全球人工智能发展现状、挑战及对中国的建议.docx

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1、全球人工智能发展现状、挑战及对中国的建议摘要：当前，人工智能（AI）已经成为各国必争的科技创新高地。政府、学术机构、企业都高度重视。基础研究方面，AI论文、期刊、学术会议数量都逐年增加；技术创新方面，算法进一步成熟，走进产业化，AI投资和专利产出大幅增长。围绕AI的国际竞争愈发激烈，许多国家都在加强布局AI研发和应用布局。本文结合近年来技术创新态势和主要智库、媒体观点，对当前人工智能发展形势、应用前景、主要挑战及国际竞争等进行了分析，并结合我国国情提出了促进人工智能创新发展的建议。随着科技进步和产业变革的加速演进，人工智能（AI）已经成为各国必争的科技创新高地。放眼全球，在政府、学术机构、企业

2、等各个层面，AI都受到高度重视，其在学术研究、技术创新、人才教育等方面的发展都呈现全新态势。01全球发展形势1.1 学术研究越来越多的国家开始重视AI研究，AI已成为学术领域的热点。学术论文方面，据微软学术图表（Micros。代 Academic Graph, MAG）统计，2000 至 2020 年间，通过各种途径发表的AI论文数量从不到4.8万篇增加至23万篇，提升了约4倍（见图1）,占所有论文的比重从不到2%提高至3%。2021年人工智能指数报告（ArtificialIntelligence Index Report 2021,/）显示，东亚、欧洲、北美是论文产出的主要区域。在每个主要国

3、家和地区，产生论文的第一大户都是大学。但列第二位的则有所不同：在美国排第二的为企业，约占全部论文的19.2%,而在中国和欧盟排第二的都是公共研究机构，占比分别达到15.6%和17.2% o年份图1 20002020年全球发表的AI论文数量(信二m2科研期刊依然是论文发表最主要的载体，2020年期刊发表AI论文数量接近8万篇，是2000年的5.4倍，尤其是近年来增速明显，2019年比2018年增加19.6%, 2020年比2019年又进一步增加34.5%o东亚、欧洲I、北美是期刊出版最多的前三大区域。自从2017年以来，中国一直是AI领域期刊出版物最多的国家，并且在2020年首次超越美国成为世界

4、人工智能期刊上被引用论文频次最高的国家，占比达到20.7%,而美国为19.8%O学术会议是论文发表的另一重要途径，2000年至2019年间，通过AI学术会议发表的文章增加了 4倍，但2010-2020年增长缓慢，一直维持在4万篇左右，2019年的会议论文仅是2010年的1.09倍，受疫情影响,2020年更是比2019年减少20%以上。1.2 技术创新一是高强度的AI研发产生了大量科研成果。除了 2020年受疫情影响略有下降外，AI领域专利数量自2000年以来经历了快速增加（见图2）。根据斯坦福大学针对全球40多个国家的不完全统计，2019年全球AI注册专利数量已经达到101876件，是2000

5、年21806件的4.7倍，占所有专利的比例也从2000年的2.0%提高到了 2.9%o从地区看，AI专利的主要产区是北美，约55%的专利源自北美地区，此外，欧洲和东亚各占20%左右。120 (X)0年份图2 20002020年Al领域新增专利数量二是AI技术进一步完善。AI系统现在可以合成文本、音频和图像，而且水平足够高，人类难以辨别真伪。比如图像合成技术能深度伪造，将人脸叠加到照片或电影中其他人的脸上。这也促使研究者探索深度伪造检测技术，让计算机能很好地区分不同的图像输出。得益于机器学习和自然语言处理技术的进步，机器能在视觉问答中提供更加准确的自然语言答案，自2015年首次发布以来，该算法准

6、确率增长了近40%,最高达到76.4%,已接近人类80.8%的准确率基线。三是逐步走向产业化。一方面，技术的成熟让相关的AI模型的训练时间和训练成本明显降低，如训练一个现代图像识别系统，根据斯坦福DAWNBench团队进行的测试，2017年需要耗资1100美元的项目，现在只用花7.43美元，成本仅为原来的l/150o另一方面，AI在越来越多的领域得到应用，交通、金融、农业、军事等领域都逐渐变得更“智能，特别是疫情期间，随着机器学习的采用，医疗保健和生物医学行业的格局发生了实质性的变化，AI大大简化了原有的化合物结构设计技术。AI初创公司PostEra的机器学习技术能够在48小时内完成此前需要3

7、4周时间进行的化学合成路线设计，加速了新冠病毒相关药物的发现；原谷歌人工智能部门DeepMind的深度学习模型AlphaFold破解了长达数十年的蛋白质折叠生物学难题。四是投资明显增加。2020年全球AI领域社会总投资（包括私人投资、公开募股、并购和少数股权等）较2019年增长了 40%,达到679亿美元。从国家来看，美国仍然是资本最集中的地区，2020年社会资本投资AI超过236亿美元，其次是中国（99亿美元）和英国（19亿美元）。从领域看,2020年生物医药领域获得的投资最多，超过138亿美元，是2019年的4.5倍；其次是智慧交通领域，达到45亿美元；再次是教育领域的41亿美元。然而，获

8、得投资的AI初创企业数量却连续3年明显减少，2017年超过4000家AI初创企业实现融资，到2020年仅有不到1000家。1.3 人才和教育。2020年，全球AI领域人才招聘数量继续增长。近5年来，巴西、印度、加拿大、新加坡、南非是新增岗位中AI岗位占比增长最快的前5个国家，如巴西5年内AI职位占比增加了 3倍多，中国增速相对较慢，仅为1.3倍；美国甚至出现了多年来的首次下滑，发布的AI工作岗位从2019年的32.5万个减少到2020年的30.1万个。教育方面，世界顶级大学纷纷部署加大AI教育投入，2017-2020年间，本科生的AI相关课程数量增加了 102.9%,研究生阶段则增加了 41.

9、7%。同时越来越多AI领域博士生选择走出学校，进入产业。2010-2019年，进入企业从事AI相关工作的应届博士毕业生比例从2010年的44.4%增至2019年的65.7%,继续从事学术研究的比例则从42.1%下降到 23.7%O以美国为例，在获得计算机科学博士学位的人中，人工智能相关博士在2010年占比为14.2%, 2019年上升至约23%O与此同时，其他计算机科学领域的热门程度有所下降，如网络、软件工程和编程语言等。2019年，新入学AI博士研究生中国际学生的比例继续上升，达到64.3%,比2018年上升4.3%o在外籍毕业生中，多达81.8%的人选择继续留在美国。02未来应用前景AI技

10、术的快速发展得益于其广泛的应用场景。AI早已不再是简单的软件或硬件，已经成为包括算法、数据、硬件、应用、人才等一系列要素的集合。随着计算机系统解决问题和执行任务的能力迅速提高，机器智慧正在越来越多的领域替代人类智慧，AI成为当前人类能够获得的最强大工具，可以扩展知识、促进社会繁荣并丰富人类经验。以下是未来AI应用中的几个关键方面：一是预测，凭借模型、算法的进步，AI能够更加精准地预测，从以往数据中总结学习，并预测未来的事件，这在几乎所有领域都能得到应用，如天气预报，自动驾驶中对于其他车辆行驶轨迹的预判，精准农业中对于种植、灌溉、施肥的决策等等。二是设计和优化，在完成一系列复杂任务时进行优化和统

11、筹，以根据需求达到节省时间和金钱、提高安全性等目的,如智慧城市的规划设计、交通线路规划等。三是建模和模拟，在生物、物理、经济和社会研究中通过构建虚拟模型，进行仿真操作，可以节省很多实际中需要的测试和实验，在提高实验效率的同时能够给出更多的解决方案。在COVID-19大流行中，研究人员在药物分子设计、蛋白质构象等研究中广泛使用了 AI技术。四是自然语言处理，人类自然语言与计算机的及时准确互动，不仅可以让智能电子设备的操作更加简单，也可以广泛应用在文本分类、机器翻译、舆情监测等领域。五是视觉图像处理，通过用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，帮助做出正确的决定，让AI可以应用

12、在更多需要从图像或多维数据中感知的领域，如生产线产品检测、自动驾驶、医学成像分析等。03发展特点及面临挑战以上几个关键作用让AI在科学研究、医疗健康、教育、智慧城市等领域得到了实实在在的应用，AI在日常生活中已经无处不在，正以各种方式重塑我们的生活。(1) AI创新的步伐正在加速。AI领域中机器学习、计算机视觉、机器人等几项热点技术都在加快更新换代。如计算机视觉领域，谷歌公司的“谷歌大脑(Google Brain)模型2013年对于图像识别的准确度普遍在60%70%之间，2020年已经可以达到90%以上，模型训练的速度提高了 8倍。又如智能翻译领域，2017年商业领域带训练模型的独立机器翻译云

13、平台仅有8家，2020年增至28家，其中LibriSpeech数据库对于单词识别的错误率从2017年的5%下降至仅l%o(2) Al研发工具传播更加广泛。曾经，尖端的深度学习技术需要大量的数据、计算能力和专业知识，非常昂贵。随着技术加速进步，AI的应用程序和开发工具也逐步公开，为更多人所用，许多平台都是开源免费的，不少领域的训练成本也都大幅降低。云计算的普及和数据共享使用将使AI创新不再是少数人的专属，能够拓展到全球范围实施。(3) AI正在改变人机关系。在现代社会中，人们对机器和自动化的需求程度在不断加深。以智能手机为例，目前的手机都具有多种支持AI的功能,包括语音助手、照片标记、面部识别安

14、全性、搜索应用程序、推荐和广告引擎等。在手机功能越来越强大的同时，人们对其依赖程度也在升级。此外，智能电器、智慧家居等都在通过提供更加便捷、精准、高效的服务改变人们的生活习惯。AI正在将曾经的幻想转化为跨学科的现实，让机器扮演更加重要的角色。其发展应用呈现出更加积极的趋势，同时也面临新的挑战。随着AI从精英科学发展成为主流工具，今后其或在某些方面遇到难以突破的瓶颈。一是训练模型需要的数据将更为珍贵，各国政府、企业、研究机构都更加重视并加强对数据和隐私的保护，或限制AI的快速发展；二是随着应用的普及,AI在就业、生物、社会公平，甚至机器与人的关系方面都将面临现实的伦理挑战；三是部分领域AI带来的

15、颠覆性创新，如自动驾驶，相关监管措施是否能及时跟进，将对其应用产生深刻影响。04全球竞争格局正是由于其广阔的应用前景，AI有望成为塑造全球竞争格局的重要因素，或将为早期采用的国家带来显著的经济、战略优势。许多国家都在布局加强AI研发和应用，AI竞赛逐渐由研究机构、企业之间的竞争转变为国家之间的角力。4.1各国积极参与AI竞争。自从2017年以来，全球已有30多个国家和地区发布了优先发展AI的国家战略，投身AI全球竞争（见表1）。其中既有美国、欧盟、法国、德国、英国、新加坡等发达国家和地区，也有印度、墨西哥、印度尼西亚、巴西、马来西亚、乌克兰等发展中国家。各国均试图通过AI战略支持本国AI产业发展，在国际竞争中占据有利位势。表1近年发布AI国家战略的国家和地区年份国家/地区2017加拿大、中国、日本、芬兰、阿联酋等2018 欧盟、法国、德国、印度、墨西哥、英国、瑞典等2019爱沙尼亚、俄罗斯、新加坡、美国、韩国、哥伦比