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全球人工智能开展现状、挑战及对中国的建议
摘要：当前，人工智能（Al）已经成为各国必争的科技 创新高地。政府、学术机构、企业都高度重视。基础研究方 面，AI论文、期刊、学术会议数量都逐年增加；技术创新方 面，算法进一步成熟，走进产业化，AI投资和专利产出大幅 增长。围绕AI的国际竞争愈发激烈，许多国家都在加强布局 AI研发和应用布局。本文结合近年来技术创新态势和主要智 库、媒体观点，对当前人工智能开展形势、应用前景、主要 挑战及国际竞争等进行了分析，并结合我国国情提出了促进 人工智能创新开展的建议。
随着科技进步和产业变革的加速演进，人工智能（AI） 已经成为各国必争的科技创新高地。放眼全球，在政府、学 术机构、企业等各个层面，AI都受到高度重视，其在学术研 究、技术创新、人才教育等方面的开展都呈现全新态势。
01全球开展形势
1.1学术研究越来越多的国家开始重视AI研究，AI已 成为学术领域的热点。学术论文方面，据微软学术图表 （Microsoft Academic Graph, MAG）统计，2000 至 2020 年 间，通过各种途径发表的AI论文数量从不到4.8万篇增加至 23万篇，提升了约4倍（见图1）,占所有论文的比重从不 到2%提高至3%0《2021年人工智能指数报告》（"Artificial 过了美国、中国、德国等AI强国。
4.2 中美两国领先。在众多国家中，美国仍是公认的 AI第一强国，拥有强大的企业和研究机构，政府每年也投入 大量财力支持研发，2020财年非国防和情报部门的AI拨款 就到达9.735亿美元，2021财年这一数字进一步提高至15 亿美元，同比增加近55%。然而，美国的领先地位正在逐渐 被中国赶上，个别领域甚至已经被超越。如中国在2017年 之后一直保持全球AI论文发表数量第一，并逐步扩大领先优 势，2020年更是首次超过美国成为世界AI期刊上被引用频 次最高的国家。2019年，美国信息技术与创新基金会（ITIF） 的数据创新中心曾发布研究报告《谁将在人工智能角逐中胜 出：中国、欧盟或美国？》，对中、美、欧AI开展现状进行 比拟测算一一美国以44.2分领先，中国以32.3分位居第二, 欧盟那么以23.5分位居第三。美国的领先地位彰显无疑，而中 国那么以追赶之势跟进。谷歌前董事长埃里克・施密特认为，中 国在面部识别、健康数据、电子商务等很多方面具有领先地 位，美国在开展AI方面〃仅比中国领先一到两年〃。中国的快 速崛起引起美国各界的担忧。大量美国媒体、智库鼓吹中国 即将在AI领域超越美国。2021年3月4日，美国国家人工 智能平安委员会（NSCAI）投票通过，并向美国国会提交了 长达756页的2021年度最终建议报告，详细阐述了 AI对于 社会开展和国家平安的重要作用，并对如何维护AI技术优 势、保障国家平安提出了措施建议，尤其是将中国明确为未 来美国在AI领域的最大竞争对手，针对性地呼吁美国联邦政 府采取措施。报告成为美国民主共和两党共识，得到了包括 联邦政府在内各界的重视，拜登政府也表示支持报告在知识 产权、人才、加速创新、微电子、国际合作等方面提到的许 多具体政策建议。可以预见，未来中美AI领域的战略博弈将 会进一步演化，在吸引人才、突破关键技术等方面的竞争会 更加激烈。
4.3 国际合作积极。随着越来越多的国家加入全球AI 竞争，迫切需要制定全球范围内行之有效的国际规那么、标准, 同时国家间也需要通过互利合作到达取长补短、共同进步的 目的。为满足一些国家共同开展的目的，各种AI建议应运而 生，很多非常重要的国际建议、论坛、组织也纷纷纳入AI 议题，涉及AI的原那么标准、数据共享、研发合作等方面内容
（见表2） o日本、韩国、英国、美国和欧盟成员国等国家积极参与了政府间AI方面的合作。也有一些国家通过积极缔 结双边协议来推进AI国际合作。
表2主要Al相关国际合作资料来源：斯坦福大学以人为本人工智能研究院。
类型
A1相关内容
多边建议
1 .经济合作与开展组织A1原那么.37个经济合作与开展组织成员国及5个非成员国参与,涉及A1 标准和原那么、数据共享、研发合作、数字基础设施等
2 . D10建议，澳大利亚、加拿大、印度、日本、美国等10国参与,涉及AI标准和原那么、推进民 主和保障人权
3 .自由在线联盟（「FAIR）,全球32个成员国参与.涉及AI标准和原那么、国际数据共享等
国际论坛
1.67,促进负责任的AI开展,解决信息缺失和其他危险互联网内容
2 .G20,开展AI和数字基础设施研发合作、数据共享等
3 . 1P5,由来自中国、美国、日本、韩国和欧盟的5个世界上最大的知识产权局论坛推动A1知识 产权保护和国际合法性，促进A1的应用和创新
国际标准
1 .第三代合作伙伴计划（3CPP），来自日本、美国、中国、欧洲和韩国的7家电信标准开发组织参与， 涉及电信领域AI相关的标准和原那么
2 .电气电子工程师学会（IEEE）,包括160多个国家的41.9万个成员.涉及相关领域AI的标准 和原那么、数据共享等
3 .国际标准化组织（ISO） , 31个成员国,16个观察国.通过国际标准鼓励A1创新,推动达成 共识
国际组织
联合国教科文组织、世界知识产权组织、世界贸易组织等主要国际组织都有A1相关目标
值得注意的是，不同于特朗普的一意孤行，拜登政府更 加注重通过联合盟友维护其世界霸主的地位。专家预测美国 或将在科技领域牵头发起成立''科技民主联盟〃，借西方民主 价值观拉拢盟友共同促进AI和新兴技术的开展和使用，并进 一步对中国实施科技封锁与遏制，中美科技竞争或将升级迈 入新阶段。
05有关建议
虽然我国AI技术研发在全球的影响力显著提高，又拥有 全球最丰富的应用落地场景，但AI伦理、人才培养等问题仍 需重视。习近平总书记在党的十九大报告中明确提出，要〃推 动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合〃，将人工 智能视为供给侧结构性改革和推动实体经济开展的重要一 环。相关部门贯彻落实十九大精神，出台了一系列战略举措, 有力地推动我国在AI技术和产业化方面的进步。结合近年来 全球AI开展动态，为贯彻落实新开展理念，进一步加快我国Al技术创新，提出以下建议:
(1)理顺促进AI开展的体制机制。为更好地发挥政府 在AI创新方面的重要作用，一些国家成立了指导AI开展的 专门机构，一方面解决部门间各自为战，碎片、重复支持AI 研发的情况，另一方面也可更高效地加强对民间AI创新的引 导。建议进一步理顺我国促进AI开展的体制机制，成立专门 机构或小组负责统筹部门间的支持政策，防止重复支持、无 效支持，实现政府资源效益最大化和跨部门政策的良好衔 接，并进一步促进AI成果转化，使我国从AI论文强国变成 AI专利强国。
(2)强化AI数据资源共享。近一两年来，鼓励相关数 据和模型的资源共享已经成为美国、英国、日本、韩国等国 家在AI管理上的重要共识，也是国际合作的一项重要议题。 这是由AI技术的特征决定的，为了朝更智能的方向前进，最 基础、最关键的大数据支撑是必不可少的。美国谷歌、Meta (原脸书)、亚马逊等科技企业凭借其商业模式和垄断地位 掌握了大量用户数据，对其进一步研究机器学习、深度学习 至关重要。我国在加强数据保护的基础上，要充分利用数据 资源，鼓励开放共享，推进行业整体开展前进。
(3)加强人才培养。人才是第一资源，在未来AI战略 竞争中，谁能够在世界范围内吸引、培养和留住人才，谁就 会取得优势。据统计，我国AI人才目前缺口超过500万，国 内的供求比例为曾10,供需比例严重失衡，同时80%以上的 外籍美国AI博士应届毕业生选择留在美国。继续加强人才培 养、补齐人才短板，是我国的当务之急。特别要探索产学合 作、国内国际合作、跨界跨领域合作的育才机制，营造有利 于AI人才成长与培养的沃土推动构建和完善既有利于开展 人才独创能力，又能有效调动潜力的平台条件，为未来做好 准备。
(4)营造有利的国际环境。AI未来开展之路还有很长, 以美国为首的兴旺国家一方面以举国之力开展本国AI技术， 另一方面也在充分发挥其影响力积极参与AI国际规那么的制 定，甚至意图联合盟友对我国进行战略打压。凭借现有产业 基础和技术实力，我国有能力且应当在未来AI领域竞争中发 挥比拟优势，补齐开展短板，下好先手棋，努力成为行业规 那么的重要制定者，引领技术朝有利于我国的方向开展，逐步 在新的国际体系中占据重要位置，实现社会主义现代化强国 的建设目标。
(5)重视AI开展的社会伦理和法规建设。AI在多个领 域的加速应用，导致相应的伦理问题逐渐凸显，尤其是隐私、 就业、社会公平等领域，也是许多国际组织、协会、联盟等 积极讨论的议题，甚至可能成为美欧等国打压我国AI产业的 关键。同时，对AI的监管必须与时俱进，在交通、金融、医 药等应用较好的领域要及时完善相关行业法律法规，明确发 展Al中的伦理规那么，积极引导，让新业态有规可循、有法可 依，促进应用落地。
（6）密切跟踪全球开展趋势。当前AI创新进入高速发 展阶段，相关技术加速进步，产品日新月异，产业爆发式增 长。美国、德国、韩国、以色列等科技强国都结合自身特点 选择重点领域布局突破。要持续跟踪把握领域前沿开展趋 势，掌握兴旺国家在研发方向、支持举措、监管规那么等方面 的最新动态，结合我国国情学习借鉴。
Intelligence Index Report 202r9 显示，东亚、欧洲、北美是 论文产出的主要区域。在每个主要国家和地区，产生论文的 第一大户都是大学。但列第二位的那么有所不同：在美国排第 二的为企业，约占全部论文的19.2%,而在中国和欧盟排第 二的都是公共研究机构，占比分别到达15.6%和17.2% o
年份
图1 2000—2020年全球发表的AI论文数量

科研期刊依然是论文发表最主要的载体，2020年期刊发 表AI论文数量接近8万篇，是2000年的5.4倍，尤其是近 年来增速明显，2019年比2018年增加19.6%, 2020年比2019 年又进一步增加34.5%O东亚、欧洲、北美是期刊出版最多 的前三大区域。自从2017年以来，中国一直是AI领域期刊 出版物最多的国家，并且在2020年首次超越美国成为世界 人工智能期刊上被引用论文频次最高的国家，占比到达 20.7%,而美国为19.8%。学术会议是论文发表的另一重要途 径，2000年至2019年间，通过AI学术会议发表的文章增加 了 4倍，但2010-2020年增长缓慢，一直维持在4万篇左 右，2019年的会议论文仅是2010年的1.09倍，受疫情影响, 2020年更是比2019年减少20%以上。
1.2技术创新一是高强度的AI研发产生了大量科研成 果。除了 2020年受疫情影响略有下降外，AI领域专利数量 自2000年以来经历了快速增加（见图2）。根据斯坦福大学 针对全球40多个国家的不完全统计，2019年全球AI注册专 利数量已经到达101876件，是2000年21806件的4.7倍， 占所有专利的比例也从2000年的2.0%提高到了 2.9%o从地 区看，AI专利的主要产区是北美，约55%的专利源自北美地 区，此外，欧洲和东亚各占20%左右。

二是Al技术进一步完善。AI系统现在可以合成文本、音 频和图像，而且水平足够高，人类难以区分真伪。比方图像 合成技术能“深度伪造〃，将人脸叠加到照片或电影中其他人 的脸上。这也促使研究者探索深度伪造检测技术，让计算机 能很好地区分不同的图像输出。得益于机器学习和自然语言 处理技术的进步，机器能在视觉问答中提供更加准确的自然 语言答案，自2015年首次发布以来，该算法准确率增长了 近40%,最高到达76.4%,已接近人类80.8%的准确率基线。
三是逐步走向产业化。一方面，技术的成熟让相关的AI 模型的训练时间和训练本钱明显降低，如训练一个现代图像 识别系统，根据斯坦福DAWNBench团队进行的测试，2017 年需要耗资1100美元的工程，现在只用花7.43美元，本钱 仅为原来的l/150o另一方面，AI在越来越多的领域得到应 用，交通、金融、农业、军事等领域都逐渐变得更〃智能〃， 特别是疫情期间，随着机器学习的采用，医疗保健和生物医 学行业的格局发生了实质性的变化，AI大大简化了原有的化 合物结构设计技术。AI初创公司PostEra的机器学习技术能 够在48小时内完成此前需要3~4周时间进行的化学合成路 线设计，加速了新冠病毒相关药物的发现；原谷歌人工智能 部门DeepMind的深度学习模型AlphaFold破解了长达数十年 的蛋白质折叠生物学难题。
四是投资明显增加。2020年全球AI领域社会总投资（包 括私人投资、公开募股、并购和少数股权等）较2019年增 长了 40%,到达679亿美元。从国家来看，美国仍然是资本 最集中的地区，2020年社会资本投资AI超过236亿美元， 其次是中国（99亿美元）和英国（19亿美元）。从领域看, 2020年生物医药领域获得的投资最多，超过138亿美元，是2019年的4.5倍；其次是智慧交通领域，到达45亿美元； 再次是教育领域的41亿美元。然而，获得投资的AI初创企 业数量却连续3年明显减少，2017年超过4000家AI初创企 业实现融资，到2020年仅有不到1000家。
1.3人才和教育。2020年，全球AI领域人才招聘数量 继续增长。近5年来，巴西、印度、加拿大、新加坡、南非 是新增岗位中AI岗位占比增长最快的前5个国家，如巴西5 年内AI职位占比增加了 3倍多，中国增速相对较慢，仅为 L3倍；美国甚至出现了多年来的首次下滑，发布的AI工作 岗位从2019年的32.5万个减少到2020年的30.1万个。
教育方面，世界顶级大学纷纷部署加大AI教育投入， 2017-2020年间，本科生的AI相关课程数量增加了 102.9%, 研究生阶段那么增加了 41.7%O同时越来越多AI领域博士生选 择走出学校，进入产业。2010-2019年，进入企业从事AI 相关工作的应届博士毕业生比例从2010年的44.4%增至 2019年的65.7%,继续从事学术研究的比例那么从42.1%下降 到 23.7%o
以美国为例，在获得计算机科学博士学位的人中，人工 智能相关博士在2010年占比为14.2%, 2019年上升至约23%O 与此同时，其他计算机科学领域的热门程度有所下降，如网 络、软件工程和编程语言等。2019年，新入学AI博士研究 生中国际学生的比例继续上升，达至I」64.3%,比2018年上升4.3%O在外籍毕业生中，多达81.8%的人选择继续留在美国。
02未来应用前景
AI技术的快速开展得益于其广泛的应用场景。AI早已不 再是简单的软件或硬件，已经成为包括算法、数据、硬件、 应用、人才等一系列要素的集合。随着计算机系统解决问题 和执行任务的能力迅速提高，机器智慧正在越来越多的领域 替代人类智慧，AI成为当前人类能够获得的最强大工具，可 以扩展知识、促进社会繁荣并丰富人类经验。以下是未来AI 应用中的几个关键方面：
一是预测，凭借模型、算法的进步，AI能够更加精准地 预测，从以往数据中总结学习，并预测未来的事件，这在几 乎所有领域都能得到应用，如天气预报，自动驾驶中对于其 他车辆行驶轨迹的预判，精准农业中对于种植、灌溉、施肥 的决策等等。
二是设计和优化，在完成一系列复杂任务时进行优化和 统筹，以根据需求到达节省时间和金钱、提高平安性等目的, 如智慧城市的规划设计、交通线路规划等。
三是建模和模拟，在生物、物理、经济和社会研究中通 过构建虚拟模型，进行仿真操作，可以节省很多实际中需要 的测试和实验，在提高实验效率的同时能够给出更多的解决 方案在COVID-19大流行中，研究人员在药物分子设计、蛋 白质构象等研究中广泛使用了 AI技术。
四是自然语言处理，人类自然语言与计算机的及时准确 互动，不仅可以让智能电子设备的操作更加简单，也可以广 泛应用在文本分类、机器翻译、舆情监测等领域。五是视觉 图像处理，通过用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、 跟踪和测量等机器视觉，帮助做出正确的''决定〃，让AI可以 应用在更多需要从图像或多维数据中感知的领域，如生产线 产品检测、自动驾驶、医学成像分析等。
03开展特点及面临挑战
以上几个关键作用让AI在科学研究、医疗健康、教育、 智慧城市等领域得到了实实在在的应用，AI在日常生活中已 经无处不在，正以各种方式重塑我们的生活。
(1) AI创新的步伐正在加速。AI领域中机器学习、计 算机视觉、机器人等几项热点技术都在加快更新换代。如计 算机视觉领域，谷歌公司的〃谷歌大脑〃(Google Brain)模型 2013年对于图像识别的准确度普遍在60%〜70%之间，2020 年已经可以到达90%以上，模型训练的速度提高了 8倍。又 如智能翻译领域，2017年商业领域带训练模型的独立机器翻 译云平台仅有8家，2020年增至28家，其中LibriSpeech数 据库对于单词识别的错误率从2017年的5%下降至仅1%O
(2) Al研发工具传播更加广泛。曾经，尖端的深度学 习技术需要大量的数据、计算能力和专业知识，非常昂贵。 随着技术加速进步，AI的应用程序和开发工具也逐步公开， 为更多人所用，许多平台都是开源免费的，不少领域的训练 本钱也都大幅降低。云计算的普及和数据共享使用将使AI 创新不再是少数人的专属，能够拓展到全球范围实施。
(3) AI正在改变人机关系。在现代社会中，人们对机 器和自动化的需求程度在不断加深。以智能手机为例，目前 的手机都具有多种支持AI的功能,包括语音助手、照片标记、 面部识别平安性、搜索应用程序、推荐和广告引擎等。在手 机功能越来越强大的同时，人们对其依赖程度也在升级。此 外，智能电器、智慧家居等都在通过提供更加便捷、精准、 高效的服务改变人们的生活习惯。AI正在将曾经的幻想转化 为跨学科的现实，让机器扮演更加重要的角色。其开展应用 呈现出更加积极的趋势，同时也面临新的挑战。
随着AI从精英科学开展成为主流工具，今后其或在某些 方面遇到难以突破的瓶颈。一是训练模型需要的数据将更为 珍贵，各国政府、企业、研究机构都更加重视并加强对数据 和隐私的保护，或限制AI的快速开展；二是随着应用的普及, AI在就业、生物、社会公平，甚至机器与人的关系方面都将 面临现实的伦理挑战；三是局部领域AI带来的颠覆性创新， 如自动驾驶，相关监管措施是否能及时跟进，将对其应用产 生深刻影响。
04全球竞争格局正是由于其广阔的应用前景，AI有望成为塑造全球竞争 格局的重要因素，或将为早期采用的国家带来显著的经济、 战略优势。许多国家都在布局加强AI研发和应用，AI竞赛逐 渐由研究机构、企业之间的竞争转变为国家之间的角力。
4.1各国积极参与AI竞争。自从2017年以来，全球 已有30多个国家和地区发布了优先开展AI的国家战略，投 身AI全球竞争（见表1）。其中既有美国、欧盟、法国、德 国、英国、新加坡等兴旺国家和地区，也有印度、墨西哥、 印度尼西亚、巴西、马来西亚、乌克兰等开展中国家。各国 均试图通过AI战略支持本国AI产业开展，在国际竞争中占 据有利位势。
表1近年发布AI国家战略的国家和地区
年份国家/地区2017 加拿大、中国日本、芬兰、阿联酋等
2018 欧盟、法国、德国、印度、墨西哥、英国、瑞典等2019 爱沙尼亚、俄罗斯、新加坡、美国、韩国、哥伦比亚、捷克、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、智利、 葡萄牙、卡塔尔等
2020 印尼、沙特阿拉伯、匈牙利、西班牙、挪威、塞尔维亚等 资料来源：斯坦福大学以人为本人工智能研究院。
加拿大、德国、印度、英国等多国都在战略中明确要对 开展AI进行直接资金支持，并列出了预算额度。日本、英国、 沙特阿拉伯等国家还成立了专门的AI管理机构。在政策的大 力支持下，这些国家的AI技术、人才、产业都在快速开展。 新加坡已经成为AI职位占比最高的国家，2020年的数据显 示,AI相关岗位占全部工作岗位的比例到达了 2.4%。据统计, 印度前50类技能岗位中AI技术相关岗位数量最多，甚至超