積極參與全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭、奪取創(chuàng)新鏈優(yōu)勢地位對于我國加快建設創(chuàng)新型國家和世界科技強國具有重要意義?；谝延袆?chuàng)新鏈理論研究，結合人工智能的技術經濟特性與產業(yè)特點，提出人工智能創(chuàng)新鏈模型，梳理出知識、技術、產品、服務四大創(chuàng)新環(huán)節(jié)以及多元、協(xié)同、循環(huán)、發(fā)展四大特性。運用模型結構，分析認為當前全球人工智能創(chuàng)新鏈基本形成了中美兩國主導、東亞北美西歐協(xié)同引領的格局。對比其他領先國家，中國當前仍存在諸多不足，包括知識創(chuàng)新缺失理論話語權，技術創(chuàng)新缺乏原創(chuàng)顛覆性，創(chuàng)新支撐鏈建設不足，產業(yè)鏈供應鏈創(chuàng)新鏈失衡等。中國應推進基礎理論和關鍵共性技術協(xié)同創(chuàng)新、推動相關產業(yè)與人工智能產業(yè)鏈創(chuàng)新鏈融通發(fā)展、提高技術治理能力、吸引高端人才參與、拓展國際合作，不斷增強人工智能創(chuàng)新鏈競爭力。
人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量。習近平總書記在中央政治局第三十四次集體學習中強調，以互聯(lián)網、大數據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術為代表的數字經濟日益融入經濟社會發(fā)展各領域全過程，發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。以人工智能為代表的新技術革命使得傳統(tǒng)的生產函數底層架構出現變化，孕育出新的生產要素與生產流程并不斷融入全球產業(yè)格局。加快人工智能創(chuàng)新發(fā)展，促進人工智能與互聯(lián)網、大數據等各產業(yè)深度融合，發(fā)揮人工智能對傳統(tǒng)產業(yè)賦能作用，是我國建設制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國的重要路徑，對于我國轉變經濟發(fā)展方式、加快建設創(chuàng)新型國家和世界科技強國都具有重要意義。
在新技術革命背景下，產業(yè)創(chuàng)新能力越來越受到重視，成為國家競爭力的重要組成部分。本文以人工智能創(chuàng)新鏈競爭為研究主題，在構建人工智能創(chuàng)新鏈理論模型基礎上，研判全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭態(tài)勢，分析我國人工智能創(chuàng)新鏈存在的問題與挑戰(zhàn)，最后提出了相應的對策建議。
一、人工智能創(chuàng)新鏈：理論與模型
數字經濟是數字時代國家綜合實力的重要體現，是構建現代化經濟體系的重要引擎。發(fā)展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇。在諸多革命性數字技術中，人工智能以其具有滲透性、協(xié)同性、替代性、創(chuàng)新性等技術—經濟特征，能夠通過核心產業(yè)的擴張、融合產業(yè)的賦能、潛在關聯(lián)產業(yè)的活化三條路徑促進經濟實現高質量發(fā)展，受到全球主要經濟體的廣泛重視。各國都把發(fā)展人工智能產業(yè)作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。在人工智能領域，研發(fā)創(chuàng)新的意義顯得尤為重要。人工智能不僅能作為一種產品或服務參與到經濟系統(tǒng)中，更能實現對非ICT資本、勞動等其他生產要素的替代，進而重構生產函數，對經濟運行產生變革性作用。
(一)既有創(chuàng)新鏈研究梳理
創(chuàng)新鏈的概念最早被用于描述創(chuàng)新活動中不同環(huán)節(jié)相互關系，包括技術創(chuàng)新過程中的基礎研究、技術研發(fā)以及產品創(chuàng)新過程中的實際應用和產業(yè)化、市場化等環(huán)節(jié)。一些學者認為創(chuàng)新鏈的起點在于以基礎學科為代表的理論研究領域，并衍生出基礎理論創(chuàng)新、研究成果轉化及新產品實現的完整鏈條;另一些學者認為創(chuàng)新鏈起點在于市場，包括定義市場需求、評估風險、建立工作計劃、發(fā)展產品、前期測試及商業(yè)化生產等節(jié)點。管理學與經濟學對創(chuàng)新鏈的定義也有所不同，管理學認為創(chuàng)新鏈是由基于共同創(chuàng)新導向的各主體依托價值關聯(lián)而形成的，由創(chuàng)意研發(fā)、知識物化、產品成形、市場營銷四個環(huán)節(jié)構成的完整鏈條;經濟學主要采用“創(chuàng)新網絡”概念，從產業(yè)經濟發(fā)展戰(zhàn)略以及全球創(chuàng)新活動分布的角度研究創(chuàng)新鏈問題，視角相對宏觀，強調不同階段主導方和創(chuàng)新內容、公共政策的差異性。代明等(2009)總結創(chuàng)新鏈形成動因包括：①獲取隱性知識;②溝通、協(xié)作、共享以降低交易費用;③借助規(guī)模經濟、資源共享以降低創(chuàng)新成本;④主體合作奪取技術發(fā)展方向決定權。劉家樹等(2016)將創(chuàng)新鏈定義為始于知識創(chuàng)新投入，以市場占領為最終目的并輸出創(chuàng)新績效的四環(huán)鏈式結構，包括技術創(chuàng)新鏈、產品創(chuàng)新鏈、成果轉化鏈、產品銷售鏈。李曉鋒(2018)提出產業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、資金鏈和服務鏈“四鏈”融合建設以提升創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)能級，采用模塊化思維界定創(chuàng)新鏈的內涵。劉家樹等(2011)運用省際面板數據，研究了知識來源、知識產出和成果轉化績效三者之間的聯(lián)系，認為科技人員投入和知識存量促進了知識產出，科技成果轉化則由知識產出、成果質量、市場需求、科研取向等的共同影響;信息交流、基礎設施、市場環(huán)境、產學研協(xié)作都對科技成果轉化存在顯著影響。
當前新一輪技術革命正在全球范圍內悄然興起，生產函數底層架構出現變化，新的生產要素與生產方式正展現出越來越高的重要性?？偟膩碚f，學界基本已經普遍意識到中國積極參與全球創(chuàng)新鏈競爭的重要性與戰(zhàn)略意義，并主要結合貿易與研發(fā)數據，采用“價值鏈位置指數”、“產學研合作度”、“創(chuàng)新國家化程度”等中間概念對如何提高中國在全球創(chuàng)新鏈競爭格局中的地位進行研究，提供可量化、可操作、可調控的政策抓手。劉志彪(2015)較早對中國參與全球創(chuàng)新鏈競爭進行研究，提出中國在后金融危機時代內外因素作用下，發(fā)展動能應從基于全球價值鏈下的制造業(yè)全球化，轉為基于全球創(chuàng)新鏈的服務業(yè)全球化。林學軍等(2018)提出全球創(chuàng)新鏈與全球價值鏈雙重螺旋模型，分析創(chuàng)新鏈與價值鏈的動態(tài)互促關系，闡述改進創(chuàng)新、漸進創(chuàng)新、突破創(chuàng)新對價值鏈的不同效能，并基于華為的研發(fā)投入與銷售增長數據進行了理論實踐。林學軍,官玉霞(2019)進一步規(guī)范及擴大了創(chuàng)新鏈如何對價值鏈產生影響的實證研究內容。張其仔(2020)基于聯(lián)合國商品貿易數據對中國2009—2018年全球價值鏈進行了測算，認為現階段中國已經形成“創(chuàng)新密集型行業(yè)主導、區(qū)域生產型和勞動密集型行業(yè)為輔”的貿易基本格局，處于全球價值鏈中間位置。針對疫情造成的創(chuàng)新密集型產業(yè)進口端“斷鏈”和出口端“斷需”風險，要更高質量嵌入全球創(chuàng)新密集型產業(yè)，圍繞重點產業(yè)，發(fā)揮超大規(guī)模市場和產業(yè)鏈齊全優(yōu)勢，培育中國競爭新優(yōu)勢。在新技術革命背景下的全球競爭中，只有創(chuàng)新才能創(chuàng)造與鞏固一個國家的根本競爭力，做到“人無我有，人有我優(yōu)”。
雖然學界對于創(chuàng)新鏈有著不同的理解視角，但對于以產業(yè)發(fā)展為導向的創(chuàng)新鏈內涵存在以下共識：創(chuàng)新鏈基于產業(yè)環(huán)節(jié)存在一系列的創(chuàng)新節(jié)點，不同節(jié)點的創(chuàng)新主體以產業(yè)發(fā)展為導向，通過調配與整合鏈上創(chuàng)新資源，最終實現價值創(chuàng)造與增殖。產業(yè)發(fā)展在創(chuàng)新鏈中起到導向作用，創(chuàng)新范圍不僅包括科研知識創(chuàng)造、技術與產品成果創(chuàng)新，也包括商業(yè)模式、服務功能的改進。創(chuàng)新主體對創(chuàng)新資源進行調配整合，既包括對材料、設備、資金等有形資源的調配，也包括對知識、信息、觀念等無形資源的整合。創(chuàng)新主體中，大學及科研機構等是基礎知識的主要創(chuàng)新者，企業(yè)是科技成果應用與商業(yè)化的主要實施者，金融機構或科技中介機構是創(chuàng)新要素的主要調控者。
基于對已有研究的梳理，發(fā)現當前創(chuàng)新鏈理論存在一些不足。首先，現有創(chuàng)新鏈理論強調大學、研發(fā)機構、企業(yè)等實際主體參與創(chuàng)新過程，但對這些主體的創(chuàng)新功能定義模糊，對創(chuàng)新主體的協(xié)同參與、跨環(huán)節(jié)參與、跨產業(yè)參與等行為重視不足。其次，現有創(chuàng)新鏈理論對于政策、服務、資金、人才等創(chuàng)新要素的認識還停留在簡單作為創(chuàng)新資源參與創(chuàng)新，而對其作為創(chuàng)新基礎支撐與創(chuàng)新運轉動能在全流程全環(huán)節(jié)的結構性作用還認識不足。最后，在線性過程、非線性過程、循環(huán)過程的三類階段模式中，現有創(chuàng)新鏈理論更強調線性、非線性的創(chuàng)新過程，而忽視了創(chuàng)新鏈的循環(huán)過程，對創(chuàng)新鏈的動態(tài)性、發(fā)展性認識不足。
(二)人工智能創(chuàng)新鏈理論模型
當前，學界對于全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭力的研究，主要有技術專利、文獻、研發(fā)機構、人才、項目等幾個抓手，但缺乏系統(tǒng)性。趙蓉英等(2019)從專利引證視角挖掘人工智能核心技術，發(fā)現自然語言處理、語音識別、計算機視覺處于基礎地位和核心地位，并基于核心專利、競爭對手識別及技術發(fā)展趨勢，制定了專利布局策略。王雅薇等(2019)基于核心技術、引用網絡和專利商業(yè)化三個維度分析我國人工智能產業(yè)的技術創(chuàng)新路徑，認為我國人工智能整體技術創(chuàng)新還處于引入到自主的轉型階段，產業(yè)知識網絡中心仍為美國和日本，國內人工智能產業(yè)主要存在企業(yè)間的技術創(chuàng)新合作，未發(fā)揮科研機構的創(chuàng)新資源優(yōu)勢，國內創(chuàng)新協(xié)同性不高。
針對已有創(chuàng)新鏈研究特別人工智能創(chuàng)新鏈研究的不足，結合人工智能的技術經濟特性與產業(yè)特點，本文提出人工智能創(chuàng)新鏈理論模型(圖1)。
圖1 人工智能創(chuàng)新鏈理論模型
在圖1所示的人工智能創(chuàng)新鏈理論模型中，創(chuàng)新過程按照功能劃分為知識創(chuàng)新、技術創(chuàng)新、產品創(chuàng)新、服務創(chuàng)新四個節(jié)點，每個節(jié)點存在各自的創(chuàng)新主體。(1)在知識創(chuàng)新節(jié)點，創(chuàng)新主體對人工智能理論展開研究：一方面，拓展人工智能技術自身的基礎架構，構建完善相關知識網絡體系;另一方面，對神經科學、符號、計算、邏輯等支撐人工智能發(fā)展的底層基礎學科理論進行創(chuàng)新，以支撐人工智能技術更好發(fā)展。比如，推動人工智能第三次發(fā)展浪潮的深度學習理論，便是在神經網絡科學理論基礎上創(chuàng)新提出的。(2)在技術創(chuàng)新節(jié)點，創(chuàng)新主體基于前一環(huán)節(jié)理論的創(chuàng)新，主要實現從理論到人工智能算法、模型的應用開發(fā)。當前前沿的算法，包括基因組數據算法、深度學習算法、新一代類腦智能算法、“深度森林”算法等。(3)在產品創(chuàng)新節(jié)點，存在軟件與硬件兩個方面的創(chuàng)新。硬件包括智能芯片、數據處理器、傳感器、電子/光學裝備、智能機器人等，其中芯片是人工智能產業(yè)最重要的硬件之一，起到承載算法模型與軟件應用的功能，現階段主要包含GPU、FPGA、ASIC類腦芯片等類型。軟件產品主要指直接面向消費者使用的簡單、閉源操作工具，為使用者提供內嵌的操作媒介。(4)在服務創(chuàng)新節(jié)點，創(chuàng)新主體則為人工智能軟硬件產品的消費者提供配套服務，完備的產品生態(tài)服務可能比產品更重要。例如智能穿戴設備，單獨的設備只能使用有限的功能，而配合特定的軟件服務，則可以完成運動記錄、健康檢測、便攜辦公、生物識別等一系列功能，還可以與其他智能設備、智能家電甚至是智能汽車關聯(lián)，形成完整的生活服務智能生態(tài)。
在創(chuàng)新鏈主鏈之外，政府為人工智能創(chuàng)新鏈提供政策、服務、資金、人才等創(chuàng)新支撐。政府不直接進入產業(yè)市場參與創(chuàng)新活動，但通過構建創(chuàng)新支撐鏈，從政策、服務、資金、人才等方面對創(chuàng)新鏈提供重要支撐。在創(chuàng)新過程中，政府承擔著創(chuàng)新鏈布局規(guī)劃、規(guī)則制定、資源調控、成果檢驗、生態(tài)維護、行為監(jiān)管等功能，要進行必要的宏觀調控，引導創(chuàng)新鏈向更高層級升級，防止市場創(chuàng)新出現壟斷與“競劣”現象。
人工智能不僅存在產業(yè)內部橫向的創(chuàng)新活動，還與其他不同產業(yè)的知識、技術、產品、服務創(chuàng)新環(huán)節(jié)有著縱向交流。在縱向創(chuàng)新過程中，各個主體充分協(xié)調創(chuàng)新資源，進行知識的衍生創(chuàng)新、技術的關聯(lián)創(chuàng)新、產品的匹配創(chuàng)新、服務的兼容創(chuàng)新，進而構建出產業(yè)鏈創(chuàng)新鏈全鏈條的集成、融合創(chuàng)新框架。一方面，人工智能產業(yè)主要由大數據和云計算等產業(yè)提供支撐;另一方面，人工智能對其他產業(yè)進行創(chuàng)新賦能，推動其他產業(yè)智能創(chuàng)新發(fā)展，如“AI+制造”促進從制造硬件到制造軟件的智能升級，提高產品營銷和售后服務的精準度;“AI+醫(yī)療”整合醫(yī)療資源，為診斷、治療、用藥提供精確方案;“AI+教育”改變現有教育方式，釋放教師資源，實現個性化學習、針對性學習、激發(fā)自主學習;“AI+交通”打造智能交通系統(tǒng)，通過大數據分析優(yōu)化交通設施以及城市規(guī)劃，實時監(jiān)測分析交通情況;“AI+金融”為投資者提供決策參考與配置建議，給金融領域中的服務渠道、風險管理、融資授信帶來變革式創(chuàng)新。
人工智能創(chuàng)新鏈內涵及其結構內生決定了其具有以下特性：①多元性。首先是創(chuàng)新參與主體的多元性，既包括核心企業(yè)、上下游企業(yè)、大學科研機構等創(chuàng)新活動主體，也包括政府、金融機構、科技中介機構等不同參與主體;其次是創(chuàng)新資源的多元性，包括人才、資金、專利、設備、觀念等;最后是創(chuàng)新鏈結構的多元性，包括政策鏈、服務鏈、資金鏈、人才鏈等一系列配套鏈式架構。②協(xié)同性。多元性內生決定了協(xié)同性。創(chuàng)新鏈主體對某一種或某一類商品進行研發(fā)創(chuàng)新的過程涉及到包括需求分析、技術解構、服務演化在內的一系列新知識積累，只有當這些新知識與其他創(chuàng)新資源在各主體間充分流動，各主體就創(chuàng)新行為達成協(xié)同，才能有效實現創(chuàng)新。大數據、云計算等上游產業(yè)以及一批下游賦能產業(yè)與人工智能創(chuàng)新鏈之間同樣需要各主體充分協(xié)調，構建完整有效的集成創(chuàng)新框架。③循環(huán)性。創(chuàng)新產品進入市場后，市場對產品、服務提出新的需求，使用、體驗產生的應用數據與理念反饋重新進入創(chuàng)新節(jié)點，作為一種新的創(chuàng)新要素促進理論研究與技術更迭。關于創(chuàng)新鏈起點在研發(fā)部門還是市場的爭論在循環(huán)創(chuàng)新鏈模型中得到了統(tǒng)一。④發(fā)展性。循環(huán)性內涵著發(fā)展性。創(chuàng)新資源的循環(huán)流動意味著創(chuàng)新鏈是一個不斷發(fā)展的動態(tài)架構，隨著創(chuàng)新主體的不斷增多，創(chuàng)新范圍與產業(yè)領域持續(xù)擴張，創(chuàng)新資源進一步發(fā)揮溢出效應，創(chuàng)新鏈地位進一步鞏固，開放、包容、協(xié)同創(chuàng)新得到高質量發(fā)展。
二、全球人工智能創(chuàng)新鏈競爭態(tài)勢
本部分基于人工智能創(chuàng)新鏈模型對知識創(chuàng)新、技術創(chuàng)新、產品創(chuàng)新、服務創(chuàng)新四大創(chuàng)新節(jié)點進行逐一分析，并對重點國家的領先優(yōu)勢進行研究，提供兼具全球視野與國家視野的創(chuàng)新鏈格局分析。需要說明的是，當前許多學術機構與政府部門對人工智能創(chuàng)新發(fā)展情況進行研究，并以報告形式公布了研究成果，這些報告基于指標框架測度了世界人工智能創(chuàng)新發(fā)展情況，對創(chuàng)新鏈格局研究提供了支持，本文也進行了適當參照。
(一)東亞初步形成知識創(chuàng)新高地，北美依舊掌握理論話語權
知識創(chuàng)新主體主要包括大學科研機構以及企業(yè)研發(fā)部門，一方面構建完善人工智能理論知識網絡體系，另一方面對神經科學、符號、計算、邏輯等底層基礎學科理論進行創(chuàng)新。在這一創(chuàng)新節(jié)點上，頂尖學者數量起到了關鍵作用。根據中國人工智能學會的統(tǒng)計，入選AI2000榜單的2000位人工智能高層次學者中，美國擁有1244人次，占比62.2%，是中國數量的6倍以上。中國擁有196名人工智能高層次學者，地區(qū)分布上北京以79位居首，香港、杭州分別以36、22居于二、三位。全球人工智能高層次學者量TOP10機構中，谷歌公司以185人位居首位，清華大學以27位排名第十，其余均為美國機構，包括微軟、伯克利大學等。歐洲擁有超過300名人工智能高層次人才，其中德國113名、英國80名、法國24名、意大利22名。頂級人才與美國交流頻繁，包括Yann LeCun、Judea Pearl和Silvio Micali等歐洲教育背景的學者均到美國任職并在美國獲得圖靈獎。
根據斯坦福大學《人工智能指數2021》數據顯示，中國人工智能出版物總數在2017年超越歐盟成為世界第一，在2020年貢獻了全球22.4%的出版物數量。在期刊發(fā)表文獻數量上，中國2017年超越美國成為世界第一，2020年全球占比達到18%。2020年中國期刊論文引用次數首次超過美國，全球占比20.7%。就整個東亞地區(qū)而言，出版物總數與期刊發(fā)表文獻數在2020年分別達到36.9%與26.7%，以中國為代表的東亞地區(qū)已初步形成人工智能知識創(chuàng)新高地。
然而，在更能體現人工智能重點研發(fā)方向與賽道規(guī)則制定權的會議出版文獻數量上，以美國為代表的北美地區(qū)依舊牢牢把握著理論創(chuàng)新話語權。2020年，美國會議出版文獻數全球占比19.4%，中國則為15.2%，會議出版文獻引用情況美國占比達到40.1%，中國僅為11.8%。arXiv出版文獻數據反映了近幾年研究熱點與創(chuàng)新傳播情況，美國出版數達到11280篇，全球占比32.5%，是中國數據(5440篇、15.7%)的兩倍。
表1 全球主要地區(qū)與領先國家
人工智能知識創(chuàng)新情況
資料來源：根據斯坦福大學《人工智能指數2021》整理。
注：同行評審人工智能出版物與會議出版文獻統(tǒng)計到2019年，期刊與arXiv出版文獻統(tǒng)計到2020年，其中arXiv文獻數據2015年開始統(tǒng)計。
根據AMiner平臺數據，過去十年全球近四成人工智能領域論文產出來自美國，在幾乎所有子領域的論文產出量均居于全球首位，其人工智能學者數量約占全球31.6%，發(fā)布高水平論文33255篇，科研產出優(yōu)勢明顯。中國在過去十年共發(fā)表人工智能領域的論文25418篇，高水平論文22686篇，擁有領域人才17368位，大幅領先除美國之外的其他國家。細分領域上，中國在自然語言處理、芯片技術、機器學習、信息檢索與挖掘等多個子領域緊隨美國之后，在多媒體、物聯(lián)網領域的論文產出量居于全球第一，而在人機交互、知識工程、計算理論領域，中國還需努力追趕。
(二)中美兩國專利量居世界前列，共同引領全球人工智能技術創(chuàng)新
人工智能技術創(chuàng)新主體基于知識創(chuàng)新環(huán)節(jié)的理論創(chuàng)新，實現從理論框架到算法、模型的應用開發(fā)?！度斯ぶ悄馨l(fā)展報告(2011-2020)》認為人工智能未來重點發(fā)展的技術方向包括：強化學習、神經形態(tài)硬件、知識圖譜、智能機器人、可解釋性AI、數字倫理、知識指導的自然語言處理等。
在人工智能技術創(chuàng)新節(jié)點，全球已經基本形成中美兩國共同引領的創(chuàng)新格局。在中國科學技術信息研究所發(fā)布的《2020全球人工智能創(chuàng)新指數報告》中，美國、中國、韓國、加拿大、德國得分分別為66.31、50.60、46.49、45.70、44.85，中美兩國位于前兩名，且與其他國家拉開了一定差距。在技術創(chuàng)新節(jié)點上，大數據、云計算等基礎技術發(fā)揮了重要支撐作用，提高了算法開發(fā)與模型訓練效率，節(jié)約了大量創(chuàng)新成本。中美分別在算力與數據上具備領先優(yōu)勢，美國數據中心保有率遙遙領先其他國家，中國則在算力方面具備領先優(yōu)勢，500強超算中心數量全球最多，是第二名美國的兩倍。
據統(tǒng)計，2010-2019年全球人工智能專利申請量521264件，其中中國申請量為389571件，居世界第一，占全球總量的74.7%。美國排名第二，申請量為47260件，占比9.06%。2010-2021年2月，全球累計人工智能專利授權量達17.8萬件，中國占比43%位居首位，美國占比33%排在第二。中國的人工智能專利申請數與授權量均達到世界第一的水平，但中國的技術創(chuàng)新主要集中在已有技術優(yōu)化和工程實現上，顛覆性和階躍性技術創(chuàng)新相對缺乏，相比之下美國則在顛覆性和階躍性技術創(chuàng)新?lián)碛休^大領先優(yōu)勢。中國在視覺、語音、自然語言處理等基礎應用任務的算法開發(fā)上技術完成度高、處理能力強、迭代速度快，多所企業(yè)與高校在全球權威比賽中成績優(yōu)異。但在核心算法、高端芯片等方面的原始創(chuàng)新成果較少，關鍵設備、重大產品與系統(tǒng)、基礎材料等方面與發(fā)達國家差距較大，科研機構和企業(yè)尚未形成具有國際影響力的生態(tài)圈和產業(yè)鏈。
(三)美中歐日主導全球產品創(chuàng)新，近年來中國產業(yè)優(yōu)勢有所衰退
產品創(chuàng)新節(jié)點上，市場上的人工智能企業(yè)承接技術創(chuàng)新成果，同時根據市場反饋的改進需求，提供更好的人工智能產品。硬件產品方面，人工智能硬件產品包括智能芯片、數據處理器、傳感器、電子/光學裝備、智能機器人等。軟件產品主要指直接面向消費者使用的簡單、閉源操作工具。根據麥肯錫的預測，到2030年全球將有70%的行業(yè)企業(yè)使用人工智能技術，全球人工智能軟硬件產業(yè)附加值增量規(guī)模預計達到13萬億美元。
全球價值鏈位置指數表明了一個國家在產業(yè)價值鏈上是處于上游研發(fā)創(chuàng)新位置，還是下游承接制造位置。測算結果(表2)顯示，全球人工智能軟硬件產業(yè)創(chuàng)新總體上由美國、中國、歐盟、日本主導。美國人工智能軟件產業(yè)具有巨大體量優(yōu)勢，同時處于較高的創(chuàng)新等級，基本把持了人工智能軟件產業(yè)話語權。依賴度測算結果(圖2、圖3)顯示，中國在過去十年實現了對日本創(chuàng)新地位的超越，同時對其他領先國家的依賴水平降低，在硬件產業(yè)同時具備創(chuàng)新與貿易優(yōu)勢，但人工智能軟件產業(yè)體量弱小。歐盟正在喪失人工智能軟硬件產業(yè)創(chuàng)新優(yōu)勢，軟件產業(yè)依賴美國、東盟，電子產業(yè)則依賴中國、美國，且依賴水平有進一步拉大的趨勢。日本仍然維持在人工智能軟硬件產業(yè)創(chuàng)新鏈的頭部地位，但出現了對其他國家(尤其是中國)依賴度的上升，2014年后貿易優(yōu)勢也落至較低水平。
表2 基于貿易框架的主要國家(地區(qū))
人工智能軟硬件產業(yè)指標測算結果
注：+號表示優(yōu)勢，-號表示劣勢，其中東盟缺失軟件數據。
數據來源：作者根據TiVA附加值貿易框架數據庫與聯(lián)合國HS商品貿易數據庫、EBOPS服務貿易數據庫測算。其中TiVA數據庫硬件采用“電腦、電子產品及電子裝備”(行業(yè)代碼：D26T27)、軟件產業(yè)采用“信息和通訊服務”(行業(yè)代碼：D58T63)，范圍2005~2015年;HS數據庫采用“電機、電氣設備等其他電子信息設備及其零件”(HS代碼：85)，范圍2009~2020年;EBOPS數據庫軟件采用“計算機和信息服務”(EBOPS2002代碼：7)，范圍2009~2019年。
圖2 美中歐日人工智能軟件產業(yè)價值鏈依賴度情況
數據來源：作者根據TiVA附加值貿易框架數據庫測算。
圖3 美中歐日人工智能硬件產業(yè)價值鏈依賴度情況
數據來源：作者根據TiVA附加值貿易框架數據庫測算。
正如技術創(chuàng)新離不開基礎技術支持，產品創(chuàng)新同樣離不開整體產業(yè)的體量支撐。電子信息制造與服務產業(yè)的貿易競爭力指數與顯示性比較優(yōu)勢測算結果(表2)顯示，中國人工智能軟硬件都處于貿易優(yōu)勢狀態(tài)，但優(yōu)勢都很微弱。近年來，隨著美國不斷刻意制造打壓中國企業(yè)的事情，我國人工智能產業(yè)支撐優(yōu)勢進一步被削弱。2015年以后，我國電子設備貿易競爭力指數出現下滑，貿易優(yōu)勢弱于韓國;顯示性比較優(yōu)勢在2013年達到2.1的相對高值后也回落到1.8~1.9區(qū)間。2020年電子設備貿易規(guī)模進出口額分別達到5500億、7100億美元。中國2017年計算信息服務業(yè)競爭指數大幅下滑至0.16，2018年進一步降至0.12，弱于印度、韓國、加拿大;顯示性比較優(yōu)勢2014年達到1以上后，比較優(yōu)勢維持穩(wěn)定。2018年計算信息服務業(yè)進出口額分別為235億、300億美元，規(guī)模遠小于印度與歐盟。
(四)各國積極推動應用服務創(chuàng)新，科技巨頭壟斷產品生態(tài)趨勢加劇
人工智能的服務創(chuàng)新主要在于人工智能企業(yè)根據產品要求與市場需求創(chuàng)新開發(fā)綜合服務，為軟硬件產品消費者提供完整配套的應用生態(tài)。目前，中國已在多個領域形成全球智能應用服務的創(chuàng)新引領作用，并不斷挖掘新的應用場景。人工智能技術服務企業(yè)的變化尤為凸顯，如曠視、商湯、科大訊飛等企業(yè)將重心從視覺語音等技術轉移至社會治理、供應鏈物流、生活消費等服務領域的軟硬件解決方案，催生出曠視天元、商湯Sense parrots等開發(fā)框架和基礎技術服務平臺。云從推出“云從起云智慧Ma11”運營平臺，聚焦新零售領域幫助商業(yè)地產擁有者進行決策，實現精細化運營。
全球產品生態(tài)服務創(chuàng)新正加速形成科技巨頭壟斷化趨勢。各大巨頭依托技術、資本、數據資產等優(yōu)勢，自主研發(fā)和兼并收購共同發(fā)力，增強壟斷勢力。技術方面，模型與參數趨于復雜，算力門檻與訓練成本讓中小企業(yè)難以承擔，如2020年Open AI的GPT-3模型訓練費用高達1200萬美元;資本方面，2020年全球AI融資總額679億美元，融資輪次后移趨勢不斷擴大，資本實力重要性更加突出;數據資產方面，“數據→模型→產品→用戶→數據”的循環(huán)使數據向頭部企業(yè)聚集，數據資產出現壟斷態(tài)勢。具有數據資產優(yōu)勢的互聯(lián)網企業(yè)如谷歌、百度等，全面布局人工智能行業(yè);基于應用場景的互聯(lián)網企業(yè)，如臉書、蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等，將人工智能與自身業(yè)務深度結合，不斷提升產品功能和用戶體驗;傳統(tǒng)科技巨頭企業(yè)，如IBM、英特爾、微軟、甲骨文等，面向企業(yè)級用戶搭建智能平臺系統(tǒng)。
三、當前中國人工智能創(chuàng)新鏈存在的問題與挑戰(zhàn)
當前全球人工智能創(chuàng)新鏈基本形成了中美兩國主導、東亞北美西歐協(xié)同引領的格局。但對比其他領先國家，中國當前仍存在許多不足，在知識創(chuàng)新、技術創(chuàng)新、產品創(chuàng)新、服務創(chuàng)新四大創(chuàng)新節(jié)點上均存在不同問題，在創(chuàng)新資源流通、創(chuàng)新支撐鏈建設、國際合作創(chuàng)新等方面也存在不足。
(一)知識創(chuàng)新缺失理論話語權，缺乏原創(chuàng)性顛覆性技術創(chuàng)新
中國長期以來在現代基礎學科理論創(chuàng)新方面落后于歐美發(fā)達國家，數學、物理和神經科學建設滯后，缺乏基礎性創(chuàng)造性貢獻，高質量開源代碼少。在一些反映行業(yè)標準話語權與綜合創(chuàng)新影響力的數據上，如arXiv平臺論文數、會議文獻引用率等，中國的表現遠遠弱于美國，反映出中國還未掌握人工智能熱點發(fā)展方向決定權，技術標準、數據標準長期對標國際，國內研發(fā)重心長期跟隨國際，缺失領域研發(fā)話語權的問題。中國在視覺、語音、自然語言處理等基礎應用任務的算法開發(fā)上表現優(yōu)異，但在基礎理論開發(fā)、模型原創(chuàng)或技術優(yōu)化方面，中國缺失領導力。以算法模型為例，當前我國人工智能算法技術的發(fā)展著重于對業(yè)內主流算法模型的吸收改造與產業(yè)化應用，原創(chuàng)性算法模型較少。國外人工智能頭部企業(yè)則加緊構建開源開發(fā)框架生態(tài)，正試圖形成應用接口和硬件適配的雙向主導權。如果我國企業(yè)繼續(xù)沿著他國巨頭企業(yè)的算法模型進行二次優(yōu)化方向繼續(xù)前進，存在“套牢”“鎖定”的風險，長久下去，必然被他國企業(yè)所“鉗制”。
(二)產業(yè)鏈供應鏈創(chuàng)新鏈失衡，且面臨國際壟斷巨頭壓制的風險
中國人工智能創(chuàng)新鏈與產業(yè)鏈供應鏈存在滯后性失衡現象。在國際上表現為對外依賴程度高，在國內則表現為創(chuàng)新鏈發(fā)展不平衡。價值鏈依賴度指數的測算結果表明，中國雖然在軟硬件產業(yè)同時降低了對其他領先國家的依賴程度，但依賴水平仍然高于其他領先國家。較高的產業(yè)依賴度危害了軟硬件產品創(chuàng)新的產業(yè)基礎。近年來，中國人工智能硬件產業(yè)貿易競爭力指數下滑到0.13~0.15區(qū)間波動，顯示性比較優(yōu)勢指數也從2.1的相對高值后回落到1.8~1.9。軟件產業(yè)顯示性比較優(yōu)勢較為穩(wěn)定，貿易競爭力指數2017年大幅下滑至0.16，2018年進一步降至0.12[根據2009~2020年TiVA附加值貿易框架數據庫與聯(lián)合國HS商品貿易數據庫、EBOPS服務貿易數據庫測算。]。國內創(chuàng)新鏈發(fā)展不平衡現象嚴重，在城市群、都市圈尺度上，高端創(chuàng)新要素過度向首位城市傾斜。企業(yè)是國際競爭的主體，當前谷歌、微軟、臉書等科技巨頭依托人才、技術、資本、數據資產優(yōu)勢，自主研發(fā)和兼并收購共同發(fā)力，增強壟斷勢力。中國人工智能企業(yè)在全球競爭中全方位面臨國際壟斷巨頭壓制的風險。
(三)產學研主體創(chuàng)新資源流通不暢，市場創(chuàng)新活力相對不足
人工智能創(chuàng)新鏈上包括上下游企業(yè)、科研機構等直接創(chuàng)新主體，以及政府、金融、科技中介等間接參與主體。各個主體基于市場需求，對商品進行需求分析、技術解構、服務演化，各主體創(chuàng)新行為達成整體協(xié)同，才能有效滿足市場。有學者對中國知識來源、知識產出、科技成果轉化等環(huán)節(jié)展開研究，并指出創(chuàng)新鏈各主體協(xié)同水平較為薄弱。Elsevier/Scopus的數據顯示，2015~2019年中國在人工智能領域產學合作、合著出版物數量近3700篇，不足美國的一半(超7900篇)，也少于歐盟(超3900篇)。在高產學研合作水平國家中，中國的引文影響力弱于美國、歐盟，與日本持平。在產學研主體協(xié)作受阻情況下，人才、資金、技術、設備等創(chuàng)新資源也無法有效流通，創(chuàng)新效益大打折扣。創(chuàng)新主體協(xié)作受阻背后，是缺乏創(chuàng)新鏈參與動力，即缺乏市場化激勵，市場活力釋放不足。根據統(tǒng)計，中國2019同行評審人工智能出版物超27800篇，其中學術機構出版超26600篇，占比95.4%，政府出版4352篇，占比15.6%，企業(yè)僅1678篇，占比6.0%。相比之下，美國企業(yè)出版達到3513篇，占比達19.2%。與美國相比，中國人工智能的企業(yè)參與知識、技術創(chuàng)新的研發(fā)動力嚴重不足。
(四)政策鏈、服務鏈、資金鏈、人才鏈等創(chuàng)新支撐鏈有待健全
世界各國和全人類都面臨人工智能技術引發(fā)的安全、文化和倫理問題，中國也不例外。其通用目的性、算法黑箱性、數據依賴性等技術特性使得風險更為普遍、過程更難解釋、結果更不可控，亟待政府出臺政策規(guī)范和治理制度。《2020全球人工智能創(chuàng)新指數報告》指出創(chuàng)新環(huán)境與資源是中國人工智能創(chuàng)新的最薄弱環(huán)節(jié)，國家研發(fā)投入、政策規(guī)劃、社會治理方面處于中等水平，頂級學者參與率和高水平人工智能專業(yè)課開設情況較差。斯坦福大學《人工智能指數2021》指出，中國擁有的人工智能高層次學者數量雖然達到全球第二，但只與一家谷歌公司(185名)相當，不足美國的五分之一。AI技能相對普及率上，中國是全球平均水平的1.40倍，落后于印度的2.83倍和美國的1.99倍。人力資源和社會保障部報告目前我國人工智能人才缺口超過500萬，國內的供求比例為1∶10，供需比例嚴重失衡。近年來，我國各級政府和社會資金都投入了大量資金以支持人工智能研發(fā)，2018年私人投資額異常高，隨后又迅速萎縮，資金支持的盲目性和不連續(xù)性，也影響人工智能創(chuàng)新鏈的發(fā)展。
(五)全球創(chuàng)新成果共享受阻，國際合作創(chuàng)新水平亟待提高
過去十年，美國與中國合作的AI高水平論文數量占比為18.53%，中國與美國合作的論文數量占比為27.16%，中美兩國是彼此人工智能領域重要的創(chuàng)新伙伴，兩國合作論文影響力明顯高于各自單獨的影響力。然而自美國確立對華對立政策以來，以芯片為代表的一些領域創(chuàng)新合作活動受到嚴重政治阻力。當前全球存在經合組織全球人工智能伙伴關系(GPAI)、經合組織人工智能專家網絡(ONE AI)、歐盟成員國人工智能高級別專家組(HLEG)等人工智能國際合作組織，國際電信聯(lián)盟AI造福人類(AI for Good)、美國國防部人工智能防務伙伴關系等合作，以及美英、德法、德印、日印、印阿等多個人工智能雙邊協(xié)定關系。這些合作組織、合作會議、合作關系基本全部由歐美國家主導，中國當前只與東盟合作開展了基礎設施建設、數字經濟、創(chuàng)新驅動領域的中國-東盟人工智能峰會，國際合作水平亟待提高。中國正面臨被歐美“科技結盟”孤立于世界創(chuàng)新鏈之外的風險，難以參與全球創(chuàng)新成果共享。
四、提升中國人工智能創(chuàng)新鏈競爭力的對策建議
針對四大創(chuàng)新節(jié)點癥結，以及產業(yè)鏈創(chuàng)新鏈失衡、創(chuàng)新支撐鏈建設不足、國際合作創(chuàng)新水平不高等方面的挑戰(zhàn)，提出提升中國人工智能創(chuàng)新鏈競爭力的對策建議。
(一)發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢，推進基礎理論和關鍵共性技術協(xié)同創(chuàng)新研究
構建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，堅持集中力量辦大事、重點突破的原則，在重點前沿領域探索布局、長期支持，發(fā)揮中國算力強、數據多、場景全、使用基數大的優(yōu)勢，力爭在理論、方法、工具、系統(tǒng)等基礎理論和關鍵共性技術研究取得變革性、顛覆性突破，全面增強人工智能原始創(chuàng)新能力。與此同時，發(fā)揮政策引導作用，促進產學研用相結合，建立健全政府、企業(yè)、行業(yè)組織和產業(yè)聯(lián)盟、智庫等的協(xié)同推進機制，加強在技術攻關、標準制定等方面的協(xié)調配合，以人工智能技術突破帶動國家創(chuàng)新能力全面提升。堅持研發(fā)攻關、產品應用和產業(yè)培育“三位一體”，充分調動中央政府、地方政府、企業(yè)、社會資本等各方積極性，多渠道出資、共同發(fā)力，前瞻布局一批新一代人工智能重大科技項目。新一代人工智能科技重大項目主要瞄準人工智能技術前沿，結合國家重大需求進行設計，實現滾動發(fā)展和持續(xù)提升，確保理論上走在前面、技術上占領制高點、應用上安全可控。
(二)發(fā)揮工業(yè)體系完備的優(yōu)勢，推進相關產業(yè)與人工智能產業(yè)鏈創(chuàng)新鏈融通發(fā)展
首先，充分發(fā)揮我國在新型基礎設施建設和產業(yè)應用方面的巨大優(yōu)勢，建設高速泛在、天地一體、云網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數字信息基礎設施。大力推動5G、大數據、高效能計算等基礎設施建設，推進人工智能與相關產業(yè)融合創(chuàng)新。加快推動數字化、網絡化信息基礎設施向智能化信息基礎設施轉變，促進人工智能技術的產業(yè)化，推動智能產品在工業(yè)、醫(yī)療、交通、農業(yè)、金融、物流、教育、文化、旅游等領域的集成應用。其次，依托國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，大力開展人工智能技術示范、政策試驗和社會實驗，形成一批人工智能與經濟社會發(fā)展深度融合的典型模式。最后，加快構建算力、算法、數據、應用資源協(xié)同的全國一體化大數據中心體系。加快發(fā)展多種形式的科技中介服務機構，加強產學研用結合，大力發(fā)展高新技術、專業(yè)性技術領域的中介服務機構，促進企業(yè)之間、企業(yè)與大學和科研院所之間的知識流動和技術轉移轉化，真正建立以市場化應用為導向的科技成果轉移、擴散機制。
(三)制定相關法律法規(guī)和標準，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境提高人工智能治理能力
良好的人工智能治理需要“柔性的倫理”和“硬性的法律”共同推進。首先，加強人工智能倫理治理研究，發(fā)展負責任的可信人工智能，實現創(chuàng)新發(fā)展和風險治理的有效平衡。加強各類標準規(guī)范、數據開放與隱私保護、算法監(jiān)管與問責、倫理道德法律法規(guī)等體系化研究，把引導和規(guī)范人工智能發(fā)展不斷推向深入。其次，在《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等基礎上，深入研究人工智能新情況新問題，探索人工智能領域監(jiān)管的適用問題，不斷完善監(jiān)管法律法規(guī)。探索采用試點、沙箱監(jiān)管方式，研發(fā)智能化監(jiān)管工具。完善市場建設，創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境、良好的商業(yè)秩序。最后，鼓勵市場主體探索數據資產定價機制，推動形成數據資產目錄，逐步完善數據定價體系。貫徹落實反壟斷法政策，強化反壟斷執(zhí)法，堅決打擊平臺企業(yè)算法歧視、算法操縱、數據壟斷、侵犯隱私等行為，創(chuàng)造積極向上的產業(yè)生態(tài)環(huán)境，激發(fā)市場主體的創(chuàng)新活力。
(四)培養(yǎng)和引進相結合，大力增加高端人才供給
堅持培養(yǎng)和引進相結合，完善人工智能教育體系，加快引進全球頂尖人才和青年人才，同時加強高層次人才參與水平。首先，加強人才儲備和梯隊建設，積極開設人工智能專業(yè)，加強數學、物理、神經學科等基礎學科建設，瞄準“理論、算法、平臺、芯片和應用”等急、斷、缺的短板領域，構建基礎理論人才與“人工智能+X”復合型人才并重的培養(yǎng)體系。其次，拓寬國際人才交流和招攬渠道，鼓勵高校、企業(yè)團隊赴國外合作交流。加大高端人才引進力度，開辟專門渠道，實行特殊政策，實現高端人才精準引進。重點引進神經認知、機器學習、自動駕駛、智能機器人等領域人才。鼓勵采取項目合作、技術咨詢等方式柔性引進人才。最后，完善全國統(tǒng)一、競爭有序的技術產權市場體系建設，建立完善人工智能知識產權交易制度，促進技術擴散。完善資本支撐環(huán)境，支持技術入股，鼓勵高層次人才參與市場，優(yōu)化人工智能與實體經濟融合的金融市場支持。
(五)有效拓展國際合作，積極參與全球人工智能創(chuàng)新鏈與治理體系
堅持全球化道路，堅持國際視野和全球思維，以開放心態(tài)應對全球競爭，搭建全球化服務平臺，促進國際交流，吸引全球創(chuàng)新要素資源參與我國人工智能技術及產業(yè)發(fā)展，廣泛組織參與人工智能國際合作。完善人工智能產業(yè)貿易促進政策，加強制度供給和法律保障。鼓勵中國人工智能企業(yè)加大“走出去”力度。積極促進中日韓區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新，打造人工智能東亞創(chuàng)新高地，加強人才交流與技術共享。高質量推動中國—東盟智慧城市合作、中國—中東歐數字經濟合作。積極借鑒國際規(guī)則和經驗，圍繞數據跨境流動、市場準入、反壟斷、數據隱私保護等重大問題探索建立治理規(guī)則。積極推動企業(yè)、聯(lián)盟、行業(yè)組織等機構的更多專家參與全球人工智能規(guī)則制定，強化在國際標準組織中的協(xié)作，尋求共識、彌合分歧，推動形成“國家標準頂層架構引導，行業(yè)和團體標準指導，國際標準協(xié)同推進”的良好局面，為全球人工智能發(fā)展貢獻“中國智慧”。
（轉載）
