十張圖概覽《中國AI指數報告》：中國重頭戲是應用，演算法和硬體要補課

本周，由長江商學院人工智慧與制度研究中心主任許成鋼教授和武漢大學大數據與雲計算實驗室主任崔曉暉教授團隊共同研究撰寫的《中國人工智慧指數報告》在北京正式發布。

該報告從學術、產業、開源軟體包使用、公眾認知及媒體關注等幾個維度進行了中美對比，以此度量中國人工智慧在近十幾年裡的發展現狀及其影響。其中，部分指數的構建沿用了斯坦福大學的人工智慧指數（Aritificial intelligence index 2017 Annual Report）的構建方法。不同的是——第一，該報告側重分析中國的情況，指數針對的是中國市場；第二，通過將美國作為技術前沿的基準進行對比，更好地展現中國的真實情況；第三，在學術部分根據影響力進行了等級劃分。

據了解，該報告將每年發布一次。在本次發布會上，許成鋼教授對報告的主要內容進行了介紹，並表示，在以人工智慧和大數據為核心的第四次產業革命中，中國的企業將會面對過去從未經歷過的挑戰和機遇，包括革命性的技術變化、商業模式的變化，社會的變化，以及殘酷的淘汰過程。而此次發布的《中國人工智慧指數報告》，正是希望記錄和反映這種變遷。

長江商學院人工智慧與制度研究中心主任許成鋼教授

以下是報告的部分重要內容：

一、學術

圖1:中美人工智慧期刊論文年度發表量對比

如圖1所示，從1995年至今，中國在人工智慧領域發表的研究論文數量整體少於美國，但是在2008年到2012年期間曾大幅超過美國，後又回落，直到近幾年來曲線開始出現收斂。

圖2：中美學者參加所有人工智慧學術會議的總數

圖2顯示，從1996年至今，美國學者參加學術會議的人次始終明顯高於中國，並且差距基本保持不變，沒有明顯的收斂趨勢。許成鋼教授解釋，統計這一維度數據的原因在於，人工智慧領域的迅速發展，使得大量學者常常會把自己的短期研究成果首先會發表在學術會議上（甚至只發表在學術會議上），之後便投入到實踐工作中。而學術會議的常規是，申請者的論文得到會議學術委員會或組織者接受，才獲得參會資格。因此，參會人數通常可以視為會議論文發表的數量。

圖3：中美人工智慧期刊論文被引用總數

圖3是中美學者每年在期刊發表的所有人工智慧論文的被引用總數，其中，美國學者發表的期刊論文被引用數始終明顯高於中國。但是在2010年之後，差距迅速下降，曲線呈收斂趨勢。

許成鋼教授表示，在學術領域，論文被引用往往意味著其影響力，因此這方面的數據統計可能比簡單的論文發表數量更有參考價值。同時，他也指出，發表數量與影響力之間也並不是簡單的對應關係，因為也有高質量的論文很少被引用的情況。

為了進一步將兩國學者發表的論文質量進行對比，報告將論文的引用數量劃分為了6個等級進行分析，分別是千級(引用量 1000 及以上)，百千級(引用 量 500-999)，百級(引用量 100-499)，十級(引用量 10-99)，個級(引用量 1-9)以及零 級(引用量 0)引用量文章。統計的次數是每篇論文截止 2018 年 10 月的總引用次數。

以千級和零級兩個極端的級別為例：

圖4：中美千級期刊論文引用總數量對比分析

如圖4所示，美國在千級期刊論文發表數量以及總引用量方面均高於中國。中國學者在 2004 年，2005 年和 2007 年各出現了一篇千級期刊論文， 而同一時期美 國學者發表了 12 篇千級引用量的期刊論文。

圖5：中美零級期刊論文發表總數量對比分析

如圖5所示，雖然沒有被引用的論文數量多年以來兩國差距都不是很明顯，但是自2011年起，中國卻開始大幅超過美國。

對於其中的原因，許成鋼教授猜測，可能是由於這些論文討論的是在比較狹窄的範疇中的應用問題，在超出一定範圍後，對於別人就沒有引用價值。此外，崔曉暉教授還補充道，中國高校學術生態的特殊性也可能是造成這一結果的原因之一。

二、人才

這部分的數據來源於領英的《全球AI領域人才報告》，其中，中國的AI人才總數為5萬人，美國為83萬人。（領英人才數據包括了國際上的教育、科研和企業各領域人才，所有參與國際學術或行業交流的人都在其中，但是不參與國際交流的人才有可能未被統計）。

圖6：根據從業時間分為五個不同類別進行的中美AI人才分布對比

圖6數據顯示，美國的AI人才質量優於中國，尤其是通過比較從業年限超過十年的從業人員數量對比可知，美國擁有更多超過十年工作經驗的AI人才，並且每個年限段的總數都超過中國。

圖7：根據子領域劃分對比的兩國AI人才分布比例

圖7顯示，中美兩國AI人才的重點發展領域基本一致，但中國的數量總體上比美國要少得多。在人才比例分布上，中國在智能營銷和計算機視覺方面的人才比例超過美國，表現中國人工智慧在應用方面的特點。另外， 中國在晶元方面的人才比例超過美國，可能反映了追趕硬體發展方面的人才培養和資源配置。值得注意的是，在演算法和機器學習方面，美國不但人才的比例比中國大，人才總數也是中國在這方面領域的二十幾倍，說明中美在人工智慧軟體上面的差距顯著。

三、產業

在人工智慧產業方面，國內已經有不少報告。許成鋼教授特別提到了2017年騰訊發布的《中美兩國人工智慧產業發展全面解讀》，並表示，此次報告的這部分內容是在其基礎上進行的補充。

圖8：中美人工智慧領域創業公司數量對比

圖8是風險投資支持的、中美在人工智慧領域的活躍的創業公司總數的統計。如圖所示，中國的人工智慧創業公司在2012年之前多於美國，但是在2012年以後美國不僅超過中國，且大幅度加速增長。此外，而中國在2015年以後呈大幅下降趨勢;相反，美國方面在2012年之後在人工智慧領域活躍的創業公司數量呈現快速上升的趨勢。人工智慧產業需要長期研發投入，短期很難獲得收益。中美兩國活躍的創業公司的數量的對比，似乎表明中國在人工智慧領域產業的投入後勁不足。

四、開源軟體包使用

開源人工智慧軟體包是人工智慧研究，尤其是人工智慧應用研究方面的重要基礎。報告對比了中美人工智慧研究者在GitHub軟體庫中，關注(stare)不同 AI軟體包的數字，以此作為使用開源AI軟體包使用的指數。數據顯示，中美人工智慧研究者們關注Google TensorFlow軟體包的數字遠高於關注其他軟體包。

圖9：中美 AI 研究者的 AI 軟體包關注總數對比

圖9是中美 AI 研究者的 AI 軟體包關注總數對比。如圖所示，中國應用 AI 研究者關注開源AI 軟體包的數字，在2015年之後經歷了快速增長，到2017 年中以後，超過了美國。

許成鋼教授表示，這可能意味著中國研究者在利用中美開發的開源軟體包做 AI 應用研究規模超過了美國。

五、媒體報道

公眾對人工智慧的認知可能會影響人工智慧在商業和社會中的應用,也可能會對相關監管以及立法帶來很大的影響。

圖10：中國、全球(英語國家)人工智慧文章正負比例

如圖10所示，在2013 年中國關於人工智慧的正負面報道差距不大。伴隨著2014年之後人工智慧的快速發展，中國對於人工智慧的正面報道迅速超過負面報道。在2014年到2016 年之間，中國媒體對人工智慧的正面報道比例在每月均在64%以上，大幅度超過負面報道。在2016年以後每月正面比例均超過82%，而正負比例相加總和均在90%左右，中性比例僅佔10%左右。與此相比，英語國家媒體對人工智慧的正面報道比例也超過負面報道，但是正面報導所佔的比例最高只到 30%，而中性報道比例均在66%以上。也就是說，英語國家對於人工智慧報道以中性為主。

總結：理性看待人工智慧發展

總的來說，許成鋼教授指出，如今人工智慧正在以革命性的速度、廣度、深度發展。對於中國來說，目前在深度學習應用方面的規模並不亞於美國，甚至在某些方面已經超越美國。然而，他也強調，這只是在應用層面。中國在人工智慧的基本演算法、晶元、感測器等方面仍然落後於多數發達國家，這些領域也將成為突破通用人工智慧技術大門的鑰匙，因此也是中國接下來應該去補上的課。

同時，他還介紹了人工智慧框架與經濟學之間的緊密關係。首先，最早的人工智慧邏輯就是一個推理和尋找最優解的過程，而經濟學的核心也是決策。從這方面來看，人工智慧框架本身就是經濟學模型。比如博弈論中非常重要的機制設計理論，現在已經被廣泛應用到複雜的計算領域。「所有人工智慧領域的課題，但凡有了決策，這個行為就是經濟學範疇的內容。」許成鋼教授說。

反過來說，如今人工智慧也進一步在對整個經濟學領域，包括社會科學領域產生著重要影響。因為經濟學與社會科學的研究依據來自於數據，而人工智慧將是數據獲取、處理和分析的重要工具。

在這一階段，人工智慧將成為人類強大的輔助，在各個領域幫助人類解決各種問題，包括人臉識別、語音識別、智慧客服、大數據分析、智慧醫療等等。崔曉暉教授表示：「我認為人工智慧更多是一種對於人類或者整個社會的賦能。它作為一種工具，可以幫助我們提高效率、建立美好的生活，甚至包括建立美好的環境，在各方面進行相應的賦能。」

武漢大學大數據與雲計算實驗室主任崔曉暉教授

拿產業賦能來說，天雲大數據CEO雷濤分享了三個關鍵詞——祛魅、重構和知識生產。他認為，在過去的很長一段時間裡，人類知識的產生都來自於經驗，由專家封裝、移動知識。但隨著經驗形式的流程開始被數據和系統所替代，人類知識的生產方式開始進化到從機器、系統中產生。從這個角度而言，AI是知識再生產的一次規模性革命，是對很多行業專業知識的新的表達。所以，重構的過程是人工智慧對於所有行業的很深遠的商業流程和模式的影響。

對此，科技日報總編輯劉亞東卻「潑了一把冷水」。他表示，「應該對人工智慧有清醒的認識，如果用人的一生來比喻人工智慧，現在人工智慧可能還沒滿月。因為與人工智慧相關的基礎學科還沒有大規模突破，我們不應該人云亦云。任何一個產業、一種產品，包括人工智慧產業、產品，只有企業家最有資格、最有能力也最有意願對它的發展前景做出判斷，別人不能越俎代庖」。

「其實，只要你意願往這個領域轉移，人工智慧真的會助力你，你如果拒絕它，真的是在損害你自己」。許成鋼教授最後總結說。

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