中國網/中國發展門戶網訊 在日益數字化的時代，人工智能作為下一代技術被認為無望徹底改變人類社會。圖像分類、語音識別、對話天生、自動駕駛等相關領域正在迎來爆發式增長。鑒于人工智能對未來社會次序的深遠影響，american和中國等世界重要國家都在投進大批資源來開發和應用這項技術。中國今朝在人工智能領域的論文和專利產出數量上處于領先位置，而american在該領域的技術衝破、企業活躍度和風險投資規模等方面堅持優勢。
2022年11月，americanOpenAI公司的聊生成成式預訓練變換模子ChatGPT上線后，一周內用戶數量衝破100萬人，2個月內用戶數量衝破1億人，引發行業震動。這同時也給中國人工智能產業的從業者敲響了警鐘，引發了關于為什么此類顛覆式創新沒有誕生在中國的討論，以及中美兩國人工智能產業差距的深刻思慮。一些國內專家認為，中國在人工智能年夜模子領域起碼落后american2—3年。此外，中國人工智能產業的發展很年夜水平上依賴于american的芯片和開發框架等基礎技術，例如，TensorFlow和PyTorch這兩年夜開源機器學習框架在中國的市場份額達到85%以上，而人工智能基礎算法的專利也重要把握在american企業手中。
為了比較中美兩國人工智能產業的差異，基于過往5年在中國和american提交的124026件人工包養智能授權發明專利數據，筆者構建了一個綜合考慮專利數量和其他特征的多維度指標，并據此定義了中美兩國人工智能領域的前十年夜企業。對這2組企業的進一個步驟比較剖析表白，盡管中國和american在人工智能這一關鍵技術領域都被認為是領先國家，但中美兩國的頭部企業在技術影響力、布局及研發一起配合方面存在顯著差異。這些差異為中國人工智能產業的進一個步驟發展供給了有用啟示，并突顯了中美兩國在人工智能領域開展更多優勢互補型一起配合的主要性。
識別中美兩國人工智能頭部企業
為了比較中美兩國人工智能產業的差異，本文從企業專利和論文進手，剖析了中美兩國人工智能頭部企業的研發和創新情況。專利和論文是權衡企業研發活動和創新才能的2個主要指標：專利反應了企業在技術創新和知識產權保護方面的成績，而論文體現了企業在學術研討和理論摸索方面的深度；專利更側重于技術的應用和商業化潛力，而論文則側重于基礎研討和理論貢獻，這種互補性有助于提醒企業在分歧層面的創新表現；專利和論文的國際數據庫較為完美，數據不難獲取和比較，這為包養網進行跨國比較剖析供給了方便。
指標構建
為了定義中美兩國人工智能領域的前十年夜企業，起首構建了一個基于企業過往5年內獲得授權的人工智能發明專利的多維度指標。與單一維度指標比擬，多維度指標能夠涵蓋企業在分歧方面的專利表現，并減少單一指標能夠形成的誤差。鑒于本文的焦點焦點在于評估人工智能企業的研發和創新實力，優先考慮了5個包養關鍵維度——企業研發產出的總量、研發結果的影響力、研發結果的轉化效力、研發產出的市場擴展才能和研發結果受法令保護的水平。基于專利數據信息，分別選取了5個細分指標來測量上述關鍵維度并構建綜合指標：專利總數、專利的被引證的總次數、專利的被轉化（包含轉讓、許可、質押）總次數、專利的海內本家專利總數和專利的權利請求總數。
人工智能專利的定義來自世界知識產權組織（WIPO）界定的62個國際專利分類（IPC）代碼和114個聯合專利分類（CPC）代碼。應用incoPat專利檢索剖析平臺（https://www.incopat.com/）分別檢索中國、american2019年1月1日—2023年4月4每日天期間獲得授權的包括人工智能相關IPC和CPC的發明專利，合并申請號后獲得了來自american的62201件專利和來自中國的61825件專利。本文選擇剖析過往5年專利數據的重要緣由是人工智能技術的疾速迭代性。隨著技術的迅猛發展，較早申請的專利能夠已經過時，甚至掉效。中美兩國2019年1月1日—2023年4月4日（本文的樣本時間）獲得授權的人工智能發明專利中，僅有3.3%的專利掉效，而2014—2018年專利的掉效力則顯著進步，達到了23.3%。專利掉效普通是由于專利權人未繳納年費、專利權人提早終止或專利未通過審查。是以，掉效的專利無法代表當前產業中的前沿技術，對企業和國家晉陞科技競爭力的感化也無限。相較于剖析更長時間內的專利數據，剖析過往5年的專利數據更能提醒當前中美兩國人工智能產業的差異。
在對企業進行排序時，一起配合性質的專利按一起配合主體比例分派。例如，2個單位一起配合的專利每個單位將各占0.5。5個專利維度起首被賦予了雷同的權重；根據加權后的綜合指標，可以對樣本內中美兩國一切企業進行排序。作為穩健性檢驗，也考慮了對指標賦予分歧權重的情況。由于在應用專利數據測度企業技術創新績效時，專利數量和引證情況是較常見的2個指標，對其賦予了更高的包養平臺推舉權重：這2個指標的權重從之前的0.2增添到0.25，其他3個指標的權重從0.2降落到0.167。但新的排序結果與雷同權重下的排序結果幾乎分歧。
中美前十年夜人工智能企業
基于上述方式并對分歧維度賦予雷同權重，辨識出中美前十年夜人工智能企業樣本。表1列出了中美兩國綜合排序最靠前的10家人工智能企業。中國的頭部企業包含騰訊、百度、螞蟻和華為等，american的領先企業包含IBM、微軟、谷歌和英特爾等。此中，海潮集團雖然在人工智能發明專利總數上位列中國企業第1位，但綜合考慮專利的其他特征后該公司的排名降為第10位。
此外，中國人工智能頭部企業在其他4個專利維度上的表現也落后于american頭部企業，這體現出中國人工智能企業在國際專利布局、專利保護、專利技術影響力和技術轉化應用方面存在進步的空間。
中美前十年夜人工智能企業的專利技術與科研一起配合剖析
企業專利技術共現剖析
為了進一個步驟摸索中美兩國前十年夜人工智能企業在技術布局上的差異，應用VOSviewer對這2組企業的人工智能專利類別進行了共現剖析（co-occurrence analysis）。共現剖析被廣泛應用于發現文獻或專利文本數據之間的關聯關系。包養其觸及創建一個可視化網絡，由文本主題或關鍵詞構成網絡節點，節點之間的連線代表它們之間的共現關系，由連線的粗細表現共現關系的強度。在專利剖析中，這一剖析有助于發現專利樣本能否構成了某些特定領域的技術集群，以及技術網絡中特定技術領域的中間性。
從人工智能產業發展的角度，人工智能技術可以分為3個層面：底層——基礎層、中間——技術層和上層——應用層。基礎層是人工智能產業的基礎，重要為人工智能產業發展供給數據與算力支撐，包含數據平臺、傳感系統、算力、芯片、存儲等方面；技術層是人工智能產業的焦點，以模擬人的智能相關特征為出發點構建技術路徑，包含機器學習、天然語言處理、計算機視覺與圖像、形式識別等技術；應用層是人工智能產業的延長，通過集成一類或多類人工智能技術，面向特定應用場景需求而構成軟硬件產品或解決計劃，觸及的領域有批發、金融、電商服務、安保、教導和醫療等。
圖1展現了中國前十年夜人工智能企業專利中出現頻率最高的前100項技術的共現關系；可以看到中國前十年夜人工智能企業的相關專利較為松散地構成了8個技術集群。比較凸起的技術集群重要圍繞識別形式的方式或裝置、冗余數據錯誤檢測或校訂、毛病硬件檢測或定位等技術。表2進一個步驟匯總了出現頻率最高的15項技術的信息，包含它們的出現頻率、與之共現的技術總數、與其他技術共現的總頻率（總連接強度）。“識別形式的方式或裝置”“電子設備識別方式或裝置”和“冗余數據錯誤檢測或校訂”是出現頻率最高的三項技術，此中“電子設備識別方式或裝置”技術的總連接強度最高，與其他技術共現了763次。
圖2展現了american前十年夜人工智能企業專利中出現頻率最高的前100項技術的共現關系；這些企業的專利數量更多，并且構成了更為明顯的6個技術集群。除了中國企業鼎力布局的識別方式或裝置、語音識別和數據錯誤檢測等技術，american企業還更多地在人工智能基礎層和技術層布局。例如，american企業在處理器架構和設置裝備擺設、基帶系統零部件、機器學習等領域擁有大批專利。根據表3的匯總信息，與中國的情況類似，“識別形式的方式或裝置”和“冗余數據錯誤檢測或校訂”也出現在頻率最高的3項技術中。別的，“機器學習”出現的頻率排在第3位，達到1072次。“識別形式的方式或裝置”技術的總連接強度最高，與其他技術共現了2121次。
以上專利技術的比較剖析展現出中美兩國人工智能頭部企業的技術發展差異。american的頭部企業加倍重視推動技術創新，專利數量遠為更多，并且涵蓋了更廣泛的技術類別。american的頭部企業在處理器架構和設置裝備擺設、基帶系統零部件、機器學習等人工智能基礎層和技術層領域處于領先位置。這表白american企業加倍側重于在人工智能的焦點技術和底層設計方面獲得領先優勢，通過不斷創新來推動整個行業的進步。
比擬之下，中國在人工智能技術的發展中表現出更強的實用性。中國企業在圖像識別、語音識別、毛病硬件檢測或定位等領域展現了顯著的技術實力，這與中國在面部識別、語音識別等領域公認的國際領先位置相合適。這表白中國企業在人工智能技術落地上具有必定優勢，但在人工智能產業的基礎層和技術層上需求布局更多的研發任務。
企業科研一起配合對象剖析
當後人工智能技術正處于爆發式增長期，研發一起配合不僅可以加快創新，還能通過分送朋友資源和下降本錢來進步企業的科技競爭力。鑒于企業在專利申請上進行一起配合并不常見，特從論文一起配合的角度來剖析中美前十年夜人工智能企業的科研一起配合形式，并特別關注中美之間的一起配合。起首從inCites數據庫中檢索了上訂婚義的中美前十年夜人工智能企業過往5年在“計算機科學和人工智能”（Computer Science, and Artificial Intelligence）領域的一切英文學術出書物，包含期刊論文（包含綜述）和會議論文。考慮到中國企業能夠發表中文論文，同時在中國知網上檢索了中美前十年夜人工智能企業過往5年在“人工智能”領域發表的中文學術期刊論文。
表4列出了每個企業的中英文論文總數。中國企業中，螞蟻、字節跳動、北京三快（美團）和海潮的中文論文發表數量超過了英文論文，而其他企業的英文論文發表數量則明顯多于中文。產出最多人工智能論文的3家企業是騰訊、華為和百度，它們在過往5年分別產出了1366、1284和865篇論文。在檢索范圍內，阿波羅智能技術公司并沒有人工智能相關論文的產出。在american企業中，Emc Ip Holding同樣沒有論文產出，但谷歌、微軟、Meta和國際商業4家企業在過往5年都產出了超過1000篇人工智能領域論文。從總量上看，中國前十年夜人工智能企業在過往五年發表的人工智能論文總數約為american前十年夜企業的一半。是以，盡管中國的人工智能論文總數已超過american，但這些論文很能夠更多地來自豪學和科研院所而非產業界。
接下來，根據一起配合論文的頻率定義了中佳麗工智能頭部企業論文一起配合上的前十年夜伙伴，并特別關注中美機構之間的一起配合。因為american企業較少發表中文論文，上面的剖析基于企業的英文論文數據。此中，中國的螞蟻、字節跳動、北京三快（美團）和阿波羅智能技術4家企業沒有英文論文產出，而國家電網、海潮和格力3家企業相關論文數量較少且沒有中美一起配合論文。是以，表5只匯總了騰訊、百度和華為這3家企業的情況。可以看到，這3家企業的前十年夜人工智能領域論文一起配合伙伴幾乎都是國內頂尖的年夜學或科研院所，此中中國科學院同時是這三家企業一起配合最多的機構。此外，除了百度與羅格斯年夜學新布朗斯維克分校有著較廣泛一起配合外，騰訊或華為都沒有與american機構樹立起緊密的一起配合關系。百度與悉尼科技年夜學，以及華為與悉尼年夜學樹立了緊密的一起配合。別的值得留意的是，這幾家中國人工智能頭部企業的科研一起配合對象局限在年夜學或科研院所，并沒有與其別人工智能企業樹立起廣泛的研討一起配合關系。
表6匯總了american的微軟、英特爾、亞馬遜和蘋果4家企業的前十年夜人工智能領域論文一起配合伙伴。由于國際商業、谷歌、福特、高通和Meta這5家企業的前十年夜論文一起配合伙伴中沒有來自中國的機構，它們的情況并未在表6中列出。此中，微軟和英特爾展現出了極強的中美科研一起配合。它們的重要中國一起配合機構包含清華年夜學、北京年夜學、上海路況年夜學、中國科學院、中國科學技術年夜學和北京航空航天年夜學。對于微軟來說，它與中國機構在人工智能領域的科研一起配合甚至能夠超過了與american外鄉機構的一起配合。此外，表6還顯示出american人工智能頭部企業間必定的科研一起配合。例如谷歌同時是亞馬遜和蘋果的前十年夜人工智能論文一起配合伙伴之一，而蘋果也與Meta也有著較廣泛的一起配合。
為了更好地展現中美兩國人工智能頭部企業的一起配合伙伴選擇之間的差異，在表5和6的基礎上繪制了圖3進行對比。從圖3可以看出，與american人工智能頭部企業比擬，中國企業的研發一起配合網絡更多局限在國內頂尖年夜學和科研院所，應當更積極尋求跨國界的一起配合關系。此外，中國企業與american同業比擬的另一個差異體現在缺少企業間的一起配合。與科研機構比擬，企業在人工智能的技術衝破和創新中飾演著越來越主要的腳色。中國的人工智能頭部企業可以通過摸索企業間科研一起配合形式，更年夜水平地發揮規模優勢和比較優勢，實現互利共贏。
重要結論與政策啟示
重要結論
鑒于人工智能在塑造政治、經濟和社會次序方面的宏大潛力，世界重要國家都在鼎力發展這一領域。自2015年以來，黨中心、國務院發布了多份觸及人工智能的政策文件，此中2017年發布的《新一代人工智能發展規劃》將人工智能晉陞到了國家級戰略層面進行安排。american從2013年開始安排國家層面的人工智能發展戰略，近年來更是立法提出要維護american在人工智能領域的領導力和世界領先位置。盡管中美兩國均將人工智能發展納進國家戰略的重點領域，但兩國在技術創新和發展標的目的上存在顯著差異。
通過對比中美兩國前十年夜人工智能企業，本文發現了這2個人工智能領先國家在企業技術和研討一起配合方面的結構性差異。與american的人工智能頭部企業比擬，中國的頭部企業尚未在人工智能產業的基礎層和技術層構成領先的技術集群，尤其在處理器架構和機器學習等領域與american存在較年夜差距。這一發現與一個廣泛存在的觀點分歧，即由于人工智能的開放科學性質和疾速應用優勢，中國企業更傾向于投資圖像識別、語音識別等應用場景更明確的技術以獲得較快商業回報，而非投資具有更耐久影響的基礎性技術。瞻望未來，中國企業需求加強在人工智能產業基礎層和焦點技術層的研發。
在科研一起配合方面，以微軟和英特爾為代表的american人工智能頭部企業已經與中國科研機構樹立起了很是緊密的一起配合，配合發表人工智能領域的科研論文。而以百度、騰訊、華為等公司為代表的中國頭部企業依然重要是與國內的年夜學和科研院所進行一起配合。此外，像谷歌、亞馬遜、蘋果和Meta這樣的american企業雖然直接競爭，但它們仍在科研一起配合網絡中樹立了明顯聯系。比擬之下，中國前十年夜人工智能企業中沒有一家與國內其別人工智能企業樹立了明顯的科研一起配合。鑒于企業間知識轉移在推動人工智能技術進步中的關鍵感化，中國企業需求培養更開放的一起配合文明，以期進步創新才能和競爭力。
政策啟示
對中國當局
從政策牽引的角度出發，可以從3個方面進手晉陞我國人工智能產業的競爭力。
加速設立人工智能領域的企業專項基金或通過稅收政策激勵企業加年夜對基礎研發的投進，以支撐長周期的基礎研發項目。通過資金支撐，可以強化今朝企業在人工智能產業基礎層和技術層的單薄環節。此外，基礎研發專項基金也將成為促使企業與科研院所樹立更緊密一起配合關系的催化劑，鼓勵雙方從實際產業場景和實踐問題中發掘技術邏輯息爭決計劃。對于在人工智能特定基礎技術領域進行研發的企業，還可以供給稅收優惠以下降其研發本錢，鼓勵企業在人工智能更基礎性的技術上獲得衝破。
從人才隊伍培養和建設進手，促進人工智能企業的開放與彼此一起配合。當局可以考慮在年夜學和科研院所設立工程類專業研討生學位。此舉不僅有助于培養人工智能領域的專業人才，還可以成為促進人工智能企業間一起配合的平臺。例如，american加利福尼亞年夜學伯克利分校的“人工智能開放共享研討”項目就通過與Meta、微軟、谷歌、亞馬遜等企業一起配合研討，并將其校園內的相關數據、代碼、結果以非獨家情勢公開，以促進人工智能領域的開放式研討。在中國，當局同樣可以考慮通過鼓勵多家企業配合參與人工智能相關學位點建設，供給更多共享資源的機會，并間接促進企業在科學研討方面的一起配合。
加強中美兩國優勢互補型一起配合，配合推動解決未來人類社會發展所面臨的關鍵問題。中美兩國在人工智能方面若何開展優勢互補型一起配合也是發展中國人工智能產業需求重點考慮的問題。american在人工智能基礎層和關鍵技術領域處于領先位置，而中國在人工智能相關人才、數據和應用場景上也具有獨特的優勢。中國當局可以考慮與american當局配合設立一起配合研討項目，特別是在人類社會發展面臨的配合關鍵問題上進行一起配合，如醫療、環境、教導挑戰等。這些一起配合項目應該涵蓋當局部門、研討機構和企業，以晉陞中國人工智能企業的國際化一起配合水平，并通過有用整合資源、人才和技術專長推進全球人工智能產業的發展。
對于american的人工智能產業
持續加強人工智能基礎技術的研討與資金投進至關主要。american人工智能頭部企業在基礎技術層面擁有顯著優勢，這為全球人工智能的發展奠基了堅實基礎。通過投資長期研討項目，例如量子計算與人工智能的結合，將有助于摸索下一代人工智能技術的潛力，為未來技術變革供給動力。
開放式創新是加快技術衝破的關鍵。american人工智能頭部企業應繼續深化與學術界及同業業企業的緊密一起配合，配合孵化新技術。特別是在與中國企業的一起配合方面，american企業可以依托其在人工智能基礎研討方面的深摯積累，與中國企業在人工智能應用實施方面的廣泛經驗相結合，配合開發出滿足多樣化市場需求的解決計劃。
作為人工智能領域的先鋒，american企業應推廣應用人工智能技術解決全球性問題。例如，增添對動力、環境和性命安康等人類社會嚴重問題的研發投進，摸索人工智能在解決全球性危機中的感化。
（作者：楊錫怡、周小宇，上海科技年夜學創業與治理學院；賈佳，上海科技年夜學圖書信息中間；汪壽陽，上海科技年夜學創業與治理學院 中國科學院預測科學研討中間 中國科學院數學與系統科學研討院。《中國科學院院刊》供稿）
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