人工智能軟件可以進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理,、模式識(shí)別,、自動(dòng)推理和決策等任務(wù)，從海量數(shù)據(jù)中提取信息,、自主學(xué)習(xí)和不斷優(yōu)化算法,，從而實(shí)現(xiàn)高效的智能化應(yīng)用。算法是人工智能系統(tǒng)的核心,，計(jì)算框架則是支持算法實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行的工具,，而人工智能軟件則是基于算法和計(jì)算框架構(gòu)建起來的具體應(yīng)用系統(tǒng)。三者之間關(guān)系密切,，相互協(xié)作,，共同推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展,。

本文通過對(duì)中美兩國(guó)人工智能算法專利的數(shù)量、質(zhì)量等方面進(jìn)行比較分析,，以及兩國(guó)在大型計(jì)算框架的開發(fā),、貢獻(xiàn)、社區(qū)活躍度等方面的差異對(duì)比,，深入了解中美兩國(guó)人工智能軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,。

人工智能的四大要素，算法,、算力,、數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景，其中算法是人工智能的核心,。人工智能算法按照模型訓(xùn)練方式可以分為有監(jiān)督算法,、無監(jiān)督算法、半監(jiān)督算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí),。其覆蓋范圍較廣,，這里考慮到人工智能的目的是使得機(jī)器具有自我學(xué)習(xí)的能力，這里我們以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為主,。根據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分解體系,，結(jié)合近來研究趨勢(shì)對(duì)其進(jìn)行修改后得到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能算法技術(shù)譜系（表1）。

人工智能算法因技術(shù)屬性而被美國(guó),、歐盟認(rèn)為是一種發(fā)明,。根據(jù)表3內(nèi)算法元素，對(duì)人工智能算法專利進(jìn)行計(jì)量分析,，分析專利數(shù)據(jù)檢索自incoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù),，檢索范圍為全球發(fā)明申請(qǐng)專利，檢索時(shí)間為申請(qǐng)日在2000年1月1日以后,，簡(jiǎn)單同族處理后,，共獲得710112條專利數(shù)據(jù)。

分析全球?qū)＠麃碓捶植记闆r,，揭示人工智能算法領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)國(guó)家和地區(qū),。從專利總量來看（圖1），我國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)專利數(shù)量居全球首位,，2000年至今授權(quán)專利共442365項(xiàng),，占全球總申請(qǐng)專利數(shù)一半以上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過位居第二的美國(guó)（116244項(xiàng)）,。從專利授權(quán)數(shù)年度申請(qǐng)趨勢(shì)來看,，全球?qū)＠麛?shù)量在2000-2022年間呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，我國(guó)人工智能算法增長(zhǎng)幅度十分顯著,，2010年以前我國(guó)專利數(shù)量低于美國(guó),，2015年左右我國(guó)人工智能算法專利增長(zhǎng)趨勢(shì)大幅提高,。相比之下，美國(guó)相關(guān)專利雖然在2000-2022年間整體也呈增長(zhǎng)趨勢(shì),，但漲幅較緩慢,，2019-2021年間呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，這可能受疫情影響,，也可能與專利申請(qǐng)時(shí)間滯后等因素有關(guān),。

分析專利數(shù)量機(jī)構(gòu)分布（圖2），我國(guó)國(guó)家電網(wǎng)專利申請(qǐng)量最多,，共有8307項(xiàng),，位居全球第一。美國(guó)IBM公司共布局了5386項(xiàng)專利,，位居世界第二,。專利布局?jǐn)?shù)量TOP15的申請(qǐng)機(jī)構(gòu)中，還包括韓國(guó)三星公司（排名13,，共布局3059項(xiàng)專利）,。此外均為我國(guó)高校和企業(yè)，其中除國(guó)家電網(wǎng)外還包括3家企業(yè),，分別是百度,、騰訊和平安科技。從申請(qǐng)年度趨勢(shì)（圖3）來看,，我國(guó)企業(yè)界近年來在人工智能算法領(lǐng)域的專利布局量有大幅度增加,，其中國(guó)家電網(wǎng)早在2013年就加大了人工智能算法上的專利申請(qǐng)量，騰訊和平安科技在2018年左右開始增加專利申請(qǐng),，百度2020年才開始大幅度增加專利布局,，起步較晚，但力度較大,。綜上,，我國(guó)企業(yè)近三年來在人工智能算法領(lǐng)域?qū)＠季执蠓仍黾?，高校和企業(yè)是我國(guó)人工智能算法發(fā)展的主力軍,，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)近來在專利布局方面成績(jī)顯著。

篩選有效專利,，有效專利指專利申請(qǐng)授權(quán)后仍處于法定保護(hù)狀態(tài)的專利,，需要專利權(quán)人按有關(guān)規(guī)定繳納年費(fèi)。一般認(rèn)為需要申請(qǐng)人花費(fèi)額外費(fèi)用維護(hù)的專利,，其具有一定商業(yè)價(jià)值,。經(jīng)篩選后，我國(guó)有效專利數(shù)量剩余124494項(xiàng),，僅達(dá)到專利申請(qǐng)總量的28.14%,。相比之下美國(guó)有效專利剩余50916項(xiàng),，占總申請(qǐng)專利數(shù)的43.80%。我國(guó)有效專利占比在申請(qǐng)專利數(shù)TOP20國(guó)家中排在第8位,。這一定程度上反映了我國(guó)雖然當(dāng)前人工智能算法相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)量過多,，但高質(zhì)量專利布局不足的問題。

人工智能計(jì)算框架是人工智能算法模型設(shè)計(jì),、訓(xùn)練和驗(yàn)證的一套標(biāo)準(zhǔn)接口,、特性庫(kù)和工具包，集成了算法的封裝,、數(shù)據(jù)的調(diào)用以及計(jì)算資源的使用,，同時(shí)面向開發(fā)者提供了開發(fā)界面和高效的執(zhí)行平臺(tái)，是現(xiàn)階段人工智能算法開發(fā)的必備工具,。人工智能框架負(fù)責(zé)給開發(fā)者提供構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)學(xué)操作,，把復(fù)雜的數(shù)學(xué)表達(dá)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的計(jì)算圖，自動(dòng)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,，得到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于解決機(jī)器學(xué)習(xí)中分類,、回歸的問題，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類,、語音識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景,。這里我們以深度學(xué)習(xí)框架為主要研究對(duì)象。

谷歌和Facebook是深度學(xué)習(xí)框架的先行者,，也是目前全球占有率最高的深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架,。Tensorflow框架由谷歌首次于2015年發(fā)布并開源。它擁有一個(gè)全面而靈活的生態(tài)系統(tǒng),，由Python編程語言編寫,，使用數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，包含各種工具,、庫(kù)和社區(qū)資源,，可以幫助用戶開發(fā)和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，適用于windows,、MacOS,、Linux等主流操作系統(tǒng)。目前Tensorflow在工業(yè)界占有率最高,。2017年Facebook發(fā)布Pytorch框架,，一個(gè)基于Torch的Pyhton開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，底層由c++實(shí)現(xiàn),。得益于其強(qiáng)大的張量計(jì)算,，包含自動(dòng)求導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，支持動(dòng)態(tài)圖且用戶可以靈活地調(diào)整網(wǎng)絡(luò),，目前Pytorch在科研界占有率較高,。

我國(guó)深度學(xué)習(xí)等人工智能算法及應(yīng)用在學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界都嚴(yán)重依賴于國(guó)外平臺(tái),，如若遭遇制裁，很可能面臨卡脖子的風(fēng)險(xiǎn),，尤其在智能領(lǐng)域存在嚴(yán)重隱患,。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中著重提及深入研發(fā)人工智能底層技術(shù)的重要性。為此,，2020年計(jì)圖,、天元、MindSpore,、OneFlow等國(guó)內(nèi)自主技術(shù)框架相繼開源,，代表著我國(guó)從應(yīng)用驅(qū)動(dòng)向人工智能生態(tài)全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展邁進(jìn)。國(guó)產(chǎn)人工智能計(jì)算框架主要包括華為昇思MindSpore,、百度飛槳PaddlePaddle,、騰訊NCNN、清華計(jì)圖Jittor及曠世天元MegEngine等（表2）,。

華為昇思MindSpore的定位是端邊云全場(chǎng)景統(tǒng)一的AI框架,，在架構(gòu)上進(jìn)行了針對(duì)性的設(shè)計(jì)。尤其是在2020年3月正式開源之后,，通過持續(xù)迭代,，其面向開發(fā)和研究領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)布了非常多的優(yōu)秀的特性，其中包括了支持Python原生控制流動(dòng)態(tài)圖加速算法開發(fā),，靜態(tài)圖實(shí)現(xiàn)性能加速,；能進(jìn)行大規(guī)模自動(dòng)并行；面向落地部署支持全場(chǎng)景AI,，提供領(lǐng)先的模型壓縮能力,，進(jìn)行軟硬件協(xié)同；另外還提供了聯(lián)邦學(xué)習(xí),，安全可信等諸多關(guān)鍵能力的支持,。

百度飛槳PaddlePaddle重磅發(fā)布的一款開源時(shí)序建模算法庫(kù)——PaddleTS，可以幫助開發(fā)者實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)處理,、分析,、建模、預(yù)測(cè)全流程,。其主要包括以下幾個(gè)特點(diǎn),，超易用：3行代碼即可完成時(shí)序建模,；速度快：模型訓(xùn)練效率比同類產(chǎn)品快2倍,；效果好：時(shí)序?qū)俚淖詣?dòng)建模與集成預(yù)測(cè)效果突出。

NCNN是騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室開源的為手機(jī)端極致優(yōu)化的高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計(jì)算框架,。NCNN從設(shè)計(jì)之初深刻考慮手機(jī)端的部署和使用,。無第三方依賴,，跨平臺(tái)，手機(jī)端cpu的速度快于目前所有已知的開源框架,?；贜CNN，開發(fā)者能夠?qū)⑸疃葘W(xué)習(xí)算法輕松移植到手機(jī)端高效執(zhí)行,，便于開發(fā)人工智能APP,。NCNN目前已在騰訊多款應(yīng)用中使用，如QQ,，微信等,。

計(jì)圖Jittor是首個(gè)來自中國(guó)高校科研機(jī)構(gòu)的開源深度學(xué)習(xí)框架,，之前,，業(yè)內(nèi)來自“高校”的還有加拿大蒙特利爾大學(xué)的Theano,，UC伯克利的Caffe,。與主流的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、Pytorch不同,，Jittor是一個(gè)完全基于動(dòng)態(tài)編譯,、使用元算子和統(tǒng)一計(jì)算圖的深度學(xué)習(xí)框架。開發(fā)Jittor的初衷主要是為了將新技術(shù),、硬件和模型的能力,，更好地釋放出來?！吧疃葘W(xué)習(xí)發(fā)展迅猛,，TensorFlow、PyTorch這些老牌主流框架,，也會(huì)在新模型,，新算法，新硬件上表現(xiàn)不佳,，所以需要新的框架,，在易于擴(kuò)展同時(shí)保持高效?！?/p>

MegEngine是曠視完全自主研發(fā)的工業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架,，中文名為天元，自今年開源以來,，收到了Al開發(fā)者社區(qū)的積極反饋,，GitHub熱度持續(xù)增長(zhǎng)，正發(fā)展為國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)框架的一支新興力量。作為工業(yè)級(jí)的深度學(xué)習(xí)框架,，MegEngine架構(gòu)先進(jìn),，性能優(yōu)異，具有訓(xùn)練推理一體化,、動(dòng)靜合一,、兼容并包、靈活高效等顯著特點(diǎn),；同時(shí)強(qiáng)調(diào)AI產(chǎn)品化能力,，在此基礎(chǔ)上保證研發(fā)過程的快捷便利。

通過大型開源平臺(tái)GitHub上的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù),，對(duì)國(guó)內(nèi)外主要人工智能計(jì)算框架的使用情況進(jìn)行對(duì)比,。GitHub是一個(gè)面向開源及私有軟件項(xiàng)目的托管平臺(tái)，是全球最大的開源代碼平臺(tái),，對(duì)其用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，可一定程度反映AI框架的發(fā)展情況（表3）。

TensorFlow的各項(xiàng)指標(biāo)都名列前茅,，并且和第二名的差距非常大,，是全球目前活躍度最高、應(yīng)用最廣的AI框架,。在排行榜中的第二名是PyTorch,，近幾年在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的表現(xiàn)比較亮眼，有很大的發(fā)展?jié)摿?，但總體而言,，與TensorFlow有些差距。國(guó)內(nèi)AI框架方面,，目前MindSpore是活躍度最高的框架,，在貢獻(xiàn)者的規(guī)模上也積累了一定的群體；排名第二的是PaddlePaddle,，因?yàn)殚_源較早,，已經(jīng)積累了不小的優(yōu)勢(shì)，主要集中于點(diǎn)贊數(shù)量及貢獻(xiàn)者規(guī)模上,，但在整體活躍度上,，稍劣于MindSpore。但整體而言,，國(guó)內(nèi)AI框架方面,，活躍度較低，普及推廣力度不足,，相比國(guó)外一流框架而言存在較大差距,。學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界嚴(yán)重依賴國(guó)外開源人工智能算法和計(jì)算框架,。國(guó)產(chǎn)人工智能基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品發(fā)展受阻，缺乏市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,。

綜上,，在技術(shù)實(shí)力方面,，美國(guó)擁有眾多世界級(jí)的人工智能企業(yè)和頂尖的研究機(jī)構(gòu),，如谷歌、微軟,、IBM等,，在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力較為強(qiáng)大，擁有世界領(lǐng)先的算法,、模型和計(jì)算框架,。而我國(guó)在人工智能技術(shù)方面也取得了顯著的進(jìn)步，積極推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新,，涌現(xiàn)了一批在人工智能領(lǐng)域有核心技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu),。在產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面，美國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)較為成熟,，以企業(yè)為主導(dǎo),，包含從計(jì)算框架、算法到應(yīng)用軟件等多個(gè)層面的完整產(chǎn)業(yè)鏈,，而我國(guó)人工智能算法和計(jì)算框架發(fā)展匹配度不高,，算法和計(jì)算框架之間的互動(dòng)有待增強(qiáng)。