中國人工智能學(xué)會、國家工信安全中心、華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院等四大權(quán)威機構(gòu)、歷史半年完成的重磅報告，給你一個全新的角度了解中國AI產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)的創(chuàng)新現(xiàn)狀。

《2018人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新評估白皮書》由中國人工智能學(xué)會、國家工信安全中心、華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院、思保環(huán)球合作，歷時半年完成。

白皮書聚焦人工智能的使能技術(shù)與應(yīng)用場景兩個層面，基于論文、專利、人才、行業(yè)壁壘等多個維度，構(gòu)建了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新評估體系，客觀評價了當(dāng)前人工智能的技術(shù)就緒度和應(yīng)用融合度。

具體來說，本報告從技術(shù)和應(yīng)用兩大維度，評估了中國的AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀：

使能技術(shù)就緒度指數(shù)：從理論研究、應(yīng)用研究和技術(shù)性能三個維度對語音交互、文本識別、計算機視覺和深度學(xué)習(xí)這四項使能技術(shù)進行了評估，并計算得出使能技術(shù)就緒度指數(shù)。

應(yīng)用場景融合度指數(shù)：從資源、技術(shù)、數(shù)據(jù)、場景、環(huán)境驅(qū)動力這五個維度，對汽車、醫(yī)療、家居、零售、機器人、安防、制造和教育這八個“AI+”場景進行了評估。

深度學(xué)習(xí)已處于技術(shù)成熟期，文本處理仍處于技術(shù)爬坡期

綜合理論研究、應(yīng)用研究和技術(shù)性能三個維度，計算得出四項使能技術(shù)的就緒度指數(shù)。

基于理論研究和應(yīng)用研究的評估得分可以看出，深度學(xué)習(xí)是理論研究的重點方向，而計算機視覺是應(yīng)用研究的重點方向。

從整體上來看，深度學(xué)習(xí)發(fā)展最為迅速，技術(shù)就緒度最高(8.3)，處于技術(shù)成熟期;文本處理的就緒度最低(5.1)，仍處于技術(shù)爬坡期;語音交互和計算機視覺處在技術(shù)應(yīng)用初期。

中國與美國使能技術(shù)發(fā)展仍存在較大差距

從中美兩國對比來看，美國四項使能技術(shù)的理論研究和應(yīng)用研究均大幅領(lǐng)先于中國。理論研究方面，中美兩國在文本處理領(lǐng)域的差距最小，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域差距最大;應(yīng)用研究方面，中美兩國在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的差距最小，在語音交互領(lǐng)域的差距最大。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的論文產(chǎn)出增速最高

從論文產(chǎn)出趨勢來看，從2013年開始呈現(xiàn)快速增長趨勢，其中深度學(xué)習(xí)技術(shù)的論文產(chǎn)出增速最高，而語音交互和文本處理的產(chǎn)出基本保持平穩(wěn)。

從論文產(chǎn)出規(guī)模來看，人工智能的基礎(chǔ)研究主要集中在深度學(xué)習(xí)和計算機視覺，而文本處理方向的論文產(chǎn)出最少，份額僅為12%。

從論文的影響力來看，計算機視覺和深度學(xué)習(xí)論文引用頻次領(lǐng)先，而文本處理技術(shù)的論文引用頻次較低。

中、美引領(lǐng)人工智能基礎(chǔ)研究，但中美學(xué)術(shù)影響力仍存在一定差距

從論文整體情況來看，中美兩國產(chǎn)出數(shù)量處于全球前列，且遠超過其他國家。中國在文本處理、深度學(xué)習(xí)和計算機視覺三個方向領(lǐng)先于美國，在語音交互方向上差距亦不大。

從期刊論文來看，美國在語音交互、文本處理和深度學(xué)習(xí)三個方向均領(lǐng)先于中國;

從高被引論文的影響力來看，中國在深度學(xué)習(xí)技術(shù)方面的學(xué)術(shù)影響力仍與美國存在較大差距。

中國科學(xué)院、清華大學(xué)引領(lǐng)中國人工智能理論研究

以下是會議論文產(chǎn)出規(guī)模前10位的中國機構(gòu)：

以下是期刊論文產(chǎn)出規(guī)模前10位的中國機構(gòu)：

專利申請多而不強，學(xué)術(shù)機構(gòu)活躍度高

深度學(xué)習(xí)和計算機視覺專利申請數(shù)量多但強度低

從專利申請趨勢來看，深度學(xué)習(xí)和計算機視覺的專利申請從2015年開始快速增長，語音交互的專利申請自2016年開始保持穩(wěn)定。

綜合近三年專利申請比例和平均強度來看，語音交互專利申請比例低但平均強度較高，表明語音交互已不再是近期關(guān)注重點，計算機視覺和深度學(xué)習(xí)專利申請占比較高，但平均專利強度較低，專利布局仍處于起步階段。

從專利授權(quán)比例來看，語音交互技術(shù)的授權(quán)率最高(45%)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的授權(quán)率最低(27%)，主要是因為深度學(xué)習(xí)的大量專利申請仍在審查期，導(dǎo)致授權(quán)比例偏低。

中美兩國專利申請量和強度對比

中美兩國的專利申請量均大幅領(lǐng)先于其他國家。其中，中國的四項使能技術(shù)專利申請量均居于首位。中國機構(gòu)近三年活躍度高，超過54%的專利均在近三年申請。

從平均專利強度來看，美國四項使能技術(shù)的平均專利強度要遠高于中國，中國專利“多而不強”的現(xiàn)象依然存在。

通過對前10位的專利權(quán)人進行分析，我們發(fā)現(xiàn)美國的專利權(quán)人全部為商業(yè)化企業(yè)，而中國除語音交互技術(shù)的專利權(quán)人以企業(yè)為主外，其他三項技術(shù)均存在一定比例的學(xué)術(shù)研究機構(gòu)。特別是在計算機視覺領(lǐng)域，主要專利權(quán)人均為學(xué)術(shù)研究機構(gòu)，成果的商業(yè)化將是未來關(guān)注重點。

中國技術(shù)高端人才儲備與美國差距懸殊

美國人工智能領(lǐng)域四項使能技術(shù)相關(guān)的高級專業(yè)人才超過1.3萬，遙遙領(lǐng)先于其他國家。中國高級專業(yè)人才不足0.5萬，與美國相比仍有較大差距。

從細分技術(shù)領(lǐng)域來看，計算機視覺技術(shù)相關(guān)的高級專業(yè)人才占比最高，美國為5432人，在四項技術(shù)中占比39%，中國為1892人，在四項技術(shù)中占比38%。

中國使能技術(shù)人才主要分布在北京、廣東、江蘇、上海和浙江五省市

從中國人工智能四項使能技術(shù)人才分布來看，北京、廣東、江蘇、上海和浙江五省市人才優(yōu)勢明顯，其中北京、廣東人工智能研發(fā)人才超過萬人。

四川、陜西、湖北、山東和安徽技術(shù)人才數(shù)量位于第二梯隊，安徽在語音交互為主占優(yōu)勢，陜西在計算機視覺人才優(yōu)勢明顯，湖北具備文本處理人才優(yōu)勢。

五大維度評估AI應(yīng)用場景融合度

報告從資源、技術(shù)、數(shù)據(jù)、場景和環(huán)境五個驅(qū)動力維度對八個“AI+”場景進行了評估。

人工智能與行業(yè)融合整體水平較低，汽車、醫(yī)療、家居融合度相對較高

根據(jù)應(yīng)用場景融合度指數(shù)顯示，汽車(3.9)、醫(yī)療(3.8)和家居(3.7)是人工智能融合度相對較高的三個場景;零售(3.5)、機器人(3.3)和安防(3.2)是人工智能融合度指數(shù)居中的三個場景;制造和教育是目前人工智能融合度指數(shù)較低的兩個應(yīng)用場景。總體而言，汽車、醫(yī)療、家居、零售、機器人和安防處在與人工智能融合的培育期，而制造和教育仍處在萌芽期。

汽車和醫(yī)療人工智能研發(fā)機構(gòu)數(shù)量優(yōu)勢明顯，醫(yī)療人工智能高端人才優(yōu)勢顯著

汽車和醫(yī)療兩個領(lǐng)域的人工智能重點研發(fā)機構(gòu)數(shù)量最多，是當(dāng)前研發(fā)重點;零售和教育兩個領(lǐng)域研發(fā)機構(gòu)數(shù)量最少。從機構(gòu)的性質(zhì)來看，在家居、安防和機器人領(lǐng)域，企業(yè)數(shù)量要多于學(xué)術(shù)性研究機構(gòu)，在汽車、零售和教育領(lǐng)域，研發(fā)機構(gòu)以企業(yè)為主。而在醫(yī)療領(lǐng)域則是學(xué)術(shù)性研究機構(gòu)偏多。

從高端人才數(shù)量來看，醫(yī)療領(lǐng)域的研發(fā)人員最多，零售和教育的研發(fā)人員最少。在各個領(lǐng)域中，美國的研發(fā)人員數(shù)量優(yōu)勢明顯，占據(jù)一半左右，而中國的研發(fā)人員普遍偏少，人員相對較多的領(lǐng)域包括汽車(483人)、家居(464人)、制造(435人)和醫(yī)療(427人)。

汽車、醫(yī)療、家居是人工智能專利布局重點，機器人是布局熱點

從專利申請趨勢來看，人工智能在各個領(lǐng)域的專利申請自2014年開始爆發(fā)式增長，其中汽車和醫(yī)療領(lǐng)域增長明顯，而教育和零售領(lǐng)域增長相對緩慢。

從近三年專利申請情況來看，專利布局重點集中在汽車、醫(yī)療、家居和安防領(lǐng)域。人工智能與機器人領(lǐng)域的融合是新的應(yīng)用熱點。

中國專利量多質(zhì)低，美國醫(yī)療領(lǐng)域人工智能專利優(yōu)勢明顯

從專利申請規(guī)模來看，除醫(yī)療領(lǐng)域外，中國的專利申請規(guī)模均超過美國，特別是在機器人和制造兩個領(lǐng)域?qū)＠麅?yōu)勢明顯。

從專利申請強度來看，美國大幅度領(lǐng)先中國，中國專利質(zhì)量仍有待提升。

美國醫(yī)療領(lǐng)域人工智能專利無論規(guī)模和強度均具有顯著優(yōu)勢。

人工智能與汽車、機器人融合的數(shù)據(jù)驅(qū)動力優(yōu)勢明顯

數(shù)據(jù)是人工智能與應(yīng)用領(lǐng)域融合的最為關(guān)鍵的要素之一。從數(shù)據(jù)積累程度來看，汽車、醫(yī)療和機器人三個領(lǐng)域具備顯著的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，而家居和制造兩個領(lǐng)域數(shù)據(jù)積累明顯不足。從數(shù)據(jù)開放程度來看，汽車、教育和機器人三個領(lǐng)域數(shù)據(jù)開放程度較高，而醫(yī)療和制造兩個領(lǐng)域數(shù)據(jù)開放程度較低。

人工智能與機器人、零售融合的場景驅(qū)動力優(yōu)勢較強

場景驅(qū)動力包括場景的清晰程度、介入能力和介入壁壘三個方面。從場景清晰程度來看，機器人、零售和安防三個領(lǐng)域場景清晰。從場景介入能力來看，機器人、零售和汽車三個領(lǐng)域介入能力較強。而從場景介入壁壘來看，醫(yī)療領(lǐng)域存在明顯的行業(yè)壁壘，而機器人和零售兩個領(lǐng)域的行業(yè)壁壘相對較低。

人工智能與機器人、醫(yī)療融合的市場需求和媒體傾向相對顯著

總結(jié)

人工智能使能技術(shù)發(fā)展迅速，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)前主流的人工智能算法，是目前理論研究的重點方向;計算機視覺是目前應(yīng)用研究的重點方向。

通過對使能技術(shù)就緒度指數(shù)評估可以發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)就緒度(8.3)最高，計算機視覺就緒度(7.7)次之，語音交互(6.2)和文本處理(5.1)的就緒度偏低。

目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)已處于成熟期，并越來越多地應(yīng)用到各種實際場景中;計算機視覺和語音交互尚處在技術(shù)應(yīng)用初期，兩項技術(shù)開始在不同的場景中嘗試應(yīng)用落地;文本處理仍處于技術(shù)爬坡期，技術(shù)進展緩慢。

中美在深度學(xué)習(xí)的理論研究和語音交互的應(yīng)用研究方面仍存在較大差距，投入和扶持力度需要進一步加強。

人工智能與不同應(yīng)用場景的融合衍生出了豐富的新產(chǎn)品、新場景、新模式、新實踐，人工智能將滲透到社會生活的方方面面，并不斷推動眾多行業(yè)的智能化變革。

通過對應(yīng)用場景融合度指數(shù)評估顯示，汽車(3.9)、醫(yī)療(3.8)和家居(3.7)是人工智能融合度相對較高的三個場景，其中以人工智能自動駕駛為代表的智能汽車是融合度最高的應(yīng)用場景;零售(3.5)、機器人(3.3)和安防(3.2)是人工智能融合度指數(shù)居中的三個場景;制造和教育是目前人工智能融合度指數(shù)較低的兩個應(yīng)用場景。

基于報告對應(yīng)用場景發(fā)展階段的劃分，目前人工智能在汽車、醫(yī)療、家居、零售、機器人和安防行業(yè)處在融合的培育期，而在制造和教育行業(yè)仍處在融合的萌芽期。

研究方法：

使能技術(shù)融合度指數(shù)：基于檢索獲取的相關(guān)科學(xué)文獻數(shù)據(jù)進行定量分析

應(yīng)用場景融合度指數(shù)：基于對人工智能領(lǐng)域研發(fā)人員、行業(yè)專家訪談和調(diào)研問卷結(jié)果進行定性分析

【來源：新智元】