劉思薇，周立軍，楊 靜，虎陳霞

（中國(guó)計(jì)量大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，浙江杭州 310018）

人工智能是新一輪產(chǎn)業(yè)革命的重要驅(qū)動(dòng)力，也是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵抓手。習(xí)近平總書(shū)記明確指出，加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國(guó)能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇的戰(zhàn)略問(wèn)題。美國(guó)、德國(guó)、法國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家已陸續(xù)將人工智能升級(jí)為國(guó)家戰(zhàn)略布局的重點(diǎn)，并將人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)作為關(guān)鍵要素，以期在新一輪國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中搶奪優(yōu)勢(shì)，如2018 年德國(guó)發(fā)布《人工智能戰(zhàn)略報(bào)告》，將確定人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)作為一項(xiàng)戰(zhàn)略行動(dòng)；2019年美國(guó)發(fā)布《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》（2019年更新版），也將以標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)來(lái)測(cè)量與評(píng)估人工智能技術(shù)作為一項(xiàng)重要戰(zhàn)略，同年美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院發(fā)布《聯(lián)邦政府參與開(kāi)發(fā)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與相關(guān)工具的計(jì)劃》，明確指出美國(guó)在全球人工智能領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)地位取決于聯(lián)邦政府在人工智能標(biāo)準(zhǔn)制定中的積極作用。我國(guó)也高度重視人工智能標(biāo)準(zhǔn)化工作，2020 年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)發(fā)布《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，旨在建立國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系，加快先進(jìn)技術(shù)向標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化，促進(jìn)創(chuàng)新成果與產(chǎn)業(yè)深度融合，為高質(zhì)量發(fā)展保駕護(hù)航。人工智能技術(shù)的擴(kuò)散不僅僅是簡(jiǎn)單的復(fù)制與轉(zhuǎn)移，而是在多元主體互動(dòng)與合作的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)不同技術(shù)體系累積的過(guò)程［1］。同樣，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的研制、擴(kuò)散水平也不僅依賴于標(biāo)準(zhǔn)本身，還取決于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)中包括企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)以及高校在內(nèi)的多元主體間合作狀態(tài)與互動(dòng)規(guī)律。那么，我國(guó)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)的核心主體有哪些，呈現(xiàn)出怎樣的特征？在人工智能的不同細(xì)分領(lǐng)域核心主體之間的互動(dòng)關(guān)系是否有所不同，演化規(guī)律是什么？等等問(wèn)題都值得討論與研究。本研究采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，探討人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)特征的演化，識(shí)別人工智能標(biāo)準(zhǔn)的重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域及其核心主體類(lèi)型與作用的演變，分析不同階段標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)，旨在為提升人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)合作效率從而加速產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展提供支撐。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 合作網(wǎng)絡(luò)及節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估研究

合作網(wǎng)絡(luò)是由參與者與它們之間的關(guān)系即節(jié)點(diǎn)與聯(lián)系形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)［2］。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于社會(huì)合作網(wǎng)絡(luò)的研究對(duì)象多個(gè)領(lǐng)域，如劉穎琦［3］等以智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)國(guó)際專(zhuān)利為研究對(duì)象構(gòu)建合作網(wǎng)絡(luò)，對(duì)技術(shù)熱點(diǎn)及專(zhuān)利權(quán)人的合作狀態(tài)進(jìn)行探索與分析；郭建杰等［4］基于信息與通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)專(zhuān)利數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)合作網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)，并采用負(fù)二項(xiàng)回歸分析探究不同類(lèi)型的合作網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響差異。研究?jī)?nèi)容主要集中在合作網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)特征、動(dòng)態(tài)演化、核心個(gè)體或團(tuán)隊(duì)識(shí)別幾個(gè)方面。節(jié)點(diǎn)是合作網(wǎng)絡(luò)的重要組成元素，其在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置對(duì)其自身乃至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展都有重要意義［5］。那么，評(píng)估節(jié)點(diǎn)重要性、識(shí)別并挖掘網(wǎng)絡(luò)中的核心主體，對(duì)促進(jìn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的信息交流與傳遞至關(guān)重要。當(dāng)前合作網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估方法主要有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法和節(jié)點(diǎn)刪除法兩種。前者通常用中心度指標(biāo)來(lái)測(cè)度節(jié)點(diǎn)重要性，例如Liu 等［6］基于作者排名（AuthorRank）中心度算法對(duì)數(shù)字圖書(shū)館領(lǐng)域合作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力進(jìn)行評(píng)估；陳衛(wèi)靜等［7］以度數(shù)中心度、中介中心度、接近中心度、特征向量中心度和發(fā)文量為評(píng)估指標(biāo)，采用基于熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)分析法測(cè)度科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)中作者的影響力；張素娟等［8］通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中主體的發(fā)表論文數(shù)、度數(shù)中心度、中介中心度以及網(wǎng)頁(yè)排名（PageRank）值4個(gè)指標(biāo)評(píng)估科研合作網(wǎng)絡(luò)中科學(xué)家的影響力。后者則通過(guò)刪除節(jié)點(diǎn)后對(duì)網(wǎng)絡(luò)連通性影響程度來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)重要性。

1.2 標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)研究

Gao［9］借鑒行為者網(wǎng)絡(luò)理論指出，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化就是不同參與主體之間合作、技術(shù)和社會(huì)因素相互交織形成網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程。由于新興前沿技術(shù)的領(lǐng)先性、復(fù)雜性及不穩(wěn)定性，其技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化活動(dòng)要想取得創(chuàng)新突破，必須依靠大量主體的參與和協(xié)作［10］。然而，標(biāo)準(zhǔn)制定主體的多元性會(huì)導(dǎo)致其發(fā)揮作用的方式及互動(dòng)規(guī)律存在差異［11］。邵呂深等［12］基于信息與通信技術(shù)行業(yè)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)（以下簡(jiǎn)稱“團(tuán)標(biāo)”）構(gòu)建團(tuán)標(biāo)制定組織與團(tuán)標(biāo)制定單位二模網(wǎng)絡(luò)，將合作模式劃分為合作共進(jìn)式、核心支撐式、獨(dú)立發(fā)展式和項(xiàng)目推動(dòng)式4 類(lèi)。方世世等［5］通過(guò)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)屬性與演化規(guī)律的探究，提出研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)與高校分別發(fā)揮著中介者、支撐者與基礎(chǔ)要素提供者的作用。然而，目前尚未有研究從標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)中參與主體的重要性評(píng)估出發(fā)，來(lái)探討標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)特征及演化問(wèn)題，故本研究在探究人工智能領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)特征動(dòng)態(tài)演變的基礎(chǔ)上，采用由熵權(quán)法改進(jìn)的TOPSIS 法識(shí)別我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)制定的核心主體，分析其角色演化，以期為未來(lái)人工智能標(biāo)準(zhǔn)的制定及其參與主體發(fā)揮作用的方式提供參考。

2 數(shù)據(jù)收集與處理

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

將以“人工智能”為關(guān)鍵詞在中國(guó)知網(wǎng)搜索得到的997 篇相關(guān)文獻(xiàn)導(dǎo)入文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具SATI 3.2，進(jìn)行字段提取和高頻詞統(tǒng)計(jì)，用得到的“深度學(xué)習(xí)”“自然語(yǔ)言處理”“語(yǔ)音識(shí)別”“人機(jī)交互”等7 個(gè)關(guān)鍵詞檢索人工智能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合我國(guó)《人工智能標(biāo)準(zhǔn)白皮書(shū)》（2018 版）中的標(biāo)準(zhǔn)明細(xì)表，最終在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)官網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)平臺(tái)檢索得到我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)2007—2020 年間國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)共164 項(xiàng)，其中國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)133 項(xiàng)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)31 項(xiàng)。

2.2 數(shù)據(jù)處理與階段劃分

Logistic 增長(zhǎng)模型提出以來(lái)，多應(yīng)用于技術(shù)生命周期的研究，有研究如趙莉曉等［13］、瞿羽揚(yáng)等［14］指出，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)密切相關(guān)，且其出現(xiàn)與發(fā)展趨勢(shì)與生命周期類(lèi)似，故本研究采用Logistic 增長(zhǎng)模型對(duì)人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展階段進(jìn)行劃分。對(duì)上述收集到的164 項(xiàng)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)各年份的標(biāo)準(zhǔn)存量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Logistic 分析軟件進(jìn)行階段劃分，結(jié)果如表1 所示，繪制Logistic 增長(zhǎng)模型擬合圖如圖1 所示。

表1 我國(guó)人工智能標(biāo)準(zhǔn)擬合結(jié)果統(tǒng)計(jì)

圖1 我國(guó)人工智能標(biāo)準(zhǔn) Logistic 增長(zhǎng)模型擬合

目前我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)正在快速發(fā)展，預(yù)計(jì)到2024 年到達(dá)發(fā)展頂峰。如圖2 所示，按照萌芽期（標(biāo)準(zhǔn)存量為0%～10%）、成長(zhǎng)期（標(biāo)準(zhǔn)存量為＞10%～50%）、成熟期（標(biāo)準(zhǔn)存量為＞50%～90%）和衰退期（標(biāo)準(zhǔn)存量為＞90%～100%）的劃分標(biāo)準(zhǔn)，再結(jié)合各年份的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量，將我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展劃分為2007—2013 年、2014—2017 年、2018—2020 年3 個(gè)階段，分別命名為萌芽期、成長(zhǎng)期與成熟初期（以下簡(jiǎn)稱“三階段”），三階段內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量分別為31 項(xiàng)、61 項(xiàng)和72 項(xiàng)。

圖2 我國(guó)人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)生命周期劃分

3 人工智能標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)特征演化分析

目前國(guó)內(nèi)有關(guān)研究如郭慶等［15］在構(gòu)建合作網(wǎng)絡(luò)時(shí)大多采用無(wú)向網(wǎng)絡(luò)，即各參與主體地位等同，無(wú)法表示不同參與主體對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)的貢獻(xiàn)程度，因此本研究結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)起草單位的排名特點(diǎn)，選取各標(biāo)準(zhǔn)的前5 家起草單位，以第一起草單位為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)、其余起草單位為源節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建各標(biāo)準(zhǔn)的源節(jié)點(diǎn)均指向目標(biāo)節(jié)點(diǎn)、非目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間不構(gòu)建聯(lián)系的有向網(wǎng)絡(luò)。運(yùn)用Gephi 軟件獲得我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的萌芽期、成長(zhǎng)期與成熟初期三階段合作網(wǎng)絡(luò)的可視化結(jié)果如圖3～圖5 所示，其中圖（a）是各階段的總體合作網(wǎng)絡(luò)，圖（b）是該階段網(wǎng)絡(luò)中合作較緊密且度數(shù)中心度大于3 的參與主體的合作網(wǎng)絡(luò)，稱為“重要參與主體”。連通子圖是指合作網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)部相互聯(lián)結(jié)的小網(wǎng)絡(luò)，從其節(jié)點(diǎn)數(shù)量與規(guī)模演化情況來(lái)看，萌芽期共有8 個(gè)連通子圖，包括1 個(gè)以海爾集團(tuán)公司為中心的大網(wǎng)與7 個(gè)小網(wǎng)，各子網(wǎng)之間連通程度較低；成長(zhǎng)期也有8 個(gè)連通子圖，其中有1個(gè)以中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院為中心的大網(wǎng)、2 個(gè)中小網(wǎng)與5 個(gè)小網(wǎng)，各子網(wǎng)規(guī)模較上階段明顯擴(kuò)大，說(shuō)明人工智能標(biāo)準(zhǔn)正在快速發(fā)展；成熟初期只有1 個(gè)以中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院為中心的、規(guī)模為157 的大型連通子圖，呈現(xiàn)出部分節(jié)點(diǎn)聯(lián)系緊密、部分節(jié)點(diǎn)聯(lián)系疏遠(yuǎn)的形態(tài)，說(shuō)明標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)正在進(jìn)一步擴(kuò)大，但合作網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部不穩(wěn)定，各主體間合作程度不充分。

圖3 萌芽期我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)

圖4 成長(zhǎng)期我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)

圖5 成熟初期我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)

從重要參與主體數(shù)量與類(lèi)型的演化來(lái)看，萌芽期高校占比為44.5%，研究機(jī)構(gòu)與企業(yè)占比分別為33.3%和22.2%，數(shù)量相當(dāng)；成長(zhǎng)期企業(yè)占比為57.1%，其次為研究機(jī)構(gòu)，高校較上一階段占比明顯減少，僅占14.3%；成熟初期以高校為主，占比為54.3%，企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)的數(shù)量較上階段減少。從萌芽期到成熟初期，重要參與主體數(shù)量由9 個(gè)增加到35 個(gè)，主體類(lèi)型在不同階段占比也不同，但總體來(lái)看都呈產(chǎn)學(xué)研融合趨勢(shì)，且高校與企業(yè)發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。

從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的演化看（見(jiàn)表2），合作網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)由49 個(gè)增加到162 個(gè)，關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)由54個(gè)增加到206 個(gè)，網(wǎng)絡(luò)直徑由4 增加到11，說(shuō)明越來(lái)越多的組織參與到人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的研制中來(lái)，且參與主體之間的合作次數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但網(wǎng)絡(luò)密度卻由0.023 逐漸下降到0.008，平均聚類(lèi)系數(shù)從0.098 降低到0.055，表明雖然人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模在擴(kuò)大，但參與主體之間合作強(qiáng)度不高，合作網(wǎng)絡(luò)較分散。

表2 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征演化

4 人工智能標(biāo)準(zhǔn)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域核心主體的識(shí)別及演化分析

4.1 人工智能標(biāo)準(zhǔn)主次領(lǐng)域分布

根據(jù)我國(guó)《人工智能標(biāo)準(zhǔn)白皮書(shū)》（2018 版）標(biāo)準(zhǔn)明細(xì)表中的分類(lèi)，將以上164 項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)按主領(lǐng)域分為6 類(lèi)。其中，萌芽期的標(biāo)準(zhǔn)涉及安全安防、產(chǎn)品、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用服務(wù)4 類(lèi)，成長(zhǎng)期與成熟初期增加平臺(tái)支撐與基礎(chǔ)兩大類(lèi)。各個(gè)主領(lǐng)域所涉及的次領(lǐng)域及其標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量隨時(shí)間也有著不同程度的更新與變化，具體如表3 所示。

表3 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)各階段標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量演變

4.2 核心主體識(shí)別模型的建立

4.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

根據(jù)Han［16］和Lin［17］等對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的研究，節(jié)點(diǎn)的重要性以及影響力與其在網(wǎng)絡(luò)中的位置聯(lián)系密切，節(jié)點(diǎn)的位置可用中心性指標(biāo)來(lái)度量。Freeman 等［18］提出了通過(guò)度數(shù)中心度、中介中心度和接近中心度來(lái)測(cè)量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中心性。本研究借鑒陳衛(wèi)靜［7］等學(xué)者的做法，以度數(shù)中心度、中介中心度、接近中心度和特征向量中心度作為識(shí)別核心主體的評(píng)價(jià)指標(biāo)，具體見(jiàn)表4。

表4 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)核心主體評(píng)價(jià)指標(biāo)

4.2.2 熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重

熵權(quán)法以評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)反映信息量大小為依據(jù)對(duì)指標(biāo)賦予權(quán)重［19］。本研究在使用TOPSIS 方法識(shí)別核心主體前，先對(duì)4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，增加計(jì)算的客觀性與準(zhǔn)確性。基于原始數(shù)據(jù)構(gòu)建決策矩陣其中，m代表評(píng)價(jià)對(duì)象的個(gè)數(shù)；n代表評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)，代表第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)指標(biāo)值（i=1,2,3,...,m；j=1,2,3,...,n）。由于各個(gè)指標(biāo)單位不統(tǒng)一，按照式（1）消除量綱影響，得到規(guī)范化矩陣按照式（2）（3）分別計(jì)算指標(biāo)的熵值與差異系數(shù)；用式（4）將差異系數(shù)歸一化，得到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

4.2.3 識(shí)別核心主體的熵權(quán)TOPSIS 模型

TOPSIS 法以參與主體與理想目標(biāo)之間的差異值為優(yōu)劣排序依據(jù)，對(duì)有限數(shù)量的主體進(jìn)行評(píng)價(jià)［20］。首先對(duì)指標(biāo)類(lèi)型進(jìn)行統(tǒng)一，評(píng)價(jià)指標(biāo)中的度數(shù)中心度、中介中心度和特征向量中心度都是正向指標(biāo)，即數(shù)值越大表明節(jié)點(diǎn)越重要；接近中心度是負(fù)向指標(biāo)，需要對(duì)進(jìn)行指標(biāo)正向化處理。其次，對(duì)4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)按式（5）進(jìn)行統(tǒng)一量綱處理，然后按式（6）（7）確定正理想解和負(fù)理想解。最后，按式（8）至式（10）獲得各個(gè)主體的最終得分。

4.3 重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域核心主體的識(shí)別與分析

根據(jù)研究領(lǐng)域隨時(shí)間更新的速度與程度，結(jié)合各主次領(lǐng)域涉及到的人工智能標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量，最終選擇關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用服務(wù)、平臺(tái)支撐3 個(gè)主領(lǐng)域，選取各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的前5 家起草單位分階段建立無(wú)向合作網(wǎng)絡(luò)。先采用熵權(quán)法確定各主領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)起草單位的度數(shù)中心度、中介中心度、接近中心度和特征向量中心度4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重（見(jiàn)表5），再通過(guò)TOPSIS 法計(jì)算各起草單位的綜合得分，最終選取各主領(lǐng)域排名前5 位的起草單位作為該領(lǐng)域的核心主體。

表5 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)3 個(gè)主領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)起草單位評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

4.3.1 關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域核心主體演變

人工智能技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)在三階段分別有10 項(xiàng)、17 項(xiàng)和32 項(xiàng)，是我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)中標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量占比最高、增長(zhǎng)最快的領(lǐng)域。其中，萌芽期和成長(zhǎng)期主要聚焦于生物特征識(shí)別和人機(jī)交互兩個(gè)次領(lǐng)域，成熟初期增加了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理與VR/AR 等3 個(gè)次領(lǐng)域（見(jiàn)圖6）。

圖6 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域三階段標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)

各階段的核心主體如表6 所示。從核心主體類(lèi)型的演變來(lái)看，研究機(jī)構(gòu)數(shù)量占比由萌芽期的60%降低到成熟初期的20%，發(fā)揮核心主體作用的研究機(jī)構(gòu)快速減少；而企業(yè)占比從萌芽期的20%增長(zhǎng)到成熟初期的60%，呈上升趨勢(shì)；高校在萌芽期和成長(zhǎng)期均未進(jìn)入核心主體前5 位，但在成熟初期出現(xiàn)后即發(fā)揮了重要作用，清華大學(xué)排名僅次于中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院，居第2 位。成熟初期由于新增了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理與AR/VR 這3 個(gè)新興領(lǐng)域，高校作為新興技術(shù)探索的重要力量，可能是其占比與參與度顯著提高的原因。三階段核心主體類(lèi)型的演化從研究機(jī)構(gòu)到企業(yè)再到研究機(jī)構(gòu)、高校及企業(yè)三者并重，即由單一主導(dǎo)向多元合作的演變趨勢(shì)，說(shuō)明我國(guó)人工智能標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域目前正以產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟為載體，在政府的引導(dǎo)下形成創(chuàng)新合力，突破共性及核心技術(shù)以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

表6 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)三階段核心主體演化

從核心主體所處領(lǐng)域的演變來(lái)看，生物特征識(shí)別是起步較早、發(fā)展迅速、主體活躍的領(lǐng)域，主要聚焦生物特征識(shí)別數(shù)據(jù)交換格式相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的研制，萌芽期與成長(zhǎng)期的核心主體均集中在生物特征識(shí)別領(lǐng)域，而且越來(lái)越多的主體參與到該領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)的制定中。除了中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院始終占據(jù)主導(dǎo)地位以外，企業(yè)的核心作用也逐漸凸顯。早期的人機(jī)交互領(lǐng)域處于探索與發(fā)展階段，直到成熟初期才出現(xiàn)除中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院外的核心主體，即“中文語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)國(guó)家隊(duì)”——科大訊飛股份有限公司，作為一家專(zhuān)門(mén)研究智能語(yǔ)音技術(shù)的企業(yè)，在該階段主導(dǎo)或參與制定智能語(yǔ)音交互相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)共8項(xiàng)，研發(fā)的人機(jī)語(yǔ)音交互技術(shù)使人與機(jī)器之間溝通變得簡(jiǎn)單，在智能汽車(chē)、智慧城市等方面都有廣泛的應(yīng)用。在自然語(yǔ)言處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)兩個(gè)新興領(lǐng)域，清華大學(xué)起主導(dǎo)與連接的作用，與以高校為主的其他起草單位共同制定智能客服、形狀建模相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)；清華學(xué)堂人工智能班于2019 年成立，專(zhuān)門(mén)研究人工智能核心技術(shù)與算法，在智能制造與機(jī)器人等領(lǐng)域取得在豐碩的成果，為人工智能領(lǐng)域培養(yǎng)了先進(jìn)人才。

從次領(lǐng)域及其主體隨階段的演變情況來(lái)看，在未來(lái)關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定中，會(huì)形成以中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院為中心，連接各領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)工作的發(fā)散型合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。我國(guó)“互聯(lián)網(wǎng) +”行動(dòng)計(jì)劃和《新一代人工智能規(guī)劃》明確指出要重點(diǎn)發(fā)展生物特征識(shí)別技術(shù)，其他發(fā)達(dá)國(guó)家也對(duì)該項(xiàng)技術(shù)十分重視，如美國(guó)專(zhuān)門(mén)成立了生物識(shí)別委員會(huì)支持該項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展［21］，生物特征識(shí)別與人機(jī)交互領(lǐng)域會(huì)演變成為以企業(yè)為核心主體的、規(guī)模更大的子網(wǎng)。在AR/VR、自然語(yǔ)言處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)等3 個(gè)新興領(lǐng)域中高校會(huì)占據(jù)核心地位，通過(guò)發(fā)揮自身科研優(yōu)勢(shì)為前沿技術(shù)提供資源與人才的支撐。此外，除了目前的次領(lǐng)域外，還可能會(huì)出現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)等其他領(lǐng)域的小型標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)。

4.3.2 應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域核心主體演變

人工智能技術(shù)應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域在三階段的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量分別為13 項(xiàng)、11 項(xiàng)、14 項(xiàng)。應(yīng)用服務(wù)所涉及的次領(lǐng)域更新?lián)Q代速度快，標(biāo)準(zhǔn)研制與技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、政策關(guān)注焦點(diǎn)、市場(chǎng)需求均緊密相關(guān)，所以不同時(shí)期所關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域不同，由萌芽期的智能醫(yī)療、智能金融和智能家居到成長(zhǎng)期的智能交通、智能物流和智慧城市，再到成熟初期注重制定智能制造相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)（見(jiàn)圖7）。

圖7 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域三階段標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)

各階段的核心主體如表7 所示。從核心主體類(lèi)型的演變來(lái)看，在萌芽期以高校為主，占比為60%，企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)數(shù)量相當(dāng)；到成長(zhǎng)期高校數(shù)量明顯下降，研究機(jī)構(gòu)占比高達(dá)60%，前兩階段企業(yè)始終排在第一；成熟初期清華大學(xué)排名第3 位，僅次于研究機(jī)構(gòu)，企業(yè)數(shù)量占比也高于前兩階段。雖然研究機(jī)構(gòu)、高校和企業(yè)3 類(lèi)主體在各階段的占比不同，但總體來(lái)看，在各階段都有多元主體的緊密合作，以促進(jìn)人工智能與行業(yè)領(lǐng)域的深度融合，加速其在醫(yī)療、金融、家居、交通、物流以及制造行業(yè)的應(yīng)用。

表7 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域三階段核心主體演化

從核心主體所處領(lǐng)域的演變來(lái)看，萌芽期3 個(gè)次領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)制定工作較獨(dú)立，彼此之間均無(wú)共同參與主體，且以智能家居領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)制定為主。2010年，“智慧城市”概念的出現(xiàn)使得智能家居有了清晰的定義，隨著產(chǎn)品與軟件的更新升級(jí)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用，智能家居得到快速發(fā)展。其中，海爾集團(tuán)公司主導(dǎo)及參與制定家庭網(wǎng)絡(luò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)8 項(xiàng)，以“海爾智慧家庭，定制美好生活”為主旨深入探索智慧家電領(lǐng)域，將物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等智能技術(shù)與家電產(chǎn)品融合，打造智慧家庭。成長(zhǎng)期智能家居領(lǐng)域合作網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較上階段明顯變小，智慧城市領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)成為該階段的研究重點(diǎn)。閃聯(lián)信息技術(shù)工程中心有限公司以推動(dòng)閃聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)化為核心目標(biāo)，不僅牽頭建設(shè)電子信息產(chǎn)品協(xié)同互聯(lián)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室，還積極參加國(guó)家智慧城市標(biāo)準(zhǔn)總體組的工作，參與“智慧城市技術(shù)參考模型”等多項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的制定以及電力行業(yè)《智能家居》系列標(biāo)準(zhǔn)的編制工作，在智慧城市與智能家居兩個(gè)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)的制定中發(fā)揮了重要作用。成熟初期的各應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域間合作關(guān)系越來(lái)越復(fù)雜，標(biāo)準(zhǔn)研制重點(diǎn)集中在智慧城市和智能制造領(lǐng)域，且各領(lǐng)域各有兩個(gè)不同的標(biāo)準(zhǔn)制定團(tuán)體。該階段智能制造以對(duì)象標(biāo)識(shí)與數(shù)字化車(chē)間相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)制定為主，其中，以“成為一流的工業(yè)基礎(chǔ)件和智能制造集成服務(wù)供應(yīng)商”為企業(yè)愿景的國(guó)機(jī)智能科技有限公司發(fā)揮著重要的作用，其智能板塊主要研究和開(kāi)發(fā)智能機(jī)器人產(chǎn)品為客戶提供系統(tǒng)的解決方案以滿足行業(yè)對(duì)應(yīng)用技術(shù)的需求。

從應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律來(lái)看，次領(lǐng)域隨階段發(fā)展更新程度與速度較快，但由于已經(jīng)發(fā)展成熟或遇到發(fā)展瓶頸等原因，活躍周期一般不超過(guò)兩個(gè)階段，當(dāng)前階段的熱門(mén)研究領(lǐng)域在下階段極可能會(huì)被新興領(lǐng)域所替代。在第四次工業(yè)革命背景下，智能制造逐漸發(fā)展成為囊括多種關(guān)鍵技術(shù)以及多個(gè)應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)，繼提出發(fā)展高端制造戰(zhàn)略，我國(guó)從國(guó)家層面陸續(xù)提出“再工業(yè)化”“工業(yè)4.0”“新機(jī)器人戰(zhàn)略”等戰(zhàn)略，以搶占智能制造領(lǐng)域高地。按此規(guī)律，在成熟后期的應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)會(huì)形成以智能制造領(lǐng)域?yàn)檠芯繜狳c(diǎn)、各次領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)多元共同研制的合作網(wǎng)絡(luò)，還可能會(huì)出現(xiàn)其他智能領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)的小型網(wǎng)絡(luò)。

4.3.3 平臺(tái)支撐領(lǐng)域核心主體演變

人工智能技術(shù)平臺(tái)支撐領(lǐng)域在三階段的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量分別為0 項(xiàng)、10 項(xiàng)、15 項(xiàng)，在萌芽期未出現(xiàn)平臺(tái)支撐相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。隨著階段的發(fā)展，平臺(tái)支撐所涉及的次領(lǐng)域范圍變廣，成熟初期在成長(zhǎng)期的云計(jì)算和智能感知及網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上增加了對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的研制（見(jiàn)圖8）。

圖8 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)平臺(tái)支撐領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)兩階段合作網(wǎng)絡(luò)

各階段的核心主體如表8 所示。從平臺(tái)支撐領(lǐng)域兩階段核心主體類(lèi)型的演變來(lái)看，從成長(zhǎng)期到成熟初期，研究機(jī)構(gòu)的占比由60%下降到40%，而企業(yè)占比從40%增長(zhǎng)到60%，且從全部參與主體類(lèi)型來(lái)看，企業(yè)占比高達(dá)61%，可見(jiàn)企業(yè)在人工智能產(chǎn)業(yè)平臺(tái)支撐領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)制定工作中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，主要針對(duì)人工智能大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能感知及互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的底層平臺(tái)和支撐進(jìn)行規(guī)范。

表8 我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)平臺(tái)支撐領(lǐng)域兩階段核心主體演化

從核心主體所處領(lǐng)域的演變來(lái)看，平臺(tái)支撐相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)從成長(zhǎng)期才開(kāi)始顯現(xiàn)，且主要集中在云計(jì)算以及智能感知與網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，兩個(gè)領(lǐng)域之間無(wú)交叉合作。其中，云計(jì)算領(lǐng)域以中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院與中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院為核心主體，主導(dǎo)或參與制定數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求與接口相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)共5 項(xiàng)；智能感知與網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域以綿陽(yáng)市維博電子有限責(zé)任公司等企業(yè)為核心主體，研究制定智能傳感器相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)共5 項(xiàng)，加速人工智能技術(shù)在智能安防、智能家居、智能醫(yī)療等不同場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用。成熟初期新增加大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，3 個(gè)領(lǐng)域之間出現(xiàn)了不同程度的標(biāo)準(zhǔn)合作，且大數(shù)據(jù)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)成為研制重點(diǎn)。其中，華為技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“華為”）和浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“浪潮”）的貢獻(xiàn)尤為重要。華為于2005 年創(chuàng)立華為云，不斷進(jìn)行技術(shù)優(yōu)化、擴(kuò)展服務(wù)、賦能應(yīng)用，在整個(gè)人工智能領(lǐng)域中共主導(dǎo)制定標(biāo)準(zhǔn)3 項(xiàng)、參與制定標(biāo)準(zhǔn)12 項(xiàng)，其中8 項(xiàng)在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算領(lǐng)域。浪潮作為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)服務(wù)商，主導(dǎo)及參與制定平臺(tái)支撐相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)共4 項(xiàng)，是唯一一家同時(shí)擁有高效能服務(wù)器和存儲(chǔ)技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家信息存儲(chǔ)工程研究中心的企業(yè)，牽頭成立了海量存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)工作委員會(huì)、存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟，應(yīng)用自身技術(shù)經(jīng)驗(yàn)積極參與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定。

從網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律來(lái)看，未來(lái)的平臺(tái)支撐領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)會(huì)呈現(xiàn)出以企業(yè)為核心主體，以大數(shù)據(jù)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)為研究重點(diǎn)的交叉型合作網(wǎng)絡(luò)。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織與國(guó)際電工委員會(huì)（ISO/IEC）于2020 年發(fā)布了ISO/IEC 20547 系列標(biāo)準(zhǔn)《信息技術(shù)大數(shù)據(jù)參考體系結(jié)構(gòu)》來(lái)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)處理中對(duì)概念及流程的需求。對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定，可以增加利益相關(guān)方的信任，保證大數(shù)據(jù)技術(shù)的安全使用。除了目前已經(jīng)初具規(guī)模的云計(jì)算、智能感知與網(wǎng)絡(luò)以及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)以外，可能會(huì)出現(xiàn)智能芯片、人工智能平臺(tái)等其他小型標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)。

5 結(jié)論

本研究基于我國(guó)2007—2020 年間164 項(xiàng)人工智能領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)和SATI 軟件，通過(guò)將各年標(biāo)準(zhǔn)存量導(dǎo)入Logistic 軟件并劃分為萌芽期、成長(zhǎng)期與成熟初期3個(gè)階段，首先建立有向合作矩陣，通過(guò)Gephi 軟件得到的可視化結(jié)果，對(duì)三階段合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行演化分析；其次對(duì)人工智能標(biāo)準(zhǔn)劃分主次領(lǐng)域，基于度數(shù)中心度、中介中心度、接近中心度和特征向量中心度4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用TOPSIS 熵權(quán)法對(duì)關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用服務(wù)與平臺(tái)支撐3 個(gè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域識(shí)別各階段的核心主體，并從核心主體的類(lèi)型與所處領(lǐng)域兩個(gè)視角以及合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演變進(jìn)行分析。得出以下結(jié)論：（1）從階段劃分來(lái)看，目前我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展正處于成熟初期，并預(yù)計(jì)到2024年到達(dá)峰值后進(jìn)入衰退期。（2）從合作網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)來(lái)看，2007—2020 年間，人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)主體數(shù)量及聯(lián)系有所增長(zhǎng)，但網(wǎng)絡(luò)密度與聚類(lèi)系數(shù)逐漸降低，說(shuō)明在未來(lái)標(biāo)準(zhǔn)制定中，在擴(kuò)大合作廣度的同時(shí)要注重加強(qiáng)各領(lǐng)域間資源與信息的傳遞，以提升合作深度。（3）從核心主體類(lèi)型的演變來(lái)看，人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的核心主體類(lèi)型有由單一向多元化發(fā)展趨勢(shì)，研究機(jī)構(gòu)由萌芽期的主導(dǎo)作用逐漸演變?yōu)槌墒斐跗诘闹薪槁?lián)結(jié)作用，持續(xù)為人工智能標(biāo)準(zhǔn)給予平臺(tái)與經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)與高校在成熟初期的核心地位越來(lái)越突出，為人工智能標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展提供資源、技術(shù)研發(fā)支持以及優(yōu)秀人才，分別在生物特征識(shí)別、智能制造與大數(shù)據(jù)等重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等新興領(lǐng)域中起到核心主導(dǎo)作用。（4）從人工智能產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演變規(guī)律來(lái)看，早期的人工智能標(biāo)準(zhǔn)研發(fā)處于探索起步階段，合作網(wǎng)絡(luò)不僅分散獨(dú)立、彼此之間無(wú)交流合作，而且核心主體均集中在某一熱點(diǎn)領(lǐng)域，目前處于成熟初期的合作網(wǎng)絡(luò)的各領(lǐng)域間出現(xiàn)頻繁的交叉合作，且核心主體分散在多個(gè)領(lǐng)域，逐步形成以中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院為中心向四周發(fā)散的多團(tuán)體、交叉型合作網(wǎng)絡(luò)。（5）在未來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)制定中，應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)與高校充分發(fā)揮其資源與人才優(yōu)勢(shì)，充當(dāng)熱點(diǎn)領(lǐng)域與新興領(lǐng)域的核心主導(dǎo)角色，并發(fā)揮研究機(jī)構(gòu)的橋梁連接作用，合力形成多元主體合作機(jī)制，為人工智能發(fā)展提供研發(fā)平臺(tái)保障，加快促進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)成果轉(zhuǎn)化，助推人工智能產(chǎn)品與應(yīng)用服務(wù)商業(yè)落地，為傳統(tǒng)行業(yè)賦能。