解码人工智能根技术
人工智能芯片与人工智能框架代表企业
作为算力算法的关键基础,人工智能芯片、人工智能框架的性能决定着人工智能产业的发展。
随着人工智能成为大国竞争的新焦点。与美国相比,我国目前人工智能的短板就是关键根技术的缺失。
“十四五”时期人工智能规划需要关注的重点就是如何通过明确我国人工智能技术发展路线,发挥我国制度优势,促进人工智能根技术突破和创新。
AlphaGo再次进化。
2020年12月,据《自然》杂志报道,DeepMind公司的一项研究提出了MuZero算法,可以在不知道规则的情况下,通过自己试验,掌握围棋、国际象棋等游戏,被认为在寻求通用人工智能算法方面迈出重要一步。
许多人还记得,2016年,这个人工智能程序的“前辈”AlphaGo第一次战胜人类世界顶级围棋选手。一年后,继任者AlphaGoZero通过规则输入和自我博弈进行学习,在仅40天的训练后成功击败上一代产品。不久之后,9小时掌握国际象棋、12小时掌握日本将棋、13天掌握围棋的AlphaZero出世……
是什么让人工智能飞速进化?
如果把人工智能比作一棵“技术树”,击败人类棋手的人工智能程序只是“树冠”,为整棵树提供滋养、使其不断升级的,则是围绕基础软硬件的人工智能根技术。
中国科学技术信息研究所党委书记赵志耘告诉《瞭望》新闻周刊记者,人工智能根技术,是指那些能够支撑人工智能技术发展和支撑人工智能产业衍生的基础研究和关键技术,比如人工智能芯片、系统框架等。
根深叶茂。某种程度上,根技术,决定着产业发展的兴衰。
根技术左右人工智能生态
人工智能对计算能力的需求有多强?
据硅谷非营利组织OpenAI测算,2012年开始,全球人工智能训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。传统的CPU架构早已无法满足深度学习对算力的需求,AlphaGo的硬件基础就是专注神经网络算法、大幅加快运算速度的TPU芯片。
可以说,作为算力的关键基础,人工智能芯片的性能决定着人工智能产业的发展。
清华大学微纳电子系教授魏少军指出,现有CPU、GPU、FPGA等芯片的基本架构早在这次人工智能突破之前就已经存在了,并不是为人工智能而专门设计的,因此不能完美地承担实现人工智能的任务。人工智能对芯片的要求,除了足够的算力和极高的能效比,还需要一个高能效、通用的计算引擎。
魏少军认为人工智能芯片至少应有以下几个特质:第一,可编程性,要适应算法的演进和应对多样性,因为算法不稳定,在不断变化;第二,架构动态可变性,要适应不同算法;第三,高效的架构变换能力,因为不同的运算要求变换不同的架构。
除此之外,AlphaGo之所以能在极短时间内快速“进化”,算法的提升同样功不可没,背后是人工智能算法框架使然。
赛迪智库信息化与软件产业研究所信息技术研究室负责人许亚倩说,算法框架能够极大地提高人工智能学习效率。一方面,算法框架降低了深度学习的难度,提供进行深度学习的底层架构、接口,以及大量训练好的神经网络模型,减少用户的编程耗时。另一方面,大部分深度学习框架具有良好的可扩展性,支持将复杂的计算任务优化后在多个服务器的CPU、GPU或TPU中并行运行,缩短模型的训练时间。
此外,许亚倩认为,算法框架还是人工智能核心生态圈建立的关键环节。算法框架是决定人工智能技术、产业、应用的核心环节,是人工智能核心生态圈建立的基础和关键。算法框架的研发能够促进生态圈关联及外围的芯片、系统、软硬件平台等产业发展,从而促进人工智能核心生态圈的建设。
欧美发达国家已经在人工智能算法框架方面进行了大量的研究和开发应用。Google、亚马逊、微软、IBM等国际科技巨头纷纷布局算法框架,抢占技术和市场先机,开发开源了TensorFlow、PyTorch等一批主流人工智能算法框架。
根技术是关键短板
“随着中美竞争态势加剧,人工智能成为大国竞争的新焦点。与美国相比,我国目前人工智能的短板就是关键根技术的缺失。”赵志耘说。
受访专家指出,近年来,我国人工智能在技术与应用方面取得了巨大进展,在国际上具备了一定的竞争力,但基础层整体实力较弱,缺乏人工智能框架、人工智能芯片等根技术的支撑——芯片大多依赖进口,计算力方面的基础薄弱,且开源框架受制于国外巨头。
据了解,我国芯片进口额已经连续多年超过石油,2019年超过3000亿美元;操作系统、高端光刻机仍被国外公司垄断,90%以上传感器来自国外。
赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出,在人工智能的算力支持方面,IBM、HPE、戴尔等国际巨头稳居全球服务器市场前三位,浪潮、联想、新华三等国内企业市场份额有限;国内人工智能芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD、赛灵思、美满电子、EMC、安华高、联发科等国际巨头供货,中科寒武纪等国内企业发展刚刚起步。
用清华大学电子工程系教授汪玉的话概括,大致上国内人工智能芯片在需要聪明智慧的环节做得不错,但在需要积累沉淀的环节做得却不够好。专家指出,我国人工智能芯片在通用化、产业链完整度、高速接口和专用的集成电路IP核等方面都存在短板。
“对于人工智能芯片产业来说,仅有好的硬基础是不够的,在硬基础上再做出好的软件,才能做得更好。”中国信息通信研究院云计算与大数据研究所总工程师王蕴韬强调说。
目前,我国在基础软件方面仍面临外国厂商独大的局面。数据显示,中国服务器发货量占全球28%,中国的操作系统销售额则占全球不足6%。从全球市场份额来看,中国应用软件基本达成了“三分天下有其一”的格局。但从技术底座来看,只有约10%的政府类应用软件运行在中国的技术底座上,其余九成的应用还是以国外技术底座为主。
瞭望智库联合莫干山研究院发布的《赋能数字经济拥抱算力时代》报告则指出,我国新计算产业底层技术架构和标准由国外企业主导,存在较高产业安全风险。自第一代电子管计算机ENIAC面世以来,CPU外围所有的接口总线标准制定权,都掌握在国外企业手中,我国企业只能在既定框架内谋求发展。
以人工智能框架这样的基础软件为例,深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握,国内还缺少自主可控的全场景计算框架,且目前计算框架存在开发门槛高、运行成本高、部署难度大等亟待解决的问题。
《赋能数字经济拥抱算力时代》报告指出,目前西方国家以超30%的投入主导全球关键开源社区和开源项目。GitHub(一个面向开源及私有软件项目的托管平台)2019年年度报告显示,在其4000万的用户(开发人员)中,美国开发人员占30%,其他国家的开发人员占到70%;年度最受欢迎的Top10开源软件和项目,均由谷歌、微软、Facebook等美国公司主导。虽然2020年,来自美国的开源贡献者下降到22.7%,越来越多的开发者来自中国(9.76%)和印度(5.2%),但总体来看,我国在开源社区和项目的贡献度仍然不高,影响力有待进一步提高。
超前布局突破根技术制约
赵志耘认为,“十四五”时期人工智能规划需要关注的重点是如何通过明确我国人工智能技术发展路线,发挥我国制度优势,促进人工智能根技术突破和创新。
人工智能芯片方面,专家表示,首先需要全面布局,在政府层面加强对通用芯片支持力度。在技术路径上,遵循全面布局,分步突破原则,近期重点突破以NPU为代表的ASIC芯片,远期突破GPU、FPGA等通用芯片;在应用环节上逐步拓展,从边缘端逐步扩展到云端,从推理芯片拓展到训练芯片;同时探索多种芯片高效协同运行的芯片解决方案。由于ASIC芯片专用性强,不同厂商往往需根据应用场景需求自主研发;而GPU、FPGA等通用芯片由于有标准化产品,国内终端应用厂商自主研发或国产化替代意愿不强。因此,政府层面应在GPU和FPGA等通用芯片领域加强布局推广力度。
此外,加强类脑芯片等前沿性领域布局。充分发挥国内高校以及科研院所力量,布局类脑芯片等前沿性领域。该领域国际巨头尚未形成技术及知识产权壁垒,提前布局将使我国在人工智能芯片领域存在换道超车的可能性。
赛迪顾问股份有限公司的研究认为,人工智能芯片未来将呈现新发展趋势。如芯片开发将从技术难点转向场景痛点。目前,人工智能芯片设计更多地是从技术角度出发,以满足特定性能需求。未来,芯片设计需要从应用场景出发,借助场景落地实现规模发展。又如,技术路线将从专用芯片转向通用芯片。目前应用于人工智能领域的芯片多为特定场景设计,不能灵活适应多场景需求,未来需要专门为人工智能设计灵活、通用的芯片。另外,现阶段人工智能芯片产业的发展方式大多以企业为主体,产品上下游企业的运营和管理相对独立,但同环节的企业却高度竞争,未来产业发展应以合作为主线,形成产业生态。
北京大学经济学院教授、深圳市湾区数字经济与科技研究院院长曹和平表示,发展人工智能芯片要有产业思维。“要做产业,而不仅仅是做产品。要在促进芯片产业发展的前提下做芯片,在全景产业链条下做芯片的外部性成本更低。”
中国工程院院士高文认为,开源是软件时代非常关键的一条技术路线,人工智能领域也应该采用。
中国工程院院士倪光南表示,芯片设计门槛极高,只有极少数企业能够承受中高端芯片研发成本,这也制约了芯片领域创新。我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片。
人工智能框架方面,专家指出,新一代人工智能开源计算框架,首先要让人工智能专家、工程师、数据科学家们可以更好地使用;其次,计算框架需要满足人工智能全场景的应用需求,更好地保护数据隐私;并且可开源,通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的人工智能芯片、硬件设备、应用等。目前,深度学习框架开源已成趋势。旷视深度学习框架天元、华为深度学习框架MindSpore皆已正式开源。
赵志耘还建议,应通过集约化建设人工智能基础设施和计算中心等,进一步利用长板,加快人工智能与行业深度融合,培养多层次人才,确保我国人工智能产业在中长期国际竞争中持续保持领先。
目前,新基建正带动一批人工智能基础设施落地。2020年以来,河南、安徽、广州等地均有数据中心项目启动。去年,总投资超150亿元的腾讯长三角人工智能超算中心及产业基地落户上海松江区,武汉人工智能计算中心也启动建设。赵志耘认为,人工智能计算中心是人工智能产业的基础算力供给平台,能极大发挥集聚效应,承担人工智能领域的国家重大战略需求、基础共性技术攻关、前瞻性基础与算法研究,并能带动当地优势产业领域的人工智能核心技术研发及应用,促进高端人才培养。
(内容来源:《瞭望》新闻周刊魏雨虹)
[责编：赵艳艳]人工智能核心
人工智能核心一种罕见的古老技术，任何能够研究它的人都可以解开现代最先进的技术。基本信息英文名称英文名称错误重量(kg)1kg售卖价格25,000平均价格25,000人工智能核心（英文︰AICore）是解锁科技所需要的重要物品，用于解锁水培技术和科技6级水平。您总共需要32个核心来研究所有科技。
人工智能核心只能在古代遗迹，古代实验室获得，如岛屿实验室，娜儿可的陷阱（约4~8个），灰烬之地穹顶。在古代实验室，滥用之塔，南部蜂巢王座，灰烬之地穹顶4号也能找到至少一个，或从废品屋（2~5个）购买（尽管他们不会补货）。
这个物品在神圣王国是非法的，因此在带着这个物品进入他们的城镇之前要小心。
以下研究需要人工智能核心：
自动复合采矿（2个）自动采矿技术（1个）双筒鱼叉炮塔（1个）耐用的手臂（2个）刃行者（4个）耐用的腿（2个）超强臂（2个）全自动钻矿（2个）高速腿（2个）混合石矿（1个）水培技术（1个）转筒鱼叉炮塔（加特林）（4个）骨人武器（2个）骨人腿（2个）隐形腿（2个）科技等级6（2个）中国移动高同庆：“5G+人工智能”是引领数智化转型的最核心技术
原标题：中国移动高同庆：“5G+人工智能”是引领数智化转型的最核心技术
C114讯7月10日消息（九九）7月8日至10日，2021年世界人工智能大会在上海举行。本次大会以“智联世界，众智成城”为主题，众多前沿AI技术和产品将集中亮相。在今天上午中国移动主办的“数智赋能驱动未来”创新论坛上，中国移动副总经理高同庆表示，“5G+人工智能”是当前引领数智化转型的最核心技术。引领数智化转型，首先要发挥出5G的立桩筑基的作用，打好数字社会建设的“基础桩”，铺好信息数据流动的“保护网”。通过网、云、边、端全域互联构建坚实的产业数字化底座，进而发挥好人工智能的溢出带动效应，打造数字经济发展的新引擎，输出产业转型升级的新动力，推动数字化从量变到质变，完成向数智化的全面跃进。高同庆介绍，面对新的战略机遇和技术产业发展趋势，中国移动充分发挥自身在网络规模、用户规模、算力资源和数据资源等方面的禀赋优势，大力推动5G+人工智能规模化应用及创新，全面推进数智化能力建设，助推经济社会高质量发展。一是建设泛在的5G网络，筑牢数字化连接能力。截至今年6月底，中国移动已经累计建成5G基站近50万座，占全球5G基站总数的36%以上；5G终端连接数超过1.6亿，占全球总量的40%以上。实现全国所有地级市和部分重点县5G商用，为行业客户提供5G行业专网，面向18个重点行业场景打造超过100个集团级龙头示范和3000余个商用案例，助力企业数智化转型。二是深化人工智能创新，做强数字化赋能引擎。中国移动以成为人工智能研发服务与工程领域智能化的使能者和垂直行业的赋能者为目标，不断加大战略投入，做强核心能力。三是打造智慧中台Iaas服务系统，夯实数字化服务能力。智慧中台是企业优化资源配置的重要方式，也是企业数智化转型升级、实现价值经营的关键基础设施。当前，中国移动已初步构建具有运营商特色、中国移动特点的业务+数据+技术的智慧中台，汇聚多年沉淀出来的人工智能、区块链、大数据等信息技术，形成统一的能力。高同庆强调，5G和人工智能技术的进一步深度融合带给我们的将是新型智慧网络和对经济社会的注智赋能。这不仅可以为我国通信网络代际演进构筑核心技术优势，更可以为各行各业提供更加丰富多样的新型服务，为我国创造出数字化发展的新机遇、新舞台和新生态。为此高同庆现场提出三点倡议：一是深耕5G+人工智能技术攻关，破解难题；二是强化5G+人工智能协同创新，各展所长；三是促进5G+人工智能应用别开生面，相得益彰。“全新的时代赋予了我们全新的历史使命，也在注视着我们前行的步伐。”高通强表示，中国移动愿与社会各界一道勇立潮头、奋进扬帆，共同绘制数智化时代的美好蓝图。人工智能
人工智能（英文名：ArtificialIntelligence，英文缩写：AI）。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。[1]
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。
人工智能产业核心技术的国际竞争
论文全文摘编如下
仅供学术交流与参考
引言
技术推动产业变革，新一代人工智能的发展关系到我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革的重要机遇。新产业技术研发与应用对创新驱动具有一定的引领和支撑作用，因此，我国明确提出建设人工智能关键共性技术体系，以增强关键环节和重点领域的创新能力[1]，要确保人工智能产业核心技术掌握在自己手中。中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布了《2019年人工智能发展白皮书》，根据标准共筛选出八大人工智能核心技术：计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术[2]。2020年3月科技部等五部委印发了《加强“从0到1”基础研究工作方案》，支持人工智能等领域实现核心技术突破，以抢占前沿科学研究的制高点。因此，瞄准人工智能产业核心技术，攻克技术困境成为重中之重。
人工智能产业核心技术的研发已成为世界各国关注的焦点。面对世界范围的国际竞争，我国在核心技术的突破和应用方面仍存在自身的短板。基于此，为全面了解我国人工智能产业核心技术的国际竞争态势，进一步厘清其研发现状和所处地位，本文选取了2015-2019年间各国政府颁布的政策和战略规划，1999-2019年间WebofScience收录的文献，1999-2019年间德温特专利数据库收录的专利信息，采用CiteSpace、Ucinet和专利地图等可视化分析工具，通过政策态势分析不同政府的规划方向和重点支持领域；通过文献发文量、国家及研究机构合作网络剖析全球人工智能产业核心技术发展现状，通过关键词聚类分析不同国家关于人工智能产业核心技术的研究热点，通过专利数据分析全球人工智能产业核心技术研发现状，进而对我国人工智能产业核心技术在全球所处竞争态势进行研判，为探索建设新一代人工智能创新发展试验区以及“十四五”时期人工智能产业发展提供相关决策参考。
1全球人工智能发展政策概述
1.1数据来源
本文采用文本挖掘的方法对中国、美国、日本、韩国、英国和德国的人工智能国家政策和战略规划（2015-2019）进行搜集整理；并将国内外知名研究机构发布的相关报告作为二手资料，进一步完善和梳理，将其绘制成表，如表1所示。
表1全球人工智能政策一览
1.2研究分析
如表1所示，中国、美国和日本高度关注人工智能的发展，三国政府均已出台大量的扶持政策，在世界舞台上角逐人工智能发展的领先地位。其中，中国出台的人工智能政策数量最多，美国和日本紧随其后，均已将“人工智能”上升为“国家战略”。韩国和德国于近两年加入人工智能快速发展行列，也逐步重视起人工智能的发展。纵览以上六个国家近5年来出台的相关政策，其战略目标任务和具体规划各具特色，为此，将其划分为三类[18]：
一是技术和人才优势明显的国家，如美国，目前处于人工智能发展前沿，其战略目标是保持人工智能的全球领先地位，确保自身竞争优势。美国不仅专注于人工智能的发展，积极制定相关法律保障人工智能的发展，并参与技术标准的制定，以期在全球竞争中占据主导地位。
二是具有产业发展基础的国家，如德国、英国，通过战略部署、商业应用、伦理约束、法律监督引领人工智能发展，两国均在“第二次工业革命”和“信息革命”中积累大量的发展经验，拥有坚实的产业发展基础。英国和德国凭借自身发展基础形成了独特的优势，以确保全球竞争力。再如，日本和韩国所制定的相关政策针对性地倾向半导体和集成电路等产业，两国在机器人、自动驾驶、汽车、半导体等领域具有明显的产业优势，凭借自身相对优势参与全球的新一轮竞争。
三是异军突起，积极抓住发展机遇的国家，如中国，重视推动人工智能的综合健康发展及全面布局，通过宏观规划和重点部署构筑我国人工智能发展的先发优势，从而加快人工智能产业核心技术攻克和创新型国家建设。
2基于文献计量的产业核心技术国际竞争态势分析
2.1数据来源
本文将《2019年人工智能发展白皮书》所筛选的人工智能产业核心技术作为检索条件，文献来源WebofScience数据库下的WebofScience核心合集：引文索引，检索条件设置如下：以“TI=computervision”OR“TI=naturallanguageprocessing”OR“TI=brain-computerinterface”OR“TI=intelligentchip”OR“TI=autonomousunmannedsystem”OR“TI=collectiveintelligence”OR“TI=intelligentadaptivelearning”OR“TI=cross-mediaanalyticreasoning”，文献年限为1990-2019年，文献类型选择Article，最后共得到3681篇。
2.2发文量分析
进一步分析关于人工智能产业核心技术研究的3681篇论文，本文以时间序列的形式统计出每年的论文数量，通过Excel绘制了WebofScience收录的关于人工智能产业核心技术研究的文献数量统计图（如图1所示）。二十年间，全球对人工智能产业核心技术的研究越来越重视，发文量整体呈上升趋势。20世纪末，全球的发文量较低，这受到当时全球人工智能技术的基础研究、理论模型及数据样本等影响和限制。发文量激增阶段：2010-2019年，这与人工智能爆发阶段的时间相吻合，也与算法、算力的提升及数据的激增等现状密切相关。
图1WebofScience收录关于人工智能产业核心技术研究的文献数量
2.3国家合作分析
对所检索的3681篇文献进行整理，绘制了全球人工智能产业核心技术研究的发文量（Top10）示意图（如图2所示）。美国发文量居世界第一，中国紧随其后，中国和美国发文量约占全球48%，是全球研究人工智能产业核心技术的主力。在前10位国家中，亚洲仅有三个国家：中国、韩国和日本；北美洲有两个国家，分别是美国和加拿大；其余均为欧洲发达国家，说明欧洲仍是技术研究和创新的重要地区。
图2人工智能产业核心技术研究文献发文量Top10国家
随着经济全球化进程加快，知识全球化和跨国合作发展越来越迅速。为突破研究水平与资源约束的限制，各个国家之间开始展开合作研究，有助于提高各国的科学研究水平和创新能力[19]。为此，本文进一步分析了所检索的3681篇论文，导出参考文献，将下载的数据合并后导入excel，提取“国家”字段，导入至BICOMB软件，生成国家共现矩阵，再将共现矩阵导入Ucinet软件，使用Netdraw进行可视化分析，生成国家合作网络图谱，如图3所示。人工智能产业核心技术国家合作研究网络的程度中心度如表2所示。
图3人工智能产业核心技术国家合作研究网络图
表2全球人工智能产业核心技术主要国家合作研究网络的程度中心度
如图3所示，带有颜色的节点方块表示国家。节点的大小、各节点之间连线、连线的疏密程度以及连线的粗细分别表该国与其他所有国家合作共现的总次数，两个国家间的合作关系，与该国家合作过的其他国家的数量以及连线两端的国家合作次数[19]。由图3可以看出，节点最大的是“美国”，其次是“德国”、“意大利”、“中国”和“英国”，表明美国与其他国家合作次数最多，德国、意大利、中国和英国紧随其后，合作次数分别是365、179、156和156；由国与国之间的连线可以看出，中国与美国、日本、英国合作比较紧密，中国在国际合作中发挥着重要作用。
2.4研究机构分析
根据所检索的文献，对研究机构的发文量与合作情况进行整理，从机构发文量来看，其中德国图宾根大学发文量最多，高达84篇，说明其在人工智能产业核心技术研究领域具有一定的影响力；其次，发文量较多的是德国维尔茨堡大学（56篇）、中国清华大学（52篇）和美国纽约州卫生部（46篇），这些机构在人工智能产业核心技术研究中作为重要的力量，推动着产业核心技术不断实现技术突破与发展。从全球分布来看，如表3所示，发文量排名前10位的研究机构主要分布在美国、中国和德国。
表3全球人工智能产业核心技术研究机构地区分布汇总表
为了进一步分析各研究机构的合作情况，本文采用Ucinet分析软件生成全球人工智能产业核心技术研究机构合作网络图（如图4所示）。图中每一个小方块代表一个研究机构，方块越大说明该研究机构与其他研究机构合作越多。其中，德国图宾根大学、维尔茨堡大学和格拉茨技术大学与其他研究机构合作较为频繁。我国两所研究机构：中国科学院大学和清华大学已开展大量的基础研究工作，并与加利福尼亚大学圣地亚哥分校和哈佛大学进行了密切的合作研究。从总体上看，我国研究机构之间合作密度较低，研究领域较为分散。无论从发文数量还是从机构合作网络图来看，德国图宾根大学、维尔茨堡大学和纽约州卫生部是全球人工智能产业核心技术研究的主要力量。
图4全球人工智能产业核心技术研究机构合作网络图
2.5热点分析
热点通常可以表示为某一研究领域中具有发展潜势的主题，同时，能够展现该领域所属学科未来的发展方向[20]。通过使用关键词来表达该文章的主题和中心内容，若某一关键词多次在某一领域文献内出现，则该词可间接反映该领域内的研究热点与研究动向[21]。本文借助科学知识图谱工具中的关键词聚类视图对各国人工智能产业核心技术的研究热点进行分析。基于中国、美国、日本、韩国、英国和德国的文献数据进行整理，将其导入CiteSpace5.5.R2运行关键词聚类功能，主题词类型选择“NounPhrases”，节点类型选择“Keyword”，时间范围1999-2019，剪裁方式采取Pathfinder，选择Log-LikelihoodRatio作为提取方法[20]，提取关键词聚类信息将其汇总成表，如表4所示。
表4人工智能产业核心技术研究关键词聚类表
中国在人工智能产业核心技术研究中主要将重心放在基础理论研究与技术突破中。在八大核心技术中，主要聚焦在#0计算机视觉技术、#4群体智能技术、#7自然语言处理技术和自主无人系统技术。作为推动人工智能技术进步的“三驾马车”，算法、数据和计算力在过去的5-10年间不断创新[2]。在算法方面，我国在#0计算机视觉技术中的图像识别和特征提取以及#7自然语言处理技术中的语音技术方面的成就显著。在基础理论研究方面，计算机视觉和自然语言处理技术的发展同时也需要#3模式识别等技术的支撑；#1共空间模式是一种对两分类任务下的空域滤波特征提取算法，能够从多通道的脑机接口数据里面提取出每一类的空间分布成分[22]；在技术应用领域，自主无人系统中的#8协调控制对于自动驾驶汽车和智能无人驾驶系统至关重要，在未来对汽车制造商和运输行业将产生重大影响。
美国人工智能产业核心技术研究中共有8大关键词聚类。其中主要关注#0脑机接口技术和#2计算机视觉技术。从技术应用来看，人工智能产业核心技术主要应用于医疗领域，#1电子健康档案有助于提升医护水平；#7事件相关诱发电位作为一种电生理学的研究手段，为研究大脑认知活动过程提供了新的指导和途径；研究人员利用#8脑波开发了新技术—脑机接口技术（BCI），为身体严重残疾的患者提供了新的治疗手段。
对文献数据进行聚类分析，无论从底层技术研究看，还是基于技术应用层面，日本主要关注#0脑机接口技术。对脑机接口技术的研究，日本将焦点转移至#2听觉BCI脑机接口技术。#3共空间模式作为提取的一种方式，是脑机接口技术重要的算法。脑机接口技术主要应用于医疗健康领域，主要分为“强化”和“恢复”两个方向，“恢复”方向主要是指针对#1中风等疾病提供对应的恢复训练，主要采取神经反馈训练。目前，已有一些日本创业公司对相关可穿戴设备投入研发资金，将脑机接口技术应用到终端设备。
韩国重点关注#1和#2脑机接口技术和自主无人系统技术，自主无人系统中的机器人和无人驾驶等技术已成为韩国政府重点支持对象。在应用中，脑机接口以#4近红外光谱成像技术（NIRS）为主，主要用于操控家电设备。脑机接口技术的发展与发达的半导体行业发展相适应，并为半导体产业的发展提供重要的支撑力。
#0脑机接口技术、#1群体智能技术和#7计算机视觉技术是英国重点关注对象。脑机接口技术作为产业核心技术在硬件、算法、范式方面都有新的突破和进展。英国诺丁汉大学的研究团队基于脑机接口技术，开发了一种脑磁图（MEG）系统，配以头戴式设备，在扫描过程中允许被扫描者自由、自然地运动。
在人工智能产业核心技术研究中，德国主要研究#5脑机接口技术和自然语言处理技术，而作为基础技术研究#1脑电图、#2共空间模式、#6神经反馈技术都为脑机接口技术的发展提供了支撑和辅助作用。在基础理论研究领域，#3非监督学习作为机器学习的一种方法，是人工智能网络的一种重要算法；自然语言处理所涉及的各种任务，可以用#4多任务学习框架处理。从技术应用领域来看，#0辅助科技用于特殊教育行业；机器学习为#7ERP系统注入新能量，云ERP平台提供了极大的便利。
3.基于专利挖掘的产业核心技术国际竞争态势分析
3.1数据来源
以德温特专利数据库为来源数据库，利用“TI=computervision”OR“TI=naturallanguageprocessing”OR“TI=brain-computerinterface”OR“TI=intelligentchip”OR“TI=autonomousunmannedsystem”OR“TI=collectiveintelligence”OR“TI=intelligentadaptivelearning”OR“TI=cross-mediaanalyticreasoning”进行检索，检索时间范围设置为1990-2019年，最后共检索到23940件专利。
3.2人工智能产业核心技术专利地图分析
随着技术的发展，基于专利分析的“预见—识别”成为研究热点。文献[23]通过专利分析法对比分析不同国家的人工智能技术专利，研判全球人工智能发展态势；文献[24]提出基于专利分析替代性技术选择，为企业的管理者制定技术选择战略提供参考建议。
为进一步掌握全球人工智能产业核心技术领域专利发展趋势和分布情况以及专利权人分布情况，本文对德温特专利数据库中已检索到的23940件专利进行统计分析，分别提取中国、美国、日本、韩国、英国和德国的专利，对全球人工智能产业核心技术的专利数量和专利国家分布及专利权人分布情况进行分析，结果如图5～图6所示。
图5人工智能产业核心技术专利数量和专利国家分布示意图
从图5可以看出，基于全球不同国别分析，在人工智能产业核心技术专利中，中国拥有智能芯片技术专利的数量最多，说明中国芯片企业愈发重视专利保护，其保护意识与能力也逐渐增强；美国拥有自然语言处理技术专利最多；日本在自然语言处理技术方面，专利数量占比最多；韩国拥有计机视觉技术的专利数量最多；英国和德国的人工智能产业核心技术专利数量均不多，总体来看，二者均在计算机视觉技术方面专利数量最多，分别占比61%和37%。从人工智能产业核心技术视角看，自主无人系统技术主要分布在美国和中国，其中美国拥有数量最多；中国在脑机接口技术、群体智能技术、计算机视觉技术、智适应学习技术和智能芯片技术的申请量遥遥领先；自然语言处理技术则主要分布在美国。然而关于跨媒体分析推理技术的专利申请目前全球没有相关的统计。
图6人工智能产业核心技术前5名专利权人
从图6可以看出，全球前5名自主无人系统技术专利申请者主要集中在美国和日本，其中日本占据3席，如IHI株式会社和川崎重工业株式会社。脑机接口技术专利申请者前5名主要集中在中国和韩国，中国主要以高校为主，如清华大学、浙江大学、中国科学院和中国医学科学院基础医学研究所，说明中国高校是脑机接口技术研究的重要力量，拥有较强的研发实力。群体智能技术专利申请者也主要来自中国，前5名中美国公司仅占有1席。其中国家电网申请专利数量最多，尤其近五年国家电网的人工智能产业核心技术发展迅速，中国人工智能专利布局也已覆盖至电力工程领域。群体智能技术推动电网智能化发展，是助力新一代电力系统建设的重要支撑。
全球前5名计算机视觉技术专利申请者主要集中在美国和中国，美国专利申请者主要集中在高通、英特尔和微软公司，中国则主要集中在高校，如清华大学、北京航空航天大学等。中国专利申请者占据全球智适应学习技术专利申请前五位，主要集中在科技型企业和高校，由于中国教育群体基数庞大，加之近年来AI教育行业高速发展，中国关于智适应学习技术的专利申请数量多且主要体现在应用层面。
智能芯片技术专利申请前五位也均来自中国，从体量来看，中国目前已经成为全球最大、增长最快的集成电路市场，国家集成电路产业也受到投资基金和资本推动的支持。在强有力的产业政策扶持下，中国企业迅速成长壮大，逐渐挑战美国芯片的垄断市场。自然语言处理技术专利申请者主要来自美国和日本，美国占据3席（IBM、微软和埃森哲全球解决方案有限公司），日本占据2席（富士施乐公司和日本电报电话公司）。美国和日本在自然语言处理技术方面仍具有一定的研究实力和发展潜力。
4.结语
全球范围内越来越多的政府和企业组织意识到人工智能在经济和战略上的重要性，面对日趋激烈的人工智能竞争市场，我国需要认清全球竞争态势，明确自身在全球中所处地位，明晰具备竞争力的产业核心技术。
通过政策态势、研究态势分析，从政策数量、文献发文量和专利数量三个角度量化了全球人工智能产业核心技术竞争力。从政策数量来看，中国>美国>日本>英国>德国>韩国；从文献数量来看，美国>中国>德国>英国>韩国>日本；从专利数量来看，中国>美国>日本>韩国>德国>英国。综合来看，美国综合实力依旧全球第一，这与美国坚实的产业基础和先进的科学技术分不开。中国异军突起，发展迅猛。
基于文献和专利分析结果，综合来看，我国主要关注方向为计算机视觉技术、自然语言处理技术、智能芯片技术、自主无人系统技术和群体智能技术。具体来看，基于发文量，国内外相关文献研究起步时间相似，中国仅比国外晚两年，增长趋势相同，整体呈现上升趋势，增长最快的阶段均出现在2010年以后。从国家合作来看，美国与其他所有国家合作共现的总次数最多，中国与美国、日本、英国合作比较紧密。从研究机构来看，发文量排名前10位的研究机构主要分布在美国、中国和德国，中国科学院大学和清华大学已与其他机构开展大量的基础研究工作，但是机构合作密度较低。从关注的热点来看，我国聚焦于计算机视觉技术、群体智能技术、自然语言处理技术和自主无人系统技术。从专利分布来看，中国人工智能产业核心技术专利申请量已经超越美国成为AI领域专利申请量最高的国家。其中，中国拥有脑机接口技术、群体智能技术、计算机视觉技术、智适应学习技术和智能芯片技术专利最多；从专利权人分布来看，中国拥有最多的专利权申请人，主要分布在脑机接口技术、群体智能技术、计算机视觉技术、智适应学习技术和智能芯片技术。
人工智能的不断发展对提高国家竞争力、维护国家安全有巨大的帮助，许多国家已将发展人工智能提高至国家战略层面。本文运用科学知识图谱和专利地图分析了全球人工智能产业核心技术的竞争态势，并针对我国建设创新型国家和“十四五”时期人工智能产业发展提出以下几点建议。
（1）加强前沿基础理论研究，扩大技术应用场景优势
基础理论的研究是产业核心技术突破的源泉[15]。通过科学知识图谱工具对比分析国内外人工智能产业核心技术热点研究，我国在人工智能的理论基础层和应用层均涉及广泛。从本文研究来看，我国主要聚焦计算机视觉技术、自然语言处理技术、智能芯片技术、自主无人系统技术和群体智能技术，并在技术应用中具有一定的优势。我国在适应性自主学习、综合推理、群体智能等方面已初步具有跨越式发展的能力，然而我国的核心技术力量在跨媒体推理分析技术和自主无人系统技术方面比较薄弱。因此，“十四五”时期人工智能产业发展不仅要重视基础理论研究，识别人工智能发展方向和理论机理，在方法和体系上努力实现革命性和颠覆性的突破。同时，扩大中国现有技术应用的优势，鼓励和支持人工智能技术的推广和应用，例如城市管理、教育、环境、交通、法律、医疗、网络安全和社会治理等重要领域，确保中国的理论研究处于人工智能这一重要领域的前沿，推动基础技术取得巨大突破，占据产业核心技术制高点，在新一轮国际竞争中占据优势。
（2）聚焦核心技术领域，掌握发展主动权
人工智能作为引领未来的颠覆性、战略性技术，成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎[25]。经过多年的积累，我国在人工智能领域取得重要进展，但从整体发展水平而言，与发达国家仍存在较大的差距。例如，在关键设备、重要元器件和操作系统等基本被英伟达、AMD、英特尔等国际巨头垄断，形成“锁定效应”。“十四五”时期以及未来更长一段时期应重点关注核心技术，突破被扼制的技术困境。从本文的研究来看，目前，全球对跨媒体分析推理技术的研究不多，关注度较低。跨媒体是一个包括跨媒体检索、跨媒体推理和跨媒体存储等广义的概念，主要应用于如网络内容监管、信息检索、智慧医疗、智能穿戴设备等行业。在国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知中，重点提及“跨界融合”技术体系。因此，在人工智能产业核心技术“十四五”发展前瞻中可以聚焦于跨媒体分析推理技术，通过相关政策指导，抓住新一轮发展机遇，积极攻克核心技术难关，在国际竞争中掌握主动权。
（3）顺应全球合作与开放趋势，构建产业核心技术创新共同体
开放与合作是永恒的主题，紧密的合作与良性的竞争能够促进全球人工智能产业健康发展。由于核心技术具有高密保性，后发企业难以识别先发企业的技术机理及其具体形成过程[16]，因此需要开放的合作与创新。就合作程度而言，我国人工智能的主要研发机构与美国、英国、日本合作紧密，但与美国相比，还欠缺合作的深度和广度，应该借鉴学习发达国家人工智能发展合作的经验。就研究机构而言，我国研究机构在竞争中存在自身的短板，研究机构和企业尚未形成具有国际影响力的协同创新生态圈，特别是人工智能的相关研究机构整体分布较为分散，团队规模较小，缺少高水平的合作，且合作成果较少。因此，“十四五”时期更应结合现实需求，不同的研究机构展开合作，推动理论基础研究实现新的突破，积极构建产业核心技术“创新共同体”。在产业核心技术突破过程中，其中政府、产业、高校、研究机构和用户作为合作主体，以不同的角色参与到系统创新体系中来[26]，通过组织学习、知识流动、交流合作等形式使多元化的创新主体之间形成协同互动的协同网络体系，以此建构具有国际影响力的人工智能创新生态圈。
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本文来源：学术plus
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