策措施打压日本集成电路产业。在这一过程中，韩国抓住机会通过政府、大企业支持研发活动、引进国外人才，实施“逆向投资”策略等方式实现了追赶与超越。而美国在集成电路上一直保持较为领先的地位，也得益于美国政府不遗余力地利用外交、贸易、法律等手段创造的有利发展环境。作为追赶者的中国，需要通过政策引领形成社会合力，协同资源、聚焦核心环节，实现滚动、持续的支持力，形成良性的循环机制。
集成电路作为其他产业发展的基础“原料”，赋能整个产业的转型升级大有可为。未来新的需求应用会牵引集成电路的融合创新，终端应用的通用化、标准化、个性化需求对芯片的高性能、低能耗、高可靠性提出了更高要求，从而技术迭代加速有了可能，但需要技术创新和商业模式创新的深度融合。超越“摩尔定律”的诉求对第二代、第三代材料的突破与应用提出了更高要求，这也是中国可能存在“弯道超车”机会的领域。超越“摩尔定律”意味着集成电路性能的提升不再只是依靠尺寸减小和集成数量增加，而是在电路设计、系统算法优化方面有突破的可能，这些在封装测试环节体现得更为突出，也是美国要对先进芯片封装和测试给予支持政策的原因。
人工智能：在守正创新中实现经济价值 受益于集成电路的快速发展与应用，人工智能成为风光无限的“产业爆点”。一般认为人工智能的发端始于1956年的达特茅斯暑期会议，随着大数据、云计算、物联网等相关领域产业的发展，人工智能产业整体进入了新的发展阶段。作为前沿产业，全球主要城市都在争夺发展的主动权，人工智能正受到各国政府和行业越来越多的关注，相关产业政策的制定、实施与落地有力地促进了全球人工智能产业的发展。2013年以来，英、美、德、日、中等国相继推出了相关的产业政策来支持人工智能的研究与发展。英国投入大量研发资金，注重人才培养和引进;美国重视人工智能领域的公共政策，以确保人工智能健康发展;德国加强对中小企业及初创企业的技术、人才和财务支持，创建人工智能片区;日本在国家层面建立综合管理机构，支持人工智能的发展;中国从中央到地方都逐步推出了促进人工智能发展的规划、文件等。总体而言，英、美、德等国人工智能的主要推动力量是政府与行业、专家等合作建立的组织机构，通过发挥政府与市场的积极作用，支持人工智能的快速发展;日本通过设立“人工智能技术战略会议”国家层面上的管理机构，协调各部门支持人工智能;中国推动人工智能发展的主要力量来自政府及其职能机构。从产业链角度来看，由于经济实力、科技水平和国情的不同，人工智能政策在研发重点和重点应用领域也存在很大差异。各国政策的重点不同，所使用的政策工具也不同，英国、日本与中国主要采用供给面政策，美国同时注重供给面与环境面政策。
人工智能的市场热度不断发酵，在一些大平台企业的加持下，以谷歌、英特尔、微软、亚马逊、阿里、百度、腾讯等国际大型龙头企业为主导，利用各自资源整合能力与持续创新功能，对基础层底层技术与应用产品研发不断实践，围绕智能硬件与软件核心算法产业链环节上下游进行有效部署。此外，技术的成熟和底层技术框架的开源，吸引创新企业纷纷涌入，推动产业规模持续加速增长。但人工智能在发展过程中也面临着经济价值实现难、数据隐私保护和监管难等问题。
人工智能产业链较长且主要体现在对其他产业的赋能。人工智能生态自下而上分为人工智能基础层面、人工智能技术层面、人工智能应用场景三个组成部分。基础层面包括芯片、智能传感器、大数据、云计算、CPU、EPGA、ASIC、电脑芯片等，是实现人工智能的底层基础，为上游技术层面和应用层面提供了数据支撑及运算能力。技术层面是人工智能附加值最高的环节，在基础层面提供的海量数据及运算能力的保障下进行建模与训练，优化算法实现技术落地场景的开发，如人脸识别、语音识别、机器感知、生物识别等。应用层面是人工智能技术面向终端用户的使用环节，是人工智能技术赋能各个行业、实现技术与产业深度融合提高生产效率的关键环节，如智能医疗、智能制造、智能家居、智能控制、智能安防、智能驾驶等。因此，很难按照传统的产业分类将人工智能作为一个典型的产业进行分析，它更多的是产业发展的基础，是产业发展的助推器，在产业赋能上具有典型的“肥尾”特点。尽管目前人工智能存在较大的经济和社会不确定性，但医疗、生物科学、制造、金融服务、供应链等领域的人工智能项目仍将继续加速发展。
人工智能技术发展出现了更智能的技术。目前，人工智能在听、说、看等感知智能领域达到了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理等认知智能领域还处于初级阶段。根据高德纳(Gartner)调查，自新冠疫情暴发以来，人工智能投资仍在增长，并综合多种技术的发展，重点体现在两个方面：一是人工智能在企业组织中的普及和广泛应用，人工智能的普及程度越高，开发人员和DevOps(Development和Operations)创建企业级应用的重要性就越高;二是人工智能平台的产业化，人工智能的可重用性、可伸缩性、安全性和负责任地使用、人工智能治理都是该趋势的催化剂。按照Gartner的总结，2020年的人工智能技术成熟度曲线包含5个新技术类别：小数据、生成型人工智能、复合型人工智能、负责任的人工智能、客户端技术。小数据首次成为人工智能技术成熟度曲线的一个新类别。Gartner将小数据定义为一系列让企业组织能够管理更具弹性的生产模型、应对疫情及未来各种突发事件的技术，这些技术非常适用于没有可用大数据集的人工智能问题。生成型人工智能首次出现在技术成熟度曲线中的是一系列机器学习方法，从数据中学习各种人工制品的表述，生成全新的、完全原始的、真实的人工制品，保留与训练数据相似的特征而不是简单的重复。复合型人工智能是指各种人工智能技术的组合应用，用于提高学习效率，提高常识水平，最终更有效地解决更广泛的业务问题。负责任的人工智能涵盖了企业组织采用人工智能时做出正确业务和道德选择的方方面面，包括商业价值、社会价值、风险、信任、透明度、公平性、缓解偏见、可解释性、问责制、安全性、隐私和合规性等。精确度、性价比、低功耗、收集人工智能模型数据的物联网等构成了人工智能技术成熟度曲线的第五个类别——客户端技术(Things as Customers)。Gartner将客户端技术定义为一种智能设备或机器，亦或是付款即获得商品及服务的产品，如虚拟个人助理、智能设备、联网汽车、支持物联网的工厂设备。
数据安全与隐私成为人工智能实现产业化的重要影响因素。目前，大部分人工智能公司处于亏损状态，从概念和技术到市场的变现，基于大数据的人工智能仍然面临着数据本身带来的挑战。人工智能使用数据进行预测，其基础在于数据，特别是高质量大数据的获取，这必然会涉及数据隐私的问题。因此，隐私政策直接影响人工智能能力的发挥。隐私保护太弱，则消费者可能不愿意参与数据市场交易;太多的隐私监管，又意味着企业在使用数据进行创新时会面临较多的限制。在权衡数据使用者和提供者之间的潜在利益方面，尤其是隐私方面，法律、法规的前置显得尤为重要。我国近期出台了《数据安全法》，规范平台或企业对数据的处理处于法治化轨道内，后续也将围绕数据管理与应用、数据处理和治理等逐步形成相应的配套法律、法规，构建顺应国际趋势、符合我国需要的数据法律体系架构。另外，是否会导致行业垄断是一个潜在的政策问题。人工智能的领先公司由于在数据及处理数据方面的优势，极易形成“赢者通吃”的局面，并存在利用这些优势实施不正当竞争行为的可能。因此，欧盟与美国频频对领先科技公司进行反垄断审查，审查重点在于这些公司作为平台是否利用垄断力量损害了市场竞争。
生物医药：在新冠疫情冲击下产业分工与重构加速 人工智能的终极目标在于实现像人脑一样思考推理，而人的生命本身却面临生老病死及众多未知因素的干扰，这使生命更健康的生物医药成为关注度极高的未来产业。自20世纪末以来，以美国为代表的发达国家掀起生物医药的新技术浪潮，由于其具有传统化学药物不具备的特性，并在治疗重大疾病方面有良好的效果，生物医药快速崛起。近年，基因和细胞疗法、基因工程、免疫疗法和精准医学等领域取得了一系列发展，给曾被认为无法治愈的疾病带来了希望。这些发展吸引了投资机构的热情，在过去十年中，生物医药行业并购和投融资总体呈现上升趋势。全球监管机构的法规变化，包括突破性疗法和加快批准速度等对推动生物医药行业进展也有所帮助。我国的生物医药产业在政府支持和企业、科研院所的共同努力下，在短短十几年内有了显著的发展。许多医药企业已经走入国际市场，成为全球生物医药产业链的重要一环。随着中美贸易摩擦和新冠疫情暴发，世界生物医药产业发生了重大的变化。一方面，疫情期间的管制措施使得医药电商化、智能化趋势加深，疫苗研发全球竞速;另一方面，部分国家采取的药物出口管制措施使各国政府快速意识到过度参与全球分工给本国产业安全带来的巨大冲击，并由此加快产业回流速度。从我国看，疫情的全面有效控制使得防疫物资、原料药出口等众多领域快速发展，这为生物医药产业发展带来了新的契机。值得注意的是，随着疫情后逆全球化思潮的兴起，以美国为首的发达国家加强了对我国生物医药投资、出口的管控措施，因此在防范风险的前提下实现本国医药产业高质量发展将是未来的主题。
生物医药产业链呈现高度分工的趋势。产业链上游，主要从事生物医药的原料药生产和加工;产业链中游，从事生物医药(药品和器械)的研究开发及制造;产业链下游，通过零售批发和医疗服务实现生物医药的流通和应用。原料药是生物医药产业的基础，其供给直接关系到生物医药产业中游的制造和下游的销售。从原料药的供应商来看，全球原料供应商中美国占比近40%，其次是印度和中国，均为10%左右。生物医药生产的另一重要材料是药用辅料，药用辅料除了赋形、充当载体、提高稳定性外，还有增溶、助溶、缓控释等重要功能，直接关系到药品的安全性和有效性。我国药用辅料产业起步较晚，药用辅料仅占医药制剂产值的3%～5%，远低于同期全球比例(10%～20%)。生物医药产业链中游主要从事研发和制造。相对于化学药物，生物医药的研究和开发具有高技术、高风险、高投入、长周期的特点。制药企业平均每个新药的研发成本高达数十亿美元。以头部企业阿斯利康为例，1997—2011年仅有5项新药获得FDA批准，其总研发成本高达590亿美元。在这种高额的研发投入下，越来越多的制药企业为了分摊风险开始将药物研发和生产外包给专业机构。这些专业机构主要有两类：一类是研发外包组织(CRO)，主要向制药企业提供新药的临床和临床前研究、新药研制试验、申报注册工作;另一类是加工外包组织(CMO)，主要向制药企业提供药品工艺开发、配方设计、临床试验、原料药、中间体、制剂生产包装等服务。生物医药产业链下游覆盖医药流通和应用环节。通过医药流通环节，上游和中游生产的药品和器械进入最终消费阶段。医药流通市场的发展直接关系到上游和中游企业的产品能否实现价值。从批发环节来看，欧美市场高度集中，美国前三大药品批发商拥有90%的市场份额;中国的市场集中度则较低。在零售环节上，美国以连锁药店为主，英国以零售药店、公立医院和配药医生为主;中国整合了电商、药店和医疗服务机构等多种方式。
新冠病毒疫情推动了生物医药产业重构。疫情防控对相关防疫药品、医疗器械的需求，既为产业发展带来重要契机，也暴露出了产业发展的软肋和问题。后疫情时代，生物医药产业链出现了新的调整趋势。一是中西医结合、中西医并重是大势所趋。此次新冠肺炎病毒与SARS病毒同源性高达85%，基于中药在非典防治中发挥的作用，在新冠疫情之初中医药就被用于患者的治疗，并发挥了重要作用。国家卫健委发布的《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(第八版)》将藿香正气胶囊、金花清感颗粒、连花清瘟胶囊等诸多中药列入，为中医药的发展带来政策利好。二是医疗器械和快速诊断设备需求将增加。通过此次疫情，普遍暴露了各地发热门诊、ICU病房和隔离病区建设不足的问题。疫情之后，各地将加大ICU病房的建设力度，加速升级医疗卫生系统和基础设施的建设，这将带来对医疗器械尤其是监护仪、呼吸机、制氧机、血氧仪的需求;发热门诊的快速诊断设备(如支持人工智能的发烧检测设备)，需求也将大幅提高。三是人工智能、数字技术将加快嵌入医疗体系。疫情期间，远程医疗快速发展。疫情后，人工智能、5G和大数据等现代技术手段将加速与医疗诊断结合，突破医疗资源地域限制，提升治疗效率。数字技术将深入包括基因序列数据库、人工智能影像诊断、药物筛选与研发过程。另外，此次疫情中健康码的出现极大地提高了公共卫生管理效率，随着疫情逐渐得到控制，未来健康码可能会发展成为全国电子健康码，用于共享患者过往病史，方便在线就诊，减少重复检测。四是医药电商行业将迎来发展契机。疫情防控期间，居民纷纷通过线上医药平台购买药品和防疫物资，医药类应用下载量和新增用户数大幅增长，这为医药电商行业带来巨大的增长空间。五是医药制造自动化、药物研发与创新将加速。疫情防控导致的劳动力短缺，使得各制药企业无法及时开工生产，极大地影响了防疫物资的供给，许多国家不得不紧急动用相关法律要求非医药企业生产包括口罩在内的防疫产品，让多数制造商意识到医药制造自动化的重要性。为防控疫情，各国快速启动病毒研究和疫苗开发工作。如何构建高效的疫苗研发流程，并对已知病原体进行充分研究，以便在突发传染病时快速响应，将是生物医药产业发展的重要关注点。六是制药业自给能力将成为各国发展的重点。疫情使生物医药产业链的自主可控能力成为各国的重点考量。例如，作为重要供应国，印度有80%～85%的原料药来自中国。根据印度工业联合会的数据，2019财年印度从中国进口原料药约为2 490亿元，其中某些重要抗生素和退烧药原料几乎全部依赖中国。由于新冠疫情的影响，2020年3月3日印度外贸总署发布通知，对扑热息痛、甲硝唑、阿昔洛韦等13个API及其制剂，共计26个产品进行出口限制，以保障国内供应。欧盟委员会于2020年3月发布外国直接投资准则，对影响国民健康的外国投资进行风险评估，以此确保供应安全。美国政府近期也对国家药品供应链的安全、稳健和弹性进行全面审查，并提出促进地方生产和国际合作、增强应急能力、增加食品和药物管理局(FDA)获得的信息的能力以改进其监测和预防能力。
先进制造：融合新技术、模糊产业边界 先进技术与前沿产业对制造提出了新要求，集成电路、人工智能等数字产业化的蓬勃发展为制造业赋予了新的内涵，带来了制造技术和制造范式的升级发展。当前, 全球范围内新一轮科技革命与产业变革蓄势待发, 制造业特别是先进制造业重新成为全球经济竞争制高点。无论是美国先进制造业计划、德国工业4.0, 还是新工业法国计划等，发达国家的制造业发展战略都力图保持全球先进制造业领先地位，通过发展先进制造业占据产业链的高端。先进制造业是相对于传统制造业而言的，其更多的是一种技术范式及产业发展范式的改进和优化。先进制造通常指制造业不断吸收电子信息、计算机、机械、材料及现代管理技术等方面的高新技术成果，并将其综合应用于制造业产品的研发设计、生产制造、在线检测、营销服务和管理的全过程，实现信息化、自动化、智能化、柔性化、生态化生产，取得更好经济收益和市场绩效的制造业总称。先进制造的核心要义在于利用新生产方式和新科技，创新生产过程。美国在《确保美国先进制造业领先地位的战略》中将先进制造业定义为：通过信息、自动化、算法、软件、传感器和网络，使用尖端材料及新科技等生产传统或新的产品。并明确指出，先进制造业既包括新的制造方法，也包括创新驱动的新产品生产，特别强调了网络及机器学习、生物技术和材料科学的重要性，对于智能制造、生物医药、新一代电子信息产业给予重点关注。因此，一般认为先进制造业一部分是传统制造业吸纳、融入先进制造技术、其他高新技术，尤其是信息技术，提升为先进制造业，如新能源汽车、新材料、数控机床、海洋工程装备、航空航天装备等;另一部分是新兴技术成果产业化后形成的新产业，带有基础性和引领性的产业，如3D打印、数字制造、人工智能、大数据、智能制造等。
综上所述，先进制造有以下几个显著特征：一是先进性，主要体现在高密度、高浓度的创新要素投入，先进的生产技术，高生产率、高附加值、高集约化的生产结果。二是动态性，“先进”是对于过去和现状而言的，先进制造业的动态迭代主要面向未来，在制造过程中不断融入新的技术与生产方式。三是引领性，主要体现在通过渗透、交叉、融合等方式赋能传统产业，提升产业能级，在核心技术与标准、产业链关键环节、价值链治理方面引领产业高质量发展。
先进制造与创新及高质量的制度供给联系更为紧密。先进制造的生产范式源自技术进步，并转化为新的生产流程和商业模式。因此，先进制造业并不只是先进技术的单兵突进，需要技术创新和商业模式创新的协同推进。技术的快速发展与经济力量的结合正在改变产品和服务的构思、设计、制造、分配和支持方式。制造业与研发、产品设计、软件开发和集成系统，以及为向市场提供有价值的产品或服务而开展的生命周期服务活动等价值链不应分离。同时，可靠的知识产权和法律体系，能够有效激励创新，鼓励私营部门投资研发。对于先进制造业而言，知识产权，特别是对专利、商标和商业秘密的需求非常重要，制造企业受益于知识产权生态系统。该生态系统保护国内外的创新，使其知识产权能够按照自愿和共同商定的条件进行分配或许可，保障创新与制造之间存在良性循环。
先进制造对监管和产业组织提出了更高要求。目前，新科技革命和全球产业变革方兴未艾，新技术突破加速带动产业变革，二者深度融合、渗透，对世界经济结构和竞争格局产生了重大影响。新一轮技术革命呈现信息技术、生物技术、新能源技术、新材料技术等交叉融合特征，带动全球产业发展模式的变革。以移动互联网、智能终端、大数据、云计算、高端芯片等为代表的新经济将带动众多产业变革和创新，将催生新的产业业态，改变传统产业形态，使得信息化、大数据、智能化等成为产业价值链重塑的重要推动力量。技术和产业的发展将导致产业跨界融合向纵深推进，这也对综合监管能力提出了更高的要求。我们的产业监管与服务体系还未完全适应这一变化，现阶段仍主要以单部门管理为主，一些交叉领域的监管大多处于空白区，这由于部门间的分割形成监管的空白或多头管理，导致交叉领域要么“野蛮生长”，要么“一限了之”，失去发展的机会。
在技术和制造融合发展过程中，组织方式和形态呈现平台化的趋势。当前制造和创新活动日益社会化、定制化、大众化、网络化。创新门槛迅速降低，协同创新不断深化，创新生活实验室、制造实验室、众筹、众包、众智等多样化新型创新平台和模式不断涌现，科研和创新活动向个性化、开放化、网络化、集群化方向发展，催生越来越多的新型科研机构和组织。这些平台化趋势将带来创新活动理念、制造方式、组织模式的深刻变革，激发出前所未有的创新活力。
参考资料[1]上海市经济委员会，上海科学技术情报研究所.2020世界制造业重点行业发展动态[M].上海：上海科学技术文献出版社，2008.[2]余典范.中国产业发展报告[M].上海:上海人民出版社,2020.[3]李清娟,岳中刚,余典范.人工智能与产业变革[M].上海:上海财经大学出版社,2020.[4]余典范等在上海市经济与信息化委员会、集成电路协会、人工智能协会、生物医药协会等单位的调研访谈。
来源 | 上财商学评论
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