0 引言
ChatGPT、Bard、Sora等生成式人工智能的问世标志着人工智能将进入普及化发展新阶段[1]，并迅速渗透到教育、文化、医疗、媒体、金融、制造等各行各业。人工智能产业作为当下新兴技术产业，在推动中国经济高质量发展中起着关键作用，是中国产业未来发展的主攻方向之一[2]。根据《2024年人工智能发展白皮书》显示，近年来中国人工智能核心产业规模稳步增长，2023年产业规模为1 751亿元，同比增长11.9%；2023年人工智能发明专利申请量仍然保持在高位，接近8万件；截至2023年12月，中国人工智能相关企业数量达9 183家，拥有1 014位顶级人工智能研究人员，初创企业的风险融资额达2 333.5亿美元，位居世界第二[3]。人工智能技术产业的快速发展离不开中国政府的政策支持。2017年国务院发布了具有高度战略指导性和标志性的《新一代人工智能发展规划》，为人工智能未来发展指明了方向[4]。在此之后，全国各省市为响应国家人工智能发展规划，在总体方针指导下，陆续出台地方性人工智能产业政策，如《天津市新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》[5]《吉林省人民政府关于落实新一代人工智能发展规划的实施意见》[6]《上海市促进人工智能产业发展条例》[7]等。
为了更好地制定和完善人工智能政策规范，学术界围绕该命题进行了积极探讨。在人工智能政策研究领域，学者大多侧重于政策比较、政策文本量化等方面研究，鲜少有学者探讨多重因素组合对人工智能技术产业发展的协同影响。据此，文章采用模糊集定性比较分析法，基于多案例对影响人工智能技术产业高质量发展的政策工具进行组态分析，探索人工智能技术产业高质量发展的关键组合路径，为政府人工智能政策制定和优化提供理论依据。
1 文献综述
鉴于公共政策集中体现了政府对社会资源和利益进行权威分配的本质[8]，透过现有政策文本去探究中国如何发展人工智能技术产业将变得更具现实意义。目前国内人工智能政策相关研究主要集中在两大方面，一是不同框架下的政策文本量化研究。有学者运用“政策工具-政策目标”二元分析架构，探讨了中国省级人工智能政策部署特点[9]；有学者将政策工具与创新过程相结合，提出了中国人工智能政策制定及实施要点[10]；有学者基于目标、工具、产业链三维架构探讨了人工智能政策优化建议[11]；还有学者基于政策工具和PMC政策评价模型，探究了中国人工智能研究前沿趋势[12]。二是不同国家、区域间的政策比较研究。有学者基于PMC指数模型对五国（中、美、英、日、法）人工智能政策文本进行比较分析[13]；有学者从政策目标、政策工具和政策执行3个维度比较中美两国人工智能产业政策的差异[14]；有学者在“政策属性-政策结构”框架下对比分析了京津冀、珠三角、长三角区域的人工智能产业政策发展态势[15]；还有学者则在多维视角下对中央和地方人工智能产业政策进行了对比分析[16]。国外人工智能政策相关研究主要集中在人工智能政策路径[17]、人工智能政策内容规范[18]、人工智能政策用户体验[19]以及人工智能政策制定过程[20]等方面。梳理前人研究发现，目前学界在人工智能政策研究领域进行了一些有益探索，部分学者在某一分析框架下探讨了人工智能政策工具的使用差异和特点，但鲜有学者深入挖掘政策工具要素如何通过联动匹配来推动人工智能技术产业高质量发展。基于此，文章以人工智能政策文本为分析对象，在政策工具理论框架下，采用内容分析法和模糊集定性比较分析法，探讨影响人工智能技术产业高质量发展的复杂路径机制，为中国人工智能技术产业高质量可持续发展提供一定的参考。
2 研究设计
2.1 研究方法
文章主要运用内容分析法和定性比较分析法（QCA）开展研究。其中，内容分析法作为一种科学研究手段，能够对研究对象的具体信息进行客观、系统和定量描述[21]。QCA由查尔斯.拉金在1987年提出，起初，定性比较分析法主要应用于政治学和社会学研究，近年来在管理学领域得到广泛应用。QCA以布尔运算为底层逻辑，通过分析比较多种因果条件，甄别构成结果变量的复杂前因条件的多种组态[22]。随着QCA的发展，已形成清晰集（csQCA）、多值集（mvQCA）和模糊集（fsQCA）等多种方法[23]，文章采用的是模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，fsQCA具有中小样本分析特征，同时兼顾定性和定量分析的优点，重点关注多重因果并发问题[24]，能够理解因素的复杂性，揭示单一条件的有效性和多变量对人工智能技术产业发展的组合影响。
2.2 基本政策工具分析框架
政策工具是指政府为解决特定问题或实现政策目标所运用的技术和手段[25]。政策工具能够反映政府的执政理念，同时也是研究政策制定和实施的重要手段之一[26]。根据划分标准的不同，政策工具的划分方式也存在差异，具有代表性的包括，依据政策工具使用的目的性分为命令性、激励性、能力建设和系统变化等4种类型[27]；依据政府或公众参与度分类标准分为强制型、混合型和自愿型3种[28]；依据政策产生影响的差异分为供给型、环境型和需求型3种[29]，此种分类方法源于技术创新政策，且较为成熟，能够较好反映科技、产业、政策间的相互关系[9]。文章结合人工智能产业研究特点，借鉴认可度较高的供给型、需求型和环境型政策工具划分方法。不同学者对3种政策工具的二级政策工具要素有着不同划分，文章借鉴已有研究[13,30]对二级政策工具要素的分类，并结合中国人工智能技术产业发展的实际情况将3种类型政策工具划分为12个二级政策工具要素。
具体来讲，供给型政策工具是指政府部门围绕人工智能技术产业发展进程，提供技术、人才、设施、资金等方面的供给支持，具体表现为政策对人工智能技术产业发展的推动力。环境型政策工具是指政府通过发布政策文本为人工智能技术产业发展创造有利的外部环境，具体表现为政策对人工智能技术产业发展的外在影响力，即通过法规、金融、知识产权、标准、目标等要素影响人工智能技术产业发展。需求型政策工具是指政府通过政策措施减少人工智能技术产业发展的市场障碍，降低外部因素对人工智能技术产业发展的影响，具体表现为政策对人工智能技术产业发展的拉动力，其主要包括示范推广、合作交流、服务外包等3个方面（图1）。3种类型政策工具的相关描述详见表1。
图1 政策工具对人工智能技术产业发展的影响Fig.1 The impact of policy tools on the development of artificial intelligence technology industry |
表1 人工智能技术产业发展政策工具描述Table 1 Description of policy tools for the development of artificial intelligence technology industry |
| 政策工具类型 | 二级政策工具要素 | 二级政策工具含义 |
|---|---|---|
| 供给型 | 基础设施 | 政府通过建设和完善基础设施，如网络、计算设备、创新平台、实验室、系统等，为人工智能技术产业高质量发展提供必要的资源 |
| 财政支持 | 政府通过财政拨款、财政补贴、专项资金等形式为人工智能产业发展提供财力支持 | |
| 人力资源保障 | 政府通过人才引进、教育培训和业务规划等措施为人工智能产业发展提供人力保障 | |
| 技术支持 | 政府为人工智能技术产业发展提供技术支持，如关键、核心技术的研发与创新 | |
| 环境型 | 目标规划 | 政府基于人工智能产业发展需要，提出发展目标、基本原则、指导思想、规划、计划等 |
| 标准制定 | 政府为保障人工智能技术产业有序发展制定行业标准、技术方案、质量评价体系等 | |
| 知识产权保护 | 强化人工智能领域知识产权保护，推动创新成果知识产权化，具体措施包括提供咨询服务、制定收益分配、明确主体责任等 | |
| 金融税收 | 政府通过贷款、投融资、奖励、税收减免等经济手段推动人工智能技术产业发展 | |
| 法规管制 | 政府围绕人工智能产业发展制定系列强制性措施，规范、引导人工智能技术产业有序发展 | |
| 需求型 | 示范推广 | 政府通过建立试点、建设示范项目等推广成功经验，并积极促进人工智能基础研究的成果转化，从而加快人工智能相关工作的推进 |
| 合作交流 | 政府通过鼓励海内外企业、社会组织、个人等之间展开合作与交流，在引进人工智能技术发展相关经验的同时推动人工智能产业进一步发展 | |
| 服务外包 | 政府通过委托服务的方式，引导企业、科研机构等参与人工智能项目的研发，以推动人工智能产业快速发展 |
2.3 政策文本选取与编码
以“人工智能”为检索关键词在北大法宝、法律之星“中国地方法规数据库”、各省级行政区政府门户网站等进行全文检索，检索时间为2024年1月5日—2月2日。考虑到政策效应的滞后性，发文时间定于2017—2022年，是结果变量的前1~6年。为确保检索到的政策文本具有代表性和准确性，文章设立了文本筛选准则：①选择政策文本中“人工智能”关键词出现频次较多的政策文本；②剔除已经失效的政策文本；③剔除各省级政府及其职能部门转发的国家层面发布的政策文本；④剔除批复、会议记录、司法解释、政策解读等关联度较低的文本，仅保留规划、细则、意见、计划、方案等类型的政策文本。依据上述标准处理后共获得42份政策文本以待后续分析。
将选取的42份人工智能政策文本导入NVivo11软件中，对政策文本进行仔细阅读，严格遵守文本内容与政策工具紧密相关的原则，将符合条件的文本内容单元归纳至具体的政策工具中，共形成编码参考点2 033个，部分政策工具编码结果如表2所示。为保证编码结果的可靠性，将编码结果进行专家论证，确保结果无误后停止编码优化工作。
表2 部分政策工具编码示例Table 2 Examples of coding for some policy tools |
| 序号 | 政策工具类型 | 政策条目编码示例 | 文件来源 |
|---|---|---|---|
| 1 | 基础设施 | 加快智能化网络基础设施建设，增加适应人工智能发展的基础服务供给 | 《黑龙江省人工智能产业三年专项行动计划（2018—2020年）》 |
| 2 | 技术支持 | 引导开展云计算、人工智能等基础前沿技术攻关，形成一批技术成果 | 《贵州省人民政府关于促进大数据云计算人工智能创新发展加快建设数字贵州的意见》 |
| 3 | 标准制定 | 开展人工智能技术研发、科技成果转化和行业标准制定等工作 | 《广东省新一代人工智能发展规划》 |
| 4 | 法规管制 | 推动人工智能相关政策法规建设，指导、协调和督促人工智能工作部署实施 | 《甘肃省新一代人工智能发展实施方案》 |
| 5 | 示范推广 | 通过实施人工智能科技重大专项，开展应用示范 | 《天津市人工智能“七链”精准创新行动计划（2018—2020年）》 |
| 6 | 合作交流 | 鼓励并支持有条件的机构和企业，加强与全球顶尖人工智能研究机构和企业合作互动 | 《湖南省人工智能产业发展三年行动计划（2019—2021年）》 |
| 7 | 服务外包 | 开展制造能力外包服务，推动中小企业智能化发展 | 《浙江省新一代人工智能发展规划》 |
2.4 研究变量选取与校准
2.4.1 条件变量选取
2.4.2 结果变量选择
文章参考《中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数（2023）》[33]，选取31个省级行政区人工智能科技产业区域竞争力评价指数作为QCA分析的结果变量。该分析报告从企业能力、学术生态、资本环境、国际开放度、链接能力、政府响应能力等6个方面出发，采用层次分析法计算各级指标权重，对各省级行政区人工智能科技产业区域竞争力展开评价，其计算得出的人工智能科技产业区域竞争力评价指数具有一定的科学性、准确性和全面性。
2.4.3 变量数据校准
表3 结果变量和条件变量的测度标准和校准Table 3 Measurement standards and calibration of outcome and conditional variables |
| 变量分类 | 变量名称 | 完全隶属（0.95） | 交叉点（0.5） | 完全不隶属（0.05） |
|---|---|---|---|---|
| 结果变量 | 评价指数（INDEX） | 81.170 | 13.190 | 4.010 |
| 条件变量 | 基础设施（JCSS） | 19.900 | 7.500 | 2.000 |
| 技术支持（JSZC） | 18.950 | 7.500 | 1.000 | |
| 目标规划（MBGH） | 7.950 | 3.000 | 1.000 | |
| 示范推广（SFTG） | 16.950 | 8.000 | 2.050 | |
| 合作交流（HZJL） | 12.000 | 5.500 | 2.000 |
3 定性比较分析
3.1 单变量必要性分析
表4 必要条件分析结果Table 4 Necessary condition analysis results |
| 前因变量 | 结果变量INDEXfs | 结果变量~INDEXfs | ||
|---|---|---|---|---|
| 一致性 | 覆盖度 | 一致性 | 覆盖度 | |
| JCSSfs | 0.674 339 | 0.713 471 | 0.581 557 | 0.650 259 |
| ~JCSSfs | 0.669 442 | 0.602 203 | 0.743 744 | 0.707 049 |
| JSZCfs | 0.595 984 | 0.626 029 | 0.592 215 | 0.657 407 |
| ~JSZCfs | 0.673 849 | 0.609 929 | 0.663 114 | 0.634 309 |
| MBGHfs | 0.620 47 | 0.673 22 | 0.635 31 | 0.728 48 |
| ~MBGHfs | 0.749 755 | 0.660 483 | 0.715 014 | 0.665 66 |
| SFTGfs | 0.586 68 | 0.577 071 | 0.666 821 | 0.693 16 |
| ~SFTGfs | 0.688 051 | 0.661 488 | 0.593 142 | 0.602 637 |
| HZJLfs | 0.649 853 | 0.679 816 | 0.571 826 | 0.632 172 |
| ~HZJLfs | 0.648 384 | 0.588 968 | 0.710 38 | 0.681 939 |
*注：“~”表示该变量缺乏或不存在 |
3.2 组态效应分析
进行组态分析的目的是解释基础设施、技术支持、目标规划、示范推广、合作交流5个因素构成的组合影响中国人工智能技术产业高质量发展的充分度。将原始一致性阈值设为0.8，由于本研究样本为中小样本数量，因此确定案例频数阈值为1[22,35]。结合文章的实际情况并参考已有研究[39,40]，将PRI一致性阈值设为0.5。构建真值表后，采用fsQCA进行标准化分析，得出简约解、中间解和复杂解，文章参考已有研究做法[41]，使用中间解进行研究结果展示，利用中间解和简约解的对照来识别核心条件和辅助条件。观察分析结果可以发现，导致中国人工智能技术产业高质量发展的政策工具组合路径有3条（表5），总体一致性为0.805，高于阈值0.75，说明组态结果可靠、可信[35]。总体覆盖度为0.585，表明3种组态的集合对结果变量有较高的解释力，能够解释样本58.5%的结果。因此，表5中的3种组态可以视为人工智能技术产业高质量发展指数的充分条件组合。
表5 中国人工智能技术产业高质量发展驱动路径组态分析Table 5 Configuration analysis of the driving path for high-quality development of China's artificial intelligence technology industry |
| 条件变量 | 人工智能高质量发展指数INDEX | ||
|---|---|---|---|
| H1 | H2 | H3 | |
| 供给型 | |||
| 基础设施（JCSS） | ● | ○ | ● |
| 技术支持（JSZC） | □ | ● | |
| 环境型 | |||
| 目标规划（MBGH） | ○ | ||
| 需求型 | |||
| 示范推广（SFTG） | ■ | ○ | □ |
| 合作交流（HZJL） | □ | ● | ○ |
| 原始覆盖度 | 0.299 706 | 0.410 872 | 0.299 216 |
| 唯一覆盖度 | 0.091 576 8 | 0.166 014 | 0.036 239 |
| 解的一致性 | 0.914 798 | 0.796 015 | 0.916 042 |
| 总体覆盖度 | 0.585 211 | ||
| 总体一致性 | 0.805 799 | ||
*注：●和○表示核心条件和辅助条件存在；■和□表示核心条件和辅助条件缺失；“空白”表示条件可能存在也可能不存在 |
路径一：供给型路径。该路径模型对应H1，H1组态表示高基础设施、低技术支持、低示范推广、低合作交流有利于实现人工智能技术产业高质量发展。H1的原始覆盖度为0.299 7，即有29.97%的案例可以据此路径进行解释。其中，作为核心条件的基础设施属于供给型政策工具，而环境型和需求型政策工具处于缺失状态，由此表明二者对人工智能技术产业发展的作用力较弱，符合这一路径的代表性省级行政区为山东。山东的政策工具类型中，基础设施工具使用频繁。为了更好发挥人工智能在产业优化升级过程中的“头鹰”效应，山东省济南市与华为合作共建“鲲鹏+昇腾”生态创新中心、华为（济南）人工智能创新中心、华为（济南）软件开发云创新中心等。2022年在青岛市投资3.9亿元建设山东首个人工智能计算中心——青岛人工智能计算中心，该中心作为新型智能公共基础服务设施，面向企业、政府、高校和科研机构等社会主体提供普惠型公共算力服务。
路径二：“供给-需求”协同型路径。该路径模型对应H2，H2组态表示高基础设施、高技术支持、高示范推广、高合作交流才能有效推动人工智能技术产业高质量发展。H2的原始覆盖度为0.410 8，即有41.08%的案例可以据此路径进行解释。其中，作为核心条件存在的技术支持和作为辅助条件存在的基础设施属于供给型政策工具，作为核心条件存在的合作交流和作为辅助条件存在的示范推广属于需求型政策工具，而环境型政策工具处于缺失状态，对人工智能技术产业发展的影响力较弱，符合这一路径的代表性省级行政区有广东。广东作为人工智能技术产业发展强省，在基础设施、技术支持、示范推广和合作交流等方面进行了积极探索。在基础设施上，广东目前拥有鹏城实验室、广深超算中心等重大算力设施平台，为“东数西算”“中国算力网”等国家重要任务提供支撑。广州超算中心目前是全球最具应用影响力的超算中心之一，研发的“国产超级计算多模式应用支撑平台”获2022年广东省科技进步特等奖，服务用户超过5 000家。深圳目前正积极推进系列智能算力中心项目建设，其中，“鹏城云脑Ⅲ”计划将于2025年建成。在技术支持上，广东省通过揭榜挂帅和科技重大专项扶持等措施支持人工智能核心算法技术攻关和智能机器人研发[42,43]。在示范推广上，广东省鼓励医院、装备制造、电子信息、包装印刷等行业领域打造人工智能示范场景，树立行业标杆。在合作交流上，广东省支持中山大学、华南理工大学等高校开展产学研合作，以应用为导向推进人工智能领域相关学科建设[44]；此外，积极利用大湾区科学论坛、数字湾区发展大会、中国国际高新技术成果交易会等高水平论坛和国际会议，增强人工智能领域的国际交流与合作。
路径三：“供给-需求-环境”协同型路径。该路径模型对应H3，H3组态表示高基础设施、高目标规划、低示范推广、高合作交流便可有效推动人工智能技术产业高质量发展。H3的原始覆盖度为0.299 2，即有29.92%的案例可以据此路径进行解释。其中，作为核心条件的基础设施属于供给型政策工具，作为辅助条件的目标规划和合作交流分别属于环境型政策工具和需求型政策工具，由此可见，3种类型政策工具均能对人工智能技术产业发展起到正向推动作用，符合这一路径的代表性省级行政区是上海。上海市积极利用基础设施、目标规划、合作交流等政策工具推动人工智能技术产业高质量发展。在基础设施上，2022年初商汤科技人工智能计算中心在上海临港正式投入运营，目前是国内规模巨大的人工智能专用计算中心。此外，上海市政府充分发挥人工智能创新发展专项的引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设，延长新型基础设施项目贴息政策执行期限至2027年底，提供最高1.5个百分点的利息补贴。在《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023—2026年）》中更是明确提出打造自主可控智能算力基础设施、建设普惠型城市公共算力服务平台、布局6G技术研发试验设施等重点任务。在目标规划上，《上海市人工智能产业发展“十四五”规划》《上海市推动新一代人工智能发展的实施意见》等政策文件中明确提出，力争到2025年基本建成开放协同的人工智能发展生态软环境，基本形成可复制推广的人工智能敏捷治理的制度供给；到2030年人工智能产业总体发展水平能够进入国际先进行列[45]。在合作交流上，2023世界人工智能大会在上海举行，大会坚持国际化、专业化等原则，旨在为人工智能领域专家和人才提供广阔的合作交流渠道。此外，上海金山区人民政府与阿里云计算有限公司签署了《共同推进金山算力生态赋能基地项目框架协议》，双方将共同推进云计算、人工智能等数字技术的示范应用，并在产业数字化转型创新中心、企业创新专项扶持、中小企业上云用智、算力伙伴行动、大模型应用创新孵化、数字政府等方面进行深化合作。
3.3 稳健性检验
4 结论与启示
4.1 研究结论
文章将R.Rothwell提出的政策工具理论作为分析框架，运用内容分析法对46份人工智能政策文本进行编码，归纳出对应的政策工具类型，运用模糊集定性比较分析法对推动人工智能技术产业高质量发展的政策工具要素进行组态分析，探讨中国人工智能技术产业高质量发展的协同影响路径。文章的主要结论如下。
第一，供给型、需求型和环境型政策工具构成了中国人工智能产业发展的基础政策支撑框架。其中，基础设施、财政支持、人力资源保障、技术支持、示范推广、合作交流、服务外包、目标规划、标准制定、知识产权保护、金融税收、法规管制等12个二级政策工具在人工智能技术产业发展过程中均能起到一定的积极作用，采用科学的方法挑选出适合区域发展的政策工具类型有助于推动中国人工智能技术产业高质量可持续发展。
第二，示范推广、基础设施、技术支持、合作交流和目标规划5个重要性较强的政策工具均不能单独构成人工智能技术产业高质量发展的必要条件，只有对人工智能产业发展政策工具进行组合搭配，才能提升人工智能产业发展效能并推动其高质量发展。
第三，供给型、“供给-需求”协同型和“供给-需求-环境”协同型3种政策模式是中国人工智能技术产业高质量发展的基础驱动路径。由于各区域在产业发展条件、城市治理水平等方面存在一定的差异，区域人工智能技术产业高质量发展所适用的政策驱动路径也应当有所区别。因此，各省级行政区应当依据自身发展基础和特点选择合适的政策工具组合路径，以助力人工智能技术产业高质量发展。
4.2 管理启示
文章深入探讨了中国人工智能技术产业高质量发展背后的复杂机理，对中国各省级区域人工智能技术产业高质量发展路径选择和人工智能产业政策制定及优化具有一定的指导意义。具体来说，文章提出的政策优化建议如下。
一是，完善基础支撑体系，持续推进基础设施建设。供给型政策工具中的“基础设施”在3条组态路径中均存在，并且两次充当核心条件，由此证实“基础设施”这项政策工具在人工智能技术产业发展中的重要性。鉴于此，各省级区域政府在推动人工智能技术产业发展过程中应当将基础设施建设摆在关键、核心位置，大力发展人工智能算力中心、创新中心、实验室等，积极布局6G技术研发试验设施。具体来说，各级政府可以通过联合企业、科研机构、高校等社会主体实现基础设施共建，加大财政支持力度和人才引进、培养力度，颁布人工智能基础设施发展专项、行动方案等措施，夯实人工智能技术底座基础，完善人工智能产业发展的基础支撑体系。
二是，健全环境影响机制，营造健康有利政策环境。环境型政策工具中的“目标规划”在3条组态路径中仅作为边缘条件出现1次，在政策文本分析环节“标准制定”“知识产权保护”“金融税收”“法规管制”作为典型的环境型政策工具，参考点数量较少，而各项供给型政策工具和需求型政策工具不仅在政策文本分析中参考点数较多，并且在组态路径中出现频率也较高，这在一定程度上表明目前政府在人工智能产业政策制定过程中没有处理好“供给-需求-环境”3种类型政策工具之间的平衡关系。鉴于此，政府应当根据实际情况健全环境影响机制，在后续人工智能技术产业发展过程中，政府可以考虑加大税收减免、奖励等力度，减轻人工智能相关企业经济压力；进一步健全人工智能产业相关法律法规、监管制度和规范措施；强化人工智能领域知识产权保护，积极推动创新成果知识产权化；同时，汇集多方力量共同制定人工智能行业标准和技术方案，为人工智能技术产业发展营造健康有利的政策环境。
三是，优化政策工具结构，加强需求拉动下的公共服务力度。中国人工智能技术产业高质量发展需要供给型、环境型、需求型政策工具之间的相互合理搭配。政府在制定人工智能产业发展政策时需要关注到区域发展的差异，对政策工具整体结构布局进行及时、动态优化，在强调政策工具应用的整体性和系统性的同时，又能把握政策工具应用的特色化。另外，政府在调整政策工具结构时应当注意对与社会公众利益密切相关的“公共服务”这一政策工具要素的应用。具体来说，政府可以根据不同行业多样化、特色化信息服务需求，设立人工智能行业公共服务平台、行业数据资源共享平台和“人工智能+”行业中的智能决策与流程再造服务平台等，提升需求拉动下的公共服务水平，在政策工具的整体优化中助推人工智能技术产业高质量发展。
4.3 局限与展望
文章尚存在一些局限性。一方面，影响中国人工智能技术产业高质量发展的政策工具要素是多元且复杂的，文章条件变量的选取有待进一步优化，此外，条件变量的赋值受到作者主观因素的干扰；另一方面，文章利用模糊集定性比较分析法获得了影响中国人工智能技术产业高质量发展的关键组合路径，但并未对组合路径进行验证。在后续研究中，将继续完善政策工具要素的变量选择，借鉴并持续探索更为科学的变量赋值标准及方法，并就文章获得的具体组合路径进行深层次分析，验证人工智能技术产业高质量发展关键组合路径的可行性和科学性，从而进一步丰富人工智能政策研究相关理论成果，为人工智能产业政策制定提供强有力的理论支持。
