来源：社科院工业经济研究所
作者：郭朝先，中国社会科学院工业经济研究所研究员、产业组织研究室主任、中国社会科学院大学教授、博士生导师、中国可持续发展研究会理事；
方澳，中国社会科学院大学经济学院。
本文首发《经济日报》2022-4-19
近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，各国竞相制定数字经济发展战略、出台鼓励政策，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
在诸多革命性数字技术中，人工智能以其渗透性、协同性、替代性、创新性等“技术—经济”特性，能通过核心产业的扩张、融合产业的赋能、潜在关联产业的活化等，促进经济高质量发展。世界主要经济体都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重要战略。
在人工智能领域，研发创新的意义尤为重要。人工智能不仅能作为一种产品或服务参与到经济系统中，而且能实现对劳动、资本等其他传统生产要素的替代，进而重构生产函数，对经济运行产生变革性作用。未来一段时期，加快人工智能创新发展，促进人工智能与互联网、大数据等产业深度融合，发挥人工智能对传统产业的赋能作用，积极参与全球人工智能创新链竞争并获取优势地位，对我国加快建设创新型国家和世界科技强国，都具有重要意义。
人工智能创新链的主要特征
“创新链”这一概念最早被用于描述创新活动中不同环节的相互关系，包括技术创新过程中的基础研究、技术研发以及产品创新过程中的实际应用和产业化、市场化等环节。
随着新一轮科技革命和产业变革加速演进，生产函数底层架构出现变化，新的生产要素与生产方式展现出越来越强的重要性，我国学界已普遍认识到积极参与全球创新链竞争的战略意义，虽然对于创新链还存在不同理解，但对于以产业发展为导向的创新链内涵已经形成以下共识：创新链基于产业环节存在一系列创新节点，不同节点的创新主体以产业发展为导向，通过调配与整合链上的创新资源，最终实现价值创造与增值；产业发展在创新链中起导向作用，创新范围不仅包括科研知识创造、技术与产品成果创新，也包括商业模式、服务功能的改进；创新主体对创新资源进行调配整合，既包括对材料、设备、资金等有形资源的调配，也包括对知识、信息、观念等无形资源的整合；创新主体中，大学及科研机构等是基础知识的主要创新者，企业是科技成果应用与商业化的主要实施者，金融机构或科技中介机构是创新要素的主要调控者。
当前，我国对人工智能创新链的研究还比较缺乏系统性。进一步深化相关研究，需依据人工智能的“技术—经济”特性，研判人工智能创新链的主要特征。相关特征主要表现为以下几个方面。一是多元性。首先是创新参与主体多元性，既包括核心企业、上下游企业、大学科研机构等创新活动主体，也包括政府、金融机构、科技中介机构等其他主体；其次是创新资源多元性，包括人才、资金、专利、设备、观念等；最后是创新链结构多元性，包括政策链、服务链、资金链、人才链等一系列配套链式架构。二是协同性。创新主体对产品进行研发创新的过程，涉及需求分析、技术解构、服务演化等一系列新知识积累，只有当这些新知识与其他创新资源在各主体间充分流动，各主体就创新行为达成协同，才能有效实现创新。三是循环性。创新产品进入市场后，市场对产品、服务提出新的需求，使用、体验产生的应用数据与信息反馈重新进入创新链结构，作为一种新的创新要素促进理论研究与技术更迭。四是发展性。创新资源的循环流动意味着创新链是一个不断发展的动态架构。随着创新主体的不断增多，创新范围与产业领域持续扩张，创新资源进一步发挥溢出效应，创新链地位也将进一步巩固。
全球人工智能创新链竞争态势
当前，全球人工智能创新链基本形成了中美两国主导、东亚北美西欧协同引领的格局。
一方面，以中国为代表的东亚地区已初步形成人工智能知识创新高地，但北美地区依旧掌握理论创新话语权。有数据显示，中国人工智能出版物总数在2017年成为世界第一，在2020年贡献了全球22.4%的出版物数量。在期刊发表文献数量上，中国于2017年超越美国成为世界第一，2020年全球占比达到18%。就整个东亚地区而言，相关期刊发表文献数在2020年达到全球的26.7%，已初步形成人工智能知识创新高地。但是，在更能体现人工智能重点研发方向与赛道规则制定权方面，以美国为代表的北美地区依旧把握着理论创新话语权。2020年，美国会议出版文献数在全球占比19.4%，中国则为15.2%，在会议出版文献引用情况上，美国占比达到40.1%。
另一方面，全球已基本形成中美两国共同引领技术创新的格局。据统计，2010年至2019年，全球人工智能专利申请量521264件，其中，中国申请量为389571件，居世界第一位，占全球总量的74.7%。2010年至2021年2月，全球累计人工智能领域的专利授权量达17.8万件，中国占比43%位居首位，美国占比33%。中国的技术创新主要集中在已有技术优化和工程实现上，颠覆性技术创新相对缺乏，相比之下，美国则在这方面拥有较大领先优势。
与此同时，全球人工智能软硬件产业创新总体上由美国、中国、欧盟、日本主导。美国人工智能软件产业具有巨大体量优势，同时处于较高创新等级，基本把持了人工智能软件产业话语权；中国不断降低对其他国家的依赖程度，在硬件产业上同时具备创新与贸易优势；欧盟在软件产业上依赖美国、东盟，在电子产业上依赖中国、美国，且依赖程度有加强趋势；日本仍然维持在人工智能软硬件产业创新链的头部地位，但对其他国家的依赖程度有所提高。
多措并举提升创新链竞争力
相比其他领先国家，我国的人工智能创新链仍存在诸多不足。比如，知识创新缺少理论话语权，缺乏原创性颠覆性技术创新；产业链供应链创新链失衡，且面临被国际垄断巨头压制的风险；产学研主体创新资源流通不畅，市场创新活力相对不足；政策链、服务链、资金链、人才链等创新支撑链有待健全。对此，需立足自身优势，补短板、锻长板，在保持领先地位的同时，大力提升创新链竞争力，力争在全球人工智能创新链竞争中把握主动。
第一，推进基础理论和关键共性技术协同创新。要加快构建开放协同的人工智能科技创新体系，在重点前沿领域探索布局。特别是要发挥我国算力强、数据多、场景全、使用基数大的优势，力争在理论、方法、工具、系统等基础理论和关键共性技术方面取得变革性、颠覆性突破，全面增强人工智能原始创新能力。与此同时，要发挥政策引导作用，促进产学研用结合，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。
第二，加强相关产业与人工智能产业链创新链融通发展。需充分发挥我国在新型基础设施建设和产业应用方面的巨大优势，建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，推进人工智能与相关产业融合发展；依托国家新一代人工智能创新发展试验区，大力开展人工智能技术示范、政策试验和社会实验，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式；加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系，发展多种形式的科技中介服务机构，促进企业之间、企业与大学及科研院所之间的知识流动和技术转移转化。
第三，制定相关法律法规和标准，优化创新环境。一方面，要实现创新发展和风险治理的有效平衡，加强各类标准规范、数据开放与隐私保护、算法监管与问责等体系化研究，引导和规范人工智能发展。另一方面，要深入研究人工智能发展的新情况新问题，探索人工智能领域监管的适用性问题，不断完善相关法律法规，创造公平的竞争环境、良好的商业秩序，激发市场主体的创新活力。
第四，培养和引进相结合，大力增加高端人才供给。既要加强人才储备和梯队建设，积极开设人工智能专业，加强基础学科建设，又要拓宽国际人才交流渠道，鼓励国际合作交流，还要完善全国统一、竞争有序的技术产权市场体系建设，建立并完善人工智能知识产权交易制度，促进技术扩散。
第五，有效拓展国际合作，参与全球人工智能创新链与治理体系。需坚持国际视野和全球思维，以开放心态应对全球竞争，搭建全球化服务平台，促进国际交流，吸引全球创新资源要素参与我国人工智能技术及产业发展，广泛组织参与人工智能国际合作。要完善人工智能产业贸易促进政策，加强制度供给和法律保障，加强人才交流与技术共享。应借鉴国际规则和经验，围绕数据跨境流动等重大问题探索建立治理规则，积极参与全球人工智能领域的规则制定，为全球人工智能发展贡献“中国智慧”。
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