中国科学院文献情报中心：G20国家科技竞争格局之辩：人工智能专题（附下载地址）

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《G20 国家科技竞争格局之辩（人工智能专题）》报告以全球重要经济体集团—20 国集团（简称“G20”）为研究对象，基于 Web.of.Science 数据库以及网络开放数据和资料，从国家战略布局、基础支撑、科学技术发展和产业发展角度揭示 G20国家在人工智能领域的竞争格局，形成如下结论：（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

各国政府积极开展人工智能领域布局，以递进式、持续性的专项战略或规划引领人工智能的发展方向。

中国在 2017 年政府工作报告中提出全面实施包括人工智能在内的战略性新兴产业发展规划，此后 4 个月内，国务院就出台了《新一代人工智能发展规划》，紧接着，工信部发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》，明确了人工智能产业发展的重点任务和具体目标。今年 3 月份两会上，2018 年政府工作报告再度提及人工智能技术研发和产业应用。以上战略或规划对人工智能的发展起到了递进式、持续性的推动作用。

美国、英国、日本、法国、加拿大、欧盟在近3年里也都发布了多份人工智能专项战略或规划，已逐步形成推动人工智能发展的持续性动力；印度和韩国则发布了脑科学与神经科学相关的专项战略或规划，在人脑探索方面开展持续性的研究工作。

意大利、俄罗斯、沙特阿拉伯、南非、澳大利亚、阿根廷和巴西虽未发布人工智能专项战略或规划，但在其他的政府战略文件中均提及了人工智能技术，并将其作为重点发展领域之一。

在研发基础支撑和经费保障方面，已经形成了 “美国一家独大，英国、印度和加拿大等紧随其后，中国尚有明显差距”的竞争局面，相较美国，中国的人工智能技术人才储备、学术研究力量、产业研发力量、经费资助仍有较大的差距。

在人工智能研究力量方面，美国的技术人才储备、学术研究力量和产业研发力量均处于 G20 国家首位，且占据绝对优势。另外，印度、英国和加拿大的技术人才储备也相对雄厚，分列 2-4 位，中国位列第 7 位；加拿大、印度和英国的学术研究力量次于美国，分列 2-4 位，中国位列第 5 位；中国的产业研发力量位列第 2 位，其次是英国和法国，但相较美国均差距悬殊。

在政府资助的人工智能基础研究经费方面，美国的人工智能项目数量远远领先于其他国家，共有 1568 个，中国的项目数量为 601 个，位列美国之后；欧盟的项目资助经费多于其他国家，共计 6.78亿美元，中国在人工智能领域的经费投入位列欧盟、美国和英国之后。

美国的人工智能总体科技实力位居 G20 国家首位，中国紧随其后且增速明显，尤其是近五年的论文影响力和技术研发实力已超过美国。此外，英国、法国、澳大利亚、德国和加拿大等国也有着不俗的科研表现力。

在基础研究实力方面（基于期刊论文分析），美国近十年的论文产出数量居 G20 国家首位，而中国在近五年的论文总被引频次已经反超美国，高被引论文数量、学科规范化后的引文影响力显著领先于其他国家。

在前沿研究实力方面（基于会议论文分析），美国近十年的论文产出数量及被引频次均居 G20 国家首位，且遥遥领先于其他国家，其次是中国、德国、英国、法国和日本等国，其中，中国的前沿研究实力增速明显，超过其他 G20 国家。

在技术研发实力方面（基于专利分析），中国近十年的专利申请总量居 G20 国家首位，但专利授权量低于美国和日本，位列第 3 位，而专利授权率则位列第 10 位，处于 G20 国家中游水平。

值得注意的是，在前期专家咨询过程中，人工智能或计算机科学领域的专家学者们对于会议论文的关注度明显高于期刊论文，而中国的人工智能顶级会议论文产出和影响力与美国仍有较大差距。

在人工智能的四个主要分支领域（机器学习、自然语言处理、语音处理和计算机视觉），美国的科技实力均位居 G20 国家首位，中国在机器学习、自然语言处理和计算机视觉三个领域的科技实力仅次于美国且增速明显，部分科研影响力指标已经超过美国，但科研成果的平均质量有待进一步提升，另外，语音处理领域的实力相对美国、英国和加拿大国等较弱，处于 G20 国家中上游。

在机器学习领域，美国科技实力居于首位，中国紧随其后，其次是英国、加拿大、澳大利亚、法国和德国等。

在自然语言处理领域，美国科技实力居于首位，中国紧随其后，其次是英国、德国、加拿大、法国和意大利等。

在语音处理领域，美国科技实力居于首位，其次是英国、加拿大、中国、德国和日本等。

在计算机视觉领域，美国科技实力居于首位，中国紧随其后，其次是英国、法国、德国、加拿大和澳大利亚等。

值得注意的是，在上述四个领域中，中国的论文篇均被引频次指标均处于 G20 国家中上游或中游，在某些领域中国科研成果平均影响力尚有进一步提升的空间。

G20 国家在医疗、交通、教育和金融行业的人工智能研发及应用呈现百花齐放的景象，产出了多类型、多场景的 B2B、B2C 产品，其中，中国、美国、日本、德国和韩国等更是在“人工智能+行业” 上开展了深耕布局，产品或实践可以覆盖从商业应用到公众生活的多个环节。

G20 国家的“人工智能 + 行业”实践实现了智能交易、智能理财、智能医生、无人驾驶、智能学习助手等多场景应用，人工智能技术正在逐步引发传统产业变革、切实改变人们的日常生活。

具有代表性的企业包括了中国的百度、阿里巴巴、腾讯和科大讯飞等，美国的 IBM、Google、Uber 等，德国的西门子、戴尔、戴姆勒等。

近年来，中国人工智能进入了高速发展的阶段，整体规模在 G20 国家中已处于上游水平，这主要体现在了递进式且持续性的战略规划布局、扎实的基础条件、强有力的科学研究和技术研发实力等方面。同时，我们也应注意到，在人工智能基础支撑和科学技术发展等方面，中国与 G20 国家中的美国、英国等仍存在一定的差距，例如中国在人才储备、学术研究和产业研发力量尚欠火候；科研成果和技术研发成果的总体质量有待提高等。在本研究的分析结论基础上，结合自身不足，对中国人工智能的发展提出如下建议：

推进人工智能各项战略规划的快速稳健实施和落地，形成火车头效应

中国在国家及省市层面先后发布了多项人工智能战略规划，并且在公开场合多次强调人工智能发展的重要性和迫切性，为人工智能发展营造了良好的氛围。而下一步就需要政府积极承担责任，协调各方资源，对人工智能发展进行长期持续的资金投入，并在后期率先进行应用推广，实现研发到成果应用的全链条支持，推进人工智能各项战略规划的快速稳健实施和落地，形成火车头效应。

加快人工智能专业型人才和通用型人才培养，构建体系化队伍

人工智能的发展需要大量人才，显然中国相较美国和英国等有着较大差距，这就需要政府主动作为，创造并维持一个足以支撑未来的人才队伍。人工智能的人才队伍除了数量庞大、学科领域覆盖面广以外，体系化也是一个重要特征，这就体现在人才队伍既要有在技术层面精深的技术专家，也要有对人工智能透彻理解的社会治理领域的应用专家，还要有能够把握技术趋势和未来社会发展的未来学专家。

加大对人工智能学术及产业力量的扶持力度，打造发展的中流砥柱

高校、科研机构和企业是人工智能发展的中坚力量，而中国的人工智能高校和企业数量在 G20 国家中处于中上游水平，与美国、英国和加拿大等存在较大差距。因此，需要政府加大扶持力度，加强人工智能及相关学科的教育教学，形成规范化的学科培养体系，鼓励人工智能技术及应用创业，开辟绿色通道，提供孵化器、减税等多种优惠措施，培育并打造人工智能发展的中流砥柱。

提升人工智能学术研究和技术研发成果的质量，维持良好的研究竞争力

当下，中国在人工智能学术研究和技术研发成果数量方面保持着快速增长，但在成果质量上还有待进一步提升，从指标上看，主要体现在引文影响力、国际顶尖会议发文及引用、专利授权率等方面。因此，需要重新审视这一新技术领域的科技评价机制，尝试以底层技术突破和重大技术应用为评价导向，实行激励和引导，逐步提升成果质量，维持良好的研究竞争力。