李夢(mèng)薇 高 芳 徐 峰

(中國科學(xué)技術(shù)信息研究所 北京 100038)

近年來，得益于場(chǎng)景需求的日益多樣化和人工智能技術(shù)的快速迭代升級(jí)，人工智能應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的特征愈加明顯。特別是新冠肺炎疫情以來，以智能醫(yī)療、智能教育和智能辦公等為代表的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景需求加快涌現(xiàn)，大量細(xì)分領(lǐng)域場(chǎng)景快速落地應(yīng)用，進(jìn)而推動(dòng)相關(guān)技術(shù)不斷迭代升級(jí)，形成“需求牽引-場(chǎng)景開發(fā)-技術(shù)升級(jí)-場(chǎng)景升級(jí)”的研發(fā)應(yīng)用閉環(huán)。在這樣的態(tài)勢(shì)下，誰在人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的開發(fā)上率先走向成熟，誰就有可能在人工智能技術(shù)、應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)等方面占據(jù)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。近期以來，全球主要國家紛紛布局人工智能應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)，我國也高度重視人工智能在經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用，科技部《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引》倡導(dǎo)各地積極開展人工智能技術(shù)應(yīng)用示范、政策試驗(yàn)、社會(huì)實(shí)驗(yàn)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在推動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展方面先行先試、發(fā)揮引領(lǐng)帶動(dòng)作用。其中已批復(fù)設(shè)立的國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)北京[1]、上海[2]、杭州[3]、天津[4]等地先后征集人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，以開放場(chǎng)景需求、開放數(shù)據(jù)資源、開展應(yīng)用示范等舉措推動(dòng)場(chǎng)景的開發(fā)落地進(jìn)程。總體來看，對(duì)同一應(yīng)用場(chǎng)景，由于各地資源稟賦和發(fā)展基礎(chǔ)不同，其場(chǎng)景發(fā)展所處的階段會(huì)有一定差異，例如有些地區(qū)雖然擁有較好的政策環(huán)境，但基礎(chǔ)設(shè)施存在短板；有些地區(qū)雖然科研院所集聚、具備良好的研究與創(chuàng)新能力，但高技術(shù)企業(yè)占比不高、技術(shù)應(yīng)用基礎(chǔ)薄弱。如果能研判某一場(chǎng)景在哪些地區(qū)更具備優(yōu)先成熟的條件，就可以更好地從資源傾斜、短板彌補(bǔ)等方面進(jìn)行統(tǒng)籌。同理，對(duì)于同一地區(qū)，不同場(chǎng)景的發(fā)展條件、所處階段也有所不同，識(shí)別優(yōu)先成熟可能性更高的場(chǎng)景，才能讓地方場(chǎng)景的布局更合理高效。

本文研究提出了人工智能應(yīng)用場(chǎng)景成熟度評(píng)價(jià)模型，以期對(duì)同一場(chǎng)景在不同地區(qū)的成熟度、同一地區(qū)不同場(chǎng)景的成熟度進(jìn)行研判。具體從人工智能應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)展成熟所需的因素入手，將場(chǎng)景成熟度劃分為人因成熟度、技術(shù)成熟度和環(huán)境成熟度三個(gè)維度，構(gòu)建了包括10個(gè)二級(jí)指標(biāo)和21個(gè)三級(jí)指標(biāo)在內(nèi)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以智能醫(yī)療場(chǎng)景為例，對(duì)10個(gè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)所在省市的智能醫(yī)療場(chǎng)景成熟度進(jìn)行計(jì)算對(duì)比，并據(jù)此識(shí)別各省市智能醫(yī)療場(chǎng)景開發(fā)落地的優(yōu)劣之處。

1 相關(guān)研究評(píng)述

成熟度評(píng)價(jià)的研究對(duì)象范圍很廣，如產(chǎn)業(yè)成熟度(IML)[5]、技術(shù)成熟度[6]、航天設(shè)備的制造成熟度[7]、產(chǎn)品成熟度[8]、企業(yè)管理成熟度[9]等，但尚未有針對(duì)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行成熟度評(píng)價(jià)的研究，甚至對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行成熟度評(píng)價(jià)的研究也較少，因此本文在研究方法上主要借鑒廣義上的成熟度評(píng)價(jià)方法。從研究方法來看，成熟度評(píng)價(jià)大體可以分為以下三種思路。

一是“研發(fā)過程”視角，即劃分研發(fā)的各階段并描述關(guān)鍵特征，然后將比較對(duì)象與各特征比對(duì)，從而確定比較對(duì)象所處的階段。美國國家航空航天局(NASA)的“技術(shù)成熟度(TRL，又稱技術(shù)完備等級(jí))”[6]〗就是通過分析技術(shù)研發(fā)的過程來劃分等級(jí)，即通過劃分從基礎(chǔ)技術(shù)研究到可行性證明、技術(shù)研發(fā)、系統(tǒng)開發(fā)等的研發(fā)各階段，描述各階段的關(guān)鍵特征，據(jù)此對(duì)比技術(shù)，從而達(dá)到“定級(jí)”的目標(biāo)。這種通過過程分析進(jìn)行等級(jí)劃分的思想還見于美國卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)軟件工程研究所(SEI)提出軟件能力成熟度模型(CMM)[10]、我國工業(yè)信息化部的《新材料技術(shù)成熟度等級(jí)劃分及定義》國家標(biāo)準(zhǔn)等。我國王禮恒院士2016年提出的產(chǎn)業(yè)成熟度方法[5]〗綜合了TRL與美國國防部的制造成熟度(MRL)[11]，對(duì)產(chǎn)業(yè)誕生到發(fā)展成熟整個(gè)演變形態(tài)進(jìn)行識(shí)別，從而描述核心技術(shù)、產(chǎn)品、制造和市場(chǎng)等方面發(fā)展的成熟程度。

二是“影響因素”視角，即直接面向評(píng)價(jià)對(duì)象本身分析其達(dá)到成熟所需的因素，進(jìn)而評(píng)價(jià)這種因素是否具備、有何缺陷。例如葛毅等[12]從技術(shù)性能、產(chǎn)業(yè)配套、市場(chǎng)環(huán)境、政策環(huán)境、社會(huì)影響等五個(gè)方面建立了智能電網(wǎng)產(chǎn)業(yè)成熟度標(biāo)準(zhǔn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立基于多層次模糊綜合評(píng)價(jià)的智能電網(wǎng)產(chǎn)業(yè)成熟度評(píng)估模型；黃魯成等[13]綜合比較了基于TRL、專利、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、顧客需求的滿足程度等的技術(shù)成熟度評(píng)價(jià)方法，指出局限性，并嘗試在研究產(chǎn)品技術(shù)自身發(fā)展的過程中，同時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等影響因素以及及這些因素之間等對(duì)產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的影響；孫旭東等[14]從多技術(shù)和多產(chǎn)品角度構(gòu)建能源產(chǎn)業(yè)成熟度評(píng)價(jià)體系，給出成熟度等級(jí)及其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并基于模糊數(shù)學(xué)方法和層次分析法建立能源產(chǎn)業(yè)成熟度評(píng)價(jià)模型。

三是“外界感知”視角，即參考外界如媒體、公眾的看法來分析評(píng)價(jià)對(duì)象的成熟度，實(shí)際采用的是輿情分析的方法。世界知名信息技術(shù)咨詢公司Gartner的技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle)[15]就是采用這種視角，其核心思想是大多數(shù)技術(shù)都必然經(jīng)歷“膨脹期”、“低谷期”然后達(dá)到“最終成熟期“的發(fā)展模式，因此可以結(jié)合新技術(shù)、新概念在媒體上的曝光度(在市場(chǎng)上的可見度或普及性)繪制時(shí)間曲線，以此來反映技術(shù)所處的發(fā)展階段。Gartner技術(shù)成熟度曲線也因此被稱為“炒作周期曲線”。在具體評(píng)價(jià)時(shí)，Gartner界定了技術(shù)萌芽期、期望膨脹期等五個(gè)階段，分析各項(xiàng)技術(shù)分別處于哪一階段，還界定了創(chuàng)新觸發(fā)事件(導(dǎo)致技術(shù)快速發(fā)展和公眾興趣增長的事件)。這種技術(shù)成熟度曲線本質(zhì)上是運(yùn)用時(shí)間軸和公眾期望制作的一個(gè)評(píng)價(jià)工具。

考慮到第三種外界看法視角的評(píng)價(jià)方法難以從本質(zhì)上回答和分析場(chǎng)景成熟度的原因，本研究主要借鑒的是第二種視角，即分析影響人工智能應(yīng)用場(chǎng)景本身走向成熟的因素(“人-技術(shù)-環(huán)境”三大維度)。在影響因素的提取過程中借鑒第一種視角的“研發(fā)過程”分析思想，即著眼于研發(fā)過程所涉及的各主體，分析各主體的哪些因素能對(duì)場(chǎng)景成熟產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)作用，進(jìn)而構(gòu)建人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的成熟度評(píng)價(jià)模型(見表1)。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于開創(chuàng)性地構(gòu)建人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的成熟度評(píng)價(jià)模型，并將該模型在典型人工智能應(yīng)用場(chǎng)景——智能醫(yī)療場(chǎng)景——中進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用與分析。

表1 人工智能應(yīng)用場(chǎng)景成熟度評(píng)價(jià)模型

2 人工智能應(yīng)用場(chǎng)景成熟度評(píng)價(jià)模型

人工智能應(yīng)用場(chǎng)景(如無特殊說明，本文下述“場(chǎng)景”均指“人工智能應(yīng)用場(chǎng)景”)由技術(shù)、環(huán)境、人三個(gè)維度的要素組成，是指人與具有人工智能的機(jī)器之間，基于人工智能等信息技術(shù)，融合實(shí)現(xiàn)智能型的“超鏈接”，并通過人與人工智能的交互關(guān)系構(gòu)成的智能化、社會(huì)化的產(chǎn)品所處的動(dòng)態(tài)調(diào)整的場(chǎng)域[16]。這種界定本質(zhì)上是根據(jù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景可能涉及的幾個(gè)主體進(jìn)行分析。其中，“人”主要從消費(fèi)者視角出發(fā)，關(guān)注“使用主體”，強(qiáng)調(diào)需求的提出以及為了滿足個(gè)性化需求而倒逼研發(fā)者實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品差異化?！凹夹g(shù)”主要從研發(fā)者視角出發(fā)，關(guān)注“研發(fā)主體”，包括研發(fā)機(jī)構(gòu)及科技企業(yè)，強(qiáng)調(diào)所需的軟件、算法的可獲得、可行性、經(jīng)濟(jì)性等?！碍h(huán)境”主要從維護(hù)者視角出發(fā)，關(guān)注“維護(hù)主體”，包括政府及部分企業(yè)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)、設(shè)施等“硬環(huán)境”以及政策等“軟環(huán)境”。基于該解構(gòu)，對(duì)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的成熟度評(píng)價(jià)同樣應(yīng)當(dāng)從這三個(gè)主體維度進(jìn)行評(píng)價(jià)，需要解構(gòu)可能影響每個(gè)主體是否支持場(chǎng)景發(fā)展、推動(dòng)場(chǎng)景發(fā)展力度大小的因素。以下是對(duì)各維度影響因素的分析。

首先是“人”的維度，“人因”，即從消費(fèi)者角度分析影響因素。一方面，對(duì)某一場(chǎng)景的需求程度如何、市場(chǎng)前景如何，必然是投資方(政府、企業(yè)等)決定資金分配及流向的重要考量。另一方面，消費(fèi)者(包括個(gè)體以及政府、企業(yè)等可能使用人工智能方案的組織)的購買力高低、受教育程度如何，也決定該場(chǎng)景的商業(yè)化進(jìn)程——經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的地區(qū)，不僅有較好的購買力采納人工智能方案，而且普遍對(duì)新事物的接受程度高，加之具備高等教育水平的使用者能更好地使用人工智能方案，因而場(chǎng)景更易落地推廣。

其次是“技術(shù)”維度，即從研發(fā)者角度分析。研發(fā)能力直接影響場(chǎng)景的開發(fā)能力。這種能力不僅體現(xiàn)在開發(fā)效率上——指當(dāng)前的開發(fā)能力，與論文、專利、人才、機(jī)構(gòu)等密切相關(guān)——而且這種開發(fā)能力的可持續(xù)性(往往取決于人才流向、經(jīng)費(fèi)支持)。需要注意的是，在實(shí)際情況中，這種研發(fā)能力可以遷移，例如A地區(qū)研發(fā)能力差，但其他條件已經(jīng)成熟，則可以去研發(fā)強(qiáng)的B地區(qū)引入技術(shù)支持。但本文在構(gòu)建體系時(shí)，本著全面性原則，加之可能出現(xiàn)的國家之間、地區(qū)之間的技術(shù)隔閡、技術(shù)壟斷等，因而不考慮研發(fā)能力遷移的情況。但在建議部分，會(huì)指出研發(fā)能力弱勢(shì)地區(qū)可以從人才引入、技術(shù)引入等方面尋求發(fā)展。

最后是“環(huán)境”維度，即環(huán)境方面分析整個(gè)開發(fā)周期涉及的因素，包括制度等“軟”環(huán)境和設(shè)施等“硬”環(huán)境。政策的支持、基礎(chǔ)設(shè)施的完備都是推動(dòng)場(chǎng)景落地成熟的重要驅(qū)動(dòng)力量，而活躍的市場(chǎng)、較好的倫理制度環(huán)境則確保人工智能方案較為成熟后、可以順利走向市場(chǎng)、推廣應(yīng)用、讓場(chǎng)景得以健康地發(fā)展落地，例如自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)較為成熟，但由于倫理規(guī)制尚不成熟，影響了該場(chǎng)景的最終落地。環(huán)境的保障是讓場(chǎng)景不止步于實(shí)驗(yàn)室階段、真正走向成熟的重要因素。

本文構(gòu)建的通用的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景成熟度評(píng)價(jià)模型見表1，三個(gè)維度共21個(gè)指標(biāo)。這套評(píng)價(jià)體系既可用于同一場(chǎng)景在不同區(qū)域成熟度的評(píng)價(jià)，也可用于同一地區(qū)的不同場(chǎng)景成熟度的評(píng)價(jià)(但在技術(shù)成熟度維度還需要增加對(duì)應(yīng)技術(shù)的分析)。本文主要聚焦前者，并在第3節(jié)的實(shí)證中將該評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。

本模型的總評(píng)價(jià)結(jié)果的數(shù)值越高，代表該地區(qū)的該場(chǎng)景越有可能優(yōu)先成熟，即“走向成熟的能力更高”。各級(jí)指標(biāo)在計(jì)算時(shí)分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)兩種，“正向”表示該指標(biāo)代表的影響因素能夠驅(qū)動(dòng)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景走向成熟，即數(shù)值越高、場(chǎng)景成熟度的可能性越高；“負(fù)向”表示指標(biāo)代表的影響因素不利于人工智能應(yīng)用場(chǎng)景成熟，即數(shù)值越高、場(chǎng)景成熟的可能性越低。

2.1 人因成熟度

人因成熟度從消費(fèi)者角度進(jìn)行考量，回答“市場(chǎng)是否成熟(購買力是否高、產(chǎn)品是否具備差異化以滿足消費(fèi)者需求)”“需求是否成熟(購買欲望是否強(qiáng))”“應(yīng)用是否成熟(是否具備較好的使用能力)”三個(gè)問題。

回答“市場(chǎng)是否成熟”，可以用該地區(qū)的區(qū)域投資能力(用國民生產(chǎn)總值，GDP來代表)、國民儲(chǔ)蓄凈額以及人工智能在該領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)量判斷。GDP越高，該地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng)，投資能力、購買力越高；國民儲(chǔ)蓄凈額越高，購買力同樣越強(qiáng)；相關(guān)企業(yè)數(shù)量越多，越趨于完全競爭市場(chǎng)，越能滿足消費(fèi)者的差異化需求。三者處于高數(shù)值時(shí)，都有利于推動(dòng)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)展成熟，因而三者均為正向指標(biāo)。

回答“需求是否成熟”，即測(cè)度該地區(qū)對(duì)某一人工智能應(yīng)用場(chǎng)景需求的迫切程度。導(dǎo)致需求迫切的原因一方面可能是該場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域?qū)I(yè)人員少，因而無法滿足需求；另一方面有可能是該領(lǐng)域本身負(fù)擔(dān)重，例如因老齡化導(dǎo)致的醫(yī)護(hù)負(fù)擔(dān)增加等。專業(yè)人員越少，需求越強(qiáng)烈，因而對(duì)應(yīng)的指標(biāo)應(yīng)為負(fù)向指標(biāo)；負(fù)擔(dān)越重，需求越強(qiáng)烈，因而對(duì)應(yīng)的指標(biāo)應(yīng)為正向指標(biāo)。需要注意的是，由于領(lǐng)域負(fù)擔(dān)度的影響因素較多，因而是復(fù)合指標(biāo)，其衡量方式需要考慮具體領(lǐng)域引起負(fù)擔(dān)的因素(詳見第3節(jié))。

回答“應(yīng)用是否成熟”，即衡量該地區(qū)對(duì)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的接受程度和使用能力，用社會(huì)文明度進(jìn)行衡量。社會(huì)文明程度越高，則該地區(qū)越容易接受人工智能應(yīng)用場(chǎng)景這種新興事物，使用人工智能產(chǎn)品與服務(wù)的能力也越強(qiáng)，人工智能應(yīng)用場(chǎng)景在該地落地發(fā)展的阻力越小，越容易成熟，因而是正向指標(biāo)。本模型用高等教育人數(shù)比例進(jìn)行衡量。

2.2 技術(shù)成熟度

“技術(shù)成熟度”從研發(fā)者角度進(jìn)行考量，回答“當(dāng)前開發(fā)能力是否強(qiáng)(現(xiàn)有研發(fā)人員能力、現(xiàn)有研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)量)”“當(dāng)前開發(fā)能力是否具有可持續(xù)性(經(jīng)費(fèi)支持、吸引人才)”兩個(gè)問題。

回答“當(dāng)前開發(fā)能力是否強(qiáng)”，需要從研發(fā)人員的能力(高被引論文、專利)與研發(fā)機(jī)構(gòu)(AI人員數(shù)量占比、AI機(jī)構(gòu)數(shù)量)情況兩方面考量。專利申請(qǐng)量體現(xiàn)研發(fā)的活躍度，專利授權(quán)量、高被引論文量、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)量則體現(xiàn)研發(fā)能力。本部分指標(biāo)均為正向指標(biāo)。

回答“當(dāng)前開發(fā)能力是否具有可持續(xù)性”，主要用R&D經(jīng)費(fèi)占GDP比例、人工智能人才凈流入率判斷。研發(fā)投入的占比越高，該地區(qū)對(duì)研發(fā)活動(dòng)的重視程度越高，長期來看有利于場(chǎng)景在該地的落地成熟；凈流入率越高，該地區(qū)對(duì)人工智能人才的吸引力越強(qiáng)、維持高研發(fā)能力的可能性越高，因此本部分指標(biāo)也為正向指標(biāo)。

2.3 環(huán)境成熟度

“環(huán)境成熟度”關(guān)注人工智能應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)落地所需要的基礎(chǔ)設(shè)施等硬件環(huán)境以及市場(chǎng)、政策法規(guī)等軟件環(huán)境，回答“政策法規(guī)是否可以支持并維護(hù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的健康發(fā)展”“市場(chǎng)是否適合場(chǎng)景的推廣”“設(shè)施是否可以支撐場(chǎng)景的開發(fā)落地”。

回答“政策法規(guī)是否可以支持并維護(hù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的健康發(fā)展”，既要關(guān)注該地區(qū)在既定場(chǎng)景上的政策布局(即“政策支持”)，也要關(guān)注該地區(qū)對(duì)場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)的把控，包括倫理法規(guī)的相關(guān)研究與政策出臺(tái)、人工智能有關(guān)的執(zhí)法司法能力(即“維護(hù)能力”)。政策支持方面，可以通過人工智能在所研究的場(chǎng)景領(lǐng)域相關(guān)的法律法規(guī)數(shù)量、支持所研究場(chǎng)景相關(guān)的人工智能領(lǐng)域發(fā)展的政策數(shù)量來衡量；維護(hù)能力則可以通過人工智能類審理或執(zhí)行案件數(shù)，以及人工智能倫理原則、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、測(cè)試監(jiān)管相關(guān)文件數(shù)量來衡量。二者都是數(shù)量越多越有利于場(chǎng)景成熟，因而均為正向指標(biāo)。

回答“市場(chǎng)是否適合場(chǎng)景的推廣”，關(guān)注市場(chǎng)本身的狀態(tài)，用固定資產(chǎn)投資指數(shù)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)(主營業(yè)務(wù)收入/平均流動(dòng)資產(chǎn))、區(qū)域開放度(外貿(mào)總額/GDP)等經(jīng)濟(jì)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行度量。穩(wěn)定發(fā)展的市場(chǎng)有利于場(chǎng)景的推廣，因而這幾個(gè)指標(biāo)也是正向指標(biāo)。

回答“基礎(chǔ)設(shè)施是否可以支撐場(chǎng)景的開發(fā)落地”，關(guān)注人工智能應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)落地所需的設(shè)施環(huán)境，例如大數(shù)據(jù)中心、智能計(jì)算中心的數(shù)量，以及支持建設(shè)相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施或支撐平臺(tái)的文件數(shù)量。二者同樣為正向指標(biāo)。

3 模型應(yīng)用：智能醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景成熟度評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)

本節(jié)采取10個(gè)省市的智能醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)十省市智能醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景成熟度進(jìn)行對(duì)比。由于以智能醫(yī)療場(chǎng)景為例，因而本節(jié)建立的成熟度評(píng)價(jià)模型的場(chǎng)景相關(guān)類指標(biāo)全部為智能醫(yī)療場(chǎng)景相關(guān)的指標(biāo)，例如指標(biāo)“1.4”原為“場(chǎng)景類負(fù)擔(dān)指標(biāo)”，在智能醫(yī)療語境下指標(biāo)“1.4”即為“醫(yī)療負(fù)擔(dān)指標(biāo)”。同理，表1中的“領(lǐng)域相關(guān)”指標(biāo)在此語境下特指“智能醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)”。

在評(píng)價(jià)主體范圍的選取上，本節(jié)選取國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)所在省市。國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)是貫徹落實(shí)國務(wù)院2017年7月《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(國發(fā)〔2017〕35號(hào))的重大抓手，按照“應(yīng)用牽引、地方主體、政策先行、突出特色”的建設(shè)原則，在體制機(jī)制、政策法規(guī)等方面先行先試，著重拓展應(yīng)用場(chǎng)景，加快推進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，促進(jìn)人工智能在社會(huì)民生領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。本文按時(shí)間順序選取前12個(gè)支持建設(shè)的試驗(yàn)區(qū)——北京、上海、深圳、杭州、天津、合肥、德清、重慶、成都、西安、濟(jì)南、廣州——所在省市，即北京、上海、廣東、天津、安徽、浙江、重慶、四川、陜西、山東共10個(gè)省市，進(jìn)行模型實(shí)現(xiàn)。

3.1 智能醫(yī)療場(chǎng)景具體指標(biāo)的確定

在評(píng)價(jià)指標(biāo)的細(xì)化上，大部分指標(biāo)與表1一致，但指標(biāo)1.3.1“領(lǐng)域?qū)I(yè)人員-居民數(shù)量比”、指標(biāo)1.3.2“領(lǐng)域負(fù)擔(dān)度”這兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行了進(jìn)一步細(xì)化。其中，指標(biāo)1.3.1“領(lǐng)域?qū)I(yè)人員-居民數(shù)量比”細(xì)化為“千人擁有專業(yè)衛(wèi)生人員數(shù)”，擁有專業(yè)衛(wèi)生人員的數(shù)量越多，對(duì)智能醫(yī)療的需求越不迫切，依然是負(fù)向指標(biāo)；指標(biāo)1.3.2“領(lǐng)域負(fù)擔(dān)度”細(xì)化為“撫養(yǎng)比”“居民醫(yī)療保健支出占總支出比例”“衛(wèi)生費(fèi)用占比”“醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋率”四個(gè)四級(jí)指標(biāo)，即原三級(jí)指標(biāo)“領(lǐng)域負(fù)擔(dān)度”在醫(yī)療領(lǐng)域由以上四個(gè)四級(jí)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。其中，撫養(yǎng)比是非勞動(dòng)年齡人口對(duì)勞動(dòng)年齡人口數(shù)的比值，撫養(yǎng)比越大，表明勞動(dòng)力人均承擔(dān)的撫養(yǎng)人數(shù)就越多，勞動(dòng)力的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)就越嚴(yán)重，對(duì)醫(yī)療機(jī)器人、護(hù)理機(jī)器人等的需求也越強(qiáng)烈；醫(yī)療保健支出比例越高，醫(yī)療衛(wèi)生負(fù)擔(dān)越重，對(duì)醫(yī)療的需求越旺盛，醫(yī)療領(lǐng)域的市場(chǎng)越大、智能醫(yī)療越有發(fā)展空間；同理，衛(wèi)生費(fèi)用包括政府衛(wèi)生支出、社會(huì)衛(wèi)生支出、個(gè)人衛(wèi)生支出，衛(wèi)生費(fèi)用占GDP的比重、以及醫(yī)療保險(xiǎn)率越高，越不會(huì)抑制居民的醫(yī)療需求，即對(duì)醫(yī)療的需求越旺盛，智能醫(yī)療越容易發(fā)展推廣。

本節(jié)數(shù)據(jù)來源主要為國家統(tǒng)計(jì)局、國家統(tǒng)計(jì)年鑒、中國經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、工信部、Web of science數(shù)據(jù)庫、加拿大Element AI歷年發(fā)布的《全球AI人才報(bào)告》等。政策類指標(biāo)數(shù)據(jù)通過人工統(tǒng)計(jì)獲得，審理執(zhí)行案件數(shù)據(jù)則通過裁判文書網(wǎng)人工統(tǒng)計(jì)，以“人工智能”為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，再按省市進(jìn)行計(jì)數(shù)(最高法的數(shù)據(jù)不計(jì)入北京)。一些指標(biāo)、尤其是經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)獲得的是年度數(shù)據(jù)，另一些指標(biāo)、尤其是政策類指標(biāo)則需要及時(shí)更新。為了讓評(píng)價(jià)結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況形成一定的對(duì)比，本節(jié)在計(jì)算時(shí)采用“預(yù)判”的思想。將指標(biāo)劃分為“基礎(chǔ)型指標(biāo)”與“加速型指標(biāo)”，以我國新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的出臺(tái)年份(2017年)為基礎(chǔ)年份，全部“基礎(chǔ)型指標(biāo)”均采用2017年的數(shù)據(jù)；而“加速型指標(biāo)”采用可獲得的最新數(shù)據(jù)(其中政策類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)截止時(shí)間是2021年4月)，這樣評(píng)價(jià)的結(jié)果即為“各省市基于2017年的基礎(chǔ)條件，經(jīng)過發(fā)展后其對(duì)應(yīng)場(chǎng)景可以達(dá)到的成熟度次序”。事實(shí)上，“基礎(chǔ)型指標(biāo)”代表一個(gè)地區(qū)發(fā)展人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)能力，往往具備普遍性、而非僅與人工智能相關(guān)，例如市場(chǎng)活躍性、市場(chǎng)購買力、需求迫切性等，是場(chǎng)景能夠落地成熟的基礎(chǔ)條件?！凹铀傩椭笜?biāo)”往往和人工智能直接相關(guān)、且常常是人工智能專有的指標(biāo)，例如人工智能相關(guān)的企業(yè)數(shù)量、政策數(shù)量、高被引論文數(shù)量等，是場(chǎng)景走向成熟的核心驅(qū)動(dòng)因素。

3.2 算法設(shè)計(jì)

本節(jié)考慮到本節(jié)側(cè)重于評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證，不對(duì)各指標(biāo)做進(jìn)一步的重要性考量，因而在計(jì)算時(shí)采用“等權(quán)法”，即認(rèn)為各指標(biāo)相同重要，賦予相同的權(quán)重。具體計(jì)算方式如下，計(jì)算模型的符號(hào)對(duì)照見表2。

表2 符號(hào)對(duì)照表

首先通過0-1標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行異質(zhì)指標(biāo)同質(zhì)化處理，注意處理時(shí)需要考慮指標(biāo)方向，即

由于本節(jié)采用等權(quán)思想，即各指標(biāo)同等重要、權(quán)重相當(dāng)，因而二級(jí)指標(biāo)計(jì)算方法為

獲得一級(jí)指標(biāo)矩陣

則總得分為

此后對(duì)總分及一級(jí)指標(biāo)得分分別進(jìn)行排名，得到如下結(jié)果分析。

3.3 結(jié)果與分析

如表3，綜合總體成熟度、人因成熟度、技術(shù)成熟度、環(huán)境成熟度來看，在前三名出現(xiàn)過的城市有四個(gè)，分別為：廣東省(4次，且總體成熟度第一)、浙江省(3次，僅人因成熟度非前三、居第四)、北京市(3次，僅技術(shù)成熟度非前三、居第四)、上海(2次，總排名非前三、居第四，環(huán)境成熟度居第7)。成熟度總得分(表3前三列)排在前四位的依次是廣東、浙江、北京與上海，這四個(gè)省市在學(xué)術(shù)實(shí)力、科技實(shí)力、經(jīng)濟(jì)資本、政策層面具有先天優(yōu)勢(shì)，能快速應(yīng)對(duì)人工智能大潮并做出反應(yīng)；而且，智能醫(yī)療相關(guān)企業(yè)大多也分布在這四個(gè)省市，對(duì)應(yīng)試驗(yàn)區(qū)也已出臺(tái)了相應(yīng)的智能醫(yī)療資金支持政策，既有按項(xiàng)目、團(tuán)隊(duì)的直接支持，也有創(chuàng)業(yè)和產(chǎn)業(yè)基金[17]。

表3 10省市智能醫(yī)療場(chǎng)景成熟度排名

進(jìn)一步進(jìn)行比較分析，如圖1僅展示總分排名前五名省市的各維度得分對(duì)比雷達(dá)圖。廣東省各維度排名都在前兩位，尤其是環(huán)境成熟度排名第一、且得分遠(yuǎn)高于第二名的浙江。結(jié)合實(shí)際情況分析，早在2016年，廣州婦女兒童醫(yī)療中心就上線了兒科門診智能診斷系統(tǒng)；2020年，廣州全面上線基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)院精細(xì)化管理和醫(yī)療服務(wù)監(jiān)管平臺(tái)。2021年3月，廣州打造中國內(nèi)地首家全場(chǎng)景智能醫(yī)院“廣東省第二人民醫(yī)院”。深圳市智能藥品全閉環(huán)管理、醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)、“騰訊醫(yī)療影像”國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)、“智慧醫(yī)療”廣東省新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，以及圍繞鯤鵬生態(tài)開展智慧醫(yī)療等重點(diǎn)領(lǐng)域智能應(yīng)用示范，具備很強(qiáng)的代表性。

圖1 10省市各維度得分對(duì)比雷達(dá)圖

浙江省的技術(shù)成熟度排名第一，“開發(fā)持續(xù)性”得分尤其高。浙江人工智能人才政策布局早、投入力度大，2017年就制定十二條政策集聚人工智能人才[18]，包括設(shè)立10億元人工智能人才產(chǎn)業(yè)發(fā)展母基金、5 000萬元人工智能天使基金等。數(shù)據(jù)等資源共享方面也做出一定成績，杭州推進(jìn)醫(yī)療等重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)向人工智能企業(yè)有序開放，杭州多中心智能醫(yī)學(xué)信息技術(shù)平臺(tái)打破不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享壁壘，德清圍繞智慧醫(yī)療建成全國首個(gè)縣域醫(yī)共體統(tǒng)一支付平臺(tái)、遠(yuǎn)程會(huì)診工作平臺(tái)。但值得注意的是，浙江的人因成熟度指標(biāo)得分居第四位，并未進(jìn)入前三，這主要是由于其醫(yī)療負(fù)擔(dān)較輕，需求迫切性指標(biāo)得分低，且高等教育人數(shù)比例處于中游，低于陜西。但另一方面，浙江人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量僅次于北京、廣東、上海，因此雖然市場(chǎng)需求存疑，但依然具備較強(qiáng)的發(fā)展能力。

北京市的人因成熟度排名第一，產(chǎn)品差異性與社會(huì)文明度得分尤其高，這與北京智能醫(yī)療場(chǎng)景開發(fā)主體的多樣性以及教育資源的豐富性分不開。不僅如此，北京還是我國教育高地，清華大學(xué)、中國科學(xué)院、協(xié)和醫(yī)院等國內(nèi)領(lǐng)先的人工智能、醫(yī)療等領(lǐng)域的科研院所扎根于此，這些都為智能醫(yī)療場(chǎng)景在北京的落地成熟提供了基本保障。但是，北京人工智能人才凈流入率較低，對(duì)人工智能人才的吸引力遠(yuǎn)低于浙江、安徽，僅高于天津、山東，這可能會(huì)影響北京未來智能醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景的后續(xù)發(fā)展。

除了個(gè)整體得分較高的省市外，山東省同樣值得關(guān)注，其總體成熟度、人因和技術(shù)成熟度排第五，環(huán)境成熟度居第四位。山東需求迫切性和醫(yī)療負(fù)擔(dān)指標(biāo)得分較高，且市場(chǎng)購買力和區(qū)域潛力指標(biāo)居中，因此雖然社會(huì)文明度指標(biāo)較低，但其對(duì)智能醫(yī)療的需求旺盛、智能醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)展的市場(chǎng)廣闊，有較強(qiáng)的市場(chǎng)潛力亟待發(fā)掘。但是，山東的人工智能人才數(shù)量、高被引論文數(shù)量相對(duì)較低，人工智能專利申請(qǐng)量與授權(quán)量和北京、浙江、安徽相比差距都較大，未來在人才政策方面有較大的引導(dǎo)與提升空間。

圖2 代表性省市各維度得分對(duì)比雷達(dá)圖

進(jìn)一步選取前三名的廣東、北京、浙江，和末三名的重慶、陜西、四川進(jìn)行分析，如圖2，可以看到后三名與前三名在各維度的差距都較大。其中，人因成熟度的差距最大，第三位的浙江比倒數(shù)第三位的重慶高39.97%；環(huán)境成熟度差距相對(duì)較小(第三位比倒數(shù)第三位高29.94%)。這反映出各地在推動(dòng)智能醫(yī)療場(chǎng)景的過程中，該地的資金實(shí)力、市場(chǎng)需求迫切性、對(duì)智能醫(yī)療產(chǎn)品的使用能力等條件相對(duì)而言對(duì)結(jié)果的區(qū)分性更強(qiáng)，其次是智能醫(yī)療場(chǎng)景相關(guān)的技術(shù)(如利用圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)進(jìn)行靶區(qū)自動(dòng)勾畫，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的影像三維重建技術(shù)等)，最后是智能醫(yī)療相關(guān)的政策環(huán)境(如政策支持部署智能醫(yī)療產(chǎn)品與服務(wù)等)及其可能需要的計(jì)算中心等設(shè)施設(shè)備的影響。

圖3 代表性省市人因成熟度得分對(duì)比雷達(dá)圖

進(jìn)一步聚焦對(duì)于各地智能醫(yī)療場(chǎng)景成熟度差距影響最大的人因成熟度進(jìn)行比較分析，如圖3，可以看到廣東和北京的人因成熟度各維度的總體覆蓋面積明顯遠(yuǎn)大于其他省市。其中，北京的主要優(yōu)勢(shì)是社會(huì)文明度和產(chǎn)品差異性，而廣東的主要優(yōu)勢(shì)是市場(chǎng)購買力?；厮莺蟀l(fā)現(xiàn)，北京高等教育人數(shù)比例為所有省市中最高，遠(yuǎn)高于其他省市，這與北京作為我國文化中心的定位和教育中心的現(xiàn)狀相符；北京智能醫(yī)療相關(guān)企業(yè)的數(shù)量也最多，尤其根據(jù)憶歐智庫等的統(tǒng)計(jì)，我國醫(yī)療人工智能企業(yè)中北京的占比超過1/3，在2017年甚至接近一半(全國登記的智能醫(yī)療企業(yè)131家，其中北京占56家，占比43%，遠(yuǎn)高于第二名上海的27家)；且北京醫(yī)院眾多，2019年11月北京醫(yī)院管理中心主辦的第四屆科技創(chuàng)新大賽(醫(yī)療人工智能方向)就有來自22家北京市屬三級(jí)醫(yī)院的85個(gè)參賽項(xiàng)目參加。而廣東市場(chǎng)購買力之所以最高，主要是源于其地方GDP和居民人均儲(chǔ)蓄年末余額都是最高，這意味著經(jīng)濟(jì)實(shí)力極強(qiáng)的地區(qū)，發(fā)展智能醫(yī)療場(chǎng)景可能具備更強(qiáng)的先天優(yōu)勢(shì)。

浙江覆蓋面積明顯小于廣東與北京，但其在產(chǎn)品差異性、市場(chǎng)購買力方面依然遠(yuǎn)高于末三名城市。值得一提的是，末三位的需求迫切性普遍高于前三位，包括醫(yī)療保健支出占總支出的比例、撫養(yǎng)比等數(shù)據(jù)，雖然一定程度上與其經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展程度有關(guān)，但也說明這些省市具備較好的市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿Α?/p>

4 總結(jié)與展望

本文構(gòu)建了人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的成熟度評(píng)價(jià)模型，并以智能醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景為例進(jìn)行了實(shí)證分析，對(duì)所選擇的10個(gè)省市智能醫(yī)療總體發(fā)展情況進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并結(jié)合實(shí)例剖析了各維度排名前列省市的優(yōu)劣之處。該成熟度評(píng)價(jià)體系可以幫助發(fā)現(xiàn)某場(chǎng)景具備發(fā)展?jié)摿Φ氖∈?，例如?節(jié)中提到的山東?。灰部梢詭椭辉u(píng)價(jià)省市發(fā)現(xiàn)問題，例如，從第3節(jié)的得分可以看到，安徽自身的三個(gè)維度中，技術(shù)成熟度排名相對(duì)較高，進(jìn)一步深挖可以發(fā)現(xiàn)其技術(shù)方面的短板主要是開發(fā)效率較低，進(jìn)一步而言，其人工智能專利申請(qǐng)量較低，已有的人工智能技術(shù)基礎(chǔ)在比較省市中較弱，有巨大的提升空間，因而在專利研發(fā)方面可以給予適當(dāng)鼓勵(lì)，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)一步走向成熟。此外，對(duì)于技術(shù)維度的成熟度較低、但其他維度成熟度較高的地區(qū)，可以考慮直接引入所需技術(shù)對(duì)應(yīng)的團(tuán)隊(duì)、甚至直接引入所需技術(shù)等，以此彌補(bǔ)技術(shù)缺口。

隨著智能醫(yī)療各場(chǎng)景逐步落地應(yīng)用，市場(chǎng)對(duì)智能醫(yī)療的認(rèn)知越發(fā)清晰，對(duì)智能醫(yī)療場(chǎng)景的開發(fā)提出更明確的要求，這將令智能醫(yī)療場(chǎng)景更加貼合實(shí)際需求，助力中國醫(yī)療服務(wù)水平升級(jí)革新。目前，智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)正處在通過人工智能改善民生、帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和助推經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的階段，研究成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用至關(guān)重要，而地方政府通過成熟度評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)優(yōu)劣勢(shì)，從而“對(duì)癥下藥”，補(bǔ)短板、拉長板，發(fā)布適宜的政策、營造適合場(chǎng)景發(fā)展的環(huán)境，對(duì)于推動(dòng)智能醫(yī)療場(chǎng)景從研發(fā)到落地應(yīng)用到商業(yè)化推廣、最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?；?，有重要意義。

本評(píng)價(jià)體系同樣可以用于不同場(chǎng)景在同一地區(qū)的成熟度評(píng)價(jià)，但限于篇幅本文沒有對(duì)此展開進(jìn)行實(shí)證研究。同一地區(qū)對(duì)于不同場(chǎng)景的需求迫切性等條件不同，因而“人因成熟度”有所區(qū)分；同理，不同場(chǎng)景的研發(fā)與創(chuàng)新能力、相關(guān)政策環(huán)境也有不同，因此地方可以借此識(shí)別不同場(chǎng)景的發(fā)展優(yōu)先級(jí)。此外，本研究的重點(diǎn)是建立評(píng)價(jià)體系，在模型實(shí)現(xiàn)方面還有兩點(diǎn)改進(jìn)空間。一是在模型算法上采用了等權(quán)法，即認(rèn)為各指標(biāo)相同重要，賦予相同的權(quán)重，在未來研究中，考慮到不同場(chǎng)景的各要素發(fā)揮的重要性可能不同，因而可以根據(jù)不同場(chǎng)景的特征探討權(quán)重，例如引入學(xué)界與業(yè)界專家共同打分定權(quán)重等方式進(jìn)行調(diào)整。二是在結(jié)果與各影響因素之間的具體關(guān)聯(lián)關(guān)系，限于篇幅沒有詳細(xì)展開，在未來可以專門分析闡述其內(nèi)在邏輯，進(jìn)一步論證評(píng)價(jià)體系的合理性。