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在中國大力提倡發展自主研發核心技術之際，一份最新的人工智能報告顯示，中國在過去5年中，盡管論文發表數量居全球榜首，不過在人工智能引文影響力等體現科研質量的指標方面還較落后，另外，共性技術平臺、芯片處理器等企業數量較少，基礎層領域發展相對薄弱。

中美合作深刻影響全球AI發展

日前一份由科技部新一代人工智能發展研究中心、中國科學技術發展戰略研究院聯合國內外十余家機構編寫的《中國新一代人工智能發展報告2019》（下稱“報告”）在浦江論壇上發布。《報告》分析結果顯示，美國、中國、英國在人工智能發展方面表現突出。

2013至2018年間，全球人工智能領域的論文文獻產出共30.5萬篇，其中，中國發表7.4萬篇，美國發表5.2萬篇。中美兩國之間人工智能科研論文合作規模最大，是全球人工智能合作網絡的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智能發展。

不過，美國人工智能論文引文影響力（FWCI）、PCT專利數量、企業數量和融資規模等指標都居全球第一，整體實力領跑全球。中國人工智能論文雖然發文量居全球最高，但引文影響力指標（FWCI）相對落后；企業數量、融資規模居全球第二，英國人工智能論文發文量、總被引次數、企業數量、融資規模等指標排名第三，在全球人工智能領域也具相當實力。以色列雖然論文和企業數量不多，但論文引文影響力指標（FWCI）以及產學研合作指標突出。日、韓兩國在專利申請方面也體現了一定優勢。

《報告》指出，過去一年來中國人工智能產業化落地加快推進，正在為中國新舊動能轉換和國民經濟高質量發展提供有力支撐；社會服務領域應用場景豐富，為中國人工智能技術加快落地加速迭代提供了條件。同時，《報告》也指出了當前中國人工智能發展中尚存在的一些問題。比如在人工智能引文影響力等體現科研質量的指標方面還較落后，另外，共性技術平臺、芯片處理器等企業數量較少，基礎層領域發展相對薄弱。

中國科學技術發展戰略研究院科技預測與評價研究所所長王書華表示：“2018年以來，人工智能對科技、產業和社會變革的巨大潛力得到全球更加廣泛認同，各國人工智能戰略布局進一步升級，人工智能正在從少數大國關注走向全球布局的新格局。”據王書華透露，2018年有12個國家地區陸續發布或加強了其國家級人工智能戰略計劃，另有11個國家正在籌備制定其人工智能國家戰略。

科技部新一代人工智能發展研究中心副主任、中國科學技術發展戰略研究院研究員李修全表示，人工智能正在由學術界驅動轉向學術界和產業界共同驅動，需要產學研協同創新。然而，從數據上看，中國人工智能校企合作論文比例與美國、以色列等國家相比還有較大差距，人工智能學術研究仍以高校為主，與企業的結合程度較弱。高校和科研機構的科研成果與企業的實際需求結合不夠緊密，企業在科研項目中的參與程度較低，真正以市場為導向、產學研協同開展的人工智能科研活動仍有待加強。

中國正加快人工智能發展步伐。自2017年《新一代人工智能發展規劃》發布以來，全國已有19個省（直轄市、自治區）發布了26項人工智能專項政策，并提出了各自的發展定位與目標。人工智能學科和專業建設加快推進，全國30多所高校成立了AI學院，75所高校自主設置了89個人工智能相關二級學科或交叉學科。人工智能企業通過與研究型大學共建聯合實驗室、研究院、研究中心等方式加速人工智能高水平人才成長，多層次AI人才培養體系逐步形成。

中國到了做原始創新的轉折點

上海市科學學研究所科技發展研究中心主任王迎春博士表示：“我們過去做了很長時間的跟跑者，雖然發了很多論文，但不是自己定義的，因此原創性不夠，現在很多領域我們已經跟到了前沿，到了要從跟跑者到引領者的時候了，教育科研都要做原始創新，這一轉折點已經到來。我們未來應該勇闖無人區，做更多開拓性的研究，這需要自信和一個過程，但我認為這種條件正在逐步達成，形成共識。”

王迎春博士認為，這些年中國越來越重視基礎科學的研究，也更加積極地進行體制改進和創新，但中國發展到目前的階段讓我們切實地感受到一種糾結的壓力。“一方面是我們確實感覺到需要核心技術的支撐；另一方面我們在基礎科學方面確實比較薄弱，需要長期的投入和支持，這是我們面臨的挑戰。”王迎春告訴記者，“我們希望全球的技術和學術合作是開放的，只要是通過合法的商業規則，但是在目前的國際形勢下，我們發展自主研發底層核心技術的需求變得更加迫切了。”

在這一過程中，王迎春博士認為中國應該更多地投入人工智能基礎層領域的技術和研究。他對記者表示，底層技術包括超算、大數據、核心算法、開發平臺、人工智能芯片的核心攻關等；同時應該投入更多基礎學科的研究，包括數學、物理學、神經科學、核心算法的研究等。

全球領先的機器人流程自動化軟件公司UiPath創始人CEO Daniel Dines日前在接受第一財經記者專訪時也表示，中國應該考慮認真投資人工智能基礎設施建設。他認為，人工智能底層技術的建設就好像是房屋的地基和下水道，是一切技術發展的基礎。要增加企業和國家的競爭優勢，就要重金投資最好的人工智能基礎設施，并快速深入地進行行業內的布局。

Pivotal全球副總裁兼大中華區總裁于志偉在貴陽數博會期間接受記者采訪時強調，中國應該更多地去利用開源資源的優勢來發展人工智能和大數據技術。于志偉表示：“中國在應用層面已經處于世界前列，無論是企業還是消費端，大數據、AI是國家級的戰略，這是我們的優勢。但是在涉及數據處理能力的底層技術方面，還有追趕的空間。自主研發雖然是一條必要的路徑，但是它會比較慢，另一條捷徑是利用開源的資源，開源技術比起商業的技術一點都不差，如果能夠好好利用，我覺得可以在開源領域發展自主可控技術，站在巨人的肩膀上發展。”

來源：第一財經