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本报告由中国人工智能学会、国家工业信息安全中心、华夏幸福产业研究院、思保环球联合发布。

报告重点聚焦人工智能的使能技术层与应用场景层两个层面，基于论文、专利、 人才和商业数据，以及人工智能领域研发人员、行业专家访谈等多方数据源，创新 性的构建了人工智能产业创新评估体系，旨在通过多维度的评估，客观评价人工智 能产业的发展水平，推动人工智能产业健康有序发展。

报告主要包括四个部分及一个附录。第一部分对人工智能的基本概念、发展历 程、重大意义等进行了简单概括;第二、三部分别从使能技术就绪度指数和应用场 景融合度指数，对计算机视觉等四项核心使能技术，以及智能家居等八个应用场景 发展水平进行了评估，并对使能技术和应用场景的发展现状、瓶颈和未来方向进行 了解读;第四部分对评估结果进行了总结，并对人工智能未来整体发展进行了展望。

主要发现：

1、人工智能使能技术就绪度

从使能技术就绪度指数来看

• 深度学习就绪度最高，已经成为人工智能的主流算法，处于技术成熟期;
• 计算机视觉和语音交互次之，处于技术应用的探索期，如语音助手和医疗影像诊断;
• 文本处理则仍处于技术爬坡期，技术瓶颈的存在使其离真正实用仍存在较大距离，如机器翻译离专业水平仍有较大差距。

从使能技术发展水平来看

• 从理论研究来看，使能技术从2013年开始成为研究热点，其中深度学习是关注重点，语音交互和文本处理的论文产出稳 步增长，但文本处理论文产出量和引用频次均为最低。
• 从应用研究来看，计算机视觉和深度学习专利申请占比较高，但平均专利强度较低，专利布局仍处于起步阶段。语音交互 专利申请比例低但平均强度较高，表明语音交互关注度近期开始下降。

从各国使能技术发展水平来看

• 美国四项使能技术的理论研究和应用研究均大幅领先于中国。从理论研究来看，中美文本处理领域的差距最小，深度学习 领域差距最大;从应用研究来看，深度学习领域的差距最小，语音交互领域的差距最大。
• 从应用研究来看，中国四项使能技术专利申请量均居首位，其中超过54%的专利在近三年申请，相关研发机构近三年活跃 度高。美国四项使能技术的平均专利强度要远高于中国，中国专利“多而不强”的局面依然存在。

2、人工智能应用场景融合度

从应用场景融合度指数来看

• 人工智能与各行业依然处在人工智能融合的早期。根据应用场景融合度指数显示，汽车(3.9)、医疗(3.8)和家居(3.7) 是人工智能融合度相对较高的三个场景;零售(3.5)、机器人(3.3)和安防(3.2)次之;制造(3.0)和教育(2.8)融 合度指数较低。

从全球应用场景融合水平来看

• 在各个应用领域中，美国人工智能研发人员数量优势明显，占据一半左右，而中国各领域人工智能研发人员普遍偏少。
• 从专利申请规模来看，除医疗领域外，中国的专利申请规模均超过美国，特别是在机器人和制造两个领域专利优势明显。
• 从专利申请强度来看，美国大幅度领先中国，中国专利质量仍有待提升。
• 从应用场景来看，美国医疗领域人工智能专利规模和强度优势显著，中国机器人和制造领域人工智能专利优势明显。

从应用场景融合的主要瓶颈来看

• 高质量数据缺乏、复合型专业人才不足、行业壁垒高、人工智能技术成熟度不高、应用场景不清晰是当前人工智能与行 业深度融合的主要瓶颈。
• 从行业资源来看，汽车和医疗两个领域的人工智能重点研发机构和人才数量最多，从事零售和教育人工智能研发的机构、 人才数量最少。
• 从技术投入来看，汽车和医疗领域人工智能专利申请数量增长明显，而教育和零售领域增长相对缓慢。企业专利布局重 点集中在汽车、医疗、家居和安防领域，近年来布局重点是机器人领域。
• 从数据积累程度来看，汽车、医疗和机器人三个领域具备显著的数据优势，而家居和制造两个领域数据积累明显不足。
• 从数据开放程度来看，汽车、教育和机器人三个领域数据开放程度较高，而医疗和制造两个领域数据开放程度较低。

报告内容：

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