人工智能三层基本架构[人工智能的三层架构]
人工智能产业链不包括什么层?人工智能产业链有三层。人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。
纵观人工智能之产业链一人工智能的基本应用可分为4大类：感知能力，认知能力，创造力，智能。
感知能力: 人类透过感观所收到环境的刺激，察觉消息的能力。通过人类五官的看，听，说，读，写等能力。学习人类感知力的是AI的重要领域。
认知能力：透过学习，判断，分析等方式了解信息，获取知识的过程与能力。对人类的模仿学习也是AI的第二大领域。
创造力：人类通过思想，新发现，新理论，新方法等创造新事物的能力，结合知识，智力，能力，个性及潜意识等各种因素优化而成。AI目前正在尝试着学习，赶超，其主要领域：AI作曲，AI绘画等。
智能：人类深刻了解人，事，物的真相，探求真理，明辨是非，指导人类可以过着有意义的生活的一种能力。
一、人工智能产业
从上图可以告诉我们人工智能产业链的分布，分为三层：基础层，技术层，应用层。基础层是人工智能产业的最为的基础，提供人工智能的硬件，资源支撑；技术层是人工智能产业的核心；应用层是人工智能产业的延伸，向特定应用场景的需求而形成的软硬件产品及解决方案。
1.基础层
提供人工智能产业的最基础的硬件及数据存储，AI芯片和数据采集，人工智能芯片的市场规模逐年扩大，截止2019年已达110亿美元，未来的5年，其规模将扩大至724亿美元。
软件方面：当前社会逐步的推进人工智能在各个领域的应用，最关键的是数据，数据作为最重要的资源，其质量及数据量将直接影响人工智能算法的训练。当下最为热门的机器学习——深度学习，需大量的底层数据的采集，配合科学的算法进行训练。依照目前我国的人口基数，智能手机的普及应用，5G，物联网等技术的发展，中国是全球数据量增长最快的国家。
2.技术层
整个人工智产业的重要核心，技术层包括底层框架，算法，通用技术平台。我国的人工智能发展目前以深度学习，增强学习等算法研究为，赋予计算机自主学习并提高性能，如计算机视觉和自然语言处理。人工智能研发平台的创新由头部企业及互联网企业及其垂直行业中的领军企业。这些企业将各自的研发及创新做到极致。科大讯飞——自然语言处理，翻译机进行多种语言的翻译。京东金融——用算法进行科技金融的创新，阿里——支付宝，数据，算法集一身。
2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入大部分来自互联网科技公司，占比为9.3%，超370亿元。我国主要AI算法领域包括计算机视觉、语音识别/语音合成以及自然语言处理这三个方面．
3.应用层
通过各大场景应用一直到终端的硬件的一整套解决方案，依托国内人工智能底层的技术进步及相关的政策扶植。目前国内的应用场景主要在智能医疗，无人驾驶，智慧金融，智能仓储，智慧教育及智慧家居等。2019年也是AI+安防付能实体企业50%以上。Ai+金融，AI+营销。疫情之后，国内所需的线上服务需求增多，线上教育，智能医疗等，对于未来的几年，各个领域的相关应用也会如雨后春笋般的生根发芽。
[img]人工智能的基础层是什么？发展前景如何？基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。软件设施主要包括智能云平台和大数据平台；硬件设施主要包括CPU硬件及芯片；数据服务包括通用数据和行业数据。人工智能的发展离不开基础层的支撑，半导体行业的发展就是极为重要的一个环节，同时随着新技术的开展，人工智能的基础层也只会越来越光明，发展市场广阔。你可以到商业新知的产业知识库上看一看，会有相关行业的研究，对于深层次了解人工智能具有参考意义。
ai应用技术有什么方向？人工智能的研究方向可以划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。
基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理、以及计算机视觉。在【AI应用】领域，中国呈现出爆发的趋势，目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。
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人工智能产业发展深度报告：格局、潜力与展望人
工智能（ArtificialIntelligence，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（GraphicsProcessingUnit）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GPUTeslaV100和TeslaT4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（FieldProgrammableGateArray）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（ApplicationSpecificIntegratedCircuits）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（PatentCooperationTreaty）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ElementAI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（AnchoredCountries），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-WeightedCitationImpact，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
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