情况分析
  从全球和我国人工智能和数字经济发展形势来看，人工智能和数字经济是全球投资增长和发展的主要动力，是驱动广州经济增长的关键力量，是广州实现老城市新活力、“四个出新出彩”的有力支撑。广州市人工智能与数字经济发展水平较高，但也存在以下几个问题。
  一是人工智能龙头企业较少、高端人才资源不够富集。广州人工智能企业数量占比仅为8.14%，居全国第四。北京、上海、深圳企业占比分别为29.73%、14.07%、13.99%，分布最为密集。广州缺乏能够产生集群效应和带来裂变效果的人工智能龙头企业和核心人才。二是数字经济与产业发展的融合度仍有待提高。广州市数字技术基础研究原始创新能力不足的问题始终存在，新兴数字技术在传统制造行业（特别是中小微企业）的应用落地能力不足，影响产业数字化转型。三是数据价值化方面还处于发展的初步阶段。要实现数据资源化、资产化、资本化发展，数据确权是前提，但目前对于数据确权、数据交易、数据价值等问题还缺乏统一的认识。四是数字化治理能力与社会治理现代化需求还不匹配。广州多年来在“互联网+政务”、智能交通、智慧医疗等方面投入巨大，但存在数据频度低、实时性不够等情况，数字化治理中存在数据标准不统一、数据开放共享和整合利用水平不高、权责关系不清晰、法律保障不健全等问题。

具体建议
  针对广州人工智能和数字经济发展存在的问题，需要深刻认识发展人工智能和数字经济的重要性和紧迫性，抢抓新一轮科技革命和产业变革新机遇，把数字经济发展大势同广州实际紧密结合起来，重点围绕数字产业化、产业数字化、数据价值化和数字化治理四个方面，提出以下几点建议，持续激发凸显数字经济新动能，打造全球数字高地和数产融合标杆。
  一、打造国际一流的人工智能产业发展标杆
  大力布局人工智能新赛道。加快打造一批全国领先具有典型示范效应的应用场景，布局我市人工智能优势赛道，每条赛道遴选一批重点培育企业，持续加快推进固链强链补链稳链，着力突破重大科学问题和关键核心技术瓶颈，补齐核心关键器件产业链以及人工智能场景不足的短板。
  引培并举打造人工智能标杆企业。以支撑国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区建设为重点，依托现有的价值创新园，引进培育人工智能龙头骨干企业和优秀人才，在智能网联、语音识别、图像识别、虚拟现实等新兴领域加快打造一批全球领军企业、品牌和人才，促进产业链、价值链、供应链上下游企业集聚发展。
  二、以高质量数字技术供给赋能重点产业数字化发展
  着力建设人工智能与数字经济实验室体系。积极布局更多战略科技创新平台，打造若干开放创新平台和行业领域专业化平台，加强人工智能、大数据、云计算等数字技术的基础研究与创新，组织实施一批重大科技攻关专项，推进数字技术原创性研发和融合性创新。
  充分利用数字技术提升重点产业。加快汽车、化工、家具、建材、服装等传统产业数字化提质增效。推动商贸、物流、金融、旅游、文创、教育、医疗等领域数字化融合创新。
  加快区域制造业集群基础设施数字化改造。推动智慧物流网络、能源管控系统等新型基础设施共建共享，引导企业依托工业互联网平台打通消费与生产、供应与制造、产品与服务间的数据流和业务流。
  通过“上云用数赋智”赋能中小企业。引导龙头企业、工业互联网平台企业与中小企业供需对接，提供多样化服务，由政府、平台承担固定资产投入，提供通用数据资本投入以替代中小企业自我投入，让中小企业以边际投入的方式轻装上阵，实现数字化转型。
  三、强化数据价值化，建立数字贸易试验区，组建大数据交易所
  （一）全面参与中国数字丝绸之路，建设数字贸易试验区
  建设数字贸易试验区。广州应充分利用自身的国际贸易优势，深入参与我国数字丝绸之路行动，开展数据跨境流动安全管理试点，积极吸引跨国企业和国际机构加入，构建适应开放环境的数字经济和数字贸易政策体系。
  加强对数字贸易龙头企业多元化支持。推动一批数字贸易跨国企业总部、研发中心和运营中心等重大项目落地。建设数字服务贸易孵化平台，吸引和培育数字贸易中小企业集群化发展。
  （二）组建国际化大数据交易所，推进数据资源化、资产化、资本化加速推进
  组建广州大湾区国际大数据交易所。借鉴北京、贵阳等城市大数据交易所经验，建设国内领先的数据交易基础设施和国际重要的数据跨境流通枢纽。可利用隐私计算等技术，绕开数据所有权的争论，给数据流通交易打造“数据可用不可见，用途可控可计量”的安全环境，探索开展大数据衍生产品交易，在跨境电商、航运物流、金融服务等领域率先开展数据交易试点。
  四、推动城市数字治理，实现实体城市与数字城市的融合发展
  （一）建设城市大脑，打通政务、社会数据资源，以数据驱动城市治理
  加快建设城市大脑。借鉴北京、杭州等地做法，通过建设一张感知网、一个智能云平台、两个中心(大数据中心、AI计算中心)，打通政务、社会数据资源。通过“城市大脑”中枢系统的数据融通，有效调配公共资源，用全新方式服务民生，在电子信息、汽车制造、高端装备、生物医药等优势特色领域打造更多具有影响力的数字化治理应用场景。
  （二）在强化数据安全的基础上，建设数据开放共享专区
制定数据分级分类标准和负面清单。在数据开放方面，从战略上定位公共数据为基础设施，建议借鉴北京经验，对公共数据实行分级分类管理。一般公共数据无条件开放；有条件开放数据，通过开放创新基地的方式，定向开放。
  成立广州市公共数据开发平台和数据专区，借鉴上海市公共数据开放平台和北京市数据专区的的建设经验，针对金融、医疗、交通、教育等数据热点需求领域，通过开辟“数据专区”的方式，推进政府数据的社会化利用。