近日，清华大学中国科技政策研究中心联合多家机构发布了《中国人工智能发展报告（2018）》。该报告从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境、 以及社会认知和综合影响四个方面描绘中国人工智能的发展面貌，各部分的主要发现和结论如下：

一 在科技产出与人才投入方面

论文产出：中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一 

中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 4.26%增长至 2017 年的27.68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文 产出百强机构中，87 家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围 内都表现十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球 20。从学科分布看，计算机科学、工程、和自动控制系 统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明 显，高水平论文中国通过国际合作而发表的占比高达 42.64%。

专利申请:中国专利数量略微领先美国和日本，国家电网表现突出

中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、 图像识别、机器人、以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，技术发明数量分别占比 52%和 48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全 球企业排名中位列第四。中国的专利技术领域集中在数据处理系统和数字信息传输等，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的 16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。

人才投入:中国人工智能人才总量世界第二，但是杰出人才占比偏低

截至 2017 年，中国的人工智能人才拥有量达到 18232 人，占世界总量 8.9%，仅次于美国(13.9%)。高校和科研机构是人工智能人才的主要载体，清华大学和中国科学院系统成为全球国际人工智能人才投入量最大的机构。然而，按高H因子衡量的中国杰出人才只有 977 人，不及美国的五分之一，排名世界第六。企业人才投入量相对较少，高强度人才投入的企业集中在美国，中国仅有华为一家企业进入全球前 20。中国人工智能人才集中在东部和中部，但个别西部城市如西 安和成都也表现十分突出。国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖据和模式 识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域比较分散。

二 在产业发展和市场应用方面

企业规模:中国人工智能企业数量全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。

中国人工智能企业数量从2012年开始迅速增长，截至 2018 年6月，中国人 工智能企业数量已达到1011家，位列世界第二，但与美国的差距还非常明显 (2028家)。中国人工智能企业高度集中在北京、上海、和广东。在全球人工智能企业最多的20个城市中，北京以395家企业位列第一，上海、深圳和杭州也 名列其中。中国人工智能企业应用技术分布主要集中在语音、视觉、和自然语言 处理这三个技术，而基础硬件的占比很小。

风险投资:中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家

从 2013 到 2018 年第一季，中国人工智能领域的投融资占到全球的 60%，成 为全球最“吸金”的国家。但从投融资笔数来看，美国仍是人工智能领域创投最为 活跃的国家。在国内，北京的融资金额和融资笔数都遥遥领先其他地区，上海和 广东的人工智能投资也很活跃。从 2014 年开始，国内人工智能投融资活动的早 期投资的占比逐渐下降，投资活动日趋理性，但 A 轮融资还是占主导地位。

市场规模:中国人工智能市场增长迅速，计算机视觉市场规模最大

2017 年中国人工智能市场规模达到 237 亿元，同比增长 67%。计算机视觉、 语音、自然语言处理的市场规模分别占 34.9%、24.8%、21%，而硬件和算法的市场规模合计不足 20%。预计 2018 年中国人工智能市场增速将达到 75%。

产品应用:应用范围广泛，语音和视觉类产品最为成熟

人工智能已经在医疗健康、金融、教育、安防等多个垂直领域得到应用。全 球智能音箱市场增长迅速，国内外主要互联网企业都有部署，其中谷歌和亚马逊 的市场份额超过全球 60%，中国的阿里巴巴和小米分列第三和第四位。2017 年 全球机器人市场达到 232 亿美元，中国市场占 27%。其它如无人机、智能家居、 智能电网、智能安防、智能医疗和智能金融也发展较快。

三 在发展战略和政策环境方面

国际比较:各国人工智能战略与政策各有着重点

2013 年以来，美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台了人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重，美国重视人工智能对经济发展、科技领先、和 国家安全的影响;欧洲关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险; 日本希望人工智能推进其超智能社会的建设;而中国人工智能政策聚焦于实现人 工智能领域的产业化，助力中国的制造强国战略。各国政策在研发重点和重点应 用领域也存在着重大差异。

国家政策:从物联网，到大数据，再到人工智能

从 2009 至今，中国人工智能政策的发布可以分为五个阶段，其核心主题词也不断演变，体现了各阶段发展重点的不同。国家层面政策早期关注物联网、信 息安全、数据库等基础科研，中期关注大数据和基础设施，而 2017 年后人工智 能成为最核心的主题，知识产权保护也成为重要主题。综合来看，中国人工智能 政策关于以下六个方面:中国制造、创新驱动、物联网、互联网+、大数据、科技研发。

地方政策:响应中央政策，地方政策主题因地而异

地方政府积极响应中央人工智能发展战略，其中，《中国制造 2025》处于人工智能政策引用网络的核心，在地方人工智能政策过程中发挥着纲领性的作用。 通过政策发布数量来看，目前我国人工智能活跃的发展区域主要集中在京津冀、 长三角、和粤港澳地区。各省的政策主题也大有不同，比如江苏省关注基础设施、 物联网和云计算等基础研发领域，广东省关注制造和机器人等人工智能应用，而福建省关注物联网、大数据、创新平台和知识产权，与地方发展条件密切相关。

四 在社会认知和综合影响方面

国民认知:国民对人工智能认知度高，超半数受访者支持其全面发展

从 2016 年 2017 年，人工智能的热度飙升，成为年度关注度增长最快的科普话题。今日头条对用户的问卷调查显示，只有 6.23%的受访者对人工智能不了解; 53%的受访者支持人工智能全面发展，而持保守态度的比例为 27%。对于其风险， 受访者最关心的问题是人工智能的就业替代，也担忧人工智能失控造成社会危机 的可能。总体而言，国民对人工智能的乐观和愤怒情感都有下所，态度趋于理性。 对人工智能的关注度，在不同应用领域、年龄、性别、和地域上差异显著。

社会影响:人工智能显著提升其他行业的运转效率，但风险亦存

人工智能技术的发展推动了零售、农业、物流、教育、金融等其他领域的发 展模式，重构生产、分配、交换和消费等各环节。未来五年内人工智能技术将应 用到多个行业并极大提高其行业运转效率，具体效率为教育行业 82%，零售业 71%，制造业 64%，金融业 58%。人工智能将通过更加个性化的教育方案促进教 育的发展。与此同时，人工智能对就业、隐私安全、社会公平等方面形成不小的 挑战。

教育调查:高校积极开设人工智能相关专业，年轻人学习人工智能热情高

截至 2017 年 7 月，由教育部批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校已 达 36 个，人工智能相关专业方向达到 79 个。顶尖院校纷纷成立了关于人工智能 研究的重点实验室。目前我国人工智能领域的教学和研究主要集中在计算机、电 子信息、自动化等院系。针对网民的问卷调查发现，网络平台超过学校成为年轻人学习人工智能课程的主要平台。网民对学习人工智能的热情高，61%的受访者 学习人工智能的时间在每周 10-20 个小时之间。

初步判断和反思

结合既有研究报告和本文以上具体发现，我们可以得到以下几点对中国人工 智能发展的初步判断和反思。

从国际比较来看，中国人工智能发展已经进入国际领先集团

中国在历次工业革命里一直是处于落后追赶的状态，而在第四次工业革命兴 起的时机，中国已经和其他国家一起坐在头班车上。在人工智能领域，中国在技 术发展与市场应用方面已经进入了国际领先集团，呈现中美‘双雄’的竞争格局。

从发展质量来看，中国的人工智能发展还远未达到十分乐观的地步

中国的优势领域主要体现应用方面，而在人工智能核心技术领域，如硬件和 算法，力量依然十分薄弱，这使得中国人工智能发展的基础不够牢固。中国的人 工智能技术发展缺乏顶尖人才，与美国的差距还十分明显。

从参与主体来看，中国人工智能企业的知识生产能力亟待提升

科研机构和大学是目前中国人工智能知识生产的主要力量。相比国外领先企 业，中国企业作为一个群体的技术表现还比较逊色，在人工智能专利申请上落后 于国内高校和科研院所。即使是被公认为人工智能巨头的百度、阿里巴巴、腾讯 (BAT)等企业，在人才、论文和专利方面也没有突出的表现，而他们的美国对 手 IBM、微软、谷歌等企业在每项指标的全球企业排名中都名列前茅。

从应用领域来看，人工智能与能源系统的结合是一个被忽视的重要领域

电力工程已成为中国人工智能专利布局的重要领域，而且中国国家电网在人 工智能科研论文和专利申请上都是中国表现最抢眼的企业。这个事实在以往的人 工智能研究中都未被提及或重视，说明人工智能与能源系统的结合很可能是一个 之前被忽视的领域，而这可能为中国人工智能技术应用开拓新的方向，并为能源 低碳转型做出有益的贡献。

从发展方式来看，中国需要加强产学研合作促进知识应用和转化

国际合作和产学研合作是人工智能技术发展重要的途径。目前中国人工智能知识生产大量停留在大学和科研机构中，在产学研合作促进知识应用和转化方面仍然存在很大的“短板”。中国不但需要积极鼓励产学研协同合作，还需要更加 鲜明地支持企业利用数据等优势从事人工智能基础研究。

从政策环境来看，各地方政府积极支持但也存在盲目跟风的倾向

中国社会对人工智能的发展总体上是积极乐观的，为人工智能产业的发展提供了 非常有利的政策、舆论、金融、市场、和人才供给等发展环境，但各地在人工智能发展政策方面仍然存在“跟风中央”，“追逐热点”的倾向。目前中国在人工智能发展政策上主要强调促进技术进步和产业应用，而对道德伦理、安全规制等问题还没有予以足够重视。

本文转自微信公众号“现代教育技术杂志”。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。