人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)器模擬,、延申和拓展類人的智能的能力,，本質(zhì)上是對(duì)人類思維過程的模擬。AI概念最早始于1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議,，受限于算法和算力的不成熟,，未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用和推廣。近年來,，在大數(shù)據(jù),、算法和計(jì)算機(jī)能力三大要素的共同驅(qū)動(dòng)下，人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段,。據(jù)中國(guó)電子學(xué)會(huì)預(yù)測(cè),，2022全球人工智能市場(chǎng)將達(dá)到1630億元，2018-2022年CAGR達(dá)31%,。

　　人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì),，為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心力量,，將重塑生產(chǎn)、分配,、交換和消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié),，催生新業(yè)務(wù)、新模式和新產(chǎn)品,。從衣食住行到醫(yī)療教育,，人工智能技術(shù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用。同時(shí),，人工智能具有強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)輻射效益,，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)勁的引擎。據(jù)埃森哲預(yù)測(cè),，2035年,，人工智能將推動(dòng)中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高27%,，經(jīng)濟(jì)總增加值提升7.1萬億美元。

　　多角度人工智能產(chǎn)業(yè)比較

　　目前,，全球人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)正逐步成型,。依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系，可以將人工智能劃分為基礎(chǔ)支持層,、中間技術(shù)層和下游應(yīng)用層,。基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),，主要提供硬件（芯片和傳感器）及軟件（算法模型）等基礎(chǔ)能力,；技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點(diǎn),，將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成人工智能技術(shù),，如計(jì)算機(jī)視覺、智能語音,、自然語言處理等應(yīng)用算法研發(fā),。其中，技術(shù)層能力可以廣泛應(yīng)用到多個(gè)不同的應(yīng)用領(lǐng)域,；應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸,，將技術(shù)應(yīng)用到具體行業(yè)，涵蓋制造,、交通,、金融、醫(yī)療等18個(gè)領(lǐng)域,，其中醫(yī)療,、交通、制造等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用開發(fā)受到廣泛關(guān)注,。

　　戰(zhàn)略部署：大國(guó)角逐,，布局各有側(cè)重

　　全球范圍內(nèi)，中美“雙雄并立”構(gòu)成人工智能第一梯隊(duì),，日本,、英國(guó)、以色列和法國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家乘勝追擊,，構(gòu)成第二梯隊(duì),。同時(shí)，在頂層設(shè)計(jì)上,，多數(shù)國(guó)家強(qiáng)化人工智能戰(zhàn)略布局,，并將人工智能上升至國(guó)家戰(zhàn)略，從政策、資本,、需求三大方面為人工智能落地保駕護(hù),。后起之秀的中國(guó)，局部領(lǐng)域有所突破,。中國(guó)人工智能起步較晚,，發(fā)展之路幾經(jīng)沉福自2015年以來，政府密集出臺(tái)系列扶植政策,，人工智能發(fā)展勢(shì)頭迅猛,。由于初期我國(guó)政策側(cè)重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，資金投向偏向終端市場(chǎng),。因此,，相比美國(guó)產(chǎn)業(yè)布局，中國(guó)技術(shù)層（計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別）和應(yīng)用層走在世界前端,，但基礎(chǔ)層核心領(lǐng)域（算法和硬件算力）比較薄弱,，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢(shì)。當(dāng)前我國(guó)人工智能在國(guó)家戰(zhàn)略層面上強(qiáng)調(diào)系統(tǒng),、綜合布局,。

　　美國(guó)引領(lǐng)人工智能前沿研究，布局慢熱而強(qiáng)勢(shì),。美國(guó)政府稍顯遲緩,，2019年人工智能國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略（《美國(guó)人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國(guó)具有天時(shí)（5G時(shí)代）地利（硅谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢(shì),，其在人工智能的競(jìng)爭(zhēng)中已處于全方位領(lǐng)先狀態(tài),。總體來看,，美國(guó)重點(diǎn)領(lǐng)域布局前沿而全面,，尤其是在算法和芯片腦科學(xué)等領(lǐng)域布局超前。此外,，美國(guó)聚焦人工智能對(duì)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定的影響和變革,，并對(duì)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全十分重視,。

　　倫理價(jià)值觀引領(lǐng),，歐洲國(guó)家搶占規(guī)范制定的制高點(diǎn)。2018年,，歐洲28個(gè)成員國(guó)(含英國(guó))簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領(lǐng)域形成合力,。從國(guó)家層面來看,，受限于文化和語言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成，歐洲各國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢(shì),，但歐洲國(guó)家在全球AI倫理體系建設(shè)和規(guī)范的制定上搶占了“先機(jī)”,。歐盟注重探討人工智能的社會(huì)倫理和標(biāo)準(zhǔn),，在技術(shù)監(jiān)管方面占據(jù)全球領(lǐng)先地位。

　　日本尋求人工智能解決社會(huì)問題,。日本以人工智能構(gòu)建“超智能社會(huì)”為引領(lǐng),，將 2017年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù),、技術(shù)和商業(yè)需求較為分散,，難以系統(tǒng)地發(fā)展人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。因此,，日本政府在機(jī)器人,、醫(yī)療健康和自動(dòng)駕駛?cè)缶哂邢鄬?duì)優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域重點(diǎn)布局，并著力解決本國(guó)在養(yǎng)老,、教育和商業(yè)領(lǐng)域的國(guó)家難題,。

　　基礎(chǔ)層面：技術(shù)薄弱，芯片之路任重道遠(yuǎn)

　　基礎(chǔ)層由于創(chuàng)新難度大,、技術(shù)和資金壁壘高等特點(diǎn),，底層基礎(chǔ)技術(shù)和高端產(chǎn)品市場(chǎng)主要被歐美日韓等少數(shù)國(guó)際巨頭壟斷。受限于技術(shù)積累與研發(fā)投入的不足,，國(guó)內(nèi)在基礎(chǔ)層領(lǐng)域相對(duì)薄弱,。具體而言，在AI芯片領(lǐng)域,，國(guó)際科技巨頭芯片已基本構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài),，而中國(guó)尚未掌握核心技術(shù)，芯片布局難以與巨頭抗衡,；在云計(jì)算領(lǐng)域,，服務(wù)器虛擬化、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（SDN）,、開發(fā)語音等核心技術(shù)被掌握在亞馬遜,、微軟等少數(shù)國(guó)外科技巨頭手中。雖國(guó)內(nèi)阿里,、華為等科技公司也開始大力投入研發(fā),，但核心技術(shù)積累尚不足以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領(lǐng)域,，歐洲（BOSCH,，ABB）、美國(guó)（霍尼韋爾）等國(guó)家或地區(qū)全面布局傳感器多種產(chǎn)品類型,，而在中國(guó)也涌現(xiàn)了諸如匯頂科技的指紋傳感器等產(chǎn)品,，但整體產(chǎn)業(yè)布局單一，呈現(xiàn)出明顯的短板。在數(shù)據(jù)領(lǐng)域,，中國(guó)具有的得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)體量?jī)?yōu)勢(shì),，海量數(shù)據(jù)助推算法算力升級(jí)和產(chǎn)業(yè)落地，但我們也應(yīng)當(dāng)意識(shí)到,，中國(guó)在數(shù)據(jù)公開力度,、國(guó)際數(shù)據(jù)交換、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建等方面還有很長(zhǎng)的路要走,。

　　“無芯片不 AI”,，以AI芯片為載體的計(jì)算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，我們將對(duì)AI芯片作詳細(xì)剖析,，以期對(duì)中國(guó)在人工智能基礎(chǔ)層的競(jìng)爭(zhēng)力更細(xì)致,、準(zhǔn)確的把握。

　　依據(jù)部署位置,，AI芯片可劃分為云端（如數(shù)據(jù)中心等服務(wù)器端）和終端（應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋手機(jī),、汽車、安防攝像頭等電子終端產(chǎn)品）芯片,；依據(jù)承擔(dān)的功能,，AI芯片可劃分為訓(xùn)練和推斷芯片。訓(xùn)練端參數(shù)的形成涉及到海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模計(jì)算,，對(duì)算法,、精度、處理能力要求非常高,，僅適合在云端部署,。目前，GPU（通用型）,、FPGA（半定制化）,、ASIC（全定制化）成為AI芯片行業(yè)的主流技術(shù)路線。不同類型芯片各具優(yōu)勢(shì),，在不同領(lǐng)域呈現(xiàn)多技術(shù)路徑并行發(fā)展態(tài)勢(shì),。我們將從三種技術(shù)路線分別剖析中國(guó)AI芯片在全球的競(jìng)爭(zhēng)力。

　　GPU（GraphicsProcessingUnit）的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)均已成熟,，占領(lǐng)AI芯片的主要市場(chǎng)份額,。GPU擅長(zhǎng)大規(guī)模并行運(yùn)算，可平行處理海量信息,，仍是AI芯片的首選,。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，2019年GPU在云端訓(xùn)練市場(chǎng)占比高達(dá)75%,。在全球范圍內(nèi),，英偉達(dá)和AMD形成雙寡頭壟斷,，尤其是英偉達(dá)占GPU市場(chǎng)份額的70%-80%。英偉達(dá)在云端訓(xùn)練和云端推理市場(chǎng)推出的GPUTeslaV100和TeslaT4產(chǎn)品具有極高性能和強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力,，其壟斷地位也在不斷強(qiáng)化。目前中國(guó)尚未“入局”云端訓(xùn)練市場(chǎng),。由于國(guó)外GPU巨頭具有豐富的芯片設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)沉淀,，同時(shí)又具有強(qiáng)大的資金實(shí)力，中國(guó)短期內(nèi)無法撼動(dòng)GPU芯片的市場(chǎng)格局,。

　　FPGA（FieldProgrammableGateArray）芯片具有可硬件編程,、配置高靈活性和低能耗等優(yōu)點(diǎn)。FPGA技術(shù)壁壘高,，市場(chǎng)呈雙寡頭壟斷：賽靈思（Xilinx）和英特爾（Intel）合計(jì)占市場(chǎng)份額近90%,，其中賽靈思的市場(chǎng)份額超過50%，始終保持著全球FPGA霸主地位,。國(guó)內(nèi)百度,、阿里、京微齊力也在部署FPGA領(lǐng)域,，但尚處于起步階段,，技術(shù)差距較大。

　　ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuits）是面向特定用戶需求設(shè)計(jì)的定制芯片,，可滿足多種終端運(yùn)用,。盡管ASIC需要大量的物理設(shè)計(jì)、時(shí)間,、資金及驗(yàn)證,，但在量產(chǎn)后，其性能,、能耗,、成本和可靠性都優(yōu)于GPU和FPGA。與GPU與FPGA形成確定產(chǎn)品不同,，ASIC僅是一種技術(shù)路線或方案,，著力解決各應(yīng)用領(lǐng)域突出問題及管理需求。目前,，ASIC芯片市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定且分散,。我國(guó)的ASIC技術(shù)與世界領(lǐng)先水平差距較小，部分領(lǐng)域處于世界前列,。在海外,，谷歌TPU是主導(dǎo)者；國(guó)內(nèi)初創(chuàng)芯片企業(yè)（如寒武紀(jì),、比特大陸和地平線）,，互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如百度,、華為和阿里）在細(xì)分領(lǐng)域也有所建樹。

　　總體來看,，歐美日韓基本壟斷中高端云端芯片,，國(guó)內(nèi)布局主要集中在終端 ASIC芯片，部分領(lǐng)域處于世界前列,，但多以初創(chuàng)企業(yè)為主,，且尚未形成有影響力的“芯片?平臺(tái)?應(yīng)用”的生態(tài)，不具備與傳統(tǒng)芯片巨頭（如英偉達(dá),、賽靈思）抗衡的實(shí)力,；而在GPU和FPGA領(lǐng)域，中國(guó)尚處于追趕狀態(tài),，高端芯片依賴海外進(jìn)口,。

　　技術(shù)層面：乘勝追擊，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)各領(lǐng)風(fēng)騷

　　技術(shù)層是基于基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)之上,，面向細(xì)分應(yīng)用開發(fā)的技術(shù),。中游技術(shù)類企業(yè)具有技術(shù)生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘,，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心,。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細(xì)分領(lǐng)域、技術(shù)層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴(kuò)展較為容易,。該層面包括算法理論（機(jī)器學(xué)習(xí)）,、開發(fā)平臺(tái)（開源框架）和應(yīng)用技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺、智能語音,、生物特征識(shí)別,、自然語言處理）。眾多國(guó)際科技巨頭和獨(dú)角獸均在該層級(jí)開展廣泛布局,。近年來,，我國(guó)技術(shù)層圍繞垂直領(lǐng)域重點(diǎn)研發(fā)，在計(jì)算機(jī)視覺,、語音識(shí)別等領(lǐng)域技術(shù)成熟,，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而出，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯,。但算法理論和開發(fā)平臺(tái)的核心技術(shù)仍有所欠缺,。

　　具體來看，在算法理論和開發(fā)平臺(tái)領(lǐng)域,，國(guó)內(nèi)尚缺乏經(jīng)驗(yàn),，發(fā)展較為緩慢。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是人工智能的熱點(diǎn),，開源框架成為國(guó)際科技巨頭和獨(dú)角獸布局的重點(diǎn),。開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是允許公眾使用,、復(fù)制和修改的源代碼，是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的核心推動(dòng)力,。目前,，國(guó)際上廣泛使用的開源框架包括谷歌的TensorFlow、臉書的Torchnet和微軟的DMTK等,，美國(guó)仍是該領(lǐng)域發(fā)展水平最高的國(guó)家,。我國(guó)基礎(chǔ)理論體系尚不成熟，百度的PaddlePaddle,、騰訊的Angle等國(guó)內(nèi)企業(yè)的算法框架尚無法與國(guó)際主流產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)。

　　在應(yīng)用技術(shù)的部分領(lǐng)域,，中國(guó)實(shí)力與歐美比肩,。計(jì)算機(jī)視覺、智能語音,、自然語言處理是三大主要技術(shù)方向,，也是中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模最大的三大商業(yè)化技術(shù)領(lǐng)域。受益于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá),，積累大量用戶數(shù)據(jù),，國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別領(lǐng)先全球,。自然語言處理當(dāng)前市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)尚未成型,，但國(guó)內(nèi)技術(shù)積累與國(guó)外相比存在一定差距。

　　作為落地最為成熟的技術(shù)之一,，計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用場(chǎng)景廣泛,。計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)模擬人眼的識(shí)別、跟蹤和測(cè)量功能,。其應(yīng)用場(chǎng)景廣泛,，涵蓋了安防（人臉識(shí)別）、醫(yī)療（影像診斷）,、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（視頻監(jiān)管）等,。計(jì)算機(jī)視覺是中國(guó)人工智能市場(chǎng)最大的組成部分。據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示,，2017年,，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模分別為80億元，占國(guó)內(nèi)AI市場(chǎng)的37%,。由于政府市場(chǎng)干預(yù),、算法模型成熟度、數(shù)據(jù)可獲得性等因素的影響,，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)落地情況產(chǎn)生分化,。我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)輸出主要在安防,、金融和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。而美國(guó)計(jì)算機(jī)視覺下游主要集中在消費(fèi),、機(jī)器人和智能駕駛領(lǐng)域,。

　　計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而出,。隨著終端市場(chǎng)工業(yè)檢測(cè)與測(cè)量逐漸趨于飽和,，新的應(yīng)用場(chǎng)景尚在探索，當(dāng)前全球技術(shù)層市場(chǎng)進(jìn)入平穩(wěn)的增長(zhǎng)期,，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局逐步穩(wěn)定,，頭部企業(yè)技術(shù)差距逐漸縮校中國(guó)在該領(lǐng)域技術(shù)積累豐富，技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn)品的結(jié)合走在國(guó)際前列,。2018年,，在全球最權(quán)威的人臉識(shí)別算法測(cè)試（FRVT）中，國(guó)內(nèi)企業(yè)和研究院包攬前五名,，中國(guó)技術(shù)世界領(lǐng)先,。國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè)脫穎而出,。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì),，2017年，商湯科技,、依圖科技,、曠視科技、云從科技四家企業(yè)占國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額的69.4%,，其中商湯市場(chǎng)份額20.6%排名第一,。

　　應(yīng)用層面：群雄逐鹿，格局未定

　　應(yīng)用層以底層技術(shù)能力為主導(dǎo),，切入不同場(chǎng)景和應(yīng)用,，提供產(chǎn)品和解決方案。受益于計(jì)算機(jī)視覺,、圖像識(shí)別,、自然語言處理等技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已廣泛地滲透和應(yīng)用于諸多垂直領(lǐng)域,，產(chǎn)品形式也趨向多樣化,。近年來，關(guān)注度較高的應(yīng)用場(chǎng)景主要包括安防,、金融,、教育、醫(yī)療,、交通,、廣告營(yíng)銷等,。從融合深度上，由于場(chǎng)景復(fù)雜度,、技術(shù)成熟度和數(shù)據(jù)公開水平的不同,，而導(dǎo)致各場(chǎng)景應(yīng)用成熟度不同。例如,，政策導(dǎo)向和海量數(shù)據(jù)助推下,，AI 安防、金融和客服領(lǐng)域有較為深入的應(yīng)用,，醫(yī)療和教育領(lǐng)域是產(chǎn)品或服務(wù)單點(diǎn)式切入,，尚未形成完整的解決方案。而由于基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜和數(shù)據(jù)獲取難度大,，AI 制造業(yè)處于邊緣化,。此外，AI 農(nóng)業(yè)國(guó)內(nèi)尚未產(chǎn)生成熟產(chǎn)品,。

　　應(yīng)用場(chǎng)景市場(chǎng)空間廣闊，全球市場(chǎng)格局未定,。受益于全球開源社區(qū),，應(yīng)用層進(jìn)入門檻相對(duì)較低。目前,，應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中市場(chǎng)規(guī)模最大的層級(jí),。據(jù)中國(guó)電子學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2019年,，全球應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到360.5億元,，約是技術(shù)層的1.67倍，基礎(chǔ)層的2.53倍,。在全球范圍內(nèi),，人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場(chǎng)化的探索階段，落地場(chǎng)景的豐富度,、用戶需求和解決方案的市場(chǎng)滲透率均有待提高,。目前，國(guó)際上尚未出現(xiàn)擁有絕對(duì)主導(dǎo)權(quán)的壟斷企業(yè),，在很多細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局尚未定型,。

　　中國(guó)側(cè)重應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)布局，市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿Υ?。歐洲,、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)落地期較早，以谷歌,、亞馬遜等企業(yè)為首的科技巨頭注重打造于從芯片,、操作系統(tǒng)到應(yīng)用技術(shù)研發(fā)再到細(xì)分場(chǎng)景運(yùn)用的垂直生態(tài),，市場(chǎng)整體發(fā)展相對(duì)成熟；而應(yīng)用層是我國(guó)人工智能市場(chǎng)最為活躍的領(lǐng)域,，其市場(chǎng)規(guī)模和企業(yè)數(shù)量也在國(guó)內(nèi) AI分布層級(jí)占比最大,。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)，2019年,，國(guó)內(nèi)77%的人工智能企業(yè)分布在應(yīng)用層,。得益于廣闊市場(chǎng)空間以及大規(guī)模的用戶基礎(chǔ)，中國(guó)市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿^大,，且在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用上已有部分企業(yè)居于世界前列,。例如，中國(guó)AI 安防技術(shù),、產(chǎn)品和解決方案引領(lǐng)全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展,，海康威視和大華股份分別占據(jù)全球智能安防企業(yè)的第一名和第四名,。

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　　整體來看,，國(guó)內(nèi)人工智能完整產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成，但仍存在結(jié)構(gòu)性問題,。從產(chǎn)業(yè)生態(tài)來看,，我國(guó)偏重于技術(shù)層和應(yīng)用層，尤其是終端產(chǎn)品落地應(yīng)用豐富,，技術(shù)商業(yè)化程度比肩歐美,。但與美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)在基礎(chǔ)層缺乏突破性,、標(biāo)志性的研究成果,，底層技術(shù)和基礎(chǔ)理論方面尚顯薄弱。初期國(guó)內(nèi)政策偏重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,，行業(yè)發(fā)展追求速度,，資金投向追捧易于變現(xiàn)的終端應(yīng)用。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為“浮躁”,，導(dǎo)致研發(fā)周期長(zhǎng),、資金投入大、見效慢的基礎(chǔ)層創(chuàng)新被市場(chǎng)忽略,?！邦^重腳輕”的發(fā)展態(tài)勢(shì)導(dǎo)致我國(guó)依賴國(guó)外開發(fā)工具、基礎(chǔ)器件等問題,，不利于我國(guó)人工智能生態(tài)的布局和產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展,。短期來看，應(yīng)用終端領(lǐng)域投資產(chǎn)出明顯，但其難以成為引導(dǎo)未來經(jīng)濟(jì)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,。中長(zhǎng)期來看,，人工智能發(fā)展根源于基礎(chǔ)層（算法、芯片等）研究有所突破,。

　　透析人工智能發(fā)展?jié)摿?/strong>

　　基于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,，我們將從智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、學(xué)術(shù)生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)維度,，對(duì)中國(guó),、美國(guó)和歐洲28國(guó)人工智能發(fā)展?jié)摿M(jìn)行評(píng)估，并使用熵值法確定各指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重后,，利用理想值法（TOPSIS法）構(gòu)建了一個(gè)代表人工智能發(fā)展?jié)摿φw情況的綜合指標(biāo),。

　　從智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)的角度：

　　產(chǎn)業(yè)化程度：增長(zhǎng)強(qiáng)勁，產(chǎn)業(yè)規(guī)模僅次美國(guó)

　　中國(guó)人工智能尚在產(chǎn)業(yè)化初期,，但市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿^大,。產(chǎn)業(yè)化程度是判斷人工智能發(fā)展活力的綜合指標(biāo)，從市場(chǎng)規(guī)模角度,，據(jù) IDC數(shù)據(jù),，2019年，美國(guó),、西歐和中國(guó)的人工智能市場(chǎng)規(guī)模分別是213,、71.25和45億美元，占全球市場(chǎng)份額依次為57%,、19%和12%。中國(guó)與美國(guó)的市場(chǎng)規(guī)模存在較大差異,，但近年來國(guó)內(nèi)AI技術(shù)的快速發(fā)展帶動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模高速增長(zhǎng),，2019年增速高達(dá)64%，遠(yuǎn)高于美國(guó)（26%）和西歐（41%）,。從企業(yè)數(shù)量角度,，據(jù)清華大學(xué)科技政策研究中心，截至2018年6月,，中國(guó)（1011家）和美國(guó)（2028家）人工智能企業(yè)數(shù)全球遙遙領(lǐng)先,，第三位英國(guó)（392家）不及中國(guó)企業(yè)數(shù)的40%。從企業(yè)布局角度,，據(jù)騰訊研究院,，中國(guó)46%和22%的人工智能企業(yè)分布在語音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。橫向來看,，美國(guó)在基礎(chǔ)層和技術(shù)層企業(yè)數(shù)量領(lǐng)先中國(guó),，尤其是在自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)平臺(tái)領(lǐng)域。而在應(yīng)用層面（智能機(jī)器人,、智能無人機(jī)）,，中美差距略小。展望未來,，在政策扶持,、資本熱捧和數(shù)據(jù)規(guī)模先天優(yōu)勢(shì)下，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將保持強(qiáng)勁的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),，發(fā)展?jié)摿^大,。

　　技術(shù)創(chuàng)新能力：專利多而不優(yōu)，海外布局仍有欠缺

　　專利申請(qǐng)量是衡量人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)撡|(zhì)的核心要素,。在全球范圍內(nèi),，人工智 能專利申請(qǐng)主要來源于中國(guó)、美國(guó)和日本,。2000年至2018年間,，中美日三國(guó)AI專利申請(qǐng)量占全球總申請(qǐng)量的73.95%。中國(guó)雖在AI領(lǐng)域起步較晚,，但自2010年起,，專利產(chǎn)出量首超美國(guó)，并長(zhǎng)期雄踞申請(qǐng)量首位,。

　　從專利申請(qǐng)領(lǐng)域來看,，深度學(xué)習(xí)、語音識(shí)別,、人臉識(shí)別和機(jī)器人等熱門領(lǐng)域均成為各國(guó)重點(diǎn)布局領(lǐng)域,。其中，美國(guó)幾乎全領(lǐng)域領(lǐng)跑,，而中國(guó)在語音識(shí)別（中文語音識(shí)別正確率世界 第一）,、文本挖掘、云計(jì)算領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯,。具體來看,，多數(shù)國(guó)內(nèi)專利于AI科技熱潮興起后申請(qǐng)，并集中在應(yīng)用端（如智能搜索,、智能推薦）,，而AI芯片、基礎(chǔ)算法等關(guān)鍵領(lǐng)域和前沿領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)主要仍被美國(guó)掌握,。由此反映出中國(guó)AI發(fā)展存在基礎(chǔ)不牢,，存在表面繁榮的結(jié)構(gòu)性不均衡問題。

　　從專利權(quán)人分布來看,，中國(guó)高校和科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新占據(jù)主導(dǎo)地位,，或?qū)е吕碚摗⒓夹g(shù)和產(chǎn)業(yè)割斷的市場(chǎng)格局。歐美日人工智能申請(qǐng)人集中在企業(yè),，IBM,、微軟、三星等巨頭企業(yè)已構(gòu)建了相對(duì)成熟的研發(fā)體系和策略,，成為專利申請(qǐng)量最多的專利人之一,。其中，IBM擁有專利數(shù)量全球遙遙領(lǐng)先,，截至2018年12月31日,，共擁有4079件AI專利。而中國(guó)是全球唯一的大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)AI專利申請(qǐng)高于企業(yè)的國(guó)家,。由于高校與企業(yè)定位與利益追求本質(zhì)上存在差異,，國(guó)內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新與市場(chǎng)需求是否有效結(jié)合的問題值得關(guān)注。

　　中國(guó) AI專利質(zhì)量參差不齊,，海外市場(chǎng)布局仍有欠缺,。盡管中國(guó)專利申請(qǐng)量遠(yuǎn)超美國(guó)，但技術(shù)“多而不強(qiáng),，專而不優(yōu)”問題亟待調(diào)整,。其一，中國(guó)AI專利國(guó)內(nèi)為主,，高質(zhì)量PCT數(shù)量較少,。PCT（PatentCooperationTreaty）是由WIPO進(jìn)行管理，在全球范圍內(nèi)保護(hù)專利發(fā)明者的條約,。PCT通常被為是具有較高的技術(shù)價(jià)值,。據(jù)中國(guó)專利保護(hù)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)PCT申請(qǐng)量占全球的41%,，國(guó)際應(yīng)用廣泛,。而中國(guó)PCT數(shù)量（2568件）相對(duì)較少，僅為美國(guó)PCT申請(qǐng)量的1/4,。目前，我國(guó)AI技術(shù)尚未形成規(guī)模性技術(shù)輸出,，國(guó)際市場(chǎng)布局欠缺,；其二，中國(guó)實(shí)用新型專利占比高,，專利廢棄比例大,。我國(guó)專利類別包括發(fā)明、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)三類,，技術(shù)難度依次降低,。中國(guó)擁有AI專利中較多為門檻低的實(shí)用新型專利，如2017年，發(fā)明專利僅占申請(qǐng)總量的23%,。此外,，據(jù)劍橋大學(xué)報(bào)告顯示，受高昂專利維護(hù)費(fèi)用影響,，我國(guó)61%的AI實(shí)用新型和95%的外觀設(shè)計(jì)將于5年后失效,，而美國(guó)85.6%的專利仍能得到有效保留。

　　人才儲(chǔ)備：供需失衡,，頂尖人才缺口大

　　人才的數(shù)量與質(zhì)量直接決定了人工智能的發(fā)展水平和潛力,。目前，全球人工智能人才分布不均且短缺,。據(jù)清華大學(xué)統(tǒng)計(jì),，截至2017年，人才儲(chǔ)備排名前10的國(guó)家占全球總量的61.8%,。歐洲28國(guó)擁有43064名人工智能人才,，位居全球第一，占全球總量的21.1%,。美國(guó)和中國(guó)分別以28536,、18232列席第二、第三位,。其中,，中國(guó)基礎(chǔ)人才儲(chǔ)備尤顯薄弱。根據(jù)騰訊研究院,，美國(guó)AI技術(shù)層人才是中國(guó)2.26倍,，基礎(chǔ)層人才數(shù)是中國(guó)的13.8倍。

　　我國(guó)人工智能人才供需嚴(yán)重失衡,，杰出人才缺口大,。據(jù) BOSS直聘測(cè)算，2017年國(guó)內(nèi)人工智能人才僅能滿足企業(yè)60%的需求,，保守估計(jì)人才缺口已超過100萬,。而在部分核心領(lǐng)域（語音識(shí)別、圖像識(shí)別等）,，AI人才供給甚至不足市場(chǎng)需求的40%,，且這種趨勢(shì)隨AI企業(yè)的增加而愈發(fā)嚴(yán)重。在人工智能技術(shù)和應(yīng)用的摸索階段,，杰出人才對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用,，甚至影響技術(shù)路線的發(fā)展。美國(guó)（5158人）,、歐盟（5787人）依托雄厚的科研創(chuàng)新能力和發(fā)展機(jī)會(huì)聚集了大量精英,，其杰出人才數(shù)在全球遙遙領(lǐng)先,，而中國(guó)杰出人才（977人）比例仍明顯偏低，不足歐美的1/5,。

　　人才流入率和流出率可以衡量一國(guó)生態(tài)體系對(duì)外來人才吸引和留住本國(guó)人才的能力,。根據(jù) ElementAI企業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó),、美國(guó)等國(guó)家屬于AI人才流入與流出率均較低的錨定國(guó)（AnchoredCountries）,，尤其是美國(guó)的人工智能人才總量保持相對(duì)穩(wěn)定。具體來看,，國(guó)內(nèi)人工智能培育仍以本土為主,，海外人才回流中國(guó)的AI人才數(shù)量?jī)H占國(guó)內(nèi)人才總量的9%，其中,，美國(guó)是國(guó)內(nèi)AI人才回流的第一大來源大國(guó),，占所有回流中國(guó)人才比重的43.9%?？梢妵?guó)內(nèi)政策,、技術(shù)、環(huán)境的發(fā)展對(duì)海外人才的吸引力仍有待加強(qiáng),。

　　從學(xué)術(shù)生態(tài)的角度：

　　技術(shù)創(chuàng)新能力：科研產(chǎn)出表現(xiàn)強(qiáng)勁,，產(chǎn)學(xué)融合尚待加強(qiáng)

　　科研能力是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。從論文產(chǎn)出數(shù)量來看,，1998-2018年,，歐盟、中國(guó),、美國(guó)位列前三,，合計(jì)發(fā)文量全球占比69.64%。近些年,，中國(guó)積極開展前瞻性科技布局,，AI發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，從1998年占全球人工智能論文比例的8.9%增長(zhǎng)至2018年的28.2%,，CAGR17.94%,。2018年，中國(guó)以24929篇AI論文居世界首位,。中國(guó)研究活動(dòng)的活躍從側(cè)面體現(xiàn)在人工智能發(fā)展?jié)摿^大,。

　　我國(guó)論文影響力仍待提高，但與歐美差距逐年縮校FWCI（Field-WeightedCitationImpact,，加權(quán)引用影響力）指標(biāo)是目前國(guó)際公認(rèn)的定量評(píng)價(jià)科研論文質(zhì)量的最優(yōu)方法,，我們利用FWCI表征標(biāo)準(zhǔn)化1后的論文影響力,。當(dāng)FWCI≥1時(shí),，代表被考論文質(zhì)量達(dá)到或超過了世界平均水平,。近20年，美國(guó)的AI論文加權(quán)引用影響力“獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷”,，2018年,，F(xiàn)WCI高于全球平均水平的36.78%；歐洲保持相對(duì)平穩(wěn),，與全球平均水平相當(dāng),；中國(guó)AI領(lǐng)域論文影響力增幅明顯，2018年,，中國(guó)FWCI為0.80,，較2010年增長(zhǎng)44.23%，但論文影響力仍低于世界平均水平的20%,。從高被引前1%論文數(shù)量來看,，美國(guó)和中國(guó)高質(zhì)量論文產(chǎn)出為于全球第一、第二位,，超出第三位英國(guó)論文產(chǎn)出量近4倍,。綜合來看，中國(guó)頂尖高質(zhì)量論文產(chǎn)出與美國(guó)不分伯仲,，但整體來看,，AI論文影響力與美國(guó)、歐美仍有差距,。

　　從發(fā)文主體來看,，科研機(jī)構(gòu)和高校是目前中國(guó)人工智能知識(shí)生產(chǎn)的絕對(duì)力量，反映出科研成果轉(zhuǎn)化的短板,。而美國(guó),、歐盟和日本則呈現(xiàn)企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)和高校聯(lián)合參與的態(tài)勢(shì),。據(jù)Scopus數(shù)據(jù)顯示,，2018年，美國(guó)企業(yè)署名AI論文比例是中國(guó)的7.36倍,，歐盟的1.92倍,。2012年至2018年，美國(guó)企業(yè)署名AI論文比例增長(zhǎng)43pct,，同期中國(guó)企業(yè)署名AI論文僅增長(zhǎng)18pct,。此外，人工智能與市場(chǎng)應(yīng)用關(guān)聯(lián)密切,，校企合作論文普遍存在,。而我國(guó)校-企合作論文比例僅為2.45%，與以色列（10.06%）,、美國(guó)（9.53%）,、日本（6.47%）差別較大,。從產(chǎn)學(xué)結(jié)合的角度，中國(guó)人工智能研究以學(xué)術(shù)界為驅(qū)動(dòng),，企業(yè)在科研中參與程度較低,，或難以實(shí)現(xiàn)以市場(chǎng)為導(dǎo)向。

　　中國(guó)人工智能高校數(shù)量實(shí)位于第二梯隊(duì),，實(shí)力比肩美國(guó),。高校是人工智能人才供給和論文產(chǎn)出的核心載體。據(jù)騰訊研究院統(tǒng)計(jì),，全球共 367所高校設(shè)置人工智能相關(guān)學(xué)科,，其中，美國(guó)（168所）獨(dú)占鰲頭,，占據(jù)全球的45.7%,。中國(guó)擁有20所高校與英國(guó)并列第三，數(shù)量上稍顯遜色,。此外,，中國(guó)高校實(shí)力普遍上升，表現(xiàn)強(qiáng)勁,。據(jù)麻省理工學(xué)院2019年發(fā)布的AI高校實(shí)力Top20榜單中,，中國(guó)清華大學(xué)、北京大學(xué)包攬前兩名,，較2018年分別上升1個(gè)和3個(gè)名次,。

　　從創(chuàng)新環(huán)境的角度：

　　研發(fā)投入：中美研發(fā)投入差距收窄

　　中國(guó)研發(fā)高投入高強(qiáng)度，在全球研發(fā)表現(xiàn)中占據(jù)重要地位,。從研發(fā)投入的角度,，美國(guó)、中國(guó),、日本和德國(guó)始終是全球研發(fā)投入的主力軍,。據(jù) IDC統(tǒng)計(jì)顯示，2018年四國(guó)的研發(fā)投入總和占全球總量的比例已達(dá)60.77%,。其中,，美國(guó)憑借其強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力連續(xù)多年位居全球研發(fā)投入的榜首。近年來,，中國(guó)研發(fā)投入呈現(xiàn)一路猛增的強(qiáng)進(jìn)勢(shì)頭,，據(jù)Statista統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)2019年研發(fā)投入額為5192億美元,，僅次于美國(guó),。且趨勢(shì)上與美國(guó)差距不斷縮小，2000年至2019年,，CAGR高達(dá)14.43%,，同期美國(guó)CAGR僅2.99%,。由于經(jīng)濟(jì)疲軟等諸多原因，歐盟與日本則呈現(xiàn)較為緩慢的上升趨勢(shì),。據(jù)研發(fā)投入與強(qiáng)度增長(zhǎng)的趨勢(shì)推測(cè)，中國(guó)或在1-2年內(nèi)取代美國(guó)的全球研發(fā)領(lǐng)先地位,。從研發(fā)強(qiáng)度的角度,，中國(guó)研發(fā)強(qiáng)度總體上呈逐步攀升的趨勢(shì)，且漲幅較大,。但對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)投入強(qiáng)度的重視程度仍與美國(guó)和日本存在差距,。2018年中國(guó)研發(fā)強(qiáng)度1.97%，低于日本和美國(guó)1.53,、0.87個(gè)百分點(diǎn),。

　　資本投入：資金多而項(xiàng)目缺，資本投向側(cè)重終端市場(chǎng)

　　中美是全球人工智能“融資高地”,。人工智能開發(fā)成本高,，資本投入成為推動(dòng)技術(shù)開發(fā)的主力。在全球范圍內(nèi),，美國(guó)是人工智能新增企投融資領(lǐng)先者,，據(jù)CAPIQ數(shù)據(jù)顯示，2010年至2019年10月,，美國(guó)AI企業(yè)累計(jì)融資773億美元,，領(lǐng)先中國(guó)320億美元，占全球總?cè)谫Y額的50.7%,。尤其是特朗普政府以來,，人工智能投資力度逐步加碼。中國(guó)作為全球第二大融資體,，融資總額占全球35.5%,。考慮到已有格局和近期變化,，其他國(guó)家和地區(qū)難以從規(guī)模上撼動(dòng)中美兩國(guó),。從人工智能新增企業(yè)數(shù)量來看，美國(guó)仍處于全球領(lǐng)先地位,。2010至2018年,，美國(guó)累計(jì)新增企業(yè)數(shù)量7022家，較約是中國(guó)的8倍（870家）,。中國(guó)每年新增人工智能企業(yè)在2016年達(dá)到179家高點(diǎn)后逐漸下降,，近兩年分別是179家（2017年），151家（2018年）,，表明中國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)AI投資也日趨成熟和理性,。整體來看,，中國(guó)人工智能新增企業(yè)增勢(shì)緩慢，但融資總額漲幅迅猛,。這一“資金多而項(xiàng)目缺”的態(tài)勢(shì)或是行業(yè)泡沫即將出現(xiàn)的預(yù)警,。

　　相比較美國(guó)，中國(guó)資本投向側(cè)重易落地的終端市場(chǎng),。從融資層面來看,，中國(guó)各領(lǐng)域發(fā)展較為均衡，應(yīng)用層是突出領(lǐng)域,，如自動(dòng)駕駛,、計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)與圖像、語音識(shí)別和無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的新增融資額均超過美國(guó),。而美國(guó)市場(chǎng)注重底層技術(shù)的發(fā)展,。據(jù)騰訊研究院數(shù)據(jù)顯示，芯片和處理器是美國(guó)融資最多的領(lǐng)域,，占總?cè)谫Y額的31%,。當(dāng)前中國(guó)對(duì)人工智能芯片市場(chǎng)高度重視，但受限于技術(shù)壁壘和投資門檻高,，國(guó)內(nèi)芯片融資處于弱勢(shì),。

　　基于信息熵的 TOPSIS法：綜合指標(biāo)評(píng)估（略）

　　數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，美國(guó)綜合指標(biāo)及三大項(xiàng)目指標(biāo)評(píng)分絕對(duì)領(lǐng)先,，中國(guó)第二,，歐洲 28國(guó)暫且落后。具體來看,，美國(guó)在人工智能人才儲(chǔ)備,、創(chuàng)新產(chǎn)出、融資規(guī)模方面優(yōu)勢(shì)明顯,。中國(guó)作為后起之秀,，盡管有所趕超，但總體水平與美國(guó)相比仍有差距,，尤其是杰出人才資源,、高質(zhì)量專利申請(qǐng)上存在明顯的缺陷和短板。但在論文數(shù)量和影響力,、研發(fā)投入等指標(biāo)上,，中國(guó)正快速發(fā)展，與美國(guó)差距收窄,。從各指標(biāo)具體分析來看,，我國(guó)人工智能研究主要分布在高校和科研機(jī)構(gòu)，企業(yè)參與度較低，產(chǎn)出成果較多呈現(xiàn)條塊化,、碎片化現(xiàn)象,，缺乏與市場(chǎng)的系統(tǒng)性融合，這將不利于中國(guó)人工智能技術(shù)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)的發(fā)揮,。此外,，我國(guó)科研產(chǎn)出、企業(yè)數(shù)量和融資領(lǐng)域集中于產(chǎn)業(yè)鏈中下游,，上游核心技術(shù)仍受制于國(guó)外企業(yè),。未來，若國(guó)內(nèi)底層技術(shù)領(lǐng)域仍未能實(shí)現(xiàn)突破,，勢(shì)必導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨瓶頸。

　　展望：乘風(fēng)破浪,，探尋彎道超車之路

　　國(guó)內(nèi)人工智能追趕速度迅猛,，但基礎(chǔ)薄弱問題突出。在強(qiáng)有力的戰(zhàn)略引領(lǐng)和政策支持下,、依托龐大的數(shù)據(jù)體量,、豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和高度的互聯(lián)網(wǎng)普及率，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)保持蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì),，并躋身全球人工智能第一梯隊(duì),。技術(shù)上，我國(guó)人工智能論文和專利申請(qǐng)量長(zhǎng)期雄踞世界首位,，在國(guó)際技術(shù)競(jìng)賽中多次拔得頭籌,；產(chǎn)業(yè)上，以阿里巴巴,、騰訊為代表的科技巨頭全面布局人工智能生態(tài),，以寒武紀(jì)、科大訊飛,、商湯科技為代表的初創(chuàng)企業(yè)深耕垂直領(lǐng)域,，打造技術(shù)護(hù)城河。我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模,、資本投入,、企業(yè)數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，智能技術(shù)與實(shí)體融合持續(xù)加強(qiáng),，落地場(chǎng)景不斷豐富,。但我們也應(yīng)當(dāng)意識(shí)到，與美國(guó),、歐洲相比,，我國(guó)在產(chǎn)業(yè)鏈分布上更加集中于應(yīng)用落地端口。長(zhǎng)期市場(chǎng)化導(dǎo)向?qū)е聡?guó)內(nèi)行業(yè)發(fā)展出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性失衡，基礎(chǔ)理論缺乏,、原創(chuàng)算法薄弱,、高端芯片依賴進(jìn)口等問題凸顯，這也反映出中國(guó)人工智能發(fā)展不牢的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),。因此,，站在科技創(chuàng)新的“巨型風(fēng)口”，我們更需要審慎后續(xù)技術(shù)路線和產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑,，加大科研攻關(guān)力度,，補(bǔ)齊技術(shù)短板。

　　從中短期看,，技術(shù)優(yōu)化,、落地場(chǎng)景的開拓和滲透是是最主要的增長(zhǎng)點(diǎn)；從長(zhǎng)期看,，智能生態(tài)體系建設(shè)才是彎道超車的必由之路,。人工智能產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于生態(tài)體系的建設(shè)，包括大數(shù)據(jù),、算法理論,、底層技術(shù)、應(yīng)用生態(tài),、人才儲(chǔ)備等層面,。而我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)正處于探索期，如何實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)的突破和拓寬人工智能技術(shù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)融合場(chǎng)景著力點(diǎn)在于人才儲(chǔ)備和持續(xù)的研發(fā)投入,。從人才的角度,，收窄技術(shù)差距的根本在于優(yōu)化人的知識(shí)結(jié)構(gòu)和能力。當(dāng)前政策應(yīng)側(cè)重建立人才培養(yǎng)體系,，為人工智能打造人才資源池,，尤其是在基礎(chǔ)學(xué)科領(lǐng)域突破人才瓶頸。同時(shí),，打破“唯數(shù)量論”的科研評(píng)價(jià)和考核體系,，改變?nèi)瞬偶?lì)機(jī)制勢(shì)在必行。我國(guó)人工智能專利申請(qǐng)和科研產(chǎn)出數(shù)量全球領(lǐng)先,，但質(zhì)量堪憂,。唯有從源頭改變?cè)u(píng)價(jià)機(jī)制，才能扭轉(zhuǎn)“量多而質(zhì)優(yōu)”的問題,。從研發(fā)的角度,，企業(yè)技術(shù)優(yōu)化和創(chuàng)新能力是解決產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)的關(guān)鍵?；A(chǔ)研究的投入周期長(zhǎng),、不確定性大,、和風(fēng)險(xiǎn)高特點(diǎn)決定了其難以短期內(nèi)獲得投資回報(bào)，但基礎(chǔ)領(lǐng)域的突破將為經(jīng)濟(jì)帶來長(zhǎng)期和廣泛的溢出效應(yīng),，因此,，國(guó)內(nèi)更應(yīng)關(guān)注底層技術(shù)的研發(fā)投入，扭轉(zhuǎn)傳統(tǒng)技術(shù)路徑,，顛覆核心技術(shù)受制于人的被動(dòng)局面,。此外，人工智能在賦能機(jī)器模擬人類進(jìn)行決策的同時(shí)產(chǎn)生的倫理道德,、隱私保護(hù)和社會(huì)安全問題值得關(guān)注,。由于法律法規(guī)存在滯后性，尚無法對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行有效監(jiān)管,。我國(guó)應(yīng)加快人工智能倫理研究,，及早識(shí)別人工智能治理風(fēng)險(xiǎn)。