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本報告由中國人工智慧學會、國家工業信息安全中心、華夏幸福產業研究院、思保環球聯合發布。

報告重點聚焦人工智慧的使能技術層與應用場景層兩個層面，基於論文、專利、 人才和商業數據，以及人工智慧領域研發人員、行業專家訪談等多方數據源，創新 性的構建了人工智慧產業創新評估體系，旨在通過多維度的評估，客觀評價人工智 能產業的發展水平，推動人工智慧產業健康有序發展。

報告主要包括四個部分及一個附錄。第一部分對人工智慧的基本概念、發展歷 程、重大意義等進行了簡單概括;第二、三部分別從使能技術就緒度指數和應用場 景融合度指數，對計算機視覺等四項核心使能技術，以及智能家居等八個應用場景 發展水平進行了評估，並對使能技術和應用場景的發展現狀、瓶頸和未來方向進行 了解讀;第四部分對評估結果進行了總結，並對人工智慧未來整體發展進行了展望。

主要發現：

1、人工智慧使能技術就緒度

從使能技術就緒度指數來看

• 深度學習就緒度最高，已經成為人工智慧的主流算法，處於技術成熟期;
• 計算機視覺和語音交互次之，處於技術應用的探索期，如語音助手和醫療影像診斷;
• 文本處理則仍處於技術爬坡期，技術瓶頸的存在使其離真正實用仍存在較大距離，如機器翻譯離專業水平仍有較大差距。

從使能技術發展水平來看

• 從理論研究來看，使能技術從2013年開始成為研究熱點，其中深度學習是關注重點，語音交互和文本處理的論文產出穩 步增長，但文本處理論文產出量和引用頻次均為最低。
• 從應用研究來看，計算機視覺和深度學習專利申請占比較高，但平均專利強度較低，專利布局仍處於起步階段。語音交互 專利申請比例低但平均強度較高，表明語音交互關注度近期開始下降。

從各國使能技術發展水平來看

• 美國四項使能技術的理論研究和應用研究均大幅領先於中國。從理論研究來看，中美文本處理領域的差距最小，深度學習 領域差距最大;從應用研究來看，深度學習領域的差距最小，語音交互領域的差距最大。
• 從應用研究來看，中國四項使能技術專利申請量均居首位，其中超過54%的專利在近三年申請，相關研發機構近三年活躍 度高。美國四項使能技術的平均專利強度要遠高於中國，中國專利「多而不強」的局面依然存在。

2、人工智慧應用場景融合度

從應用場景融合度指數來看

• 人工智慧與各行業依然處在人工智慧融合的早期。根據應用場景融合度指數顯示，汽車(3.9)、醫療(3.8)和家居(3.7) 是人工智慧融合度相對較高的三個場景;零售(3.5)、機器人(3.3)和安防(3.2)次之;製造(3.0)和教育(2.8)融 合度指數較低。

從全球應用場景融合水平來看

• 在各個應用領域中，美國人工智慧研發人員數量優勢明顯，占據一半左右，而中國各領域人工智慧研發人員普遍偏少。
• 從專利申請規模來看，除醫療領域外，中國的專利申請規模均超過美國，特別是在機器人和製造兩個領域專利優勢明顯。
• 從專利申請強度來看，美國大幅度領先中國，中國專利質量仍有待提升。
• 從應用場景來看，美國醫療領域人工智慧專利規模和強度優勢顯著，中國機器人和製造領域人工智慧專利優勢明顯。

從應用場景融合的主要瓶頸來看

• 高質量數據缺乏、復合型專業人才不足、行業壁壘高、人工智慧技術成熟度不高、應用場景不清晰是當前人工智慧與行 業深度融合的主要瓶頸。
• 從行業資源來看，汽車和醫療兩個領域的人工智慧重點研發機構和人才數量最多，從事零售和教育人工智慧研發的機構、 人才數量最少。
• 從技術投入來看，汽車和醫療領域人工智慧專利申請數量增長明顯，而教育和零售領域增長相對緩慢。企業專利布局重 點集中在汽車、醫療、家居和安防領域，近年來布局重點是機器人領域。
• 從數據積累程度來看，汽車、醫療和機器人三個領域具備顯著的數據優勢，而家居和製造兩個領域數據積累明顯不足。
• 從數據開放程度來看，汽車、教育和機器人三個領域數據開放程度較高，而醫療和製造兩個領域數據開放程度較低。

報告內容：

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