人工智能学术论文发表量

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》。

人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。

日媒称中国人工智能加速赶超美国，目前我国的人工智能处于什么水平？

根据相关的调查结果显示，中国的人工智能还全球第三名 ，而前两名分别就是 美国和欧洲 ，

由于这两个地区和国家，他们的经济实力，科技实力发展比较强，对于人工智能的重视程度比较强，还有就是他们的发展历史也非常的强，注重吸引人才，注重教育的质量 ，这使得美国和欧洲人工智能的实力非常的强劲 。

人工智能被称为AI，随着经济实力和科技的发展，人工智能不断的在创新和发展 并不断的对现实生活中运用 ，并取得了一系列重要的成就 。等我国的人工智能的相关的产权来看，中国是被公认的人工智能的大国 并且未来是最有希望超越美国的人工智能的国家 。

将对于中国的信息技术产业来说，在人工智能和汽车制造等方面已经领先世界前列的地位，而这些技术决定着这些产业的未来，也决定人工智能产业以后的辉煌。

人工智能的作用有？很多好处哦，从体力上讲，人工智能是超越了人体的，为人体减轻负担的。从而让人们不用很累的劳动工作。从预算来说，人工智能可以收集数据。从时间上来说，人工智能可以，二小24小时工作，解放了人们的生活。解放了人的更多时间从军事上来说，得到老更强大的维护和平的力量。从医疗方面来讲，做手术时更加准确，没有丝毫的误差。更精准。

从救援来说，可以把遇害的人从救援或进程是可以控制人工训练。可以预报天气。让人们带伞。让人们不再出门。可以更好的维护国家的安全。你可以解放人们的双手。可以更好的完成一项任务，而不用人工去完成。现在的人工智能非常广泛，有手机和app，各种智能软件行业设备，医疗，金融，重工业，制造的人。给社会提供了很大的便捷帮助。从而改善了生活。

不断的改进，从而发掘到最好以及提供基本的医疗反馈，需与健康的助理。人工智能在教育方面甚至可以取代一些老师，人工智能可以改变学生们的学习方式方法。在金融领域上，人工智能可以用于个人的理财的应用。可以保证人们的稳定性，安全性。从而有利于更大的投资方面。人工智能还能运用于法律。由于写人们解决不了的问题，可以请求人工智能来帮助更好的解决问题。

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。

人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

目前我国的人工智能处于他的水平，可以说是高级的水平，而且人工智能可以说是研究的非常的厉害，各方面都非常的成熟在领先的地位。

人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。虽然这些不是人人都能干的，但是对于我国乃至世界来讲人才也是非常多的，所以竞争压力肯定会有的。必须的不断学习，探索新知。

拓展补充：

对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。

第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。

即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

本文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等方面描绘中国人工智能的发展面貌。

科技产出与人才投入

1. 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得十分出众。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前 20 位。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，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 42.64% 。

2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，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，而中美日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，其技术发明数量占比分别为 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。中国的专利技术集中在数据处理系统和数字信息传输等领域，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。

3. 人才投入 : 中国人工智能人才总量居世界第二，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，占世界总量的 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人工智能人才投入量最大的机构。然而，按高 H 因子（又称 H 指数，用于评价科学家的科研绩效）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、数据挖掘和模式识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域则比较分散。

产业发展和市场应用

1. 企业规模 : 中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。截至2018 年 6 月，全球共监测到人工智能企业总数达 4925 家，其中美国人工智能企业数 2028 家，位列全球第一。中国( 不含港澳台地区 )人工智能企业总数 1011 家，位列全球第二，其后分别是英国、加拿大和印度（图 1）：

从城市尺度看（图 2），全球人工智能企业数量排名前 20 的城市中，美国占 9 个，中国占 4 个，加拿大占 3 个，英国、德国、法国和以色列各占 1 个。其中，北京成为全球人工智能企业数量最多的城市，其次是旧金山和伦敦。上海、深圳和杭州的人工智能企业数量也进入全球前 20。

从成立时间看（图 3），中国人工智能创业企业的涌现集中在2012-2016 年，在 2015 年达到顶峰，新增初创企业数量达到 228 家。从2016 年开始，创业企业的增速有所放缓。

中国人工智能企业的平均年龄为 5.5 年。其中，北京、上海和天津等地初创企业云集，企业平均年龄相较于全国平均水平更年轻，平均年龄在 5.5 年以下。山东和辽宁等地老牌工业机器人和自动化企业转型较多，企业年龄相对较大。

人工智能的应用技术主要包括语音类技术 ( 包括语音识别、语音合成等 )、视觉类技术 ( 包括生物识别、图像识别、视频识别等 ) 和自然语言处理类技术 ( 包括机器翻译、文本挖掘、情感分析等 )。将基础硬件考虑在内，国内外人工智能企业应用技术分布如图 4 所示。相比国外，中国人工智能企业的应用技术更集中于视觉和语音，而基础硬件占比偏小。

人工智能在行业应用上包括智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务、各类垂直领域应用(本文中定义为“AI+")等。国内外人工智能企业的行业应用分布如图 5 所示。可以看出，相比于国外，国内企业更看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品的市场，而国外企业更注重 AI在各类垂直行业的应用。

2. 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。自 2013 年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势（图 6）。2017 年全球人工智能投融资总规模达 395 亿美元，融资事件1208 笔，其中中国的投融资总额达到 277.1 亿美元，融资事件 369 笔。中国 AI 企业融资总额占全球融资总额的 70%，融资笔数达 31%。

根据 2013 年到 2018 年第一季度全球的投融资数据，中国已在人工智能融资规模上超越美国成为全球最“吸金”国家，但是在投融资笔数上，美国仍然在全球处于领先地位。

发展战略和政策环境

1. 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 ; 欧盟国家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较大差异。

2. 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演变可以分为五个阶段，其核心主题词也不断变化，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，中国人工智能政策主要关注以下六个方面 : 中国制造、创新驱动、物联网、互联网 +、大数据、科技研发。

3. 地方政策 : 响应国家战略，地方政策主题因地而异。地方政府积极响应国家人工智能发展战略，其中，《中国制造 2025》处于人工智能政策应用网络的核心，在地方人工智能政策制定过程中发挥着纲领性的作用。通过政策发布数量来看，目前中国人工智能发展活跃的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，各地政策与地方发展条件密切相关。

对社会的综合影响

随着人工智能的充分发展，劳动生产率和生产力水平的提升，人们的生活体验将更加丰富多彩，将更多地将人们从体力劳动乃至常规性的脑力劳动中解放出来，更多地投入到创造性活动当中，使人类自身与社会得到更充分的发展。当前，人工智能技术的突飞猛进正不断改变着零售、农业、物流、教育、医疗、金融、商务等领域的发展模式，重构生产、分配、交换、消费等各环节。根据 IDC 数据显示，在未来5 年内，人工智能技术应用到多个行业，将极大提高这些行业的运转效率，具体提升的效率为教育行业82%、零售业 71%、制造业 64%、金融业 58%。

1. 人工智能对教育和就业的影响。发展人工智能的最终目的不是用来替代人类，而是帮助人类变得更加智慧，而教育将在这个过程中起到关键性作用。人工智能技术提升经济活动中的产能，使得人们逐渐从机械的重复性的或危险的劳动中抽离出来，从而增加了思考、欣赏等闲暇时间，更专注于创新能力、思考能力、审美与想象力的潜能开发与提升。

目前，人工智能在教育领域的应用主要集中在以下几方面 : 自适应 ( 个性化 ) 学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育、基于虚拟现实 / 增强现实的场景式教育。用适合自己的方式去学习，不仅效率会提高，而且会保持更长时间的学习兴趣。

在教育领域深度发展人工智能的意义并不是取代教师，而是协助教师使教学变得更加高效和有趣。另外，在人工智能技术所影响的教育体系中，对人才的信息输入与输出能力、自主学习能力等的要求骤然提高，创新能力的培养也成为重要方向。

随着技术的发展逐步替代人类从事大部分繁琐重复的工作或体力劳动，在给人们带来福利的同时也带来前所未有的挑战。今天已经有越来越多的人担忧是否自己的工作会被人工智能技术所取代，或者只能在人工智能所留下的“夹缝”中生存。有专家对中国的就业岗位被人工智能取代的概率进行了估算，结果显示，未来 20 年中，约占总就业人口 76% 的劳动力会受到来自人工智能技术的冲击，若只考虑非农业人口，这一比例为 65 %。但同时，人工智能技术对就业的创造效应也已有所显现。调查显示，中国科技公司目前人工智能团队规模平均扩张 20%，而且这种需求还会增长。另外国家工业和信息化部教育考试中心专家称，在未来几年中国对 AI 领域的人才需求可能增至 500 万。

可以判断，在人工智能重塑产业格局和消费需求的情境下，一部分工作岗位终将被历史淘汰，但是也会伴随着人工智能技术孵化出一系列新的岗位。另一方面，新型的人机关系正在构建，非程序化的认知类工作会变得愈发难以替代，其对人的创新、思考与想象力提出更高的要求。

机械化和智能化塑造着新的就业格局，但也要警惕新格局下有可能发生的衍生问题，比如由于失业率上升而引起的贫富差距和社会稳定问题。人工智能所带来的“冲击”是持续性的，对教育和就业的多重影响也是持续性的，因此也需要不断积极探索与技术革命相匹配、相适应的教育与就业机制。

2. 人工智能对隐私与安全的影响。今天，在许多生活消费场景中，人们对个性化体验的需求不断增加，个性化、场景化服务也逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。服务供应方在信息获取社交化、时间碎片化的情境下，着力建立更灵活便捷的消费场景，给人们带来更加友好的用户体验。与此同时，随着语音识别、人脸识别、机器学习算法的发展和日趋成熟，企业可以通过分析客户画像真正理解客户，精准、差异化的服务使得客户的被重视被满足感进一步增强。但是在蕴藏着巨大商业价值的同时，也对现有法律秩序与公共安全构成了一定的挑战。

网络空间的虚拟性，使得个人数据更易于被收集与分享，极大地便利了身份信息编号、健康状态、信用记录、位置活动踪迹等信息的存储、分析和交易过程，与此同时，人们却很难追踪个人数据隐私的泄露途径与程度。例如，以人工智能技术为支撑的智慧医疗，病人的电子病例、私人数据归属权如何界定，医院获得及使用私人数据的权限界限如何规范。再比如人工智能技术生成作品的著作权问题等。开放的产业生态使得监管机构难以确定监管对象，也令法律的边界变得越来越模糊。

人工智能的普遍使用使得“人机关系”发生了趋势性的改变，人机频繁互动，可以说已形成互为嵌入式的新型关系。时间与空间的界限被打破、虚拟与真实也被随意切换，这种趋势下的不可预测性与不可逆性很有可能会触发一系列潜在风险。与人们容易忽略的“信息泄露”不同，人工智能技术也可能被少数别有用心的人有目的地用于欺诈等犯罪行为。如基于不当手段获取的个人信息形成“数据画像”，并通过社交软件等冒充熟人进行。再比如，使用人工智能技术进行学习与模拟，生成包括图像、视频、音频、生物特征在内的信息，突破安防屏障。去年曾有报道，新款苹果手机“刷脸”开机功能被破解即是这类例子。而从潜在风险来看，无人机、无人车、智能机器人等都存在遭到非法侵入与控制，造成财产损失或被用于犯罪目的的可能。

3.人工智能对社会公平的影响。随着人工智能研发与应用的突飞猛进，一系列价值难题也正逐渐显现在人们面前。目前还有大量不会上网、由于客观条件无法使用互联网及不愿触碰互联网的人群，已经被定义为人工智能时代的“边缘人”，而人工智能对人们的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技术越发达，信息鸿沟就越深，进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟，而在人工智能时代，“边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务，也更不易获得紧缺的服务资源。

本文转自 中国经济报告 2018年第10期，作者：清华大学中国科技政策研究中心