作者：吴超楠、李秋莹、袁野，重庆邮电大学专家
摘要
经由文本挖掘方法，运用CiteSpace、Ucinet、专利地图等可视化工具，从发展政策、文献计量、专利挖掘三個维度对全球人工智能产业重心技术领域国际级博弈态势实行分析，研究发现，综合政策、文献、专利数量来看，美国综合实力依旧全球最先個，中国异军突起，发展迅猛；从国家间协作网络图来看，我国已与美国、日本、英国等国家开展相关协作研究，但是研究机构之间协作密度较低；根据研究热点、专利地图、专利权人信息来看，我国在人工智能产业重心技术领域专利申请量已跃居全球最先個；不光在底层技术理论研究方面实行一定突破，在技术应用层面也持有一定博弈优点，技术研发与应用最先选分布在自然语言搞定、智能芯片、计算机视觉、自主无人系统、群体智能技术等方向，经由对比分析为“十四五”时期我国人工智能产业重心技术独创发展供应相关政策主张，
引言
技术推动产业变革，新一代人工智能发展关系到我国能否抓住新一轮科技革命、产业变革要紧机遇，新产业技术研发与应用对独创驱动具有一定耀领、支撑作用，因为这個，我国明确提出建设人工智能根本共性技术体系，以增强根本环节、重点领域独创本事〔1〕，要确保人工智能产业重心技术掌握在自己手中，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布《2019年人工智能发展白皮书》，根据准则共筛选出八大人工智能重心技术：计算机视觉技术、自然语言搞定技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术〔2〕，2020年3月科技部等五部委印发《增强“从0到1”基石研究就业方案》，持助人工智能等领域实行重心技术突破，以抢占前沿科学研究制高点，因为这個，瞄准人工智能产业重心技术，攻克技术困境变成重中之重，
人工智能产业重心技术研发已变成世界各国Follow焦点，面对世界范围国际级博弈，我国在重心技术突破、应用方面仍存在自身短板，根据此，为全面解我国人工智能产业重心技术国际级博弈态势，进一步厘清其研发现状、所处地位，本文选取2015-2019年间各国政府颁布政策、战略规划，1999-2019年间Web of Science收录文献，1999-2019年间德温特专利数据库收录专利信息，采用CiteSpace、Ucinet、专利地图等可视化分析工具，经由政策态势分析不同样政府规划方向、重点持助领域；经由文献发文量、国家及研究机构协作网络剖析全球人工智能产业重心技术发展露状，经由根本词聚类分析不同样国家关于人工智能产业重心技术研究热点，经由专利数据分析全球人工智能产业重心技术研发现状，进而对我国人工智能产业重心技术在全球所处博弈态势实行研判，为探索建设新一代人工智能独创发展试用区以及“十四五”时期人工智能产业发展供应相关决策参考，
1、全球人工智能发展政策概述
1.1数据来源
本文采用文本挖掘方法对中国、美国、日本、韩国、英国、德国人工智能国家政策、战略规划〔2015-2019〕实行搜集整理；并将国内外著名研究机构发布相关报告作为二手资料，进一步完善、梳理，将其绘制成表，如表1所示，
表1全球人工智能政策一览
1.2 研究分析
如表1所示，中国、美国、日本高度Follow人工智能发展，三国政府均已出台大量扶持政策，在世界舞台上角逐人工智能发展最先进地位，其中，中国出台人工智能政策数量最多，美国、日本紧随其后，均已将“人工智能”上升为“国家战略”，韩国、德国于近两年加入人工智能高速发展行列，也逐步看重起人工智能发展，纵览以上六個国家近5年来出台相关政策，其战略意向任务、具体规划各具特色，为此，将其划分为三类〔18〕：
一是技术、人才优点明显国家，如美国，目前处于人工智能发展前沿，其战略意向是维持人工智能世界最先进地位，确保自身博弈优点，美国不光专注于人工智能发展，积极制定相关法律保障人工智能发展，并参与技术准则制定，以期在全球博弈中占据主导地位，
二是具有产业发展基石国家，如德国、英国，经由战略部署、商业应用、伦理约束、法律监督耀领人工智能发展，两国均在“第二次工业革命”、“信息革命”中积累大量发展经验，持有坚实产业发展基石，英国、德国凭借自身发展基石形成前无古人后无来者优点，以确保全球博弈力，再如，日本、韩国所制定相关政策针对性地倾向半导体、集成电路等产业，两国在机器人、自动驾驶、汽车、半导体等领域具有明显产业优点，凭借自身相对优点参与全球新一轮博弈，
三是异军突起，积极抓住发展机遇国家，如中国，看重推动人工智能综合健康发展及全面布局，经由宏观规划、重点部署构筑我国人工智能发展先发优点，于是加快人工智能产业重心技术攻克、独创型国家建设，
2、根据文献计量产业重心技术国际级博弈态势分析
2.1 数据来源
本文将《2019年人工智能发展白皮书》所筛选人工智能产业重心技术作为检索条件，文献来源Web of Science数据库下Web of Science重心合集：引文索引，检索条件设置如下：以“TI = computer vision” OR “TI = natural language processing” OR “TI = brain-computer interface” OR “TI= intelligent chip” OR “TI = autonomous unmanned system” OR “TI = collective intelligence” OR “TI = intelligent adaptive learning” OR “TI = cross-media analytic reasoning”，文献年限为1990-2019年，文献类型选择Article，最后共得到3 681篇，
2.2 发文量分析
进一步分析关于人工智能产业重心技术研究3 681篇论文，本文以时间序列格局统计出每年论文数量，经由Excel绘制Web of Science收录关于人工智能产业重心技术研究文献数量统计图〔如图1所示〕，二十年间，全球对人工智能产业重心技术研究越来越看重，发文量整体呈上升势头，20世纪末，全球发文量较低，这受到当时全球人工智能技术基石研究、理论模型及数据样本等影响、限制，发文量激增阶段：2010-2019年，这与人工智能爆发阶段时间相吻合，也与算法、算力提升及数据激增等现状密切相关，
图1 Web of Science收录关于人工智能产业重心技术研究文献数量
2.3 国家协作分析
对所检索3 681篇文献实行整理，绘制全球人工智能产业重心技术研究发文量〔Top10〕示意图〔如图2所示〕，美国发文量居世界最先個，中国紧随其后，中国、美国发文量约占全球48%，是全球研究人工智能产业重心技术主力，在前10位国家中，亚洲仅有三個国家：中国、韩国、日本；北美洲有两個国家，分别是美国、加拿大；其余均为欧洲发达国家，说明欧洲仍是技术研究、独创要紧地区，
图2人工智能产业重心技术研究文献发文量Top10国家
伴随经济全球化进程加快，知识全球化、跨国协作发展越来越火速，为突破研究水平与资源约束限制，各個国家之间开始展开协作研究，有助于提高各国科学研究水平、独创本事〔19〕，为此，本文进一步分析所检索3 681篇论文，导出参考文献，将下载数据合并后导入excel，提取“国家”字段，导入至BICOMB软件，生成国家共现矩阵，再将共现矩阵导入Ucinet软件，运用Netdraw实行可视化分析，生成国家协作网络图谱，如图3所示，人工智能产业重心技术国家协作研究网络层次腹地度如表2所示，
图3人工智能产业重心技术国家协作研究网络图
表2全球人工智能产业重心技术最先选国家协作研究网络层次腹地度
如图3所示，带有颜色节点方块表达国家，节点大小、各节点之间连线、连线疏密层次以及连线粗细分别表该国与其他所有国家协作共现总次数，两個国家间协作关系，与该国家协作过其他国家数量以及连线两端国家协作次数〔19〕，由图3可以看出，节点最大是“美国”，再讲是“德国”、“意大利”、“中国”、“英国”，说明美国与其他国家协作次数最多，德国、意大利、中国、英国紧随其后，协作次数分别是365、179、156、156；由国与国之间连线可以看出，中国与美国、日本、英国协作相对紧密，中国在国际级协作中发挥着要紧作用，
2.4 研究机构分析
根据所检索文献，对研究机构发文量与协作情况实行整理，从机构发文量来看，其中德国图宾根大学发文量最多，高达84篇，说明其在人工智能产业重心技术研究领域具有一定感召力；发文量较多是德国维尔茨堡大学〔56篇〕、中国清华大学〔52篇〕、美国纽约州卫生部〔46篇〕，这些机构在人工智能产业重心技术研究中作为要紧力量，推动着产业重心技术连续实行技术突破与发展，从全球分布来看，如表3所示，发文量名次前10位研究机构最先选分布在美国、中国、德国，
表3全球人工智能产业重心技术研究机构地区分布汇总表
为进一步分析各研究机构协作情况，本文采用Ucinet分析软件生成全球人工智能产业重心技术研究机构协作网络图〔如图4所示〕，图中每一個小方块代表一個研究机构，方块越大说明该研究机构与其他研究机构协作越多，其中，德国图宾根大学、维尔茨堡大学、格拉茨技术大学与其他研究机构协作较为频繁，我国两所研究机构：中国科学院大学、清华大学已开展大量基石研究就业，并与加利福尼亚大学圣地亚哥分校、哈佛大学实行密切协作研究，从总体上看，我国研究机构之间协作密度较低，研究领域较为分散，任凭从发文数量还是从机构协作网络图来看，德国图宾根大学、维尔茨堡大学、纽约州卫生部是全球人工智能产业重心技术研究最先选力量，
图4全球人工智能产业重心技术研究机构协作网络图
2.5 热点分析
热点往往可以表达为某一研究领域中具有发展潜势主题，同时能够展露该领域所属学科后世发展方向〔20〕，经由运用根本词来表达该文章主题、腹地内容，若某一根本词多次在某一领域文献内发生，则该词可间接体现该领域内研究热点与研究动向〔21〕，本文借助科学知识图谱工具中根本词聚类视图对各国人工智能产业重心技术研究热点实行分析，根据中国、美国、日本、韩国、英国、德国文献数据实行整理，将其导入CiteSpace5.5.R2运行根本词聚类功能，主题词类型选择“Noun Phrases”，节点类型选择“Keyword”，时间范围1999-2019，剪裁方法采纳Pathfinder，选择Log-Likelihood Ratio作为提取方法〔20〕，提取根本词聚类信息将其汇总成表，如表4所示，
表4人工智能产业重心技术研究根本词聚类表
中国在人工智能产业重心技术研究中最先选将重心放在基石理论研究与技术突破中，在八大重心技术中，最先选聚焦在#0计算机视觉技术、#4群体智能技术、#7自然语言搞定技术、自主无人系统技术，作为推动人工智能技术进步“三驾马车”，算法、数据、计算力在过去5-10年间连续独创〔2〕，在算法方面，我国在#0计算机视觉技术中图像识别、特征提取以及#7自然语言搞定技术中语音技术方面成就显著，在基石理论研究方面，计算机视觉、自然语言搞定技术发展同时也须要#3模式识别等技术支撑；#1共空间模式是一种对两分类任务下空域滤波特征提取算法，能够从多通道脑机接口数据里面提取出每一类空间分布成分〔22〕；在技术应用领域，自主无人系统中#8协调控制对于自动驾驶汽车、智能无人驾驶系统至关要紧，在后世对汽车制造商、运输行业将引发重大影响，
美国人工智能产业重心技术研究中共有8大根本词聚类，其中最先选Follow#0脑机接口技术、#2计算机视觉技术，从技术应用来看，人工智能产业重心技术最先选应用于医疗领域，#1电子健康档案有助于提升医护水平；#7大事相关诱发电位作为一种电生理学研究手段，为研究大脑认知活动过程供应新指导、途径；研究人员利用#8脑波开发新技术—脑机接口技术〔BCI〕，为身体严重残疾患者供应新医治手段，
对文献数据实行聚类分析，任凭从底层技术研究看，还是根据技术应用层面，日本最先选Follow#0脑机接口技术，对脑机接口技术研究，日本将焦点转移至#2听觉BCI脑机接口技术，#3共空间模式作为提取一种方法，是脑机接口技术要紧算法，脑机接口技术最先选应用于医疗健康领域，最先选分为“强化”、“恢复”两個方向，“恢复”方向最先选是指针对#1中风等疾病供应对应恢复训练，最先选采纳神经反馈训练，目前，已有一些日本创业公司对相关可穿戴设备投入研发资金，将脑机接口技术应用到终端设备，
韩国重点Follow#1、#2脑机接口技术、自主无人系统技术，自主无人系统中机器人、无人驾驶等技术已变成韩国政府重点持助对象，在应用中，脑机接口以#4近红外光谱成像技术〔NIRS〕为主，最先选用于操控家电设备，脑机接口技术发展与发达半导体行业发展相适应，并为半导体产业发展供应要紧支撑力，
#0脑机接口技术、#1群体智能技术、#7计算机视觉技术是英国重点Follow对象，脑机接口技术作为产业重心技术在硬件、算法、范式方面都有新突破、进展，英国诺丁汉大学研究团队根据脑机接口技术，开发一种脑磁图〔MEG〕系统，配以头戴式设备，在扫描过程中允许被扫描者自由、自然地运动，
在人工智能产业重心技术研究中，德国最先选研究#5脑机接口技术、自然语言搞定技术，而作为基石技术研究#1脑电图、#2共空间模式、#6神经反馈技术都为脑机接口技术发展供应支撑、辅助作用，在基石理论研究领域，#3非监督学习作为机器学习一种方法，是人工智能网络一种要紧算法；自然语言搞定所涉及各类任务，可以用#4多任务学习框架搞定，从技术应用领域来看，#0辅助科技用于特殊教育行业；机器学习为#7ERP系统注入新能量，云ERP平台供应极大便利，
3、根据专利挖掘产业重心技术国际级博弈态势分析
3.1 数据来源
以德温特专利数据库为来源数据库，利用“TI = computer vision” OR “TI = natural language processing” OR “TI = brain-computer interface” OR “TI= intelligent chip” OR “TI = autonomous unmanned system” OR “TI = collective intelligence” OR “TI = intelligent adaptive learning” OR “TI = cross-media analytic reasoning”实行检索，检索时间范围设置为1990-2019年，最后共检索到23 940件专利，
3.2 人工智能产业重心技术专利地图分析
伴随技术发展，根据专利分析“预见—识别”变成研究热点，文献〔23〕经由专利分析法对比分析不同样国家人工智能技术专利，研判全球人工智能发展态势；文献〔24〕提出根据专利分析替代性技术选择，为企业管理者制定技术选择战略供应参考主张，
为进一步掌握全球人工智能产业重心技术领域专利发展势头、分布情况以及专利权人分布情况，本文对德温特专利数据库中已检索到23940件专利实行统计分析，分别提取中国、美国、日本、韩国、英国、德国专利，对全球人工智能产业重心技术专利数量、专利国家分布及专利权人分布情况实行分析，结果如图5～图6所示，
图5人工智能产业重心技术专利数量、专利国家分布示意图
从图5可以看出，根据全球不同样国别分析，在人工智能产业重心技术专利中，中国持有智能芯片技术专利数量最多，说明中国芯片企业愈发看重专利呵护，其呵护意识与本事也逐渐增强；美国持有自然语言搞定技术专利最多；日本在自然语言搞定技术方面，专利数量占比最多；韩国持有计机视觉技术专利数量最多；英国、德国人工智能产业重心技术专利数量均不多，总体上看，二者均在计算机视觉技术方面专利数量最多，分别占比61%、37%，从人工智能产业重心技术视角看，自主无人系统技术最先选分布在美国、中国，其中美国持有数量最多；中国在脑机接口技术、群体智能技术、计算机视觉技术、智适应学习技术、智能芯片技术申请量遥遥最先进；自然语言搞定技术则最先选分布在美国，反而关于跨媒体分析推理技术专利申请目前全球没有相关统计，
图6 人工智能产业重心技术前5名专利权人
从图6可以看出，全球前5名自主无人系统技术专利申请者最先选集中在美国、日本，其中日本占据3席，如IHI株式会社、川崎重工业株式会社，脑机接口技术专利申请者前5名最先选集中在中国、韩国，中国最先选以高校为主，如清华大学、浙江大学、中国科学院、中国医学科学院基石医学研究所，说明中国高校是脑机接口技术研究要紧力量，持有较强研发实力，群体智能技术专利申请者也最先选来自中国，前5名中美国公司仅占有1席，其中国家电网申请专利数量最多，尤其近五年国家电网人工智能产业重心技术发展火速，中国人工智能专利布局也已覆盖至电力工程领域，群体智能技术推动电网智能化发展，是助力新一代电力系统建设要紧支撑，
全球前5名计算机视觉技术专利申请者最先选集中在美国、中国，美国专利申请者最先选集中在高通、英特尔、微软公司，中国则最先选集中在高校，如清华大学、北京航空航天大学等，中国专利申请者占据全球智适应学习技术专利申请前五位，最先选集中在科技型企业、高校，由于中国教育群体基数浩大，加之近年来AI教育行业高速发展，中国关于智适应学习技术专利申请数量多且最先选体现在应用层面，
智能芯片技术专利申请前五位也均来自中国，从体量来看，中国目前已经变成全球最大、增长最快集成电路市场，国家集成电路产业也受到投资基金、资本推动持助，在强有力产业政策扶持下，中国企业火速成长壮大，逐渐挑战美国芯片垄断市场，自然语言搞定技术专利申请者最先选来自美国、日本，美国占据3席〔IBM、微软、埃森哲全球搞定方案有限公司〕，日本占据2席〔富士施乐公司、日本电报电话公司〕，美国、日本在自然语言搞定技术方面仍具有一定研究实力、发展潜力，
4、结语
全球范围内越来越多政府、企业组织意识到人工智能在经济、战略上要紧性，面对日趋激烈人工智能博弈市场，我国须要认清全球博弈态势，明确自身在全球中所处地位，明晰具备博弈力产业重心技术，
经由政策态势、研究态势分析，从政策数量、文献发文量、专利数量三個角度量化全球人工智能产业重心技术博弈力，从政策数量来看，中国>美国>日本>英国>德国>韩国；从文献数量来看，美国>中国>德国>英国>韩国>日本；从专利数量来看，中国>美国>日本>韩国>德国>英国，综合来看，美国综合实力依旧全球最先個，这与美国坚实产业基石、先进科学技术分不开，中国异军突起，发展迅猛，
根据文献、专利分析结果，综合来看，我国最先选Follow方向为计算机视觉技术、自然语言搞定技术、智能芯片技术、自主无人系统技术、群体智能技术，具体来看，根据发文量，国内外相关文献研究起步时间相似，中国仅比国外晚两年，增长势头相同，整体呈现上升势头，增长最快阶段均发生在2010年以后，从国家协作来看，美国与其他所有国家协作共现总次数最多，中国与美国、日本、英国协作相对紧密，从研究机构来看，发文量名次前10位研究机构最先选分布在美国、中国、德国，中国科学院大学、清华大学已与其他机构开展大量基石研究就业，但是机构协作密度较低，从Follow热点来看，我国聚焦于计算机视觉技术、群体智能技术、自然语言搞定技术、自主无人系统技术，从专利分布来看，中国人工智能产业重心技术专利申请量已经超越美国变成AI领域专利申请量最高国家，其中，中国持有脑机接口技术、群体智能技术、计算机视觉技术、智适应学习技术、智能芯片技术专利最多；从专利权人分布来看，中国持有最多专利权申请人，最先选分布在脑机接口技术、群体智能技术、计算机视觉技术、智适应学习技术、智能芯片技术，
人工智能连续发展对提高国家博弈力、维护国家保障有巨大协助，很多国家已将发展人工智能提高至国家战略层面，本文运用科学知识图谱、专利地图分析全球人工智能产业重心技术博弈态势，并针对我国建设独创型国家、“十四五”时期人工智能产业发展提出以下几点主张，
〔1〕增强前沿基石理论研究，扩大技术应用场景优点
基石理论研究是产业重心技术突破源泉〔15〕，经由科学知识图谱工具对比分析国内外人工智能产业重心技术热点研究，我国在人工智能理论基石层、应用层均涉及广泛，从本文研究来看，我国最先选聚焦计算机视觉技术、自然语言搞定技术、智能芯片技术、自主无人系统技术、群体智能技术，并在技术应用中具有一定优点，我国在适应性自主学习、综合推理、群体智能等方面已初步具有跨越式发展本事，反而我国重心技术力量在跨媒体推理分析技术、自主无人系统技术方面相对薄弱，因为这個，“十四五”时期人工智能产业发展不光要看重基石理论研究，识他人工智能发展方向、理论机理，在方法、体系上奋勉实行革命性、颠覆性突破，同时扩大中国现有技术应用优点，鼓舞、持助人工智能技术推广、应用，比方说城市管理、教育、环境、交通、法律、医疗、网络保障、社会治理等要紧领域，确保中国理论研究处于人工智能这一要紧领域前沿，推动基石技术取得巨大突破，占据产业重心技术制高点，在新一轮国际级博弈中占据优点，
〔2〕聚焦重心技术领域，掌握发展主动权
人工智能作为耀领后世颠覆性、战略性技术，变成国际级博弈新焦点、经济发展新引擎〔25〕，经过多年积累，我国在人工智能领域取得要紧进展，但从整体发展水平而言，与发达国家仍存在较大差距，比方说，在根本设备、要紧元器件、操作系统等基本被英伟达、AMD、英特尔等国际级巨头垄断，形成“锁定效应”，“十四五”时期以及后世更长一段时期应重点Follow重心技术，突破被扼制技术困境，从本文研究来看，目前，全球对跨媒体分析推理技术研究不多，Follow度较低，跨媒体是一個涵盖跨媒体检索、跨媒体推理、跨媒体存储等广义概念，最先选应用于如网络内容监管、信息检索、智慧医疗、智能穿戴设备等行业，在国务院关于印发新一代人工智能发展规划通知中，重点提及“跨界融合”技术体系，因为这個，在人工智能产业重心技术“十四五”发展前瞻中可以聚焦于跨媒体分析推理技术，经由相关政策指导，抓住新一轮发展机遇，积极攻克重心技术难关，在国际级博弈中掌握主动权，
〔3〕顺应全球协作与开放势头，构建产业重心技术独创一道体
开放与协作是永恒主题，紧密协作与良性博弈能够促进全球人工智能产业健康发展，由于重心技术具有高密保性，后发企业难以识别先发企业技术机理及其具体形成过程〔16〕，因为这個须要开放协作与独创，就协作层次而言，我国人工智能最先选研发机构与美国、英国、日本协作紧密，但与美国相比，还欠缺协作深度、广度，应该借鉴学习发达国家人工智能发展协作经验，就研究机构而言，我国研究机构在博弈中存在自身短板，研究机构、企业尚未形成具有国际级感召力协同独创生态圈，极具是人工智能相关研究机构整体分布较为分散，团队规模较小，缺少高水平协作，且协作成果较少，因为这個，“十四五”时期更应结合现实需求，各异研究机构展开协作，推动理论基石研究实行新突破，积极构建产业重心技术“独创一道体”，在产业重心技术突破过程中，其中政府、产业、高校、研究机构、运用者作为协作主体，以各异角色参与到系统独创体系中来〔26〕，经由组织学习、知识流动、交流协作等格局使多元化独创主体之间形成协同互动协同网络体系，以此建构具有国际级感召力人工智能独创生态圈，
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本篇节选自论文《人工智能产业重心技术国际级博弈态势分析》，发表于《中国电子科学研究院学报》第15卷第11期。
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