1.1 學(xué)術(shù)研究

越來(lái)越多的國家開(kāi)始重視AI研究，AI已成為學(xué)術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

學(xué)術(shù)論文方面，據微軟學(xué)術(shù)圖表（Microsoft Academic Graph，MAG）統計，2000至2020年間，通過(guò)各種途徑發(fā)表的AI論文數量從不到4.8萬(wàn)篇增加至23萬(wàn)篇，提升了約4倍（見(jiàn)圖1），占所有論文的比重從不到2%提高至3%?！?021年人工智能指數報告》（“Artificial Intelligence Index Report 2021”）顯示，東亞、歐洲、北美是論文產(chǎn)出的主要區域。在每個(gè)主要國家和地區，產(chǎn)生論文的第一大戶(hù)都是大學(xué)。但列第二位的則有所不同：在美國排第二的為企業(yè)，約占全部論文的19.2%，而在中國和歐盟排第二的都是公共研究機構，占比分別達到15.6%和17.2%。

科研期刊依然是論文發(fā)表最主要的載體，2020年期刊發(fā)表AI論文數量接近8萬(wàn)篇，是2000年的5.4倍，尤其是近年來(lái)增速明顯，2019年比2018年增加19.6%，2020年比2019年又進(jìn)一步增加34.5%。東亞、歐洲、北美是期刊出版最多的前三大區域。自從2017年以來(lái)，中國一直是AI領(lǐng)域期刊出版物最多的國家，并且在2020年首次超越美國成為世界人工智能期刊上被引用論文頻次最高的國家，占比達到20.7%，而美國為19.8%。

學(xué)術(shù)會(huì )議是論文發(fā)表的另一重要途徑，2000年至2019年間，通過(guò)AI學(xué)術(shù)會(huì )議發(fā)表的文章增加了4倍，但2010—2020年增長(cháng)緩慢，一直維持在4萬(wàn)篇左右，2019年的會(huì )議論文僅是2010年的1.09倍，受疫情影響，2020年更是比2019年減少20%以上。

1.2 技術(shù)創(chuàng )新

一是高強度的AI研發(fā)產(chǎn)生了大量科研成果。除了2020年受疫情影響略有下降外，AI領(lǐng)域專(zhuān)利數量自2000年以來(lái)經(jīng)歷了快速增加（見(jiàn)圖2）。根據斯坦福大學(xué)針對全球40多個(gè)國家的不完全統計，2019年全球AI注冊專(zhuān)利數量已經(jīng)達到101876件，是2000年21806件的4.7倍，占所有專(zhuān)利的比例也從2000年的2.0%提高到了2.9%。從地區看，AI專(zhuān)利的主要產(chǎn)區是北美，約55%的專(zhuān)利源自北美地區，此外，歐洲和東亞各占20%左右。

二是AI技術(shù)進(jìn)一步完善。AI系統現在可以合成文本、音頻和圖像，而且水平足夠高，人類(lèi)難以辨別真偽。比如圖像合成技術(shù)能“深度偽造”，將人臉疊加到照片或電影中其他人的臉上。這也促使研究者探索深度偽造檢測技術(shù)，讓計算機能很好地區分不同的圖像輸出。得益于機器學(xué)習和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)步，機器能在視覺(jué)問(wèn)答中提供更加準確的自然語(yǔ)言答案，自2015年首次發(fā)布以來(lái)，該算法準確率增長(cháng)了近40%，最高達到76.4%，已接近人類(lèi)80.8%的準確率基線(xiàn)。

三是逐步走向產(chǎn)業(yè)化。一方面，技術(shù)的成熟讓相關(guān)的AI模型的訓練時(shí)間和訓練成本明顯降低，如訓練一個(gè)現代圖像識別系統，根據斯坦福DAWNBench團隊進(jìn)行的測試，2017年需要耗資1100美元的項目，現在只用花7.43美元，成本僅為原來(lái)的1/150。另一方面，AI在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到應用，交通、金融、農業(yè)、軍事等領(lǐng)域都逐漸變得更“智能”，特別是疫情期間，隨著(zhù)機器學(xué)習的采用，醫療保健和生物醫學(xué)行業(yè)的格局發(fā)生了實(shí)質(zhì)性的變化，AI大大簡(jiǎn)化了原有的化合物結構設計技術(shù)。AI初創(chuàng )公司PostEra的機器學(xué)習技術(shù)能夠在48小時(shí)內完成此前需要3~4周時(shí)間進(jìn)行的化學(xué)合成路線(xiàn)設計，加速了新冠病毒相關(guān)藥物的發(fā)現；原谷歌人工智能部門(mén)DeepMind的深度學(xué)習模型AlphaFold破解了長(cháng)達數十年的蛋白質(zhì)折疊生物學(xué)難題。

四是投資明顯增加。2020年全球AI領(lǐng)域社會(huì )總投資（包括私人投資、公開(kāi)募股、并購和少數股權等）較2019年增長(cháng)了40%，達到679億美元。從國家來(lái)看，美國仍然是資本最集中的地區，2020年社會(huì )資本投資AI超過(guò)236億美元，其次是中國（99億美元）和英國（19億美元）。從領(lǐng)域看，2020年生物醫藥領(lǐng)域獲得的投資最多，超過(guò)138億美元，是2019年的4.5倍；其次是智慧交通領(lǐng)域，達到45億美元；再次是教育領(lǐng)域的41億美元。然而，獲得投資的AI初創(chuàng )企業(yè)數量卻連續3年明顯減少，2017年超過(guò)4000家AI初創(chuàng )企業(yè)實(shí)現融資，到2020年僅有不到1000家。

1.3 人才和教育

2020年，全球AI領(lǐng)域人才招聘數量繼續增長(cháng)。近5年來(lái)，巴西、印度、加拿大、新加坡、南非是新增崗位中AI崗位占比增長(cháng)最快的前5個(gè)國家，如巴西5年內AI職位占比增加了3倍多，中國增速相對較慢，僅為1.3倍；美國甚至出現了多年來(lái)的首次下滑，發(fā)布的AI工作崗位從2019年的32.5萬(wàn)個(gè)減少到2020年的30.1萬(wàn)個(gè)。

教育方面，世界頂級大學(xué)紛紛部署加大AI教育投入，2017—2020年間，本科生的AI相關(guān)課程數量增加了102.9%，研究生階段則增加了41.7%。同時(shí)越來(lái)越多AI領(lǐng)域博士生選擇走出學(xué)校，進(jìn)入產(chǎn)業(yè)。2010—2019年，進(jìn)入企業(yè)從事AI相關(guān)工作的應屆博士畢業(yè)生比例從2010年的44.4%增至2019年的65.7%，繼續從事學(xué)術(shù)研究的比例則從42.1%下降到23.7%。

以美國為例，在獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位的人中，人工智能相關(guān)博士在2010年占比為14.2%，2019年上升至約23%。與此同時(shí)，其他計算機科學(xué)領(lǐng)域的熱門(mén)程度有所下降，如網(wǎng)絡(luò )、軟件工程和編程語(yǔ)言等。2019年，新入學(xué)AI博士研究生中國際學(xué)生的比例繼續上升，達到64.3%，比2018年上升4.3%。在外籍畢業(yè)生中，多達81.8%的人選擇繼續留在美國。

AI技術(shù)的快速發(fā)展得益于其廣泛的應用場(chǎng)景。AI早已不再是簡(jiǎn)單的軟件或硬件，已經(jīng)成為包括算法、數據、硬件、應用、人才等一系列要素的集合。隨著(zhù)計算機系統解決問(wèn)題和執行任務(wù)的能力迅速提高，機器智慧正在越來(lái)越多的領(lǐng)域替代人類(lèi)智慧，AI成為當前人類(lèi)能夠獲得的最強大工具，可以擴展知識、促進(jìn)社會(huì )繁榮并豐富人類(lèi)經(jīng)驗。以下是未來(lái)AI應用中的幾個(gè)關(guān)鍵方面：

一是預測，憑借模型、算法的進(jìn)步，AI能夠更加精準地預測，從以往數據中總結學(xué)習，并預測未來(lái)的事件，這在幾乎所有領(lǐng)域都能得到應用，如天氣預報，自動(dòng)駕駛中對于其他車(chē)輛行駛軌跡的預判，精準農業(yè)中對于種植、灌溉、施肥的決策等等。

二是設計和優(yōu)化，在完成一系列復雜任務(wù)時(shí)進(jìn)行優(yōu)化和統籌，以根據需求達到節省時(shí)間和金錢(qián)、提高安全性等目的，如智慧城市的規劃設計、交通線(xiàn)路規劃等。

三是建模和模擬，在生物、物理、經(jīng)濟和社會(huì )研究中通過(guò)構建虛擬模型，進(jìn)行仿真操作，可以節省很多實(shí)際中需要的測試和實(shí)驗，在提高實(shí)驗效率的同時(shí)能夠給出更多的解決方案。在COVID-19大流行中，研究人員在藥物分子設計、蛋白質(zhì)構象等研究中廣泛使用了AI技術(shù)。

四是自然語(yǔ)言處理，人類(lèi)自然語(yǔ)言與計算機的及時(shí)準確互動(dòng)，不僅可以讓智能電子設備的操作更加簡(jiǎn)單，也可以廣泛應用在文本分類(lèi)、機器翻譯、輿情監測等領(lǐng)域。

五是視覺(jué)圖像處理，通過(guò)用攝影機和電腦代替人眼對目標進(jìn)行識別、跟蹤和測量等機器視覺(jué)，幫助做出正確的“決定”，讓AI可以應用在更多需要從圖像或多維數據中感知的領(lǐng)域，如生產(chǎn)線(xiàn)產(chǎn)品檢測、自動(dòng)駕駛、醫學(xué)成像分析等。

正是由于其廣闊的應用前景，AI有望成為塑造全球競爭格局的重要因素，或將為早期采用的國家帶來(lái)顯著(zhù)的經(jīng)濟、戰略?xún)?yōu)勢。許多國家都在布局加強AI研發(fā)和應用，AI競賽逐漸由研究機構、企業(yè)之間的競爭轉變?yōu)閲抑g的角力。

4.1 各國積極參與AI競爭

自從2017年以來(lái)，全球已有30多個(gè)國家和地區發(fā)布了優(yōu)先發(fā)展AI的國家戰略，投身AI全球競爭（見(jiàn)表1）。其中既有美國、歐盟、法國、德國、英國、新加坡等發(fā)達國家和地區，也有印度、墨西哥、印度尼西亞、巴西、馬來(lái)西亞、烏克蘭等發(fā)展中國家。各國均試圖通過(guò)AI戰略支持本國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在國際競爭中占據有利位勢。

加拿大、德國、印度、英國等多國都在戰略中明確要對發(fā)展AI進(jìn)行直接資金支持，并列出了預算額度。日本、英國、沙特阿拉伯等國家還成立了專(zhuān)門(mén)的AI管理機構。在政策的大力支持下，這些國家的AI技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)都在快速發(fā)展。新加坡已經(jīng)成為AI職位占比最高的國家，2020年的數據顯示，AI相關(guān)崗位占全部工作崗位的比例達到了2.4%。據統計，印度前50類(lèi)技能崗位中AI技術(shù)相關(guān)崗位數量最多，甚至超過(guò)了美國、中國、德國等AI強國。

4.2 中美兩國領(lǐng)先

在眾多國家中，美國仍是公認的AI第一強國，擁有強大的企業(yè)和研究機構，政府每年也投入大量財力支持研發(fā)，2020財年非國防和情報部門(mén)的AI撥款就達到9.735億美元，2021財年這一數字進(jìn)一步提高至15億美元，同比增加近55%。然而，美國的領(lǐng)先地位正在逐漸被中國趕上，個(gè)別領(lǐng)域甚至已經(jīng)被超越。如中國在2017年之后一直保持全球AI論文發(fā)表數量第一，并逐步擴大領(lǐng)先優(yōu)勢，2020年更是首次超過(guò)美國成為世界AI期刊上被引用頻次最高的國家。

2019年，美國信息技術(shù)與創(chuàng )新基金會(huì )（ITIF）的數據創(chuàng )新中心曾發(fā)布研究報告《誰(shuí)將在人工智能角逐中勝出：中國、歐盟或美國？》，對中、美、歐AI發(fā)展現狀進(jìn)行比較測算——美國以44.2分領(lǐng)先，中國以32.3分位居第二，歐盟則以23.5分位居第三。美國的領(lǐng)先地位彰顯無(wú)疑，而中國則以追趕之勢跟進(jìn)。谷歌前董事長(cháng)埃里克·施密特認為，中國在面部識別、健康數據、電子商務(wù)等很多方面具有領(lǐng)先地位，美國在發(fā)展AI方面“僅比中國領(lǐng)先一到兩年”。

中國的快速崛起引起美國各界的擔憂(yōu)。大量美國媒體、智庫鼓吹中國即將在A(yíng)I領(lǐng)域超越美國。2021年3月4日，美國國家人工智能安全委員會(huì )（NSCAI）投票通過(guò)，并向美國國會(huì )提交了長(cháng)達756頁(yè)的2021年度最終建議報告，詳細闡述了AI對于社會(huì )發(fā)展和國家安全的重要作用，并對如何維護AI技術(shù)優(yōu)勢、保障國家安全提出了措施建議，尤其是將中國明確為未來(lái)美國在A(yíng)I領(lǐng)域的最大競爭對手，針對性地呼吁美國聯(lián)邦政府采取措施。報告成為美國民主共和兩黨共識，得到了包括聯(lián)邦政府在內各界的重視，拜登政府也表示支持報告在知識產(chǎn)權、人才、加速創(chuàng )新、微電子、電源模塊國際合作等方面提到的許多具體政策建議?？梢灶A見(jiàn)，未來(lái)中美AI領(lǐng)域的戰略博弈將會(huì )進(jìn)一步演化，在吸引人才、突破關(guān)鍵技術(shù)等方面的競爭會(huì )更加激烈。

4.3 國際合作積極

隨著(zhù)越來(lái)越多的國家加入全球AI競爭，迫切需要制定全球范圍內行之有效的國際規則、標準，同時(shí)國家間也需要通過(guò)互利合作達到取長(cháng)補短、共同進(jìn)步的目的。為滿(mǎn)足一些國家共同發(fā)展的目的，各種AI倡議應運而生，很多非常重要的國際倡議、論壇、組織也紛紛納入AI議題，涉及AI的原則標準、數據共享、研發(fā)合作等方面內容（見(jiàn)表2）。日本、韓國、英國、美國和歐盟成員國等國家積極參與了政府間AI方面的合作。也有一些國家通過(guò)積極締結雙邊協(xié)議來(lái)推進(jìn)AI國際合作。

值得注意的是，不同于特朗普的一意孤行，拜登政府更加注重通過(guò)聯(lián)合盟友維護其世界霸主的地位。專(zhuān)家預測美國或將在科技領(lǐng)域牽頭發(fā)起成立“科技民主聯(lián)盟”，借西方民主價(jià)值觀(guān)拉攏盟友共同促進(jìn)AI和新興技術(shù)的發(fā)展和使用，并進(jìn)一步對中國實(shí)施科技封鎖與遏制，中美科技競爭或將升級邁入新階段。

雖然我國AI技術(shù)研發(fā)在全球的影響力顯著(zhù)提高，又擁有全球最豐富的應用落地場(chǎng)景，但AI倫理、人才培養等問(wèn)題仍需重視。習近平總書(shū)記在黨的十九大報告中明確提出，要“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數據、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟深度融合”，將人工智能視為供給側結構性改革和推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟發(fā)展的重要一環(huán)。相關(guān)部門(mén)貫徹落實(shí)十九大精神，出臺了一系列戰略舉措，有力地推動(dòng)我國在A(yíng)I技術(shù)和產(chǎn)業(yè)化方面的進(jìn)步。結合近年來(lái)全球AI發(fā)展動(dòng)態(tài)，為貫徹落實(shí)新發(fā)展理念，進(jìn)一步加快我國AI技術(shù)創(chuàng )新，提出以下建議：

（1）理順促進(jìn)AI發(fā)展的體制機制。為更好地發(fā)揮政府在A(yíng)I創(chuàng )新方面的重要作用，一些國家成立了指導AI發(fā)展的專(zhuān)門(mén)機構，一方面解決部門(mén)間各自為戰，碎片、重復支持AI研發(fā)的情況，另一方面也可更高效地加強對民間AI創(chuàng )新的引導。建議進(jìn)一步理順我國促進(jìn)AI發(fā)展的體制機制，成立專(zhuān)門(mén)機構或小組負責統籌部門(mén)間的支持政策，避免重復支持、無(wú)效支持，實(shí)現政府資源效益最大化和跨部門(mén)政策的良好銜接，并進(jìn)一步促進(jìn)AI成果轉化，使我國從AI論文強國變成AI專(zhuān)利強國。

（2）強化AI數據資源共享。近一兩年來(lái)，鼓勵相關(guān)數據和模型的資源共享已經(jīng)成為美國、英國、日本、韓國等國家在A(yíng)I管理上的重要共識，也是國際合作的一項重要議題。這是由AI技術(shù)的特征決定的，為了朝更智能的方向前進(jìn)，最基礎、最關(guān)鍵的大數據支撐是必不可少的。美國谷歌、Meta（原臉書(shū)）、亞馬遜等科技企業(yè)憑借其商業(yè)模式和壟斷地位掌握了大量用戶(hù)數據，對其進(jìn)一步研究機器學(xué)習、深度學(xué)習至關(guān)重要。我國在加強數據保護的基礎上，要充分利用數據資源，鼓勵開(kāi)放共享，推進(jìn)行業(yè)整體發(fā)展前進(jìn)。

（3）加強人才培養。人才是第一資源，在未來(lái)AI戰略競爭中，誰(shuí)能夠在世界范圍內吸引、培養和留住人才，誰(shuí)就會(huì )取得優(yōu)勢。據統計，我國AI人才目前缺口超過(guò)500萬(wàn)，國內的供求比例為1∶10，供需比例嚴重失衡，同時(shí)80%以上的外籍美國AI博士應屆畢業(yè)生選擇留在美國。繼續加強人才培養、補齊人才短板，是我國的當務(wù)之急。特別要探索產(chǎn)學(xué)合作、國內國際合作、跨界跨領(lǐng)域合作的育才機制，營(yíng)造有利于A(yíng)I人才成長(cháng)與培養的沃土，推動(dòng)構建和完善既有利于發(fā)展人才獨創(chuàng )能力，又能有效調動(dòng)潛力的平臺條件，為未來(lái)做好準備。

（4）營(yíng)造有利的國際環(huán)境。AI未來(lái)發(fā)展之路還有很長(cháng)，以美國為首的發(fā)達國家一方面以舉國之力發(fā)展本國AI技術(shù)，另一方面也在充分發(fā)揮其影響力積極參與AI國際規則的制定，甚至意圖聯(lián)合盟友對我國進(jìn)行戰略打壓。憑借現有產(chǎn)業(yè)基礎和技術(shù)實(shí)力，我國有能力且應當在未來(lái)AI領(lǐng)域競爭中發(fā)揮比較優(yōu)勢，補齊發(fā)展短板，下好先手棋，努力成為行業(yè)規則的重要制定者，引領(lǐng)技術(shù)朝有利于我國的方向發(fā)展，逐步在新的國際體系中占據重要位置，實(shí)現社會(huì )主義現代化強國的建設目標。

（5）重視AI發(fā)展的社會(huì )倫理和法規建設。AI在多個(gè)領(lǐng)域的加速應用，導致相應的倫理問(wèn)題逐漸凸顯，尤其是隱私、就業(yè)、社會(huì )公平等領(lǐng)域，也是許多國際組織、協(xié)會(huì )、聯(lián)盟等積極討論的議題，甚至可能成為美歐等國打壓我國AI產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵。同時(shí)，對AI的監管必須與時(shí)俱進(jìn)，在交通、金融、醫藥等應用較好的領(lǐng)域要及時(shí)完善相關(guān)行業(yè)法律法規，明確發(fā)展AI中的倫理規則，積極引導，讓新業(yè)態(tài)有規可循、有法可依，促進(jìn)應用落地。

（6）密切跟蹤全球發(fā)展趨勢。當前AI創(chuàng )新進(jìn)入高速發(fā)展階段，相關(guān)技術(shù)加速進(jìn)步，產(chǎn)品日新月異，產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式增長(cháng)。美國、德國、韓國、以色列等科技強國都結合自身特點(diǎn)選擇重點(diǎn)領(lǐng)域布局突破。要持續跟蹤把握領(lǐng)域前沿發(fā)展趨勢，掌握發(fā)達國家在研發(fā)方向、支持舉措、監管規則等方面的最新動(dòng)態(tài)，結合我國國情學(xué)習借鑒。