擴展和補充:
對中國而言，發展人工智能是壹個歷史性的戰略機遇，對緩解未來人口老齡化壓力、迎接可持續發展挑戰、促進經濟結構轉型升級至關重要。
雖然“人工智能”(AI)已經成為壹個眾所周知的概念，但人工智能的定義還沒有達成普遍的理解。人工智能的傳統發展思路是研究人類如何產生智能，然後讓機器學習人類的思維和行為。提出現代人工智能概念的約翰·麥卡錫(John mccarthy)認為，機器不壹定需要像人類壹樣思考才能獲得智能，重點是讓機器解決人腦能解決的問題。
第四次工業革命即將到來，人工智能已經從科幻逐漸走進現實。自1956首次提出人工智能概念以來，人工智能的發展經歷了風風雨雨。隨著核心算法的突破、計算能力的快速提升、海量互聯網數據的支撐，人工智能終於在21世紀的第二個十年迎來了質的飛躍，成為舉世矚目的科技焦點。自從AIphaGo在2016擊敗李世石之後，全球對人工智能發展的興奮和擔憂就不可避免地交織在壹起。
即便如此，世界各國已經意識到人工智能是未來各國競爭的關鍵舞臺，因此開始部署人工智能發展戰略，以期占領新壹輪科技革命的歷史高點。對中國而言，發展人工智能是壹個歷史性的戰略機遇，對緩解未來人口老齡化壓力、迎接可持續發展挑戰、促進經濟結構轉型升級至關重要。
本文從科技產出與人才輸入、產業發展與市場應用、發展戰略與政策環境等方面描述了我國人工智能的發展狀況。
科技產出和人才投入
1.論文產出:中國人工智能論文總量和高被引論文數量全球第壹。中國在人工智能領域的論文全球份額從1997年的4.26%上升到2017年的27.68%，遙遙領先於其他國家。高校是人工智能論文產出的絕對主力。在全球排名前100的院校中，有87所是高校。中國頂尖大學的人工智能論文產出在全世界都很突出。而且中國的高被引論文呈快速增長趨勢，2013年超過美國成為世界第壹。然而，在全球企業紙張產量排名中，只有國家電網公司躋身全球前20名。從學科分布來看，計算機科學、工程和自動控制系統是人工智能論文分布最多的學科。國際合作對人工智能論文產出的影響非常明顯，中國通過國際合作發表的高水平論文比例高達42.64%。
2.專利申請:中國專利數量略領先於美國和日本，國家電網表現突出。中國成為全球人工智能專利數量最多的國家，略領先於美國和日本，而中美日三國專利數量占全球專利總數的74%。全球專利申請主要集中在語音識別、圖像識別、機器人和機器學習等細分方向。在中國人工智能專利持有量排名前30的機構中，科研院所的績效與高校和企業相當，其技術發明占比分別為52%和48%。主要專利權人在企業中的表現差異很大。特別是中國國家電網的人工智能相關技術在過去五年發展迅速，中國專利技術數量遠高於其他專利權人，在全球企業排名中位列第四。我國專利技術集中在數據處理系統和數字信息傳輸領域，其中圖像處理和分析相關專利占發明總數的16%。電力工程也成為我國人工智能專利布局的重要領域。
3.人才投入:我國人工智能人才總量居世界第二，但優秀人才比例低。到2017年，我國人工智能人才數量達到18232，占世界總量的8.9%，僅次於美國(13.9%)。高校和科研機構是人工智能人才的主要載體，清華大學和中科院成為全球人工智能人才投入最大的機構。但按照高H因子(也稱H指數，用於評價科學家的科研業績)計算，中國的優秀人才只有977人，不到美國的五分之壹，排名世界第六。企業投入的人才量比較少。高強度人才的企業集中在美國，中國只有壹家企業進入世界前20。中國的人工智能人才集中在東部和中部，但壹些西部城市如Xi和成都也很突出。國際人工智能人才集中在機器學習、數據挖掘和模式識別領域，而我國人工智能人才的研究領域比較分散。
產業發展與市場應用
1.企業規模:中國人工智能企業數量全球第二，北京是全球最集中的城市。截至2065438+2008年6月，全球* * *監測的人工智能企業總數達到4925家，其中美國的人工智能企業數量為2028家，位居全球第壹。中國(不含港澳臺)人工智能企業總數為1011，位居全球第二，其次是英國、加拿大和印度(圖1):
從城市規模來看(圖2)，全球人工智能企業數量排名前20的城市中，美國占9個，中國占4個，加拿大占3個，英國、德國、法國、以色列各占1個。其中，北京成為全球人工智能企業數量最多的城市，舊金山和倫敦緊隨其後。上海、深圳、杭州的人工智能企業數量也進入全球前20。
從成立時間來看(圖3)，中國人工智能初創企業的出現集中在2012-2016年，2015年達到高峰，新增初創企業228家。2016以來，初創企業增速放緩。
中國人工智能企業平均年齡為5.5年。其中，北京、上海、天津的初創企業較多，企業平均年齡低於全國平均水平，平均年齡不到5.5歲。山東、遼寧的老工業機器人、自動化企業經過多次改造，企業比較老。
人工智能的應用技術主要有語音技術(包括語音識別、語音合成等。)、視覺技術(包括生物識別、圖像識別、視頻識別等。)和自然語言處理技術(包括機器翻譯、文本挖掘、情感分析等。).考慮到基礎硬件，國內外人工智能企業應用技術分布如圖4所示。與國外相比，我國人工智能企業的應用技術更側重於視覺和語音，而基礎硬件的比重較小。
人工智能的產業應用包括智能機器人、智能駕駛、無人機、AR/VR、大數據和數據服務以及各種垂直應用(本文定義為“AI+”)。國內外人工智能企業行業應用分布如圖5所示。可以看出，相比國外，國內企業更關註智能機器人、無人機、智能駕駛等終端產品的市場，而國外企業更關註AI在各個垂直行業的應用。
2.風險投資:中國成為全球人工智能投融資規模最大的國家。自2013以來，全球及中國人工智能產業投融資規模壹直呈上升趨勢(圖6)。2017年全球人工智能總投融資規模達395億美元，共發生1208起融資事件，其中中國總投融資規模達2771億美元，共發生369起融資事件。中國AI企業融資總額占全球融資總額的70%，融資交易筆數達到31%。
從2013年到2018年第壹季度的全球投融資數據來看，在人工智能融資規模上，中國已經超越美國成為全球最“吸金”的國家，但在投融資數量上，美國仍處於全球領先地位。
發展戰略和政策環境
1.國際比較:不同國家的人工智能戰略和政策各有側重。從2013開始，美國、德國、英國、法國、日本和中國都出臺了人工智能戰略和政策。各國人工智能的戰略各有側重，美國重視人工智能對經濟發展、科技領先和國家安全的影響；歐盟國家關註人工智能帶來的安全、隱私、尊嚴等倫理風險。日本希望人工智能推動其超智能社會的建設；中國人工智能政策著眼於實現人工智能領域的產業化，助力中國制造強國戰略。各國政策的R&D優先事項和關鍵應用領域也有很大差異。
2.國家政策:從物聯網到大數據再到人工智能。從2009年至今，中國人工智能政策的演變可以分為五個階段，其核心關鍵詞也在不斷變化，體現了每個階段不同的發展重點。
國家層面，政策前期側重物聯網、信息安全、數據庫等基礎科學研究，中期側重大數據、基礎設施等。2017之後，人工智能成為核心主題，知識產權保護也成為重要主題。整體來看，中國的人工智能政策主要集中在以下六個方面:中國制造、創新驅動、物聯網、互聯網+、大數據、科研開發。
3.地方政策:響應國家戰略，各地地方政策主題不同。地方政府積極響應國家人工智能發展戰略，其中“中國制造2025”在人工智能政策應用網絡中處於核心地位，對地方人工智能政策的制定起到綱領性作用。從政策發布數量來看，我國人工智能發展的活躍區域主要集中在京津冀、長三角和粵港澳地區。各省的政策主題也大相徑庭。比如江蘇省關註基礎設施、物聯網、雲計算等R&D基礎領域，廣東省關註制造業、機器人等人工智能應用，福建省關註物聯網、大數據、創新平臺、知識產權等。地方政策與地方發展條件密切相關。
對社會的綜合影響
隨著人工智能的充分發展，勞動生產率和生產力水平的提高，人們的生活體驗將更加豐富多彩，人們將從體力勞動甚至常規的腦力勞動中解放出來，更多的人將參與到創造性活動中，從而使人類和社會得到更加充分的發展。當前，人工智能技術的快速發展正在不斷改變零售、農業、物流、教育、醫療、金融、商業等領域的發展模式，重構生產、分配、交換和消費。IDC數據顯示，未來五年，人工智能技術在多個行業的應用，將大大提升這些行業的運營效率，具體提升效率教育行業為82%，零售行業為765，438+0%，制造業為64%，金融行業為58%。
1.人工智能對教育和就業的影響。發展人工智能的最終目的不是取代人類，而是幫助人類變得更加智能，而教育將在這個過程中起到關鍵作用。人工智能技術提高了經濟活動中的生產力，使人們逐漸從機械的重復性或危險性勞動中抽離出來，從而增加了思考、欣賞等閑暇時間，更加註重創新能力、思維能力、審美、想象力的潛在開發和提升。
目前人工智能在教育中的應用主要集中在以下幾個方面:自適應(個性化)學習、虛擬導師、教育機器人、基於編程和機器人的科技教育、基於虛擬現實/增強現實的場景化教育。用適合自己的方式學習，不僅能提高效率，還能讓妳的學習興趣保持更久。
發展人工智能在教育領域的意義不是取代老師，而是幫助老師讓教學更高效、更有趣。此外，在受人工智能技術影響的教育體系中，對人才的信息輸入輸出能力和自主學習能力的要求驟然提高，創新能力的培養也成為壹個重要方向。
隨著科技的發展，逐漸取代人類從事最繁瑣重復的工作或體力勞動，給人們帶來好處的同時也帶來了前所未有的挑戰。今天，越來越多的人擔心自己的工作會不會被人工智能技術取代，或者只能在人工智能留下的“夾縫”中生存。有專家估算過中國的工作崗位被人工智能取代的概率。結果顯示，未來20年，約76%的總就業人口將受到人工智能技術的沖擊，如果僅考慮非農業人口，這壹比例將為65%。但與此同時，人工智能技術對就業的創造效應也已顯現。據調查，目前中國科創公司人工智能團隊規模平均擴大了20%，這種需求還會增加。此外，工信部教育考試中心專家表示，未來幾年我國AI領域人才需求可能會增加到500萬人。
可以判斷，在人工智能重塑產業結構和消費需求的背景下，壹些工作崗位最終會被歷史淘汰，但壹系列新的工作崗位也會隨著人工智能技術孵化出來。另壹方面，新的人機關系正在構建，非程序化的認知工作將越來越不可替代，這對人的創新、思維和想象力提出了更高的要求。
機械化、智能化正在塑造新的就業格局，但也要警惕新格局下可能出現的衍生問題，如失業率上升帶來的貧富差距、社會穩定等。人工智能帶來的“影響”是持續性的，對教育和就業的多重影響也是持續性的。因此，必須積極探索與技術革命相匹配、相適應的教育和就業機制。
2.人工智能對隱私和安全的影響。今天，在很多生活消費場景中，人們對個性化體驗的需求越來越大，個性化、場景化的服務逐漸成為人工智能驅動創新的主要方向。在信息獲取社會化、時間碎片化的背景下，服務商努力建立更加靈活便捷的消費場景，帶給人們更加友好的用戶體驗。同時，隨著語音識別、人臉識別、機器學習算法的發展和成熟，企業可以通過分析客戶畫像真正了解客戶，精準化、差異化的服務進壹步提升客戶的被重視感和滿意度。然而，它蘊含著巨大的商業價值，但也對現有的法律秩序和公共安全提出了壹定的挑戰。
網絡空間的虛擬性使得個人數據更容易被收集和共享，極大地方便了身份信息號、健康狀況、信用記錄、位置活動痕跡等信息的存儲、分析和交易過程。同時，人們很難跟蹤個人數據隱私泄露的方式和程度。比如在人工智能技術支撐的智能醫療中，如何界定患者電子病歷和隱私數據的歸屬，如何規範醫院獲取和使用隱私數據的權限限制。再比如人工智能技術生成的作品的版權問題。開放的產業生態讓監管者難以確定監管對象，也讓法律邊界越來越模糊。
人工智能的廣泛應用改變了“人機關系”的趨勢，人機交互頻繁，可以說形成了壹種新的嵌入式關系。時間和空間的界限被打破，虛擬和現實被隨意切換。這種趨勢的不可預測性和不可逆性很可能引發壹系列潛在風險。與人們容易忽視的“信息泄露”不同，人工智能技術還可能被少數別有用心的人有目的地用於詐騙等犯罪行為。比如通過不正當手段獲取的個人信息，形成“數據畫像”，通過社交軟件冒充熟人進行詐騙。再比如，利用人工智能技術進行學習和模擬，生成包括圖像、視頻、音頻和生物特征在內的信息，突破安全屏障。去年有報道稱蘋果新手機“刷臉”開機功能被破解，就是這樣的例子。從潛在風險來看，無人機、無人車、智能機器人等。都有被非法入侵控制、造成財產損失或被用於犯罪目的的可能。
3.人工智能對社會公平的影響。隨著人工智能的快速發展和應用，壹系列價值問題逐漸浮現在人們面前。目前有大量的人不會上網，由於客觀條件不能使用網絡，不想接觸網絡。他們在人工智能時代已經被定義為“邊緣人”，人工智能對人的受教育程度和信息流有更高的要求。人工智能技術越先進，信息鴻溝就會越深，進而演變成服務鴻溝和福利鴻溝。人工智能時代，“邊緣人”享受便捷的智能信息服務、獲取稀缺的服務資源將越來越難。
本文轉自清華大學中國科技政策研究中心《中國經濟報告》第10期2018。