2019年中美人工智能产业分析报告
人工智能产业研究报告
人工智能产业研究报告一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）作为当今科技领域的热门话题，正以前所未有的速度改变着我们的生活和社会。
从智能手机中的语音助手到自动化生产线，从医疗诊断到金融风险预测，AI 的应用无处不在。
然而，要深入理解人工智能产业，我们不能仅仅停留在表面的应用层面，还需要对其背后的技术、市场、政策等多方面进行深入研究。
二、人工智能的定义与发展历程（一）定义人工智能是指机器模拟人类智能的技术，它试图让计算机具备学习、推理、感知、理解和解决问题的能力。
（二）发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪 50 年代，经历了多次起伏。
早期的研究主要集中在逻辑推理和符号处理等方面，但由于技术限制和过高的期望，发展一度陷入低谷。
直到近年来，随着大数据、云计算和深度学习技术的突破，人工智能迎来了新的发展高潮。
三、人工智能的核心技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，它使计算机能够通过数据自动学习和改进。
其中，监督学习、无监督学习和强化学习是常见的学习方式。
（二）深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。
深度神经网络通过多层的神经元结构，能够自动提取数据中的特征和模式。
（三）自然语言处理自然语言处理旨在让计算机理解和处理人类语言。
包括文本分类、机器翻译、问答系统等应用。
（四）计算机视觉计算机视觉使计算机能够从图像或视频中获取信息和理解场景，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。
四、人工智能产业的应用领域（一）医疗健康AI 可以辅助医生进行疾病诊断、医学影像分析、药物研发等，提高医疗效率和准确性。
（二）金融服务在风险评估、欺诈检测、投资决策等方面发挥重要作用，帮助金融机构降低风险、提高收益。
（三）交通运输自动驾驶技术有望改变未来的交通方式，提高交通安全和运输效率。
（四）制造业实现智能制造，优化生产流程、提高产品质量、降低成本。
我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4份人工智能发展报告
历了三个阶段，即初期以计算能力为主导的计算智能 阶段，中期以专家系统和人工神经网络为主导的感知 智能阶段，上世纪90年代以来以深度学习为主导的认 知智能阶段（高婷婷等，2019）。直到近十多年，这一 领域才具备了大规模产业化及应用所需的技术基 础，出现了更快速的处理器、更广阔的存储空间、 更丰富的数据集和更智能的算法（中国信息通信研究院 等，2019）。因此，从技术本身的发展规律来看，已经 到了亟需制订技术标准，规范技术伦理，推动技术纵 深发展，从而占领科技制高点的时刻。可以说这构成 了中美两国人工智能发展报告出台的技术背景。
关键词：人工智能；发展战略；政策报告；中美比较
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5195（2020）01-0003-09 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2020.01.001
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人工智能（AI）作为一种变革性技术，是现代 工业发展的产物，具有推动产业革新，提升经济效 益和促进社会发展的巨大潜力。目前，人工智能已 经整合了包括新型算法、云计算、物联网、大数 据、新材料等在内的一系列前沿技术，并且其技术 融合的图谱仍在迅速拓展（苗逢春，2019）。经过 60 多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、传感 网、超级计算、脑科学等新理论与新技术的共同驱 动下，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机 协同、群智开放、自主操控等新特征，对经济社会 发展的影响也日渐深入（欧阳鹏等，2019）。在促进 国家发展方面，人工智能可以辐射到包括增加经济 繁荣，改善教育机会和生活质量，以及加强国家和 国土安全等领域。由于这些潜在的利益，近年来各 个国家一直都在持续不断地投资于人工智能的相关 研究与应用。然而，正如政府所关注的任何一种重
人工智能产业调查报告
人工智能产业调查报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今社会最具创新性和影响力的领域之一。
从智能家居到医疗保健，从金融服务到交通运输，人工智能的应用无处不在，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能产业的发展现状目前，人工智能产业呈现出蓬勃发展的态势。
在技术层面，深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术不断取得突破，算法的精度和效率大幅提升。
例如，图像识别技术已经能够准确识别各种复杂的场景和物体，语音识别技术也能够实现高准确率的语音转文字。
在应用领域，人工智能已经广泛渗透到各个行业。
在医疗领域，AI 辅助诊断系统能够帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高医疗效率和质量。
在金融领域，风险评估模型利用 AI 算法能够更精准地预测市场风险，为投资决策提供有力支持。
在制造业，智能机器人和自动化生产线能够提高生产效率，降低成本。
二、人工智能产业的市场规模近年来，全球人工智能市场规模持续增长。
据相关数据显示，全球人工智能市场规模从_____年的_____亿美元增长至_____年的_____亿美元，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
在国内，人工智能市场也呈现出快速发展的趋势。
政策的支持、资本的涌入以及企业的积极布局，都为国内人工智能产业的发展提供了有力保障。
＿____地区和_____地区成为国内人工智能产业的重要集聚地，形成了较为完善的产业链和创新生态。
三、人工智能产业的驱动因素1、数据的爆发式增长随着互联网和物联网的普及，海量的数据不断产生。
这些数据为人工智能的训练和优化提供了丰富的素材，使得模型能够不断学习和改进。
2、计算能力的提升云计算、GPU 等技术的发展，为人工智能的运算提供了强大的计算支持，大大缩短了模型的训练时间，提高了运算效率。
3、政策支持各国政府纷纷出台相关政策，鼓励人工智能的研发和应用，为产业的发展营造了良好的政策环境。
4、市场需求的推动企业为了提高竞争力，对人工智能技术的需求日益旺盛，推动了人工智能在各个领域的应用和创新。
中美欧人工智能发展现状比较分析
中美欧人工智能发展现状比较分析导语：2021年1月25日，美国信息技术与创新基金会发布《谁在赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？》报告，从投资、人才、研究、硬件、应用、数据多个维度，系统对比中、美、欧人工智能发展现状，最终得出结论称，美国当前依然保持着世界人工智能发展总体领先地位，中国在一些重要领域与美国的差距缩小，欧盟在三者中相对落后。
一、背景及比较方法人工智能是促进经济、安全和社会发展的基础性技术。
在人工智能研发与应用领域处于领先地位的国家，将掌握该技术的未来，并获得竞争力的大幅提升，而落后的国家则可能在关键行业失去竞争优势。
因此，世界主要国家当前都争相推进人工智能发展，其中30多个国家还专门制定了本国人工智能发展战略。
许多国家在人工智能发展上取得了引人瞩目的进步，比如，印度人工智能人才数量快速增加，以色列人工智能领域人均私营投资额达到较高水平，澳大利亚深度学习领域的论文发表数量大幅攀升。
鉴于美国、中国、欧盟人工智能整体实力高于其他国家，报告基于投资、人才、研究、硬件、应用、数据六类31个指标，对这3个国家/地区的人工智能发展现状进行了详细比较。
报告将31个指标视为一个总分100分的评分体系，给每个指标确定了一个权重分值（1～5分），然后按比例计算出美、中、欧在这一指标上的具体得分。
考虑到劳动力规模对结果的影响，报告对每一指标都分别计算绝对值和按劳动力规模调整值。
二、主要结论经评估，在100分的总分中，美国得分44.6（经劳动力规模调整后为58.0），在人工智能投资、人才、研究和硬件4类指标中处于总体领先地位；中国得分32.0（经劳动力规模调整后为17.8），在应用和数据2类指标中处于领先地位；欧盟得分23.3（经劳动力规模调整后为24.2），仅在人才类个别指标上表现较好，没有突出的大类指标领先优势。
此外，美、中、欧人工智能发展有一个重要趋势：中国在超过半数指标中，缩小了与美国的差距或扩大了自身的领先优势，欧盟只在略多于1/4的指标中取得进步，意味着美国在近3/4的指标中维持或扩大了对欧盟的优势。
2019年中国人工智能产业发展指数
我国在算力、数据等方面均有所突破，据复旦大学统计，
截至2019年上半年，全国已有82个地级及以上政府上线数
据开放平台，数据集容量呈现出爆发式增长，清华大学发
布世界首款异构融合类脑芯片“天机芯”，有望推动通用
人工智能发展
国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智
能智能原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智
全国人工智能产业呈现三大梯队，北上广浙江领跑全国
地区发展切入点有所不同，基础产业、技术创新、融合应用各有特色
华东跃居区域综合指数第一，五大指标全面领跑
观点1
01
02
03
总体情况
2019年我国人工智能产业呈现蓬勃发展之势，各项指标协同推进
指数分解（全国），2017-2019
指
数
解
读
291.5
更为显著
中国人工智能产业发展指Hale Waihona Puke - 2019上海浙江
贵州
北京
福建
山东
天津
广东
海南
河南
江西
宁夏
陕西
根据复旦大学开放数林2019年上半年报告，我国超四成省份已推出数据
开放平台，全国开放数据集总量增长到2019年的6.28万余个，其中约两
成平台上的开放数据容量已超过1亿。从数据开放指数来看，上海、浙
江、贵州的数据开放程度位居前列
中国人工智能产业发展指数 - 2019
图例：
北京
上海
浙江
安徽
广东
观点3
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创新能力
中美两国对于人工智能的发展和应用有何不同？
中美两国对于人工智能的发展和应用有何不同？人工智能一直是科技领域的热门话题。
作为全球两个最大的经济强国，中国和美国在人工智能领域的创新和投资都处于前沿水平。
然而，由于两国在政治、社会和文化方面的差异，中美两国在人工智能的发展和应用上也有一些不同之处。
1. 技术水平虽然中美两国都在人工智能技术的研发上投入巨额资金，但是美国在人工智能的发展上仍处于领先地位。
美国拥有大量的优秀科学家和技术专家，有许多先进的实验室和研究机构，此外，美国的风险投资也十分活跃，为人工智能创业公司提供了充分的资金支持和市场拓展空间。
相比之下，中国在人工智能领域的核心技术研究还有一定的差距，需要更多的时间和资金进行研发。
2. 政策环境中美两国在人工智能的政策环境上存在较大的差异。
在美国，政府通常采取典型的“放任自由市场”的经济政策，鼓励私人投资，只做必要的干预，并倾向于更为灵活的科技监管政策。
而中国政府则通常会制定更为明确和严格的规定，以支持政府的长期计划和市场前景，同时监管更紧密，以确保公共利益和市场稳定性。
因此，中美两国在人工智能公司的发展和监管方式上也存在巨大差异。
3. 应用场景人工智能在不同领域的应用也存在巨大差异。
中国在人工智能的应用场景上主要是面向消费者，例如智能家居、智能手机等，同时也在医疗、金融、交通、教育等领域开展了相关的人工智能应用。
而美国更注重人工智能在高新技术领域的应用，例如自动驾驶、人工智能机器人、空中巡航等。
4. 社会接受度在人工智能的发展和应用上，社会的接受度非常关键。
中美两国的社会文化环境和态度也存在巨大差异。
在中国，人们更加乐观和积极地接受新科技的发展，例如支付宝、微信等在中国很受欢迎。
而在美国，有一些人对人工智能的快速发展和应用产生了担忧，在公众安全和人机关系方面也提出了较高的要求。
5. 道德和伦理问题随着人工智能的发展和应用，社会越来越多地关注道德和伦理问题。
虽然中美两国都强调人工智能的道德和伦理问题，但在具体实践中也存在一些不同之处。
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。
随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。
在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。
未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。
一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。
未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。
2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。
未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。
4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。
未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。
二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。
未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。
2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。
未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。
3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。
未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。
4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。
未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。
三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。
政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。
作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。
本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。
2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。
在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。
2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。
根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。
预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。
这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。
对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。
根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。
截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。
近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。
这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。
但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。
首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。
一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。
其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。
根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。
这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。
因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。
未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。
中美数字经济产业比较
中美数字经济产业比较数字经济是一个新兴的领域，在世界各国都得到极大的关注和发展。
其中，中美两国是数字经济领域的强国，发展势头迅猛。
本文将从多个维度对中美两国数字经济进行比较，以期更加准确地了解两国数字经济产业之间的异同。
一、数字经济的规模中美两国在数字经济的规模上存在着很大的差距。
根据2019年数据，美国的数字经济规模达到了6.5万亿美元，占GDP的三分之一。
相比之下，中国的数字经济规模为5.5万亿人民币，占GDP的三分之一。
虽然中美两国数字经济规模相近，但是人均数字经济规模则存在着巨大的差距。
美国人均数字经济规模为2万美元，而中国则只有4,000美元。
二、数字经济行业的差异中美两国在数字经济产业的分布上也存在着差异。
在美国，数字经济产业主要集中在硬件、软件、内容、信息和通信技术等行业。
而在中国，数字经济产业主要分为人为智能、大数据云计算、网络安全、智能物联网、数字金融、新媒体、电商等七个领域。
因此，可以说，中国的数字经济产业更为多元化和新兴。
三、数字经济的发展水平四、数字经济的政策支持中美两国的数字经济发展水平还与其政治环境和政策支持程度有很大关系。
在美国，政府和高校在数字经济领域的支持尤为重要，政策性和商业性都十分强烈。
而在中国，政府在数字经济领域的支持更为明显，通过创新创业政策、减税政策、财政补贴等多种方式鼓励企业发展数字经济。
总体来说，中美两国数字经济产业具有一定程度的相互补充性和竞争性。
美国在一些领域具有绝对优势，例如在网络安全和人工智能领域，而中国则在一些新兴领域中具有十分强劲的发展态势，例如在人为智能、大数据云计算和数字金融领域。
未来，中美两国数字经济产业之间的合作将极为重要，通过技术和产品交流，共同促进数字经济的发展，为更多的人民带来更好的生活体验。
中美经济对比分析及政策建议研究
中美经济对比分析及政策建议研究近年来，随着全球化加速发展，中美两国成为全球第一和第二大经济体。
中美经济之间的关系也愈加紧密和深入。
本文将对中美两国经济进行对比分析，并提出相应的政策建议。
一、GDP和人均GDP对比据国际货币基金组织2019年数据，中国的GDP总量约为14.14万亿美元，排名全球第二，仅次于美国，而美国GDP总量约为21.44万亿美元。
但是，中国的人口数量是美国的四倍，因此，从人均GDP来看，中国仅为美国的四分之一左右。
分析：中国经济总量巨大，但是人均经济水平较低，表明中国还有很大的发展空间。
同时，中美两国差距较大，也显示出中国经济的不足之处。
建议：针对人均经济水平较低的问题，中国应该着力提高国民素质，加强科技创新，提高教育水平，以此来推动经济发展。
同时，要注重促进区域协调发展，提高经济短板地区的发展水平。
二、贸易总量对比根据中国海关总署发布的数据，2019年中美货物贸易总额约为5583亿美元，其中中国对美贸易顺差大约为2957亿美元。
另外，2019年中国服务贸易逆差达到了284亿美元。
分析：中美贸易规模巨大，但是由于贸易顺差过大，中美贸易关系不太平衡。
另外，中国服务贸易逆差不容忽视，服务业仍然存在发展短板。
建议：中国应该加强与美国的贸易合作，推进贸易平衡，提高自主创新能力和科技含量，提高贸易附加值和利润率，增加出口产品的附加值。
同时，要支持服务业发展，提高服务贸易前沿水平，增强服务贸易比重。
三、人口结构对比中国和美国的人口结构存在很大的差别。
中国65岁以上人口占总人口的比重在逐年增加，到2040年将达到31.4%，而美国的比重约为22%。
同时，中国的劳动年龄人口也在逐年减少，从而造成劳动力短缺问题。
分析：人口结构对经济发展具有重要的影响，中国目前存在的人口问题严重影响经济发展，需要重视。
建议：应加强老龄化社会的保障，建立健全的养老金制度，加强医疗卫生等社会服务，提高健康水平。
在缓解人口结构不平衡方面，应积极推进人口政策调整，鼓励年轻人生育，改善失业率，优化劳动力市场布局等。
人工智能时代下的中美关系
布鲁金斯学会2019年发布《人工智能时代下的中美关系》布鲁金斯学会于2019年1月10日发布报告《人工智能时代下的中美关系》（US-China Relations in The Age of Artificial Intelligence），从军事、贸易、政治、社会等维度剖析两国的竞合关系，并提供了美国在人工智能发展方面加强对华合作的四个步骤。
文章强调，人工智能技术将对中美关系造成巨大压力，但同时也为双方提供了潜在的合作机会；不应再以冷战、零和的眼光看待两国关系，对于人工智能在中美竞争中的作用，需要一个不同的视角。
一、我们如何一路走来？随着中国发布《新一代人工智能发展规划》；促进军民融合的技术发展以期降低美国的竞争优势；提出并实施“一带一路”倡议，美国一部分人担心这将使中国能够制定全球技术标准，认为美国正在失去其对中国的创新优势。
到目前为止，美国的主流反应是试图减缓中国的发展，包括加强对外国核心技术投资的审查，审查中国的学术交流，有针对性地征收关税以降低中国在关键领域的竞争力，增加经济间谍活动的中国参与者的起诉，以及在反情报行动中投入更多资源。
但在自我保护的同时，美国需要避免造成自我伤害。
美国的主要创新来源越来越多地来自于其技术领域，而该领域与中国密切相关。
将美国技术领域与中国相隔离，将为中国竞争对手提供更多空间，减缓美国新的突破，降低美国公司的竞争力，并增加美国消费者的成本。
确定出于国家安全目的而要保护的关键技术时需要精确的政策，避免一概而论进而破坏美国的创新。
二、注重大局：美国和中国不同于世界其他国家美国不能在自我保护中忽视大局。
虽然中美之间的竞争加剧，但两国在经济规模、创新步伐和整体国力方面正在拉大与世界其他国家的距离，这在很大程度上得益于两国的技术发展。
普华永道的一项研究表明，到2030年，人工智能预计增加15.7万亿美元的全球经济，而中美两国将占据其中的70％。
中美两国在人工智能的推动下，具有其他国家无法复制的独特属性，包括世界一流的研究专长、深厚的资本池、丰富的数据、主要支持性政策环境以及竞争激烈的创新生态系统。
2019年中国人工智能行业市场前景研究报告
2019年中国人工智能行业市场前景研究报告人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。
人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。
我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展，人工智能已上升国家战略。
《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”。
人工智能市场前景巨大，预计到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元。
为了更好的了解我国人工智能的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国人工智能行业市场前景研究报告》。
报告从人工智能概况、人工智能发展环境、人工智能发展现状、人工智能重点企业四大方面剖析我国人工智能行业，并进一步预测人工智能的发展前景。
以下是报告详情：PART1：人工智能概况人工智能是利用数字计算机或者数字计算控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
根据人工智能是否能正式的实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。
从产业链来看，人工智能产业链主要有三个核心层：基础层、技术层及应用层。
在基础层方面，计算技术得到广泛的运用，为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，是一切人工智能应用得以实现的大前提；人工智能技术层，主要有语音识别、计算机视觉、深度学习领域。
人工智能应用非常广泛，目前金融、汽车、零售、大健康、安防、教育等领域都有涉及。
PART2：人工智能发展环境近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。
中美数字经济产业比较
中美数字经济产业比较数字经济是近年来快速发展的全球经济领域之一。
中美作为全球经济的两大列强，自然也在数字经济领域具有重要影响力。
本文将就中美两国数字经济产业进行比较和分析，探究它们的异同和各自的优劣势。
一、数字经济的定义数字经济是指通过数字技术创新和应用，以信息和数据为要素，推动数字化产业升级，实现经济增长、就业创新、社会变革的一种新经济形态。
中美数字经济的规模都非常庞大。
根据2019年《美国数字经济报告》的数据显示，美国数字经济产值已经高达6.2万亿美元，是美国GDP的30.9%。
而《2021数字中国报告》显示，中国数字经济同样发展迅速，2019年中国数字经济总量达到35.8万亿元人民币，占中国GDP的比重已经超过了36%。
三、数字经济的产业范畴中美数字经济的产业范畴都从最初的电子商务阶段开始，逐渐发展成为了众多新兴数字经济领域。
对于美国而言，其数字经济产业的发展路线更为特色化。
主要涵盖数字广告、数字内容制作、云计算、在线音乐、网络游戏、物联网、人工智能等。
而在中国，数字经济则以电子商务为基础，从而衍生出包括移动支付、共享经济、在线教育、在线医疗等多种产业。
四、数字经济的市场环境中美数字经济的市场环境有较大差异。
美国的数字经济市场较为开放，是全球范围内科技创新和研究的主要来源地之一。
而中国在数字经济领域则受制于保护主义政策和国内市场的特殊需求，数字经济生态系统中的一些企业和平台逐渐成为主导地位。
五、数字经济的发展速度中美数字经济的发展速度有很大的差异。
历史上，美国在数字经济发展上具有强大的优势，其成熟的创新生态系统和资本市场为其数字经济的发展带来丰富的资源。
而中国通过政府的大力支持，数字经济产业也在短时间内取得了快速增长，特别是在移动支付、电子商务等领域，中国的数字经济已成为全球范围内的独一无二。
中国的数字经济发展战略更加注重政府角色的发挥。
中国政府通过开展一系列政策、法规和基础设施建设，积极推动数字经济发展，带动其他领域的升级。
美国推动中美科技“脱钩”背后有何深层动因
美国推动中美科技“脱钩”背后有何深层动因作者：暂无来源：《领导文萃》 2020年第15期李峥中美科技关系嬗变从中美建交至特朗普政府上台之前，中美科技关系总体上处于合作态势。
1979年1月，邓小平在访美期间与美国总统卡特签署了《中美政府间科学技术合作协定》，该协议成为两国科技合作的基础性文件。
据统计，双方在《中美科技合作协定》下签署了超过30份协定书和超过60份附属协议，涉及农业、商务、国防、能源、卫生、教育、核工业等领域。
进入21世纪以来，随着中国加入世贸组织，中美民间领域的科技合作显著升温。
然而，从奥巴马政府第二任期开始，中美科技领域的部分矛盾开始显现。
特朗普政府上台后，美国对华政策发生重大变化，两国在科技领域的分歧也显著增加。
2017年底，特朗普政府发布新版《国家安全战略》，其中指责中国“盗取美国知识产权”，要求限制“中国在敏感技术领域的并购”。
自此之后，美国明显加大了对于中美科技合作的干预。
一是在技术方面，美国逐步收紧针对中国的高科技出口管制，意图对中国实施前沿科技的技术封锁。
二是在数据方面，美国试图将个人数据赋予“国家安全”内涵，从而阻止中国企业获取美国数据。
三是在资金方面，美国推出法案阻碍中国对美高科技领域投资和并购，切断中国资金进入硅谷的渠道。
四是在市场方面，美国试图阻断中美科技产业链合作，迫使双方改变产业链相互依赖的模式。
五是在科技人才交流方面，美国加强对中国科研人员的执法调查和对中国留学生的盘查，对两国科技交流氛围带来了巨大破坏。
美国的上述做法正在改变中美科技关系的基本逻辑。
特朗普政府之前，中美科技关系主要基于互利合作，寻求共同发展。
如今，中美科技关系正在进入竞争形态。
当前是中美科技关系从合作转向竞争的一个过渡性阶段。
美国“脱钩”策略的主要做法是通过个别案例的示范效应和导向性政策促使美国科技企业和科研机构减少与中国的合作，对获取美国先进技术的中国企业和人员形成威慑，促使两国科技生态不再紧密连接。
中美人工智能产业政策的比较研究——基于目标、工具与执行的内容分析
收稿日期:2019-05-31 修回日期:2019-07-20基金项目:国家社会科学基金专项课题 建设智慧社会的顶层设计与实现路径研究”(编号:18VSJ 057)研究成果之一㊂作者简介:汤志伟(ORCID :0000-0003-4978-6617),男,1969年生,博士,教授,博士生导师,研究方向:电子政务与公共安全;雷鸿竹(OR⁃CID :0000-0002-1077-4793),女,1994年生,硕士,研究方向:电子政务与公共安全;周 维(ORCID :0000-0003-4346-7578),女,1996年生,硕士,研究方向:电子政务与公共安全㊂中美人工智能产业政策的比较研究*基于目标㊁工具与执行的内容分析汤志伟 雷鸿竹 周 维(电子科技大学公共管理学院 成都 611731)摘 要:[目的/意义]在人工智能的第三次发展浪潮中,中美两国取得的成就最值得关注,比较分析两国政策文本之间的差异对于我国人工智能产业政策未来的发展至关重要㊂[方法/过程]利用2016-2018年中美两国284条人工智能产业政策构建数据库,从政策目标㊁政策工具和政策执行三个维度选择17个政策变量,运用二元logistic 回归方法比较中美两国人工智能产业政策的差异㊂[结果/结论]研究发现:政策目标的差异主要体现在理论建设㊁技术运用㊁引进等三方面;政策工具的差异体现在财政支持㊁人力资源保障等六方面;政策执行的差异体现在一级机构㊁法律形式等方面,以期为我国人工智能产业政策未来的制定与完善带来更具参考性和针对性的启示㊂关键词:人工智能;产业政策;政策工具中图分类号:G 531 文献标识码:A 文章编号:1002-1965(2019)10-0073-08引用格式:汤志伟,雷鸿竹,周 维.中美人工智能产业政策的比较研究[J ].情报杂志,2019,38(10):73-80.DOI :10.3969/j.issn.1002-1965.2019.10.012A Comparative Study of Artificial Intelligence Industry Policies in China and the United States :Content Analysis Based on Objectives ,Tools and ImplementationTang Zhiwei Lei Hongzhu Zhou Wei(School of Public Management ,University of Electronic Science and Technology of China ,Chengdu 611731)Abstract :[Purpose /Significance ]In the third wave of AI development ,the achievements made by China and the United States deserve the most attention.A comparative analysis of the differences between the policy texts of the two countries is essential for the future devel⁃opment of AI industrial policies in China.[Method /Process ]This paper constructs a database of 284AI industrial policies in China and the United States from 2016to 2018,chooses 17policy variables from three dimensions of policy objectives ,policy tools and policy imple⁃mentation ,and compares the differences of AI industrial policies between China and the United States by using binary logistic regression method.[Result /Conclusion ]The study finds that the differences in policy objectives are mainly manifested in three aspects :theoretical construction ,technology application and introduction ;the differences in policy tools are presented in six aspects :financial support ,human resources protection etc.;and the differences in policy implementation are shown in two aspects :primary institutions and legal forms.The research provides enlightenment for the formulation and development of China 's artificial intelligence industry policies in the future.Key words :artificial intelligence ;industrial policy ;policy instrument0 引 言人工智能所具有的人机交互㊁智能感知㊁深度学习等特征,是推动新一轮科技革命和产业变革的驱动力㊂持续至今的人工智能第三次浪潮不仅仅停留在经济㊁社会㊁政治㊁技术领域,其在产业政策领域引发的全球关注同样是此轮发展浪潮中区别于历史上任何一个时期的重要特征㊂人工智能的技术研发和产业发展已经引起了世界各国政府的高度关注,各国纷纷制定国家级的人工智能创新规划和战略目标,将人工智能作为第38卷 第10期2019年10月 情 报 杂 志JOURNAL OF INTELLIGENCE Vol.38 No.10Oct. 2019提升国家综合竞争力㊁打造科技核心能力的重要手段[1]㊂其中,中国和美国两个国家的发展最引人注目㊂作为世界上的超级大国 美国和世界上人口最多的发展中国家 中国,两国都高度重视人工智能的发展,将其上升为国家战略层面,通过发布政策文件的方式指导人工智能未来的发展方向㊂美国身为人工智能第三次浪潮的主要领导者,处于领先地位,中国紧跟其后,但中美两国在许多领域上都呈现出竞争的格局[2]㊂2016年,美国总统办公室发布‘为人工智能的未来做好准备“‘国家人工智能研究与发展战略规划“报告,确定了人工智能在美国的国家战略地位㊂与此同时,我国也顺应国际发展的新趋势,于2015年在‘中国制造2025“中首次提出大力发展人工智能新产业,同年又在‘ 互联网+”行动指导意见“中将人工智能作为重点发展领域㊂2016年‘ 十三五”国家科技创新规划“中也提出增加人工智能产业研发投入,最终在2017年国务院出台的‘新一代人工智能发展规划“中将人工智能纳入中国的国家战略规划㊂如何抓住此次人工智能第三次发展浪潮所带来的新兴挑战与机遇,对于一个国家未来的发展尤其重要[3]㊂中美两国所制定的人工智能产业政策在指导本国产业发展过程中所表现出的特征㊁趋势和侧重点有何相同之处和不同之处,中美两国在政策文本上所体现的政策目标是什么,预想达到的政策结果如何,主要使用哪些政策工具?除此之外,中美两国人工智能产业政策还存在着哪些差异?本文试图从政策目标㊁政策工具和政策执行维度研究中美两国的政策文本,从而发现我国人工智能产业政策制定过程中所存在的问题,为我国人工智能产业政策未来的制定与发展提供更具参考性和针对性的启示㊂1 文献综述与理论基础目前世界各国对于人工智能的重视,引发了学术界的广泛关注㊂其核心内容主要是围绕如何制定人工智能产业政策以促进人工智能的发展,防范人工智能发展所面临的社会风险㊂在人工智能的理论研究上,有学者提出人工智能指的是包括脑认知基础㊁机器感知与模式识别㊁自然语言处理与理解㊁知识工程等四个方面[4]㊂在人工智能政策研究方面,Marda V通过对印度当前人工智能政策背景研究,提出人工智能技术局限性在制定政策就应该被同时考虑[5]㊂类似地,国内学者也对中国人工智能产业政策展开一系列的相关研究㊂于汉超等人通过梳理美英法德欧盟日本和中国的人工智能政策,从人工智能基础研究㊁应用场景部署㊁伦理和法律共识等方面提出建议[6]㊂何哲通过比较中国和美国人工智能发展战略异同,剖析关键点并为中国的人工智能战略方向提出了相应的建议[7]㊂贾开等人通过对中美英法四个国家人工智能公共政策分析,提出中国在国际竞争中要想取得优势,需要立足于本国的国情,兼顾发展和规制两个方面[8]㊂从现有的研究来看,寻找政策的普遍特征㊁政策文本的量化研究亦是目前学术界研究的热点趋势之一[9]㊂例如Schneider等提出政策文本量化研究须从其目标㊁代理人以及政策之间的联系研究[10]㊂Peters 等人也提出政策量化分析需要考虑政策工具㊁政策问题和政策管理者三者之间的匹配[11]㊂现有的文献已表明产业政策的逻辑基本上是按照政策目标㊁政策实施手段和政策工具所提供的支持和保障构成的㊂第一,政策目标是政策实施力图达到的效果与价值,既是政策评估的基础,也是政策执行者遵循的明确指令㊂我国人工智能产业政策的目标制定与我国现阶段的基本国情和产业发展的具体情况相适应㊂例如刘红波认为人工智能的政策目标应同时注重技术研发和实践应用[9]㊂首先,研发出先进的人工智能技术,需要一定的学科背景和强大的理论作为支撑,其次,有效地将理论科技成果转化为现实的生产力,促进社会的生产和进步,最终达到科技发展成果由社会全体成员共享,这也是产业政策目标制定根本目的所在㊂第二,关于政策工具的分类有很多,简单来说,政策工具就是政府为了实现政策目标所采用的各种手段和方法㊂其中最经典的分类由Rothwell(罗斯维尔)和Zegveld(沃尔特)根据政策工具对科技活动的作用方式划分的供给型㊁环境型和需求型分类[12]㊂有学者将这种政策工具的分类用于国际政策的比较中,例如汤志伟通过构建工具性维度和内容分析维度分析中国和美国两个国家数据开放政策文本的比较,并为中国开放政府数据政策的制定提供对策建议[13]㊂第三,政策执行是为了保证政策目标的实现,综合运用各种手段进而采取特定行为模式将其方案付诸于实践的一系列政策活动㊂在政策执行过程中,由于种种不可控制的因素会出现政策最后实施结果偏离其预期目标的情况㊂一些学者在研究我国政策执行时指出权力关系是影响中国地方政府政策执行的主要因素[14]㊂综上,通过上述的文献梳理,学者对于人工智能产业政策研究多为描述性比较,暂未从更为细致地定量角度进行深入研究㊂同时,人工智能作为新兴产业,其健康良好的发展对国家政治㊁经济的发展影响深远,站在国际视角对比分析人工智能产业政策,才能更好地发现我国人工智能产业政策存在的问题与不足㊂因此本文借鉴李梓涵昕的中韩两国技术创新政策文本分析框架[15]和彭纪生的中国技术创新政策分析框架[16]从㊃47㊃ 情 报 杂 志 第38卷政策目标,手段到执行效果的角度对中美两国人工智能产业政策文本进行定量分析,以期能更加全面的反映问题所在㊂2 研究设计 2.1 数据收集及编码 本文主要通过国家政府机构的官方网站㊁北大法宝等平台搜集政策文本,此外,还查阅与中美两国人工智能产业政策相关的文献㊁期刊㊁报纸㊁新闻㊁采访等,建立中美两国的人工智能产业政策数据库㊂为了能够科学准确地研究样本,政策文本需要严格符合以下的标准:a.政策标题中必须含有 人工智能”关键词㊂b.内容与人工智能密切相关,现行有效㊂经过严格筛选和剔除不符合批复和会议记录等工作文件后,共搜集整理到7个政策文本,具体情况如表1所示㊂为了便于政策文本的后续分析,本文对所检索的政策文本进行编码操作㊂同时为了体现政策分析的科学性和可信度,由本文其中两位作者分别作为编码人员各自进行预编码,将人工智能政策文本内容按照 政策编号-政策序号-序列号”的顺序,进行政策条款的编码,之后由课题组审核,最终形成284条人工智能产业政策条款㊂表1 人工智能产业政策文本的基本情况出台时间分布部门国家政策名称2016.10.15美国国家科技委员会的机器学习与人工智能分委会美国为人工智能的未来做好准备2016.10.13美国国家科学技术委员会和美国网络和信息技术研发小组委员会美国美国国家人工智能研究和发展战略计划2016.10.13总统行政办公室美国人工智能㊁自动化与经济报告2016.05.18国家发展改革委中国 互联网+”人工智能三年行动实施方案2017.07.08国务院中国新一代人工智能发展规划通知2017.12.13工业和信息化部中国促进新一代人工智能产业发展三年行动计划2018.04.02教育部中国高等学校人工智能创新行动计划 2.2 政策目标 人工智能产业政策根本目的之一在于促进新的技术和知识扩散,促进人工智能产业的发展,提升国家综合实力㊂政府促进新兴技术向其他企业扩散最常用的手段是制定一系列相关的政策㊂为了强化政府政策措施的影响力度,政策制定者需要重新定义国家的主要技术创新目标,去协调政策涉及的多个参与者,才能更好促进新兴的知识和技术自由地传播和发展㊂因此,人工智能产业政策发展目标必须适应产业的发展,遵循产业发展的规律㊂本文按照人工智能产业的发展路径和Ergas提出对技术创新政策 任务导向型”和 扩散导向型”两大分类[16],将政策目标按照人工智能技术产生㊁形成㊁转化㊁发展以及达到社会共享的终极目标的思路进行划分㊂首先,人工智能技术离不开前沿理论的支撑,为人工智能研发提供坚实的基础;其次,先进技术的引进㊁消化会带来重要的思维开源㊂此外,在积累大量的理论技术成果的基础上,将科技成果有效地转化为现实生产亦是至关重要的环节㊂由于人工智能这一新兴的产业,主要的依靠对象还是市场主体,如何促进市场主体发挥自身的主观能动性,增强企业的活力,最终达到社会全体成员共享经济发展新成果,从根本上增进民生福祉㊂故此本文按照反映产业政策对知识扩散的引导 扩散导向型政策目标”和反映产业政策对知识增加的引导 任务导向型政策目标”的两维度,选择相应的子变量,以期反映人工智能产业政策的发展目标㊂ 2.3 政策工具 政策工具是连接政策目标与政策执行效果之间的桥梁和手段㊂人工智能产业政策工具的选择从根本上来说是由政策体系和政策目标所决定的㊂Rothwell(罗斯维尔)和Zegveld(沃尔特)根据政策工具对科技活动的作用方式不同,提出将政策工具分为供给型㊁环境型和需求型[12],其中供给型政策工具是指政府自上而下地通过对人才培养㊁技术提升㊁资金的投入,直接作用于生产要素,扩大有效供给力度,推动人工智能产业的发展㊂需求型政策工具是指政府通过采购与贸易管制的措施,培育发展产业㊁深化应用推广等方法,作用于产业市场方面,如降低市场进入的阻力㊁较少市场的不确定性,从而间接影响生产者,激发市场主体的积极性与活力㊂同理,环境型政策工具是指政府通过打造一个有利于政策落地和产业发展的社会环境和制度环境,进而促进人工智能产业的发展㊂本文将结合人工智能产业政策发展阶段的特点,从供给型政策工具㊁需求型政策工具和环境型政策工具的维度,选择相应的子变量,以期全面地反映人工智能产业政策的政策工具情况㊂ 2.4 政策执行 政策执行是由政策执行者负责政策实施并产生政策实施效果㊂政策执行主要分为中央行政机关执行和地方各级行政机关执行[17-18]㊂中央行政机关执行是由统一的国家中央部门负责实施和监控,而地方各级行政执行是由分散的地方行政组织执行,也可以委托给私人市场辅助实施[17-18]㊂考虑到中美两个国家的文化㊁国家体制等不同,中国更偏向于由中央行政机关执行,美国更偏向由地方行政机关执行,这两种政策执行的主要特点和执行效率并非一样㊂具有地级行政机关执行特点的扩散导向型政策,沟通协㊃57㊃ 第10期 汤志伟,等:中美人工智能产业政策的比较研究调能力较高;而具有中央行政机关执行特点的导向型政策,会对中央行政机关提出更高的要求㊂政策发布机构能够反映出政策主体对基层执行机构施加的压力和执行力度强弱,故本文选择政策出台的立法机构作为政策执行力度指标㊂本文借鉴参考‘中韩两国技术创新政策对比研究政策执行维度“政策执行变量选取,结合人工智能产业政策的特点,按照反映可以颁布法律形式文件的较高级机构 中央行政机关执行”和不能颁布法律形式文件的较低级机构 地方行政机关执行”,选择相应自变量,以反映政策发布主体对政策执行机构的影响力度㊂ 2.5 政策研究框架与变量说明 本文选择文化㊁历史㊁经济水平㊁技术条件都存在显著差别的中美两国人工智能产业政策作为分析对象,将从政策目标㊁政策工具㊁政策执行三个维度对于人工智能产业政策进行分析㊂政策目标是政策执行的方向,是政策工具要达到的目的和效果㊂政策工具是实现政策目的所采取的一系列手段,而政策执行是影响政策效果的重要方面,这三个方面有机结合起来将政策文本进行全方位的分析㊂结合人工智能产业政策的特点,本文从政策目标㊁政策工具与政策执行三个维度共选择17个政策变量,科学地构建人工智能产业政策三维分析框架,如图1所示㊂首先,在政策目标维度,按照 扩散导向型”和 任务导向型”政策目标,选取鼓励㊁引导新产品和服务项目开发㊁升级,理论研究㊁技术运用㊁引进,消化吸收㊁科技成果转化和社会共享四个子变量㊂其次,在政策工具维度中,按照 供给型” 环境型”和 需求型”政策工具维度进行选取变量㊂在 供给型政策工具”中,按照政府自上而下地通过对人才培养㊁技术提升㊁资金的投入,选择 人力资源培养” 基础设施建设” 金融支持” 产学研支持”和 财政投入”等子变量;在 环境型政策工具”中,按照政策工具为产业发展提供环境和制度保障的角度,选择 税收优惠” 行政组织领导”等子变量;在 需求型导向政策工具”中,按照政策工具通过采购与贸易管制手段作用于产业市场的角度,选择 国际合作”和 政府采购”等子变量㊂最后,在政策执行维度中,按照 中央行政机关执行”和 地方行政机关执行”维度选取了一级形式㊁二级形式㊁三级形式和法律形式等四个子变量㊂从政策目标㊁政策工具和政策执行维度选择17个子变量,按照VI ㊁V 2㊁V 3 到V 17变量代码依次顺序排列,以期反映中美人工智能产业政策特征,变量名称㊁变量定义等详细情况如表2所示㊂表2 政策变量的基本情况变量类别变量代码变量名称变量描述变量类型政策目标V 1理论研究㊁技术运用㊁引进基础理论研究㊁技术引进㊁出口以及新技术的消化吸收虚拟变量V 2消化吸收㊁科技成果转化实现科技成果的应用和推广㊁产业化虚拟变量V 3鼓励㊁引导新产品和服务项目开发㊁升级鼓励企业开发㊁生产新产品㊁服务和升级转型虚拟变量V 4社会共享注重提高民生服务,提高社会治理水平和能力虚拟变量政策工具V 5财政投入政府财政支持㊁财政补贴虚拟变量V 6税收优惠给予减免税收㊁税收优惠等政策支持虚拟变量V 7金融支持增加融资渠道,为市场提供贷款㊁保险等优惠支持虚拟变量V 8基础设施提供相关领域的基础设施虚拟变量V 9人力资源保障建立人才的培养㊁培训和相关措施虚拟变量V 10行政组织领导设立专门的组织,统一规划虚拟变量V 11国际合作提供国际之间的交流㊁合作机会和平台虚拟变量V 12产学研支持加强企业㊁科研机构和高等学校之间的合作虚拟变量V 13政府采购国家机关或组织购买服务㊁产品和工程虚拟变量政策执行V 14一级机构中国国务院(美国联邦政府)及各部委的参与虚拟变量V 15二级机构中国国务院(美国联邦政府)直属特设机构或者委员会是否参与虚拟变量V 16三级机构局级行政机构虚拟变量V 17法律形式政策是否以法律形式出台法律虚拟变量㊃67㊃ 情 报 杂 志 第38卷3 人工智能产业政策测度与赋值本文参考李凡学者的‘中印技术创新政策演进比较研究-基于目标㊁工具和执行的定量分析“一文,对人工智能产业政策文本采取虚拟变量的赋值法㊂首先,本文将国家变量作为协变量,设置为C,美国赋值为1,中国赋值为2㊂其次,将所选择17个政策子变量作为因变量并进行赋值,赋值原则为当一项政策条款符合本文选取17个变量描述中的某一特征时,即在相应变量下赋值为1,否则为0㊂如果一项政策条款符合17个变量中多个特征时,即在符合每个变量下都赋值为1,其他不符合变量则赋值为0㊂由于因变量为二分类变量,非连续变量,不能采用简单回归模型,故采取Logistic回归模型对数据进行分析,得到中美两个国家在政策目标㊁政策工具和政策执行上的国家差异㊂其中,回归系数如果为正,代表着中国该变量下的政策数量占比明显高于美国,如果为负则代表着美国该变量下的政策数量占比显著高于中国,具体的回归结果如表3所示㊂表3 数据回归结果情况变量类型变量名称B Wald P OR95%CL政策目标理论建设㊁技术运用㊁引进-0.70**4.6720.0310.4950.262-0.937消化吸收㊁科技成果转化-0.399*2.7610.0970.7610.419-1.074鼓励㊁引导新产品和服务项目开发㊁升级-0.748**5.3490.0210.4730.251-0.892社会共享-0.1740.5090.4760.8400.520-1.356政策工具财政投入0.961**0.4790.0452.6141.022-6.688税收优惠0.1990.0200.8881.2200.076-19.707金融支持-0.7350.7570.3840.4790.091-2.513基础设施-0.991***7.5800.0060.3710.183-0.752人力资源保障0.725***6.7100.0102.0641.193-3.571行政组织领导1.459***21.9990.0004.3012.338-7.912政府采购----------国际合作-1.036*3.1390.0760.3550.113-1.116产学研支持-1.413**4.7550.0290.2430.068-0.867政策执行一级机构-4.728***21.5290.0000.0090.001-0.065二级机构4.3621.8260.8001.8120.610-5.501三级机构-0.3270.6610.4160.7210.327-1.587法律形式1.350*0.6780.0463.8571.022-14.561 *㊁**㊁***代表着在10%㊁5%和1%水平下显著 注:--表示该数据缺失4 中美人工智能公共政策演进的差异 4.1 政策目标差异 中美两国政策目标的差异主要体现在理论建设㊁技术运用㊁引进和消化吸收㊁科技成果转化以及鼓励㊁引导新产品和服务项目的开发㊁升级三个方面,在社会共享方面没有显著差异,如图2所示㊂图2 中美人工智能产业政策目标差异比较a.中国比美国更强调理论建设㊁技术运用㊁引进实现㊂中国非常强调引进国外先进技术㊁注重技术运用㊂颁布的政策主要围绕 核心技术开发,共同推动人工智能基础理论㊁共性技术㊁应用技术研究软硬件技术开发㊁支持开源软硬件平台及生态建设”等,例如在‘促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)“中提出加强研发人工智能的开发框架㊁算法库㊁工具集,鼓励建设开源开放平台,研发出具有人工智能特质的智能软件是我国人工智能产业发展计划之一[20]㊂中国更注重核心技术的开发,这也是人工智能产业能否得到持续发展的关键因素之一㊂b.中国比美国更强调消化吸收㊁科技成果转化目标实现㊂技术引进㊁运用必须与实践相结合,才会发挥真正的效果㊂例如‘国务院关于印发新一代人工智能发展规划“中注重鼓励以人工智能技术为重点应用领域的产品研发,使人工智能技术与商业模式共同创新发展,促进创新产品这一新兴业态的培育,合理布局产业链,开发智能软硬件㊁智能机器人㊁智能运载工具以及智能终端等具有重大引领带动作用的人工智能产业[21]㊂促进 人工智能+其他产业”紧密融合,建立具有国际影响力和竞争力的人工智能产业集群,形成跨界融合㊁数据优先㊁具有创造力的智能经济形态㊂目前,我国包括高水平论文在内的人工智能产出总量位㊃77㊃ 第10期 汤志伟,等:中美人工智能产业政策的比较研究居全球第一,同时,我国也是全球人工智能产业布局最多的国家,领先于美国和日本,其中国家电网公司近五年在人工智能相关技术方面发展迅速,远高于国内其他专利技术,位居全球第四㊂c.中国比美国更强调鼓励㊁引导新产品和服务项目的开发㊁升级目标的实现㊂人工智能产业政策目标包括如何应用好人工智能技术,该环节离不开发挥市场和企业的活力,这也是政策目标核心环节㊂例如国务院在‘互联网+”人工智能三年行动实施方案“中提出通过一系列的保障措施进一步发展人工智能新兴产业㊁推进重点领域智能产品创新以及提升终端产品智能化水平等项目,建立人工智能产业生态链,打造大规模的人工智能市场应用[20]㊂ 4.2 政策工具差异 中美两国政策工具的差异体现在财政投入㊁人力资源保障㊁行政组织领导㊁基础设施㊁国际合作㊁产学研支持方面,在税收优惠㊁金融支持和政府采购等方面没有差异,如图3所示㊂其中值得注意的是我们发现政策工具中的政府采购这一子变量的使用严重缺失,需求型政策工具的作用未得到充分发挥㊂通过政府购买㊁贸易等形式加快促进推动新兴技术的发展,形成标杆示范效应,尤其是对于在人工智能这种新兴的业态,在设定安全应用的标准层面,政府采购将起到至关重要的作用,该环节中政府需要发挥带头引领作用,推动人工智能规模化落地[21]㊂因此不断完善人工智能领域的需求型政策工具应是今后相关政策工作的重点㊂图3 中美人工智能产业政策工具差异比较a.中国比美国更强调基础设施㊁国际合作㊁产学研支持㊂经济的健康发展离不开基础设施的建设[23]㊂中国政府在‘新一代人工智能发展规划“的通知中提出围绕公众迫切需求,加快创新人工智能应用,提供个性化㊁精准化的服务,如智能医疗㊁智能健康和养老等,不断优化和加强基础设施的建设㊂人工智能作为影响国家发展的战略性技术,世界上主要的发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力的手段,与其相比,我国人工智能整体发展水平仍比较落后,注重国际合作可以吸取国外先进的经验和理论,进而促进我国人工智能的发展㊂正如国务院在‘ 互联网+”人工智能三年行动实施方案“中提出的鼓励和其他国家加强人工智能技术研发与应用合作,为人工智能企业提供国际合作㊁海外创新服务㊂[20]国际合作对我国人工智能论文产出的影响也十分显著,其中高水平论文中通过国际合作完成量占比高达42.64%㊂产学研支持是加快我国人工智能发展的重要途径之一,我国人工智能知识产量大量停留在大学和科研机构,例如,中国教育部在‘高等学校人工智能创新行动计划“的通知中提出加快建设人工智能科技创新基地,鼓励高校㊁各类国家级创新基地建设新型科研组织机构,开展跨学科研究[24]㊂但是在促进知识应用和成果转化方面仍存在显著 短板”㊂因此中国未来的方向应是多关注产学研融合创新,不断支持企业自主利用数据㊁算法等优势资源开展人工智能基础研究㊂b.美国比中国更强调财政投入㊁人力资源保障㊁行政组织领导㊂财政投入对于人工智能的发展至关重要,美国国家科学技术委员会在‘美国国家人工智能研究和发展战略计划“中明确阐述了联邦投资在人工智能长期研究中的关键作用,鼓励分享专用于政府资助研究的AI数据集,研发人工智能实施框架,协调解决人工智能研发投资中的问题㊂在美国白宫发布的‘人工智能㊁自动化与经济报告“中,政府听取了来自商业领袖㊁技术专家和经济学家对于该领域发展的建议,人工智能方面研发的专家对于人工智能在保持其迅速发展和在更广泛领域的应用上持乐观态度,主要原因是基于联邦资金对于人工智能研发的持续投入[25]㊂美国总统办公室发布的‘为人工智能的未来做好准备“的报告中也提到美国政府资助各州和地方政府推动个人决策的人工智能系统使用㊂由此可见,人工智能的发展离不开财政的大力支持[26]㊂人工智能持续发展更是离不开大量的人才,尤其是高水平人才的投入,美国在人工智能人才投入量独占鳌头,累计高达28536人,占据世界总量的13.9%㊂中国人工智能人才拥有量位居第二,但是杰出人才供给数量少,按高H因子衡量的中国杰出人才不到1000人,不及美国的五分之一㊂同时中国企业在人才投入培养上也相对较少,高强度人才的投入集中在美国,中国仅有华为一家企业位居全球前列,而且中国的人工智能人才地区分布不平均,学科分布也相对分散[27]㊂此外,人工智能的发展离不开两国行政组织的领导㊂美国人工智能领域的发展受到行政组织的影响更多,而中国人工智能领域的发展多集中在高校或者研究所,行政组织领导负责颁布政策,但具体实施参与并不多,这也跟中国特殊的国情有关㊂㊃87㊃ 情 报 杂 志 第38卷。
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2019年中美人工智能产业分析报告
2019年8月
目录
一、走进人工智能新时代 (6)
1、人工智能是什么 (6)
2、中美两国引领全球人工智能发展 (8)
二、多角度对比中美人工智能投资 (11)
1、看规模，中国人工智能投资额已超过美国 (11)
2、看轮次，中国人工智能投融资更偏早期 (12)
3、看投向，中国重应用层而美国重基础层 (13)
三、人工智能带来新机会，中国有望从AI芯片突围 (18)
1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18)
2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21)
（1）美国在芯片领域起步早，巨头众多，培养并积累了丰富的人才 (21)
（2）美国芯片和互联网巨头众多，为资本退出提供更多选择 (22)
（3）美国芯片产业链齐全，产业布局完整 (24)
3、换道超车，中国在AI芯片上可以有所作为 (25)
（1）AI芯片处于发展早期，竞争格局未定 (25)
（2）边缘AI芯片领域，广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28)
（3）芯片自主可控呼声高涨，政策为芯片研发保驾护航 (28)
四、深入落地，计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30)
1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30)
2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33)
（1）安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33)
（2）我国计算机视觉技术领先，在数据方面占有优势 (35)
（3）中国消费者对新技术接受度更高 (36)
3、对比美国，看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37)
（1）新零售 (38)
（2）医疗影像 (38)
（3）保险行业 (39)
（4）工业制造 (39)
五、主要风险 (40)
1、人工智能芯片研发不及预期 (40)
2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)
中美两国引领全球人工智能发展。
得益于中国较好的互联网及信息技术产业底蕴以及国家、社会的高度重视，中国在人工智能方面发展迅猛。
目前，中美在人工智能企业数量、专利数量、论文数量以及人才数量上并驾齐驱，成为引领全球人工智能发展的两大动力来源。
多角度对比中美人工智能投资。
看规模，中国人工智能投资额已超过美国。
中国人工智能行业投融资额从2013年的37.8亿元增长到2018年的1091.5亿元，年复合增长率达96.8%，而美国2018年人工智能领域投资额为93.3亿美元。
轮次，中国人工智能投资更偏早期。
从人工智能领域投融资的轮次分布来看，中国有70%以上的投资处于A轮及A轮以前，而美国这一数据为65%左右，且美国投资轮次后移的趋势更加明显，体现美国人工智能发展更早，行业更为成熟。
看投向，中国重应用层，美国重基础层。
美国在人工智能九大领域中累计投资额排名前三的为：芯片/处理器、机器学习应用和自然语言处理；中国累计投资额排名前三的为：计算机视觉与图像、自然语言处理和自动驾驶/辅助驾驶。
中美两国在人工智投资上最主要的差异体现在人工智能芯片和计算机视觉与图像这两个赛道上。
前者美国遥遥领先中国，后者中国领先美国。
综合上述多个维度的中美对比，我们认为：1、在规模上，中国人工智能投资额未来几年将进入调整期。
判断依据是：1）中国人工智能投资额与中国人工智能市场规模不匹配。
2）投资机构趋于理性；
3）2019年上半年人工智能领域投资额低于去年同期。
2、在轮次上，随着行业发展，中国人工智能投资轮次将继续后移，优质企业逐渐显现，平均单笔投资额上升。
人工智能带来新机会，中国有望从AI芯片突围。
中美在AI芯片领域的差距主要体现在：1）美国芯片起步早，人才丰富；2）美国芯片产业布局完整；3）美国芯片和互联网巨头众多，为资本退出提供更多选择。
AI芯片是人工智能带来的新机会，中国可以有所作为：1）AI 芯片处于发展早期，中美技术差距较小，竞争格局未定。
目前在云端AI芯片上英伟达一家独大，市场期待有新的解决方案；2）在边缘AI芯片领域，中国有广阔的应用场景和市场空间；3）芯片自主可控呼声高涨，政策为芯片产业保驾护航。
深入落地，计算机视觉仍有广阔的应用场景。
计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分，2017年占比约为37%。
中美在该领域的投资差异主要是由于：1）安防的巨大需求拉动计算机视觉在中国快速落地；2）我国计算机视觉技术领先，在数据方面占有优势；3）中国消费者对新技术的接受度更高。
与美国相比，我国计算机视觉的应用领域仍有待拓宽。
目前，我国计算机视觉技术的应用仍主要集中在安防影像分析。
我们认为，政府端安防市场只是计算机视觉行业的起点，但终点在于更为广泛的B 端市场。
如果企业能深入挖掘市场需求，运用计算机视觉技术与具体的应用场景相结合，提出合适的解决方案，这一领域仍有广阔的市场
空间。
基于此，我们看好计算机视觉在新零售、医疗影像和工业制造的未来发展。
一、走进人工智能新时代
1、人工智能是什么
概括而言，人工智能是指对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能的概念早在上世纪五十年代就已经被提出，但是由于算力和算法不够成熟，一直未能真正应用和推广。
随着2006年“深度学习”神经网络算法的诞生，人工智能进入发展新阶段，在语音识别、视觉识别和自然语言处理等方面均有了长足的进步，让世界再一次看到了人工智能解放人类劳动的可能性。
如今，布局人工智能，发展人工智能已经成为各国国家战略的一部分。
总体来看，人工智能行业可分为基础支撑层、技术层和应用层。