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人工智能項目實施報告（人工智能項目實施報告范文）
發(fā)布時間：2023-05-20 16:56:25
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能項目實施報告的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
人工智能發(fā)展現(xiàn)狀是什么樣的？
1、市場規(guī)模：中國人工智能行業(yè)呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢
人工智能產(chǎn)業(yè)是智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，是其他智能科技產(chǎn)品發(fā)展的基礎，近年來，中國人工智能產(chǎn)業(yè)在政策與技術雙重驅(qū)動下呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢。根據(jù)中國信通院數(shù)研中心測算，2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為3031億元人民幣，同比增長15.1%。中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速超過全球。
注：中國信通院的市場規(guī)模根據(jù)IDC數(shù)據(jù)測算，統(tǒng)計口徑與IDC一致，即包括軟件、硬件與服務市場。
2、競爭格局：中國人工智能企業(yè)主要分布在應用層 占比超過80%
——中國人工智能企業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈布局完善
我國作為全球人工智能領域發(fā)展較好的地區(qū)，無論是人工智能領域的基礎層、技術層、應用層，還是人工智能的硬件產(chǎn)品、軟件產(chǎn)品及服務，我國企業(yè)都有涉及。在國內(nèi)，除去訊飛等垂直類企業(yè)，真正在人工智能有所長進的巨頭依然是百度、阿里、騰訊這三家。
——中國人工智能企業(yè)主要分布在應用層，占比超過80%
據(jù)中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院2021年5月發(fā)布的《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2021)》數(shù)據(jù)，截至2020年底，中國人工智能企業(yè)布局側重在應用層和技術層。其中，應用層人工智能企業(yè)數(shù)占比最高，達到84.05%;其次是技術層企業(yè)數(shù)，占比為13.65%;基礎層企業(yè)數(shù)占比最低，為2.30%。應用層企業(yè)占比高說明中國的人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要以應用需求為牽引。
3、技術分布：中國人工智能企業(yè)核心布局的技術主要為大數(shù)據(jù)和云計算
從人工智能企業(yè)核心技術分布看，大數(shù)據(jù)和云計算占比最高，達到41.13%;其次是硬件、機器學習和推薦、服務機器人，占比分別為7.64%、6.81%、5.64%;緊隨其后，物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)機器人、語音識別和自然語言處理、圖形圖像識別技術的占比依次為5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。
4、細分領域：深度神經(jīng)網(wǎng)絡領域為中國AI研究熱門
根據(jù)清華大學人工智能研究院、與中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心聯(lián)合發(fā)布的《人工智能發(fā)展報告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究熱點分別為深度神經(jīng)網(wǎng)絡、特征抽取、圖像分類、目標檢測、語義分割、表示學習、生成對抗網(wǎng)絡、語義網(wǎng)絡、協(xié)同過濾和機器翻譯。
—— 更多行業(yè)相關數(shù)據(jù)請參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》
我了解的人工智能項目實施計劃表怎么寫
我了解的人工智能項目實施計劃表要寫清項目名稱和主要負責人，項目背景，結論分析，主要經(jīng)濟指標一覽表。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報告：格局、潛力與展望
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機器學習和數(shù)據(jù)分析方法賦予機器模擬、延伸
近年來， 在大數(shù)據(jù)、算法和計算機能力三大要素的共同驅(qū)動下，人工智能進入高速發(fā)展階段。
人工智能市場格局
人工智能賦能實體經(jīng)濟，為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉變。 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、交換和消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術在 社會 經(jīng)濟各個領域深度融合和落地應用。同時，人工智能具有強大的經(jīng)濟輻射效益，為經(jīng)濟發(fā)展提供強勁的引擎。據(jù)埃森哲預測， 2035 年，人工智能將推動中國勞動生產(chǎn)率提高 27%，經(jīng)濟總增加值提升 7.1 萬億美元。
多角度人工智能產(chǎn)業(yè)比較
戰(zhàn)略部署：大國角逐，布局各有側重
全球范圍內(nèi)，中美“雙雄并立”構成人工智能第一梯隊，日本、英國、以色列和法國等發(fā) 達國家乘勝追擊，構成第二梯隊。同時，在頂層設計上，多數(shù)國家強化人工智能戰(zhàn)略布局， 并將人工智能上升至國家戰(zhàn)略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護。后起之秀的中國，局部領域有所突破。中國人工智能起步較晚，發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自 2015 年以來，政府密集出臺系列扶植政策，人工智能發(fā)展勢頭迅猛。由于初期我國政策 側重互聯(lián)網(wǎng)領域，資金投向偏向終端市場。因此，相比美國產(chǎn)業(yè)布局，中國技術層（計算 機視覺和語音識別）和應用層走在世界前端，但基礎層核心領域（算法和硬件算力）比較 薄弱，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢。當前我國人工智能在國家戰(zhàn)略層面上強調(diào)系統(tǒng)、綜合布局。
美國引領人工智能前沿研究，布局慢熱而強勢。 美國政府稍顯遲緩，2019 年人工智能國 家級戰(zhàn)略（《美國人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國具有天時（5G 時代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢，其在人工智能的競爭中已處于全方位領先狀態(tài)?？傮w來看， 美國重點領域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學等領域布局超前。此外，美國聚焦人工智能對國家安全和 社會 穩(wěn)定的影響和變革，并對數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡和系統(tǒng)安全十分重視。
倫理價值觀引領，歐洲國家搶占規(guī)范制定的制高點。 2018 年，歐洲 28 個成員國(含英國) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領域形成合力。從國家層面來看，受限于文化和語言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成，歐洲各國在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢，但歐洲 國家在全球 AI 倫理體系建設和規(guī)范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社 會倫理和標準，在技術監(jiān)管方面占據(jù)全球領先地位。
日本尋求人工智能解決 社會 問題。 日本以人工智能構建“超智能 社會 ”為引領，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù)、技術和商業(yè)需求較為分散，難以系統(tǒng)地發(fā)展人 工智能技術和產(chǎn)業(yè)。因此，日本政府在機器人、醫(yī)療 健康 和自動駕駛三大具有相對優(yōu)勢的 領域重點布局，并著力解決本國在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領域的國家難題。
基礎層面：技術薄弱，芯片之路任重道遠
基礎層由于創(chuàng)新難度大、技術和資金壁壘高等特點，底層基礎技術和高端產(chǎn)品市場主要被歐美日韓等少數(shù)國際巨頭壟斷。 受限于技術積累與研發(fā)投入的不足，國內(nèi)在基礎層領域相 對薄弱。具體而言，在 AI 芯片領域，國際 科技 巨頭芯片已基本構建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而中國尚 未掌握核心技術，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計算領域，服務器虛擬化、網(wǎng)絡技術 （SDN）、 開發(fā)語音等核心技術被掌握在亞馬遜、微軟等少數(shù)國外 科技 巨頭手中。雖國內(nèi) 阿里、華為等 科技 公司也開始大力投入研發(fā)，但核心技術積累尚不足以主導產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國（霍尼韋爾）等國家或地區(qū)全面布局傳 感器多種產(chǎn)品類型，而在中國也涌現(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)領域，中國具有的得天獨厚的數(shù)據(jù)體量優(yōu)勢，海量數(shù) 據(jù)助推算法算力升級和產(chǎn)業(yè)落地，但我們也應當意識到，中國在數(shù)據(jù)公開力度、國際數(shù)據(jù) 交換、統(tǒng)一標準的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構建等方面還有很長的路要走。
“無芯片不 AI”，以 AI 芯片為載體的計算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標準，我們 將對 AI 芯片作詳細剖析，以期對中國在人工智能基礎層的競爭力更細致、準確的把握。
依據(jù)部署位置，AI 芯片可劃分為云端（如數(shù)據(jù)中心等服務器端）和終端（應用場景涵蓋手 機、 汽車 、安防攝像頭等電子終端產(chǎn)品）芯片；依據(jù)承擔的功能，AI 芯片可劃分為訓練和 推斷芯片。訓練端參數(shù)的形成涉及到海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算，對算法、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)的主流技術路線。不同類型芯片各具優(yōu)勢，在不同領域呈現(xiàn)多 技術路徑并行發(fā)展態(tài)勢。我們將從三種技術路線分別剖析中國 AI 芯片在全球的競爭力。
GPU（Graphics Processing Unit）的設計和生產(chǎn)均已成熟，占領 AI 芯片的主要市場份 額。GPU 擅長大規(guī)模并行運算，可平行處理海量信息，仍是 AI 芯片的首選。據(jù) IDC 預測， 2019 年 GPU 在云端訓練市場占比高達 75%。在全球范圍內(nèi)，英偉達和 AMD 形成雙寡頭 壟斷，尤其是英偉達占 GPU 市場份額的 70%-80%。英偉達在云端訓練和云端推理市場推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 產(chǎn)品具有極高性能和強大競爭力，其壟斷地位也在不斷 強化。目前中國尚未“入局”云端訓練市場。由于國外 GPU 巨頭具有豐富的芯片設計經(jīng) 驗和技術沉淀，同時又具有強大的資金實力，中國短期內(nèi)無法撼動 GPU 芯片的市場格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件編程、配置高靈活性和低能耗等優(yōu)點。FPGA 技術壁壘高，市場呈雙寡頭壟斷：賽靈思（Xilinx）和英特爾（Intel）合計 占市場份額近 90%，其中賽靈思的市場份額超過 50%，始終保持著全球 FPGA 霸主地位。 國內(nèi)百度、阿里、京微齊力也在部署 FPGA 領域，但尚處于起步階段，技術差距較大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用戶需求設計的定制芯片， 可滿足多種終端運用。盡管 ASIC 需要大量的物理設計、時間、資金及驗證，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 僅是一種技術路線或方案，著力解決各應用領域突出問題及管理需求。目前， ASIC 芯片市場競爭格局穩(wěn)定且分散。我國的 ASIC 技術與世界領先水平差距較小，部分領域處于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主導者；國內(nèi)初創(chuàng)芯片企業(yè)（如寒武紀、比特大陸和地平線），互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如百度、華為和阿里）在細分領域也有所建樹。
總體來看 ，歐美日韓基本壟斷中高端云端芯片，國內(nèi)布局主要集中在終端 ASIC 芯片，部分領域處于世界前列，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−應用” 的生態(tài)，不具備與傳統(tǒng)芯片巨頭（如英偉達、賽靈思）抗衡的實力；而在 GPU 和 FPGA 領域，中國尚處于追趕狀態(tài)，高端芯片依賴海外進口。
技術層面：乘勝追擊，國內(nèi)頭部企業(yè)各領風騷
技術層是基于基礎理論和數(shù)據(jù)之上，面向細分應用開發(fā)的技術。 中游技術類企業(yè)具有技術 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)聚焦某一細分領域、技術層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴展較為容易。該層面包括算法理論（機器學 習）、開發(fā)平臺（開源框架）和應用技術（計算機視覺、智能語音、生物特征識別、自然 語言處理）。眾多國際 科技 巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層 圍繞垂直領域重點研發(fā)，在計算機視覺、語音識別等領域技術成熟，國內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而 出，競爭優(yōu)勢明顯。但算法理論和開發(fā)平臺的核心技術仍有所欠缺。
具體來看，在算法理論和開發(fā)平臺領域，國內(nèi)尚缺乏經(jīng)驗，發(fā)展較為緩慢。 機器學習算法是人工智能的熱點，開源框架成為國際 科技 巨頭和獨角獸布局的重點。開源深度學習平臺 是允許公眾使用、復制和修改的源代碼，是人工智能應用技術發(fā)展的核心推動力。目前， 國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， 美國仍是該領域發(fā)展水平最高的國家。我國基礎理論體系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 騰訊的 Angle 等國內(nèi)企業(yè)的算法框架尚無法與國際主流產(chǎn)品競爭。
在應用技術的部分領域，中國實力與歐美比肩。 計算機視覺、智能語音、自然語言處理是三大主要技術方向，也是中國市場規(guī)模最大的三大商業(yè)化技術領域。受益于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā) 達，積累大量用戶數(shù)據(jù)，國內(nèi)計算機視覺、語音識別領先全球。自然語言處理當前市場競 爭尚未成型，但國內(nèi)技術積累與國外相比存在一定差距。
作為落地最為成熟的技術之一，計算機視覺應用場景廣泛。 計算機視覺是利用計算機模擬 人眼的識別、跟蹤和測量功能。其應用場景廣泛，涵蓋了安防（人臉識別）、醫(yī)療（影像診斷）、移動互聯(lián)網(wǎng)（視頻監(jiān)管）等。計算機視覺是中國人工智能市場最大的組成部分。據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2017 年，計算機視覺行業(yè)市場規(guī)模分別為 80 億元，占國內(nèi) AI 市 場的 37%。由于政府市場干預、算法模型成熟度、數(shù)據(jù)可獲得性等因素的影響，計算機視覺技術落地情況產(chǎn)生分化。我國計算機視覺技術輸出主要在安防、金融和移動互聯(lián)網(wǎng)領域。而美國計算機視覺下游主要集中在消費、機器人和智能駕駛領域。
計算機視覺技術競爭格局穩(wěn)定，國內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而出。 隨著終端市場工業(yè)檢測與測量逐 漸趨于飽和，新的應用場景尚在 探索 ，當前全球技術層市場進入平穩(wěn)的增長期，市場競爭格局逐步穩(wěn)定，頭部企業(yè)技術差距逐漸縮小。中國在該領域技術積累豐富，技術應用和產(chǎn) 品的結合走在國際前列。2018 年，在全球最權威的人臉識別算法測試（FRVT）中，國內(nèi) 企業(yè)和研究院包攬前五名，中國技術世界領先。國內(nèi)計算機視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè) 脫穎而出。據(jù) IDC 統(tǒng)計，2017 年，商湯 科技 、依圖 科技 、曠視 科技 、云從 科技 四家企業(yè) 占國內(nèi)市場份額的 69.4%，其中商湯市場份額 20.6%排名第一。
應用層面：群雄逐鹿，格局未定
應用場景市場空間廣闊，全球市場格局未定。 受益于全球開源社區(qū)，應用層進入門檻相對較低。目前，應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中市場規(guī)模最大的層級。據(jù)中國電子學會統(tǒng)計，2019 年，全球應用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到360.5 億元，約是技術層的1.67 倍，基礎層的2.53 倍。 在全球范圍內(nèi)，人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場化的 探索 階段，落地場景的豐富度、用戶需 求和解決方案的市場滲透率均有待提高。目前，國際上尚未出現(xiàn)擁有絕對主導權的壟斷企 業(yè)，在很多細分領域的市場競爭格局尚未定型。
中國側重應用層產(chǎn)業(yè)布局，市場發(fā)展?jié)摿Υ蟆?/strong> 歐洲、美國等發(fā)達國家和地區(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) 到應用技術研發(fā)再到細分場景運用的垂直生態(tài)，市場整體發(fā)展相對成熟；而應用層是我國 人工智能市場最為活躍的領域，其市場規(guī)模和企業(yè)數(shù)量也在國內(nèi) AI 分布層級占比最大。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計，2019 年，國內(nèi)77%的人工智能企業(yè)分布在應用層。得益于廣闊市場空間以及大規(guī)模的用戶基礎，中國市場發(fā)展?jié)摿^大，且在產(chǎn)業(yè)化應用上已有部分企業(yè)居于 世界前列。例如，中國 AI+安防技術、產(chǎn)品和解決方案引領全球產(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。
整體來看 ，國內(nèi)人工智能完整產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成，但仍存在結構性問題。從產(chǎn)業(yè)生態(tài)來看， 我國偏重于技術層和應用層，尤其是終端產(chǎn)品落地應用豐富，技術商業(yè)化程度比肩歐美。 但與美國等發(fā)達國家相比，我國在基礎層缺乏突破性、標志性的研究成果，底層技術和基 礎理論方面尚顯薄弱。初期國內(nèi)政策偏重互聯(lián)網(wǎng)領域，行業(yè)發(fā)展追求速度，資金投向追捧 易于變現(xiàn)的終端應用。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為“浮躁”，導致研發(fā)周期長、資金投入大、 見效慢的基礎層創(chuàng)新被市場忽略?！邦^重腳輕”的發(fā)展態(tài)勢導致我國依賴國外開發(fā)工具、 基礎器件等問題，不利于我國人工智能生態(tài)的布局和產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展。短期來看，應用終 端領域投資產(chǎn)出明顯，但其難以成為引導未來經(jīng)濟變革的核心驅(qū)動力。中長期來看，人工智能發(fā)展根源于基礎層（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、學術生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境三個維度，對 中國、美國和歐洲 28 國人工智能發(fā)展?jié)摿M行評估，并使用熵值法確定各指標相應權重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）構建了一個代表人工智能發(fā)展?jié)摿φw情況的綜合指標。
從智能產(chǎn)業(yè)基礎的角度
產(chǎn)業(yè)化程度：增長強勁，產(chǎn)業(yè)規(guī)模僅次美國
中國人工智能尚在產(chǎn)業(yè)化初期，但市場發(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，從市場規(guī)模角度，據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2019 年，美國、西歐和中國的人工智能 市場規(guī)模分別是 213、71.25 和 45 億美元，占全球市場份額依次為 57%、19%和 12%。中國與美國的市場規(guī)模存在較大差異，但近年來國內(nèi) AI 技術的快速發(fā)展帶動市場規(guī)模高速增長，2019 年增速高達 64%，遠高于美國（26%）和西歐（41%）。從企業(yè)數(shù)量角度， 據(jù)清華大學 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中國（1011 家）和美國（2028 家） 人工智能企業(yè)數(shù)全球遙遙領先，第三位英國（392 家）不及中國企業(yè)數(shù)的 40%。從企業(yè)布局角度，據(jù)騰訊研究院，中國 46%和 22%的人工智能企業(yè)分布在語音識別和計算機視覺 領域。橫向來看，美國在基礎層和技術層企業(yè)數(shù)量領先中國，尤其是在自然語言處理、機器學習和技術平臺領域。而在應用層面（智能機器人、智能無人機），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)勢下，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將保持強勁的 增長態(tài)勢，發(fā)展?jié)摿^大。
技術創(chuàng)新能力：專利多而不優(yōu)，海外布局仍有欠缺
專利申請量是衡量人工智能技術創(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 能專利申請主要來源于中國、美國和日本。2000 年至 2018 年間，中美日三國 AI 專利申 請量占全球總申請量的 73.95%。中國雖在 AI 領域起步較晚，但自 2010 年起，專利產(chǎn)出 量首超美國，并長期雄踞申請量首位。
從專利申請領域來看， 深度學習、語音識別、人臉識別和機器人等熱門領域均成為各國重 點布局領域。其中，美國幾乎全領域領跑，而中國在語音識別（中文語音識別正確率世界 第一）、文本挖掘、云計算領域優(yōu)勢明顯。具體來看，多數(shù)國內(nèi)專利于 AI 科技 熱潮興起后 申請，并集中在應用端（如智能搜索、智能推薦），而 AI 芯片、基礎算法等關鍵領域和前 沿領域?qū)＠夹g主要仍被美國掌握。由此反映出中國 AI 發(fā)展存在基礎不牢，存在表面繁 榮的結構性不均衡問題。
中國 AI 專利質(zhì)量參差不齊，海外市場布局仍有欠缺。 盡管中國專利申請量遠超美國，但技術“多而不強，專而不優(yōu)”問題亟待調(diào)整。其一，中國 AI 專利國內(nèi)為主，高質(zhì)量 PCT 數(shù)量較少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 進行管理，在全球范圍內(nèi)保護 專利發(fā)明者的條約。PCT 通常被為是具有較高的技術價值。據(jù)中國專利保護協(xié)會統(tǒng)計，美國 PCT 申請量占全球的 41%，國際應用廣泛。而中國 PCT 數(shù)量（2568 件）相對較少， 僅為美國 PCT 申請量的 1/4。目前，我國 AI 技術尚未形成規(guī)模性技術輸出，國際市場布 局欠缺；其二，中國實用新型專利占比高，專利廢棄比例大。我國專利類別包括發(fā)明、實 用新型專利和外觀設計三類，技術難度依次降低。中國擁有 AI 專利中較多為門檻低的實 用新型專利，如 2017 年，發(fā)明專利僅占申請總量的 23%。此外，據(jù)劍橋大學報告顯示， 受高昂專利維護費用影響，我國 61%的 AI 實用新型和 95%的外觀設計將于 5 年后失效， 而美國 85.6%的專利仍能得到有效保留。
人才儲備：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)清華大學統(tǒng)計，截至 2017 年，人才儲備排名前 10 的國家占全球總量的 61.8%。歐洲 28 國擁有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球總量的 21.1%。美國和中國分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中國基礎人才儲備尤顯薄弱。根據(jù)騰訊研究院，美國 AI 技術層人才是中國 2.26 倍，基礎層人才數(shù)是中國的 13.8 倍。
我國人工智能人才供需嚴重失衡，杰出人才缺口大。 據(jù) BOSS 直聘測算，2017 年國內(nèi)人 工智能人才僅能滿足企業(yè) 60%的需求，保守估計人才缺口已超過 100 萬。而在部分核心領域（語音識別、圖像識別等）， AI 人才供給甚至不足市場需求的 40%，且這種趨勢隨 AI 企業(yè)的增加而愈發(fā)嚴重。在人工智能技術和應用的摸索階段，杰出人才對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著 至關重要的作用，甚至影響技術路線的發(fā)展。美國（5158 人）、歐盟（5787 人）依托雄 厚的科研創(chuàng)新能力和發(fā)展機會聚集了大量精英，其杰出人才數(shù)在全球遙遙領先，而中國杰 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生態(tài)體系對外來人才吸引和留住本國人才的能力。 根據(jù) Element AI 企業(yè)的劃分標準，中國、美國等國家屬于 AI 人才流入與流出率均較低的錨定 國（Anchored Countries），尤其是美國的人工智能人才總量保持相對穩(wěn)定。具體來看， 國內(nèi)人工智能培育仍以本土為主，海外人才回流中國的 AI 人才數(shù)量僅占國內(nèi)人才總量的 9%，其中，美國是國內(nèi) AI人才回流的第一大來源大國，占所有回流中國人才比重的 43.9%。 可見國內(nèi)政策、技術、環(huán)境的發(fā)展對海外人才的吸引力仍有待加強。
從學術生態(tài)的角度
技術創(chuàng)新能力：科研產(chǎn)出表現(xiàn)強勁，產(chǎn)學融合尚待加強
科研能力是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力。從論文產(chǎn)出數(shù)量來看，1998-2018 年，歐盟、中國、美國位列前三，合計發(fā)文量全球占比 69.64%。近些年，中國積極開展前瞻性 科技 布 局， AI發(fā)展勢頭強勁，從1998年占全球人工智能論文比例的8.9%增長至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中國以 24929 篇 AI 論文居世界首位。中國研究活動的活躍從 側面體現(xiàn)在人工智能發(fā)展?jié)摿^大。
我國論文影響力仍待提高，但與歐美差距逐年縮小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加權引用影響力）指標是目前國際公認的定量評價科研論文質(zhì)量的最優(yōu)方法，我們利用 FWCI 表征標準化1后的論文影響力。當 FWCI≥1 時，代表被考論文質(zhì)量達到或超過了世 界平均水平。近 20 年，美國的 AI 論文加權引用影響力“獨領風騷”，2018 年，F(xiàn)WCI 高 于全球平均水平的 36.78%；歐洲保持相對平穩(wěn)，與全球平均水平相當；中國 AI 領域論文 影響力增幅明顯，2018 年，中國 FWCI 為 0.80，較 2010 年增長 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，美國和中國高質(zhì)量論文產(chǎn)出 為于全球第一、第二位，超出第三位英國論文產(chǎn)出量近 4 倍。綜合來看，中國頂尖高質(zhì)量 論文產(chǎn)出與美國不分伯仲，但整體來看，AI 論文影響力與美國、歐美仍有差距。
從發(fā)文主體來看，科研機構和高校是目前中國人工智能知識生產(chǎn)的絕對力量，反映出科研成 果轉化的短板。 而美國、歐盟和日本則呈現(xiàn)企業(yè)、政府機構和高校聯(lián)合參與的態(tài)勢。據(jù)Scopus 數(shù)據(jù)顯示，2018 年，美國企業(yè)署名 AI 論文比例是中國的 7.36 倍，歐盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美國企業(yè)署名 AI 論文比例增長 43pct，同期中國企業(yè)署名 AI 論文僅增長 18pct。 此外，人工智能與市場應用關聯(lián)密切，校企合作論文普遍存在。而我國校-企合作論文比例僅為 2.45%，與以色列（10.06%）、美國（9.53%）、日本（6.47%）差別較大。從產(chǎn)學結合的角度， 中國人工智能研究以學術界為驅(qū)動，企業(yè)在科研中參與程度較低，或難以實現(xiàn)以市場為導向。
中國人工智能高校數(shù)量實位于第二梯隊，實力比肩美國。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，全球共 367 所高校設置人工智能相關學科，其中， 美國（168 所）獨占鰲頭，占據(jù)全球的 45.7%。中國擁有 20 所高校與英國并列第三，數(shù) 量上稍顯遜色。此外，中國高校實力普遍上升，表現(xiàn)強勁。據(jù)麻省理工學院 2019 年發(fā)布的AI 高校實力 Top20 榜單中，中國清華大學、北京大學包攬前兩名，較 2018 年分別上 升 1 個和 3 個名次。
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
中國研發(fā)高投入高強度，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、中國、日本和德國始終是全球研發(fā)投入的主力軍。據(jù) IDC 統(tǒng)計顯示，2018 年四國的研發(fā)投 入總和占全球總量的比例已達 60.77%。其中，美國憑借其強大的研發(fā)實力連續(xù)多年位居 全球研發(fā)投入的榜首。近年來，中國研發(fā)投入呈現(xiàn)一路猛增的強進勢頭，據(jù) Statista 統(tǒng)計， 國內(nèi) 2019 年研發(fā)投入額為 5192 億美元，僅次于美國。且趨勢上與美國差距不斷縮小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高達 14.43%，同期美國 CAGR 僅 2.99%。由于經(jīng)濟疲軟等 諸多原因，歐盟與日本則呈現(xiàn)較為緩慢的上升趨勢。據(jù)研發(fā)投入與強度增長的趨勢推測， 中國或在 1-2 年內(nèi)取代美國的全球研發(fā)領先地位。從研發(fā)強度的角度，中國研發(fā)強度總體 上呈逐步攀升的趨勢，且漲幅較大。但對創(chuàng)新活動投入強度的重視程度仍與美國和日本存 在差距。2018 年中國研發(fā)強度 1.97%，低于日本和美國 1.53、0.87 個百分點。
資本投入：資金多而項目缺，資本投向側重終端市場
中美是全球人工智能“融資高地”。 人工智能開發(fā)成本高，資本投入成為推動技術開發(fā)的主力。在全球范圍內(nèi)，美國是人工智能新增企投融資領先者，據(jù) CAPIQ 數(shù)據(jù)顯示，2010 年至 2019 年 10 月，美國 AI 企業(yè)累計融資 773 億美元，領先中國 320 億美元，占全球總 融資額的 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，其他國家和地區(qū)難以 從規(guī)模上撼動中美兩國。從人工智能新增企業(yè)數(shù)量來看，美國仍處于全球領先地位。2010 至 2018 年，美國累計新增企業(yè)數(shù)量 7022 家，較約是中國的 8 倍（870 家）。中國每年新 增人工智能企業(yè)在 2016 年達到 179 家高點后逐漸下降，近兩年分別是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中國資本市場對 AI 投資也日趨成熟和理性。整體來看，中國人 工智能新增企業(yè)增勢緩慢，但融資總額漲幅迅猛。這一“資金多而項目缺”的態(tài)勢或是行 業(yè)泡沫即將出現(xiàn)的預警。
相比較美國，中國資本投向側重易落地的終端市場。 從融資層面來看，中國各領域發(fā)展較 為均衡，應用層是突出領域，如自動駕駛、計算機學習與圖像、語音識別和無人機技術領 域的新增融資額均超過美國。而美國市場注重底層技術的發(fā)展。據(jù)騰訊研究院數(shù)據(jù)顯示， 芯片和處理器是美國融資最多的領域，占總融資額的 31%。當前中國對人工智能芯片市場 高度重視，但受限于技術壁壘和投資門檻高，國內(nèi)芯片融資處于弱勢。
基于信息熵的 TOPSIS 法：綜合指標評估
數(shù)據(jù)結果顯示，美國綜合指標及三大項目指標評分絕對領先，中國第二，歐洲 28 國暫且落后。 具體來看，美國在人工智能人才儲備、創(chuàng)新產(chǎn)出、融資規(guī)模方面優(yōu)勢明顯。中國作為后起之秀，盡管有所趕超，但總體水平與美國相比仍有差距，尤其是杰出人才資源、高 質(zhì)量專利申請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)投入等指標上，中國正快速發(fā)展，與美國差距收窄。從各指標具體分析來看，我國人工智能研究主要分布在 高校和科研機構，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 的系統(tǒng)性融合，這將不利于中國人工智能技術的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的發(fā)揮。此外，我國科研 產(chǎn)出、企業(yè)數(shù)量和融資領域集中于產(chǎn)業(yè)鏈中下游，上游核心技術仍受制于國外企業(yè)。未來， 若國內(nèi)底層技術領域仍未能實現(xiàn)突破，勢必導致人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨瓶頸。
展望
轉自丨 信息化協(xié)同創(chuàng)新專委會
人工智能邏輯智能實驗報告怎么寫
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文檔介紹：“人工智能”實驗報告專業(yè)智能科學與技術班級學號姓名日期：2015.實驗一搜索策略一實驗內(nèi)容熟悉和掌握啟發(fā)式搜索的定義、估價函數(shù)和算法過程；比較不同算法的性能。2. 修改八數(shù)碼問題或路徑規(guī)劃問題的源程序，改變其啟發(fā)函數(shù)定義，觀察結果的變化，分析原因。3. 熟悉和掌握各種搜索策略的思想，掌握A*算法的定義、估價函數(shù)和算法過程，理解求解流程和搜索順序。二實驗思路1．分別以各種搜索算法為例演示搜索過程，分析各種算法中的OPEN表CLOSE表的生成過程，分析估價函數(shù)對搜索算法的影響，分析某種啟發(fā)式搜索算法的特點。進入演示系統(tǒng)后，選擇搜索策略演示程序，可從多種不同搜索算法選擇裝載相
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