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- 我國(guó)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
- 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報(bào)告：格局、潛力與展望
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關(guān)于人工智能兩千字綜述報(bào)告（關(guān)于人工智能兩千字綜述報(bào)告怎么寫）
發(fā)布時(shí)間：2023-06-12 17:10:27
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
137
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本文目錄:
我國(guó)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
經(jīng)過多年的持續(xù)積累，我國(guó)在人工智能領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，國(guó)際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權(quán)量已居世界第二，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要突破。
語(yǔ)音識(shí)別、視覺識(shí)別技術(shù)世界領(lǐng)先，自適應(yīng)自主學(xué)習(xí)、直覺感知、綜合推理、混合智能和群體智能等初步具備跨越發(fā)展的能力，中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛逐步進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)日益活躍，一批龍頭骨干企業(yè)加速成長(zhǎng)，在國(guó)際上獲得廣泛關(guān)注和認(rèn)可。
加速積累的技術(shù)能力與海量的數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求、開放的市場(chǎng)環(huán)境有機(jī)結(jié)合，形成了我國(guó)人工智能發(fā)展的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
與此同時(shí)，我國(guó)人工智能整體發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍存在差距，缺少重大原創(chuàng)成果，在基礎(chǔ)理論、核心算法以及關(guān)鍵設(shè)備、高端芯片、重大產(chǎn)品與系統(tǒng)、基礎(chǔ)材料、元器件、軟件與接口等方面差距較大。
科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)尚未形成具有國(guó)際影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈，缺乏系統(tǒng)的超前研發(fā)布局；人工智能尖端人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求；適應(yīng)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施、政策法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)體系亟待完善。
人工智能領(lǐng)域技術(shù)能力全面提升為人機(jī)協(xié)同奠定基礎(chǔ)
隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能領(lǐng)域科學(xué)與應(yīng)用的鴻溝正在被突破。
圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)問答、人機(jī)對(duì)弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)能力快速提升，技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程得以開啟，人工智能迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)的新高潮。機(jī)器在人工智能技術(shù)的應(yīng)用下，在“視覺”“聽覺”“觸覺”等人體感官的感知能力不斷增強(qiáng)。
例如計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中深受關(guān)注的Image Net圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽獲獎(jiǎng)結(jié)果表明，2015年，計(jì)算機(jī)對(duì)于圖像的識(shí)別能力已經(jīng)超過人類水平，這意味著計(jì)算機(jī)能夠在多種場(chǎng)景下一定程度上替代人類視覺的工作，更高效地完成任務(wù)。
同時(shí)得益于深度學(xué)習(xí)算法能力的提升，語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等人工智能算法的不斷革新助推計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)持續(xù)向前。
人工智能技術(shù)能力的不斷成熟使得機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)越來越人性化的操作。人工智能技術(shù)能力的全面提升為人機(jī)系統(tǒng)的能力實(shí)現(xiàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報(bào)告：格局、潛力與展望
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)器模擬、延伸
近年來， 在大數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算機(jī)能力三大要素的共同驅(qū)動(dòng)下，人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段。
人工智能市場(chǎng)格局
人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。 人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革 的核心力量，將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務(wù)、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術(shù)在 社會(huì) 經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用。同時(shí)，人工智能具有強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)輻射效益，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)勁的引擎。據(jù)埃森哲預(yù)測(cè)， 2035 年，人工智能將推動(dòng)中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高 27%，經(jīng)濟(jì)總增加值提升 7.1 萬(wàn)億美元。
多角度人工智能產(chǎn)業(yè)比較
戰(zhàn)略部署：大國(guó)角逐，布局各有側(cè)重
全球范圍內(nèi)，中美“雙雄并立”構(gòu)成人工智能第一梯隊(duì)，日本、英國(guó)、以色列和法國(guó)等發(fā) 達(dá)國(guó)家乘勝追擊，構(gòu)成第二梯隊(duì)。同時(shí)，在頂層設(shè)計(jì)上，多數(shù)國(guó)家強(qiáng)化人工智能戰(zhàn)略布局， 并將人工智能上升至國(guó)家戰(zhàn)略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護(hù)。后起之秀的中國(guó)，局部領(lǐng)域有所突破。中國(guó)人工智能起步較晚，發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自 2015 年以來，政府密集出臺(tái)系列扶植政策，人工智能發(fā)展勢(shì)頭迅猛。由于初期我國(guó)政策 側(cè)重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，資金投向偏向終端市場(chǎng)。因此，相比美國(guó)產(chǎn)業(yè)布局，中國(guó)技術(shù)層（計(jì)算 機(jī)視覺和語(yǔ)音識(shí)別）和應(yīng)用層走在世界前端，但基礎(chǔ)層核心領(lǐng)域（算法和硬件算力）比較 薄弱，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢(shì)。當(dāng)前我國(guó)人工智能在國(guó)家戰(zhàn)略層面上強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)、綜合布局。
美國(guó)引領(lǐng)人工智能前沿研究，布局慢熱而強(qiáng)勢(shì)。 美國(guó)政府稍顯遲緩，2019 年人工智能國(guó) 家級(jí)戰(zhàn)略（《美國(guó)人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國(guó)具有天時(shí)（5G 時(shí)代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢(shì)，其在人工智能的競(jìng)爭(zhēng)中已處于全方位領(lǐng)先狀態(tài)?？傮w來看， 美國(guó)重點(diǎn)領(lǐng)域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學(xué)等領(lǐng)域布局超前。此外，美國(guó)聚焦人工智能對(duì)國(guó)家安全和 社會(huì) 穩(wěn)定的影響和變革，并對(duì)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全十分重視。
倫理價(jià)值觀引領(lǐng)，歐洲國(guó)家搶占規(guī)范制定的制高點(diǎn)。 2018 年，歐洲 28 個(gè)成員國(guó)(含英國(guó)) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領(lǐng)域形成合力。從國(guó)家層面來看，受限于文化和語(yǔ)言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成，歐洲各國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但歐洲 國(guó)家在全球 AI 倫理體系建設(shè)和規(guī)范的制定上搶占了“先機(jī)”。歐盟注重探討人工智能的社 會(huì)倫理和標(biāo)準(zhǔn)，在技術(shù)監(jiān)管方面占據(jù)全球領(lǐng)先地位。
日本尋求人工智能解決 社會(huì) 問題。 日本以人工智能構(gòu)建“超智能 社會(huì) ”為引領(lǐng)，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù)、技術(shù)和商業(yè)需求較為分散，難以系統(tǒng)地發(fā)展人 工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。因此，日本政府在機(jī)器人、醫(yī)療 健康 和自動(dòng)駕駛?cè)缶哂邢鄬?duì)優(yōu)勢(shì)的 領(lǐng)域重點(diǎn)布局，并著力解決本國(guó)在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領(lǐng)域的國(guó)家難題。
基礎(chǔ)層面：技術(shù)薄弱，芯片之路任重道遠(yuǎn)
基礎(chǔ)層由于創(chuàng)新難度大、技術(shù)和資金壁壘高等特點(diǎn)，底層基礎(chǔ)技術(shù)和高端產(chǎn)品市場(chǎng)主要被歐美日韓等少數(shù)國(guó)際巨頭壟斷。 受限于技術(shù)積累與研發(fā)投入的不足，國(guó)內(nèi)在基礎(chǔ)層領(lǐng)域相 對(duì)薄弱。具體而言，在 AI 芯片領(lǐng)域，國(guó)際 科技 巨頭芯片已基本構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而中國(guó)尚 未掌握核心技術(shù)，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計(jì)算領(lǐng)域，服務(wù)器虛擬化、網(wǎng)絡(luò)技術(shù) （SDN）、 開發(fā)語(yǔ)音等核心技術(shù)被掌握在亞馬遜、微軟等少數(shù)國(guó)外 科技 巨頭手中。雖國(guó)內(nèi) 阿里、華為等 科技 公司也開始大力投入研發(fā)，但核心技術(shù)積累尚不足以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領(lǐng)域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國(guó)（霍尼韋爾）等國(guó)家或地區(qū)全面布局傳 感器多種產(chǎn)品類型，而在中國(guó)也涌現(xiàn)了諸如匯頂 科技 的指紋傳感器等產(chǎn)品，但整體產(chǎn)業(yè)布 局單一，呈現(xiàn)出明顯的短板。在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，中國(guó)具有的得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)體量?jī)?yōu)勢(shì)，海量數(shù) 據(jù)助推算法算力升級(jí)和產(chǎn)業(yè)落地，但我們也應(yīng)當(dāng)意識(shí)到，中國(guó)在數(shù)據(jù)公開力度、國(guó)際數(shù)據(jù) 交換、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建等方面還有很長(zhǎng)的路要走。
“無芯片不 AI”，以 AI 芯片為載體的計(jì)算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，我們 將對(duì) AI 芯片作詳細(xì)剖析，以期對(duì)中國(guó)在人工智能基礎(chǔ)層的競(jìng)爭(zhēng)力更細(xì)致、準(zhǔn)確的把握。
依據(jù)部署位置，AI 芯片可劃分為云端（如數(shù)據(jù)中心等服務(wù)器端）和終端（應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋手 機(jī)、 汽車 、安防攝像頭等電子終端產(chǎn)品）芯片；依據(jù)承擔(dān)的功能，AI 芯片可劃分為訓(xùn)練和 推斷芯片。訓(xùn)練端參數(shù)的形成涉及到海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模計(jì)算，對(duì)算法、精度、處理能力要 求非常高，僅適合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成為 AI 芯片行業(yè)的主流技術(shù)路線。不同類型芯片各具優(yōu)勢(shì)，在不同領(lǐng)域呈現(xiàn)多 技術(shù)路徑并行發(fā)展態(tài)勢(shì)。我們將從三種技術(shù)路線分別剖析中國(guó) AI 芯片在全球的競(jìng)爭(zhēng)力。
GPU（Graphics Processing Unit）的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)均已成熟，占領(lǐng) AI 芯片的主要市場(chǎng)份 額。GPU 擅長(zhǎng)大規(guī)模并行運(yùn)算，可平行處理海量信息，仍是 AI 芯片的首選。據(jù) IDC 預(yù)測(cè)， 2019 年 GPU 在云端訓(xùn)練市場(chǎng)占比高達(dá) 75%。在全球范圍內(nèi)，英偉達(dá)和 AMD 形成雙寡頭 壟斷，尤其是英偉達(dá)占 GPU 市場(chǎng)份額的 70%-80%。英偉達(dá)在云端訓(xùn)練和云端推理市場(chǎng)推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 產(chǎn)品具有極高性能和強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力，其壟斷地位也在不斷 強(qiáng)化。目前中國(guó)尚未“入局”云端訓(xùn)練市場(chǎng)。由于國(guó)外 GPU 巨頭具有豐富的芯片設(shè)計(jì)經(jīng) 驗(yàn)和技術(shù)沉淀，同時(shí)又具有強(qiáng)大的資金實(shí)力，中國(guó)短期內(nèi)無法撼動(dòng) GPU 芯片的市場(chǎng)格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件編程、配置高靈活性和低能耗等優(yōu)點(diǎn)。FPGA 技術(shù)壁壘高，市場(chǎng)呈雙寡頭壟斷：賽靈思（Xilinx）和英特爾（Intel）合計(jì) 占市場(chǎng)份額近 90%，其中賽靈思的市場(chǎng)份額超過 50%，始終保持著全球 FPGA 霸主地位。 國(guó)內(nèi)百度、阿里、京微齊力也在部署 FPGA 領(lǐng)域，但尚處于起步階段，技術(shù)差距較大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用戶需求設(shè)計(jì)的定制芯片， 可滿足多種終端運(yùn)用。盡管 ASIC 需要大量的物理設(shè)計(jì)、時(shí)間、資金及驗(yàn)證，但在量產(chǎn)后， 其性能、能耗、成本和可靠性都優(yōu)于 GPU 和 FPGA。與 GPU 與 FPGA 形成確定產(chǎn)品不 同，ASIC 僅是一種技術(shù)路線或方案，著力解決各應(yīng)用領(lǐng)域突出問題及管理需求。目前， ASIC 芯片市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定且分散。我國(guó)的 ASIC 技術(shù)與世界領(lǐng)先水平差距較小，部分領(lǐng)域處于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主導(dǎo)者；國(guó)內(nèi)初創(chuàng)芯片企業(yè)（如寒武紀(jì)、比特大陸和地平線），互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如百度、華為和阿里）在細(xì)分領(lǐng)域也有所建樹。
總體來看 ，歐美日韓基本壟斷中高端云端芯片，國(guó)內(nèi)布局主要集中在終端 ASIC 芯片，部分領(lǐng)域處于世界前列，但多以初創(chuàng)企業(yè)為主，且尚未形成有影響力的“芯片−平臺(tái)−應(yīng)用” 的生態(tài)，不具備與傳統(tǒng)芯片巨頭（如英偉達(dá)、賽靈思）抗衡的實(shí)力；而在 GPU 和 FPGA 領(lǐng)域，中國(guó)尚處于追趕狀態(tài)，高端芯片依賴海外進(jìn)口。
技術(shù)層面：乘勝追擊，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)各領(lǐng)風(fēng)騷
技術(shù)層是基于基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)之上，面向細(xì)分應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)。 中游技術(shù)類企業(yè)具有技術(shù) 生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細(xì)分領(lǐng)域、技術(shù)層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴(kuò)展較為容易。該層面包括算法理論（機(jī)器學(xué) 習(xí)）、開發(fā)平臺(tái)（開源框架）和應(yīng)用技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺、智能語(yǔ)音、生物特征識(shí)別、自然 語(yǔ)言處理）。眾多國(guó)際 科技 巨頭和獨(dú)角獸均在該層級(jí)開展廣泛布局。近年來，我國(guó)技術(shù)層 圍繞垂直領(lǐng)域重點(diǎn)研發(fā)，在計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域技術(shù)成熟，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而 出，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯。但算法理論和開發(fā)平臺(tái)的核心技術(shù)仍有所欠缺。
具體來看，在算法理論和開發(fā)平臺(tái)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)尚缺乏經(jīng)驗(yàn)，發(fā)展較為緩慢。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是人工智能的熱點(diǎn)，開源框架成為國(guó)際 科技 巨頭和獨(dú)角獸布局的重點(diǎn)。開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái) 是允許公眾使用、復(fù)制和修改的源代碼，是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的核心推動(dòng)力。目前， 國(guó)際上廣泛使用的開源框架包括谷歌的 TensorFlow、臉書的 Torchnet 和微軟的 DMTK等， 美國(guó)仍是該領(lǐng)域發(fā)展水平最高的國(guó)家。我國(guó)基礎(chǔ)理論體系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 騰訊的 Angle 等國(guó)內(nèi)企業(yè)的算法框架尚無法與國(guó)際主流產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)。
在應(yīng)用技術(shù)的部分領(lǐng)域，中國(guó)實(shí)力與歐美比肩。 計(jì)算機(jī)視覺、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理是三大主要技術(shù)方向，也是中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模最大的三大商業(yè)化技術(shù)領(lǐng)域。受益于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā) 達(dá)，積累大量用戶數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)先全球。自然語(yǔ)言處理當(dāng)前市場(chǎng)競(jìng) 爭(zhēng)尚未成型，但國(guó)內(nèi)技術(shù)積累與國(guó)外相比存在一定差距。
作為落地最為成熟的技術(shù)之一，計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用場(chǎng)景廣泛。 計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)模擬 人眼的識(shí)別、跟蹤和測(cè)量功能。其應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，涵蓋了安防（人臉識(shí)別）、醫(yī)療（影像診斷）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（視頻監(jiān)管）等。計(jì)算機(jī)視覺是中國(guó)人工智能市場(chǎng)最大的組成部分。據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2017 年，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模分別為 80 億元，占國(guó)內(nèi) AI 市 場(chǎng)的 37%。由于政府市場(chǎng)干預(yù)、算法模型成熟度、數(shù)據(jù)可獲得性等因素的影響，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)落地情況產(chǎn)生分化。我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)輸出主要在安防、金融和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。而美國(guó)計(jì)算機(jī)視覺下游主要集中在消費(fèi)、機(jī)器人和智能駕駛領(lǐng)域。
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而出。 隨著終端市場(chǎng)工業(yè)檢測(cè)與測(cè)量逐 漸趨于飽和，新的應(yīng)用場(chǎng)景尚在 探索 ，當(dāng)前全球技術(shù)層市場(chǎng)進(jìn)入平穩(wěn)的增長(zhǎng)期，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局逐步穩(wěn)定，頭部企業(yè)技術(shù)差距逐漸縮小。中國(guó)在該領(lǐng)域技術(shù)積累豐富，技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn) 品的結(jié)合走在國(guó)際前列。2018 年，在全球最權(quán)威的人臉識(shí)別算法測(cè)試（FRVT）中，國(guó)內(nèi) 企業(yè)和研究院包攬前五名，中國(guó)技術(shù)世界領(lǐng)先。國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè) 脫穎而出。據(jù) IDC 統(tǒng)計(jì)，2017 年，商湯 科技 、依圖 科技 、曠視 科技 、云從 科技 四家企業(yè) 占國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額的 69.4%，其中商湯市場(chǎng)份額 20.6%排名第一。
應(yīng)用層面：群雄逐鹿，格局未定
應(yīng)用場(chǎng)景市場(chǎng)空間廣闊，全球市場(chǎng)格局未定。 受益于全球開源社區(qū)，應(yīng)用層進(jìn)入門檻相對(duì)較低。目前，應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中市場(chǎng)規(guī)模最大的層級(jí)。據(jù)中國(guó)電子學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2019 年，全球應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到360.5 億元，約是技術(shù)層的1.67 倍，基礎(chǔ)層的2.53 倍。 在全球范圍內(nèi)，人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場(chǎng)化的 探索 階段，落地場(chǎng)景的豐富度、用戶需 求和解決方案的市場(chǎng)滲透率均有待提高。目前，國(guó)際上尚未出現(xiàn)擁有絕對(duì)主導(dǎo)權(quán)的壟斷企 業(yè)，在很多細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局尚未定型。
中國(guó)側(cè)重應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)布局，市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿Υ蟆?/strong> 歐洲、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的人工智能產(chǎn) 業(yè)商業(yè)落地期較早，以谷歌、亞馬遜等企業(yè)為首的 科技 巨頭注重打造于從芯片、操作系統(tǒng) 到應(yīng)用技術(shù)研發(fā)再到細(xì)分場(chǎng)景運(yùn)用的垂直生態(tài)，市場(chǎng)整體發(fā)展相對(duì)成熟；而應(yīng)用層是我國(guó) 人工智能市場(chǎng)最為活躍的領(lǐng)域，其市場(chǎng)規(guī)模和企業(yè)數(shù)量也在國(guó)內(nèi) AI 分布層級(jí)占比最大。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)，2019 年，國(guó)內(nèi)77%的人工智能企業(yè)分布在應(yīng)用層。得益于廣闊市場(chǎng)空間以及大規(guī)模的用戶基礎(chǔ)，中國(guó)市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿^大，且在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用上已有部分企業(yè)居于 世界前列。例如，中國(guó) AI+安防技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案引領(lǐng)全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展，?？低暫痛?華股份分別占據(jù)全球智能安防企業(yè)的第一名和第四名。
整體來看 ，國(guó)內(nèi)人工智能完整產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成，但仍存在結(jié)構(gòu)性問題。從產(chǎn)業(yè)生態(tài)來看， 我國(guó)偏重于技術(shù)層和應(yīng)用層，尤其是終端產(chǎn)品落地應(yīng)用豐富，技術(shù)商業(yè)化程度比肩歐美。 但與美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)在基礎(chǔ)層缺乏突破性、標(biāo)志性的研究成果，底層技術(shù)和基 礎(chǔ)理論方面尚顯薄弱。初期國(guó)內(nèi)政策偏重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，行業(yè)發(fā)展追求速度，資金投向追捧 易于變現(xiàn)的終端應(yīng)用。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為“浮躁”，導(dǎo)致研發(fā)周期長(zhǎng)、資金投入大、 見效慢的基礎(chǔ)層創(chuàng)新被市場(chǎng)忽略?！邦^重腳輕”的發(fā)展態(tài)勢(shì)導(dǎo)致我國(guó)依賴國(guó)外開發(fā)工具、 基礎(chǔ)器件等問題，不利于我國(guó)人工智能生態(tài)的布局和產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。短期來看，應(yīng)用終 端領(lǐng)域投資產(chǎn)出明顯，但其難以成為引導(dǎo)未來經(jīng)濟(jì)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。中長(zhǎng)期來看，人工智能發(fā)展根源于基礎(chǔ)層（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能發(fā)展?jié)摿?/strong>
基于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，我們將從智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、學(xué)術(shù)生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)維度，對(duì) 中國(guó)、美國(guó)和歐洲 28 國(guó)人工智能發(fā)展?jié)摿M(jìn)行評(píng)估，并使用熵值法確定各指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）構(gòu)建了一個(gè)代表人工智能發(fā)展?jié)摿φw情況的綜合指標(biāo)。
從智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)的角度
產(chǎn)業(yè)化程度：增長(zhǎng)強(qiáng)勁，產(chǎn)業(yè)規(guī)模僅次美國(guó)
中國(guó)人工智能尚在產(chǎn)業(yè)化初期，但市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿^大。 產(chǎn)業(yè)化程度是判斷人工智能發(fā)展活 力的綜合指標(biāo)，從市場(chǎng)規(guī)模角度，據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2019 年，美國(guó)、西歐和中國(guó)的人工智能 市場(chǎng)規(guī)模分別是 213、71.25 和 45 億美元，占全球市場(chǎng)份額依次為 57%、19%和 12%。中國(guó)與美國(guó)的市場(chǎng)規(guī)模存在較大差異，但近年來國(guó)內(nèi) AI 技術(shù)的快速發(fā)展帶動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模高速增長(zhǎng)，2019 年增速高達(dá) 64%，遠(yuǎn)高于美國(guó)（26%）和西歐（41%）。從企業(yè)數(shù)量角度， 據(jù)清華大學(xué) 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中國(guó)（1011 家）和美國(guó)（2028 家） 人工智能企業(yè)數(shù)全球遙遙領(lǐng)先，第三位英國(guó)（392 家）不及中國(guó)企業(yè)數(shù)的 40%。從企業(yè)布局角度，據(jù)騰訊研究院，中國(guó) 46%和 22%的人工智能企業(yè)分布在語(yǔ)音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺 領(lǐng)域。橫向來看，美國(guó)在基礎(chǔ)層和技術(shù)層企業(yè)數(shù)量領(lǐng)先中國(guó)，尤其是在自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)平臺(tái)領(lǐng)域。而在應(yīng)用層面（智能機(jī)器人、智能無人機(jī)），中美差距略小。展 望未來，在政策扶持、資本熱捧和數(shù)據(jù)規(guī)模先天優(yōu)勢(shì)下，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將保持強(qiáng)勁的 增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，發(fā)展?jié)摿^大。
技術(shù)創(chuàng)新能力：專利多而不優(yōu)，海外布局仍有欠缺
專利申請(qǐng)量是衡量人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)撡|(zhì)的核心要素。在全球范圍內(nèi)，人工智 能專利申請(qǐng)主要來源于中國(guó)、美國(guó)和日本。2000 年至 2018 年間，中美日三國(guó) AI 專利申 請(qǐng)量占全球總申請(qǐng)量的 73.95%。中國(guó)雖在 AI 領(lǐng)域起步較晚，但自 2010 年起，專利產(chǎn)出 量首超美國(guó)，并長(zhǎng)期雄踞申請(qǐng)量首位。
從專利申請(qǐng)領(lǐng)域來看， 深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別和機(jī)器人等熱門領(lǐng)域均成為各國(guó)重 點(diǎn)布局領(lǐng)域。其中，美國(guó)幾乎全領(lǐng)域領(lǐng)跑，而中國(guó)在語(yǔ)音識(shí)別（中文語(yǔ)音識(shí)別正確率世界 第一）、文本挖掘、云計(jì)算領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯。具體來看，多數(shù)國(guó)內(nèi)專利于 AI 科技 熱潮興起后 申請(qǐng)，并集中在應(yīng)用端（如智能搜索、智能推薦），而 AI 芯片、基礎(chǔ)算法等關(guān)鍵領(lǐng)域和前 沿領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)主要仍被美國(guó)掌握。由此反映出中國(guó) AI 發(fā)展存在基礎(chǔ)不牢，存在表面繁 榮的結(jié)構(gòu)性不均衡問題。
中國(guó) AI 專利質(zhì)量參差不齊，海外市場(chǎng)布局仍有欠缺。 盡管中國(guó)專利申請(qǐng)量遠(yuǎn)超美國(guó)，但技術(shù)“多而不強(qiáng)，專而不優(yōu)”問題亟待調(diào)整。其一，中國(guó) AI 專利國(guó)內(nèi)為主，高質(zhì)量 PCT 數(shù)量較少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 進(jìn)行管理，在全球范圍內(nèi)保護(hù) 專利發(fā)明者的條約。PCT 通常被為是具有較高的技術(shù)價(jià)值。據(jù)中國(guó)專利保護(hù)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，美國(guó) PCT 申請(qǐng)量占全球的 41%，國(guó)際應(yīng)用廣泛。而中國(guó) PCT 數(shù)量（2568 件）相對(duì)較少， 僅為美國(guó) PCT 申請(qǐng)量的 1/4。目前，我國(guó) AI 技術(shù)尚未形成規(guī)模性技術(shù)輸出，國(guó)際市場(chǎng)布 局欠缺；其二，中國(guó)實(shí)用新型專利占比高，專利廢棄比例大。我國(guó)專利類別包括發(fā)明、實(shí) 用新型專利和外觀設(shè)計(jì)三類，技術(shù)難度依次降低。中國(guó)擁有 AI 專利中較多為門檻低的實(shí) 用新型專利，如 2017 年，發(fā)明專利僅占申請(qǐng)總量的 23%。此外，據(jù)劍橋大學(xué)報(bào)告顯示， 受高昂專利維護(hù)費(fèi)用影響，我國(guó) 61%的 AI 實(shí)用新型和 95%的外觀設(shè)計(jì)將于 5 年后失效， 而美國(guó) 85.6%的專利仍能得到有效保留。
人才儲(chǔ)備：供需失衡，頂尖人才缺口大
人才的數(shù)量與質(zhì)量直接決定了人工智能的發(fā)展水平和潛力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。據(jù)清華大學(xué)統(tǒng)計(jì)，截至 2017 年，人才儲(chǔ)備排名前 10 的國(guó)家占全球總量的 61.8%。歐洲 28 國(guó)擁有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球總量的 21.1%。美國(guó)和中國(guó)分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中國(guó)基礎(chǔ)人才儲(chǔ)備尤顯薄弱。根據(jù)騰訊研究院，美國(guó) AI 技術(shù)層人才是中國(guó) 2.26 倍，基礎(chǔ)層人才數(shù)是中國(guó)的 13.8 倍。
我國(guó)人工智能人才供需嚴(yán)重失衡，杰出人才缺口大。 據(jù) BOSS 直聘測(cè)算，2017 年國(guó)內(nèi)人 工智能人才僅能滿足企業(yè) 60%的需求，保守估計(jì)人才缺口已超過 100 萬(wàn)。而在部分核心領(lǐng)域（語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等）， AI 人才供給甚至不足市場(chǎng)需求的 40%，且這種趨勢(shì)隨 AI 企業(yè)的增加而愈發(fā)嚴(yán)重。在人工智能技術(shù)和應(yīng)用的摸索階段，杰出人才對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著 至關(guān)重要的作用，甚至影響技術(shù)路線的發(fā)展。美國(guó)（5158 人）、歐盟（5787 人）依托雄 厚的科研創(chuàng)新能力和發(fā)展機(jī)會(huì)聚集了大量精英，其杰出人才數(shù)在全球遙遙領(lǐng)先，而中國(guó)杰 出人才（977 人）比例仍明顯偏低，不足歐美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一國(guó)生態(tài)體系對(duì)外來人才吸引和留住本國(guó)人才的能力。 根據(jù) Element AI 企業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)、美國(guó)等國(guó)家屬于 AI 人才流入與流出率均較低的錨定 國(guó)（Anchored Countries），尤其是美國(guó)的人工智能人才總量保持相對(duì)穩(wěn)定。具體來看， 國(guó)內(nèi)人工智能培育仍以本土為主，海外人才回流中國(guó)的 AI 人才數(shù)量?jī)H占國(guó)內(nèi)人才總量的 9%，其中，美國(guó)是國(guó)內(nèi) AI人才回流的第一大來源大國(guó)，占所有回流中國(guó)人才比重的 43.9%。 可見國(guó)內(nèi)政策、技術(shù)、環(huán)境的發(fā)展對(duì)海外人才的吸引力仍有待加強(qiáng)。
從學(xué)術(shù)生態(tài)的角度
技術(shù)創(chuàng)新能力：科研產(chǎn)出表現(xiàn)強(qiáng)勁，產(chǎn)學(xué)融合尚待加強(qiáng)
科研能力是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。從論文產(chǎn)出數(shù)量來看，1998-2018 年，歐盟、中國(guó)、美國(guó)位列前三，合計(jì)發(fā)文量全球占比 69.64%。近些年，中國(guó)積極開展前瞻性 科技 布 局， AI發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，從1998年占全球人工智能論文比例的8.9%增長(zhǎng)至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中國(guó)以 24929 篇 AI 論文居世界首位。中國(guó)研究活動(dòng)的活躍從 側(cè)面體現(xiàn)在人工智能發(fā)展?jié)摿^大。
我國(guó)論文影響力仍待提高，但與歐美差距逐年縮小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加權(quán)引用影響力）指標(biāo)是目前國(guó)際公認(rèn)的定量評(píng)價(jià)科研論文質(zhì)量的最優(yōu)方法，我們利用 FWCI 表征標(biāo)準(zhǔn)化1后的論文影響力。當(dāng) FWCI≥1 時(shí)，代表被考論文質(zhì)量達(dá)到或超過了世 界平均水平。近 20 年，美國(guó)的 AI 論文加權(quán)引用影響力“獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷”，2018 年，F(xiàn)WCI 高 于全球平均水平的 36.78%；歐洲保持相對(duì)平穩(wěn)，與全球平均水平相當(dāng)；中國(guó) AI 領(lǐng)域論文 影響力增幅明顯，2018 年，中國(guó) FWCI 為 0.80，較 2010 年增長(zhǎng) 44.23%，但論文影響力仍低于世界平均水平的 20%。從高被引前 1%論文數(shù)量來看，美國(guó)和中國(guó)高質(zhì)量論文產(chǎn)出 為于全球第一、第二位，超出第三位英國(guó)論文產(chǎn)出量近 4 倍。綜合來看，中國(guó)頂尖高質(zhì)量 論文產(chǎn)出與美國(guó)不分伯仲，但整體來看，AI 論文影響力與美國(guó)、歐美仍有差距。
從發(fā)文主體來看，科研機(jī)構(gòu)和高校是目前中國(guó)人工智能知識(shí)生產(chǎn)的絕對(duì)力量，反映出科研成 果轉(zhuǎn)化的短板。 而美國(guó)、歐盟和日本則呈現(xiàn)企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)和高校聯(lián)合參與的態(tài)勢(shì)。據(jù)Scopus 數(shù)據(jù)顯示，2018 年，美國(guó)企業(yè)署名 AI 論文比例是中國(guó)的 7.36 倍，歐盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美國(guó)企業(yè)署名 AI 論文比例增長(zhǎng) 43pct，同期中國(guó)企業(yè)署名 AI 論文僅增長(zhǎng) 18pct。 此外，人工智能與市場(chǎng)應(yīng)用關(guān)聯(lián)密切，校企合作論文普遍存在。而我國(guó)校-企合作論文比例僅為 2.45%，與以色列（10.06%）、美國(guó)（9.53%）、日本（6.47%）差別較大。從產(chǎn)學(xué)結(jié)合的角度， 中國(guó)人工智能研究以學(xué)術(shù)界為驅(qū)動(dòng)，企業(yè)在科研中參與程度較低，或難以實(shí)現(xiàn)以市場(chǎng)為導(dǎo)向。
中國(guó)人工智能高校數(shù)量實(shí)位于第二梯隊(duì)，實(shí)力比肩美國(guó)。高校是人工智能人才供給和論文 產(chǎn)出的核心載體。 據(jù)騰訊研究院統(tǒng)計(jì)，全球共 367 所高校設(shè)置人工智能相關(guān)學(xué)科，其中， 美國(guó)（168 所）獨(dú)占鰲頭，占據(jù)全球的 45.7%。中國(guó)擁有 20 所高校與英國(guó)并列第三，數(shù) 量上稍顯遜色。此外，中國(guó)高校實(shí)力普遍上升，表現(xiàn)強(qiáng)勁。據(jù)麻省理工學(xué)院 2019 年發(fā)布的AI 高校實(shí)力 Top20 榜單中，中國(guó)清華大學(xué)、北京大學(xué)包攬前兩名，較 2018 年分別上 升 1 個(gè)和 3 個(gè)名次。
從創(chuàng)新環(huán)境的角度
研發(fā)投入：中美研發(fā)投入差距收窄
中國(guó)研發(fā)高投入高強(qiáng)度，在全球研發(fā)表現(xiàn)中占據(jù)重要地位。 從研發(fā)投入的角度，美國(guó)、中國(guó)、日本和德國(guó)始終是全球研發(fā)投入的主力軍。據(jù) IDC 統(tǒng)計(jì)顯示，2018 年四國(guó)的研發(fā)投 入總和占全球總量的比例已達(dá) 60.77%。其中，美國(guó)憑借其強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力連續(xù)多年位居 全球研發(fā)投入的榜首。近年來，中國(guó)研發(fā)投入呈現(xiàn)一路猛增的強(qiáng)進(jìn)勢(shì)頭，據(jù) Statista 統(tǒng)計(jì)， 國(guó)內(nèi) 2019 年研發(fā)投入額為 5192 億美元，僅次于美國(guó)。且趨勢(shì)上與美國(guó)差距不斷縮小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高達(dá) 14.43%，同期美國(guó) CAGR 僅 2.99%。由于經(jīng)濟(jì)疲軟等 諸多原因，歐盟與日本則呈現(xiàn)較為緩慢的上升趨勢(shì)。據(jù)研發(fā)投入與強(qiáng)度增長(zhǎng)的趨勢(shì)推測(cè)， 中國(guó)或在 1-2 年內(nèi)取代美國(guó)的全球研發(fā)領(lǐng)先地位。從研發(fā)強(qiáng)度的角度，中國(guó)研發(fā)強(qiáng)度總體 上呈逐步攀升的趨勢(shì)，且漲幅較大。但對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)投入強(qiáng)度的重視程度仍與美國(guó)和日本存 在差距。2018 年中國(guó)研發(fā)強(qiáng)度 1.97%，低于日本和美國(guó) 1.53、0.87 個(gè)百分點(diǎn)。
資本投入：資金多而項(xiàng)目缺，資本投向側(cè)重終端市場(chǎng)
中美是全球人工智能“融資高地”。 人工智能開發(fā)成本高，資本投入成為推動(dòng)技術(shù)開發(fā)的主力。在全球范圍內(nèi)，美國(guó)是人工智能新增企投融資領(lǐng)先者，據(jù) CAPIQ 數(shù)據(jù)顯示，2010 年至 2019 年 10 月，美國(guó) AI 企業(yè)累計(jì)融資 773 億美元，領(lǐng)先中國(guó) 320 億美元，占全球總 融資額的 50.7%。尤其是特朗普政府以來，人工智能投資力度逐步加碼。中國(guó)作為全球第 二大融資體，融資總額占全球 35.5%。考慮到已有格局和近期變化，其他國(guó)家和地區(qū)難以 從規(guī)模上撼動(dòng)中美兩國(guó)。從人工智能新增企業(yè)數(shù)量來看，美國(guó)仍處于全球領(lǐng)先地位。2010 至 2018 年，美國(guó)累計(jì)新增企業(yè)數(shù)量 7022 家，較約是中國(guó)的 8 倍（870 家）。中國(guó)每年新 增人工智能企業(yè)在 2016 年達(dá)到 179 家高點(diǎn)后逐漸下降，近兩年分別是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中國(guó)資本市場(chǎng)對(duì) AI 投資也日趨成熟和理性。整體來看，中國(guó)人 工智能新增企業(yè)增勢(shì)緩慢，但融資總額漲幅迅猛。這一“資金多而項(xiàng)目缺”的態(tài)勢(shì)或是行 業(yè)泡沫即將出現(xiàn)的預(yù)警。
相比較美國(guó)，中國(guó)資本投向側(cè)重易落地的終端市場(chǎng)。 從融資層面來看，中國(guó)各領(lǐng)域發(fā)展較 為均衡，應(yīng)用層是突出領(lǐng)域，如自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)與圖像、語(yǔ)音識(shí)別和無人機(jī)技術(shù)領(lǐng) 域的新增融資額均超過美國(guó)。而美國(guó)市場(chǎng)注重底層技術(shù)的發(fā)展。據(jù)騰訊研究院數(shù)據(jù)顯示， 芯片和處理器是美國(guó)融資最多的領(lǐng)域，占總?cè)谫Y額的 31%。當(dāng)前中國(guó)對(duì)人工智能芯片市場(chǎng) 高度重視，但受限于技術(shù)壁壘和投資門檻高，國(guó)內(nèi)芯片融資處于弱勢(shì)。
基于信息熵的 TOPSIS 法：綜合指標(biāo)評(píng)估
數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，美國(guó)綜合指標(biāo)及三大項(xiàng)目指標(biāo)評(píng)分絕對(duì)領(lǐng)先，中國(guó)第二，歐洲 28 國(guó)暫且落后。 具體來看，美國(guó)在人工智能人才儲(chǔ)備、創(chuàng)新產(chǎn)出、融資規(guī)模方面優(yōu)勢(shì)明顯。中國(guó)作為后起之秀，盡管有所趕超，但總體水平與美國(guó)相比仍有差距，尤其是杰出人才資源、高 質(zhì)量專利申請(qǐng)上存在明顯的缺陷和短板。但在論文數(shù)量和影響力、研發(fā)投入等指標(biāo)上，中國(guó)正快速發(fā)展，與美國(guó)差距收窄。從各指標(biāo)具體分析來看，我國(guó)人工智能研究主要分布在 高校和科研機(jī)構(gòu)，企業(yè)參與度較低，產(chǎn)出成果較多呈現(xiàn)條塊化、碎片化現(xiàn)象，缺乏與市場(chǎng) 的系統(tǒng)性融合，這將不利于中國(guó)人工智能技術(shù)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)的發(fā)揮。此外，我國(guó)科研 產(chǎn)出、企業(yè)數(shù)量和融資領(lǐng)域集中于產(chǎn)業(yè)鏈中下游，上游核心技術(shù)仍受制于國(guó)外企業(yè)。未來， 若國(guó)內(nèi)底層技術(shù)領(lǐng)域仍未能實(shí)現(xiàn)突破，勢(shì)必導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨瓶頸。
展望
轉(zhuǎn)自丨 信息化協(xié)同創(chuàng)新專委會(huì)
于人工智能兩千字綜述報(bào)告&w=400&h=250&c=1&rs=1.jpg)
求一篇有2500字以上的關(guān)于（人工智能在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的應(yīng)用）的論文！！謝謝！
全分布式人工智能技術(shù)在艦艇指控系統(tǒng)中的應(yīng)用研究摘 要：為適應(yīng)未來信息化海戰(zhàn)場(chǎng)的需要，必須提高艦艇指控系統(tǒng)的指揮效能。艦艇指控系統(tǒng)的智能化是提高艦艇指揮效能的關(guān)鍵，也是必由之路。本文主要論述了信息戰(zhàn)中智能化作用的地位，特別針對(duì)艦艇指控系統(tǒng)；并給出了一種采用全分布式人工智能技術(shù)的智能化艦艇指控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型。
關(guān)鍵詞：信息戰(zhàn)； 艦艇指控系統(tǒng)； 全分布式人工智能技術(shù)； 指揮效能
中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
Study of Full Distributed Artificial Intelligence in Shipborne C2 System
ZHANG Yu-ce , YANG Qing-song , CHEN Ke
Abstract: In order to be adapted to the demand of information warfare (IW), the command efficiency of shipborne C2 system must be improved. The intellectualization of shipborne C2 system is the key factor of improving its command efficiency. This paper gives one model of intellectualized shipborne C2 system using full distributed artificial intelligence.
Key words: IW; shipborne C2 system ; distributed AI technology ; command efficiency
0 引言
1985年，美國(guó)的軍事家首先提出“信息時(shí)代的到來正在引發(fā)一場(chǎng)新的軍事革命，以信息技術(shù)為特征的新戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)正在出現(xiàn)”，而后提出“信息戰(zhàn)”，如果說海灣戰(zhàn)爭(zhēng)首次向世人顯示了信息優(yōu)勢(shì)的巨大戰(zhàn)略作用，那么美英對(duì)伊拉克的戰(zhàn)爭(zhēng)則是信息戰(zhàn)的進(jìn)一步延伸。美英正是通過運(yùn)用先進(jìn)的情報(bào)系統(tǒng)、電子戰(zhàn)裝備、精確打擊力量重創(chuàng)伊拉克的有生軍事指揮系統(tǒng)，從而牢牢地掌握了戰(zhàn)場(chǎng)的制信息權(quán)，最終以較小的代價(jià)取得了全面勝利。對(duì)于信息戰(zhàn)的特征，從不同的角度都會(huì)得出不同的解釋。而外軍普遍認(rèn)為，信息戰(zhàn)實(shí)質(zhì)上就是計(jì)算機(jī)戰(zhàn)，特別是一種高層次的智能較量，海灣戰(zhàn)爭(zhēng)和近期幾場(chǎng)局部戰(zhàn)爭(zhēng)，充分體現(xiàn)了高技術(shù)戰(zhàn)爭(zhēng)的智能化特征。這種特征尤其體現(xiàn)在戰(zhàn)爭(zhēng)的孕育期以及到戰(zhàn)爭(zhēng)實(shí)施期的過渡。1997年1月3日，美國(guó)防部下屬國(guó)防科學(xué)委員會(huì)的一個(gè)研究小組在提交的一份題為“信息戰(zhàn)--防衛(wèi)”的報(bào)告中，就特別強(qiáng)調(diào)要強(qiáng)化部隊(duì)的智能化反應(yīng)能力，呼吁軍方加強(qiáng)“信息戰(zhàn)”的防衛(wèi)能力，以防止電子“珍珠港”事件的發(fā)生，保證美國(guó)軍方現(xiàn)有210萬(wàn)
臺(tái)計(jì)算機(jī)和1萬(wàn)個(gè)地方性計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)不輕易遭到重創(chuàng)。另外，在戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用上也強(qiáng)調(diào)對(duì)敵摧毀、破壞和利用的智能化綜合應(yīng)用，同時(shí)也是作戰(zhàn)保密、軍事欺騙、心理戰(zhàn)、電子戰(zhàn)、火力摧毀等多種作戰(zhàn)行動(dòng)在指揮對(duì)抗過程中綜合發(fā)揮作用的必然要求[1]。
美軍針對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)嬗變以及未來戰(zhàn)爭(zhēng)的要求，憑借其高技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，提出了“數(shù)字部隊(duì)”的現(xiàn)代化建設(shè)方案，其中首要的一條，便是實(shí)現(xiàn)指揮與控制系統(tǒng)以及武器裝備的智能化。武器裝備和作戰(zhàn)指揮的智能化，將最大限度地延伸“人體”的功能，并成為提高軍隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力的一個(gè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。因此，外軍有專家預(yù)言：“未來誰(shuí)能在人工智能領(lǐng)域中取勝，誰(shuí)就將取得新軍事革命的主動(dòng)權(quán)”。
1 全分布式的新型智能化艦艇指控系統(tǒng)的作用
1.1 提高信息共享程度，增強(qiáng)系統(tǒng)生存能力和抗摧毀能力
所謂全分布式是指整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)在地點(diǎn)上的分布、功能上的分布以及控制上的分布。因此，這種分布不僅體現(xiàn)在系統(tǒng)的硬件上、地點(diǎn)上、分布式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上，更重要的是在其軟件上的分布。全分布體系結(jié)構(gòu)，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都裝有整個(gè)應(yīng)用軟件，系統(tǒng)的管理軟件分布在各個(gè)節(jié)點(diǎn)，但只有一個(gè)在工作，同時(shí)采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣的好處是，當(dāng)某個(gè)地點(diǎn)、功能或者控制上失效可由備份處理能力和功能冗余軟件恢復(fù)。主要功能可以從一個(gè)節(jié)點(diǎn)重新分配到其它節(jié)點(diǎn)；而當(dāng)正在工作的運(yùn)行系統(tǒng)管理軟件的節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，可自動(dòng)重新安裝運(yùn)行系統(tǒng)管理軟件。軟、硬件全分布體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)有賴于一種模塊化的拼接技術(shù)的支持，這種技術(shù)采用了Σ拼接技術(shù)[2] ，是一種典型的系統(tǒng)模塊化、全分布式體系結(jié)構(gòu)的技術(shù)。由于現(xiàn)代海戰(zhàn)的殘酷性，采用全分布式體系結(jié)構(gòu)，能夠提高信息共享程度，增強(qiáng)系統(tǒng)生存能力和抗摧毀能力，提高系統(tǒng)的通裝性，能夠滿足軍方對(duì)指控系統(tǒng)可靠性高、抗摧毀性強(qiáng)、生命力強(qiáng)、通信組織靈活以及自動(dòng)化程度高的要求。
1.2 提高信息和決策的合成效率
智能化能提高艦艇指控系統(tǒng)信息采集的效率，提高信息的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和可用性，信息的采集依賴于戰(zhàn)場(chǎng)或更大范圍的環(huán)境監(jiān)視與偵察，這又需要在空間上分散的部隊(duì)或其他相應(yīng)的載體來完成。而這會(huì)引出兩個(gè)問題，一是如何實(shí)現(xiàn)部隊(duì)或載體的偵察器材最佳配置以及相互之間的通信聯(lián)絡(luò)；二是當(dāng)某一個(gè)偵察器材無法有效地執(zhí)行某一給定的偵察任務(wù)時(shí)，如何才能不影響系統(tǒng)整體任務(wù)的完成。而解決這些問題的有效方法就是采用分布式人工智能（DAI）技術(shù)，開發(fā)以多主體系統(tǒng)(MAS)為基礎(chǔ)的信息采集系統(tǒng)，使各種偵察主體自主運(yùn)行，既能夠與動(dòng)態(tài)的戰(zhàn)場(chǎng)進(jìn)行交互作用和實(shí)施推理，同時(shí)又可和別的主體進(jìn)行協(xié)調(diào)與協(xié)作，因而具有很高的信息采集效率和自我重組能力。
智能化輔助決策提高了艦艇指控系統(tǒng)指揮決策的實(shí)用性和適應(yīng)性。計(jì)算機(jī)輔助決策通常有檢索型和智能型兩種類型。檢索型將先驗(yàn)設(shè)想制定的多種作戰(zhàn)預(yù)案存于軟件庫(kù)中，需要時(shí)按一定相關(guān)性準(zhǔn)則從庫(kù)中找出作戰(zhàn)預(yù)案，提供給指揮員使用。智能化輔助決策則不僅如此，更重要的是具有人工智能特征，可以按照軍事專家的知識(shí)和推理過程，依據(jù)實(shí)際情況，自動(dòng)地、實(shí)時(shí)地提供給指揮員滿足當(dāng)前需要的作戰(zhàn)方案。顯然，智能型比檢索型具有更多的靈活性和更大的適應(yīng)性，更符合戰(zhàn)場(chǎng)多變的實(shí)際情況。
智能化輔助決策系統(tǒng)可以幫助艦艇指揮人員解決普通方法難以解決的半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的決策問題。這種決策問題很難用常規(guī)的方法加以解決，而通過利用智能輔助決策和知識(shí)推理，可以得到令人滿意的解答。這樣，改進(jìn)了決策過程，使決策者能夠?qū)崿F(xiàn)定性與定量相結(jié)合的高質(zhì)量的決策和多目標(biāo)綜合決策。
1.3 促進(jìn)全新指揮控制方式的產(chǎn)生
智能化的艦艇指控系統(tǒng)需要與之相適應(yīng)的指揮控制方式才能實(shí)現(xiàn)在智能化狀態(tài)下實(shí)施實(shí)時(shí)、高效的指揮控制。因此，一些全新的指揮方式應(yīng)運(yùn)而生，如網(wǎng)絡(luò)式指揮、非分層式指揮、互訪式指揮等，通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和高效的智能化處理系統(tǒng)及時(shí)處理、傳遞信息，能使指揮員隨時(shí)掌握戰(zhàn)場(chǎng)情況并下達(dá)作戰(zhàn)命令，從而可以及時(shí)捕捉戰(zhàn)機(jī)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策和控制。
從指揮控制中的攻擊行動(dòng)來看，由于智能化的艦艇指控系統(tǒng)的工作穩(wěn)定性較好，在其運(yùn)作過程中只要其工作環(huán)境和工作程序不遭到直接破壞，它就能夠持續(xù)正常地進(jìn)行工作。因此，與以往相比，與人機(jī)合一的指揮系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)抗，客觀上不僅要對(duì)敵方指揮員的有關(guān)情況了如指掌，而且還必須準(zhǔn)確地掌握敵方指揮信息系統(tǒng)處理和使用信息的方式及其運(yùn)作的程序，以及其指揮信息系統(tǒng)對(duì)己方不同的信息攻擊手段、攻擊方式的承受能力。
從指揮控制中的防護(hù)行動(dòng)來看，在指揮系統(tǒng)信息化、網(wǎng)絡(luò)化以前，指揮過程的防護(hù)主要表現(xiàn)為采取各種手段（如適時(shí)更換通信密碼等）來確保信息傳輸過程中的保密性。而現(xiàn)在，指揮系統(tǒng)的信息化改變了這種狀況，使指揮和指揮系統(tǒng)的防護(hù)變得更加復(fù)雜。它不僅包括確保信息傳遞過程中的保密，而且還包括確保系統(tǒng)免受病毒及其他攻擊的侵害，保證系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)在運(yùn)作和傳遞過程中不改變其原來性質(zhì)和不被對(duì)方所竊取。美國(guó)軍方的試驗(yàn)表明，對(duì)一萬(wàn)個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行攻擊，在成功率高達(dá)88％的情況下，只有4％的攻擊行動(dòng)被探測(cè)到。因此，在信息化戰(zhàn)場(chǎng)上對(duì)己方的指揮信息系統(tǒng)進(jìn)行防護(hù)，沒有及時(shí)、準(zhǔn)確和充足的情報(bào)保障，就無法采取相應(yīng)的防護(hù)措施，甚至連發(fā)現(xiàn)敵方的攻擊都無法做到。
1.4 提高作戰(zhàn)人員的適應(yīng)能力
未來海戰(zhàn)場(chǎng)作戰(zhàn)人員的反應(yīng)能力很難適應(yīng)來自多方向、多批次、多個(gè)目標(biāo)、全方位的威脅。利用智能化的艦艇指控系統(tǒng)能夠提高作戰(zhàn)人員，特別是指揮人員對(duì)復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)的適應(yīng)能力。當(dāng)然，系統(tǒng)的智能化不僅沒有降低反而提高了對(duì)人的要求，對(duì)人的素質(zhì)產(chǎn)生了一種巨大的需求，促使指揮人員在知識(shí)結(jié)構(gòu)、思維方式等各方面素質(zhì)的轉(zhuǎn)變和提高。指揮人員要想駕馭現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)，首先必須駕馭智能化的指控系統(tǒng)。同時(shí)，智能化指控系統(tǒng)也利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)和分布網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供了一些嶄新的訓(xùn)練方法和手段，如：模擬沉浸式訓(xùn)練、虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練、交互分布式訓(xùn)練等，改變了傳統(tǒng)的訓(xùn)練模式，增大了訓(xùn)練的科學(xué)性、對(duì)抗性和經(jīng)濟(jì)性，可以有效的提高訓(xùn)練質(zhì)量。
2 建立分布式人工智能技術(shù)的艦艇指控系統(tǒng)
采用分布式人工智能技術(shù)DAI可將問題化解為多個(gè)具有層次結(jié)構(gòu)的分問題[3]，運(yùn)用大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)方法求得滿意解，從而減少系統(tǒng)建模求解的復(fù)雜性。為提高決策效率，建立如圖1所示的分布式人工智能艦艇指控系統(tǒng)。
圖1 分布式人工智能艦艇指控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
由圖1可以看出：這種艦艇指控系統(tǒng)是戰(zhàn)場(chǎng)、作戰(zhàn)、軍事專家知識(shí)的有機(jī)統(tǒng)一，并具備能夠自我學(xué)習(xí)、自我完善能力的智能系統(tǒng)。它能夠根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析、威脅度評(píng)估、威脅源診斷等信息生成用于決策的模型，調(diào)用相關(guān)的數(shù)據(jù)和算法提供備選方案，并對(duì)各種方案進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)選，通過大屏幕用戶界面進(jìn)行人機(jī)對(duì)話，幫助指揮員下決心及傳輸指令。當(dāng)艦艇各執(zhí)行單元接到指令后，予以響應(yīng)、動(dòng)作。
圖中，據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)各種武器裝備戰(zhàn)術(shù)性能參數(shù)和典型編制、運(yùn)算過程的動(dòng)態(tài)參數(shù)等；知識(shí)庫(kù)主要存儲(chǔ)戰(zhàn)役戰(zhàn)術(shù)原則、兵力兵器使用原則，各種典型想定，包括戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、作戰(zhàn)企圖和態(tài)勢(shì) ，評(píng)估作戰(zhàn)進(jìn)程所必需的基本算法等；模型庫(kù)主要存儲(chǔ)與作戰(zhàn)有關(guān)的敵我雙方各種武器系統(tǒng)模型、線性和非線性規(guī)劃模型、推理分析模型、預(yù)測(cè)模型、模擬試驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yōu)化模型、評(píng)估模型、綜合運(yùn)籌模型、數(shù)據(jù)處理模型、圖形圖像報(bào)表模型、智能模型等；人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)是指揮控制系統(tǒng)中用戶和計(jì)算機(jī)的接口，起著在操作者、模型庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)之間傳遞 (包括轉(zhuǎn)換)命令和數(shù)據(jù)的重要作用；自動(dòng)推理機(jī)則完成定量描述難以實(shí)現(xiàn)的某些復(fù)雜作戰(zhàn)過程決策。
而基于信息庫(kù)的智能模糊專家系統(tǒng)主要由模糊產(chǎn)生器、模糊消除器、模糊推理機(jī)、知識(shí)獲取模塊、模糊知識(shí)庫(kù)、模糊數(shù)據(jù)庫(kù)及人機(jī)接口組成［4］，如圖2所示。
主要任務(wù)是通過對(duì)原始信息空間的操作，獲取各種數(shù)據(jù)信息，再由模糊產(chǎn)生器將其映射為一個(gè)模糊集合作為初始輸入，然后利用模糊知識(shí)庫(kù)中的語(yǔ)言信息——事實(shí)和規(guī)則，采用“黑板”模型進(jìn)行問題分解、推理求解及協(xié)作控制，并采用“黑板+管道”的通信機(jī)制與其他子系統(tǒng)/模塊傳遞控制信息和知識(shí)信息，從而確定智能化配置，控制作戰(zhàn)指揮模式的切換，完成作戰(zhàn)任務(wù)的分配與調(diào)度、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整與優(yōu)化、對(duì)各子系統(tǒng)/模塊的故障隔離與系統(tǒng)重構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)通訊、各智能接口的管理等。
圖2 基于信息庫(kù)的智能模糊專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
3 結(jié)束語(yǔ)
通過以上論述可以知道，全分布式的智能化艦艇指控系統(tǒng)能夠真正、實(shí)時(shí)地將戰(zhàn)場(chǎng)、作戰(zhàn)指揮行動(dòng)以及后方軍事專家知識(shí)有機(jī)地融和在一起，使得各種武器裝備的效能得到最大限度的發(fā)揮。這種艦艇指控系統(tǒng)能夠突破現(xiàn)有的戰(zhàn)場(chǎng)時(shí)空，改變信息戰(zhàn)場(chǎng)的面貌和形態(tài)，引起一場(chǎng)真正意義的新軍事革命，因而是艦艇指控系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。
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