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應用場景市場空間廣闊，全球市場格局未定。受益于全球開源社區(qū)，應用層進入門檻相對較低。目前，應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中市場規(guī)模的層級。據(jù)中國電子學會統(tǒng)計，2019 年，全球應用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到 360.5 億元，約是技術層的 1.67 倍，基礎層的 2.53 倍。在全球范圍內(nèi)，人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場化的探索階段，落地場景的豐富度、用戶需求和解決方案的市場滲透率均有待提高。目前，國際上尚未出現(xiàn)擁有主導權的壟斷企業(yè)，在很多細分領域的市場競爭格局尚未定型。

中國側(cè)重應用層產(chǎn)業(yè)布局，市場發(fā)展?jié)摿Υ蟆W洲、美國等發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)落地期較早，以谷歌、亞馬遜等企業(yè)為首的科技巨頭注重打造于從芯片、操作系統(tǒng)到應用技術研發(fā)再到細分場景運用的垂直生態(tài)，市場整體發(fā)展相對成熟；而應用層是我國人工智能市場Z為活躍的領域，其市場規(guī)模和企業(yè)數(shù)量也在國內(nèi) AI 分布層級占比。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計，2019 年，國內(nèi) 77%的人工智能企業(yè)分布在應用層。得益于廣闊市場空間以及大規(guī)模的用戶基礎，中國市場發(fā)展?jié)摿^大，且在產(chǎn)業(yè)化應用上已有部分企業(yè)居于世界前列。例如，中國 AI+安防技術、產(chǎn)品和解決方案引領全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展，?？低暫痛笕A股份分別占據(jù)全球智能安防企業(yè)和第四名。

整體來看，國內(nèi)人工智能完整產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成，但仍存在結(jié)構性問題。從產(chǎn)業(yè)生態(tài)來看， 我國偏重于技術層和應用層，尤其是終端產(chǎn)品落地應用豐富，技術商業(yè)化程度比肩歐美。 但與美國等發(fā)達國家相比，我國在基礎層缺乏突破性、標志性的研究成果，底層技術和基礎理論方面尚顯薄弱。初期國內(nèi)政策偏重互聯(lián)網(wǎng)領域，行業(yè)發(fā)展追求速度，資金投向追捧易于變現(xiàn)的終端應用。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為“浮躁”，導致研發(fā)周期長、資金投入大、見效慢的基礎層創(chuàng)新被市場忽略?！邦^重腳輕”的發(fā)展態(tài)勢導致我國依賴國外開發(fā)工具、基礎器件等問題，不利于我國人工智能生態(tài)的布局和產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展。短期來看，應用終端領域投資產(chǎn)出明顯，但其難以成為引導未來經(jīng)濟變革的核心驅(qū)動力。中長期來看，人工智能發(fā)展根源于基礎層（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能發(fā)展?jié)摿?/strong>

基于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，我們將從智能產(chǎn)業(yè)基礎、學術生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境三個維度，對中國、美國和歐洲 28 國人工智能發(fā)展?jié)摿M行評估，并使用熵值法確定各指標相應權重后，利用理想值法（TOPSIS 法）構建了一個代表人工智能發(fā)展?jié)摿φw情況的綜合指標。

從智能產(chǎn)業(yè)基礎的角度

產(chǎn)業(yè)化程度：增長強勁，產(chǎn)業(yè)規(guī)模僅次美國

中國人工智能尚在產(chǎn)業(yè)化初期，但市場發(fā)展?jié)摿^大。產(chǎn)業(yè)化程度是判斷人工智能發(fā)展活力的綜合指標，從市場規(guī)模角度，據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2019 年，美國、西歐和中國的人工智能市場規(guī)模分別是 213、71.25 和 45 億美元，占全球市場份額依次為 57%、19%和 12%。中國與美國的市場規(guī)模存在較大差異，但近年來國內(nèi) AI 技術的快速發(fā)展帶動市場規(guī)模高速增長，2019 年增速高達 64%，遠高于美國（26%）和西歐（41%）。從企業(yè)數(shù)量角度，據(jù)清華大學科技政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中國（1011 家）和美國（2028 家） 人工智能企業(yè)數(shù)全球遙遙領先，第三位英國（392 家）不及中國企業(yè)數(shù)的 40%。從企業(yè)布局角度，據(jù)騰訊研究院，中國 46%和 22%的人工智能企業(yè)分布在語音識別和計算機視覺領域。橫向來看，美國在基礎層和技術層企業(yè)數(shù)量領先中國，尤其是在自然語言處理、機器學習和技術平臺領域。而在應用層面（智能機器人、智能無人機），中美差距略小。展望未來，在政策扶持、資本熱捧和數(shù)據(jù)規(guī)模先天優(yōu)勢下，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將保持強勁的增長態(tài)勢，發(fā)展?jié)摿^大。

專利申請量是衡量人工智能技術創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)撡|(zhì)的核心要素。在全球范圍內(nèi)，人工智 能專利申請主要來源于中國、美國和日本。2000 年至 2018 年間，中美日三國 AI 專利申請量占全球總申請量的 73.95%。中國雖在 AI 領域起步較晚，但自 2010 年起，專利產(chǎn)出量首超美國，并長期雄踞申請量首位。

從專利申請領域來看，深度學習、語音識別、人臉識別和機器人等熱門領域均成為各國重點布局領域。其中，美國幾乎全領域領跑，而中國在語音識別（中文語音識別正確率世界 ）、文本挖掘、云計算領域優(yōu)勢明顯。具體來看，多數(shù)國內(nèi)專利于 AI 科技熱潮興起后申請，并集中在應用端（如智能搜索、智能推薦），而 AI 芯片、基礎算法等關鍵領域和前沿領域?qū)＠夹g主要仍被美國掌握。由此反映出中國 AI 發(fā)展存在基礎不牢，存在表面繁榮的結(jié)構性不均衡問題。

從專利權人分布來看，中國高校和科研機構創(chuàng)新占據(jù)主導地位，或?qū)е吕碚摗⒓夹g和產(chǎn)業(yè)割斷的市場格局。歐美日人工智能申請人集中在企業(yè)，IBM、微軟、三星等巨頭企業(yè)已構建了相對成熟的研發(fā)體系和策略，成為專利申請量Z多的專利人之一。其中，IBM 擁有專利數(shù)量全球遙遙領先，截至 2018 年 12 月 31 日，共擁有 4079 件 AI 專利。而中國是全球的大學和研究機構 AI 專利申請高于企業(yè)的國家。由于高校與企業(yè)定位與利益追求本質(zhì)上存在差異，國內(nèi)技術創(chuàng)新與市場需求是否有效結(jié)合的問題值得關注。

中國 AI 專利質(zhì)量參差不齊，海外市場布局仍有欠缺。盡管中國專利申請量遠超美國，但技術“多而不強，專而不優(yōu)”問題亟待調(diào)整。其一，中國 AI 專利國內(nèi)為主，高質(zhì)量 PCT 數(shù)量較少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 進行管理，在全球范圍內(nèi)保護專利發(fā)明者的條約。PCT 通常被為是具有較高的技術價值。據(jù)中國專利保護協(xié)會統(tǒng)計，美國 PCT 申請量占全球的 41%，國際應用廣泛。而中國 PCT 數(shù)量（2568 件）相對較少，僅為美國 PCT 申請量的 1/4。目前，我國 AI 技術尚未形成規(guī)模性技術輸出，國際市場布局欠缺；其二，中國實用新型專利占比高，專利廢棄比例大。我國專利類別包括發(fā)明、實用新型專利和外觀設計三類，技術難度依次降低。中國擁有 AI 專利中較多為門檻低的實用新型專利，如 2017 年，發(fā)明專利僅占申請總量的 23%。此外，據(jù)劍橋大學報告顯示，受高昂專利維護費用影響，我國 61%的 AI 實用新型和 95%的外觀設計將于 5 年后失效，而美國 85.6%的專利仍能得到有效保留。

人才儲備：供需失衡人才缺口大

人才的數(shù)量與質(zhì)量直接決定了人工智能的發(fā)展水平和潛力。目前，全球人工智能人才分布不均且短缺。據(jù)清華大學統(tǒng)計，截至 2017 年，人才儲備排名前 10 的國家占全球總量的 61.8%。歐洲 28 國擁有 43064 名人工智能人才，位居全球，占全球總量的 21.1%。美國和中國分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中國基礎人才儲備尤顯薄弱。根據(jù)騰訊研究院，美國 AI 技術層人才是中國 2.26 倍，基礎層人才數(shù)是中國的 13.8 倍。

我國人工智能人才供需嚴重失衡，杰出人才缺口大。據(jù) BOSS 直聘測算，2017 年國內(nèi)人工智能人才僅能滿足企業(yè) 60%的需求，保守估計人才缺口已超過 100 萬。而在部分核心領域（語音識別、圖像識別等）， AI 人才供給甚至不足市場需求的 40%，且這種趨勢隨 AI 企業(yè)的增加而愈發(fā)嚴重。在人工智能技術和應用的摸索階段，杰出人才對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著至關重要的作用，甚至影響技術路線的發(fā)展。美國（5158 人）、歐盟（5787 人）依托雄厚的科研創(chuàng)新能力和發(fā)展機會聚集了大量精英，其杰出人才數(shù)在全球遙遙領先，而中國杰出人才（977 人）比例仍明顯偏低，不足歐美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一國生態(tài)體系對外來人才吸引和留住本國人才的能力。根據(jù) Element AI 企業(yè)的劃分標準，中國、美國等國家屬于 AI 人才流入與流出率均較低的錨定國（Anchored Countries），尤其是美國的人工智能人才總量保持相對穩(wěn)定。具體來看，國內(nèi)人工智能培育仍以本土為主，海外人才回流中國的 AI 人才數(shù)量僅占國內(nèi)人才總量的 9%，其中，美國是國內(nèi) AI人才回流的大來源大國，占所有回流中國人才比重的 43.9%。 可見國內(nèi)政策、技術、環(huán)境的發(fā)展對海外人才的吸引力仍有待加強。