創(chuàng)新研究報告第553期 -我國人工智能國際科技競爭力及未來發(fā)展路徑分析

1我國人工智能國際科技競爭力及未來發(fā)展路徑分析【按】我國人工智能已取得了舉世矚目成就，已經(jīng)處于世界第一梯隊。算法、應用、硬件、數(shù)字基礎設施、數(shù)據(jù)、算力，是人工智能領域的“六架馬車”，世界范圍內，我國在數(shù)字基礎設施、人工智能應用、數(shù)據(jù)生產(chǎn)、算力建設等方面優(yōu)勢明顯，但同時，相比美國，我國存在諸如核心算法及專利較少、硬件研發(fā)能力薄弱、頂尖人才流失較為嚴重等問題。我國應基于國情，規(guī)劃人工智能未來發(fā)展路線，走出一條特色發(fā)展之路?，F(xiàn)予編發(fā)，供參閱。2當前，人工智能（AI）已成為大國競爭的主戰(zhàn)場，我國已于2017年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，為我國未來人工智能的發(fā)展指明了方向、提出了要求?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》提出我國到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略目標。當前我國在人工智能領域雖然已取得顯著成就，進入世界人工智能領域第一梯隊，但是和美國相比，我國硬件、研發(fā)等領域依然存在很大差距。一、關于我國人工智能國際競爭力的一些基本判斷一是得益于國家大力支持，我國人工智能得以在短時間內迅速崛起。雖然我國人工智能技術貯備不多，發(fā)展歷史較短，但是我國迅速抓住了人工智能發(fā)展機遇，在制度保障、資源投入、人才培養(yǎng)等方面給予充分支持，使我國在較短時間內成功進入世界人工智能第一陣營。如，政策指引方面，2017年國務院便頒布了《國家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，為我國人工智能發(fā)展提供制度保障；投入層面，2020年，雖然我國人工智能領域的私人投資遠少于美國的236億美元，但依然達到99億美元，而同期歐盟僅為20億美元，且中國擁有強大的公共投資機制；人才培養(yǎng)方面，截止2021年7月，我國已有35所高校建立了人工智能研究院。當前，我國人工智能論文、專利等均已經(jīng)超過或趕超美國，在人臉識別、語音視別、自然語言翻譯、無人機等技術應用領域已經(jīng)開始引領世界。二是我國已進入世界人工智能第一陣營，成為僅次于美3國的人工智能大國。2020年，我國在人工智能領域的論文發(fā)表總量、引用總量均已超過美國，成功登頂世界。2004年，我國人工智能論文量曾首次超過美國，此后于2017年再次超越美國居世界首位，并延續(xù)至今。根據(jù)斯坦福大學發(fā)布的報告《人工智能索引報告2021》（ArtificialIntelligenceIndexReport20212019年，中國在世界人工智能出版物中所占的份額為22.4%，超過同期歐盟的16.4%及美國的14.6%。不僅在數(shù)量上，2020年我國人工智能論文引用量也第一次超越美國（在過去十年中，美國的人工智能會議論文被引用次數(shù)一直顯著多于中國占世界人工智能論文總引用量的20.7%，而美國這一比例為19.8%1（見圖1）。從國際人工智能專利層面看，根據(jù)英國產(chǎn)權辦公室2019年發(fā)布的報告《人工智能：英國及全球人工智能專1998－2017年間，美國和中國是世界范圍內最大的人工智能4項，而中國則超過了40000項，遠超日本（約15000項）、韓國（約7000項）、德國（約5000項）、英國（約2000項）、俄羅斯（約1500項）、法國（約1000項）等（見圖2）。約從2015年起，人工智能專利的增加主要是由中國和美國所推動，雖然美國是人工智能專利申請總量最多的國家，但中國最近的增長幅度更大，自2014年以來每年的數(shù)字已超過美國2。三是我國人工智能技術領域存在大而不強、人才流失等現(xiàn)象。雖然我國在人工智能論文數(shù)量、引用量、專利總量等.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_datificial_Intelligence-Aworldwide_overview_of_AI_patents.pdf5方面已經(jīng)居于世界前列，但大而不強、影響力弱等現(xiàn)象非常突出。如在更高質量的人工智能頂會論文引用量層面看，美國在過去21年中一直處于領先地位，2020年，美國以40.1%的總引用率位居榜首，其次是中國（11.8%）和歐盟（10.9%）3。2013－2017年間，世界人工智能論文生產(chǎn)量最多的科研組織均來自于美國（卡內基梅隆大學、MIT、微軟、IBM、斯坦福大學且其論文影響力平均值達4.0，而中國僅為1.54。而在專利影響力方面，我國與美國也存在很大差距，根據(jù)英國產(chǎn)權辦公室發(fā)布的報告《人工智能：英國及全球人工智能專利概覽》，中國的大部分專利申請都是在中國國內單獨公布，只有19%的專利在其他國家有同等申請，而美國這一比例則達到53%，英國更高達到88%。此外，我國頂尖人工智能人才被美國“虹吸”現(xiàn)象嚴重，在人工智能人才吸引力方面，我國依然存在非常大的差距。二、我國在世界人工智能領域的競爭優(yōu)勢相比美國、歐盟，中國在人工智能應用及支撐性基礎設施方面處于世界領先地位，中國人工智能技術的應用領域廣泛、應用場景多樣，數(shù)字基礎設施完善程度遠超其它國家；同時，我國也是世界人工智能應用與數(shù)據(jù)生產(chǎn)、流通第一大國，各類型數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、應用、流通更是遠超世界其它國家，從而形成了我國在世界人工智能領域較為突出的比較競爭4DANIELCASTRO,MICHAELMCLAUGHLIN,ELINECHIVOT.WhoIsWinningthEUortheUnitedState64一是已建成世界最為完善的數(shù)字基礎設施體系。人工智能技術的發(fā)展，需要完善的數(shù)字基礎設施建設的支持，從而為數(shù)字化生活、數(shù)字化經(jīng)濟提供基本支撐，而我國近年通過政策支持，已經(jīng)形成了較為完善的數(shù)字基礎設施，為我國人工智能技術的應用與發(fā)展奠定了基礎。根據(jù)中國信通院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書（2022年）》報告，2021年底，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達7.1萬億美元，位居世界第二。根據(jù)國務院發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，我國已建成全球規(guī)模最大的光纖和第四代移動通信（4G）網(wǎng)絡、第五代移動通信（5G）網(wǎng)絡系統(tǒng)；中國網(wǎng)民規(guī)模達9.89億，互聯(lián)網(wǎng)普及率70.4%，移動寬帶用戶普及率達到108%，互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議第六版（IPv6）活躍用戶數(shù)達到4.6億5。二是已形成全球范圍內最為龐大的數(shù)字技術應用體系。7我國人口眾多、企業(yè)重視人工智能技術應用，從而形成了發(fā)達的數(shù)字市場經(jīng)濟，當前我國已成為全球最大網(wǎng)絡零售市場和最大移動支付交易市場，人工智能應用范圍及使用強度世界領先。2018年中國約有32%的企業(yè)使用了人工智能相關技術，超過美國的22%和歐盟的18%，我國的語音識別、圖像識別、大數(shù)據(jù)處理等人工智能技術已在商業(yè)、交通、金融、醫(yī)療、教育等領域廣泛普及6。2019年，我國數(shù)字經(jīng)濟增加值占比近40%，成為全球最大網(wǎng)絡零售市場和最大移動支付交易市場。根據(jù)中國信息通信研究院2021年發(fā)布的《全球萬億元，全國網(wǎng)上零售額為11.76萬億元。同時，在線教育、在線醫(yī)療、遠程辦公等數(shù)字服務業(yè)蓬勃發(fā)展，截止2020年底，用戶規(guī)模分別達3.42億、2.15億和3.46億。三是我國是世界最大的數(shù)據(jù)生產(chǎn)與流通國。我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)量遠超美歐，是世界第一數(shù)據(jù)生產(chǎn)大國。2018年我國使用移動支付的個人數(shù)量達5300萬人，遠超美國的550萬人及歐盟的45萬人。從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)看，2018年，中國的物聯(lián)網(wǎng)近三倍；中國在電子健康記錄、遺傳數(shù)據(jù)等方面均居世界首位，我國數(shù)據(jù)規(guī)模預計2025年將增至48.6ZB，成為數(shù)據(jù)量最大、類型最豐富的國家之一7。四是算力建設穩(wěn)步推進，并逐漸超過美國成為世界算力最強國。算力對人工智能至關重要，是其運行的基礎“能源”6DANIELCASTRO,MICHAELMCLAUGHLIN,ELINECHIVOT.WhoIsWinningEUortheUnitedStates?2018來源，事關其整體運行能力，算力作為數(shù)字經(jīng)濟時代的關鍵信息、清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合發(fā)布《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》顯示，過去5年，中國人工智能算力首次超越美國成為全球第一，人工智能服務器支出規(guī)模同比增長44.5%，在15個國家人工智能算力支出的增長中，中國貢獻了近60%。過去五年，我國總算力水平增幅程度也遠超俄羅斯算力增速為8.2%，美國為5%8。三、我國在世界人工智能領域的相對劣勢一是頂級研究人員缺乏，保有量遠落后于美國。根據(jù)麥克羅波洛智庫(MacroPolo)發(fā)布的報告《全球人工智能人才追蹤》（TheGlobalAITalentTracker2019年，全球近59%的頂級人工智能研究人員（top-tierAIresearchers）為美國大學和公司工作，而中國僅為11%。麥肯錫咨詢公司高級數(shù)據(jù)分析師伊桑·巴納吉（IshanBanerjee）也指出，美國科研機構雇傭了世界近60%的頂級人工智能研究人員，是中國（10.6%）和歐洲（10.2%）的近六倍（見圖3）9?！度蛉斯ぶ悄苋瞬抛粉櫋穲蟾娣治隽?019年在國際人工智能頂會“神經(jīng)信息處理系統(tǒng)進展大會”（NeurIPS）上做口頭陳述的論文作者情況（口頭陳述是NeurIPS最負盛名的論文類別，/a/532/2020/06/09/technology/china-ai-researc92019年的接受率為0.5%結果發(fā)現(xiàn)，來自美國的口頭陳述學者占大會口頭陳述學者總數(shù)的65%，加拿大學者占10%居第二位，此后分別為法國8%居第三位、英國6%居第四位、以色列5%居第五位、荷蘭3%居第六位，而中國學者僅僅是包含在剩余的4%之內。二是面臨嚴峻的來自美國的“人才虹吸”壓力。美國的領先地位建立在吸引國際人才的基礎之上，如約超過三分之二在美國工作的頂級人工智能研究人員，是在其他國家獲得本科學位。根據(jù)斯坦福大學2021年發(fā)布的《2021人工智能指數(shù)報告》，2019年北美人工智能新入學博士中，國際學生占比達64.3%，且這些國際學生博士畢業(yè)后，81.8%留在美國10。2020年，《華爾街日報》北京分社記者保羅·莫祖爾（PaulMozur）撰文稱，在美國學習人工智能的中國公民往往會留在美國工作，他將中國人才稱為“美國人工智能領域的秘密武器。”11根據(jù)《全球人工智能人才追蹤》報告，從世界頂級人工智能研究人員的來源地看，約29%來自于中國，而美國僅為20%。但是，中國卻經(jīng)歷了頂級人工智能研究人員的大量流失窘境，中國的頂級人工智能研究人員，只有34%選擇留在中國工作，而大約56%卻前往美國工作（見圖4）。特別是在美國攻讀人工智能博士學位的中國留學生，他們在美國完成人工智能博士學位后，88%會選擇留在美國工作，只有10%返回中國（見圖5）。/2020/06/09/technology/china-ai-researc三是核心專利嚴重缺位，人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)面臨安全隱患。中國在人工智能核心算法方面面臨缺位問題，底層核心算法（如Dropout等）大部分掌握在美國等手中，制約著我國整個人工智能產(chǎn)業(yè)的安全與可持續(xù)發(fā)展。如在人工智能核心專利層面，1960年至2018年間，美國向美國專利商標局所提交的高被引專利族群達28031，而中國僅為69112。特別是谷歌已持續(xù)對基礎人工智能算法專利進行廣泛布局，并構建完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)（據(jù)賽迪智庫統(tǒng)計，2016年至2018年間谷歌共發(fā)布專利項為1659，且以發(fā)明專利為主）。這一狀況嚴重影響了中國人工智能產(chǎn)業(yè)安全，如2019年谷歌提出作為當前深度學習最為基礎性的算法Dropout的專利申請正式生12DANIELCASTRO,MICHAELMCLAUGHLIN,ELINECHIVOT.WhoIsWinningtheAIRace:China,theEUortheUnitedStates?2019:29.效，引起行業(yè)震動。四是過度依賴國外算法，缺乏有影響力的人工智能開源軟件庫。雖然在一些專用算法領域，我國已有所突破，如科大訊飛、百度、“天貓精靈”等均形成了一定的核心算法研究能力，但整體來講，我國大部分人工智能企業(yè)（特別是中小型人工智能應用類企業(yè)）主要依賴國外開源算法及軟件。一個典型例子是：2021年，在全球持續(xù)蛋白質結構預測競賽CAMEO中，來自中國華深智藥的HeliXonAI，其平均lDDT預測精確度達到了84.0（之前AlphaFold2模型預測精確度為根據(jù)斯坦福大學2021年發(fā)布的《2021人工智能指數(shù)報告》，2020年世界最受歡迎的人工智能開源軟件，主要是美國所研發(fā)的算法，如Google的TensorFlow處于絕對領先地位，其次還包括谷歌的另一款開源人工智能軟件Keras，F(xiàn)acebook創(chuàng)建的PyTorch等（見圖6）。五是人工智能硬件領域大幅落后于世界，難以提供足夠的發(fā)展支撐。我國在人工智能硬件領域（設計、材料、制造等）差距甚大，關鍵性半導體材料及生產(chǎn)工藝技術的缺乏，設計與制造基本處于空白或尚處于發(fā)展初期；專用型或定制性人工智能芯片已有進展（華為昇騰910、阿里含光800、地平線自動駕駛芯片征程3、云天勵飛視覺分析芯片等），但性能及制造仍是短板。更為重要的是，高端智能芯片的生產(chǎn)與加工等與美、日、韓依然存在差距，如當前我國電動汽車智能芯片主要依賴于英偉達、高通等美國企業(yè)。此外，用于提高人工智能硬件的底層數(shù)據(jù)庫（如NVIDIA優(yōu)化GPU四、政策建議一是啟動“人工智能基礎層技術戰(zhàn)略貯備計劃”，確保人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)整體安全。當前條件下，我國應采取“揚長補短”模式，重視補足短板，研究方向“下沉”——由追求單純的應用領先轉向底層核心技術攻克，維護我國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的穩(wěn)定性與安全性。我國應適時啟動“人工智能基礎層技術戰(zhàn)略貯備計劃”，由工信部等部門進行專項資助，如“核心算法專項計劃”“先進智能半導體制造工藝計劃”“人工智能基礎架構創(chuàng)新與推廣計劃”等，并整合各個社會力量，組建攻克人工智能領域“卡脖子”問題的“國家隊”。此外，還可以舉辦類似于美國國防部高級研究計劃局（DARPA）“大挑戰(zhàn)”那樣的、面向大學或全社會的競賽項目，如“