中國新一代人工智能科技產業發展（2023）

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建設具有全球競爭力的人工智能產業集群。

近日，中國工程院中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展 2023》（以下簡稱《報告》）。今年的報告的主題為“建設具有全球競爭力的人工智能產業集群”。

人工智能企業及其創新活動構成了人工智能產業集群發展的微觀基礎。

工業和信息化部統計數據顯示，截至2022年6月，我國人工智能企業數量超過3000家，僅次于美國，排名第二，人工智能核心產業規模超過4000億元。我國人工智能企業在智能芯片、基礎架構、操作系統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用領域的創新創業活動，為自主可控技術體系的構建和產業國際競爭力的提升奠定了基礎。

平臺企業、獨角獸公司、中小企業、新創企業、研究型大學、科研院所和投資者之間相互協作，共同構建富有活力的產業創新生態，人工智能產業發展表現出日益明顯的集群化趨勢。

《報告》研究表明，區別于傳統產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。基于物理空間技術體系的創新發展，前三次工業革命的產業集群和創新集群對地理空間具有依賴性，創新擴散速度相對緩慢。第四次工業革命源于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間發展，技術、產品和服務的創新速度更快，創新的應用領域和地域范圍更加廣泛。

人工智能產業集群的基本構成要素包括企業簇群、創新資源、創新系統和網絡空間產業生態。其中，網絡空間產業創新生態是第四次工業革命背景下人工智能產業集群的獨特要素。人工智能產業集群包括人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群。人工智能產業化集群通過網絡空間產業生態實現向地理空間分散的產業智能化創新集群賦能。人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的關鍵動力和機制。

我國的人工智能產業集群表現為“新型創新區→城市→區域→全國→全球”的空間結構特征。與傳統工業園區和高科技園區不同，新型創新區一般位于科技創新資源和產業基礎雄厚的大城市的中心區和次中心區，是人工智能產業化集群及其產業創新生態的棲息地，強調依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態。

到目前為止，我國人工智能產業集群主要分布在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的重點城市。通過外部創新資源的引入和內部創新資源的激活，西部地區的西安，中部地區的武漢和長沙，東北地區的沈陽、大連和哈爾濱開始出現人工智能產業集群的雛形。

《報告》構建了包括2200家人工智能企業、5722個投資者（投資機構和非投資機構）、438所AI大學和307家非大學科研機構、967家產業聯盟、在中國境內召開的總計2318場會議、31個省市自治區出臺的775項相關政策和3507家人工智能產業園區規劃建設情況在內的中國智能經濟樣本庫。通過屬性數據和關系數據分析，考察我國人工智能產業集群的內在結構和發展趨勢。

我國人工智能產業集群的價值網絡結構是“極核”狀的。平臺及其主導的產業創新生態構成了我國人工智能產業集群發展的“極核”。從2014-2022年價值網絡的結構性統計指標看，我國人工智能產業集群的簇群結構特征越來越明顯。以華為、騰訊、百度和阿里巴巴為代表的超級平臺是我國人工智能產業集群形成和發展的核心節點。近年來，超級平臺在智能芯片、基礎架構、操作系統、大模型、機器學習平臺和應用軟件領域的研發和產業化布局，為我國人工智能產業集群國際競爭力的提升奠定了堅實基礎。

研究型大學、科研院所和新型創新組織是平臺主導的產業創新生態的重要組成部分。研究型大學和科研院所在基礎研究、技術開發和人才培養領域的努力，持續提升我國人工智能產業集群的國際競爭力。包括清華大學和北京大學在內的國內18所高校成為全國首批集成電路科學與工程一級學科博士學位授權點。截至2022年3月，全國共有440所高校設置人工智能本科專業、248所高校設置智能科學與技術本科專業、387所普通高等學校高等職業教育（專科）設置“人工智能技術服務”專業。

創建新型創新組織激活政產學研用協同創新活力，形成基礎研究、技術研發、應用創新和產業孵化無縫對接的新體制和新機制，是推動人工智能科技創新和產業發展的重要途徑。截至目前為止，本報告共發現人工智能領域新型創新組織347家，廣泛分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等地區。其中，以鵬城實驗室、之江實驗室和上海人工智能實驗室為代表的人工智能實驗室，成為人工智能產業化領域最為活躍的新型創新組織。

作為通用目的技術，人工智能的科技創新和產業發展遵循先“極化”后“擴散”的規律。報告基于2200家我國人工智能骨干企業的技術合作關系的區域、應用、技術和產業領域分布，刻畫我國人工智能產業集群的“極化”和“擴散”情況。

從技術合作關系看，北京市、廣東省和上海市構成了我國人工智能產業集群價值網絡的三個“極點”。同時，北京市、廣東省、上海市、江蘇省、安徽省、四川省、湖北省、湖南省、重慶市、山東省和福建省之間存在密集的人工智能技術合作關系。

從技術合作的流向看，我國人工智能科技產業發展仍然以“極化”為主。排名第一和第二的是北京市和廣東省內部技術合作，占比為10.87%和9.36%。廣東省和北京市、北京市和廣東省的技術合作排名第三和第四，占比6.91%和6.08%。在某種程度說，北京市和廣東省共同構成了中國人工智能產業集群發展的南北“雙極”。

從城市之間的技術合作流動情況看，北京市、深圳市、廣州市和上海市是技術合作關系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、廣州市的技術合作，成為人工智能技術“極化”和“擴散”的主要方向。

從城市之間的技術合作關系看，排名第一的是北京市內部技術合作，占比10.87%；排名第二、第三和第四的分別是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技術合作。從城市的視角看，北京和深圳構成了人工智能技術合作關系流動的南北“兩極”。

隨著科技創新步伐的加快，人工智能和經濟社會進入全面融合發展新階段。在人工智能技術合作密度高的應用領域和產業領域，開始出現產業智能化創新集群。

基于2200家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已經廣泛應用在包括企業智能管理、智能營銷與新零售、智能金融、智慧城市、智能醫療、新媒體和數字內容、智能制造、智能教育、智能交通、網絡安全、智能物流、智慧文旅、智能政務、智能能源、智能硬件、智能網聯汽車、智能家居、智能農業和智能安防在內的19個應用領域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比12.10%；排名第三的是智能制造，占比8.89%；排名第四和第五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比8.41%和8.07%。

在三次產業中，人工智能技術合作關系分布密度最高的是第三產業，占比75.49%；其次是第二產業，占比23.82%。在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比28.46%；排名第二的是科學研究和技術服務業，占比21.17%；排名第三的是租賃和商業服務業，占比10.75%；排名第四和第五的分別是金融業、批發和零售業，占比10.68%和9.62%。

在第二產業中，制造業占比最高，為87.36%。在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比9.30%。

人工智能和經濟社會的深度融合發展帶動人工智能技術的體系化、復雜化和專用化。到目前為止，人工智能已經發展為包括大數據和云計算、物聯網、智能機器人、智能推薦、5G、區塊鏈、語音識別、虛擬/增強現實、智能芯片、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、空間技術、光電技術、自動駕駛、人機交互和知識圖譜17種技術在內的復雜技術體系。同時，隨著人工智能在19個應用領域的創新應用，技術體系的演化日益表現出專用化趨勢。

從創新“極化”和“擴散”的區域、應用、技術和產業領域的分布情況看，隨著人工智能科技創新，包括智能制造、智能芯片、智能網聯汽車、科技研發和服務、智慧醫療和智慧教育在內的重點產業領域的創新集群，是人工智能科技產業集群發展的前沿。例如，2019年以來，在智能芯片產業的發展上，涌現出包括阿里平頭哥、百度昆侖芯、華為海思、壁仞科技和一微半導體在內的一批智能芯片研發設計公司。平臺企業通過打造包括智能芯片、操作系統、機器學習平臺和預訓練大模型在內的根技術創新體系和軟硬件協同創新生態，為創新集群構筑技術底座。

在智能網聯汽車產業，形成了以百度和華為為“雙核”的軟硬件協同產業創新生態。傳統汽車企業、造車新勢力、中小企業和新創企業的加入，加速了智能網聯汽車產業集群的發展。同時，中國新一代人工智能發展戰略研究院的社會實驗研究表明，我國在發展智能網聯汽車產業上具有良好的社會氛圍。隨著人工智能和汽車產業的深度融合，智能網聯汽車產業集群將成為人工智能和實體經濟融合發展的代表。

隨著生成式人工智能的發展，人工智能在科技研發、服務和教育領域的創新應用將引發新一輪產教融合，是人工智能產業集群發展的新前沿。人工智能帶來的創新生產方式的變革，不僅帶來產業的快速發展，而且帶來科技創新范式和教育范式的新變革。

人工智能是全球科技和產業競爭的焦點。在深科技創新驅動下，在中國正在形成與美國相抗衡的人工智能創新聯盟。構建自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態，是培育和發展具有全球競爭力的人工智能產業集群的戰略目標。

盡管取得了前所未有的成就，但是在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的過程中，我們還面臨著來自美國技術封鎖、技術體系存在短板和頭部平臺企業技術升級相對緩慢帶來的挑戰。加速發展具有產業賦能能力的新型平臺及其主導的產業創新生態、高水平規劃和發展新型創新區、建設高度開放的創新系統推動與世界各國的技術合作、推動通用人工智能和專用人工智能的融合，是應對挑戰和加快人工智能產業集群國際競爭力提升的戰略支撐。