陈 贇
摘 要：随着深度学习算法在语音和视觉识别方向上不断取得突破，加之5G、区块链等技术的加持，人工智能（以下简称AI）发展迎来了新高潮。近十年来，我国 AI 融资数量整体呈上升趋势， 2021 年达1132 起3996 亿元，许多著名投资机构和互联网巨头纷纷加大对AI 行业的投资力度。但是当前，AI 发展还严重依赖数据的输入和计算能力的提升，技术应用还存在社会、法律、经济等多方面的障碍，距离真正的人类智能还有很大的差距。建议我国AI 发展要久久为功、加强相关基建，并重视场景创新。
关键词：人工智能；支持政策；产业分布；行业融资；技术趋势
随着数据累积和技术突破，人工智能正在成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，受到越来越多国家和地区的重视。普华永道预测，到2030 年全球AI 市场规模将达到15.7 万亿美元，约合人民币104 万亿元。根据OECD 资料，全球至少有53 个国家和地区制定了AI 相关发展战略。近年来，我国从中央到地方也出台了一系列支持政策，上海、深圳等城市还通过人大会议制定了促进AI 发展条例，用立法方式提升对AI 发展的重视程度。
党的二十大报告指出，要构建新一代信息技术、人工智能等一批新的增长引擎。本文拟系统分析AI 技术发展现状和困境、产业链发展重点、区域布局、融资状况等，为政策制定者和产业投资者提供全面详实的信息，推动更加有效地抢抓AI 产业新一轮发展机遇，促进企业高质量发展和地区经济转型升级。
一、AI 定义及发展历程
目前，我国在法律层面对人工智能及人工智能产业的概念尚未作出规定，学术界对于其定义也无统一认识。Bellman（1978）认为，人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化；RichKnight （1991）认为，人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情；Nilsson （1998）认为，广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。《上海市促进人工智能产业发展条例》提出，人工智能就是利用计算机或者计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。笔者认为，AI 就是机器模拟人的智能，有以下特点：1）它是一种机器，可能是一种计算机、手机或机器人，也可能是其他装有智能芯片的终端设备；2）它能模仿人的智能行为，如语言、动作，甚至推理、决策等；3）它有算法程序，根据大量累积数据设计出算法程序，在相似新情况出现时能自动进行相应的语言、动作或决策等应对。
“人工智能”一词最初于1956 年美国计算机协会组织的达特茅斯学会上提出。1956 年至1974 年是AI 发展的第一个黄金时期，“通用解题机”（GPS）被制造出来，约翰·麦卡锡还发明了LISP 人工智能语音。从1974 年开始，人工智能遭遇第一次寒冬。直到1980 年，因AI 专家系统的商用价值被广泛接受而迎来复苏。从1987 开始，Apple 和IBM 生产的个人电脑性能不断提升，对AI 功能进行了部分替代，AI 发展随之进入第二次寒冬。从上世纪90 年代中期开始，神经网络技术逐步发展，AI 进入平稳发展时期。随着2006 年杰弗里·辛顿在神经网络的深度学习领域取得突破，2012 年以来数据实现爆发式增长，以及近年来大量先进算法的不断涌现，AI 获得了加速发展。谷歌、微软、百度等互联网巨头，还有众多初创科技公司，纷纷加入AI 行业，AI 发展迎来了新一轮高潮。
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。
AI 作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面将产生重大而深远的影响。AI 将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升， 推动社会进入智能经济时代。普华永道预测， 到2030 年AI 全球市场规模将达到15.7 万亿美元的规模，约合人民币104 万亿元。我国人工智能发展非常快速，华经产业研究院分析， 2021 年我国AI 核心产业市场规模已达到1963 亿元。IDC2022 年V2 版《全球人工智能支出指南》显示，2021 年全球人工智能IT 总投资规模为929.5 亿美元，2026 年预计增至3014.3 亿美元；中国市场投资规模2026 年有望达到266.9 亿美元，全球占比约为8.9%，位列全球单体国家第二。
二、AI 产业政策
（一）发达国家AI 产业政策
当前, 全球主要经济体都将发展AI 作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。特朗普曾于2018 年5 月在白宫召开AI 峰会， 并在2019 年2 月公布“维护美国人工智能领导地位”的行政命令。美国国家科学基金会（NSF）2021 年在40 个州建立了11 个新的人工智能研究机构，投资超过2.2 亿美元。拜登政府认为，人工智能是颠覆性技术，2022 财年为此预算请求超过17 亿美元。2018 年4 月， 欧洲25 个国家签署了在AI 领域推进区域内合作宣言。德国AI 计划要求到2025 年投资额达到30 亿欧元，并希望通过与私营企业合作使投资金额翻一番，以达到使“德国和欧洲成为AI 中心”的目的。英国在2018 年4 月公布“人工智能行业协议”，从创意、人才、基础设施、商业环境等方面提出具体措施。法国于2017 年2 月公布“法国AI”，从研究活动、人才培养和研究成果在产业领域的应用、社会和经济的影响等方面提出建议。日本政府成立日本AI 技术发展战略委员会， 垂直管理5 个国家研发机构、3 个核心发展中心；聚焦三个优先领域，包括生产力、医疗健康和服务；开发市场费用预计到2030 年达87 万亿日元。韩国在2018 年5 月第四次工业革命委员会上宣布国家AI 发展战略，计划投资2.2 万亿韩元，吸引5000 名专家，成为全球AI 发展的四大强国之一。从上述政策案例中可以发现，发达国家高度重视AI 发展战略， 几乎整齐划一地加大了研发投入、培养相关人才并推进商业化应用。
（二）我国国家层面AI 支持政策
2015 年5 月， 国务院印发《中国制造2025》，提出发展智能装备、智能产品和生产过程智能化。2017 年5 月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出“三步走”战略目标，到2025 年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力；到2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。2017 年12 月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》；2020 年7 月，中央网信办等五部门发布《国家新一代人工智能标准体系建设指南》；2021 年9 月，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》；2022 年7 月，科技部等六部委印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》。从上述国家层面政策可看到我国大力发展AI 的坚定信心， 更有明确的发展目标和具体实施路径，但相较于发达国家AI 战略，我国更偏重于产业应用， 在研发投入和人才培养方面缺乏清晰目标和有力举措。
（三）我国省市层面AI 支持政策
2019 年10 月，北京大数据推进工作小组办公室印发《关于通过公共数据开放促进人工智能产业发展的工作方案》，全面规划了通过公共数据开放促进人工智能产业发展2019 年至2022 年三个阶段目标，并部署了五个方面的具体任务。2020 年9 月，天津科技局印发《天津市建设国家新一代人工智能创新发展试验区行动计划》，提出打造“1+3”国家级标杆示范区，即打造国内智慧城市标杆， 打造自主算力引擎的国家级领航区、智慧港口的国家级示范区、车联网应用的国家级先导区。2022 年9 月，我国首部人工智能产业专项立法——《深圳经济特区人工智能产业促进条例》正式公布，紧随其后，上海也出台了《上海市促进人工智能产业发展条例》。聚焦算力、算法、数据三大基本要素，上海加强了算力基础设施规划，推动算法模型交易流通，突出人工智能领域高质量数据集建设；支持相关主体开展基于先进架构的高效能智能芯片设计创新；推动智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用；鼓励打造“上海标准”。2019 年2 月，《浙江省促进新一代人工智能发展行动计划（2019-2022 年）》发布，提出将浙江打造成为全国领先的新一代人工智能核心技术引领区、产业发展示范区和创新发展新高地。同时，江苏、湖北、江西、陕西、吉林、云南、安徽、黑龙江、广西等地也发布了人工智能专项发展规划或行动计划。
从发达国家到我国国家层面及至省市层面，如此广泛密集出台AI 发展战略、行动计划或支持政策，充分说明全球已对AI 产业的重要性和光明发展前景形成共识。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，AI 加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，成为经济发展的新引擎。我们必须抢抓AI 所带来的社会建设新机遇，加快AI 的深度应用，培育壮大AI 产业，为我国经济发展注入新动能。
三、AI 投融资情况
（一）从全球看AI 领域融资情况
2021 年，全球AI 领域融资金额实现了翻倍，达到668 亿美元，超过2019 年和2020 年全球AI 领域融资金额的总和；在融资数量上， 达2841 笔，同比增长16%。2022 年上半年， 全球AI 领域融资金额共计274 亿美元，融资数量达到1579 笔，增速相比2021 年有所放缓， 但AI 创业企业仍广受资本市场关注。如美国基因组工程公司Synthego 于2022 年2 月获得2 亿美元融资；美国自动驾驶公司Cruise 于2022 年2 月获得15 亿美元融资，用于自动驾驶卡车、Robotaxi 等领域的技术拓展；知名AI 生成图像公司StabilityAI 获得1.01 亿美元融资，用于加速开发面向全球消费者和企业用例的图像、语言、音频、视频、3D 等开放AI 模型。
（二）从我国看AI 领域融资情况
我国AI 领域近10 年融资情况如图1 所示。自2010 年以来，AI 行业融资金额处于增长趋势， 2019 年后增长迅速，2021 年融资金额达到3996 亿元；从融资数量看，在2018 年达到巅峰1185 笔，2019 年、2020 年数量虽略有下降但仍保持较高数量水平，2021 年又增长至1132 起。
从融资轮次看，获得融资较多的是种子天使轮以及A 轮这样的初创公司，最高峰时两者占比一度达到76%，但随着我国经济发展和科技进步，AI 行业在得到发展之后，早期投资的比重持续大幅下降，到2021 年两者占比已降至51%，而B 轮、C 轮等投资比重不断增大。最近几年，IPO 与IPO 上市后融资占比逐渐增大，2021 年占比达4%。这一方面是因为AI 产业发展数年后， 部分公司进入成熟期，开始走向二级市场；另一方面是因为我国最近几年加快多层次资本市场建设，相继推出科创板、北京产权交易所等。
从产业链角度分析，我国AI 行业融资偏重于应用层，占比最高时超过60%，但呈下降趋势，2021 年占比为53.4%。随着我国对技术原创的重视， 提出全面打造原创技术策源地，实现高水平科技自立自强，AI 基础层融资加快，占比从2019 年16.6% 提高到2021 年的21.7%。
（三）从投资机构看AI 领域融资情况
我国AI 产业最活跃的投资方前十名为红杉中国、IDG 资本、真格基金、五源资本、腾讯投资、英诺天使基金、创新工场、深创投和联想之星。截至2021 年底，红杉资本AI 投资199 次位居榜首，IDG 资本AI 投资150 次位居第二，真格基金AI 投资131 次位居第三。
红杉资本AI 领域最早一笔投资为2007 年投资“凌动智行”的交通出行公司，之后从2011 年便开始了不间断投资，仅2021 年就投资59 次。红杉资本偏向A 轮投资，2011-2021 年间投资A 轮公司高达81 次，占总事件数量的41%。投资成功的案例，如2014 年A 轮投资的依图科技，现已成为“AI 四小龙”之一； 2015 年天使轮投资的第四范式，如今已成为新一代独角兽企业；2015 年种子轮投资的智能芯片公司地平线，现已成为行业代表公司。
IDG 资本从2014 年开始关注AI，2011- 2013 年总计投资6 次，而2014 年达到9 次， 此后不断加大投资，截至2021 年底，总计投资145 次。IDG 资本偏向行业应用层和基础层， 分别投资81 次和33 次。投资成功的案例，如早期投资的商汤科技已成为“AI 四小龙”之一； 参与投资的A 轮公司美图秀秀、小鹏汽车已成为行业代表性企业；投资的特斯联、壁仞科技、思谋科技、数澜科技等公司现已成为业内独角兽企业。
真格基金在AI 领域的第一笔投资开始于2010 年，2014-2018 年迎来投资高峰期，截至2021 年底总投资事件数为131 起。真格基金投资偏向种子天使轮公司和A 轮公司，分别达到61 次、57 次， 合计占比91%。投资成功的案例，如云天励飞、禾赛科技、依图科技、地平线已成为行业独角兽企业，格灵深瞳于科创板上市。
为抢抓人工智能发展的重大机遇，除了各大投资机构纷纷将人工智能作为当下和未来的投资重点外，一些互联网巨头，诸如腾讯、阿里、百度等公司也加入其中进行布局。截至2021 年底，腾讯在国内投资AI 数量最多，共计82 家；其次为小米系（包括小米长江产业基金以及顺为资本等），共计投资81 家；百度投资64 家；阿里投资48 家；京东、字节和美团相对较少，分别投资38 家、18 家和11 家。从投资数量上看，小米、腾讯和百度位列前三， 小米系投资113 笔，腾讯投资110 笔，百度投资95 笔。
四、我国AI 产业分布情况
根据IT 桔子《中国人工智能创投数据报告》，截至2021 年底，我国泛人工智能公司共计7362 家，具体情况如图2 所示。
从新增数量看，2010 年以前新增AI 公司892 家；2010-2017 年间每年新增数量呈上升趋势，2015 年新增1089 家，但2018 年后新增数量呈下降趋势。虽然在2018 年后国家和省市层面纷纷发布相关支持政策， 但由于AI 行业技术达到相对高原状态以及激烈的市场竞争，AI 创业公司新增数量急剧下降。从地区分布看，截至2021 年底，北京共计1878 家，占比26% ；广东为1623 家，占比22% ；上海为1192 家，占比16%，三者合计占比64%，形成绝对的第一梯队。浙江和江苏分别有693 家和546 家AI 公司， 成为第二梯队。以四川、山东、福建、湖北、安徽为代表的第三梯队，均拥有百家以上AI 公司。
我国AI 视觉应用领域占据市场规模较大的厂商包括商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技、海康威视、智慧眼科技、大华股份等；语音语义应用领域占据市场规模较大的厂商包括科大讯飞、拓尔思、小i 机器人、百度网讯、捷通华声、云知声、神州泰岳、阿里云等；人工智能算法学习平台领域占据市场规模较大厂商包括第四范式、阿里云、百度、腾讯云、金山云、九章云极、探智力方、新华三、东软等。
五、AI 技术进展情况
（一）全球AI 专利情况
全球AI 专利申请数量在2010-2020 年间呈现逐年增长态势，2020 年达59780 项；授权数量在2010-2018 年逐年增长，2019 年出现下降， 2020 年为14562 项，具体情况如图3 所示。
从全球AI 专利申请量看，我国位列第一， 占比66.54% ；第二位是美国，占比20.49% ； 韩国和日本排名第三和第四，占比分别为5.0%、4.13%。从专利类型看，全球有18.12 万项AI 申请专利为发明专利，占申请总量的93.15% ；实用新型专利和外观设计专利申请量分别为4.3 万项和0.36 万项，占比分别为6.57%、0.27%。全球AI 前十大热门技术词包括语音识别、机器学习模型、数据处理、摄像机、医学图像、识别方法、储存器、控制系统、计算机设备、检测装置。全球AI 专利申请量排名靠前的公司有百度、IBM、华为、平安科技公司、国家电网公司、三星电子、LG、谷歌等。
（二）我国AI 专利情况
广东为我国申请AI 专利数量最多的省份， 累计达32538 项，北京、江苏、浙江、上海申请AI 专利量也均超过1 万项。当前国内创新主体纷纷展开AI 专利布局，不断增强市场竞争实力。例如，百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势；寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力；清华大学、浙江大学等高校在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。
（三）全球AI 主要厂商比较
在AI 基础硬件产品方面，拥有自研加速芯片是提升AI 计算性价比的核心竞争力，谷歌（TPU）和华为（Ascend）处于领先地位。在AI 开发服务类产品方面，高效、简便、支持各种硬环境的端、云协同、软硬件方案是各云家的竞争主战场，目前AWSSageMaker 一枝独秀，是最受欢迎的云端开发平台，功能强大、简单易用，成为第一个真正意义上的机器学习IDE ；谷歌利用TensorFlow、TPU、AutoML 以及强大开源项目和影响力，成为AI 云平台的另一个巨头；华为通过ModelArts、HiLens 整合输出全栈（昇腾+ 鲲鹏）能力，有望成为国内最强平台。此外，阿里飞天AI/PAI，与大数据平台对接顺畅；百度自动学习EasyDL 功能丰富易用，AIStudio 提供免费GPU 资源，对初学者很友好。在AI 应用服务类产品方面，经过近几年的发展，基本能力趋同，没有明显的领先者，目前出现的“可复制性强”的垂直领域服务有Finance（欺诈检测）、Medical 等。在语音语义类服务方面，国内厂商多以中英文为主，国际竞争力较弱。具体情况如表1。
（四）AI 技术的未来趋势
AI 技术总趋势是实现智能自动化，这里“智能= 记忆+ 感知+ 预测+ 推理和规划+ 执行”。记忆包括数据的采集（如数字化，IoT）、传输（网络、internet）和存储查询（数据湖、搜索引擎）；感知包括视觉（图像分割/ 检测/ 分类/ 三维重建）、语音（语音识别/ 合成、声纹识别）和语义（理解、问答、摘要/ 写作、机器翻译）。目前，记忆和感知已基本由机器完成，如何实现预测、推理、规划和执行已经成为AI 的技术热点。预测包括预测学习、元学习；推理和规划包括决策、博弈论；执行包括机器人、智能体等。
算法从技术密集型向计算密集型发展。在视觉方面，安防监控由检测识别人/ 车/ 物/ 动作，扩展到事件和规范；自动驾驶可通过构建高精地图和仿真平台，解决边角问题；在语音方面，能识别多人、多语言、多背景的复杂场景，合成个性化、有感情、带图象的语音；在语义方面，可实现在海量无标注文本上预训练； 在决策/ 规划方面，包括增强学习、对抗学习、预测学习，规划交通、物流、投资等。
深度学习框架向平台演进。AI 框架之争已经结束，TensorFlow 和PyTorch 是未来几年最主流的深度学习框架，从最初的深度学习训练延伸到数据准备、分布式训练、多硬件多系统部署、机器编译、多编程语言支持等，已形成平台之势，且围绕这些框架的生态系统（软件、硬件和开发者）也实现了迅猛发展。
区块链和5G 赋能AI。区块链方面，智能合约、透明、激励、无篡改可催生保护数据共享平台；通过区块链去中心化和激励机制可共享AI 空闲计算资源，降低计算成本；AI 算法、模型、数据和工具可作为区块链节点，互通互学，推动通用AI 发展。5G 方面，高速高带宽和低延迟，极大地推动了自动驾驶、AR/VR, 视频等应用爆发式增长。
未来增长将聚焦在超大型云数据中心，超大规模互联网、云将逐步取代企业级数据中心。自研芯片成为大势所趋，可发展大芯片、大机器、大机器+ 大芯片的一体机、大集群等产业。同时，边缘计算场景快速涌现。以MRAM、PCRAM、ReRAM 为代表的新内存技术亦将受到广泛关注。
（五）AI 发展带来变革
AI 作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻地改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面将产生重大而深远的影响。如就业方面，MGI 研究发现，从长远看AI 不会对净就业产生重大影响，预计到2030 年，对AI 的额外投资可贡献5％的就业，创造的额外财富将提高12％的就业率。在技能层面，MGI 模拟计算表明，重复性任务和少量以数字技术为特征的岗位需求可能会从总就业占比的40％下降到2030 年的不到30％ ；而对非重复性活动或高水平数字技能的工作岗位的需求份额将从大约40％上升到超过50％。这种转变可能导致工资差异的拉大，需要高水平数字技能的非重复性工作的工资总额占比大约上涨13％，而重复性和低数字技能类别的工人会遇到工资停滞甚至减少。在国家层面，将自己定位为AI 领导者的国家，可以获得额外20%-25% 的经济效益， 而新兴经济体可能仅增加5%-15%。
六、小结与建议
无论从政策支持，还是AI 融资和技术发展的角度看，AI 发展迎来了新的热潮。但由于严重依赖数据输入和计算能力的AI，距离真正的人类智能还有很大差距；加之AI 场景方案的难以复制性以及企业AI 人才极度匮乏等方面的原因，在可预见的未来，AI 仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，大规模商业化应用仍需时日。为此，就我国AI 产业发展提出如下建议。
一要久久为功。AI 产业的大发展需要基础支持层技术的突破，如大芯片研发、深度学习算法创新和云平台建设等，而这些并非一朝一夕可以完成。虽然从专利数量、企业数量等方面对比，我国与美国在AI 领域的差距不大， 但科技创新的突破，时常不是靠“众数”推动，而是依赖顶尖人才带动。如2022 年人工智能全球最具影响力学者榜单——AI2000 中， 美国入选学者及提名学者的数量高达1146 人次，占比57.3% ；而我国为232 人次，占比仅11.6%。基于此，当前不论是在国家层面还是省市级层面，对于AI 发展都不应急功近利， 在支持政策上过多设置产值、企业数量等指标， 而应加大研发投入和相关人才培养力度，注重提升自主创新能力；致力于关键核心技术攻关， 推进类人脑计算机、深度学习等前沿理论研究和技术创新，扭转技术路径跟随以及产业链关键环节受制于人的被动局面，形成自主可控、自立自强的AI 产业体系。
二要重视基建。统筹规划以通信网络、数据中心、计算系统、一站式开发平台等为核心的产业基础设施建设，提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力，引导数据中心集约化、规模化、绿色化发展，保障AI 产业发展算力需求。建设面向人工智能训练的大数据实验室，构建大规模人工智能数据资源库。建立并完善基础共性、互联互通、行业应用、安全服务、隐私保护等技术标准，鼓励人工智能领域的国内标准化组织、行业组织、企业参与国际标准化工作，推进自主人工智能相关标准国际化。
三要场景创新。围绕高端高效智能经济培育、安全便捷智能社会建设、国家重大活动和重大工程等打造重大AI 场景。鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展。在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会，开展智能社会场景应用示范。在亚运会、全运会、进博会、服贸会等重大活动和重要会议举办过程中，拓展人工智能应用场景，为人工智能技术和产品应用提供测试、验证机会。鼓励在战略骨干通道、高速铁路、港航设施、现代化机场等重大建设工程中运用人工智能技术，提升重大工程的建设效率。
参考文献：
［1］郝可意. 国内先进城市人工智能产业发展比较研究及经验启示[J]. 天津经济，2022 （8）:15-22 页.
［2］李晓理、张博、王康等. 人工智能的发展及应用［J］. 北京工业大学学报，2020（6）： 583-590 页.
［3］杨卫丽. 浅析国外人工智能技术发展现状与趋势［J］. 无人系统技术，2019（4）： 54-58 页.
［4］韩雨、韩丛英.2021 年人工智能领域科技发展综述［J］. 战术导弹技术,2022 （2）:42-50 页.
［5］史湘宁、房超、李辉、谭晓. 我国人工智能关键技术体系演化路径及发展研究—— 基于科学计量视角［J］. 科学管理研究，2022 （3）:2-11 页.
［6］中国信通院．人工智能白皮书（2022 年）［R］．2022．
［7］紫藤．《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》［N］．金融时报，2021-10- 25（011）版．
［8］郝明炬．我国人工智能领域发展动态与趋势研究［J］．信息记录材料，2021，22（09）： 8-9 页．
［9］IT 桔子.2021-2022 年中国人工智能创投数据报告［R］．https://www.sohu.com/ a /534165680_120359514，2022-03-31/2023- 01-10.
［10］智能计算芯世界. 技术洞察：AI 发展现状和未来趋势【EB/OL】. 云端未来， https://www.eet-china.com/mp/a105278.html， 2022-1-19、2023-1-12.
（作者单位：浙江省国有资本运营有限公司国资研究院）