2020全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告

　　當(dāng)今世界百年未有之大變局加速演進(jìn)，人工智能發(fā)展已成為大國博弈的核心陣地。加快發(fā)展人工智能事關(guān)我國發(fā)展全局和國家安全，是我們贏得全球科技競爭主動權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手，是推動我國科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的重要戰(zhàn)略資源。2016年以來，美國、英國、德國、韓國、日本等全球主要國家加緊出臺專項(xiàng)戰(zhàn)略規(guī)劃和政策，圍繞基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)、人才、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方面強(qiáng)化部署，力圖在新一輪創(chuàng)新競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)。為客觀評價(jià)全球主要國家人工智能發(fā)展態(tài)勢，明晰我國所處的位勢，2019年中國科學(xué)技術(shù)信息研究所聯(lián)合北京大學(xué)成立了全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)研究組，開展全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)研究工作，組織撰寫《全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》，探索構(gòu)建科學(xué)合理的指標(biāo)體系，以對全球主要國家和地區(qū)的人工智能創(chuàng)新發(fā)展情況進(jìn)行量化評估。《全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》結(jié)合人工智能的概念特征及創(chuàng)新基礎(chǔ)理論，構(gòu)建了一個(gè)三層指標(biāo)體系，其中包括基礎(chǔ)支撐、創(chuàng)新資源與環(huán)境、科技研發(fā)、產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用等4個(gè)一級指標(biāo)，計(jì)算基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、人才和專利等10個(gè)二級指標(biāo)，以及數(shù)據(jù)中心保有率、互聯(lián)網(wǎng)使用率、人工智能學(xué)者人口參與率、人均人工智能專利授權(quán)量等29個(gè)三級指標(biāo)。一級指標(biāo)中，基礎(chǔ)支撐、創(chuàng)新資源與環(huán)境對應(yīng)人工智能創(chuàng)新投入，體現(xiàn)一國發(fā)展人工智能所具備的基礎(chǔ)條件和關(guān)鍵資源；科技研發(fā)、產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用對應(yīng)人工智能創(chuàng)新產(chǎn)出，體現(xiàn)一國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)競爭力。《全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》對46個(gè)國家（主要包括G20成員國、歐盟成員國和部分“一帶一路”沿線國家）的人工智能創(chuàng)新水平進(jìn)行綜合評價(jià)和分類評價(jià)，不僅得出各國的人工智能創(chuàng)新指數(shù)，還對每一個(gè)三級指標(biāo)進(jìn)行更深入的國別分析，刻畫了各國人工智能創(chuàng)新綜合實(shí)力和明顯的優(yōu)劣勢。根據(jù)人工智能創(chuàng)新指數(shù)綜合得分，將46個(gè)參評國家劃分為4個(gè)梯隊(duì)：美國獨(dú)列第一梯隊(duì)，人工智能綜合實(shí)力遙遙領(lǐng)先其他國家，在基礎(chǔ)支撐、創(chuàng)新資源與環(huán)境、科技研發(fā)和產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用4個(gè)方面均具有明顯優(yōu)勢；第二梯隊(duì)包括中國、韓國、加拿大等14個(gè)國家，各國總體創(chuàng)新水平相當(dāng)且各具發(fā)展特色；第三梯隊(duì)包括盧森堡、比利時(shí)、奧地利等24個(gè)國家，它們在人工智能科技研發(fā)方面與第二梯隊(duì)國家存在較大差距；第四梯隊(duì)的7個(gè)國家人工智能發(fā)展普遍落后，尤其是在人工智能創(chuàng)新資源與環(huán)境、科技研發(fā)方面與前三個(gè)梯隊(duì)國家有較大差距。中國在人工智能發(fā)展起步較晚、基礎(chǔ)相對薄弱的背景下，及時(shí)把握人工智能發(fā)展機(jī)遇，總體呈現(xiàn)較好的發(fā)展勢頭，綜合實(shí)力已躋身世界前列，在超算中心建設(shè)、論文和專利產(chǎn)出、企業(yè)成長，以及5G、物聯(lián)網(wǎng)等方面具備一定的優(yōu)勢，但同時(shí)也面臨人工智能相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)滯后、人才集聚度不高、高質(zhì)量開源代碼有待開發(fā)等不足與挑戰(zhàn)。為此，我們還需進(jìn)一步聚焦人工智能前沿基礎(chǔ)理論突破、開源算法平臺構(gòu)建等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，集中優(yōu)勢資源加強(qiáng)原創(chuàng)性、引領(lǐng)性科技攻關(guān)，加大人才引進(jìn)和本土人才自主培養(yǎng)力度，努力建設(shè)全球人工智能人才.高地。

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