加強我國人工智能應用層面的比較優(yōu)勢

　　近年來，人工智能技術發(fā)展迅速，涌現(xiàn)了一些革命性創(chuàng)新。與發(fā)達國家相比，在推動人工智能創(chuàng)新和應用的過程中，我國擁有人才潛力、數(shù)據(jù)規(guī)模和豐富的市場應用場景等優(yōu)勢。但在關鍵硬件、基礎研究和支撐要素等方面，也存在一定差距。這種差距是人工智能發(fā)展歷史積累在一定時期內(nèi)的必然結果，也是特定階段人工智能創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈全球化分工不同的反映。當前，通用人工智能的發(fā)展還處于起步階段，產(chǎn)業(yè)智能化轉型也是一個長期趨勢，應該客觀理性看待這種差距，加強我國在人工智能領域應用層的比較優(yōu)勢，形成人工智能應用的龐大長尾市場，培育新動能，促進經(jīng)濟高質量發(fā)展。

　　從全球范圍來看，在人工智能知識創(chuàng)新領域，中國、美國和歐盟是主要力量。美國人工智能期刊論文全球占比基本維持在14%左右，被引用量全球占比不足18%;歐盟略低于美國，我國論文總量和被引用量全球占比分別超過30%和27%，均居世界第一位。高質量論文數(shù)量方面，美國仍然有領先優(yōu)勢，但我國已占據(jù)世界第二位。電子預印文獻越來越成為新興科技創(chuàng)新知識傳播的流行方式，也是反映不同國家創(chuàng)新活躍度和創(chuàng)新水平的重要指標。2010年，我國發(fā)表的人工智能電子預印文獻全球占比不足3%，2021年已上升到16.6%，被引用量全球占比增加到16.4%，呈現(xiàn)量質同步提升的發(fā)展態(tài)勢。

　　在人工智能的專利創(chuàng)新領域，研究統(tǒng)計顯示，我國人工智能專利申請總量已超過美國躍居世界第一，授權專利和累積量雖仍低于美國，但持續(xù)快速提升。美國人工智能授權專利占全球份額已從最高的71%下降到目前的50%左右。我國則從2010年的不足0.5%上升到2021年的16.6%。我國在智能運載等部分領域已具有相對優(yōu)勢，在深度學習和知識圖譜等部分領域呈現(xiàn)出較大發(fā)展?jié)摿Α?/p>

　　從創(chuàng)新資源來看，美國仍具有人工智能高質量人才優(yōu)勢，但從近3年發(fā)布的人工智能全球最具影響力學者榜單(AI 2000)來看，中國入選的學者數(shù)量增速均超過美國。中國在經(jīng)典AI、語音識別、芯片技術等多數(shù)領域人才規(guī)模居第2位，在多媒體和物聯(lián)網(wǎng)等部分領域人才規(guī)模居世界第1位。我國算力規(guī)模排在全球第2位，占全球份額為27%，美國為31%。超級計算機和超算算力發(fā)展格局與此類似。我國數(shù)據(jù)規(guī)模年均增長超30%，數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)標簽成本低，“數(shù)據(jù)的力量”甚至被認為是我國在人工智能競爭中的重要優(yōu)勢。

　　從人工智能大模型發(fā)展來看，截至2023年底，中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型廠商及高校院所共計254家，發(fā)布大模型近80個，部分國產(chǎn)大模型已面向市場投入應用。

　　盡管在全球范圍內(nèi)，我國已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的主要力量，但不可否認的是，整體上我國還處于跟隨階段，在關鍵硬件、基礎研究和支撐要素上仍然存在較大差距。

　　從關鍵硬件來看，發(fā)展人工智能所需要的全球圖形處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列(FPGA)和人工智能專用芯片主要是由發(fā)達國家控制，其高性能產(chǎn)品占有全球超過80%的市場份額，部分產(chǎn)品完全壟斷全球市場。中國的這類企業(yè)多為2010年后成立，發(fā)展歷史短，技術積累相對較少，與國際領先水平存在較大差距。在關鍵硬件創(chuàng)新方面，面臨著先進制造生產(chǎn)制造約束等問題。

　　從基礎研究來看，中國創(chuàng)新布局主要集中在機器學習、無人機、智能機器人、語音識別、自動輔助駕駛等人工智能應用領域，發(fā)達國家則在處理器和智能芯片、大模型算法和大型平臺等領域有更好的技術積累。在圖像平臺和語音平臺等領域，我國和發(fā)達國家均有大量相對成熟且有一定知名度和規(guī)模用戶的平臺，但美國在核心關鍵算法和系統(tǒng)基礎軟件等領域起步早，在基礎算法、框架模型和智能云平臺等領域擁有更多開發(fā)企業(yè)和更強技術實力，其人工智能框架在中國市場份額超過85%。因而，核心關鍵算法和系統(tǒng)基礎軟件仍是制約我國人工智能發(fā)展的一大短板。

　　從支撐要素來看，人工智能是典型的資本密集型創(chuàng)新，風險投資對人工智能創(chuàng)新具有重要推動作用。雖然在全球范圍內(nèi)，我國是人工智能風險投資浪潮的主要推動者之一，但比較而言，發(fā)達國家在這一領域投資涉及領域廣，早期天使投資和種子融資多，對起步期人工智能發(fā)展促進作用大，且投資全球占比持續(xù)上升。我國人工智能風險投資大額交易多，具有更強的交易屬性，不利于創(chuàng)新型小微企業(yè)發(fā)展。受外部環(huán)境因素變化影響，近年我國人工智能風險投資增速呈下降趨勢，差距有所拉大。

　　今后一段時間，人工智能領域的革命性創(chuàng)新仍然有可能出現(xiàn)，在追趕人工智能前沿的過程中，我國與發(fā)達國家的發(fā)展差距還可能會出現(xiàn)起伏波動，但在推動人工智能創(chuàng)新和應用的過程中，我國在人才潛力、數(shù)據(jù)規(guī)模和豐富的市場應用場景等方面的優(yōu)勢也在逐步顯現(xiàn)。

　　有研究認為，目前生成式AI應用的最大問題，是需要證明自身的價值，因為目前以基礎大模型為先的應用用戶留存率明顯不夠。當前頭部App消費級公司，第一個月的用戶留存率能達到60%～65%，高的甚至能達85%。生成式AI應用的用戶留存率，中位值只有14%。有研究機構指出，這意味著，用戶還沒有在生成式AI產(chǎn)品中找到足夠價值，能夠每天都使用。因此，如果開發(fā)者想要建立起持久的業(yè)務，就需要解決用戶留存問題。因此，生成式AI真正的商業(yè)價值還在于各種應用場景的發(fā)掘。

　　從應用角度來看，發(fā)展人工智能主要是要培育發(fā)展新質生產(chǎn)力，推動越來越多的行業(yè)和企業(yè)加快接入人工智能，形成人工智能應用的龐大長尾市場，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，優(yōu)化生產(chǎn)組織，培育新動能，促進經(jīng)濟高質量發(fā)展。在一般市場中，長尾市場通常為80%左右，但在人工智能應用市場，長尾效應將更加顯著。這種長尾效應還將進一步帶動降低人工智能應用成本，大量應用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和需求又有利于進一步完善和提升人工智能技術，形成有利于人工智能發(fā)展的正反饋循環(huán)。盡管發(fā)達國家在人工智能的基礎研究和原創(chuàng)領域具有一定的先發(fā)優(yōu)勢，但我國卻已經(jīng)在應用層優(yōu)先發(fā)力，并在若干應用領域形成了一定的比較優(yōu)勢，這是我國在人工智能領域應該保持并繼續(xù)加強的發(fā)力點。

　　人工智能本質是新一代信息通信技術與自然和社會科學等多學科結合的綜合集成創(chuàng)新，是引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。作為科技創(chuàng)新成果，發(fā)展人工智能應該造福全人類，而不應該是限制遏制其他國家發(fā)展的手段。各國發(fā)展人工智能，都需要開展合作和良性競爭，讓人工智能發(fā)展更好造福世界各國人民，避免形成技術壁壘，產(chǎn)生新的“智能鴻溝”。

　　作者：彭緒庶 呂本富，分別系中國社會科學院信息化研究中心主任、中國社會科學院習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心特約研究員,中國科學院大學管理學院教授

　　來源：光明日報