ISA的Internet Security and Acceleration

是一款微软出品的著名路由级网络防火墙，全名叫Internet Security and Acceleration。目前的版本有ISA2000 ISA2004 ISA2006 ISA2008。其主要功能有：

1、防火墙（firewall）

防火墙可以过滤进出内部网络的流量，可以利用它来控制内部网络与因特网之间的通信，以增加网络的安全性。也可以用它安全地发布（publishing）企业内部的服务器，以便让客户与合作伙伴来分享内部网络的资源，例如电子邮件服务器，网站等。除了一般的数据包筛选功能外，ISA还提供了许多应用程序筛选器，它可以针对应用程序来筛选数据包。

2、虚拟专用网（***）

虚拟专用网（***）可以让远程用户与局域网(LAN)之间，或者是分别位于两地的局域网之间，通过因特网来建立一个安全的通道。

3、网页缓存（web cache）

通过将用户经常访问的网页保存到ISA服务器的硬盘与内存，不但让用户更快的访问网页，同时也提高网络资源的利用，节省网络带宽。

ISA 服务器Microsoft® Internet Security and Acceleration (ISA) Server 2004 是可扩展的企业防火墙以及构建在 Microsoft Windows Server™ 2003 和 Windows® 2000 Server 操作系统安全、管理和目录上的 Web 缓存服务器，以实现基于策略的网际访问控制、加速和管理。

Internet 为组织提供与客户、合作伙伴和员工连接的机会。这种机会的存在，同时也带来了与安全、性能和可管理性等有关的风险和问题。ISA 服务器旨在满足当前通过 Internet 开展业务的公司的需要。ISA 服务器提供了多层企业防火墙，来帮助防止网络资源受到病毒、黑客的攻击以及未经授权的访问。ISA Server 2004 Web 缓存使得组织可以通过从本地提供对象（而不是通过拥挤的 Internet）来节省网络带宽并提高 Web 访问速度。

无论是部署成专用的组件还是集成式防火墙和缓存服务器，ISA 服务器都提供了有助于简化安全和访问管理的统一管理控制台。ISA 服务器为 Windows Server 2003 和 Windows 2000 Server 平台而构建，它通过强大的集成式管理工具来提供安全而快速的 Internet 连接。

ISA 服务器概述Microsoft® Internet Security and Acceleration (ISA) Server 2004 提供安全、快速和可管理的 Internet 连接。ISA 服务器集成了可识别应用程序层且功能完善的多层企业防火墙和高性能的 Web 缓存。它构建在 Microsoft Windows Server™ 2003 和 Windows® 2000 Server 安全和目录之上，以实现基于策略的网际安全、加速和管理。

确保 Internet 连接的安全性

将网络和用户连接到 Internet 会引入安全性和效率问题。ISA Server 2004 为组织提供了在每个用户的基础上控制访问和监视使用的综合能力。ISA 服务器保护网络免受未经授权的访问、执行状态筛选和检查，并在防火墙或受保护的网络受到攻击时向管理员发出警报。

ISA 服务器是防火墙，通过数据包级别、电路级别和应用程序级别的通讯筛选、状态筛选和检查、广泛的网络应用程序支持、紧密地集成虚拟专用网络(***)、系统坚固、集成的入侵检测、智能的第 7 层应用程序筛选器、对所有客户端的防火墙透明性、高级身份验证、安全的服务器发布等方法，增强安全性。ISA Server 2004 可实现下列功能：

保护网络免受未经授权的访问。

保护 Web 和电子邮件服务器防御外来攻击。

检查传入和传出的网络通讯以确保安全性。

接收可疑活动警报。

快速的 Web 访问

Internet 提高了组织的工作效率，但这是以内容可访问、访问速度快且成本合理为前提的。ISA Server 2004 缓存通过提供本地缓存的 Web 内容将性能瓶颈控制在最少，并节省网络带宽。ISA 服务器可实现下列功能：

通过从 Web 缓存（而不是拥挤的 Internet）提供对象来提高用户的 Web 访问速度。

通过减少链路上的网络通讯来减少 Internet 带宽成本。

分布 Web 服务器内容和电子商务应用程序，从而有效地覆盖了全世界的客户并有效地控制了成本。

从 ISA 服务器 Web 缓存中提供常用的 Web 内容，并将节省出来的内部网络带宽用于其他内容请求。

统一管理

通过组合防火墙和高性能的 Web 缓存功能，ISA Server 2004 提供了有助于降低网络复杂度和减少成本的公共管理基础结构。ISA 服务器与 Windows Server 2003 和 Windows 2000 紧密集成，从而提供了一种管理用户访问以及防火墙规则配置的一致而有效的途径。

可扩展的平台

安全策略和规则因组织而异。通讯量和内容格式导致了唯一性问题。没有单个产品能够满足所有的安全和性能需求，为了实现高度的可扩展性，ISA Server 2004 便应运而生了。可用于 ISA 服务器的其他资料有：全面的软件开发人员工具包 (SDK)、大型的第三方附加解决方案选集，以及可扩展的管理选件。

使用 ISA 服务器管理组件对象模型 (COM)，可以扩展 ISA 服务器的功能。管理对象还允许对通过 ISA 服务器管理完成的所有任务进行自动化处理。这意味着 ISA 服务器管理员可以通过使用管理对象来自动完成所有任务。(abb)

ABB (Asea Brown Boveri)集团公司是由原总部位于瑞典的ASEA (阿西亚)和总部位于瑞士的BrownBoveri & Co, Ltd (布朗勃法瑞，BBC) 两个具有百年 历史 的著名电气公司于1988年合并而成。ABB 的集团总部位于瑞士苏黎世，低压交流传动研发中心位于芬兰赫尔辛基;中压交流传动研发中心位于瑞士;直流传动及传统低压电器等产品的研发中心位于德国法兰克福。

在组建ABB集团公司前，ASEA公司和BBC公司都是全球著名的电力和自动化技术设备大型生产企业。它也是全球最早从事工业器人研发制造的企业之一，其累计销量已超过 20万台，产品规格全、产量大，是世界上著名的工业机器人制造商和我国工业机器人的主要供应商。

阿西亚公司 (ASEA)

ASEA公司成立于1890年。由Elektriska Aktiebolaget （一家在斯德哥尔摩的照明电器生产商）与 Wenströms & Granströms Elektriska Kraftbolag 合并组建而成，全称 Allmänna Svenska Elektriska Aktiebolaget 公司，后来简称为阿西亚公司 (ASEA)。

ASEA在早期主要以照明电器、电机和变压器为主，1893年，ASEA 在瑞典建成了首个三相输电系统，此时距离三相系统的发明刚刚过去四年。1926年，ASEA为新修建的斯德哥尔摩至哥德堡铁路供应机车和变流器。1932年，ASEA建成了世界上最大的自冷变压器，额定电流为 2,500 kVA（千伏安）。1942 年，当中国还处于抗日战争时期，ASEA在斯尔哥德摩就研发制造了世界首台120KVA/220KV变压器。1954年，建造了世界首条100kV高压直流输电线路等重大产品和工程；1963年，ASEA 通过引进经过改良的晶闸管，能够比现有设备可持续处理更多电流，实现了重大技术突破。1969 年，ASEA公司研发出全球第一台喷涂机器人，开始进入工业机器人的研发制造领域。1978年，ASEA发明并推出全球第一批工业机器人。

布朗勃法瑞公司 (BBC)

BBC公司成立于1891年，同年成为全球首家高压输电设备生产供应商。1901年， 研发制造出欧洲首台蒸汽涡轮机等重大产品。1933年，BBC获得了涡轮机焊接转子专利，即转子由多个轮盘焊接而成。1939年 BBC建成了首台发电用燃气轮机。1943年，BBC建成了首台110kV高速空气吹弧断路器。1969年，BBC 研发了世界上首台无齿轮水泥传动。1984 在位于南美洲伊泰普的世界上最大的水力发电站安装了首台（共九台）BBC 发电机。

BBC当时是世界著名的低压电器和电气传动设备生产企业，其产品遍及工商业、民用建筑配电、各类自动化设备和大型基础设施工程。在合并前，1986年的时候，BBC 已经拥有 97 万名员工，营业收入 85 亿美元，利润达 132 亿美元。

1988年，ASEA和BBC合并组建了ABB公司，组建后的ABB公司业务范围更广，它是世界电力和自动化技术领域的领导厂商之一。合并后的ABB将业务进行拆分为四大事业部，分别是电网事业部、电气产品事业部、工业自动化事业部和机器人及运动控制事业部。

ABB公司的工业机器人研发始于1969 年的瑞典ASEA公司，1969年，ASEA公司研制出全球首台喷涂机器人，并在挪威投入使用。1974年， ASEA公司研制出世界首台微机控制、全电气驱动的五轴涂装机器人IRB6 并在1978年，ASEA发明并推出全球第一批走向商用的工业机器人。

ABB的机器人核心在于运动控制，而工业机器人的难点就在于运动控制系统，因此ABB公司在1998年，研制出了Robot Studio离线编程和仿真软件，同年研制出了Flex Picker柔性手指。

2001年：成为全球首家机器人销量突破10万台的制造商。

2005年: ABB 在上海成立机器人研发中心，并建成机器人生产线。

2009年: 研制出当时全球精度最高、速度最快、重量为25kg的六轴小型工业机器人Irb 120。

2010年: ABB最大的工业机器人生产基地和唯一的喷涂机器人生产基地一中国机器人整车喷涂实验中心建成。

2011年: ABB公司研制出全球最快码垛机器人IRB 460。

2014年： ABB公司研制出全球首合真正意义上可实现人机协作的机器人Yumi

2015年：收购Gomtec加码协作机器人业务

2016年：收购瑞典系统集成公司SVIA

2017年：收购贝加莱与收购GE工业系统业务

截止2017年底：ABB拥有研发、制造、销售和工程服务等全方位的业务活动40家本地企业

2018年：ABB庆应用中心正式开业,为户提供从应用开发、前端销售、系统成到客户服务的全价值链业务支持

最好的运动控制技术

ABB公司拥有业内最好的运动控制算法和运动控制系统。机器人的核心在于运动控制，它的控制系统历经6次大的迭代，目前使用的IRC5控制系统是在2004年研发的，可用于所有ABB机器人的控制。

工业机器人机器人工作中六个轴的联动控制技术决定了机器人整体运行速度，单纯加大单轴电机速度（功率）只会增加能耗和降低精度。而ABB的 QuickMoveTM 动态自优化运动控制技术令各轴总是以最大加速度运动，在不做任何调整的条件下，比竞争对手的机器人的生产节拍快 25%。

四大机器人家族中，ABB毛利率不是最高，但他拥有最庞大的体量，我们可以从他近三年营收额窥视一二：

从数据中可以看出来，ABB的营业额远超其他三大公司，当然ABB这么庞大的体量很大一部分来源于它的电力电气业务，电力电气贡献超过50%。

ABB下属四大事业部中，从近三年收入情况看，电气化产品和电网总贡献约60%，机器人和工业自动化占比40%，并且逐年在上升，这也与制造业市场很大关系。

从工业机器人业务收入情况看，从体量看，ABB作为行业老大机器人业务收入5277亿，同比增长63%；其余三家也均保持上升趋势；虽增长不大，但仍是四大家族中营业额和体量最高的，其机器人业务较其他三大家族更为广泛，近年来在中国持续投入，扩大市场份额。

从总体上看，ABB仍是行业老大，但仍要继续往高端行业进行发展，高端制造业的方向发展，为工业互联网的自动化筑下更为坚实的基础。

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、操作系统 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