人工智能产业发展深度报告：格局、潜力与展望

人

工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸

近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。

人工智能市场格局

人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 71 万亿美元。

多角度人工智能产业比较

战略部署：大国角逐，布局各有侧重

全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。

总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。

技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 694%，其中商汤市场份额 206%排名第一。

应用层面：群雄逐鹿，格局未定

应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到3605 亿元，约是技术层的167 倍，基础层的253 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、 *** 作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能发展潜力

基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

从智能产业基础的角度

产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、7125 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。

技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺

专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 7395%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。

中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 856%的专利仍能得到有效保留。

人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 618%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 211%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 226 倍，基础层人才数是中国的 138 倍。

我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 439%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

从学术生态的角度

技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 6964%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的89%增长至2018年的282%， CAGR1794%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。

我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 3678%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 080，较 2010 年增长 4423%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 736 倍，欧盟的 192 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 245%，与以色列（1006%）、美国（953%）、日本（647%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 457%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。

从创新环境的角度

研发投入：中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 6077%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 1443%，同期美国 CAGR 仅 299%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 197%，低于日本和美国 153、087 个百分点。

资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 507%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 355%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。

相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估

数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

展望

转自丨 信息化协同创新专委会

大应用的意思是指一个应用程序，它可以满足多个用户的多种需求，并且可以跨越多个系统和环境。它的优势在于可以提供一个集成的解决方案，可以满足多个用户的多种需求，而不需要多个应用程序来满足这些需求。使用大应用可以节省系统资源，减少维护成本，提高工作效率，提高用户体验，并且可以更快地实现业务目标。

      IDC 2010年第一季度全球服务器市场报告已经发布，研究显示，Windows Server系列方案依然是行业领先者，虽然没有PC市场的占有率那么绝对，但对比Unix和Linux依然有不少优势。

      2010年一季度，Windows Server安装在全球753%的服务器上，而Linux仅有208%，Unix则成为零头，只有36%，数据中Windows和Linux都有获得增长而Unix持续一个下降态势，以下是市占率列表：

Q1 2010 units

Windows 1,379,487  (753%)
Unix            65,451    (36%)
Linux        380,429   (208%)

Q4 2009 units

Windows  1,434,225 (739%)
Unix              84,851 ( 44%)
Linux           412,041 (212%)

Q1 2010 dollars

Windows  $51 billion (489%)
Unix        $23 billion (222%)
Linux       $17 billion (162%)

Q4 2009 dollars

Windows  $54 billion (416%)
Unix        $39 billion (299%)
Linux       $19 billion (147%)

论我国软件产业当前的形势、机遇和发展道路
近年来，我国政府对软件产业的发展非常重视。国务院《关于鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》（国发[2000]18号文），对我国软件产业发展作出了全面的规划，有力地指导了软件产业的发展。为促进我国软件产业在知识经济时代实现跨越式发展，当前有必要进一步认清我国软件产业面临的严峻形势，把握国际软件共享运动带给我国的机遇，充分调动我国拥有的各种资源，提出兼具可行性和理想性的软件产业发展战略，走出一条既适合国情又能占领知识经济制高点的软件产业发展道路。
一、我国软件产业发展的形势
软件产业是信息产业的核心和灵魂，其已经成为世界各国在新一轮国际竞争中必争的焦点和战略制高点。为抢得发展先机，树立在全球软件产业链中的有利地位，无论是发达国家，还是发展中国家，都纷纷制定了立足本国国情的软件产业发展目标和发展战略，采取了一系列配套的政策措施，在实践中逐渐形成了适合本国特点的发展道路。例如，美国走的是“全面主导”的发展道路，占据全球软件产业链的最上游位置，以标准化的产品和服务规范和引导位于中下游的软件产业门类，瞄准国内市场和国际市场，赢得了巨额的产业利润。日本和韩国充分满足国内市场需求，走的是“国内优先”的发展道路，主要针对国内市场，出口在国内整个软件产业总额中所占的比重较少。以色列重点强调软件产业开发，充分发挥俄罗斯移民的智力资源，将全球领先的军用软件技术知识转化为民用，在数据、信息安全和无线通讯领域等软件细分市场取得了领先地位。爱尔兰利用其很低的企业所得税政策，吸引跨国公司在爱尔兰本土建立生产基地，逐渐成为软件跨国公司在欧洲的运营中心和软件集散地。印度规避了国内市场狭窄、信息化基础薄弱等方面的“先天不足”，大力发展软件外包服务和离岸开发业务，大型软件企业为跨国公司承包价值链高端产品和服务，中小型软件企业提供诸如解码、编程和测试等价值链低端服务，创造了比较庞大的软件出口额。
相比之下，我国目前还没有形成明确清晰的软件产业发展目标和发展战略，在扶持产业发展的政策措施方面还没有真正到位，发展环境还没有实现优化，再加上产业发展基础薄弱，国产软件的发展规模和速度还不能为国民经济提供足够的支撑，使得我国在软件产业发展方面，处在世界发达国家和周边发展中国家的“夹缝”之中，与世界先进水平的差距未见缩小，反而有日益扩大之势。长此以往，如果不从根本上加快软件产业的发展，我国将痛失占领国际竞争制高点的大好时机，形势的紧迫性和严峻性可想而知。
（一）在全球软件产业中的地位低微，与周边国家相比也存在较大差距
2000年，全球软件及服务业市场总收入为5960亿美元，其中，我国软件产业销售额为717亿美元，占全球软件产业总额的12%，相当于美国的1/40，日本的1/8，也低于爱尔兰的15%，印度的148%，韩国的139%（见表1）。
表1 中国在全球软件产业中的地位
（单位：亿美元）
中国 美国 日本 爱尔兰 印度 韩国 全球
1999年 532 2200 540 84 675 59 5274
所占份额 10% 420% 102% 16% 13% 11% 100%
2000年 717 2400 572 89 885 832 5960
所占份额 12% 402% 96% 15% 148% 139% 100%
资料来源：中国软件行业协会编：《2000年度中国软件产业研究报告》，2001年4月。
从总量以及所占比例来看，2000年，我国软件产业占全球市场的份额虽然与周边国家如印度、韩国所占的份额相差不多，比爱尔兰略低03个百分点，似乎差别不大，但是考虑到软件产品质量、软件开发的规范程度、软件出口或满足国内市场的程度等方面，我国与这些周边国家以及爱尔兰相比则存在很大差距。例如，单从出口来看，2000年我国软件出口约4亿美元，仅是印度的1/15。我国软件产业在全球市场中的地位以及与周边国家的差距，与我国作为21世纪最具潜力的发展中国家的地位很不相称。
（二）软件产业对国民经济发展的贡献较低，发展速度不能适应国家信息化的要求
2001年，我国软件产业总额占GDP的比重为078%，远低于发达国家6%的平均水平，也低于韩国的196%，印度的167%，与国家信息化对软件产业的需求还存在较大的差距。
1996～2001年，我国软件产业国内市场增长速度分别为468%、31%、264%、27%、33%、34%，年均增长率约为30%，虽然高于世界软件产业的平均增长速度，但比印度软件产业起飞时期低20个百分点，比爱尔兰低50个百分点，难以满足国家信息化建设对软件产业的要求。
（三）软件产业的发展空间巨大，但国产软件的市场份额十分有限
我国目前正在大力推行国民经济与社会信息化建设，这无疑为软件产业的发展提供了巨大的需求，软件产业的发展空间很大。但是，信息化的迅猛发展并没有形成对国产软件有效的需求，反而有助于跨国公司在我国的发展。如微软公司的在华业务，两年内增长了25倍，是微软公司在全球范围内最快的部分，而国产软件的市场占有率仅维持在30%左右的水平，这一方面是由于我国软件产业几乎全面处于全球软件产业链的中下游地位，在核心产品和关键技术的发展方面受制于人，在国内市场国际化的大环境中处于非常被动的局面。另一方面，目前的政府采购从尽量节约财政资金方面考虑得多，而在通过启动政府采购为国产软件创造市场空间方面考虑不够，未能给国产软件以有力的实质性扶持。
（四）缺乏核心产品和关键技术，核心竞争力薄弱
为了保障安全，有些国家如俄罗斯、白俄罗斯等在军事部门中完全使用自己独立研制的 *** 作系统。但是，在我国，国外软件产品占据了2/3的国内市场，其中在系统软件方面几乎没有我国自主版权软件的立足之地，国产支撑软件只是凤毛麟角，应用软件同样面临剧烈竞争。缺乏基础和核心技术以及具有自主知识产权的软件产品，自主创新能力弱，不仅使得大量利润流入外国企业，严重影响我国软件产业的积累和再循环能力，而且还严重威胁着我国的信息安全。一个国家的信息产业在别国提供的核心技术的基础上发展起来，长此以往，对于国家利益、国防安全都是非常危险的。
（五）产业发展基础薄弱，无力与跨国公司抗衡
据CCID（信息产业部电子信息产业发展研究院）统计，至2000年底，我国从事软件开发、研制、销售、维护和服务的软件企业有3,000家左右，加上兼营软件的企业，总数大约有5,000家。
我国软件产业规模结构的特点是以中、小企业为主，50人以下的企业占55%左右，50～200人的企业占42%左右，1,000人以上的仅有中软总公司、东大软件、用友软件、北大方正等十几家公司。2000年，我国软件产业人均产值平均不到15万元人民币，而微软每年人均产值高达62万美元，这表明我国软件企业的劳动生产率处于较低水平，市场竞争力不强。
人才总量不足，结构不合理是导致产业发展基础薄弱的重要因素。目前，我国软件技术人员约有19万人左右，此外，还有30万人在从事计算机应用、科研与教育工作。但是，我国软件技术人员中绝大多数是从事程序开发、技术支持和服务的人员，软件产业发展所急需的系统分析师、架构设计师、高级工程师、项目经理和技术工人的数量非常匮乏，无法满足软件产业发展对各层次人才的需求。在典型的知识型产业中缺乏急需的专业知识型人才，再加上“一低两高”（劳动生产率低，人力成本高，开发成本高）的现状，发展速度之慢也就不足为怪了。
（六）国家软件产业政策在落实中还存在诸多问题
国务院《关于鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》在促进我国软件产业发展方面发挥了很大的作用，但是，我们也应当看到，将近两年的时间过去了，该文件规定的政策并没有完全得到落实，同时还有一些问题在落实过程中逐渐暴露出来。
例如，在投融资方面，该文件规定的由国家扶持的软件产业风险投资公司和投资基金至今尚未组建。由于软件企业固定资产少、无形资产比重大，缺少可供抵押或质押的资产，很难争取到银行贷款。在软件企业上市方面，国家各部门制订的政策法规相互矛盾，现行的政策法规阻碍了软件企业的上市融资之路。同时，由于软件企业的规模较小，前期研发投入过大，而且研发费用很难转化为固定资产，与传统制造业的盈利模式有所不同，同时发行股票的规模也无法放大，因而，在目前实行股票发行核准制的情况下，证券公司在推荐软件企业发行股票方面积极性不高，软件企业上市存在实际的困难。另外，国务院18号文件中关于软件企业在资产评估中无形资产占净资产的比例，以及软件企业境外上市融资等规定缺少实施细则。在税收优惠政策方面，现有的软件产业政策是从软件产品销售收入比例和自产软件产品销售收入比例等方面来界定软件企业，而将软件服务业、软件产业孵化器、软件企业的分支机构以及国产软件的代理和分销商排除在外，实际上使软件产业链条上各环节、各要素处于不平等的地位，导致有些环节发展滞后，成为整个软件产业发展的“掣肘”。
关于软件采购方面，目前政府采购主要是从提高财政资金使用效率的目的设计，对通过政府采购为国产软件发展创造市场空间的政策目标考虑不够，缺乏指导政府采购的标准规范和产品、服务目录。
关于知识产权保护方面，目前版权法的执行仍未取得预期效果。据美国SIIA（软件与工业信息协会）的调查报告显示，越南和中国是世界上盗版率最高的两个国家，1994年两国的盗版率分别为100%和97%。随着政府对知识产权的重视，近几年两国的盗版率已有所下降，但依然保持在98%和91%左右。据统计，1999年，中国软件业因盗版而损失的金额高达6亿多美元。盗版率居高不下，不仅严重制约了国内软件企业的发展，损害国家形象，也严重影响了跨国公司和风险投资进入中国的积极性。
二、我国软件产业发展面临的机遇
我国软件产业处于软件发达国家和周边发展中国家的“夹缝”之中，在发展过程中存在许多亟待解决的问题，但是这并不意味着我国在软件产业这个国际竞争的前沿领域将无所作为。20世纪90年代末期，印度在相对贫瘠的国内经济基础上实现了软件产业的腾飞，在高科技产业和知识经济的核心领域取得了令人瞩目的发展。印度在不具有明显优势的情况下尚且实现了软件产业的跳跃式发展，而我国呢？拥有印度无法比拟的国民经济信息化程度、信息产业规模、国内市场潜力以及综合经济实力，这无疑增强了我国在发展软件产业方面的决心和信心。
考察软件产业在美国、日本、韩国、印度、以色列、爱尔兰等国家成功的发展道路，我们可以发现软件产业具有与一般制造业不同的规律。很多以资金密集型为特征的制造业，如机电、汽车等，在世界各国之间的转移基本上呈现“发达国家→次发达国家→发展中国家→”的规律。但是，软件产业完全有可能同时在发达国家、次发达国家、发展中国家发展起来。这主要是因为推动软件产业和传统制造业成功的关键资源不一样，传统制造业的关键成功资源是资金，而软件产业的关键成功资源是知识型的人力资源。所以，发展中国家完全有可能利用丰富的人力资源优势，再加上政府推动和政策支持，与发达国家在这个领域一争高下。
同时，以Linux为代表的开放源代码运动的兴起以及网络计算机(NC)的推广，为软件产业跨越式发展提供了难得的机遇。Linux是一种将源代码完全开放的UNIX类 *** 作系统，由于它的开放性和技术的先进性，并宣布遵循自由软件联盟(CNU)的GPL协议，赢得了一批富有市场经验的软件开发厂商的支持，从而使Linux能快速传播和发展，开始对微软造成直接威胁。目前Linux在全球已有约1,000万用户，在因特网服务器上所用的 *** 作系统(OS)上已居首位，占有率达28%。IDC（国际数据公司）预计，五年后Linux将跃居全球 *** 作系统市场的第二位。
以Linux为代表的源程序公开软件，给现有的软件产业体系带来了巨大冲击，其必将影响世界软件产业的发展。例如：开放源码可能成为软件发展的重要模式；以网络为核心的开放式的崭新开发模式逐渐形成；改变软件产业的“游戏规则”。
随着网络技术的应用和发展，NC（网络计算机）已成为计算机发展的重要方向之一，特别适合中国国情，具备大力推广的条件。目前NC已从单一的瘦客户机扩展到便携、移动、无线的网络访问终端，其用户群的规模正在迅速扩大，推广NC的条件已逐渐成熟。NC对CPU的性能要求不高，我们可以大力推动基于Linux的CPU芯片的开发，努力形成具有中国特色的CPU设计产业。
另外，软件已成为各行各业企业管理、产品设计、生产过程控制的核心，是技术创新、商业竞争的有力工具。软件行业也不再仅局限于计算机行业之内，而已渗透和分布在其他行业之中，软件的产品形态呈多样化。嵌入式软件市场正在升温，一种是面向消费者的市场，如移动电话、手持设备和信息家电；另一种是面向工业应用的市场，如工业自动化设备和智能化仪器。这是一个相当分散的市场，由于嵌入式软件往往在专用微处理芯片上运行，因而不易形成统一的独占性市场。
因此，我国要改变在全球软件产业链中的地位，尤其是改变在系统软件市场中的被动局面，存在很多难得的机遇。重要的是我国要抓紧时间，不能再沉湎于于事无补的过多的争论。目前，最紧迫的事情是，尽快确定我国软件产业的发展战略，充分调动发挥我国拥有的优势，制定切实可行的政策措施。唯其如此，我国软件产才能在较短时间内得到跨越式发展，达到国务院18号文件中规定的目标，跻身于世界软件大国之林。
三、我国软件产业的发展道路
前面我们考察了美国、日本、韩国、印度、以色列和爱尔兰等国的软件产业发展道路，现在回过头来，看一看我国软件产业今后应该走什么样的发展道路？一个明显的结论是，我国绝对不可能照搬别国的模式。我们自有我们的国情，自有我们独特的优势资源，因而，在发展软件产业的道路选择问题上，我们要走出具有自己特色的发展道路。
（一）国家行为和企业行为互动
这里的“国家行为”并不仅仅是指国家要制定合理的软件产业扶持政策，主要是指要通过国家投入、组织和引导来推动软件产业的发展。我们在前面已经说过，我国的信息产业基本上是建立在美国提供的核心技术的平台上，这对一个国家来说是非常危险的。因而，发展具有自主知识产权的软件核心产品和关键技术，使之产业化，并为之提供市场空间，这是我国在国家层面上必须要做的事情，我们不能把发展软件核心产品和关键技术的希望寄托在软件企业的身上。这是因为，第一，发展具有自主版权的软件核心产品和关键技术，不像软件服务业那样，单靠优秀的人才资源就可以做得很好。 *** 作系统和支撑软件等系统软件产品，可以说是一个典型的资金密集型和人才密集型的行业门类，只有国家才能集中大量的资金资源和人才资源，以国家为主导，统一组织和协调，才能有可能取得成功，指望单个的企业或企业之间的联盟就可以解决软件的核心问题是不现实的。第二，目前我国软件企业普遍规模较小，资金不雄厚，根本无力解决发展系统软件所需要的庞大资金和面对巨大风险，同时，资本的逐利性也不可能要求软件企业主动站在国家的角度上为国家“排忧解难”。第三，我国软件产业的发展形势逼人，只有动用国家的力量，集中国家的资源，像我国当年研制“两d一星”那样，采取非常规的运作方式，迅速缩短我国软件产业在核心产品和关键技术方面与软件发达国家存在的差距，才能摆脱长期以来我国在国际软件产业链中的被动地位和尴尬局面。
当然，在发展软件产业方面要体现国家行为，并不意味着国家直接用行政手段来干预，而是以国家为主导，采取市场运作和商业化的形式，比较可行的 *** 作办法是：国家投入巨资，以国家为主导，同时吸收社会各界包括软件企业、高等院校、科研机构、投资机构，甚至跨国公司的资金，直接组建实体，从事软件核心产品和关键技术的研制、开发、生产和销售，在该实体内容形成从研发到产业化的“一条龙”，解决我国目前存在的研发和产业化脱节的“痼疾”。
（二）软件产品和软件服务并重
有人认为，目前我国应侧重发展软件产品，提高我国在全球软件产业中的地位，而让软件服务业保持自然增长状态。又有人认为，目前我国软件产品与软件强国相比落后一大截，无法在短时间内超越，与其在系统软件领域内从事没有多少成功几率的拼搏，还不如侧重发展服务业，这既可以锻炼人才，又可以创造就业，还可以为将来侧重发展软件产品奠定基础，同时还顺应了目前出现的软件服务业领先的发展趋势。
笔者认为，上述两种观点均有失偏颇，没有全面地考察问题的实质。笔者之所以提出“软件产品和软件服务并重”的观点，是与“国家行为和企业行为互动”的看法一脉相承的。国家与企业在发展软件产业的道路上既有分工，又是互动的。国家可以运用国家的意志，集中投入，采取实体经营的形式，将来自国家和社会的优势资源整合在一起，集中攻克软件产业中的核心产品和关键技术，建立自己独立的产品体系。同时，国家在信息化建设中，给软件企业创造市场机会，推动软件服务业的成熟壮大。而企业呢？主要集中于软件服务领域，大力发展信息系统集成、ASP、信息系统运行与维护、数据中心与资源外包、数据加工与处理、软件测试、信息系统咨询与评估、信息系统工程监理、软件与信息系统管理人才工程化培训等业务，为软件产品的产业化和规模化应用提供高质量的服务，积累专门知识和软件人才。国家要通过政策引导，鼓励有条件的软件企业大力发展软件服务业，以此来提升企业素质。同时，鼓励有条件、有意愿的软件企业积极参与国际定制软件和服务市场，学习和掌握国家软件市场运行规则和业务流程，积极参加CMM认证，完善质量保障体系，促使软件企业进一步与国际接轨，提高国际化素质。
（三）重在开发国内市场
毫无疑问，我国软件产业的国内市场空间是非常巨大的。我国应当以电子政务、电子金融、企业信息化、社会保障为重点，大力开发和推广应用我国自主版权的软件核心产品和关键技术、行业应用软件、信息安全软件等产品，通过巨大的内需来拉动软件产业的快速发展。
电子政务涉及到信息技术的各种产品和技术，推动行业企业信息化和家庭信息化，所采用的技术和产品对社会具有广泛的示范性和引导性。由于我国电子政务具有的安全性、个性要求、本地化等特点，国产软件企业将在该领域具有较强的竞争力。现阶段急需解决的问题是尽快制订统一的电子政务标准规范，提出推荐政府采购的产品或服务目录，避免各级和各地政府部门在电子政务的实施方面“一哄而上”，各自为战，削弱电子政务对国产软件的拉动作用。
我国金融电子化发展迅速，截至2000年底，银行系统已拥有大中型计算机700多台套，小型机6,000多台套，PC及服务器50多万台，自动柜员机(ATM)近3万台，销售终端(POS)22万台，电子化营业网点覆盖率达到95%以上，金融电子化的硬件建设将带动金融领域应用软件的大发展。数字化电子货币、网上支付、安全认证等电子金融的功能将直接促进电子商务的发展。
目前，我国拥有15,000家大中型企业和1,100多万家小企业，这些企业提高管理水平的需求急迫，同时，对企业管理信息系统实施的需求将日益旺盛，企业信息化潜在市场规模日益庞大，同时，加入WTO也将要求我国企业按照国际规则开展商务活动，这必将加大对企业管理软件的需求。现在管理软件开发出来的有效用户只有中小企业总数的5%左右。企业信息化将直接带动ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）等软件的发展。
（四）建立产业自主体系
大力发展具有自主知识产权的软件核心产品和关键技术，建立产业自主体系，需要从国家层面上来加以组织、协调和引导。目前，Linux在全球的兴起为我国逐步打破WINTEL体系，建立基于Linux的系统软件产业体系提供了难得的机遇。当前最重要的是建立我国软件产业自己的标准体系，占据全球软件产业链的最上端，最终发展成为可与美国抗衡的软件强国。
参考文献
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