2023中国人工智能创新发展指数公布
光明日报合肥11月21日电（记者丁一鸣）日前，在安徽合肥举办的第五届世界声博会现场，中国电子信息产业发展研究院发布了2022中国人工智能创新发展指数（“合肥指数”）。这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统反映我国人工智能的发展态势。
近年来，我国人工智能进入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。
同时，我国各地人工智能产业蓬勃发展，融合应用不断推进，已建设11个“国家新一代人工智能创新应用先导区”和18个“国家新一代人工智能创新发展试验区”，形成了产业区域覆盖面积最广、应用场景最多、科技企业最集中的区域协同发展体系。
鉴于此，中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。
创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。
产业实力上，北京、广东、浙江和上海的产业集聚效应持续扩大，企业创新能力明显增强。研究院发布的2022中国人工智能企业竞争力研究显示，超70%的百强企业都位于北上广。
从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽排在全国第6位，其中90%的科研成果、基础设施建设、示范应用场景和人才队伍集中在合肥。“合肥已经成为人工智能领域科技创新与产业发展最活跃的城市之一。”中国电子信息产业发展研究院院长张立说。
《光明日报》（2022年11月22日 08版）
[责编：孙宗鹤]我国人工智能的现状
导读：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平;到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。为抢抓人工智能发展的重大...到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平;到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，国务院日前印发《新一代人工智能发展规划》，为我国人工智能领域未来发展做出明确规划。
当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，人工智能发展进入新阶段。人工智能已经成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇。
据了解，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。
面对新形势新需求，必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。
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宏观层面上对我国当前的人工智能产业链进行了梳理，并在此基础上分析了我国人工智能产业链的基本特征。
一、人工智能的定义 目前，人工智能的定义主要集中于对人类思考的模拟以及理性的思考两方面，尚无统一的定义。但从产业发展来看，当前人工智能都是立足于计算机的优势，以人智能的部分特征（如事物分辨、语音对话等）为参照，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，并运用于各行各业之中。综合来看，当前人工智能产业的主流是弱人工智能，以计算与感知为核心支撑技术。 二、人工智能产业链 人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层为人工智能产业奠定网络、算法、硬件铺设、数据获取等基础；技术层以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。 （一）基础层 基础层主要涉及数据的收集与运算，这是人工智能发展的基础，主要包括AI芯片、传感器、大数据与云计算。其中，传感器及大数据主要负责数据的收集，而AI芯片和云计算负责运算。 1.AI芯片 AI芯片是人工智能的“大脑”，市场规模呈快速增长态势。早期人工智能运算主要借助云计算平台和传统CPU相互结合的方式。但随着深度学习等对大规模并行计算需求的提升，开始了针对AI专用芯片的研发。目前AI芯片主要类型有GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编辑门阵列）、ASIC（专用定制芯片）和类人脑芯片四种。预计至2021年，人工智能芯片市场有望达到111亿美元，CAGR达20.99%。 AI芯片技术发展呈现功能模仿与结构逼近两个方向。GPU、FPGA及ASIC是从功能层面模仿大脑能力，而类脑芯片则是从结构层面去逼近大脑。虽然在结构上模仿大脑运算是AI芯片终极目标，但受制于技术上的限制，当前AI芯片主流产品是在功能层面上的模仿。 目前，GPU和FPGA等通用芯片是人工智能领域的主要芯片，但由于它们起初并非针对深度学习而设计，在性能与功耗等方面存在天然的缺陷。因此，针对神经网络算法的专用芯片ASIC正被Intel、Google、英伟达和众多初创公司陆续推出，有望在今后数年内取代当前的通用芯片成为人工智能芯片的主力。 我国AI芯片产业处于起步阶段，但已呈现崛起之势。目前我国专注于AI芯片的企业较少，且总体技术水平与发达国家有较大差距，高端芯片还主要依赖国外进口。但目前也涌现了景嘉微、寒武纪科技等一批明星创业企业。国产AI芯片的崛起不仅带来计算能力的提升，同样可以起到降低成本的作用。 2.云计算 传统实现移动终端人工智能的方法是通过网络把终端数据传送至云端，云端计算后再把结果发回终端，例如苹果的Siri服务。当前人工智能主要的计算平台还是云计算。根据部署模式或服务形式的不同，云计算可分为基础设施即服务（IAAS）、平台即服务(PAAS)、软件即服务(SAAS)三类。 IAAS，分为公有云、私有云和混合云三种形态，提供给客户的服务是对基础设施的使用，包括处理器、存储和网络等基本计算资源，用户能够部署和运行操作系统、应用软件等程序。 PAAS，将软件研发的平台作为一种服务，用户可以在此平台研发、存储各种软件或应用程序。 SAAS，提供给客户的服务是运行在基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过互联网访问，如浏览器。 （二）技术层 技术层是人工智能产业发展的核心。技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术，包括感知智能和认知智能。 其中，感知智能通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接，获得建模所需数据，如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等；认知智能对获取的数据进行建模运算，利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果。可见，只有在技术层基础上，人工智能才能够掌握“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力，才能面向用户演变出更多的应用型产品。 国内的人工智能技术层主要聚焦于计算机视觉、自然语言处理以及机器学习领域。 在计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向，目前由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，代表企业如百度、旷视科技、格灵深瞳等。 自然语言处理包括语音与语义识别两方面。语音识别的关键是基于大量样本数据的识别处理，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，以通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95%左右，真正差异化在于对垂直领域的定制化开发，代表企业如科大讯飞、思必驰、云知声等。 机器学习目前重点谋求在算法领域实现突破，当前主流算法如深度神经网络、卷积神经网络及循环神经网络等都需要构建庞大的神经元体系，投入非常大，因此该领域主要为互联网巨头公司布局。由于巨头公司业务领域和战略不同，机器学习侧重方向也略有不同，各公司在基础算法研究的同时也会注重在特定行业的应用，例如京东DNN实验室研究神经网络算法，但主要方向在智能客服领域。 （三）应用层 应用层是建立在基础层与技术层基础上，实现与传统产业的融合发展以及不同场景的应用。随着深度学习、计算机视觉、语音识别等人工智能技术的快速发展，人工智能与终端和垂直行业的融合将持续加速，对传统的家电、机器人、医疗、教育、金融、农业等行业将形成全面而行重新的塑造。 据麦肯锡预计，到2025年，人工智能将催生10万亿美元以上的市场规模。以下重点选择当前及未来几年较为火热的AI+领域进行分析，包括AI+安防、AI+金融、AI+家居、AI+汽车、AI+医疗、AI+机器人。 1.AI+安防 安防市场规模呈快速增长态势。我国安防市场保持高速迅猛增长之势，2015-2020年安防市场连续五年维持两位数的增长，2020年国内安防市场规模达到8000亿以上。根据前瞻产业研究院的预测，到2022年国内安防市场规模将达到近万亿规模。 视频监控领域将是AI+安防最大的应用产品。伴随着城镇化步伐加快、社会结构变迁及国际环境变化，治安突发事件、恐怖案件屡有发生，智能安防需求日益提升。以政府主导的193个智慧城市项目在2014-2018年进入第二轮实施周期，总投资近3万亿规模，对以高清网络视频监控为核心的智能安防产业需求巨大。 2.AI+金融 目前人工智能领域在金融行业比较成熟的应用主要有智能投顾、风险管控与智能客服，主要采用的方法有机器学习、自然语言处理、知识图谱和计算机视觉等。 人工智能产业,基本特征我国人工智能在金融领域的市场规模（数据来源：中国产业信息网） 智能投顾。运用深度学习算法、图像识别技术和语义理解技术可以有效的克服传统投研中数据不够丰富、模型的好坏取决于分析师对数据的敏感程度这两个弊端，获得比传统投资方法更高的收益率。根据花旗银行的最新研究报告，人工智能投资顾问管理的资产，2012年基本为0，到了2014年底已经到了140亿美元。预计在未来10年的时间里，它管理的财产还会呈现指数级增长的势头，总额达到5万亿美元。 风险管控。利用人工智能可以构建更加科学完善的风险管控体系。人工智能可以最大程度解决金融行业的信息不对称问题，即利用图像识别、语义理解等技术最大程度的挖掘投融资双方的数据，整合多源的量化资料，对金融风险进行科学的预测规划，利用深度学习算法不断优化风险管理模型，构建科学完善的风险管控体系。 智能客服。应用人脸识别、语音识别、语义理解等人工智能应用技术，提供全天候客户服务，每天24小时为客户提供高效的业务查询和问题解决服务，可以提高金融公司的服务质量，提升客户满意度，增强客户粘性。目前光大银行、交通银行等皆已使用。 3.AI+家居 智能家居是以住宅为平台，利用先进的人工智能技术、网络通信技术、综合布线技术，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起，通过统筹管理，让家居生活更加智能、舒适、安全。 智能家居未来市场规模近五千亿，有望实现高速增长。根据中国产业信息网的数据，2014年我国智能家居产业市场规模达到290亿元；2015年市场规模达到403.4亿元，同比增长41%，2017年国内智能家居市场规模将达到908亿元，预计未来五年（2017-2021）年均复合增长率约为48.12%，2021年市场规模将达到4369亿元。 智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态。而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。 4.AI+汽车 随着人工智能的发展，自动驾驶正在变为可能，各大车商纷纷计划在2021年前后推出全自动驾驶车型。 无人驾驶汽车是人工智能和汽车工业的结晶。无人驾驶汽车是指依靠人工智能、雷达、监控装臵和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。无人驾驶汽车将让传统的汽车变成一台轮式机器人。 人工智能助推无人驾驶汽车迈入商业化进程。不同于半自动驾驶和辅助驾驶汽车，无人驾驶汽车的核心技术是人工智能技术。从人工智能视角来看，无人驾驶汽车就是一台轮式智能移动机器人，它以深度学习算法为基础的人工智能作为“大脑”，凭借机器视觉为基础的传感器作为“眼睛”，从而实现安全和快速的行驶。无人驾驶汽车集成了机器视觉、规划导航、人机交互、智能控制等多种技术，这些关键技术的快速发展助推无人驾驶走向产业化。 无人驾驶汽车市场发展前景广阔。目前，无人驾驶汽车已经开始从实验室走向市场，根据麦肯锡报告，无人驾驶汽车在农场、矿场等一些地方已经开始商用，预计未来十年内无人驾驶汽车将走入普通大众的日常生活中。 5.AI+医疗 我国人工智能医疗呈爆发式增长态势。在当今医疗领域，医生资源的短缺是造成看病难的重要原因，尤其是在不发达地区，这一问题尤为严重。智能医疗的可复制性，可以很好的解决优质医生的稀缺性问题。随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能医疗领域的各项运用变成了可能。这其中主要包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。预计2018年我国人工智能医疗市场规模有望达到200亿元。 目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、璟和技创等企业为代表。在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。 6.智能机器人 由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业企业服务和智能助手三个方面。在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例。 人工智能技术正在全面重塑机器人产业，推动智能机器人应用。智能机器人主要包含三大核心技术模块，分别是人机交互及识别模块、环境感知模块、运动控制模块。特别是人机交互及识别模块综合了语音识别、语义识别、语音合成、图像识别、机器学习、自然语言处理等人工智能技术，实现对人类的意识及思维过程的模拟，赋予机器人学习、推理、思考、规划等智能行为和能力。 我国有影响力的机器人骨干企业不断涌现。我国机器人企业都在谋求从传统工业化企业向智能化转型，提高行业的竞争力和提升整个产业结构向上发展。其中工业机器人骨干企业有沈阳新松、安徽埃夫特、广州数控、哈博实、哈工大机器人、新时达、埃斯顿等；服务机器人骨干企业主要有科沃斯、康力优蓝、纳恩博、风行天下、优必选、巨星科技、机器人零号、上海未来伙伴等。 三、我国人工智能产业链特征分析 （一）人工智能产业处于发展朝阳期， 未来将步入加速发展期 国内人工智能企业绝大部分处于初创期。从企业构成来看，目前国内95%以上的人工智能企业处于初创期，只有不到5%的企业处于成熟阶段。从成立时间来看，根据艾媒咨询对中国168家以人工智能为驱动技术或业务的非上市公司的信息整理，其中，34.5%的人工智能创业公司于2015年成立，20.8%成立于2014年，2016年成立的占16.7%。 人工智能产业将呈快速增长态势。2017年中国人工智能市场规模达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238.2亿元，增长率达到56.6%。并于2019年增长至344.4亿元。 （二）大公司产业链布局广， 创业公司专业性强 大公司全产业链布局。在我国人工智能产业生态中，以BAT为代表的大公司参与布局较广，在基础层、技术层及应用层皆有所布局。对比百度、腾讯、阿里巴巴和京东这几家巨头，从新闻热度来看，百度在人工智能各领域布局和产业化能力强于腾讯、阿里巴巴和京东，在自然语言处理、计算机视觉、智能驾驶三大领域，百度的产业新闻热度明显高于其他公司。可见，百度目前是全面布局，而阿里和腾讯则是各有侧重。 创业公司专业性强。中国不乏优秀的人工智能创业公司，大部分专业性较强，专注于某一细分领域的技术和应用研究，其中，计算机视觉领域集中了大批的优秀创业公司。但是，各应用场景之间的人工智能技术相关度存在一定的差异。目前，我国人工智能初创企业中，有高达42%的企业应用计算机视觉相关技术，其次是语音和自然语言处理，两者占比总和43%，与计算机视觉占比相当。 （三）人工智能产业链目前重在技术层， 未来将向“人工智能+”与基础层布局 人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局；通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局；解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。 人工智能+成为未来发展大趋势。在移动互联网时代，“互联网+”的出现给经济发展带来了重大影响，随着专用人工智能的发展，作为一个庞大的高新技术合集，“人工智能+”作为一直新经济业态已经开始萌芽，越来越多的行业开始拥抱人工智能，用“人工智能+”助力技术和产业的进一步发展。 商业模式以B端业务为主。大部分公司的业务主要以B端解决方案和服务为主。一方面，B端业务注重与行业客户的互动合作，更有利于人工智能技术和产品的落地;另一方面，行业客户对于生产效率的提高有强烈的需求，而C端产品需求仍需挖掘。不过，大公司的C端产品布局依然是相对活跃的。 （四）智能驾驶、大数据及数据服务和人工智能+领域是国内热点投资领域 从国内投融资来看，近三年内人工智能领域主要集中在智能驾驶、大数据及数据服务和人工智能+领域。从获投企业数量来看，计算机视觉、自然语言处理领域的企业占据多数。但从获投金额来看，自动驾驶/辅助驾驶是投资金额最高的细分领域，并且大额投资众多。此外，虽然计算机视觉类的创业公司多于自然语言处理，但是投资金额两者却截然相反。崔文成：浅谈人工智能的法律地位
原创崔文成上海市法学会收录于话题#法学106#核心期刊106#原创首发106#上海法学研究72
崔文成中国政法大学研究生院硕士研究生。
内容摘要
关于人工智能的法律地位，学者主要持客体说和主体说两种，也有学者持折中说观点。主要从三派学者的观点入手，通过对学者观点的整合分析，并以此为视角阐述人工智能的法律主体地位的原因和制度设计，以期能支持人工智能的法律主体地位。
关键词：营商环境电商平台自律管理
随着人工智能的不断发展，其在社会生活中所处的地位愈加重要，人工智能法律地位的讨论愈发激烈。关于人工智能的法律地位是主体说还是客体说的争议，不同的专家学者对其有各自的看法并进行了相关的论述。笔者旨在通过对现有几位学者关于人工智能的法律地位争论观点的分析整合，阐述人工智能的法律主体地位的原因和制度设计，支持人工智能的法律主体地位。
一
学界目前理论
（一）
客体说
1
工具说
人工智能是法律关系客体，不具有法律主体地位，是客体说的主要观点。其具体划分根据所持理由的不同有所区别，本文主要涉及工具说，软件代理说和道德能力缺乏说。
该说认为人工智能本质是工具，是人创造出来的，目的是为人类服务，其不能成为法律关系主体。在涉及人工智能的法律问题中，对于其致人或物损害的问题，可以适用产品责任的归责原则。也即在人工智能领域，涉及的追究责任的主体包括所有参与人工智能产生、设计和使用的主体。当然，该学说存在着局限性。第一，工具说针对的是当下弱人工智能提出的，缺乏与人工智能不断发展相匹配的思考，这也是客体说的普遍问题。第二，该学说无法对已经获得国籍或者户籍的人工智能现状进行合理化解释。第三，产品责任的归责原则可能会对生产者、使用者等的积极性产生影响。
学者认为首先从哲学基础与法理根据两方面分析法律主体，认为法律主体需具有理性以及实体性基础、实益性基础和法技术基础三方面，否定人工智能具备成为法律主体的哲学和法理依据。之后，对人工智能的法律地位进行主体地位的否定和客体地位的合理性两方面的分析，以肯定人工智能的自主性，但是，出于对人工智能的规制的需要，需得从法律上认为其是法律上的特殊物而赋予其法律客体地位。
2
软件代理说
该观点认为人工智能是软件代理，不具备法律主体地位，只起到中间的媒介功能——传递信息。其具有和工具说相同的局限性，也就是没有看到人工智能不断向上的发展趋势，尤其是在人工智能具有深度学习和类人化神经元思考能力之后，其自身的算法已不是单纯的软件所能替代的。
3
道德能力缺乏说
该学说认为人工智能是法律客体的原因在于其定义了法律主体地位的特征，也就是，只有具备道德认知能力的人才具有法律主体地位。然而，要知道，“道德主体必然为法律主体，但法律主体未必是道德主体”，二者存在根本不同。既然人工智能由人类创造和设计，如果人类在创造过程中将“道德能力”的相关算法内置于人工智能之中，使得具备遵守道德规范的能力，是否还可以以人工智能的道德能力缺乏而否认其法律主体地位就有待商榷了。
（二）
主体说
1
代理人说
该学说认为人工智能处于代理人的地位，代理人是法律关系中的主体人，也即人工智能具有法律主体地位。换而言之，人工智能的“所有者”，可能是用户也可能是操作者，其与人工智能是法律代理关系中的被代理人与代理人的关系。当代社会，欧盟的法律提出“非人类的代理人”的概念。俄罗斯的法律中，提出了“机器人-代理人”的概念，也就是赋予人工智能法律地位，规定其对财产拥有的自主权利，可以对属于自己的债务负责，进一步说，其在法律上被赋予了民事权利和民事义务。
2
电子人格说
电子人格说支持人工智能具备“电子人”地位，也就是说人工智能具备法律人格，其人格是电子人格。欧盟议会法律事务委员会在2017年其向欧盟委员会提交的相关报告中提到，从长期发展的角度为人工智能创立独特的法律地位，最起码应当将具备“自主性”的机器人承认其“电子人”地位，使其承担与行为性质相适应的损害赔偿责任，所谓“自主性”是指人工智能自主决定或者与自主决定相类似性质的行为引发的案件。
我国学者郭少飞也持此观点。该学者通过对人工智能时代的人机关系的分析，厘定“电子人”的概念，并从法律论证和法外考量两方面对“电子人”法律主体地位进行阐述。其对“电子人”主体的法律论证包括实践基础、法史基础和本体分析三部分；在经济、社会、文化、伦理、哲学等多方面对“电子人”主体进行法外考量，从法律的历史、人工智能的本身、现实以及社会生活的主要方面，充分肯定人工智能在电子人格定义范围内法律主体地位的现实性和可行性。
3
有限人格说
该学说基于人工智能并不能完全承担责任的地位和能力的认定，认为其具有“有限”人格。也就是有限人格说肯定人工智能具备法律主体地位，但是其地位存在有限性。这就涉及进一步对“有限”一词进行分析和界定，明确人工智能法律人格有限性的所在。
学者袁曾持有限人格说的观点。学者首先对人工智能的法律人格规制缺位现状进行了阐述；其次从人工智能的法律主体特殊性、法律权利和法律责任三方面肯定其法律人格；进而，又通过对人工智能相关的域外立法分析、适用特殊的法律规制标准以及责任分配侵权规制三方面明确人工智能法律人格的有限性；最后对人工智能的有限人格进行归责、防范风险、监管和立法方面的规制设置。
4
人格拟制说
该学说认为应通过法律拟制赋予人工智能与胎儿一样的法律人格。但是，法律拟制在无立法予以确认的前提下，在现行法的框架之内，人工智能的法律主体地位不能确定。
学者杨清望，张磊持法律人格拟制说。学者们首先从历史和现实两个角度阐述人工智能被赋予独立法律人格的必然性，同时从四个方面阐述人工智能被赋予法律人格的必要性：第一，人工智能已经是一种“真实”“独立”且“自主”的存在。第二，人工智能具有独立自主的行为能力和责任能力。第三，有效管控人工智能风险的必要手段是确定人工智能法律人格。第四，人类出于自我权利保障目的，人工智能应当被赋予法律人格。之后，从人与人工智能天然不平等关系、人工智能的“应用”路径和人工智能承担有限的法律责任后果三部分论证拟制法律人格是人工智能法律人格的定性与定位。最后，提出了对人工智能法律地位的立法建议，包括：法律拟制法律人格；参考法人设立建立登记备案制；承认人工智能的有限责任。
（三）
折中说
折中说认为需要区分人工智能的强弱程度，弱人工智能与法律客体相适应，强人工智能则赋予法律主体资格。
学者彭诚信，陈吉栋持该种观点。学者们首先肯定人工智能的法律人格，并对有关学说进行了介绍。之后阐述了人工智能法律人格的应然考量因素，包括实质性要件和形式性要件两部分，所谓实质性要件也就是意志能力和物质性要件，所谓形式性要件也就是符合法律的认可原则。最后，对人工智能法律人格在现行法以及以发展的眼光对待的未来立法两方面进行具体阐述——我国现行法中，学者们认为应将部分弱人工智能认定为权利客体，再对部分符合一定条件的强人工智能肯定其法律主体地位；对于未来立法，需要确定人工智能的法律主体要件以及制定“人工智能发展法”。
二
学者观点分析
通过以上分析可以发现，学者们对待人工智能法律地位的态度，不论是持客体说的观点还是持主体说的观点，大多从三个方面对人工智能的法律地位进行阐述。第一，人工智能是否具有独立性和自主性。第二，人工智能是否具有自主独立的行为能力和责任能力。第三，人工智能法律地位的确定——主体资格或者客体资格——是对人工智能风险进行控制的必要手段。
以上述几位学者的观点为例，持客体说的学者的看法是，首先，独立性和自主性是人工智能所不具备的，其认知能力具有有限性，不可能成为具有自我意识，深谙自身目的的理性主体。人工智能通过算法认识事物，而算法本身由人类设定或者人类推动其生成，其对世界的认知很大程度上局限于此，不具备独立性。尽管人工智能有超强的学习能力，但这能力也受制于算法，人工智能依据算法行事，围绕算法进行活动，用以达到人类对其预设的目的。其次，人工智能不具有独立自主的行为能力和责任能力。如上所说，人工智能不具备独立性和自主性。同时，人工智能主体地位并不能解决人工智能创造出的物的归属，也不能解决人工智能损害赔偿责任的承担。有观点认为，人工智能行为是其主体的法律行为要件，而其主体包括人工智能的研发者、制造者以及使用者等。换句话说，人工智能是其主体借助的工具，是其主体行为的延伸。而将人工智能的损害赔偿责任分配给人工智能的法律人格，为相关责任人规避责任提供了机会，可能会造成投机行为等不良后果。更为有意思的是，人工智能并没有独立的财产，其怎么能承担法律责任？最后，确定人工智能的法律客体地位是有效管控人工智能风险的必要手段。当所处地位不平等时，就会产生剥削和压迫，就像人类刚刚进入资本时代时，工厂主和雇佣工人地位不平等，双方无法实现平等的意思自治，而超人工智能与人类并不处于一个级别。也就是说，人工智能的智力越强，其所蕴含的风险越大，如果不加以控制，其所产生的后果不是我们所能承受的。
与客体说相对立，持主体说的学者认为人工智能的独立性和自主性是其首要特征。人工智能最初即使是受人类的算法控制，其在运行过程中也产生了自主性和独立性。“自主是一种不受外部控制、能够自我决定并付诸行动的独立状态”。随着科技的不断进步，人工智能在分析问题与解决问题的过程中，其本身技能的进步，学习能力的增强，涉足的范围的扩展，面临问题的复杂，其解决问题的方式更加不可控制，甚至超越其本身的设计者的想象。其次，人工智能具有独立自主的行为能力和责任能力。如上所说，人工智能具备独立性和自主性，其在自主运行过程中的自我思考和自主学习，具有一定的主观能力，充分体现了其行为能力。而对于其承担责任的责任能力，有为人工智能强制投保责任险和设立人工智能储备基金两种路径选择，降低人工智能生产和使用过程中相关责任承担的风险，提高其对人工智能研究的积极性以及人工智能独立承担风险的能力。最后，人工智能风险需要由赋予人工智能法律人格，予以有效控制。新鲜事物的出现必然会对原有的社会生活和社会秩序造成冲击，而人工智能的出现将人类从很多生产生活领域的劳动中解放出来，极大地改变了人们的生活，这必然会引起对传统社会伦理道德和社会秩序的冲击。所以，需要将人工智能纳入统一的技术和伦理规范体系之中进行规制，并建立相应的法律制度机制来降低人工智能可能带来的风险和危害，而这一切的前提是赋予人工智能法律人格。
围绕着对人工智能法律地位的考量，不同观点的学者看待问题的角度不同。其一，针对人工智能的独立性和自主性，客体说的观点倾向于人工智能的工具性更加明显，即使看起来是具有独立性和自主性，但归根究底仍是人类创造的产物。而主观说的观点则倾向于人工智能即使是人类创造的产物，但其由于自主运行和自主学习，已经产生不容否认的独立性和自主性。其二，针对人工智能具有独立自主的行为能力和责任能力，不可否认的是，第一个问题的解释直接关联第二个问题的答案。客体说的观点从假设如果赋予人工智能法律主体地位出发，分析得出其并不能解决现存的关于人工智能的相关法律问题的角度，对该问题予以否认。而主观说则为人工智能能承担责任而提出了多种解决方式，从结果成立反推前提成立。其三，对于人工智能风险控制的不同观点，充分体现了客体说和主观说价值观的核心，人工智能的发展是一把双刃剑，如果控制不好，对人类来说，其带来的后果无法预料。从目前的情况来看，大数据时代，人工智能的法律风险存在于个人信息保护、法律伦理、侵权以及刑事犯罪等领域。除了法律风险之外，还存在着道德风险。客体说认为需要对人工智能的发展持高度警惕态度，认为需要对其的法律地位予以客体化确认，对其进行控制，以防人工智能能力的发展过于迅速，以至于超出人类的预期，造成人类反被人工智能控制的糟糕境遇。主观说的支持者则认为主体制度本身是一种价值判断，主体资格承认的多元化，最终都是对人格自由的尊重，人工智能的发展程度我们无法预料，如果我们希望未来人工智能能够善待人类的话，那么人类应该出于“拥有同情与关爱之良善本性”的善待人工智能。从上述分析可以得知，对于人工智能的法律地位的认定，更多的是一种价值判断和倾向选择。
三
人工智能的法律主体地位
人工智能对海量数据的汇总、整合、分析和学习，尤其在我们正处于大数据时代的背景之下，越发促进了人工智能向强人工智能的发展，为其法律主体地位的确定添砖加瓦，量变产生质变。
对现有人工智能法律地位观点的梳理以及几位学者观点的分析，笔者认为应当赋予人工智能法律主体地位。笔者通过对人工智能具有法律主体地位的原因和对相关制度设计两方面，阐述人工智能的法律主体地位的正当性和合理性。
（一）
原因
1
现行法律缺乏对人工智能法律地位的指向性态度
随着人工智能的不断发展，目前官方政府和相关组织未对人工智能的法律地位予以明确肯定或者否定，这在一定程度上激发了对其地位争议的同时，也使得其发展欠缺法律价值的指引。“人工智能的短期影响取决于谁控制人工智能，而长期影响则取决于人工智能到底能否受到任何控制，人工智能的运用与发展需要法律人格的明确。”而人工智能的法律主体地位必将随着其发展而被肯定，这符合社会历史发展的客观规律。以法人为例，团体的形成远早于法人制度被法律拟制为法律主体地位，而其之所以没有在刚出现的时候即被承认主体地位，是因为其发展还不够成熟，人类需要通过时间来适应其产生、发展及演变过程中对传统经济、法律制度和社会伦理的冲突，通过恰如其分的方式明确其法律地位以及在实践中不断完善相应的具体制度。不能否认，人工智能的发展过程会与法人制度的形成在一些方面有相似性，但是，如果承认人工智能的法律主体地位，也即在现行法律上承认了非人类的主体地位。这与法人制度有所不同，法人之所以定义中称之为“人”，还是于法人由自然人组成，其决策还是由自然人做出相关。
2
现行法律法规对人工智能法律地位未加以确定
法律客体说和法律主体说对人工智能的法律地位各执一词，尤其突出的是，如果人工智能确定为法律客体地位，其做出的出于自我判断的行为后果是否能单纯的归属于产品责任归责原则；而如果人工智能确定为法律主体地位，其的规制能否与现行法律体系逻辑和传统伦理社会相适应。新事物的产生、发展和完善必将对传统的制度和价值产生冲击，二者可能的相悖只是一时的，在新事物的发展势不可挡的前提下，因为不相匹配产生的法律问题总是要由法律解决，出于解决的需要，法律体系逻辑和社会伦理将逐渐与之相适应。
3
欠缺人工智能的发展匹配的具体规则
智能法律地位学说的研究中，每个具体学说的局限性都不能逃脱缺乏具体规则限定的樊笼。不同学说下，对人工智能的损害赔偿问题等没有确切的规定，即使是在支持赋予人工智能法律主体地位的学说下，对其具体规则的规制，比如说其是否具有独立财产，怎样具有独立财产也有所欠缺。如果力图使理论与实际相匹配，就需要通过具体的规则解决学说的概括性和抽象性问题，既与人工智能的发展匹配，又与社会生活的发展相匹配。
4
人工智能的法律主体地位通过现实实践予以肯定
近年来日本的宠物机器人获得户籍；美国承认自动驾驶汽车中的自动驾驶系统的“驾驶员”地位；沙特政府授予“女性”机器人公民身份。种种国家的举措和法律文件的现状表示，虽然目前各国未承认人工智能的法律主体地位，但一些国家已经承认人工智能的主体地位，笔者相信，承认人工智能主体地位的范围还会继续扩大。
以上，笔者从法律和实践的不同角度，通过现行法律缺乏对人工智能的法律地位的指向性态度、对人工智能的法律地位未加以确定、欠缺与人工智能发展相匹配的具体规则以及现实中人工智能的法律主体地位的确定四方面说明要赋予人工智能法律主体地位的原因。
（二）
制度设计
1
人工智能财产要件的实现路径
人工智能是否能够承担责任，与其是否独立拥有财产密切相关，而人工智能无法独立拥有财产也是法律客体说否认其主体地位的重要理由。人工智能独立拥有财产，目前有两种方式：第一，是保险制度。通过为人工智能投保强制责任保险，使得每个人工智能都具有保险，当人工智能需要承担责任时，以保险金额进行支付，其他人工智能的生产者、设计者、使用者等不用承担应负责任之外的责任。第二，是储备基金。该基金的适用对象是不太可能造成重大生命和财产损失的人工智能，意外发生事故时，用人工智能储备基金作为获得赔偿的某种方式。
需要注意的是人工智能独立承担责任与其生产者、设计者、使用者因其算法或者使用等原因造成的责任不相冲突，因为人工智能的独立运算和决策所造成的超过其生产者、设计者、使用者预期造成的责任由人工智能独立承担；而因人工智能生产者、设计者、使用者因其算法或者使用等原因造成的责任则由相应的责任人承担。
2
法律风险防范机制
人工智能主要分为弱人工智能和强人工智能两类，而弱人工智能由于不具备自主性，与法律客体说相符，通过现有法律可以区分具体情形，解决其造成损害的责任分配问题。而强人工智能则具有不断加强的自主学习能力和逻辑运算能力，推动人工智能向着类人的方向发展，法律风险防范机制主要针对强人工智能，当然也不能说弱人工智能完全不需要防范风险。
人工智能法律风险主要涉及个人信息保护、法律伦理、侵权三个方面，下文主要从这几个方面分析防范机制。
首先，人工智能的发展与大数据密不可分，而针对个人生活习惯和生活信息的精准化、个性化服务则是人工智能的发展方向之一，这本身就存在着极大的安全隐患。这需要从个人信息范围的界定，保障获取个人信息的有效性，坚持数据统计结果与所有权相分离的原则对个人信息进行保护。
其次，数据的规模性和量化促进人工智能的学习能力和其本身的发展，而数据本身的质量并不能保证人工智能的学习不会接触到不良信息。另外人工智能本身深度学习能力如何，以及其怎样学习，怎样决策，都不再受人类控制。这就需要优化数据算法，过滤不良信息，同时提升人工智能的危险鉴别能力；需要成立伦理审查委员会，对人工智能研发人员的伦理问题进行实质审查并对人工智能产品进行伦理审查。
最后，人工智能作为被人类适用的产品本身就存在安全隐患，更不用说时有发生的人工智能毁损财物、致人损伤的事件。区分人工智能的强弱程度，在弱人工智能侵权的情况下，使得《侵权责任法》《产品质量法》等法律的规定做出与弱人工智能相适应的解释，生产者、销售者和使用者分别承担不同的责任。而在强人工智能侵权的情况下，则需要采取一定的制度设计确定强人工智能的独立财产或与之相匹配的相关制度，以降低强人工智能设计者、生产者或者使用者的责任，有效地防范风险。
3
制定《人工智能发展法》
随着人工智能的迅速发展，与国家发展战略的需要相匹配的需要，需要加快人工智能相关法律规定的修订和完善，从法律层面对相关行为的性质进行界定，尤其是《人工智能发展法》。与人工智能发展的现状以及未来可能发展的预期相结合，对人工智能的相关法律制度进行纲领性与具体化并存的制定，尤其针对人工智能的法律地位以及相应的配套措施，以及对人工智能进行监管的体系和流程。将人工智能的发展与社会伦理和社会价值相匹配，强化对人工智能的保护和监管，即使赋予其法律主体地位，也要防止其权利被滥用。
以上，笔者通过人工智能财产要件的实现路径、法律风险防范机制和制定《人工智能发展法》三部分来简要提及对人工智能法律主体地位的相关制度设计，确保其法律主体地位能发挥应有的作用。
四
结论
人工智能的发展是社会进步、经济发展的必然结果，而人工智能的发展又需要相关法律制度与其相匹配。人工智能的法律主体地位是人工智能不断向前发展的必然结果，笔者通过对人工智能的法律地位的学说和观点进行整合分析，从人工智能的法律主体地位原因和制度设计两方面阐明人工智能的法律主体地位的合理性和正当性。因现行法律缺乏对人工智能的法律地位的指向性态度、对人工智能的法律地位未加以确定、欠缺与人工智能发展相匹配的具体规则和现实中人工智能的法律主体地位的确定四方面原因需要确立人工智能的法律主体地位。另外，为保证人工智能的法律主体地位，从人工智能财产要件的实现路径、法律风险防范机制和制定《人工智能发展法》三部分来完善人工智能的法律主体地位。总之，笔者认为应承认人工智能的法律主体地位。
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原标题：《崔文成：浅谈人工智能的法律地位》
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2019年人工智能行业技术发展现状分析
从人工智能一级技术分支专利申请量来分析的话，专利申请占比最多的为计算机视觉，达到34.04%;其次是云计算技术，占整体的15.72%，另外，深度学习技术和智能驾驶各占整体的14.56%和14.84%，其后按照数量排序分别是占比7.19%的智能机器人技术、占比6.91%的语音识别、占比6.73%的自然语言处理技术。对深度学习技术的投入是人工智能领域的发展基础，同时云计算和智能驾驶技术也是人工智能领域新兴的热点。
我国创新主体专利申请较为踊跃
CICS对人工智能中国专利申请申请人进行了排名，排名在前十以内的中国企业或机构数据居多，上榜的企业或机构包括我国的百度、腾讯、浪潮集团、华为、阿里、西安电子科技大学、国家电网公司以及浙江大学;国外企业只有微软公司和三星公司进入前十位排名，位于第三和第六名。显然，我国创新主体在人工智能领域专利申请积极踊跃，总体数量相较国外来华企业具有一定优势，百度公司人工智能领域专利申请数量遥遥领先，超出外资企业微软公司千余件专利。
进一步对国外来华申请人深度剖析的话，前十位的国外来华申请人提供了20%的来华申请，说明国内企业近几年在人工智能领域专利申请有了大幅提升，国外企业在华专利申请数量已不占优势。在国外来华申请人中，排名第一的微软公司、第四的谷歌公司、第五的IBM公司、第六的英特尔公司、第七的福特公司、第八位的高通公司和第九位的通用汽车公司均是美国企业，体现出了美国企业对于中国人工智能市场的关注。排名第二的韩国三星公司、第三的日本索尼公司、第十的日本丰田公司，也反映出了日韩两国的龙头高科技企业对于中国的人工智能市场前景的认可。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。(前瞻产业研究院：https://f.qianzhan.com)返回搜狐，查看更多