李 莉，崔磊磊，吳新年，劉安蓉，曹曉陽(yáng)，彭現(xiàn)科

(1.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)(研究生院)，北京 102488；2.中國(guó)工程物理研究院研究生院，北京 100193；3.中國(guó)工程物理研究院戰(zhàn)略技術(shù)裝備發(fā)展中心，北京 100094；4.中國(guó)科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，甘肅蘭州 730000）

人工智能（Artificial Intelligence）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門科學(xué)［1-2］。越來(lái)越多的事實(shí)證明，人工智能技術(shù)可能是繼蒸汽機(jī)、電力、互聯(lián)網(wǎng)科技之后推動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命浪潮的革命性技術(shù)［2］。在大量的數(shù)據(jù)、更好的算法和更強(qiáng)的算力共同推動(dòng)下，人工智能的應(yīng)用已經(jīng)在很多行業(yè)落地，逐漸滲透并開(kāi)始形成人工智能產(chǎn)業(yè)［3］。人工智能產(chǎn)業(yè)是指依托人工智能技術(shù)向社會(huì)提供智能化產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)的產(chǎn)業(yè)，它通過(guò)賦能工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)，支持發(fā)展智能制造業(yè)、智能交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧服務(wù)業(yè)、智慧城市、智慧金融、智慧醫(yī)療等，已成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要包含3 個(gè)核心環(huán)節(jié)——基礎(chǔ)支撐技術(shù)、人工智能技術(shù)和人工智能應(yīng)用（如圖1 所示）。

圖1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

在認(rèn)識(shí)人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)涵的基礎(chǔ)上［4］，可以看到與前三次工業(yè)革命不同，人工智能是人的“智能”的外化，幾乎能夠支持其他所有產(chǎn)業(yè)發(fā)生顛覆性、變革性變化，對(duì)人類社會(huì)影響深度和廣度將超過(guò)前三次工業(yè)革命，將推動(dòng)人類由工業(yè)時(shí)代步入智能時(shí)代，促進(jìn)人類社會(huì)產(chǎn)生劃時(shí)代的飛躍。世界主要國(guó)家普遍認(rèn)識(shí)到其重要性，已將部署發(fā)展人工智能技術(shù)作為大國(guó)博弈的戰(zhàn)略領(lǐng)域、提升國(guó)家科技創(chuàng)新能力的重要戰(zhàn)略抓手［5］。

許多學(xué)者也紛紛嘗試總結(jié)和分析該領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r［6-8］。對(duì)人工智能領(lǐng)域的定量分析，能系統(tǒng)全面展現(xiàn)該領(lǐng)域科技、產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)，包括演化歷史、當(dāng)前狀況和未來(lái)趨勢(shì)，有效支撐技術(shù)預(yù)見(jiàn)、科學(xué)決策等活動(dòng)，為國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃和政策制定提供參考。但是當(dāng)前定量研究數(shù)據(jù)源主要來(lái)源于專利或文獻(xiàn)［9］，數(shù)據(jù)來(lái)源單一，且一般情況下未涉及產(chǎn)業(yè)和發(fā)展環(huán)境，無(wú)法實(shí)現(xiàn)科學(xué)—技術(shù)—產(chǎn)業(yè)的全價(jià)值鏈條分析。而產(chǎn)業(yè)發(fā)展本身是一個(gè)構(gòu)成要素多元、相互關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)并且與外部環(huán)境之間存在著物質(zhì)、能量、信息交流的復(fù)雜過(guò)程。因此通過(guò)對(duì)不同來(lái)源、不同類型的信息融合分析，能充分考慮科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新、國(guó)家戰(zhàn)略布局、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、投融資等內(nèi)容，為全面揭示新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)提供有力的情報(bào)支撐［10］。因此，本文突破僅僅基于文獻(xiàn)或?qū)＠亩垦芯糠妒?，增加使用領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、投融資情況、項(xiàng)目信息等多來(lái)源數(shù)據(jù)，從基礎(chǔ)研究、前沿?zé)狳c(diǎn)、技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)情況、全球科技布局和產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì)等方面全鏈條挖掘分析全球人工智能產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)，把握全球競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)，并提出相關(guān)政策建議，為推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和提升政府治理水平提供決策參考。

1 方法和數(shù)據(jù)

1.1 研究思路和方法

為實(shí)現(xiàn)對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的全鏈條分析，本文主要采用高質(zhì)量論文、頂級(jí)會(huì)議論文、專利、項(xiàng)目庫(kù)、行業(yè)報(bào)告等數(shù)據(jù)源信息，通過(guò)計(jì)量分析、專利分析、內(nèi)容分析以及文本挖掘等方法，分別表征和分析高質(zhì)量基礎(chǔ)研究、前沿?zé)狳c(diǎn)、技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)情況、全球科技布局和產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)，并在此情報(bào)分析基礎(chǔ)上，結(jié)合內(nèi)外部形勢(shì)分析，提出相關(guān)政策建議，分析流程及思路如圖2 所示。其中，不同的數(shù)據(jù)反映的側(cè)重點(diǎn)不同，期刊論文尤其是高質(zhì)量論文能及時(shí)反映國(guó)內(nèi)外高質(zhì)量基礎(chǔ)研究的成果和動(dòng)向；頂級(jí)會(huì)議論文具有較強(qiáng)的專業(yè)性和針對(duì)性，能及時(shí)反應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)最前沿、熱點(diǎn)的信息，是反映前沿研究實(shí)力的重要依據(jù)；專利是技術(shù)創(chuàng)新信息的重要結(jié)晶和載體，尤其核心專利是“核心技術(shù)”的重要表征；世界各國(guó)科研項(xiàng)目信息則能夠反應(yīng)全球主要國(guó)家科研布局重點(diǎn)；行業(yè)報(bào)告包含對(duì)當(dāng)前行業(yè)、市場(chǎng)的研究分析和預(yù)測(cè)，具有較強(qiáng)的時(shí)效性，能反應(yīng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模、投融資、發(fā)展態(tài)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等內(nèi)容。

圖2 分析流程及思路

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用的數(shù)據(jù)來(lái)源如下：

（1）基礎(chǔ)研究態(tài)勢(shì)分析主要依據(jù)高質(zhì)量論文。高質(zhì)量論文來(lái)源于SCI—E 數(shù)據(jù)庫(kù)該領(lǐng)域的高被引論文（Highly Cited Papers）和熱引論文（Hot Papers）。本文以人工智能為主題，以WOS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)（Web of Science Core Collection）為數(shù)據(jù)來(lái)源，共檢索到100多萬(wàn)條數(shù)據(jù)，包含高質(zhì)量論文4 510 篇（包括高被引論文和熱引論文），其中高被引論文4 505 篇（2009 年以來(lái)），包含熱引論文174 篇（近兩年）。

（2）前沿?zé)狳c(diǎn)的分析主要依據(jù)頂級(jí)會(huì)議論文。本文通過(guò)對(duì)2009—2019 年人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音處理4 個(gè)方向的24 個(gè)頂級(jí)會(huì)議論文進(jìn)行分析，從產(chǎn)出規(guī)模、研究機(jī)構(gòu)等角度對(duì)比分析主要國(guó)家、機(jī)構(gòu)子領(lǐng)域的前沿研究實(shí)力。其中頂級(jí)會(huì)議通過(guò)調(diào)研和文獻(xiàn)計(jì)量?jī)煞N手段結(jié)合確定，以WOS 數(shù)據(jù)中的CPCI 會(huì)議數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源檢索會(huì)議文獻(xiàn)獲得。

（3）全球技術(shù)研發(fā)態(tài)勢(shì)分析主要依據(jù)核心專利。專利按照重要性權(quán)重的大小通?？煞譃楹诵膶＠?、重要專利和一般專利，其中核心專利在一個(gè)專利群中處于節(jié)點(diǎn)和紐帶的地位，對(duì)后續(xù)科技的發(fā)展具有重要影響。專利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于WOS 平臺(tái)的德溫特創(chuàng)新索引數(shù)據(jù)庫(kù)（Derwent Innovations Index）。本研究采用INNOGRAPHY 專利強(qiáng)度和引證指數(shù)法兩種方法結(jié)合來(lái)選擇核心專利（在應(yīng)用引證指數(shù)選擇核心專利時(shí)，需要選擇一個(gè)合適的分界線來(lái)確定核心專利和非核心專利，通過(guò)對(duì)DII 數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索出的專利被引用次數(shù)做倒序排列遞減圖，基本構(gòu)成了一個(gè)相對(duì)光滑的指數(shù)曲線，而且在這條指數(shù)曲線上存在比較明顯的兩個(gè)拐點(diǎn)，其中一個(gè)拐點(diǎn)可以看作是核心專利與重要專利的分界點(diǎn)，另外一個(gè)拐點(diǎn)可以看作是重要專利與一般專利的分界點(diǎn)，通過(guò)這種方法來(lái)收集核心專利技術(shù)。本報(bào)告依次依據(jù)專利引證指數(shù)進(jìn)行年限加權(quán)（每年做指數(shù)曲線分別收集），以便能更好地將近年來(lái)的核心技術(shù)篩選出來(lái)）。通過(guò)以上方法，在收集人工智能核心專利數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，同時(shí)針對(duì)深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)層分別進(jìn)行核心專利識(shí)別與收集，共識(shí)別和收集人工智能核心專利數(shù)據(jù)21 458 條（數(shù)據(jù)時(shí)間范圍：1963—2019 年）。同時(shí)識(shí)別和收集近10年（2009 年以來(lái)）人工智能核心專利供給3 907 條進(jìn)行分析。

（4）全球科研布局分析主要依據(jù)各國(guó)科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)。“全球科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)”匯聚了全球主要國(guó)家重要基金組織2000 年以來(lái)的科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)400多萬(wàn)條，涵蓋中、美、英、德、加、法、日、澳、歐盟等20 多個(gè)重點(diǎn)國(guó)家和國(guó)際組織，收錄59 個(gè)重要基金組織如NSFC、NSSFC、NSF、NIH、NASA、EPA、DOE、DFG、RCUK、InnovateUK、Wellcome Trust、ANR、JSPS 等資助的項(xiàng)目數(shù)據(jù)。本文通過(guò)“全球科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)（ProjectGate）”收集了人工智能相關(guān)項(xiàng)目，并通過(guò)項(xiàng)目分類和主題詞分類界定基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層各主要研究方向，獲得G7 國(guó)家項(xiàng)目布局總體態(tài)勢(shì)。

（5）產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì)分析主要依據(jù)行業(yè)報(bào)告，行業(yè)報(bào)告主要來(lái)源于國(guó)內(nèi)外知名咨詢、投資銀行等機(jī)構(gòu)。

2 分析與討論

2.1 基于期刊論文的全球高質(zhì)量基礎(chǔ)研究態(tài)勢(shì)分析

對(duì)樣本文獻(xiàn)做國(guó)家分布統(tǒng)計(jì)，得到人工智能高質(zhì)量論文國(guó)家分布占比圖如圖3 所示，可以看到，中國(guó)和美國(guó)第一作者全球高質(zhì)量論文占總數(shù)的58%（中國(guó)1 618 篇，占36%；美國(guó)1 003 篇，占22%），與其它各國(guó)相比占據(jù)壓倒性優(yōu)勢(shì)，在人工智能高水平基礎(chǔ)研究上中美兩國(guó)位于第一梯隊(duì)。對(duì)樣本文獻(xiàn)做年度分布統(tǒng)計(jì)，從圖4 可知，全球人工智能領(lǐng)域高質(zhì)量論文近年來(lái)呈逐年遞增態(tài)勢(shì)，2009年到2018 年復(fù)合年均增長(zhǎng)率達(dá)到16.23%，這說(shuō)明全球人工智能高水平基礎(chǔ)研究正快速增長(zhǎng)。中國(guó)人工智能研究高質(zhì)量論文在2014 年（第一作者論文）超過(guò)美國(guó)，成為全球人工智能研究高質(zhì)量論文的主要產(chǎn)出國(guó)，這說(shuō)明中國(guó)雖然起步晚但由于國(guó)家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略和政策等原因助力，中國(guó)人工智能基礎(chǔ)研究正快速發(fā)展，逐步具有領(lǐng)跑優(yōu)勢(shì)。

圖3 人工智能高質(zhì)量論文國(guó)家分布

圖4 2009—2019 年高質(zhì)量論文國(guó)家年際分布

通過(guò)主要研究機(jī)構(gòu)分析（如表1 所示）可知，全球人工智能基礎(chǔ)研究的創(chuàng)新主體主要來(lái)自于中國(guó)、美國(guó)的科研院所和大學(xué)，包括中國(guó)科學(xué)院、東南大學(xué)、電子科技大學(xué)、哈佛大學(xué)、斯坦福大學(xué)、MIT、上海交通大學(xué)、華中科技大學(xué)等?；A(chǔ)研究是重大技術(shù)創(chuàng)新的源頭，具有公共品性質(zhì)，需以政府資助為主，研究主體以大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)為主。

表1 高質(zhì)量論文機(jī)構(gòu)分布(全部著者)

中美兩國(guó)高水平論文國(guó)際合作產(chǎn)出結(jié)果如表2、機(jī)構(gòu)合作產(chǎn)出結(jié)果如表3 所示，中國(guó)（第一作者）高水平論文國(guó)際合作產(chǎn)出占48%，美國(guó)占33%。其中在機(jī)構(gòu)合作方面，中國(guó)高水平論文機(jī)構(gòu)合作產(chǎn)出占79%，美國(guó)占66%，由此可以看出，全球人工智能研究高水平國(guó)際合作論文中，中國(guó)占比較大，中國(guó)的高水平基礎(chǔ)研究國(guó)際合作更為活躍。

表2 中美兩國(guó)高水平論文國(guó)際合作產(chǎn)出

表3 中美兩國(guó)高水平論文機(jī)構(gòu)合作產(chǎn)出

在核心科研人員方面，通過(guò)對(duì)全球高質(zhì)量論文新舊人員的對(duì)比分析，如圖5 和圖6，2018 年中國(guó)新增高質(zhì)量論文作者占比大約50%，美國(guó)近年來(lái)有遠(yuǎn)高于全球平均水平的新加入人員進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行研究，其新增高質(zhì)量論文作者占比達(dá)到90%，說(shuō)明美國(guó)的持續(xù)創(chuàng)新能力高于中國(guó)。

圖5 2009—2019 年中國(guó)高質(zhì)量論文新舊人員對(duì)比

圖6 2009—2019 年美國(guó)高質(zhì)量論文新舊人員對(duì)比

對(duì)全球高質(zhì)量論文主要基金來(lái)源分析得到結(jié)果如表4，中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金支持的高水平研究論文占中國(guó)產(chǎn)出總數(shù)的89%，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金支持的高水平研究論文占產(chǎn)出總數(shù)的29%，美國(guó)其他資助基金還包括NASA、NIH 等。從這個(gè)角度講，中國(guó)高水平論文資助主要是國(guó)家自然科學(xué)基金，美國(guó)資助來(lái)源更加廣泛，這與兩國(guó)科技創(chuàng)新的投入方式差異具有一定關(guān)系，中國(guó)基礎(chǔ)研究更加依賴于國(guó)家項(xiàng)目部署。

表4 中美兩國(guó)高質(zhì)量論文獲資助的主要基金來(lái)源

對(duì)比中國(guó)和美國(guó)人工智能高質(zhì)量論文主題分布，美國(guó)人工智能高質(zhì)量論文研究主題以機(jī)器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)）為主，其他研究與應(yīng)用基本圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)）展開(kāi)；中國(guó)人工智能高質(zhì)量論文研究主題包括機(jī)器學(xué)習(xí)、非線性自適應(yīng)模糊控制、非線性時(shí)滯系統(tǒng)、同步系統(tǒng)等，更偏向于解決方案與技術(shù)應(yīng)用，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)）與其他研究的關(guān)系相對(duì)偏弱，在這個(gè)方向上明顯與美國(guó)基礎(chǔ)研究的重心不同。如圖7、圖8 所示。

圖7 美國(guó)人工智能高質(zhì)量論文研究主題知識(shí)圖譜

圖8 中國(guó)人工智能高質(zhì)量論文研究主題知識(shí)圖譜

從人工智能的國(guó)家產(chǎn)出規(guī)模來(lái)看，美國(guó)（發(fā)文量為3 661 篇）在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音處理研究領(lǐng)域的發(fā)文量遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他國(guó)家，其次是中國(guó)（發(fā)文量為2 474 篇）、英國(guó)（發(fā)文量為894 篇）、日本（發(fā)文量為573 篇）、德國(guó)（發(fā)文量為568 篇）和法國(guó)（發(fā)文量為443 篇）等國(guó)家，如圖10。這說(shuō)明美國(guó)對(duì)前沿?zé)狳c(diǎn)的研究領(lǐng)先于其它國(guó)家。

圖10 人工智能技術(shù)領(lǐng)域主要國(guó)家的重點(diǎn)研發(fā)技術(shù)方向?qū)嵙?duì)比

分別對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音處理4 個(gè)技術(shù)方向的研究機(jī)構(gòu)和產(chǎn)出論文數(shù)量分析來(lái)看，在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，中國(guó)科學(xué)院、清華大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、北京大學(xué)、美國(guó)Microsoft、Carnegie Mellon Univ 占據(jù)優(yōu)勢(shì)，而在語(yǔ)音處理領(lǐng)域以Microsoft、IBM、Google 為主的企業(yè)占主導(dǎo)地位，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)以45 篇論文位于第13 位。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，各研究機(jī)構(gòu)的差距并不明顯。這說(shuō)明對(duì)前沿?zé)狳c(diǎn)的跟蹤和研究在中國(guó)主要是大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)，而美國(guó)則在主要是龍頭企業(yè)，且該特征在語(yǔ)音處理領(lǐng)域尤其明顯。

對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音處理4 個(gè)技術(shù)方向的機(jī)構(gòu)合作情況分析，如圖11，Microsoft 在4 個(gè)領(lǐng)域均表現(xiàn)出極強(qiáng)的對(duì)外合作關(guān)系。GOOGLE 在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的合作對(duì)象以美國(guó)的高校為主。中國(guó)科學(xué)院在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域表現(xiàn)出較活躍的合作，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域合作對(duì)象以國(guó)內(nèi)院校為主，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域合作單位涉及到美國(guó)、德國(guó)、澳大利亞和新加坡的高校。

圖11 各技術(shù)領(lǐng)域會(huì)議論文產(chǎn)出量前30 位的機(jī)構(gòu)對(duì)外合作情況

2.2 基于頂級(jí)會(huì)議論文的全球前沿?zé)狳c(diǎn)分析

如圖9，從人工智能頂級(jí)會(huì)議論文技術(shù)領(lǐng)域（機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理）分布上看，自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)增長(zhǎng)比較平緩，每年產(chǎn)出論文在500 篇以下，圖像識(shí)別技術(shù)頂級(jí)會(huì)議論文維持在500 篇左右，增長(zhǎng)不明顯，而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的論文在2013 年后呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)趨勢(shì)。這表明2013 年以后人工智能前沿?zé)狳c(diǎn)主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他技術(shù)方向，在這一階段機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展迅速，其次是圖像識(shí)別。

圖9 2009—2019 年人工智能技術(shù)的會(huì)議論文發(fā)文量年度變化情況

2.3 基于核心專利的技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)情況分析

對(duì)核心專利樣本做國(guó)別分布統(tǒng)計(jì)，得到全球人工智能核心專利優(yōu)先權(quán)國(guó)如表5?？梢钥吹剑绹?guó)的人工智能核心專利數(shù)量居于絕對(duì)的領(lǐng)導(dǎo)地位，占到了全球人工智能核心專利的67%，其次是日本占17%，在之后依次是中國(guó)、韓國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、澳大利亞、法國(guó)等。同樣，在具體技術(shù)上，全球機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域的核心專利也都主要集中在美國(guó)和日本，美日兩國(guó)遙遙領(lǐng)先，其中這兩個(gè)國(guó)家在機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心專利占到全球核心專利總數(shù)的82%，圖像識(shí)別領(lǐng)域這個(gè)比例則是83%，語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域?yàn)?5%，自然語(yǔ)言處理的比例為87%，核心技術(shù)被美日兩國(guó)牢牢把握。

對(duì)2009—2019 年近10 年全球人工智能核心專利主要優(yōu)先權(quán)國(guó)家分析（如圖12）可以看出，近10年（2009 年以來(lái)），中國(guó)超越日韓排在美國(guó)之后，這說(shuō)明在人工智能核心技術(shù)上，雖然總體上仍然是美日引領(lǐng)，中國(guó)與之有差距，但處于快速跟進(jìn)的狀態(tài)。

圖12 2009—2019 年全球人工智能核心專利主要優(yōu)先國(guó)分布

進(jìn)一步對(duì)2009—2019 年期間人工智能核心專利技術(shù)主要研發(fā)主體分析（如表6 所示）可以看出，排名靠前的企業(yè)依次是三星、GOOGLE、微軟、高通、INTEL、索尼、蘋果、西門子、歐姆龍、LG、IBM、霍尼韋爾、亞馬遜、百度等，主要分布在美國(guó)、日本、德國(guó)、韓國(guó)、中國(guó)等國(guó)家，該數(shù)據(jù)顯示人工智能核心技術(shù)的研發(fā)主體是企業(yè)，美國(guó)、日本、韓國(guó)等國(guó)企業(yè)占主導(dǎo)地位，中國(guó)只有百度一家企業(yè)進(jìn)入排名。

表6 2009—2019 年全球人工智能核心專利主要專利權(quán)人

表6（續(xù)）

2.4 基于科研項(xiàng)目的全球科技布局分析

通過(guò)對(duì)全球科研項(xiàng)目按照應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層分類進(jìn)行分析，獲得中國(guó)與G7 國(guó)家人工智能各技術(shù)領(lǐng)域科研項(xiàng)目數(shù)量、項(xiàng)目數(shù)量排名前三的國(guó)家、以及資助機(jī)構(gòu)的分析，如圖13。

圖13 人工智能領(lǐng)域主要國(guó)家科研項(xiàng)目布局?jǐn)?shù)量及技術(shù)方向

可見(jiàn)，美國(guó)的人工智能總體項(xiàng)目數(shù)量位居G7 國(guó)家首位，中國(guó)緊隨其后且增速明顯，尤其是近5 年的項(xiàng)目數(shù)量已超過(guò)美國(guó)。此外，英國(guó)、法國(guó)、澳大利亞、德國(guó)和加拿大等國(guó)也有不少的科研投入；從全球人工智能項(xiàng)目布局來(lái)看，基礎(chǔ)層項(xiàng)目側(cè)重傳感器和芯片，技術(shù)層項(xiàng)目側(cè)重機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理，應(yīng)用層項(xiàng)目側(cè)重自動(dòng)駕駛、智慧城市、智慧安防；整體上各國(guó)在基礎(chǔ)層項(xiàng)目布局都比較多，中美則遙遙領(lǐng)先，且差距很??；這也與中美兩國(guó)在高質(zhì)量基礎(chǔ)研究產(chǎn)出豐碩相吻合，同時(shí)也說(shuō)明各國(guó)在國(guó)家層面非常重視對(duì)人工智能創(chuàng)新源頭的支持。

2.5 基于行業(yè)報(bào)告的產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì)分析

北美、亞洲、歐洲將是未來(lái)人工智能主導(dǎo)地區(qū)，中國(guó)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)速度不容小覷。在企業(yè)數(shù)量上，根據(jù)2019 年4 月中國(guó)信息通信研究院發(fā)布了《全球人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告》顯示，截至2019 年3 月底，全球活躍的人工智能企業(yè)達(dá)到5 386 家。其中，美國(guó)有2 169 家，中國(guó)大陸有1 189 家，英國(guó)有404家，加拿大303 家，印度則是169 家。故整體來(lái)看，人工智能在北美洲、亞洲、歐洲發(fā)展更為迅猛，未來(lái)該地區(qū)也將是人工智能的主導(dǎo)地區(qū)。根據(jù)德勤發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展白皮書(shū)》預(yù)測(cè)，未來(lái)在2025 年世界人工智能市場(chǎng)預(yù)期將超過(guò)6 萬(wàn)億美元，2017—2025 年復(fù)合年均增長(zhǎng)率將會(huì)達(dá)到30%。由于政策和資本助力，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)速度高于全球增速。

美國(guó)聚集了從人工智能芯片到下游應(yīng)用產(chǎn)品的全產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等局部產(chǎn)業(yè)鏈有所突破。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是中國(guó)AI市場(chǎng)的最大組成部分，主要應(yīng)用在安防、金融領(lǐng)域、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。盡管中國(guó)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得的成就可以與美國(guó)媲美，但相較于美國(guó)的AI 產(chǎn)業(yè)布局，中國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)囿于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域，缺乏戰(zhàn)略性系統(tǒng)布局［11］。

中美投融資占全球占主導(dǎo)地位，投融資總體上回歸理性。在人工智能融資規(guī)模上，從2015 年起中國(guó)人工智能行業(yè)投融資額已經(jīng)超過(guò)美國(guó)，但美國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)起步較早，在累計(jì)融資額上中國(guó)仍處于追趕狀態(tài)。2018 年Q2 以來(lái)全球人工智能領(lǐng)域投資熱度逐漸下降。2019 年Q1 全球融資規(guī)模為126 億美元，環(huán)比下降3.08%；其中中國(guó)領(lǐng)域融資金額為30 億美元，同比下降55.8%，在全球融資總額中占比23.5%；比2018 年同期下降了29 個(gè)百分點(diǎn)。值得說(shuō)明的是，在融資輪次中，種子天使輪融資占比進(jìn)一步縮減，2019 年Q1 僅為11.3%；B—E 輪融資占比由2018 年的23.2%則提升到了2019 年第一季度的32.3%。這說(shuō)明人工智能市場(chǎng)的逐漸趨于成熟，依靠資本熱錢野蠻進(jìn)入賽道的競(jìng)爭(zhēng)玩家會(huì)越來(lái)越少，而對(duì)于已經(jīng)拿到賽道入場(chǎng)券的選手來(lái)說(shuō)，如何合理配置手中的資源成為生死存亡的關(guān)鍵，同時(shí)細(xì)分市場(chǎng)上的領(lǐng)頭羊可能在這樣焦灼的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中成長(zhǎng)為獨(dú)角獸。

美國(guó)人工智能投資偏重于基礎(chǔ)層，中國(guó)則在應(yīng)用層。騰訊研究院發(fā)布了《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》顯示，從人工智能企業(yè)獲投資事件數(shù)來(lái)看，2013 年至2017 年中國(guó)人工智能投資呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，其中以技術(shù)層和應(yīng)用層最為引人注目。截至2017 年上半年，美國(guó)在人工智能九大領(lǐng)域中累計(jì)投資額排名前三的為：芯片/處理器領(lǐng)域融資308億元，占比31%；機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域融資207 億元，占比21%；自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域融資134 億元，占比13%。而中國(guó)累計(jì)投資額排名前三的分別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像領(lǐng)域融資143 億元，占比23%；自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域融資122 億元，占比19%；自動(dòng)駕駛/輔助駕駛領(lǐng)域融資107 億元，占比18%（數(shù)據(jù)來(lái)源：騰訊研究院）。美國(guó)高度重視在人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域的投資和布局，將很可能繼續(xù)延續(xù)其領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

綜觀近年來(lái)全球人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展，可以看出一些非常值得關(guān)注的趨勢(shì)，具體包括：

（1）商業(yè)投資回歸理性，群雄逐鹿加劇細(xì)分市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。例如，2018 年中國(guó)私募市場(chǎng)中人工智能領(lǐng)域的投資事件頻數(shù)已經(jīng)有所回落，同比2017 年下跌20.7%。2019 年1—5 月的投資事件數(shù)量也明顯減少，僅為2018 年全年的23.7%。同時(shí)，資本市場(chǎng)對(duì)人工智能公司的估值似乎也有所縮水。從理性的角度看，這種情況反而對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是有利的，因?yàn)檫@意味著行業(yè)進(jìn)入成長(zhǎng)期，那種依靠資本熱錢野蠻進(jìn)入賽道的競(jìng)爭(zhēng)玩家會(huì)越來(lái)越少，而對(duì)于已經(jīng)拿到賽道入場(chǎng)券的選手來(lái)說(shuō)，如何合理配置手中的資源則成為生死存亡的關(guān)鍵，同時(shí)細(xì)分市場(chǎng)上的領(lǐng)頭羊可能在這樣焦灼的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中成長(zhǎng)為獨(dú)角獸。

（2）從普遍試水到培育標(biāo)桿，促進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合。國(guó)家政策更加注重培育關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和標(biāo)志性產(chǎn)品及服務(wù)，從而推動(dòng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速深度融合。例如，為配合《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃2018—2020 年》的實(shí)施，中國(guó)工信部在2018 年9 月還公布了人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合創(chuàng)新項(xiàng)目名單，持續(xù)跟蹤支持培育典型案例，并在經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的基礎(chǔ)上加以推廣；在11 月印發(fā)《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》征集并遴選了一批企業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)任務(wù)攻關(guān)，旨在樹(shù)立產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新標(biāo)桿，注重在標(biāo)志性技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)方面取得突破。在2019 年的政府工作報(bào)告中，明確提出將深化人工智能研發(fā)應(yīng)用打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。此外，隨著人工智能底層技術(shù)的開(kāi)源化，傳統(tǒng)行業(yè)將有望加快掌握人工智能基礎(chǔ)技術(shù)并依托其積累的行業(yè)數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合創(chuàng)新。

（3）從消費(fèi)服務(wù)到生產(chǎn)制造，加速布局推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造。盡管人工智能已經(jīng)連續(xù)多年成為社會(huì)關(guān)注的寵兒，但是其實(shí)際市場(chǎng)爆發(fā)還未真正到來(lái)，發(fā)展?jié)摿σ廊痪薮?。隨著現(xiàn)有人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)注從消費(fèi)服務(wù)逐步轉(zhuǎn)向生產(chǎn)加工制造，AI 主要賽道發(fā)展機(jī)遇及窗口期將再次到來(lái)，“產(chǎn)業(yè)+AI”發(fā)展紅利還將進(jìn)一步延續(xù)。尤其是對(duì)制造業(yè)的改造，原來(lái)是“原材料采購(gòu)—制造生產(chǎn)—銷售”，可能會(huì)變?yōu)椤坝脩粜枨蟆O(shè)計(jì)—材料定制—制造生產(chǎn)—個(gè)性化配送”，生產(chǎn)邏輯發(fā)生變化，產(chǎn)品價(jià)值形成過(guò)程中真正生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的貢獻(xiàn)會(huì)越來(lái)越低，而產(chǎn)前與產(chǎn)后的服務(wù)的貢獻(xiàn)率會(huì)越來(lái)越高。

（4）從單一應(yīng)用轉(zhuǎn)向多元整合，集成解決方案走向成熟。目前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域還多處于專用階段，如人臉識(shí)別、視頻監(jiān)控、語(yǔ)音識(shí)別等都主要用于完成具體任務(wù)，覆蓋范圍有限，產(chǎn)業(yè)化程度有待提高。隨著智能家居、智慧物流、智慧辦公等產(chǎn)品的推出，市場(chǎng)主體由單一技術(shù)輸出向直接可用的解決方案提供商轉(zhuǎn)變，融合語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、情感分析、用戶畫(huà)像、語(yǔ)音合成等多類型人工智能技術(shù)，具備識(shí)別、理解及反饋能力的開(kāi)放式人工智能應(yīng)用終將進(jìn)入面向復(fù)雜場(chǎng)景、處理復(fù)雜問(wèn)題、提高社會(huì)生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量的新階段。

3 主要結(jié)論及政策建議

3.1 主要結(jié)論

本文綜合多源數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)量分析、專利分析、內(nèi)容分析以及文本挖掘等方法，基于期刊論文的全球高質(zhì)量基礎(chǔ)研究分析、基于頂級(jí)會(huì)議論文的全球前沿?zé)狳c(diǎn)分析、基于核心專利的技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)情況分析、基于科研項(xiàng)目的全球科技布局分析、基于市場(chǎng)規(guī)模和投融資的產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì)分析，得到人工智能產(chǎn)業(yè)在高質(zhì)量基礎(chǔ)研究、前沿?zé)狳c(diǎn)、技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)情況、全球科技布局和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)方面的現(xiàn)狀和態(tài)勢(shì)，主要結(jié)論如下：

（1）從整體態(tài)勢(shì)來(lái)看，我國(guó)人工智能研究雖起步晚，但是由于國(guó)家高度重視，積極采取相應(yīng)戰(zhàn)略措施，處于快速跟進(jìn)且在部分環(huán)節(jié)領(lǐng)先的狀態(tài)。在人工智能高質(zhì)量基礎(chǔ)研究方面，中美處于引領(lǐng)地位，且中國(guó)人工智能高質(zhì)量論文在2014 年（第一作者論文）已超過(guò)美國(guó)；美國(guó)對(duì)前沿?zé)狳c(diǎn)的研究處于引領(lǐng)地位,中國(guó)高水平國(guó)際會(huì)議論文產(chǎn)出和影響力與之仍有較大差距；在核心技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力方面，美日最強(qiáng)，中國(guó)與之差距較大，但近10 年來(lái)中國(guó)快速跟進(jìn)，核心技術(shù)創(chuàng)新能力與美日差距日益縮??；從產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)看，全球人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)主要集中在四大區(qū)域：美國(guó)、歐洲、日本和中國(guó)，中美兩國(guó)引領(lǐng)全球人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，中國(guó)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢(shì)。

（2）從科研投入來(lái)看，中國(guó)高水平論文資助主要是國(guó)家自然科學(xué)基金，美國(guó)資助來(lái)源更加廣泛；美國(guó)的人工智能總體項(xiàng)目數(shù)量位居首位，中國(guó)緊隨其后且增速明顯，尤其是近5 年的項(xiàng)目數(shù)量已超過(guò)美國(guó)。中國(guó)在國(guó)家層面非常重視人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，政府已布局一系列項(xiàng)目，未來(lái)需要促進(jìn)基礎(chǔ)研究投資來(lái)源的多元化。

（3）從研發(fā)地域和研發(fā)主體來(lái)看，全球人工智能基礎(chǔ)研究創(chuàng)新主體是科研院所和高校，中美兩國(guó)引領(lǐng)人工智能高水平基礎(chǔ)研究；頂級(jí)會(huì)議產(chǎn)出主要來(lái)自研究機(jī)構(gòu)（主要是美國(guó)），企業(yè)較少；核心專利研發(fā)主體是企業(yè)，且美國(guó)、日本的企業(yè)占主導(dǎo)地位，中國(guó)與之差距加大但處于快速追趕狀態(tài)。這與我國(guó)的發(fā)展階段有關(guān)，但也顯示出在人工智能領(lǐng)域我國(guó)自主創(chuàng)新能力正逐步增強(qiáng)，未來(lái)需要進(jìn)一步激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新主體活力，以產(chǎn)品帶動(dòng)技術(shù)能力的積累，增強(qiáng)原始創(chuàng)新能力。

（4）從技術(shù)方向和產(chǎn)業(yè)布局來(lái)看，美國(guó)高水平研究更注重算法等底層技術(shù)，中國(guó)則偏向解決方案與技術(shù)應(yīng)用；美國(guó)在AI 芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域領(lǐng)先且產(chǎn)業(yè)鏈布局全面［12］，中國(guó)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等局部產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)已經(jīng)有所突破。

（5）從產(chǎn)業(yè)投融資來(lái)看，中美兩國(guó)依然占據(jù)全球人工智能領(lǐng)域投融資主要份額，中國(guó)人工智能投資主要集中在應(yīng)用層，而相比中國(guó)，美國(guó)則在人工智能基礎(chǔ)層的投入更多，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)投融資結(jié)構(gòu)失衡、產(chǎn)業(yè)持續(xù)驅(qū)動(dòng)力不足問(wèn)題突出。

（6）從國(guó)際合作來(lái)看，中國(guó)的高水平基礎(chǔ)研究國(guó)際合作非?；钴S，甚至超過(guò)美國(guó)；在前沿?zé)狳c(diǎn)的研究和合作上，美國(guó)頂尖企業(yè)、中國(guó)科學(xué)院表現(xiàn)出突出的對(duì)外合作關(guān)系，中國(guó)科學(xué)院在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域合作對(duì)象以國(guó)內(nèi)院校為主，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域合作單位涉及到多國(guó)高校；在核心專利方面，機(jī)構(gòu)間處于競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，主要機(jī)構(gòu)間合作很少。

綜上所述，人工智能作為我國(guó)塑造未來(lái)科技領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的重點(diǎn)領(lǐng)域，在科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面已取得突出成績(jī)，但仍存在科技投入來(lái)源單一、核心技術(shù)掌握不足、產(chǎn)業(yè)投融資結(jié)構(gòu)失衡、產(chǎn)業(yè)持續(xù)驅(qū)動(dòng)力不足等諸多問(wèn)題。這既反映出我國(guó)人工智能領(lǐng)域存在的問(wèn)題，也反映出我國(guó)科技創(chuàng)新整體體制機(jī)制方面的問(wèn)題；既與人工智能產(chǎn)業(yè)的特殊性有關(guān)，也與我國(guó)發(fā)展階段有關(guān)。

3.2 政策建議

當(dāng)前，世界主要國(guó)家都在積極開(kāi)展人工智能領(lǐng)域戰(zhàn)略布局，以遞進(jìn)式、持續(xù)性的專項(xiàng)戰(zhàn)略或規(guī)劃引領(lǐng)人工智能的發(fā)展，成立專門的人工智能推進(jìn)組織或機(jī)構(gòu)，啟動(dòng)重大項(xiàng)目、工程和計(jì)劃，加強(qiáng)政企合作和科技金融協(xié)同，營(yíng)造良好的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。例如，美國(guó)、日本、德國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、加拿大均將人工智能提升為國(guó)家戰(zhàn)略，在最近3 年里先后發(fā)布了一系列人工智能專項(xiàng)戰(zhàn)略計(jì)劃或規(guī)劃。在國(guó)家戰(zhàn)略引領(lǐng)和推動(dòng)下，各國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展已從自發(fā)、分散性的自由探索為主，轉(zhuǎn)為國(guó)家戰(zhàn)略推動(dòng)和牽引下的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用為主。而在國(guó)家戰(zhàn)略上，美國(guó)志在繼續(xù)保持全面領(lǐng)先，英國(guó)繼續(xù)強(qiáng)化其科技領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，德國(guó)聚焦“工業(yè)4.0”計(jì)劃推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，日本結(jié)合其在機(jī)械制造與機(jī)器人技術(shù)方面的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)推動(dòng)“超智能社會(huì)5.0”建設(shè)，俄羅斯則借人工智能繼續(xù)強(qiáng)化其軍事領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

中國(guó)也已將發(fā)展人工智能提升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，相繼出臺(tái)人工智能相關(guān)政策規(guī)劃，推動(dòng)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展［13］。因此，如何抓住人工智能新技術(shù)帶來(lái)的千載難逢的歷史機(jī)遇，充分利用好我國(guó)廣闊的應(yīng)用市場(chǎng)、完備的產(chǎn)業(yè)體系、海量的數(shù)據(jù)資源、人才規(guī)模優(yōu)勢(shì)及體制動(dòng)員優(yōu)勢(shì)，克服內(nèi)部問(wèn)題和外部政治打壓、經(jīng)濟(jì)制裁、合作中斷、人員管制等一系列阻礙，加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，搶占全球科技制高點(diǎn)，對(duì)我國(guó)由大變強(qiáng)實(shí)現(xiàn)民族復(fù)興具有重大意義。為加快我國(guó)人工智能全鏈條高質(zhì)量發(fā)展，提出以下主要建議。

（1）創(chuàng)新方式，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)技術(shù)生態(tài)的突破。面對(duì)當(dāng)前的國(guó)際形勢(shì)，我們既要保持戰(zhàn)略定力和自主創(chuàng)新自信，又要超前布局，加強(qiáng)規(guī)劃和研究攻關(guān)的政策引導(dǎo)，創(chuàng)新方式破解核心技術(shù)受制于人、產(chǎn)業(yè)技術(shù)生態(tài)不能自主可控的困境；要積極鼓勵(lì)多學(xué)科聯(lián)合攻關(guān)，鼓勵(lì)龍頭企業(yè)牽頭構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新體系及技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)體系，爭(zhēng)取盡快在AI 芯片、核心基礎(chǔ)軟件和算法方面形成突破；重點(diǎn)建設(shè)面向人工智能的公共數(shù)據(jù)庫(kù)、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)平臺(tái)等，促進(jìn)各類通用軟件和技術(shù)平臺(tái)的開(kāi)源開(kāi)放，形成良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

（2）在發(fā)揮國(guó)家力量的同時(shí)，進(jìn)一步提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位。加強(qiáng)企業(yè)在人工智能技術(shù)創(chuàng)新決策、研發(fā)投入、科研組織和成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用方面的主體作用；鼓勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入，增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力，逐步擺脫因技術(shù)壁壘高而依賴外國(guó)技術(shù)的困境；督促相關(guān)行業(yè)加強(qiáng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、評(píng)價(jià)體系建設(shè)，逐步消除行業(yè)準(zhǔn)入壁壘，保證相關(guān)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展；發(fā)揮企業(yè)家精神，培養(yǎng)優(yōu)秀企業(yè)家，發(fā)揮企業(yè)家在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的重要作用。

（3）推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，加快形成產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新格局。將人工智能布局滲透到各個(gè)行業(yè)尤其是關(guān)乎國(guó)家科技競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)濟(jì)安全的重點(diǎn)領(lǐng)域，同時(shí)推進(jìn)人工智能與其他領(lǐng)域的交叉學(xué)科研究，包括智能制造、智慧農(nóng)業(yè)、智慧金融、智慧教育、智慧醫(yī)療、行政管理、城市管理、環(huán)境保護(hù)、海洋空間等的智慧化改造；推進(jìn)人工智能技術(shù)與主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的融合，例如，加快推進(jìn)智能技術(shù)在智能制造的工業(yè)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)維、管理與服務(wù)等環(huán)節(jié)中的應(yīng)用，發(fā)展具有自組織、自適應(yīng)和自維護(hù)等特征的智能生產(chǎn)制造系統(tǒng)，推動(dòng)優(yōu)勢(shì)支柱產(chǎn)業(yè)與人工智能融合發(fā)展，擴(kuò)大創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈融合發(fā)展效應(yīng)；要大力推動(dòng)具備識(shí)別、理解及反饋能力的開(kāi)放式人工智能的應(yīng)用，提高社會(huì)生產(chǎn)效率和人民生活質(zhì)量。

（4）鼓勵(lì)加強(qiáng)開(kāi)放合作，建立更廣泛的國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)盟。面臨的外部形勢(shì)越嚴(yán)峻，我們?cè)叫枰哂腥蛞曇埃瑧?yīng)主動(dòng)參與和推動(dòng)各層次的國(guó)際交流與合作。要積極鼓勵(lì)中國(guó)學(xué)者在人工智能研究各領(lǐng)域廣泛開(kāi)展國(guó)際合作，尤其是要推進(jìn)建立全球人工智能技術(shù)開(kāi)放創(chuàng)新生態(tài)體系，提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率和效益；要加快推進(jìn)人才的國(guó)際化培養(yǎng)，大力實(shí)施“走出去”和“引進(jìn)來(lái)”的人才隊(duì)伍建設(shè)戰(zhàn)略，建立和完善吸引全球優(yōu)秀人才的各項(xiàng)優(yōu)惠政策，不拘一格做好人才培養(yǎng)和隊(duì)伍建設(shè)。