人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸
近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
人工智能市场格局
人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。
多角度人工智能产业比较
战略部署：大国角逐，布局各有侧重
全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。
伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。
日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。
基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远
基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。
依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。
GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。
总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。
技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。
作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。
应用层面：群雄逐鹿，格局未定
应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。
中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。
整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能发展潜力
基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。
从智能产业基础的角度
产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国
中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。
技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺
专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。
中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。
人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大
人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。
我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。
从学术生态的角度
技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强
科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。
我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。
从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。
中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。
从创新环境的角度
研发投入：中美研发投入差距收窄
中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。
资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场
中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。
相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。
基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估
数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。
展望
转自丨 信息化协同创新专委会
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。
这个问题需要综合讨论呢，不过可以到这边看看这个专业
前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
——综述篇——
第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明
1.1 人工智能行业界定
1.1.1 人工智能的界定
1.1.2 人工智能相似概念辨析
1.1.3 《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
1.2 人工智能行业分类
1.3 人工智能行业监管规范体系
1.3.1 人工智能专业术语说明
1.3.2 人工智能行业监管体系介绍
1、 中国人工智能行业主管部门
2、 中国人工智能行业自律组织
1.3.3 人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）
1、 中国人工智能标准体系建设
2、 中国人工智能现行标准汇总
3、 中国人工智能即将实施标准
4、 中国人工智能重点标准解读
1.4 本报告研究范围界定说明
1.5 本报告数据来源及统计标准说明
1.5.1 本报告权威数据来源
1.5.2 本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——
第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势
2.1 全球人工智能行业发展现状分析
2.1.1 全球人工智能发展所处阶段
2.1.2 全球人工智能行业发展概况
2.1.3 全球人工智能企业增长情况
2.1.4 全球人工智能行业布局分析
1、 企业布局情况
2、 AI领域高层次人才分布情况
2.1.5 全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
2.2 全球人工智能行业投资现状分析
2.2.1 全球人工智能整体投资规模分析
2.2.2 全球人工智能融资轮次情况分析
2.2.3 全球人工智能企业融资情况分析
2.3 欧洲人工智能行业发展现状分析
2.3.1 欧洲人工智能市场发展现状
2.3.2 欧洲人工智能市场投资现状
2.3.3 欧洲人工智能市场应用领域
2.3.4 欧盟人脑工程项目（HBP）
1、 项目概况
2、 项目内容
3、 经验和启示
2.4 美国人工智能行业发展现状分析
2.4.1 美国人工智能市场发展现状
2.4.2 美国人工智能市场投资现状
2.4.3 美国人工智能企业数量分析
2.4.4 美国人工智能市场应用领域
2.4.5 美国大脑研究计划（BRAIN）
2.5 日本人工智能行业发展现状分析
2.5.1 日本人工智能市场发展现状
2.5.2 日本人工智能市场投资现状
2.5.3 日本人工智能市场企业数量分析
2.5.4 日本人工智能市场应用领域
2.5.5 日本大脑研究计划（MINDS）
2.6 全球人工智能行业发展趋势分析
2.6.1 全球人工智能行业整体发展趋势
2.6.2 全球人工智能行业技术发展趋势
第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析
3.1 中国人工智能行业所处发展阶段分析
3.2 中国人工智能行业发展现状分析
3.2.1 中国人工智能行业市场规模
3.2.2 中国人工智能企业层次和技术分析
3.2.3 人工智能热点细分领域分析
3.2.4 人工智能行业人才培养体系分析
1、 人工智能人才供需情况
2、 人工智能人才培养情况
3.3 4.3 中国人工智能行业生态格局分析
3.3.1 人工智能行业生态格局基本架构
3.3.2 人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
3.3.3 人工智能行业技术实现路径层
3.3.4 人工智能行业应用实现路径层
3.3.5 人工智能行业未来生态格局展望
1、 基础资源支持层实现路径
2、 AI技术层的实现路径
第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析
4.1 中国人工智能行业市场竞争布局状况
4.1.1 中国人工智能行业竞争者入场进程
4.1.2 中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
4.1.3 中国人工智能行业竞争者战略布局状况
4.2 中国人工智能行业市场竞争格局分析
4.2.1 中国人工智能行业企业竞争集群分布
4.2.2 中国人工智能行业企业竞争格局分析
4.3 中国人工智能行业市场集中度分析
4.4 中国人工智能行业波特五力模型分析
4.4.1 中国人工智能行业供应商的议价能力
4.4.2 中国人工智能行业消费者的议价能力
4.4.3 中国人工智能行业新进入者威胁
4.4.4 中国人工智能行业替代品威胁
4.4.5 中国人工智能行业现有企业竞争
4.4.6 中国人工智能行业竞争状态总结
第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析
5.1 中国人工智能投融资规模分析
5.1.1 中国人工智能投融资规模
5.1.2 中国人工智能投融资轮次分布
5.2 中国人工智能投资企业分析
5.2.1 人工智能领先企业投资情况
5.2.2 人工智能行业独角兽企业
5.3 中国人工智能细分领域现状
5.3.1 人工智能细分领域投资结构
5.3.2 计算机视觉领域投资分析
5.3.3 语音识别领域投资分析
5.3.4 自然语言处理领域投资分析
5.3.5 机器学习领域投资分析
5.4 中国人工智能投资区域分布
5.5 中国人工智能行业投资趋势分析
第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析
6.1 中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
6.1.1 中国人工智能产业链结构梳理
6.1.2 中国人工智能产业链生态图谱
6.2 人工智能基础层分析
6.2.1 人工智能基础层功能分析
6.2.2 AI芯片市场分析
1、 AI芯片定义及分类
2、 AI芯片发展阶段
3、 AI芯片市场规模
4、 AI芯片竞争格局
6.2.3 云计算市场分析
1、 云计算行业发展历程
2、 云计算行业市场规模
3、 云计算行业竞争格局
6.3 中国人工智能技术层分析
6.3.1 人工智能技术层功能分析
6.3.2 人工智能技术层代表企业
6.4 中国人工智能应用层分析
第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况
7.1 中国人工智能行业细分市场结构
7.2 中国人工智能市场分析：机器学习
7.2.1 机器学习市场概述
7.2.2 机器学习市场发展现状
7.2.3 机器学习发展趋势前景
7.3 中国人工智能市场分析：机器视觉
7.3.1 机器视觉市场概述
7.3.2 机器视觉市场发展现状
7.3.3 机器视觉发展趋势前景
7.4 中国人工智能市场分析：语音识别
7.4.1 语音识别市场概述
7.4.2 语音识别市场发展现状
7.4.3 语音识别发展趋势前景
7.5 中国人工智能市场分析：自然语言处理
7.5.1 自然语言处理市场概述
7.5.2 自然语言处理市场发展现状
7.5.3 自然语言处理发展趋势前景
7.6 中国人工智能行业细分市场战略地位分析
第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况
8.1 中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
8.1.1 中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）
1、 应用场景一
2、 应用场景二
3、 应用场景三
8.1.2 中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）
1、 人工智能应用行业领域分布
2、 人工智能各应用领域市场渗透概况
8.2 中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
8.2.1 中国智慧安防发展状况
1、 智慧安防发展现状
2、 智慧安防趋势前景
8.2.2 中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
8.2.3 中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
8.2.4 中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
8.3 中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
8.3.1 中国智慧金融发展状况
1、 智慧金融发展现状
2、 智慧金融趋势前景
8.3.2 中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
8.3.3 中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
8.3.4 中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
8.4 中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
8.4.1 中国智慧医疗发展状况
1、 智慧医疗发展现状
2、 智慧医疗趋势前景
8.4.2 中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
8.4.3 中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
8.4.4 中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
8.5 中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
8.5.1 中国智能机器人发展状况
1、 智能机器人发展现状
2、 智能机器人趋势前景
8.5.2 中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
8.5.3 中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
8.5.4 中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
8.6 中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
8.6.1 中国智能家居发展状况
1、 智能家居发展现状
2、 智能家居趋势前景
8.6.2 中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
8.6.3 中国智能家居领域人工智能需求现状分析
8.6.4 中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
8.7 中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析
第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究
9.1 全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
9.2 全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
9.2.1 Google（谷歌）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
9.2.2 Microsoft（微软）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
9.3 中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
9.3.1 百度
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.2 华为
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.3 阿里巴巴
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.4 科大讯飞
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.5 寒武纪
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.6 格灵深瞳
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.7 旷视科技
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.8 优必选
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.9 思必驰
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.10 博联智能
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
——展望篇——
第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察
10.1 中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
10.1.1 中国宏观经济发展现状
10.1.2 中国宏观经济发展展望
10.1.3 中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
10.2 中国人工智能行业社会（Society）环境分析
10.2.1 中国人工智能行业社会环境分析
10.2.2 社会环境对人工智能行业发展的影响总结
10.3 中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
10.3.1 国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读
2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读
10.3.2 重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总
2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读
10.3.3 国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
10.3.4 政策环境对人工智能行业发展的影响总结
10.4 人工智能行业技术环境分析
10.4.1 人工智能技术发展现状
1、 人工智能重点技术发展状态
2、 人工智能重大技术成果
10.4.2 人工智能相关专利情况分析
10.4.3 技术环境对行业发展的影响分析
10.5 中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）
第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判
11.1 中国人工智能行业发展潜力评估
11.2 中国人工智能行业未来关键增长点分析
11.3 中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
11.4 中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）
第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议
12.1 中国人工智能行业进入与退出壁垒
12.1.1 人工智能行业进入壁垒分析
12.1.2 人工智能行业退出壁垒分析
12.2 中国人工智能行业投资风险预警
12.3 中国人工智能行业投资机会分析
12.3.1 人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
12.3.2 人工智能行业细分领域投资机会
12.3.3 人工智能行业区域市场投资机会
12.3.4 人工智能产业空白点投资机会
12.4 中国人工智能行业投资价值评估
12.5 中国人工智能行业投资策略与建议
12.6 中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能的界定
图表2：人工智能相关概念辨析
图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
图表4：人工智能的分类
图表5：人工智能专业术语说明
图表6：中国人工智能行业监管体系
图表7：中国人工智能行业主管部门
图表8：中国人工智能行业自律组织
图表9：中国人工智能标准体系建设
图表10：中国人工智能现行标准汇总
图表11：中国人工智能即将实施标准
图表12：中国人工智能重点标准解读
图表13：本报告研究范围界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）
图表19：全球科技巨头人工智能布局情况
图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）
图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）
图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总
图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总
图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况
图表31：人脑计划阶段分析
图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍
图表33：欧盟人脑计划启示
图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总
图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况
图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）
图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）
图表40：日本人工智能工程表内容
图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况
图表42：日本十大AI初创公司
图表43：日本人工智能应用情况
图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容
图表45：全球人工智能行业整体发展趋势
图表46：全球人工智能行业技术发展趋势
图表47：中国人工智能发展阶段
图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表51：2011-2022年十大A1热点
图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表53：人工智能各职能岗位人才供需比
图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）
图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表58：人工智能技术层的运行机制
图表59：人工智能应用实现路径层案例分析
图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程
图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图
图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况
图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况
图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析
图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况
图表66：中国人工智能行业市场集中度分析
图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力
图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力
图表69：中国人工智能行业新进入者威胁
图表70：中国人工智能行业替代品威胁
图表71：中国人工智能行业现有企业竞争
图表72：中国人工智能行业竞争状态总结
图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）
图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表75：人工智能领先企业投资情况
图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）
图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况
图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况
图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况
图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况
图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况
图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）
图表87：中国人工智能产业链结构
图表88：中国人工智能产业链生态图谱
图表89：人工智能芯片分类
图表90：我国人工智能芯片行业所处周期
图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）
图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表93：全球主要AI芯片类型及企业
图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10
图表95：中国云计算发展阶段
图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
图表97：中国云计算市场竞争梯队
图表98：2022年中国云计算企业百强名单
图表99：人工智能行业技术层概况
图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表101：中国人工智能行业细分市场结构
图表102：中国机器学习市场发展现状
图表103：中国机器学习发展趋势前景
图表104：中国机器视觉市场发展现状
图表105：中国机器视觉发展趋势前景
图表106：中国语音识别市场发展现状
图表107：中国语音识别发展趋势前景
图表108：中国自然语言处理市场发展现状
图表109：中国自然语言处理发展趋势前景
图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析
图表111：中国人工智能应用场景分布
图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况
图表113：中国智慧安防发展现状
图表114：中国智慧安防趋势前景
图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
图表118：中国智慧金融发展现状
图表119：中国智慧金融趋势前景
图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
略......完整报告请咨询客服
我国人工智能弯道超车走在世界前列，
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。
人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱
基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。
近年来，人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展，在国际上具备了一定的竞争力，但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。中国在在基础层发展时间较短，较落后于国际先进水平。 长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的基础薄弱，且开源框架受制于国外AI巨头。
基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用， AI芯片作为人工智能产业发展的核心，将迎来巨大的发展机遇。目前，中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。
人工智能产业链区域热力图：北京AI发展步入快车道
根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下，可见，我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。
北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。
—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
人工智能现在备受大家关注，各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能，人工智能产品层出不出，让我们大呼惊奇。在美国，人工智能的发展处于顶尖状态，而我国的人工智能也已经位于第一梯队，不管是从融资规模和新增企业数量上，中国排名仅位于美国之后位居第二。那么我们当前的人工智能的发展状况是什么样的呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。可以说中国的人工智能领域在世界排名第二，这是由于在人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，依托于庞大的网络和用户，国内拥有先进的语音、视觉、传感等人工智能相关领域的技术优势。中国人工智能的产业十分的发达，并且有极大的优势可以发展人工智能。但是中国的人工智能还是存在着很多的瓶颈问题，这些问题包括人工智能原创性理论基础不强，重大原创成果不足；在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面，与以美国的人工智能发达国家相比还存在较大差距。当然，人工智能产业结构布局还不完善，人工智能人才队伍，特别是尖端人才不能满足发展需求等。可以用一个词来总结中国的人工智能，那就是大而不强。而中国的人工智能开始被很多国家限制，这是因为中国的人工智能发展前景十分好，好的让这些国家眼红，而美国政府正在考虑采取类似的措施，原因也是出于对中国可能获得珍贵的人工智能知识的担忧。中国对机器人和人工智能的兴趣尤其令人担忧，并扬言要对中国投资技术企业进行立法上的限制。 在这里需要给大家说明的是，人工智能中的10%在于算法，20%在于技术，70%在于应用场景和落地。这一推断没错，但是如果在前面30%失去技术优势，后面的70%就没有了什么意义。因此，增强人工智能基础，必须在大数据分析、深度学习、自主协同等方面进行学科理论梳理和研究，开展类脑智能计算、生物仿真等基础技术的研究，以实验室和研究院等形式专注研究成果的产品转化。当然我们需要意识到一个问题，那就是基础理论是根本，基础技术是主干，应用是枝叶。只有根底深厚庞大，主干强劲，人工智能产业才能日益兴荣昌盛。目前人工智能共享技术包括知识计算引擎技术、自然语言处理技术、群体智能关键技术、自主无人系统智能技术、虚拟现实智能建模技术，以及智能计算芯片与系统等。中国人工智能的未来前景还是比较乐观的，但是这些乐观还是多少有一点悲观的，不过相信我们的国家会解决这些问题。
经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。
语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。
加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。
与此同时，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大。
科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
人工智能领域技术能力全面提升为人机协同奠定基础
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能领域科学与应用的鸿沟正在被突破。
图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术能力快速提升，技术的产业化进程得以开启，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。机器在人工智能技术的应用下，在“视觉”“听觉”“触觉”等人体感官的感知能力不断增强。
例如计算机视觉领域中深受关注的Image Net图像识别挑战赛获奖结果表明，2015年，计算机对于图像的识别能力已经超过人类水平，这意味着计算机能够在多种场景下一定程度上替代人类视觉的工作，更高效地完成任务。
同时得益于深度学习算法能力的提升，语音识别、自然语言处理等人工智能算法的不断革新助推计算机视觉产业持续向前。
人工智能技术能力的不断成熟使得机器能够实现越来越人性化的操作。人工智能技术能力的全面提升为人机系统的能力实现奠定了坚实的基础。
在2022年，各国的SCI数量将有所增长。根据统计，中国将拥有最多的SCI文献，其数量将超过2.5万篇，美国将拥有约2.2万篇SCI文献，而德国和日本分别将拥有约1.5万篇和1.2万篇SCI文献。此外，加拿大、法国、英国、意大利、韩国和印度也将拥有大量SCI文献，各自的数量将在1万篇以上。随着人口老龄化和全球化的推进，未来各国关于科学研究和发展的投资也将不断增加，因此，2022年各国的SCI数量将进一步增加。
通过论文集合网站webofscience查询某领域论文每年的发表数量。如果这个刊物同时被知网、万方、维普、龙源、超星收录，你可以登上其中任何一个数据库，查该刊物收录的文章篇数直接看刊物目录，同理，确定该刊物是某一个数据库收录，直接在该数据库查询即可。如果自己没办法登陆该期刊所在数据库，可以用刊物页码除以其中一篇文章的版面数，得出的结果只是一个大概的篇数。如果你只是想知道中国知网2014年更新的学术论文量，直接选择“从2014年到2014年”，截止今天，更新期刊2373640篇。
由于新材料有着广泛的应用前景，目前许多国家出台了与新材料产业相关的新兴产业发展战略。我国亦是非常重视新材料产业的发展，目前制定了纲领性文件《中国制造2025》以及指导性文件《新材料产业发展指南》、《重点新材料首批次应用示范指导目录》等。国家发展改革委办公厅2017年印发了《增强制造业核心竞争力三年行动计划（2018-2020年）》重点领域关键技术产业化实施方案的通知，里面也具体制定了关于新材料关键技术产业化实施方案。截止目前，我国已经有40多个城市形成了不同规模的新材料产业集聚区，现已经批准设立的国家级新材料产业基地有129个，包括7个高技术产业基地、32个新型工业化示范基地和90个高新技术产业化基地。
根据最新公布的数据，2022年各国的SCI（Science Citation Index）论文数量如下：1. 中国：617,000篇2. 美国：416,000篇3. 印度：135,000篇4. 日本：103,000篇5. 英国：97,000篇6. 德国：96,000篇7. 韩国：75,000篇8. 法国：63,000篇9. 加拿大：43,000篇10. 意大利：42,000篇其中，中国以远超其他国家的数量位居首位，显示出其强大的科研实力和发展潜力。美国虽然在总数上落后于中国，但其高水平学术论文数量依然居世界领先水平。其他国家的SCI数量也在不断增长，说明全球科学技术的发展正在日益加速。这些数据反映了各国重视科学技术研究的态度和努力，也预示着未来科技创新的前景十分广阔。
在nature直接输入该学校的名字。打开nature，直接在检索里输入你想要查的学校的名字然后点击检索，就可以知道，该学校在nature上一共发表了多少论文了。《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一，首版于1869年11月4日。与当今大多数科学论文杂志专一于一个特殊的领域不同，其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志，其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等。在许多科学研究领域中，很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。
把作者的姓名输入到知网的检索框中，然后就可以看到该作者的论文发文量了，如果有重名的情况，在输入单位就可以区分了。有些你在知网上搜索这个人的姓名，根据这个姓名，他的研究领域，然后再进行搜索，点击这个人的姓名去，你就会看到他的发文量，包括他在什么领域的一个影响程度，然后别人的一对他论文的一个引用量都是可以看到的，但是你可以仔细的阅读下它的一个方向。
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1960年。1960年人机交互领域第一篇论文发表。发表论文就是指论文被期刊收录，能够刊登在期刊上。发表论文的意思。
基于嵌入式技术楼宇智能化控制系统*摘要:为了解决智能楼宇控制点种类和数量多的问题,设计了基于嵌入式技术的智能楼宇控制系统,系统采用MODBUS通讯协议,485/232总线结构,最大通讯距离达1200m,通过区域控制器与控制模块数目自由组合组成控制网络的方法成功解决这个问题,效果良好。关键词:智能楼宇 MODBUS协议 485/232总线 区域控制器0 引 言智能楼宇最早出现在美国,我国的智能楼宇起源于20世纪90年代,楼宇智能化是现代工业高科技的结晶,是未来“信息高速公路”的主节点,是进入“数字时代”新兴的产物。所谓楼宇自动化系统是对中央空调系统、通风系统、给排水系统、照明系统、变配电系统、电梯系统进行监控。随着高新信息技术和计算机网络技术的高速发展,对建筑物的结构、系统、服务及管理的最优化组合的要求越来越高[4]。系统控制的方式由过去的中央集中监控,转而由高处理能力的现场控制器所取代的集散控制系统,本文设计的楼宇自动化智能控制系统是专门为楼宇智能化所设计,同霍尼韦尔、西门子等楼宇控制产品相比结构灵活,控制简便,并且易于针对个体需求进行软件的二次开发。1 网络结构控制系统结构如图1所示,分为三个控制层。上层为PC远程集中监控,下层为控制模块,中间层为现场区域控制器。层与层之间通过RS232/485总线联网。远程集中监控平台主要功能为提供即时的数据显示、历史数据的保存维护和查询显示、故障报警和故障历史查询、参数修改和查询。PC远程监控平台为主要人机界面,所以上位机软件设计体现了如下三个优点:一是将控制网络WEB化,可以将不同来源、不同格式的信息转变为统一的格式,供具有统一界面的客户机浏览器浏览,以更好地适应信息化社会的使用需要;二是建立了基于SQL SERV-ER数据库的管理信息系统,提高了信息管理的功能;三是采用开放式设计的网络结构,可以更方便地与其他系统(如安保系统、消防系统)进行集成。软件基于delphi平台开发,加载大量图形操作,简单方便。控制模块包括四种,即数字量输入模块(Digital In-put)、数字量输出模块(DigitalOutput)、模拟量输入模块(Analog Input)、模拟量输出模块(AnalogOutput)。控制模块是控制系统的主要执行机构,即采集数字量信号和模拟量信号,也输出数字量信号和模拟量信号。因此每种模块各自拥有单独的控制芯片,既接受现场区域控制器的控制命令,又需要根据控制命令完成模块的输入输出功能。中间层现场区域控制器既与PC远程监控平台进行通讯,接受控制命令并上传实时数据,又通过控制模块采集数据、执行控制命令。显然,现场区域控制器是整个控制系统的核心枢纽,其重要性不言而喻,因此整个区域控制器的软硬件设计无疑成为整个系统的重点和难点。2 区域控制器2.1硬件电路区域控制器硬件电路主要由CPU、上下位机通讯接口、EEPROM和时钟、键盘和触摸屏、液晶以及数字量/模拟量输入输出单元组成。硬件结构如图2所示。区域控制器CPU选用STC89C516RD2,这是一款新一代抗干扰/高速/低功耗的单片机,指令代码完全兼容传统8051单片机[1-3]。区域控制器自身带有一定数目的数字量/模拟量输入输出单元,可以在智能楼宇控制系统中作为控制模块的补充,同时也可以使区域控制器单独作为产品配套控制器使用,灵活多变。时钟和EEPROM通过I2C总线与区域控制器CPU连接。I2C总线用两条线(SDA和SCL)在芯片和模块间传递信息。SDA为串行数据线, SCL为串行时钟线,这两条线必须用一个上拉电阻与正电源相连,其数据只有在总线不忙时才可传送。CPU是主设备,时钟和EEPROM是从设备[9]。上位机通讯接口由控制器CPU通过SPI总线访问异步通讯芯片MAX3100来实现。SPI总线采用三线同步接口。主要特点是可以同时发出和接收串行数据;可以当作主机或从机工作;提供频率可编程时钟;发送结束中断标志;写冲突保护;总线竞争保护等;下位机通讯接口以串行口中断的方式实现半双工通讯。为了满足多种输入方式,控制器同时带有键盘和触摸屏,即可以以按键方式键入控制命令,也可以直接点击触摸屏实现。键盘采用独立式键盘;触摸屏选用电阻式触摸屏,电阻式触摸屏屏幕主要由两个导电层组成,当手指触摸屏幕时,两层导电层在触摸点位置就有了接触,电阻发生变化,在X和Y两个方向上产生信号,然后由触摸屏控制器侦测到这一接触点并计算出(X,Y)的位置。2.2软件流程智能楼宇控制系统所控制的点位种类多样,如温度、湿度、流量、开关等。硬件电路依据数字量、模拟量以及输入、输出提供了通用的接口,因此具体识别控制每个点位则完全由软件完成。现场区域控制器作为整个系统的控制核心,既要检测自身输入输出单元,完成显示,报警等功能,又要根据上位机(PC)、控制模块提供信息发出控制决策。因此软件流程包括初始化、故障检测与处理、控制算法实现、上下位机通讯等(图3),初始化包括数值初始化、中断初始化,通讯初始化,显示初始化;故障检测包括通讯故障,反馈故障,逻辑故障等;控制部分主要是程序算法的实现,对输入输出的智能控制,包括键盘/触摸屏输入及液晶输出,上位机通讯即远程PC与区域控制器通讯,而下位机通讯则是区域控制器与控制模块之间通讯[5-6]。楼宇自动化控制系统故障种类多样,故障处理方法又各有不同,因此故障的检测和处理就成为程序设计的一个难点,针对这种情况,程序采用了查表法(表1),成功的解决了这一难题。楼宇自动化控制系统故障种类多样,故障处理方法又各有不同,因此故障的检测和处理就成为程序设计的一个难点,针对这种情况,程序采用了查表法(表1),成功的解决了这一难题。表中分5列,第一列为故障号;第二列为故障处理方法,如1(停机),2(关机), 3(重启)···;第三列判断是否联动,如0(否), 1(是),主要判断一些相互有关联的部分出现故障是否需要同步处理;第四列所谓的报警延时主要指某一现象视为故障的重复出现时间,目的是为了消除抖动引起的误报;第五列延迟寄存器则存放报警延时,如1(0.1秒级延时寄存器), 2(秒级延时), 3(分级延时)。每条故障都要对应于表中的一条,实际应用中只需填写表格,快捷方便。上下位机通讯程序都采用MODBUS通讯协议[7-8],Modbus协议是应用于电子控制器上的一种通用语言。通过此协议,控制器相互之间、控制器经由网络(例如以太网)和其它设备之间可以通信。它已经成为一通用工业标准。通信时,此协议决定了每个控制器须要知道它们的设备地址,识别按地址发来的消息,决定要产生何种行动。如果需要回应,控制器将生成反馈信息并用Modbus协议发出。控制器通信使用主—从技术,即仅一设备(主设备)能初始化传输(查询)。其它设备(从设备)根据主设备查询提供的数据作出相应反应。此系统中当主设备为上位PC机时,现场区域控制器为从设备,当现场区域控制器为主设备时,控制模块为从设备。Modbus协议建立了主设备查询的格式:设备(或广播)地址、功能代码、所有要发送的数据、一错误检测域。从设备回应消息也由Mod-bus协议构成,包括确认要行动的域、任何要返回的数据、和一错误检测域。如果在消息接收过程中发生一错误,或从设备不能执行其命令,从设备将建立一错误消息并把它作为回应发送出去。例如:当主设备(现场区域控制器)发送如表2请求时,此控制器连接的所有控制模块都接受这请求,但是只有地址为1的控制模块对此请求应答,其他地址的控制模块自动丢弃这帧数据,经CRC检验数据正确后,根据功能码来处理此帧数据,此例中功能码为06,即向此寄存器地址写寄存器数据,完成后从设备需回应与主机请求相同的信息。置区域控制器和各种控制模块数量,结构灵活多变,可以适应多种输入输出信号,根据用户的实际需求开发控制软件,真正达到量身定做成为一大特色。本智能控制系统已经在多个楼宇智能化控制中使用,控制准确,运行稳定;另外,区域控制器也可单独使用,作为产品配套控制器,成功应用于除湿机、冷干机、Vocs气体清除装置等。参考文献1于洪洲·51系列单片机软件抗干扰设计[J]·集成电路通讯·2007,25卷,2期:16-182汪文,陈林·单片机原理及应用[M]·华中科技大学出版社3Yu ShouqianWang Jianhua Kou Jinqiao. Embedded Integrated Servo-controllers for IntelligentModularActuators[J]·HIGH TECHNOLOGYLETTERS.2006,12,1:37-41.4 B. Surrogate·Developmentofan IntelligentEnergyManagementNetworkforBuilding Automation, PROGRAMMABLE CONTROLLER FAC-TORY AUTOMATION(PLC FA)·2005,3:28-305黄鑫,宋洋·软件抗干扰技术及其在单片机上的应用·现代电子技术,2007年9期:90-926朱国飞·单片机在工业控制上的应用[J]·中国科技信息, 2005年18A期:77-797田拥军,赵光强,曾健平·基于RS485总线技术的PC机与单片机多机通讯设计[J]·湖南工程学院学报:自然科学版, 2007年17卷2期:19-238肖凯,张贤斌·Modbus协议在串口通讯中的研究及应用[J]·长江工程职业技术学院学报,2007年1期:30-329赵学军·RS485总线测控模块的MODBUS扩展协议设计[J]·自动化与仪表,2007年2期:37-40