人工智能：新基建，迎接智能新时代

计算机视觉技术主要是让计算机拥有人类的眼睛，学会“看”图片、文字、视频等，经常用于图像识别、人脸识别等，适用于自动驾驶、安防、人脸支付等领域。从计算机视觉和图像识别相关的技术申请情况来看，截至2018年12月31日，全球共申请14.3万项同族专利，中国、美国、韩国成为全球申请数量前三国家，分别为5.3万项、2.4万项、2.3万项。从技术授权情况来看，美国技术授权量全球最高、达1.3万项，日本和中国排为第二、第三，分别为1.04万项和1万项。从申请人来看，佳能、东芝、三星为前三申请人，申请数量分别为2900项、2700项、2300项。

语音语义技术主要是让计算机学会“听、读”文字、段落、文章等，经常用于文字识别、语音情感分析、人机对话、声音定位等，适用于翻译软件、车载操作系统、智能音箱、语音助手等领域。从语音语义技术相关的技术申请情况来看，截至2019年12月20日，全球共申请4.3万项专利族，中美两国依然是这个领域的主要申请国，合计占比超过75%。从申请人来看，语音语义领域的申请人以企业为主，其中IBM、三星、微软为前三申请人，申请专利量分别为1741项、890项、821项。从专利授权人来看，微软、IBM、Nuance为前三授权人，授权量分别为672项、468项、440项。从国内企业情况来看，百度成为唯一一家在语音语义技术领域申请量和授权量均列全球前十的企业。

中国人工智能领域的专利申请量呈逐年上升趋势，据国家工业信息安全发展研究中心《人工智能中国专利技术分析报告》数据，2018年国内专利申请量达94539件，为2010年申请量的10倍。截至2019年10月，百度、腾讯、微软、浪潮、华为分别以5712、4115、3978、3755、3656件专利申请量位列国内人工智能专利申请量前五。

人工智能芯片的出现显著提高数据处理速度，支撑日益复杂的算法处理庞杂数据，是人工智能发展的重要基础。随着处理的数据量增多、从通用场景到各类特定场景，算法模型设计的框架和层数也越来越复杂，这对基础硬件提出更高的运算要求。从相关专利申请情况来看，中美两国是申请大国，截至2019年10月，中美两国人工智能芯片专利申请量分别为1.6万项和1.1万项。从相关申请人来看，传统芯片和半导体企业更有优势，其中三星、日立和IBM是该领域的前三专利申请人，从近年申请趋势来看，三星和英特尔表现更积极。从实际应用产品来看，目前具备代表性包括英特尔EyeQ系列、英伟达Xavier系列、华为昇腾310、寒武纪Cambricon 1M系列、百度昆仑芯片等。

中美两国是全球人工智能企业聚集地，中国企业集中于应用层，美国企业集中于技术层。截至2019年2月，全球共有人工智能企业3438家，美国以1446家位列第一，全球占比42.1%，中国第二、共745家、全球占比21.7%。从企业类型来看，中国主要为应用层企业，美国主要为技术层企业。中国应用层人工智能企业占比最高，为75.2%；技术层居第二位，占比为22%；基础层企业占比最少仅为2.8%。而美国更重视技术研发，三类企业占比分别为39.1%、57.7%、3.2%。

2.5 资本：全球投资持续上升，中美人工智能企业最受资本青睐

人工智能技术突破和政策支持吸引资本持续投入，过去十年平均投资年增速约50%。据斯坦福大学数据，全球对人工智能初创企业投资金额从2009年的不到10亿美元升至2019年的近400亿美元，其中2014年开始投资加快，2014-2019年11月，全球人工智能初创企业共获得1.6万笔投资，平均每笔投资金额约860万美元。

从国家和地区来看，美国公司和中国公司是全球投资重点。由于美国的技术领先性，美国无论是被投资金额还是被投资企业数量均保持世界第一。尽管中国被投企业数量不及美国，由于每笔投资金额较高，例如旷视科技2018年3月C轮融资4.6亿美元、商汤科技2018年4月C轮融资6.2亿美元，中国初创企业被投资金额仅次美国、约250亿美元。此外，英国、以色列、加拿大、法国、日本、新加坡、德国和印度是被关注较为频繁的国家和地区。

3 挑战与建议

在数字经济浪潮下，5G就如同“信息高速公路”，为庞大数据量和信息量的传递提供了高速传输信道，补齐了制约人工智能、大数据、工业互联网等在信息传输、连接规模、通信质量上的短板；人工智能如同云端大脑，依靠“高速公路”传来的信息学习和演化，完成机器智能化进程；工业互联网如同“桥梁”，依靠“高速公路”连接人、机、物，推动制造走向智造。人工智能具有明显的溢出效应，将与5G、数据中心等一起推动数字经济时代的产业转型升级，是当前及未来各国科技竞赛的制高点。大国科技实力是国家实力的核心，能否抓住智能时代的变革机遇，是中国建设现代化强国的关键。总体而言，我国人工智能产业仍处于发展初期，面临基础研发欠缺、技术和场景尚未融合、传统基础设施跟不上技术发展等问题。建议：

1）为人工智能发展做好“软性”支撑，做好人才培养、前沿技术研究和联络合作。加强国内高校开展相关课程、培育本土人才。积极吸引海外科研人员、聚集全球人才。对照美国对科研人才的吸引措施，中国应该抓住这一机遇，在研究经费资助、个人税收、签证、户口、子女教育等一系列领域推出引进海外高端人才的一揽子政策，切实解决科研人员后顾之忧，并为其科研、创业提供更大力度的支持。加快科教体制改革，建立市场化、多层次的产学研协作体系。由国家主导加大基础研究投入，由企业主导加大试验开发投入，多类主体形成合理的科研分工。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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