積極參與全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭、奪取創(chuàng)新鏈優(yōu)勢地位對于我國加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國具有重要意義。基于已有創(chuàng)新鏈理論研究，結(jié)合人工智能的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性與產(chǎn)業(yè)特點，提出人工智能創(chuàng)新鏈模型，梳理出知識、技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)四大創(chuàng)新環(huán)節(jié)以及多元、協(xié)同、循環(huán)、發(fā)展四大特性。運用模型結(jié)構(gòu)，分析認(rèn)為當(dāng)前全球人工智能創(chuàng)新鏈基本形成了中美兩國主導(dǎo)、東亞北美西歐協(xié)同引領(lǐng)的格局。對比其他領(lǐng)先國家，中國當(dāng)前仍存在諸多不足，包括知識創(chuàng)新缺失理論話語權(quán)，技術(shù)創(chuàng)新缺乏原創(chuàng)顛覆性，創(chuàng)新支撐鏈建設(shè)不足，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈創(chuàng)新鏈?zhǔn)Ш獾?。中國?yīng)推進(jìn)基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵共性技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新、推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新鏈融通發(fā)展、提高技術(shù)治理能力、吸引高端人才參與、拓展國際合作，不斷增強(qiáng)人工智能創(chuàng)新鏈競爭力。
人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。習(xí)近平總書記在中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)中強(qiáng)調(diào)，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)日益融入經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展各領(lǐng)域全過程，發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在推動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。以人工智能為代表的新技術(shù)革命使得傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)底層架構(gòu)出現(xiàn)變化，孕育出新的生產(chǎn)要素與生產(chǎn)流程并不斷融入全球產(chǎn)業(yè)格局。加快人工智能創(chuàng)新發(fā)展，促進(jìn)人工智能與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等各產(chǎn)業(yè)深度融合，發(fā)揮人工智能對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能作用，是我國建設(shè)制造強(qiáng)國、質(zhì)量強(qiáng)國、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國、數(shù)字中國的重要路徑，對于我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國都具有重要意義。
在新技術(shù)革命背景下，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力越來越受到重視，成為國家競爭力的重要組成部分。本文以人工智能創(chuàng)新鏈競爭為研究主題，在構(gòu)建人工智能創(chuàng)新鏈理論模型基礎(chǔ)上，研判全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭態(tài)勢，分析我國人工智能創(chuàng)新鏈存在的問題與挑戰(zhàn)，最后提出了相應(yīng)的對策建議。
一、人工智能創(chuàng)新鏈：理論與模型
數(shù)字經(jīng)濟(jì)是數(shù)字時代國家綜合實力的重要體現(xiàn)，是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要引擎。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇。在諸多革命性數(shù)字技術(shù)中，人工智能以其具有滲透性、協(xié)同性、替代性、創(chuàng)新性等技術(shù)—經(jīng)濟(jì)特征，能夠通過核心產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)張、融合產(chǎn)業(yè)的賦能、潛在關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的活化三條路徑促進(jìn)經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，受到全球主要經(jīng)濟(jì)體的廣泛重視。各國都把發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)作為提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的重大戰(zhàn)略。在人工智能領(lǐng)域，研發(fā)創(chuàng)新的意義顯得尤為重要。人工智能不僅能作為一種產(chǎn)品或服務(wù)參與到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，更能實現(xiàn)對非ICT資本、勞動等其他生產(chǎn)要素的替代，進(jìn)而重構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)，對經(jīng)濟(jì)運行產(chǎn)生變革性作用。
(一)既有創(chuàng)新鏈研究梳理
創(chuàng)新鏈的概念最早被用于描述創(chuàng)新活動中不同環(huán)節(jié)相互關(guān)系，包括技術(shù)創(chuàng)新過程中的基礎(chǔ)研究、技術(shù)研發(fā)以及產(chǎn)品創(chuàng)新過程中的實際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化、市場化等環(huán)節(jié)。一些學(xué)者認(rèn)為創(chuàng)新鏈的起點在于以基礎(chǔ)學(xué)科為代表的理論研究領(lǐng)域，并衍生出基礎(chǔ)理論創(chuàng)新、研究成果轉(zhuǎn)化及新產(chǎn)品實現(xiàn)的完整鏈條;另一些學(xué)者認(rèn)為創(chuàng)新鏈起點在于市場，包括定義市場需求、評估風(fēng)險、建立工作計劃、發(fā)展產(chǎn)品、前期測試及商業(yè)化生產(chǎn)等節(jié)點。管理學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)對創(chuàng)新鏈的定義也有所不同，管理學(xué)認(rèn)為創(chuàng)新鏈?zhǔn)怯苫诠餐瑒?chuàng)新導(dǎo)向的各主體依托價值關(guān)聯(lián)而形成的，由創(chuàng)意研發(fā)、知識物化、產(chǎn)品成形、市場營銷四個環(huán)節(jié)構(gòu)成的完整鏈條;經(jīng)濟(jì)學(xué)主要采用“創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)”概念，從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略以及全球創(chuàng)新活動分布的角度研究創(chuàng)新鏈問題，視角相對宏觀，強(qiáng)調(diào)不同階段主導(dǎo)方和創(chuàng)新內(nèi)容、公共政策的差異性。代明等(2009)總結(jié)創(chuàng)新鏈形成動因包括：①獲取隱性知識;②溝通、協(xié)作、共享以降低交易費用;③借助規(guī)模經(jīng)濟(jì)、資源共享以降低創(chuàng)新成本;④主體合作奪取技術(shù)發(fā)展方向決定權(quán)。劉家樹等(2016)將創(chuàng)新鏈定義為始于知識創(chuàng)新投入，以市場占領(lǐng)為最終目的并輸出創(chuàng)新績效的四環(huán)鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，包括技術(shù)創(chuàng)新鏈、產(chǎn)品創(chuàng)新鏈、成果轉(zhuǎn)化鏈、產(chǎn)品銷售鏈。李曉鋒(2018)提出產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、資金鏈和服務(wù)鏈“四鏈”融合建設(shè)以提升創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)能級，采用模塊化思維界定創(chuàng)新鏈的內(nèi)涵。劉家樹等(2011)運用省際面板數(shù)據(jù)，研究了知識來源、知識產(chǎn)出和成果轉(zhuǎn)化績效三者之間的聯(lián)系，認(rèn)為科技人員投入和知識存量促進(jìn)了知識產(chǎn)出，科技成果轉(zhuǎn)化則由知識產(chǎn)出、成果質(zhì)量、市場需求、科研取向等的共同影響;信息交流、基礎(chǔ)設(shè)施、市場環(huán)境、產(chǎn)學(xué)研協(xié)作都對科技成果轉(zhuǎn)化存在顯著影響。
當(dāng)前新一輪技術(shù)革命正在全球范圍內(nèi)悄然興起，生產(chǎn)函數(shù)底層架構(gòu)出現(xiàn)變化，新的生產(chǎn)要素與生產(chǎn)方式正展現(xiàn)出越來越高的重要性?？偟膩碚f，學(xué)界基本已經(jīng)普遍意識到中國積極參與全球創(chuàng)新鏈競爭的重要性與戰(zhàn)略意義，并主要結(jié)合貿(mào)易與研發(fā)數(shù)據(jù)，采用“價值鏈位置指數(shù)”、“產(chǎn)學(xué)研合作度”、“創(chuàng)新國家化程度”等中間概念對如何提高中國在全球創(chuàng)新鏈競爭格局中的地位進(jìn)行研究，提供可量化、可操作、可調(diào)控的政策抓手。劉志彪(2015)較早對中國參與全球創(chuàng)新鏈競爭進(jìn)行研究，提出中國在后金融危機(jī)時代內(nèi)外因素作用下，發(fā)展動能應(yīng)從基于全球價值鏈下的制造業(yè)全球化，轉(zhuǎn)為基于全球創(chuàng)新鏈的服務(wù)業(yè)全球化。林學(xué)軍等(2018)提出全球創(chuàng)新鏈與全球價值鏈雙重螺旋模型，分析創(chuàng)新鏈與價值鏈的動態(tài)互促關(guān)系，闡述改進(jìn)創(chuàng)新、漸進(jìn)創(chuàng)新、突破創(chuàng)新對價值鏈的不同效能，并基于華為的研發(fā)投入與銷售增長數(shù)據(jù)進(jìn)行了理論實踐。林學(xué)軍,官玉霞(2019)進(jìn)一步規(guī)范及擴(kuò)大了創(chuàng)新鏈如何對價值鏈產(chǎn)生影響的實證研究內(nèi)容。張其仔(2020)基于聯(lián)合國商品貿(mào)易數(shù)據(jù)對中國2009—2018年全球價值鏈進(jìn)行了測算，認(rèn)為現(xiàn)階段中國已經(jīng)形成“創(chuàng)新密集型行業(yè)主導(dǎo)、區(qū)域生產(chǎn)型和勞動密集型行業(yè)為輔”的貿(mào)易基本格局，處于全球價值鏈中間位置。針對疫情造成的創(chuàng)新密集型產(chǎn)業(yè)進(jìn)口端“斷鏈”和出口端“斷需”風(fēng)險，要更高質(zhì)量嵌入全球創(chuàng)新密集型產(chǎn)業(yè)，圍繞重點產(chǎn)業(yè)，發(fā)揮超大規(guī)模市場和產(chǎn)業(yè)鏈齊全優(yōu)勢，培育中國競爭新優(yōu)勢。在新技術(shù)革命背景下的全球競爭中，只有創(chuàng)新才能創(chuàng)造與鞏固一個國家的根本競爭力，做到“人無我有，人有我優(yōu)”。
雖然學(xué)界對于創(chuàng)新鏈有著不同的理解視角，但對于以產(chǎn)業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向的創(chuàng)新鏈內(nèi)涵存在以下共識：創(chuàng)新鏈基于產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)存在一系列的創(chuàng)新節(jié)點，不同節(jié)點的創(chuàng)新主體以產(chǎn)業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向，通過調(diào)配與整合鏈上創(chuàng)新資源，最終實現(xiàn)價值創(chuàng)造與增殖。產(chǎn)業(yè)發(fā)展在創(chuàng)新鏈中起到導(dǎo)向作用，創(chuàng)新范圍不僅包括科研知識創(chuàng)造、技術(shù)與產(chǎn)品成果創(chuàng)新，也包括商業(yè)模式、服務(wù)功能的改進(jìn)。創(chuàng)新主體對創(chuàng)新資源進(jìn)行調(diào)配整合，既包括對材料、設(shè)備、資金等有形資源的調(diào)配，也包括對知識、信息、觀念等無形資源的整合。創(chuàng)新主體中，大學(xué)及科研機(jī)構(gòu)等是基礎(chǔ)知識的主要創(chuàng)新者，企業(yè)是科技成果應(yīng)用與商業(yè)化的主要實施者，金融機(jī)構(gòu)或科技中介機(jī)構(gòu)是創(chuàng)新要素的主要調(diào)控者。
基于對已有研究的梳理，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前創(chuàng)新鏈理論存在一些不足。首先，現(xiàn)有創(chuàng)新鏈理論強(qiáng)調(diào)大學(xué)、研發(fā)機(jī)構(gòu)、企業(yè)等實際主體參與創(chuàng)新過程，但對這些主體的創(chuàng)新功能定義模糊，對創(chuàng)新主體的協(xié)同參與、跨環(huán)節(jié)參與、跨產(chǎn)業(yè)參與等行為重視不足。其次，現(xiàn)有創(chuàng)新鏈理論對于政策、服務(wù)、資金、人才等創(chuàng)新要素的認(rèn)識還停留在簡單作為創(chuàng)新資源參與創(chuàng)新，而對其作為創(chuàng)新基礎(chǔ)支撐與創(chuàng)新運轉(zhuǎn)動能在全流程全環(huán)節(jié)的結(jié)構(gòu)性作用還認(rèn)識不足。最后，在線性過程、非線性過程、循環(huán)過程的三類階段模式中，現(xiàn)有創(chuàng)新鏈理論更強(qiáng)調(diào)線性、非線性的創(chuàng)新過程，而忽視了創(chuàng)新鏈的循環(huán)過程，對創(chuàng)新鏈的動態(tài)性、發(fā)展性認(rèn)識不足。
(二)人工智能創(chuàng)新鏈理論模型
當(dāng)前，學(xué)界對于全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭力的研究，主要有技術(shù)專利、文獻(xiàn)、研發(fā)機(jī)構(gòu)、人才、項目等幾個抓手，但缺乏系統(tǒng)性。趙蓉英等(2019)從專利引證視角挖掘人工智能核心技術(shù)，發(fā)現(xiàn)自然語言處理、語音識別、計算機(jī)視覺處于基礎(chǔ)地位和核心地位，并基于核心專利、競爭對手識別及技術(shù)發(fā)展趨勢，制定了專利布局策略。王雅薇等(2019)基于核心技術(shù)、引用網(wǎng)絡(luò)和專利商業(yè)化三個維度分析我國人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新路徑，認(rèn)為我國人工智能整體技術(shù)創(chuàng)新還處于引入到自主的轉(zhuǎn)型階段，產(chǎn)業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)中心仍為美國和日本，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)主要存在企業(yè)間的技術(shù)創(chuàng)新合作，未發(fā)揮科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新資源優(yōu)勢，國內(nèi)創(chuàng)新協(xié)同性不高。
針對已有創(chuàng)新鏈研究特別人工智能創(chuàng)新鏈研究的不足，結(jié)合人工智能的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性與產(chǎn)業(yè)特點，本文提出人工智能創(chuàng)新鏈理論模型(圖1)。
圖1 人工智能創(chuàng)新鏈理論模型
在圖1所示的人工智能創(chuàng)新鏈理論模型中，創(chuàng)新過程按照功能劃分為知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新四個節(jié)點，每個節(jié)點存在各自的創(chuàng)新主體。(1)在知識創(chuàng)新節(jié)點，創(chuàng)新主體對人工智能理論展開研究：一方面，拓展人工智能技術(shù)自身的基礎(chǔ)架構(gòu)，構(gòu)建完善相關(guān)知識網(wǎng)絡(luò)體系;另一方面，對神經(jīng)科學(xué)、符號、計算、邏輯等支撐人工智能發(fā)展的底層基礎(chǔ)學(xué)科理論進(jìn)行創(chuàng)新，以支撐人工智能技術(shù)更好發(fā)展。比如，推動人工智能第三次發(fā)展浪潮的深度學(xué)習(xí)理論，便是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)理論基礎(chǔ)上創(chuàng)新提出的。(2)在技術(shù)創(chuàng)新節(jié)點，創(chuàng)新主體基于前一環(huán)節(jié)理論的創(chuàng)新，主要實現(xiàn)從理論到人工智能算法、模型的應(yīng)用開發(fā)。當(dāng)前前沿的算法，包括基因組數(shù)據(jù)算法、深度學(xué)習(xí)算法、新一代類腦智能算法、“深度森林”算法等。(3)在產(chǎn)品創(chuàng)新節(jié)點，存在軟件與硬件兩個方面的創(chuàng)新。硬件包括智能芯片、數(shù)據(jù)處理器、傳感器、電子/光學(xué)裝備、智能機(jī)器人等，其中芯片是人工智能產(chǎn)業(yè)最重要的硬件之一，起到承載算法模型與軟件應(yīng)用的功能，現(xiàn)階段主要包含GPU、FPGA、ASIC類腦芯片等類型。軟件產(chǎn)品主要指直接面向消費者使用的簡單、閉源操作工具，為使用者提供內(nèi)嵌的操作媒介。(4)在服務(wù)創(chuàng)新節(jié)點，創(chuàng)新主體則為人工智能軟硬件產(chǎn)品的消費者提供配套服務(wù)，完備的產(chǎn)品生態(tài)服務(wù)可能比產(chǎn)品更重要。例如智能穿戴設(shè)備，單獨的設(shè)備只能使用有限的功能，而配合特定的軟件服務(wù)，則可以完成運動記錄、健康檢測、便攜辦公、生物識別等一系列功能，還可以與其他智能設(shè)備、智能家電甚至是智能汽車關(guān)聯(lián)，形成完整的生活服務(wù)智能生態(tài)。
在創(chuàng)新鏈主鏈之外，政府為人工智能創(chuàng)新鏈提供政策、服務(wù)、資金、人才等創(chuàng)新支撐。政府不直接進(jìn)入產(chǎn)業(yè)市場參與創(chuàng)新活動，但通過構(gòu)建創(chuàng)新支撐鏈，從政策、服務(wù)、資金、人才等方面對創(chuàng)新鏈提供重要支撐。在創(chuàng)新過程中，政府承擔(dān)著創(chuàng)新鏈布局規(guī)劃、規(guī)則制定、資源調(diào)控、成果檢驗、生態(tài)維護(hù)、行為監(jiān)管等功能，要進(jìn)行必要的宏觀調(diào)控，引導(dǎo)創(chuàng)新鏈向更高層級升級，防止市場創(chuàng)新出現(xiàn)壟斷與“競劣”現(xiàn)象。
人工智能不僅存在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部橫向的創(chuàng)新活動，還與其他不同產(chǎn)業(yè)的知識、技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)創(chuàng)新環(huán)節(jié)有著縱向交流。在縱向創(chuàng)新過程中，各個主體充分協(xié)調(diào)創(chuàng)新資源，進(jìn)行知識的衍生創(chuàng)新、技術(shù)的關(guān)聯(lián)創(chuàng)新、產(chǎn)品的匹配創(chuàng)新、服務(wù)的兼容創(chuàng)新，進(jìn)而構(gòu)建出產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新鏈全鏈條的集成、融合創(chuàng)新框架。一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)主要由大數(shù)據(jù)和云計算等產(chǎn)業(yè)提供支撐;另一方面，人工智能對其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新賦能，推動其他產(chǎn)業(yè)智能創(chuàng)新發(fā)展，如“AI+制造”促進(jìn)從制造硬件到制造軟件的智能升級，提高產(chǎn)品營銷和售后服務(wù)的精準(zhǔn)度;“AI+醫(yī)療”整合醫(yī)療資源，為診斷、治療、用藥提供精確方案;“AI+教育”改變現(xiàn)有教育方式，釋放教師資源，實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)、針對性學(xué)習(xí)、激發(fā)自主學(xué)習(xí);“AI+交通”打造智能交通系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化交通設(shè)施以及城市規(guī)劃，實時監(jiān)測分析交通情況;“AI+金融”為投資者提供決策參考與配置建議，給金融領(lǐng)域中的服務(wù)渠道、風(fēng)險管理、融資授信帶來變革式創(chuàng)新。
人工智能創(chuàng)新鏈內(nèi)涵及其結(jié)構(gòu)內(nèi)生決定了其具有以下特性：①多元性。首先是創(chuàng)新參與主體的多元性，既包括核心企業(yè)、上下游企業(yè)、大學(xué)科研機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新活動主體，也包括政府、金融機(jī)構(gòu)、科技中介機(jī)構(gòu)等不同參與主體;其次是創(chuàng)新資源的多元性，包括人才、資金、專利、設(shè)備、觀念等;最后是創(chuàng)新鏈結(jié)構(gòu)的多元性，包括政策鏈、服務(wù)鏈、資金鏈、人才鏈等一系列配套鏈?zhǔn)郊軜?gòu)。②協(xié)同性。多元性內(nèi)生決定了協(xié)同性。創(chuàng)新鏈主體對某一種或某一類商品進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新的過程涉及到包括需求分析、技術(shù)解構(gòu)、服務(wù)演化在內(nèi)的一系列新知識積累，只有當(dāng)這些新知識與其他創(chuàng)新資源在各主體間充分流動，各主體就創(chuàng)新行為達(dá)成協(xié)同，才能有效實現(xiàn)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)、云計算等上游產(chǎn)業(yè)以及一批下游賦能產(chǎn)業(yè)與人工智能創(chuàng)新鏈之間同樣需要各主體充分協(xié)調(diào)，構(gòu)建完整有效的集成創(chuàng)新框架。③循環(huán)性。創(chuàng)新產(chǎn)品進(jìn)入市場后，市場對產(chǎn)品、服務(wù)提出新的需求，使用、體驗產(chǎn)生的應(yīng)用數(shù)據(jù)與理念反饋重新進(jìn)入創(chuàng)新節(jié)點，作為一種新的創(chuàng)新要素促進(jìn)理論研究與技術(shù)更迭。關(guān)于創(chuàng)新鏈起點在研發(fā)部門還是市場的爭論在循環(huán)創(chuàng)新鏈模型中得到了統(tǒng)一。④發(fā)展性。循環(huán)性內(nèi)涵著發(fā)展性。創(chuàng)新資源的循環(huán)流動意味著創(chuàng)新鏈?zhǔn)且粋€不斷發(fā)展的動態(tài)架構(gòu)，隨著創(chuàng)新主體的不斷增多，創(chuàng)新范圍與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)擴(kuò)張，創(chuàng)新資源進(jìn)一步發(fā)揮溢出效應(yīng)，創(chuàng)新鏈地位進(jìn)一步鞏固，開放、包容、協(xié)同創(chuàng)新得到高質(zhì)量發(fā)展。
二、全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭態(tài)勢
本部分基于人工智能創(chuàng)新鏈模型對知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新四大創(chuàng)新節(jié)點進(jìn)行逐一分析，并對重點國家的領(lǐng)先優(yōu)勢進(jìn)行研究，提供兼具全球視野與國家視野的創(chuàng)新鏈格局分析。需要說明的是，當(dāng)前許多學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)與政府部門對人工智能創(chuàng)新發(fā)展情況進(jìn)行研究，并以報告形式公布了研究成果，這些報告基于指標(biāo)框架測度了世界人工智能創(chuàng)新發(fā)展情況，對創(chuàng)新鏈格局研究提供了支持，本文也進(jìn)行了適當(dāng)參照。
(一)東亞初步形成知識創(chuàng)新高地，北美依舊掌握理論話語權(quán)
知識創(chuàng)新主體主要包括大學(xué)科研機(jī)構(gòu)以及企業(yè)研發(fā)部門，一方面構(gòu)建完善人工智能理論知識網(wǎng)絡(luò)體系，另一方面對神經(jīng)科學(xué)、符號、計算、邏輯等底層基礎(chǔ)學(xué)科理論進(jìn)行創(chuàng)新。在這一創(chuàng)新節(jié)點上，頂尖學(xué)者數(shù)量起到了關(guān)鍵作用。根據(jù)中國人工智能學(xué)會的統(tǒng)計，入選AI2000榜單的2000位人工智能高層次學(xué)者中，美國擁有1244人次，占比62.2%，是中國數(shù)量的6倍以上。中國擁有196名人工智能高層次學(xué)者，地區(qū)分布上北京以79位居首，香港、杭州分別以36、22居于二、三位。全球人工智能高層次學(xué)者量TOP10機(jī)構(gòu)中，谷歌公司以185人位居首位，清華大學(xué)以27位排名第十，其余均為美國機(jī)構(gòu)，包括微軟、伯克利大學(xué)等。歐洲擁有超過300名人工智能高層次人才，其中德國113名、英國80名、法國24名、意大利22名。頂級人才與美國交流頻繁，包括Yann LeCun、Judea Pearl和Silvio Micali等歐洲教育背景的學(xué)者均到美國任職并在美國獲得圖靈獎。
根據(jù)斯坦福大學(xué)《人工智能指數(shù)2021》數(shù)據(jù)顯示，中國人工智能出版物總數(shù)在2017年超越歐盟成為世界第一，在2020年貢獻(xiàn)了全球22.4%的出版物數(shù)量。在期刊發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量上，中國2017年超越美國成為世界第一，2020年全球占比達(dá)到18%。2020年中國期刊論文引用次數(shù)首次超過美國，全球占比20.7%。就整個東亞地區(qū)而言，出版物總數(shù)與期刊發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)在2020年分別達(dá)到36.9%與26.7%，以中國為代表的東亞地區(qū)已初步形成人工智能知識創(chuàng)新高地。
然而，在更能體現(xiàn)人工智能重點研發(fā)方向與賽道規(guī)則制定權(quán)的會議出版文獻(xiàn)數(shù)量上，以美國為代表的北美地區(qū)依舊牢牢把握著理論創(chuàng)新話語權(quán)。2020年，美國會議出版文獻(xiàn)數(shù)全球占比19.4%，中國則為15.2%，會議出版文獻(xiàn)引用情況美國占比達(dá)到40.1%，中國僅為11.8%。arXiv出版文獻(xiàn)數(shù)據(jù)反映了近幾年研究熱點與創(chuàng)新傳播情況，美國出版數(shù)達(dá)到11280篇，全球占比32.5%，是中國數(shù)據(jù)(5440篇、15.7%)的兩倍。
表1 全球主要地區(qū)與領(lǐng)先國家
人工智能知識創(chuàng)新情況
資料來源：根據(jù)斯坦福大學(xué)《人工智能指數(shù)2021》整理。
注：同行評審人工智能出版物與會議出版文獻(xiàn)統(tǒng)計到2019年，期刊與arXiv出版文獻(xiàn)統(tǒng)計到2020年，其中arXiv文獻(xiàn)數(shù)據(jù)2015年開始統(tǒng)計。
根據(jù)AMiner平臺數(shù)據(jù)，過去十年全球近四成人工智能領(lǐng)域論文產(chǎn)出來自美國，在幾乎所有子領(lǐng)域的論文產(chǎn)出量均居于全球首位，其人工智能學(xué)者數(shù)量約占全球31.6%，發(fā)布高水平論文33255篇，科研產(chǎn)出優(yōu)勢明顯。中國在過去十年共發(fā)表人工智能領(lǐng)域的論文25418篇，高水平論文22686篇，擁有領(lǐng)域人才17368位，大幅領(lǐng)先除美國之外的其他國家。細(xì)分領(lǐng)域上，中國在自然語言處理、芯片技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索與挖掘等多個子領(lǐng)域緊隨美國之后，在多媒體、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的論文產(chǎn)出量居于全球第一，而在人機(jī)交互、知識工程、計算理論領(lǐng)域，中國還需努力追趕。
(二)中美兩國專利量居世界前列，共同引領(lǐng)全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新
人工智能技術(shù)創(chuàng)新主體基于知識創(chuàng)新環(huán)節(jié)的理論創(chuàng)新，實現(xiàn)從理論框架到算法、模型的應(yīng)用開發(fā)?！度斯ぶ悄馨l(fā)展報告(2011-2020)》認(rèn)為人工智能未來重點發(fā)展的技術(shù)方向包括：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)形態(tài)硬件、知識圖譜、智能機(jī)器人、可解釋性AI、數(shù)字倫理、知識指導(dǎo)的自然語言處理等。
在人工智能技術(shù)創(chuàng)新節(jié)點，全球已經(jīng)基本形成中美兩國共同引領(lǐng)的創(chuàng)新格局。在中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《2020全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告》中，美國、中國、韓國、加拿大、德國得分分別為66.31、50.60、46.49、45.70、44.85，中美兩國位于前兩名，且與其他國家拉開了一定差距。在技術(shù)創(chuàng)新節(jié)點上，大數(shù)據(jù)、云計算等基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)揮了重要支撐作用，提高了算法開發(fā)與模型訓(xùn)練效率，節(jié)約了大量創(chuàng)新成本。中美分別在算力與數(shù)據(jù)上具備領(lǐng)先優(yōu)勢，美國數(shù)據(jù)中心保有率遙遙領(lǐng)先其他國家，中國則在算力方面具備領(lǐng)先優(yōu)勢，500強(qiáng)超算中心數(shù)量全球最多，是第二名美國的兩倍。
據(jù)統(tǒng)計，2010-2019年全球人工智能專利申請量521264件，其中中國申請量為389571件，居世界第一，占全球總量的74.7%。美國排名第二，申請量為47260件，占比9.06%。2010-2021年2月，全球累計人工智能專利授權(quán)量達(dá)17.8萬件，中國占比43%位居首位，美國占比33%排在第二。中國的人工智能專利申請數(shù)與授權(quán)量均達(dá)到世界第一的水平，但中國的技術(shù)創(chuàng)新主要集中在已有技術(shù)優(yōu)化和工程實現(xiàn)上，顛覆性和階躍性技術(shù)創(chuàng)新相對缺乏，相比之下美國則在顛覆性和階躍性技術(shù)創(chuàng)新?lián)碛休^大領(lǐng)先優(yōu)勢。中國在視覺、語音、自然語言處理等基礎(chǔ)應(yīng)用任務(wù)的算法開發(fā)上技術(shù)完成度高、處理能力強(qiáng)、迭代速度快，多所企業(yè)與高校在全球權(quán)威比賽中成績優(yōu)異。但在核心算法、高端芯片等方面的原始創(chuàng)新成果較少，關(guān)鍵設(shè)備、重大產(chǎn)品與系統(tǒng)、基礎(chǔ)材料等方面與發(fā)達(dá)國家差距較大，科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)尚未形成具有國際影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈。
(三)美中歐日主導(dǎo)全球產(chǎn)品創(chuàng)新，近年來中國產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢有所衰退
產(chǎn)品創(chuàng)新節(jié)點上，市場上的人工智能企業(yè)承接技術(shù)創(chuàng)新成果，同時根據(jù)市場反饋的改進(jìn)需求，提供更好的人工智能產(chǎn)品。硬件產(chǎn)品方面，人工智能硬件產(chǎn)品包括智能芯片、數(shù)據(jù)處理器、傳感器、電子/光學(xué)裝備、智能機(jī)器人等。軟件產(chǎn)品主要指直接面向消費者使用的簡單、閉源操作工具。根據(jù)麥肯錫的預(yù)測，到2030年全球?qū)⒂?0%的行業(yè)企業(yè)使用人工智能技術(shù)，全球人工智能軟硬件產(chǎn)業(yè)附加值增量規(guī)模預(yù)計達(dá)到13萬億美元。
全球價值鏈位置指數(shù)表明了一個國家在產(chǎn)業(yè)價值鏈上是處于上游研發(fā)創(chuàng)新位置，還是下游承接制造位置。測算結(jié)果(表2)顯示，全球人工智能軟硬件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新總體上由美國、中國、歐盟、日本主導(dǎo)。美國人工智能軟件產(chǎn)業(yè)具有巨大體量優(yōu)勢，同時處于較高的創(chuàng)新等級，基本把持了人工智能軟件產(chǎn)業(yè)話語權(quán)。依賴度測算結(jié)果(圖2、圖3)顯示，中國在過去十年實現(xiàn)了對日本創(chuàng)新地位的超越，同時對其他領(lǐng)先國家的依賴水平降低，在硬件產(chǎn)業(yè)同時具備創(chuàng)新與貿(mào)易優(yōu)勢，但人工智能軟件產(chǎn)業(yè)體量弱小。歐盟正在喪失人工智能軟硬件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新優(yōu)勢，軟件產(chǎn)業(yè)依賴美國、東盟，電子產(chǎn)業(yè)則依賴中國、美國，且依賴水平有進(jìn)一步拉大的趨勢。日本仍然維持在人工智能軟硬件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈的頭部地位，但出現(xiàn)了對其他國家(尤其是中國)依賴度的上升，2014年后貿(mào)易優(yōu)勢也落至較低水平。
表2 基于貿(mào)易框架的主要國家(地區(qū))
人工智能軟硬件產(chǎn)業(yè)指標(biāo)測算結(jié)果
注：+號表示優(yōu)勢，-號表示劣勢，其中東盟缺失軟件數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)TiVA附加值貿(mào)易框架數(shù)據(jù)庫與聯(lián)合國HS商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫、EBOPS服務(wù)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫測算。其中TiVA數(shù)據(jù)庫硬件采用“電腦、電子產(chǎn)品及電子裝備”(行業(yè)代碼：D26T27)、軟件產(chǎn)業(yè)采用“信息和通訊服務(wù)”(行業(yè)代碼：D58T63)，范圍2005~2015年;HS數(shù)據(jù)庫采用“電機(jī)、電氣設(shè)備等其他電子信息設(shè)備及其零件”(HS代碼：85)，范圍2009~2020年;EBOPS數(shù)據(jù)庫軟件采用“計算機(jī)和信息服務(wù)”(EBOPS2002代碼：7)，范圍2009~2019年。
圖2 美中歐日人工智能軟件產(chǎn)業(yè)價值鏈依賴度情況
數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)TiVA附加值貿(mào)易框架數(shù)據(jù)庫測算。
圖3 美中歐日人工智能硬件產(chǎn)業(yè)價值鏈依賴度情況
數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)TiVA附加值貿(mào)易框架數(shù)據(jù)庫測算。
正如技術(shù)創(chuàng)新離不開基礎(chǔ)技術(shù)支持，產(chǎn)品創(chuàng)新同樣離不開整體產(chǎn)業(yè)的體量支撐。電子信息制造與服務(wù)產(chǎn)業(yè)的貿(mào)易競爭力指數(shù)與顯示性比較優(yōu)勢測算結(jié)果(表2)顯示，中國人工智能軟硬件都處于貿(mào)易優(yōu)勢狀態(tài)，但優(yōu)勢都很微弱。近年來，隨著美國不斷刻意制造打壓中國企業(yè)的事情，我國人工智能產(chǎn)業(yè)支撐優(yōu)勢進(jìn)一步被削弱。2015年以后，我國電子設(shè)備貿(mào)易競爭力指數(shù)出現(xiàn)下滑，貿(mào)易優(yōu)勢弱于韓國;顯示性比較優(yōu)勢在2013年達(dá)到2.1的相對高值后也回落到1.8~1.9區(qū)間。2020年電子設(shè)備貿(mào)易規(guī)模進(jìn)出口額分別達(dá)到5500億、7100億美元。中國2017年計算信息服務(wù)業(yè)競爭指數(shù)大幅下滑至0.16，2018年進(jìn)一步降至0.12，弱于印度、韓國、加拿大;顯示性比較優(yōu)勢2014年達(dá)到1以上后，比較優(yōu)勢維持穩(wěn)定。2018年計算信息服務(wù)業(yè)進(jìn)出口額分別為235億、300億美元，規(guī)模遠(yuǎn)小于印度與歐盟。
(四)各國積極推動應(yīng)用服務(wù)創(chuàng)新，科技巨頭壟斷產(chǎn)品生態(tài)趨勢加劇
人工智能的服務(wù)創(chuàng)新主要在于人工智能企業(yè)根據(jù)產(chǎn)品要求與市場需求創(chuàng)新開發(fā)綜合服務(wù)，為軟硬件產(chǎn)品消費者提供完整配套的應(yīng)用生態(tài)。目前，中國已在多個領(lǐng)域形成全球智能應(yīng)用服務(wù)的創(chuàng)新引領(lǐng)作用，并不斷挖掘新的應(yīng)用場景。人工智能技術(shù)服務(wù)企業(yè)的變化尤為凸顯，如曠視、商湯、科大訊飛等企業(yè)將重心從視覺語音等技術(shù)轉(zhuǎn)移至社會治理、供應(yīng)鏈物流、生活消費等服務(wù)領(lǐng)域的軟硬件解決方案，催生出曠視天元、商湯Sense parrots等開發(fā)框架和基礎(chǔ)技術(shù)服務(wù)平臺。云從推出“云從起云智慧Ma11”運營平臺，聚焦新零售領(lǐng)域幫助商業(yè)地產(chǎn)擁有者進(jìn)行決策，實現(xiàn)精細(xì)化運營。
全球產(chǎn)品生態(tài)服務(wù)創(chuàng)新正加速形成科技巨頭壟斷化趨勢。各大巨頭依托技術(shù)、資本、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等優(yōu)勢，自主研發(fā)和兼并收購共同發(fā)力，增強(qiáng)壟斷勢力。技術(shù)方面，模型與參數(shù)趨于復(fù)雜，算力門檻與訓(xùn)練成本讓中小企業(yè)難以承擔(dān)，如2020年Open AI的GPT-3模型訓(xùn)練費用高達(dá)1200萬美元;資本方面，2020年全球AI融資總額679億美元，融資輪次后移趨勢不斷擴(kuò)大，資本實力重要性更加突出;數(shù)據(jù)資產(chǎn)方面，“數(shù)據(jù)→模型→產(chǎn)品→用戶→數(shù)據(jù)”的循環(huán)使數(shù)據(jù)向頭部企業(yè)聚集，數(shù)據(jù)資產(chǎn)出現(xiàn)壟斷態(tài)勢。具有數(shù)據(jù)資產(chǎn)優(yōu)勢的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如谷歌、百度等，全面布局人工智能行業(yè);基于應(yīng)用場景的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如臉書、蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等，將人工智能與自身業(yè)務(wù)深度結(jié)合，不斷提升產(chǎn)品功能和用戶體驗;傳統(tǒng)科技巨頭企業(yè)，如IBM、英特爾、微軟、甲骨文等，面向企業(yè)級用戶搭建智能平臺系統(tǒng)。
三、當(dāng)前中國人工智能創(chuàng)新鏈存在的問題與挑戰(zhàn)
當(dāng)前全球人工智能創(chuàng)新鏈基本形成了中美兩國主導(dǎo)、東亞北美西歐協(xié)同引領(lǐng)的格局。但對比其他領(lǐng)先國家，中國當(dāng)前仍存在許多不足，在知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新四大創(chuàng)新節(jié)點上均存在不同問題，在創(chuàng)新資源流通、創(chuàng)新支撐鏈建設(shè)、國際合作創(chuàng)新等方面也存在不足。
(一)知識創(chuàng)新缺失理論話語權(quán)，缺乏原創(chuàng)性顛覆性技術(shù)創(chuàng)新
中國長期以來在現(xiàn)代基礎(chǔ)學(xué)科理論創(chuàng)新方面落后于歐美發(fā)達(dá)國家，數(shù)學(xué)、物理和神經(jīng)科學(xué)建設(shè)滯后，缺乏基礎(chǔ)性創(chuàng)造性貢獻(xiàn)，高質(zhì)量開源代碼少。在一些反映行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)話語權(quán)與綜合創(chuàng)新影響力的數(shù)據(jù)上，如arXiv平臺論文數(shù)、會議文獻(xiàn)引用率等，中國的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)弱于美國，反映出中國還未掌握人工智能熱點發(fā)展方向決定權(quán)，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)長期對標(biāo)國際，國內(nèi)研發(fā)重心長期跟隨國際，缺失領(lǐng)域研發(fā)話語權(quán)的問題。中國在視覺、語音、自然語言處理等基礎(chǔ)應(yīng)用任務(wù)的算法開發(fā)上表現(xiàn)優(yōu)異，但在基礎(chǔ)理論開發(fā)、模型原創(chuàng)或技術(shù)優(yōu)化方面，中國缺失領(lǐng)導(dǎo)力。以算法模型為例，當(dāng)前我國人工智能算法技術(shù)的發(fā)展著重于對業(yè)內(nèi)主流算法模型的吸收改造與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，原創(chuàng)性算法模型較少。國外人工智能頭部企業(yè)則加緊構(gòu)建開源開發(fā)框架生態(tài)，正試圖形成應(yīng)用接口和硬件適配的雙向主導(dǎo)權(quán)。如果我國企業(yè)繼續(xù)沿著他國巨頭企業(yè)的算法模型進(jìn)行二次優(yōu)化方向繼續(xù)前進(jìn)，存在“套牢”“鎖定”的風(fēng)險，長久下去，必然被他國企業(yè)所“鉗制”。
(二)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈創(chuàng)新鏈?zhǔn)Ш?，且面臨國際壟斷巨頭壓制的風(fēng)險
中國人工智能創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈存在滯后性失衡現(xiàn)象。在國際上表現(xiàn)為對外依賴程度高，在國內(nèi)則表現(xiàn)為創(chuàng)新鏈發(fā)展不平衡。價值鏈依賴度指數(shù)的測算結(jié)果表明，中國雖然在軟硬件產(chǎn)業(yè)同時降低了對其他領(lǐng)先國家的依賴程度，但依賴水平仍然高于其他領(lǐng)先國家。較高的產(chǎn)業(yè)依賴度危害了軟硬件產(chǎn)品創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。近年來，中國人工智能硬件產(chǎn)業(yè)貿(mào)易競爭力指數(shù)下滑到0.13~0.15區(qū)間波動，顯示性比較優(yōu)勢指數(shù)也從2.1的相對高值后回落到1.8~1.9。軟件產(chǎn)業(yè)顯示性比較優(yōu)勢較為穩(wěn)定，貿(mào)易競爭力指數(shù)2017年大幅下滑至0.16，2018年進(jìn)一步降至0.12[根據(jù)2009~2020年TiVA附加值貿(mào)易框架數(shù)據(jù)庫與聯(lián)合國HS商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫、EBOPS服務(wù)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫測算。]。國內(nèi)創(chuàng)新鏈發(fā)展不平衡現(xiàn)象嚴(yán)重，在城市群、都市圈尺度上，高端創(chuàng)新要素過度向首位城市傾斜。企業(yè)是國際競爭的主體，當(dāng)前谷歌、微軟、臉書等科技巨頭依托人才、技術(shù)、資本、數(shù)據(jù)資產(chǎn)優(yōu)勢，自主研發(fā)和兼并收購共同發(fā)力，增強(qiáng)壟斷勢力。中國人工智能企業(yè)在全球競爭中全方位面臨國際壟斷巨頭壓制的風(fēng)險。
(三)產(chǎn)學(xué)研主體創(chuàng)新資源流通不暢，市場創(chuàng)新活力相對不足
人工智能創(chuàng)新鏈上包括上下游企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等直接創(chuàng)新主體，以及政府、金融、科技中介等間接參與主體。各個主體基于市場需求，對商品進(jìn)行需求分析、技術(shù)解構(gòu)、服務(wù)演化，各主體創(chuàng)新行為達(dá)成整體協(xié)同，才能有效滿足市場。有學(xué)者對中國知識來源、知識產(chǎn)出、科技成果轉(zhuǎn)化等環(huán)節(jié)展開研究，并指出創(chuàng)新鏈各主體協(xié)同水平較為薄弱。Elsevier/Scopus的數(shù)據(jù)顯示，2015~2019年中國在人工智能領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)合作、合著出版物數(shù)量近3700篇，不足美國的一半(超7900篇)，也少于歐盟(超3900篇)。在高產(chǎn)學(xué)研合作水平國家中，中國的引文影響力弱于美國、歐盟，與日本持平。在產(chǎn)學(xué)研主體協(xié)作受阻情況下，人才、資金、技術(shù)、設(shè)備等創(chuàng)新資源也無法有效流通，創(chuàng)新效益大打折扣。創(chuàng)新主體協(xié)作受阻背后，是缺乏創(chuàng)新鏈參與動力，即缺乏市場化激勵，市場活力釋放不足。根據(jù)統(tǒng)計，中國2019同行評審人工智能出版物超27800篇，其中學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)出版超26600篇，占比95.4%，政府出版4352篇，占比15.6%，企業(yè)僅1678篇，占比6.0%。相比之下，美國企業(yè)出版達(dá)到3513篇，占比達(dá)19.2%。與美國相比，中國人工智能的企業(yè)參與知識、技術(shù)創(chuàng)新的研發(fā)動力嚴(yán)重不足。
(四)政策鏈、服務(wù)鏈、資金鏈、人才鏈等創(chuàng)新支撐鏈有待健全
世界各國和全人類都面臨人工智能技術(shù)引發(fā)的安全、文化和倫理問題，中國也不例外。其通用目的性、算法黑箱性、數(shù)據(jù)依賴性等技術(shù)特性使得風(fēng)險更為普遍、過程更難解釋、結(jié)果更不可控，亟待政府出臺政策規(guī)范和治理制度?！?020全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告》指出創(chuàng)新環(huán)境與資源是中國人工智能創(chuàng)新的最薄弱環(huán)節(jié)，國家研發(fā)投入、政策規(guī)劃、社會治理方面處于中等水平，頂級學(xué)者參與率和高水平人工智能專業(yè)課開設(shè)情況較差。斯坦福大學(xué)《人工智能指數(shù)2021》指出，中國擁有的人工智能高層次學(xué)者數(shù)量雖然達(dá)到全球第二，但只與一家谷歌公司(185名)相當(dāng)，不足美國的五分之一。AI技能相對普及率上，中國是全球平均水平的1.40倍，落后于印度的2.83倍和美國的1.99倍。人力資源和社會保障部報告目前我國人工智能人才缺口超過500萬，國內(nèi)的供求比例為1∶10，供需比例嚴(yán)重失衡。近年來，我國各級政府和社會資金都投入了大量資金以支持人工智能研發(fā)，2018年私人投資額異常高，隨后又迅速萎縮，資金支持的盲目性和不連續(xù)性，也影響人工智能創(chuàng)新鏈的發(fā)展。
(五)全球創(chuàng)新成果共享受阻，國際合作創(chuàng)新水平亟待提高
過去十年，美國與中國合作的AI高水平論文數(shù)量占比為18.53%，中國與美國合作的論文數(shù)量占比為27.16%，中美兩國是彼此人工智能領(lǐng)域重要的創(chuàng)新伙伴，兩國合作論文影響力明顯高于各自單獨的影響力。然而自美國確立對華對立政策以來，以芯片為代表的一些領(lǐng)域創(chuàng)新合作活動受到嚴(yán)重政治阻力。當(dāng)前全球存在經(jīng)合組織全球人工智能伙伴關(guān)系(GPAI)、經(jīng)合組織人工智能專家網(wǎng)絡(luò)(ONE AI)、歐盟成員國人工智能高級別專家組(HLEG)等人工智能國際合作組織，國際電信聯(lián)盟AI造福人類(AI for Good)、美國國防部人工智能防務(wù)伙伴關(guān)系等合作，以及美英、德法、德印、日印、印阿等多個人工智能雙邊協(xié)定關(guān)系。這些合作組織、合作會議、合作關(guān)系基本全部由歐美國家主導(dǎo)，中國當(dāng)前只與東盟合作開展了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新驅(qū)動領(lǐng)域的中國-東盟人工智能峰會，國際合作水平亟待提高。中國正面臨被歐美“科技結(jié)盟”孤立于世界創(chuàng)新鏈之外的風(fēng)險，難以參與全球創(chuàng)新成果共享。
四、提升中國人工智能創(chuàng)新鏈競爭力的對策建議
針對四大創(chuàng)新節(jié)點癥結(jié)，以及產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新鏈?zhǔn)Ш狻?chuàng)新支撐鏈建設(shè)不足、國際合作創(chuàng)新水平不高等方面的挑戰(zhàn)，提出提升中國人工智能創(chuàng)新鏈競爭力的對策建議。
(一)發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢，推進(jìn)基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵共性技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新研究
構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，堅持集中力量辦大事、重點突破的原則，在重點前沿領(lǐng)域探索布局、長期支持，發(fā)揮中國算力強(qiáng)、數(shù)據(jù)多、場景全、使用基數(shù)大的優(yōu)勢，力爭在理論、方法、工具、系統(tǒng)等基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵共性技術(shù)研究取得變革性、顛覆性突破，全面增強(qiáng)人工智能原始創(chuàng)新能力。與此同時，發(fā)揮政策引導(dǎo)作用，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合，建立健全政府、企業(yè)、行業(yè)組織和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、智庫等的協(xié)同推進(jìn)機(jī)制，加強(qiáng)在技術(shù)攻關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)制定等方面的協(xié)調(diào)配合，以人工智能技術(shù)突破帶動國家創(chuàng)新能力全面提升。堅持研發(fā)攻關(guān)、產(chǎn)品應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)培育“三位一體”，充分調(diào)動中央政府、地方政府、企業(yè)、社會資本等各方積極性，多渠道出資、共同發(fā)力，前瞻布局一批新一代人工智能重大科技項目。新一代人工智能科技重大項目主要瞄準(zhǔn)人工智能技術(shù)前沿，結(jié)合國家重大需求進(jìn)行設(shè)計，實現(xiàn)滾動發(fā)展和持續(xù)提升，確保理論上走在前面、技術(shù)上占領(lǐng)制高點、應(yīng)用上安全可控。
(二)發(fā)揮工業(yè)體系完備的優(yōu)勢，推進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新鏈融通發(fā)展
首先，充分發(fā)揮我國在新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面的巨大優(yōu)勢，建設(shè)高速泛在、天地一體、云網(wǎng)融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施。大力推動5G、大數(shù)據(jù)、高效能計算等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推進(jìn)人工智能與相關(guān)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新。加快推動數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化信息基礎(chǔ)設(shè)施向智能化信息基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變，促進(jìn)人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，推動智能產(chǎn)品在工業(yè)、醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、金融、物流、教育、文化、旅游等領(lǐng)域的集成應(yīng)用。其次，依托國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，大力開展人工智能技術(shù)示范、政策試驗和社會實驗，形成一批人工智能與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展深度融合的典型模式。最后，加快構(gòu)建算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用資源協(xié)同的全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系。加快發(fā)展多種形式的科技中介服務(wù)機(jī)構(gòu)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用結(jié)合，大力發(fā)展高新技術(shù)、專業(yè)性技術(shù)領(lǐng)域的中介服務(wù)機(jī)構(gòu)，促進(jìn)企業(yè)之間、企業(yè)與大學(xué)和科研院所之間的知識流動和技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，真正建立以市場化應(yīng)用為導(dǎo)向的科技成果轉(zhuǎn)移、擴(kuò)散機(jī)制。
(三)制定相關(guān)法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境提高人工智能治理能力
良好的人工智能治理需要“柔性的倫理”和“硬性的法律”共同推進(jìn)。首先，加強(qiáng)人工智能倫理治理研究，發(fā)展負(fù)責(zé)任的可信人工智能，實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展和風(fēng)險治理的有效平衡。加強(qiáng)各類標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、數(shù)據(jù)開放與隱私保護(hù)、算法監(jiān)管與問責(zé)、倫理道德法律法規(guī)等體系化研究，把引導(dǎo)和規(guī)范人工智能發(fā)展不斷推向深入。其次，在《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護(hù)法》等基礎(chǔ)上，深入研究人工智能新情況新問題，探索人工智能領(lǐng)域監(jiān)管的適用問題，不斷完善監(jiān)管法律法規(guī)。探索采用試點、沙箱監(jiān)管方式，研發(fā)智能化監(jiān)管工具。完善市場建設(shè)，創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境、良好的商業(yè)秩序。最后，鼓勵市場主體探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價機(jī)制，推動形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，逐步完善數(shù)據(jù)定價體系。貫徹落實反壟斷法政策，強(qiáng)化反壟斷執(zhí)法，堅決打擊平臺企業(yè)算法歧視、算法操縱、數(shù)據(jù)壟斷、侵犯隱私等行為，創(chuàng)造積極向上的產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境，激發(fā)市場主體的創(chuàng)新活力。
(四)培養(yǎng)和引進(jìn)相結(jié)合，大力增加高端人才供給
堅持培養(yǎng)和引進(jìn)相結(jié)合，完善人工智能教育體系，加快引進(jìn)全球頂尖人才和青年人才，同時加強(qiáng)高層次人才參與水平。首先，加強(qiáng)人才儲備和梯隊建設(shè)，積極開設(shè)人工智能專業(yè)，加強(qiáng)數(shù)學(xué)、物理、神經(jīng)學(xué)科等基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)，瞄準(zhǔn)“理論、算法、平臺、芯片和應(yīng)用”等急、斷、缺的短板領(lǐng)域，構(gòu)建基礎(chǔ)理論人才與“人工智能+X”復(fù)合型人才并重的培養(yǎng)體系。其次，拓寬國際人才交流和招攬渠道，鼓勵高校、企業(yè)團(tuán)隊赴國外合作交流。加大高端人才引進(jìn)力度，開辟專門渠道，實行特殊政策，實現(xiàn)高端人才精準(zhǔn)引進(jìn)。重點引進(jìn)神經(jīng)認(rèn)知、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動駕駛、智能機(jī)器人等領(lǐng)域人才。鼓勵采取項目合作、技術(shù)咨詢等方式柔性引進(jìn)人才。最后，完善全國統(tǒng)一、競爭有序的技術(shù)產(chǎn)權(quán)市場體系建設(shè)，建立完善人工智能知識產(chǎn)權(quán)交易制度，促進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散。完善資本支撐環(huán)境，支持技術(shù)入股，鼓勵高層次人才參與市場，優(yōu)化人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合的金融市場支持。
(五)有效拓展國際合作，積極參與全球人工智能創(chuàng)新鏈與治理體系
堅持全球化道路，堅持國際視野和全球思維，以開放心態(tài)應(yīng)對全球競爭，搭建全球化服務(wù)平臺，促進(jìn)國際交流，吸引全球創(chuàng)新要素資源參與我國人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，廣泛組織參與人工智能國際合作。完善人工智能產(chǎn)業(yè)貿(mào)易促進(jìn)政策，加強(qiáng)制度供給和法律保障。鼓勵中國人工智能企業(yè)加大“走出去”力度。積極促進(jìn)中日韓區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新，打造人工智能東亞創(chuàng)新高地，加強(qiáng)人才交流與技術(shù)共享。高質(zhì)量推動中國—東盟智慧城市合作、中國—中東歐數(shù)字經(jīng)濟(jì)合作。積極借鑒國際規(guī)則和經(jīng)驗，圍繞數(shù)據(jù)跨境流動、市場準(zhǔn)入、反壟斷、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等重大問題探索建立治理規(guī)則。積極推動企業(yè)、聯(lián)盟、行業(yè)組織等機(jī)構(gòu)的更多專家參與全球人工智能規(guī)則制定，強(qiáng)化在國際標(biāo)準(zhǔn)組織中的協(xié)作，尋求共識、彌合分歧，推動形成“國家標(biāo)準(zhǔn)頂層架構(gòu)引導(dǎo)，行業(yè)和團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)，國際標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同推進(jìn)”的良好局面，為全球人工智能發(fā)展貢獻(xiàn)“中國智慧”。
（轉(zhuǎn)載）
