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[導(dǎo)讀] 每次工業(yè)革命的,都伴隨著全球產(chǎn)業(yè)的大轉(zhuǎn)移和國(guó)際格局的大調(diào)整。從第一次的蒸汽機(jī)的發(fā)展,到今天第四次工業(yè)革命,來(lái)到了智能化圈地運(yùn)動(dòng),“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的拐點(diǎn)。第四次工業(yè)革命是全方位的革新,不只是5G,更

每次工業(yè)革命的,都伴隨著全球產(chǎn)業(yè)的大轉(zhuǎn)移和國(guó)際格局的大調(diào)整。從第一次的蒸汽機(jī)的發(fā)展,到今天第四次工業(yè)革命,來(lái)到了智能化圈地運(yùn)動(dòng),“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的拐點(diǎn)。第四次工業(yè)革命是全方位的革新,不只是5G,更重要的是物聯(lián)網(wǎng),人工智能的發(fā)展。

在政策、經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)需求等多方推動(dòng)下,我國(guó)新一代人工智能發(fā)展迅速,部分指標(biāo)已居于世界領(lǐng)先地位。國(guó)內(nèi)有如百度、阿里巴巴等科技巨頭取得領(lǐng)先地位,也有諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優(yōu)秀的人工智能初創(chuàng)企業(yè)在垂直領(lǐng)域名列前茅,推動(dòng)著中國(guó)AI力量在世界舞臺(tái)上的亮相。那么,中國(guó)人工智能實(shí)力與美國(guó),以及歐洲之間相比如何呢?

專(zhuān)利:中國(guó)AI專(zhuān)利數(shù)趕超美國(guó),躋身全球第一梯隊(duì)

根據(jù)《日經(jīng)亞洲評(píng)論》統(tǒng)計(jì)的過(guò)去三年人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)量排名前50名的企業(yè)。其中,中國(guó)公司專(zhuān)利申請(qǐng)總量大幅領(lǐng)先于美國(guó),企業(yè)數(shù)量也翻了一番有余,相比于上一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期(2013年-2015年),從8家增加至19家,成績(jī)令人驚嘆。2018年,中國(guó)公司一共在人工智能申請(qǐng)了三萬(wàn)多項(xiàng)公開(kāi)專(zhuān)利,五年內(nèi)增長(zhǎng)了大約10倍,大約是美國(guó)公司的2.5倍。就具體專(zhuān)利申請(qǐng)方面,中國(guó)公司在電子商務(wù)、數(shù)據(jù)搜索和語(yǔ)言處理領(lǐng)域的人工智能專(zhuān)利不斷增長(zhǎng)。尤其是圖像處理技術(shù)方面,中國(guó)公開(kāi)的專(zhuān)利達(dá)到了1.6萬(wàn)件,是美國(guó)的4倍之多。

根據(jù),胡潤(rùn)研究院發(fā)布的《2019中國(guó)人工智能企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)競(jìng)爭(zhēng)力百?gòu)?qiáng)榜》,中國(guó)已經(jīng)逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)利申請(qǐng)的主要來(lái)源國(guó)。截至2018年,中國(guó)企業(yè)在這三個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)總量均居世界第一。

AI論文:中國(guó)數(shù)量逐年增加,美國(guó)質(zhì)量取勝

根據(jù)美國(guó)數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2017年,中國(guó)發(fā)表了15199篇AI論文,歐盟14776篇,美國(guó)10287篇(表1)。但是從歷史上看,歐盟發(fā)表的AI論文最多。而從論文質(zhì)量來(lái)看,2016年,美國(guó)的加權(quán)引文影響(FWCI)為1.83,這意味著全球人工智能研究人員引用的美國(guó)研究人員發(fā)表的論文比全球平均水平高83%。相比之下,歐盟和中國(guó)的FWCI分別為1.20和0.94。

另外,根據(jù)《2019人工智能索引報(bào)告》的數(shù)據(jù),2019年中國(guó)已經(jīng)發(fā)表AI領(lǐng)域全球28%的出版物,而歐盟占此類(lèi)論文的27%。但從科學(xué)價(jià)值的觀點(diǎn)來(lái)看,顯然美國(guó)論文處于領(lǐng)先地位:它們被引用的數(shù)量比中國(guó)論文高出50%。我國(guó)每年發(fā)表的論文應(yīng)用型論文較多,基礎(chǔ)研究類(lèi)論文較少,其中重要的原創(chuàng)性成果更少。要想在 AI 基礎(chǔ)研究領(lǐng)域領(lǐng)先和起主導(dǎo)作用,還任重道遠(yuǎn)。

人才:各國(guó)注重人才培養(yǎng),中國(guó)缺少高端人才

人才的質(zhì)量和數(shù)量決定著人工智能發(fā)展水平和潛力,對(duì)人才的爭(zhēng)奪和培養(yǎng)是各國(guó)發(fā)展人工智能的重要策略。在各國(guó)發(fā)布的人工智能戰(zhàn)略中,人才都是重要組成部分。各國(guó)都推出了各項(xiàng)政策來(lái)支持人才投入人工智能浪潮中來(lái)。我國(guó)高等教育領(lǐng)域也采取了一系列行動(dòng)計(jì)劃,如人工智能+教師隊(duì)伍建設(shè)行動(dòng)計(jì)劃、高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃、卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃、批準(zhǔn)國(guó)家級(jí)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心等。

根據(jù)《2019年全球AI人才報(bào)告》,美國(guó)的AI人才質(zhì)量?jī)?yōu)于中國(guó)。分析AI就業(yè)地理分布數(shù)據(jù),有46%的AI人才選擇在美國(guó)就業(yè),超過(guò)11%的人才留在中國(guó)大陸,中美兩國(guó)AI從業(yè)人員總和占比全球57%,其次是英國(guó)(7%)、加拿大(4%)、德國(guó)(4%)和日本(4%)。而根據(jù)近三年來(lái)論文引用數(shù)量判定,會(huì)發(fā)現(xiàn)其中有大約4000人的研究對(duì)整個(gè)領(lǐng)域都產(chǎn)生了顯著的影響,這4000人里,1095人都在美國(guó),其次中國(guó)(255),英國(guó)(140),澳大利亞(80)和加拿大(45)。

產(chǎn)業(yè):產(chǎn)業(yè)不斷細(xì)分,中國(guó)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)先

隨著AI技術(shù)的發(fā)展,已進(jìn)入到了遍地開(kāi)花的“應(yīng)用期”。雖然在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域我國(guó)與美國(guó)尚有一定差距,但在AI應(yīng)用領(lǐng)域,中國(guó)實(shí)際已領(lǐng)先于美國(guó)。中國(guó)所擁有的數(shù)據(jù)約占世界數(shù)據(jù)總量的20%,到2030年會(huì)達(dá)到約30%,以及政府對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)管的政策要比美國(guó)寬松。數(shù)據(jù)是AI發(fā)展尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的重要資源,因此中國(guó)在這方面占有非常大的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于數(shù)據(jù)密集型的技術(shù),中國(guó)能夠率先進(jìn)行大規(guī)模應(yīng)用、發(fā)展和進(jìn)化。因此,在人工智能技術(shù)的應(yīng)用上,尤其是商業(yè)化、普及化以及數(shù)據(jù)資源上,中國(guó)是處于優(yōu)勢(shì)地位的。

總結(jié):

從多份報(bào)告的幾項(xiàng)指標(biāo)中,我們可以清晰地看到,雖然中國(guó)在數(shù)據(jù)、論文、科研等方面有部分優(yōu)勢(shì),例如人工智能論文質(zhì)量逐步提升、產(chǎn)業(yè)化落地加快推進(jìn)、多層次AI人才培養(yǎng)體系逐步形成等諸多亮點(diǎn)。但同時(shí),我國(guó)的智能產(chǎn)業(yè)仍存在基礎(chǔ)層發(fā)展薄弱、產(chǎn)學(xué)研合作不夠緊密等短板。

整體上,中美兩國(guó)仍在全球AI競(jìng)賽中處于領(lǐng)先地位,我國(guó)與美國(guó)在AI技術(shù)的發(fā)展上各有所長(zhǎng)。我國(guó)應(yīng)在芯片技術(shù)、資金投入、科研和人才培養(yǎng)等方面進(jìn)行突破,清晰的認(rèn)識(shí)到自己的優(yōu)劣,以促進(jìn)AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。同時(shí)應(yīng)建立健全相關(guān)制度,加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理,以規(guī)避AI發(fā)展的潛在風(fēng)險(xiǎn),搶占科技制高點(diǎn),實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展。

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