劉剛 靳中輝
摘要:隨著新一代信息技術(shù)和經(jīng)濟社會的融合發(fā)展,創(chuàng)新范式正在發(fā)生根本變革。作為創(chuàng)新范式變革的前沿,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)表現(xiàn)出以應(yīng)用為導(dǎo)向的跨學(xué)科、跨產(chǎn)業(yè)、跨組織和跨地域協(xié)同創(chuàng)新趨勢。在內(nèi)生需求牽引下,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)從以國外學(xué)術(shù)機構(gòu)和跨國公司在華研發(fā)中心為主導(dǎo)逐步向以本土學(xué)術(shù)機構(gòu)和企業(yè)為主導(dǎo)轉(zhuǎn)變。以應(yīng)用為導(dǎo)向和高度開放的創(chuàng)新生態(tài),是中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素。面對國外技術(shù)封鎖,如何適應(yīng)企業(yè)和產(chǎn)業(yè)國際競爭力提升,構(gòu)建基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究相互支撐的高度開放的創(chuàng)新生態(tài),是中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的迫切需要。
關(guān)鍵詞:人工智能;融合發(fā)展;創(chuàng)新生態(tài);應(yīng)用導(dǎo)向的基礎(chǔ)研究;創(chuàng)新范式
中圖分類號:D424.3? ? ?文獻標(biāo)識碼:A? ? ?文章編號:1003-1502(2022)01-0059-15
一、引言和文獻綜述
作為第四次工業(yè)革命的引擎,人工智能科技產(chǎn)業(yè)在中國實現(xiàn)了快速發(fā)展,表現(xiàn)為企業(yè)數(shù)量、產(chǎn)業(yè)規(guī)模和融資額的持續(xù)增長。中國信息通信研究院發(fā)布的《2020年全球人工智能產(chǎn)業(yè)地圖》顯示,2020年全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1565億美元,同比增長12.3%,中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為434億美元,同比增長13.75%,超過全球增速。2020年,美國人工智能企業(yè)占據(jù)全球總數(shù)的38.3%,中國緊隨其后,占24.66%。中美兩國人工智能企業(yè)數(shù)量占據(jù)全球半數(shù)以上,保持絕對競爭優(yōu)勢。此外清華大學(xué)發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報告 2018》顯示,自2013年以來,全球和中國人工智能產(chǎn)業(yè)投融資規(guī)模都呈上漲趨勢。2017年全球人工智能投融資總規(guī)模達395億美元,融資事件1208筆,其中中國的投融資總額達到277.1億美元,融資事件369筆。中國人工智能企業(yè)融資總額占全球融資總額的70%,融資筆數(shù)達31%。人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴展。中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院發(fā)布的《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告2021》顯示,中國的人工智能已經(jīng)出現(xiàn)在包括智慧城市、智能交通、智慧醫(yī)療、智能教育、智能制造和智能網(wǎng)聯(lián)汽車在內(nèi)的22個應(yīng)用領(lǐng)域。隨著與經(jīng)濟社會的融合發(fā)展,人工智能成為驅(qū)動中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。
在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)同樣發(fā)展迅速。斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2021年人工智能指數(shù)報告》顯示,2020年中國在學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的有關(guān)人工智能的論文引用率占比為20.7%,美國為19.8%,中國首次超過美國。據(jù)科睿唯安公司的統(tǒng)計數(shù)據(jù),自2012年以來,中國的人工智能論文數(shù)量為24萬篇,美國則為15萬篇,特別是在圖像識別和生成領(lǐng)域,中國取得了優(yōu)異的學(xué)術(shù)研究成果。同時,2019年來自中國的人工智能研究者全球占比為29%,超過占比20%的美國。
從所屬單位看,學(xué)術(shù)論文的作者不僅來自研究型大學(xué),而且來自研究院所和企業(yè)。研究院所不僅有政府主導(dǎo)的科研單位,而且有新型研發(fā)機構(gòu)。企業(yè)不僅包括人工智能開放創(chuàng)新平臺,而且包括人工智能中小企業(yè)、獨角獸公司和新創(chuàng)企業(yè)。從合作單位看,論文作者的合作單位不僅包括國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu),而且包括跨國公司及其本土分支機構(gòu)和本土企業(yè)。同時,論文作者在國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)、研究院所和企業(yè)之間的頻繁流動,進一步增強了創(chuàng)新生態(tài)的復(fù)雜性和活力。
更加引人注目的是,許多高水平論文作者同時又是人工智能企業(yè)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)活動的直接參與者。2015年以來,一批人工智能領(lǐng)域的頂尖學(xué)者在人工智能開放創(chuàng)新平臺、獨角獸和新創(chuàng)企業(yè)工作,是產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的引領(lǐng)者。在某種程度上,中國人工智能學(xué)術(shù)研究是創(chuàng)新生態(tài)的核心組成部分。中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)表現(xiàn)出基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究高度融合和跨組織特征。
長期以來,中國科技與經(jīng)濟存在著“兩張皮”現(xiàn)象,尤其是表現(xiàn)在大學(xué)和科研機構(gòu)的基礎(chǔ)研究與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間相互脫節(jié)。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中廣泛存在的“兩張皮”現(xiàn)象為什么沒有出現(xiàn)在人工智能科技產(chǎn)業(yè)?中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的基本特征是什么?創(chuàng)新生態(tài)與人工智能科技產(chǎn)業(yè)之間的良性循環(huán)是如何形成的?作為第四次工業(yè)革命的引擎,人工智能科技產(chǎn)業(yè)是新經(jīng)濟發(fā)展的前沿。對上述問題的回答,將有助于我們系統(tǒng)總結(jié)和概括代表中國經(jīng)濟未來發(fā)展的創(chuàng)新范式。
創(chuàng)新包括新知識的創(chuàng)造及其商業(yè)化。新知識的創(chuàng)造究竟來自應(yīng)用還是純理論研究,一直是創(chuàng)新理論爭論的話題。第二次世界大戰(zhàn)之后的很長一段時間,以美國為代表的發(fā)達國家都強調(diào)基礎(chǔ)研究的重要性。范內(nèi)瓦·布什指出:基礎(chǔ)研究將導(dǎo)致出新的知識。它提供科學(xué)上的資本。它創(chuàng)造了一種儲備,而知識的實際應(yīng)用必須從中提取。一個在新的基礎(chǔ)科學(xué)知識方面依靠別國的國家,其工業(yè)發(fā)展將是緩慢的,在世界貿(mào)易競爭中所處的地位將是虛弱的,而不管它的機械技術(shù)如何。在他看來,大量經(jīng)過科學(xué)訓(xùn)練的學(xué)者集聚的學(xué)術(shù)自由氛圍濃厚的研究型大學(xué)是基礎(chǔ)研究的理想場所。以基礎(chǔ)研究和科學(xué)知識為源泉的線性創(chuàng)新成為20世紀50—80年代占主導(dǎo)的創(chuàng)新范式。
20世紀80年代中后期,面對日本經(jīng)濟的崛起和科技創(chuàng)新能力的提高,學(xué)術(shù)界開始質(zhì)疑把基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究分離開來的線性創(chuàng)新思維和創(chuàng)新范式。1986年,D Sharpley和R Roy在《迷失在邊疆:美國科學(xué)和技術(shù)政策的偏離》中認為,布什的報告對自由的基礎(chǔ)研究強調(diào)的只是創(chuàng)新的部分內(nèi)容,而包括應(yīng)用研究、工程學(xué)、技術(shù)、科學(xué)教育以及基礎(chǔ)與應(yīng)用之間相互聯(lián)系在內(nèi)的創(chuàng)新的其他部分則被忽略了。同時,基礎(chǔ)研究不都是完全自由和沒有目標(biāo)導(dǎo)向的??巳R因提出了創(chuàng)新鏈?zhǔn)侥P停瑥娬{(diào)創(chuàng)新是一個發(fā)明、設(shè)計和生產(chǎn)相互作用的過程,基礎(chǔ)研究是創(chuàng)新中的一個環(huán)節(jié)和因素。
司托克斯認識到在科學(xué)研究中,科學(xué)知識的認識目標(biāo)和應(yīng)用目標(biāo)之間不是對立的,而是相互作用和相互融合的。在他看來,新興市場中的消費需求會影響技術(shù)研究,而技術(shù)研究則常常成為科學(xué)的靈感來源?;趯茖W(xué)與技術(shù)關(guān)系的新認識,司托克斯提出了由應(yīng)用引發(fā)的基礎(chǔ)研究概念,即“巴斯德象限”。Nicholas S Vonortas分析了美國和歐盟二戰(zhàn)后的科學(xué)技術(shù)政策的演變,指出創(chuàng)新政策的成功率取決于對技術(shù)需求方面的理解,而不僅僅是技術(shù)的初始生產(chǎn)。
隨著以知識為基礎(chǔ)的經(jīng)濟時代的到來,基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的融合使創(chuàng)新表現(xiàn)出越來越明顯的跨學(xué)科、跨組織、跨產(chǎn)業(yè)和跨地域特征。跨組織表現(xiàn)為大學(xué)、科研院所和企業(yè)之間的合作。而跨區(qū)域集中表現(xiàn)為大學(xué)、科研機構(gòu)與企業(yè)之間的跨國合作。在中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中,大學(xué)、科研機構(gòu)和企業(yè)之間的跨國合作發(fā)揮著非常重要的作用。創(chuàng)新主體日益多元化,新知識的創(chuàng)造者不僅包括大學(xué)和研究院所,而且包括企業(yè)和用戶。Henry Etzkowitz和Loet Leydesdorff提出了在知識經(jīng)濟背景下的三螺旋創(chuàng)新模式,指出學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和政府在合作中形成的三螺旋聯(lián)結(jié)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)在創(chuàng)新進程的各個階段且相互作用和協(xié)同創(chuàng)新。在三螺旋創(chuàng)新模式下,學(xué)術(shù)—產(chǎn)業(yè)—政府邊界的相互滲透帶來了互補性協(xié)同創(chuàng)新,新的開放式合作創(chuàng)新模式是現(xiàn)代創(chuàng)新的動力基礎(chǔ)。Henry W Chesbrough發(fā)現(xiàn)企業(yè)為了獲取競爭優(yōu)勢而利用外部知識進行創(chuàng)新,提出了開放式創(chuàng)新概念。Pacheco V則進一步提出開放式創(chuàng)新不僅出現(xiàn)在企業(yè)之間,而且出現(xiàn)在大學(xué)、企業(yè)、政府和用戶之間跨組織的知識和技術(shù)交流之中。在知識經(jīng)濟條件下,創(chuàng)新過程出現(xiàn)了生態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)化趨勢,實現(xiàn)了產(chǎn)品和服務(wù)從系統(tǒng)開發(fā)向分布式創(chuàng)新的重大轉(zhuǎn)變。尤其是隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及,計算機和通信工具降低了作為個體用戶獲取創(chuàng)新要素的成本,創(chuàng)新日益民主化。
作為第四次工業(yè)革命的引擎,人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新范式是基于網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展的,具有明顯的生態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)化特征。隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展,數(shù)據(jù)不僅是生產(chǎn)要素,而且是創(chuàng)新要素。無論是基礎(chǔ)研究還是應(yīng)用研究,都依賴數(shù)據(jù)要素在基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和規(guī)模生產(chǎn)之間有效流動。底層數(shù)據(jù)要素的流動模糊了基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的邊界,不僅增加了應(yīng)用研究和規(guī)模生產(chǎn)對基礎(chǔ)研究的牽引力,而且使創(chuàng)新表現(xiàn)出跨學(xué)科、跨組織、跨產(chǎn)業(yè)和跨地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)化特征。
人工智能屬于通用技術(shù)(GPTs, General Purpose Technologies),其與經(jīng)濟社會的融合發(fā)展是激活社會生產(chǎn)力發(fā)展?jié)摿Φ母就緩健H斯ぶ悄芡ㄓ眉夹g(shù)和經(jīng)濟社會的融合發(fā)展,推動了以應(yīng)用為導(dǎo)向的多元創(chuàng)新主體的跨產(chǎn)業(yè)、跨組織和跨區(qū)域的技術(shù)重組和互補性創(chuàng)新。從創(chuàng)新主體看,在網(wǎng)絡(luò)空間賦能下,無論是作為學(xué)者還是作為用戶個體的創(chuàng)新能力都獲得了巨大的提升。用戶的參與成為創(chuàng)新的重要源頭。以用戶和應(yīng)用為導(dǎo)向的創(chuàng)新,不僅創(chuàng)造出滿足市場需求的產(chǎn)品和服務(wù),而且?guī)恿嘶A(chǔ)研究領(lǐng)域的突破。
生態(tài)化、開放性和網(wǎng)絡(luò)化是人工智能創(chuàng)新范式的基本特征?;趶?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角,本文試圖通過對中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的價值網(wǎng)絡(luò)分析,考察新的創(chuàng)新范式是如何運行的。在此基礎(chǔ)上,對國家和區(qū)域創(chuàng)新體系的未來建設(shè)提出對策建議。
二、研究方法與設(shè)計
本文以中國最具影響力的人工智能領(lǐng)域?qū)W者為研究對象,通過考察論文合作者之間的跨組織、跨地域和跨單位合作關(guān)系,揭示中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的基本結(jié)構(gòu)和運行機制。學(xué)術(shù)論文的合作者不僅來自大學(xué)和研究院所,而且來自企業(yè)。因而,我們可以把論文作者之間的合作關(guān)系轉(zhuǎn)換為作者所屬單位之間的合作關(guān)系,即大學(xué)、研究院所和企業(yè)之間的合作關(guān)系,以論文合作者及其所屬單位為節(jié)點構(gòu)建價值網(wǎng)絡(luò),分析節(jié)點之間的合作關(guān)系和合作方式。
本文以AMiner網(wǎng)站①影響力標(biāo)注排序的中國人工智能領(lǐng)域核心學(xué)者群為基礎(chǔ),通過糾錯刪減和拾遺補闕篩選出135名人工智能領(lǐng)域的中國知名學(xué)者作為研究對象。截至2020年7月30日,135名學(xué)者的合作方式發(fā)表學(xué)術(shù)論文22196篇。在數(shù)據(jù)整理中發(fā)現(xiàn),135名作者絕大多數(shù)論文是以合作方式發(fā)表的,獨立發(fā)表論文占比非常低,約為1%。在22196篇合作論文中,135名學(xué)者的論文合作者共計出現(xiàn)19344名。135名學(xué)者所屬單位數(shù)為165家,19344名論文合作者所屬單位數(shù)為1731家。在一定時期內(nèi),135名論文作者的單位是變動的,其不僅在大學(xué)和研究院所之間流動,而且在大學(xué)和研究院所與企業(yè)之間流動。因而,135名論文作者往往具有多個所屬單位。同時,在19344名論文合作者中,許多作者都來自共同單位。
作為中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的成員,135名學(xué)者和19344名合作者所屬單位是多元化的,包括國內(nèi)外大學(xué)、政府主導(dǎo)的研究院所、新型研發(fā)機構(gòu)、跨國公司及其在華分支機構(gòu)和研究中心、高校和企業(yè)聯(lián)合實驗室、人工智能開放創(chuàng)新平臺、人工智能獨角獸企業(yè)和新創(chuàng)企業(yè)。按照論文合作者所屬單位在論文中出現(xiàn)的頻率統(tǒng)計,國內(nèi)外大學(xué)占比為73.90%;包括跨國公司及其在華分支機構(gòu)和研究中心、人工智能開放創(chuàng)新平臺和人工智能企業(yè)在內(nèi)的企業(yè)組織占比為14.54%;包括政府主導(dǎo)的研究院所和新型研發(fā)機構(gòu)在內(nèi)的研究機構(gòu)占比為11.08%;高校和企業(yè)聯(lián)合實驗室占比為0.32%;包括某些政府機構(gòu)和事業(yè)單位在內(nèi)的其他機構(gòu)占比為0.16%。
本文以135名學(xué)者為樣本節(jié)點,以19344名論文合作者為關(guān)系節(jié)點,共計發(fā)現(xiàn)78713條合作關(guān)系。為了分析中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的基本結(jié)構(gòu)和演化趨勢,我們進一步以135名學(xué)者所屬165家單位為樣本節(jié)點、以論文合作者所屬單位作為關(guān)系節(jié)點,構(gòu)建價值網(wǎng)絡(luò)圖。通過對22196篇論文合作者單位之間合作關(guān)系、合作內(nèi)容和方式的動態(tài)分析,考察支撐中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)隱秩序。
三、中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的價值網(wǎng)絡(luò)分析
(一)價值網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
將采集的關(guān)系數(shù)據(jù)輸入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Gephi0.9.2,初始設(shè)定為無向網(wǎng)絡(luò),我們得到一個由1742個節(jié)點(165個樣本節(jié)點和1731個關(guān)系節(jié)點有重復(fù)的,合并后共1742個節(jié)點)和78713條邊(關(guān)系)構(gòu)成的中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)價值網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)圖(見圖1),為了簡潔化處理,價值網(wǎng)絡(luò)圖中只顯示了部分核心節(jié)點名稱。圖1中少數(shù)核心節(jié)點具有較多的連接數(shù)以及表1列出的價值網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性指標(biāo),如0.735的平均聚類系數(shù)、2.832的平均路徑長度等均表明,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)是由許多簇群組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),具有明顯的小世界網(wǎng)絡(luò)特征。
圖2列出了度數(shù)中心度排名前三十的節(jié)點。度數(shù)中心度排名前三十的節(jié)點包括三類組織和機構(gòu):一是包括清華大學(xué)、浙江大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京大學(xué)、香港科技大學(xué)、新加坡國立大學(xué)和美國伊利諾伊大學(xué)厄巴納—香檳分校在內(nèi)的國內(nèi)外研究型大學(xué);二是包括中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所和新加坡信息通信研究所在內(nèi)的國內(nèi)外研究院所和新型研發(fā)機構(gòu);三是以微軟亞洲研究院、IBM、騰訊和阿里巴巴為代表的跨國公司及其在華分支機構(gòu)和研究中心、人工智能開放創(chuàng)新平臺。從價值網(wǎng)絡(luò)節(jié)點度數(shù)中心度分布看,國內(nèi)外研究型大學(xué)、研究院所、跨國公司及其在華分支機構(gòu)和研究中心、人工智能開放創(chuàng)新平臺是中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的主導(dǎo)者。
除了上述組織和機構(gòu),在價值網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中,還存在著數(shù)量龐大且度數(shù)中心度相對較低的人工智能中小企業(yè)和新創(chuàng)企業(yè)。尤其是在算法領(lǐng)域具有技術(shù)優(yōu)勢的人工智能獨角獸公司和新創(chuàng)企業(yè),如包括商湯科技、云從科技、中科寒武紀、曠視科技和云天勵飛在內(nèi)的一批由人工智能科技人才創(chuàng)業(yè)的獨角獸公司和新創(chuàng)企業(yè)是中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的重要組成部分。
圖3列出了中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)論文作者單位所在國家或地區(qū)的排名情況。其中,中國排名第一,合作關(guān)系數(shù)占比為64.26%;美國排名第二,合作關(guān)系數(shù)占比為19.81%;中國香港排名第三,合作關(guān)系數(shù)占比為4.17%;新加坡排名第四,合作關(guān)系數(shù)占比為3.85%;澳大利亞排名第五,合作關(guān)系數(shù)占比1.57%。
通過圖2和圖3的數(shù)據(jù)分析,我們可以得出兩點基本結(jié)論:一是中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)是高度開放的。學(xué)術(shù)論文合作者跨境、跨區(qū)域和跨組織合作特征明顯。合作關(guān)系不僅發(fā)生在國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)之間、國內(nèi)學(xué)術(shù)機構(gòu)和跨國公司之間、國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)和國內(nèi)企業(yè)之間,而且發(fā)生在國內(nèi)企業(yè)與跨國公司之間。二是在創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展中,企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的應(yīng)用需求是影響和決定創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵變量。
(二)合作關(guān)系的內(nèi)容和方式
我們首先依據(jù)論文研究主題把合作關(guān)系的內(nèi)容劃分為16個技術(shù)領(lǐng)域(數(shù)量極少和不易歸類的劃分為“其他”),分析學(xué)術(shù)研究與人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)。圖4是1986—2020年中國人工智能學(xué)術(shù)論文主題的技術(shù)領(lǐng)域變化情況(數(shù)據(jù)收集至2020年7月30日,為顯示出圖形年度趨勢,圖中2020年論文篇數(shù)為實際論文篇數(shù)除以7/12所得,代表2020年度不同技術(shù)類別的論文數(shù))。為了說明技術(shù)研究的導(dǎo)向性,本文把16種技術(shù)的研究領(lǐng)域劃分為應(yīng)用技術(shù)研究和基礎(chǔ)技術(shù)研究。其中,應(yīng)用技術(shù)研究的技術(shù)類別包括計算機視覺、多媒體、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、信息檢索和推薦等在內(nèi)的應(yīng)用算法類技術(shù)。基礎(chǔ)技術(shù)研究的技術(shù)類別則主要包括芯片技術(shù)以及“其他”技術(shù)領(lǐng)域中包含的計算理論、計算機系統(tǒng)等基礎(chǔ)技術(shù)。
如圖4所示,2000年之后,中國人工智能學(xué)術(shù)論文發(fā)表數(shù)量開始步入快速增長階段。其中,包括計算機視覺、多媒體、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、信息檢索和推薦等在內(nèi)的應(yīng)用算法研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文數(shù)量,不僅占比較高而且增長速度快。而包括芯片等在內(nèi)的基礎(chǔ)技術(shù)研究領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量偏少且增長緩慢。
其次,我們進一步根據(jù)學(xué)術(shù)論文合作者所屬單位的類別,把人工智能學(xué)術(shù)研究劃分為兩種類型:純理論研究和以應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究。純理論研究是指國內(nèi)外大學(xué)之間的合作研究;應(yīng)用導(dǎo)向的理論研究則是指企業(yè)和研究院所參與的學(xué)術(shù)研究,包括大學(xué)和企業(yè)、大學(xué)和研究院所、研究院所之間、研究院所和企業(yè)、企業(yè)之間的學(xué)術(shù)研究。
圖5是1986—2020年純理論研究和應(yīng)用導(dǎo)向理論研究論文篇數(shù)的年度變化情況。中國在人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究起步于20世紀80年代中期,以純理論研究為主導(dǎo)。到90年代,隨著電子信息產(chǎn)業(yè)的興起和發(fā)展,以應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究逐漸開始出現(xiàn),且呈現(xiàn)快速增長趨勢。2017年之后,以應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究出現(xiàn)加速增長勢頭。2019年,應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究論文數(shù)量超過純理論研究。尤其是隨著人工智能開放創(chuàng)新平臺、獨角獸企業(yè)和新創(chuàng)企業(yè)參與的學(xué)術(shù)論文發(fā)表數(shù)量的增加,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)以應(yīng)用研究為導(dǎo)向的特征越來越明顯。
最后,我們根據(jù)論文合作者所屬單位的國別考察中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的跨國合作情況。以兩種類型的組織在學(xué)術(shù)論文作者單位出現(xiàn)的頻次為維度,分析中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的開放性。
圖6是1986—2020年人工智能學(xué)術(shù)論文合作者所屬國內(nèi)和國外組織機構(gòu)出現(xiàn)的頻次變化情況。2000年之前,在中國人工智能學(xué)術(shù)研究中,國外機構(gòu)始終占據(jù)50%左右的比重。在國外大學(xué)深造的中國學(xué)者是國內(nèi)早期進入人工智能研究領(lǐng)域的研究者,如1986年發(fā)表論文的兩位作者分別是在美國加州大學(xué)伯克利分校和馬里蘭大學(xué)學(xué)習(xí)的中國學(xué)者。20世紀90年代中后期,以微軟亞洲研究院為代表的跨國公司在華研究中心成為中國人工智能研究領(lǐng)域的引領(lǐng)者。
2000年之后,隨著中國互聯(lián)網(wǎng)的興起和電子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,中國的研究型大學(xué)和研究院所開始加強人工智能領(lǐng)域的理論研究。2000—2014年間,中國大學(xué)的學(xué)術(shù)研究基本上是以純理論研究為主導(dǎo)。跨國公司在華研究中心的研究則是以應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究。其中,跨國公司在華研究中心應(yīng)用導(dǎo)向的理論研究主要服務(wù)于跨國公司海內(nèi)外業(yè)務(wù)的發(fā)展。
2015年之后,隨著人工智能開放創(chuàng)新平臺、獨角獸公司和新創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展,以應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究推動了中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的發(fā)展,尤其是許多人工智能領(lǐng)域的著名學(xué)者開始參與人工智能開放創(chuàng)新平臺、獨角獸公司和新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)工作。其中,研究成果在國內(nèi)市場的應(yīng)用逐步替代跨國公司的海外應(yīng)用,成為中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展的引領(lǐng)者。
從上述分析中可以看出,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)始終是高度開放的,不僅表現(xiàn)在與國外機構(gòu)之間合作的開放性,而且表現(xiàn)在學(xué)術(shù)機構(gòu)與企業(yè)之間合作的開放性。同時,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)從以純理論研究為主導(dǎo)逐步演化為以應(yīng)用研究為主導(dǎo)。其中,中國人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的應(yīng)用需求,是創(chuàng)新生態(tài)演化的關(guān)鍵驅(qū)動力。
四、模型與推論
在實證分析的基礎(chǔ)上,本文試圖構(gòu)建一個簡單的理論模型(見圖7),分析應(yīng)用導(dǎo)向和高度開放的中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)的形成和演化趨勢,探討在助推人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中,現(xiàn)有創(chuàng)新生態(tài)可能存在的風(fēng)險和問題。
假設(shè)作為后發(fā)國家,存在著一個高度開放的全球創(chuàng)新生態(tài),能夠為本土人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供基礎(chǔ)理論和應(yīng)用技術(shù)支持。我們用G〔G=(V,E)〕表示全球創(chuàng)新生態(tài)網(wǎng)絡(luò),G網(wǎng)絡(luò)包括四個子網(wǎng)絡(luò):一是國外學(xué)術(shù)機構(gòu)研究網(wǎng)絡(luò)GF〔G=(V,E)〕,G網(wǎng)絡(luò)由國外研究型大學(xué)從事人工智能學(xué)術(shù)研究的學(xué)者(包括在國外研究型大學(xué)任職和學(xué)習(xí)的中國學(xué)者)組成;二是國內(nèi)學(xué)術(shù)機構(gòu)研究網(wǎng)絡(luò)G〔G=(V,E)〕,G網(wǎng)絡(luò)由國內(nèi)研究型大學(xué)從事人工智能學(xué)術(shù)研究的學(xué)者組成;三是跨國公司研發(fā)網(wǎng)絡(luò)G〔G=(V,E)〕,G網(wǎng)絡(luò)由跨國公司和跨國公司本土分支機構(gòu)從事人工智能技術(shù)研發(fā)的研發(fā)人員組成;四是國內(nèi)企業(yè)研發(fā)網(wǎng)絡(luò)G〔G=(V,E)〕,G網(wǎng)絡(luò)由國內(nèi)人工智能企業(yè)從事人工智能技術(shù)研發(fā)的研發(fā)人員組成。
在初始狀態(tài)下,假設(shè)G網(wǎng)絡(luò)是不存在的,即國內(nèi)沒有人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)。在這種情況下,對后發(fā)國家而言,開放的全球創(chuàng)新生態(tài)為G=GG+GG+GG+GG+GG+GG(公式1)。它包括兩個部分:一部分由GG+GG+GG組成,是以基礎(chǔ)研究為導(dǎo)向的國內(nèi)外大學(xué)之間的知識、技術(shù)交流和合作網(wǎng)絡(luò);另一部分由GG+GG+GG組成,是以應(yīng)用研究為導(dǎo)向的國內(nèi)外大學(xué)與跨國公司、跨國公司及其跨國公司本土分支機構(gòu)之間的知識和技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)。其中,GG+GG為國內(nèi)外大學(xué)與跨國公司及其本土分支機構(gòu)之間的知識、技術(shù)交流和合作。GG則是指跨國公司及其本土分支機構(gòu)之間的知識、技術(shù)交流和合作。同時,通過GG+GG,大學(xué)在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的知識和技術(shù)向跨國公司及其本土分支機構(gòu)溢出。
對后發(fā)國家而言,本土人工智能創(chuàng)新生態(tài)為GG+GG+GG+GG。它包括兩部分:一是GG+GG,即國外大學(xué)和國內(nèi)大學(xué)、國內(nèi)大學(xué)之間人工智能基礎(chǔ)研究領(lǐng)域知識、技術(shù)交流和合作網(wǎng)絡(luò);二是GG+GG,即國內(nèi)大學(xué)與跨國公司及其本土分支機構(gòu)、跨國公司及其本土分支機構(gòu)之間的知識、技術(shù)交流和合作。無論是基礎(chǔ)研究還是應(yīng)用研究,因為研究活動發(fā)生在國內(nèi),都為本土人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進行知識、技術(shù)和人才積累。
推論1:在開放經(jīng)濟條件下,通過國外學(xué)術(shù)機構(gòu)與國內(nèi)學(xué)術(shù)機構(gòu)、國內(nèi)學(xué)術(shù)機構(gòu)之間、國內(nèi)學(xué)術(shù)機構(gòu)與跨國公司國內(nèi)分支機構(gòu)合作中的知識、技術(shù)和人才交流,為國內(nèi)人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造條件。
中國的智能化需求源于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級,是內(nèi)生的。國內(nèi)產(chǎn)業(yè)智能化需求的出現(xiàn),激活了全球創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展中與本土相關(guān)的創(chuàng)新要素,尤其是促進了在國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)和跨國公司及其在華研發(fā)中心從事研發(fā)活動的科技工作者創(chuàng)業(yè)浪潮的出現(xiàn)。隨著人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,國內(nèi)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究快速融合,形成以應(yīng)用為導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)。同時,通過與國外學(xué)術(shù)機構(gòu)和跨國公司之間的知識、技術(shù)和人才流動,國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)的發(fā)展不斷助推人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的快速成長。
在這種情況下,適應(yīng)國內(nèi)人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)為:G=GG+GG+GG+GG(公式2)。其中,GG+GG是指國內(nèi)人工智能企業(yè)之間、國內(nèi)人工智能企業(yè)和跨國公司及其本土分支機構(gòu)之間的知識、技術(shù)和人才流動。在本土人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的早期階段,跨國公司及其在華分支機構(gòu)成為知識、技術(shù)和人才溢出的重要來源。GG+GG則是指國內(nèi)人工智能企業(yè)與國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)的知識、技術(shù)和人才交流。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的早期階段,國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)的知識、技術(shù)和人才溢出同樣是國內(nèi)人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要技術(shù)來源。
推論2:在內(nèi)生應(yīng)用需求的牽引下,國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)和跨國公司本地分支機構(gòu)的知識、技術(shù)和人才溢出是本土人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要推動力。服務(wù)于本地人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)是以應(yīng)用為導(dǎo)向的。
在短期內(nèi),現(xiàn)有知識、技術(shù)和人才積累能夠滿足人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求,但是隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,前沿應(yīng)用問題的解決往往需要基礎(chǔ)研究提供支撐。應(yīng)用研究開始向基礎(chǔ)研究延伸。如何實現(xiàn)應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究的創(chuàng)新循環(huán),是國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展的方向。
實現(xiàn)應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究之間良性循環(huán)的創(chuàng)新生態(tài)建設(shè)存在兩條路徑:一是推動高度開放的全球創(chuàng)新生態(tài),利用開放的全球?qū)W術(shù)資源進行基礎(chǔ)研究;二是發(fā)展國內(nèi)基礎(chǔ)研究力量。
短期而言,第一種路徑更有效率。因而,在經(jīng)濟全球化背景下,適應(yīng)本土人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展新的創(chuàng)新生態(tài)網(wǎng)絡(luò)可以用公式3表達:G=(GG)G+(GG)G+(GG)G+(GG)G+GG+GG(公式3)。
公式3表達的是以適應(yīng)本土人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的應(yīng)用需求為導(dǎo)向的,具有良性循環(huán)狀態(tài)的應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究的創(chuàng)新生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。其中,(GG)G+(GG)G表示國內(nèi)人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求牽引的國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)的交流和合作。(GG)G+(GG)G則表示國內(nèi)外學(xué)術(shù)機構(gòu)與跨國公司及其本土分支機構(gòu)展開的以應(yīng)用為導(dǎo)向的基礎(chǔ)研究對本土企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的溢出。GG+GG則表示本土企業(yè)與跨國公司及其本土分支機構(gòu)、本土企業(yè)之間的技術(shù)交流和合作。在人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定階段后,本土企業(yè)和跨國公司的技術(shù)溢出是雙向的。
推論3:隨著本土人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,尤其是以應(yīng)用為導(dǎo)向的創(chuàng)新需要基礎(chǔ)研究提供支撐時,依托全球創(chuàng)新生態(tài)實現(xiàn)應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究的創(chuàng)新循環(huán)則是有效發(fā)展的路徑。
實際上,公式3表達的全球創(chuàng)新生態(tài)是理想化的,即學(xué)術(shù)自由的全球創(chuàng)新生態(tài)。但是當(dāng)遭遇國外,尤其是發(fā)達國家技術(shù)封鎖的條件下,上述創(chuàng)新生態(tài)則是殘缺的。其中,(GG)G+(GG)G+(GG)G+GG的作用被嚴重削弱,甚至缺失。在這種情況下,支撐本土人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)將由全球創(chuàng)新生態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閲鴥?nèi)創(chuàng)新生態(tài),即G=(GG)G+GG(公式4)。公式4是缺乏國外學(xué)術(shù)機構(gòu)和跨國公司的國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)。其中,(GNG)G是以本土企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求為導(dǎo)向的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò), GG是本土企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)和交流活動網(wǎng)絡(luò)。
在這種條件下,要想獲得人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展只能主要依靠本土學(xué)術(shù)機構(gòu)和企業(yè)進行研發(fā)。國外的技術(shù)封鎖將會降低本土創(chuàng)新生態(tài)的創(chuàng)新效率和水平。
推論4:在國外技術(shù)封鎖的條件下,僅僅依靠國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)進行以應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究在短期內(nèi)將面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。
更有利于本土人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)是公式3表示的高度開放的全球創(chuàng)新生態(tài)。打破國外技術(shù)封鎖,充分依托本土人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展中創(chuàng)造的應(yīng)用需求和對基礎(chǔ)研究的拉動作用,吸引國外學(xué)術(shù)機構(gòu)和企業(yè)參與研發(fā),提高國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)的基礎(chǔ)研究能力,實現(xiàn)國內(nèi)和國際創(chuàng)新雙循環(huán),是最為理想的創(chuàng)新發(fā)展道路。
理想的創(chuàng)新發(fā)展道路實現(xiàn)的依據(jù)是新的創(chuàng)新范式中的基礎(chǔ)研究對應(yīng)用研究和規(guī)模應(yīng)用數(shù)據(jù)反饋的深度依賴。與工業(yè)經(jīng)濟條件下的創(chuàng)新范式不同,知識經(jīng)濟條件下的創(chuàng)新是生態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)化的。尤其是在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中,應(yīng)用研究和基礎(chǔ)理論研究的邊界更加模糊。在人工智能技術(shù)創(chuàng)新過程中,基礎(chǔ)研究不僅需要知識和技術(shù)的商業(yè)化提供資金支持,而且需要應(yīng)用場景提供數(shù)據(jù)反饋。同時,在報酬遞增規(guī)律支配下,人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)在應(yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)新中偶然創(chuàng)造的技術(shù)和市場優(yōu)勢,將可能發(fā)展為企業(yè)和產(chǎn)業(yè)國際競爭優(yōu)勢的來源。因而,深刻依賴規(guī)模應(yīng)用和數(shù)據(jù)反饋的創(chuàng)新范式,基于應(yīng)用場景的創(chuàng)新不僅決定著企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的國際競爭優(yōu)勢,而且決定著學(xué)術(shù)機構(gòu)的基礎(chǔ)研究優(yōu)勢。
同時,無論是應(yīng)用場景開放還是推動規(guī)模應(yīng)用和提升創(chuàng)新能力方面,政府都將發(fā)揮更加積極的作用。政府的作用表現(xiàn)在兩個方面:一是通過推動人工智能和經(jīng)濟社會深度融合,持續(xù)釋放規(guī)模應(yīng)用帶來的市場需求和研發(fā)需求;二是圍繞產(chǎn)業(yè)鏈布局創(chuàng)新鏈,不斷提升本土企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力。
如果能夠通過推動人工智能規(guī)模應(yīng)用和應(yīng)用導(dǎo)向的理論研究,最終形成以國內(nèi)創(chuàng)新循環(huán)為主導(dǎo),國內(nèi)和國際創(chuàng)新循環(huán)相互支撐的創(chuàng)新格局,公式3所表達的全球創(chuàng)新生態(tài)將再次出現(xiàn)。但是全球創(chuàng)新生態(tài)的基本內(nèi)涵和內(nèi)在結(jié)構(gòu)卻出現(xiàn)了重大差異。在初始狀態(tài)下,公式3所表達的全球創(chuàng)新生態(tài)是由發(fā)達國家學(xué)術(shù)機構(gòu)和跨國公司主導(dǎo)的。立足國內(nèi)新的創(chuàng)新循環(huán)的全球生態(tài)則是以國內(nèi)學(xué)術(shù)機構(gòu)和人工智能企業(yè)為主導(dǎo)的。
推論5:立足持續(xù)提升國內(nèi)創(chuàng)新生態(tài)創(chuàng)新能力,不斷推動應(yīng)用場景開放,釋放規(guī)模應(yīng)用需求市場,探索知識經(jīng)濟條件下以應(yīng)用為導(dǎo)向的應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究良性互動的創(chuàng)新范式,實現(xiàn)國內(nèi)和國際創(chuàng)新雙循環(huán),是中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展的方向。
五、總結(jié)和政策建議
在實證分析和理論研究的基礎(chǔ)上,本文的研究表明:作為創(chuàng)新范式變革的前沿,中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)是以應(yīng)用為導(dǎo)向和高度開放的。在初始階段,開放的全球創(chuàng)新生態(tài)為中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)的興起和發(fā)展創(chuàng)造了條件。隨著應(yīng)用場景的開放和不斷拓展,以應(yīng)用為導(dǎo)向的研究在推動人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時,通過資金、技術(shù)和數(shù)據(jù)也為國內(nèi)外基礎(chǔ)研究提供動力,是全球創(chuàng)新循環(huán)發(fā)展的積極因素。美國的技術(shù)封鎖損害了全球創(chuàng)新循環(huán)的良性發(fā)展。面對這一嚴峻形勢,如何立足自主創(chuàng)新和應(yīng)用場景的開放,以應(yīng)用為導(dǎo)向推動基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的互動,引領(lǐng)全球創(chuàng)新循環(huán)的新發(fā)展,是中國人工智能創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展的方向。
首先,以應(yīng)用為導(dǎo)向的理論研究,是知識經(jīng)濟條件下國家創(chuàng)新體系建設(shè)和發(fā)展的方向。破解科技和經(jīng)濟“兩張皮”難題的關(guān)鍵是實現(xiàn)應(yīng)用和理論研究的良性互動。以應(yīng)用導(dǎo)向和需求牽引理論研究,以理論研究促進應(yīng)用研究,在帶動企業(yè)和產(chǎn)業(yè)競爭力提升的同時,提高大學(xué)和科研機構(gòu)基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的創(chuàng)新能力,是構(gòu)建以國內(nèi)創(chuàng)新循環(huán)為主導(dǎo),國際和國內(nèi)創(chuàng)新雙循環(huán)相互促進的戰(zhàn)略路徑。
其次,鼓勵跨學(xué)科、跨組織和跨區(qū)域的創(chuàng)新合作,通過新的交叉學(xué)科和跨組織創(chuàng)新平臺建設(shè),推動基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的協(xié)同創(chuàng)新,尤其是包括新型研發(fā)機構(gòu)、實驗室和企業(yè)創(chuàng)新中心在內(nèi)的“政產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同創(chuàng)新平臺,正在成為跨學(xué)科、跨組織和跨區(qū)域創(chuàng)新的載體和國家科技創(chuàng)新力量的重要組成部分。
最后,堅持開放原則,推動中國企業(yè)、大學(xué)和研究機構(gòu)與國外相關(guān)機構(gòu)的創(chuàng)新合作。積極與世界各國的創(chuàng)新力量展開合作,共同推動人工智能和經(jīng)濟社會的融合發(fā)展,帶動經(jīng)濟步入新的增長周期。
在人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上,中國走在了世界的前列,引領(lǐng)著創(chuàng)新范式的變革。尤其是隨著人工智能和經(jīng)濟社會的融合發(fā)展,新的創(chuàng)新范式及其推廣將成為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的關(guān)鍵力量。
注釋:
①即科技情報大數(shù)據(jù)挖掘與服務(wù)系統(tǒng)平臺(AMiner,www.aminer.cn),是由清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系唐杰教授率領(lǐng)團隊建立的,具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的新一代科技情報分析與挖掘平臺。平臺為中國工程院、國家自然基金委、科技部等科研管理部門提供專家智庫、科技發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃等科技情報挖掘服務(wù)。
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The Ecology of Application Oriented Innovation of Artificial Intelligence in China and Its Evolution
LIU Gang, JIN Zhonghui
Abstract: With the integrated development of the new generation of information technology and economy and society, the paradigm of innovation is undergoing fundamental changes. As the forefront of innovation paradigm change, China's ecology of artificial intelligence innovation shows the trend of application-oriented interdisciplinary, cross industry, cross organization and cross regional collaborative innovation. Driven by endogenous demand, China's ecology of AI innovation has gradually changed from being dominated by foreign academic institutions and multinational R&D centers in China to being dominated by local academic institutions and enterprises. The application-oriented and highly open ecology of innovation is the key driving factor for the rapid development of China's artificial intelligence technology industry. In the face of foreign technology blockade, how to adapt to the improvement of the international competitiveness of enterprises and industries and build a highly open ecology of innovation supported by basic research and applied research is an urgent need for the sustainable development of China's artificial intelligence technology industry.
Key words: artificial intelligence; integrated development; ecology of innovation; application oriented basic research; innovation paradigm
責(zé)任編輯:鄧? ?喆
基金項目:國家自然科學(xué)基金重大項目“大型企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動的創(chuàng)業(yè)研究”,項目編號:72091311;中國科協(xié)2020年“科技治理年度報告”項目,項目編號:20200608CG110204。
作者簡介:劉? ?剛(1965—),男,南開大學(xué)經(jīng)濟研究所教授、博士生導(dǎo)師。
靳中輝(1989—),男,南開大學(xué)經(jīng)濟研究所博士生。