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應用場景市場空間廣闊，全球市場格局未定。受益于全球開源社區，應用層進入門檻相對較低。目前，應用層是人工智能產業鏈中市場規模的層級。據中國電子學會統計，2019 年，全球應用層產業規模將達到 360.5 億元，約是技術層的 1.67 倍，基礎層的 2.53 倍。在全球范圍內，人工智能仍處在產業化和市場化的探索階段，落地場景的豐富度、用戶需求和解決方案的市場滲透率均有待提高。目前，國際上尚未出現擁有主導權的壟斷企業，在很多細分領域的市場競爭格局尚未定型。

中國側重應用層產業布局，市場發展潛力大。歐洲、美國等發達國家和地區的人工智能產業商業落地期較早，以谷歌、亞馬遜等企業為首的科技巨頭注重打造于從芯片、操作系統到應用技術研發再到細分場景運用的垂直生態，市場整體發展相對成熟；而應用層是我國人工智能市場Z為活躍的領域，其市場規模和企業數量也在國內 AI 分布層級占比。據艾瑞咨詢統計，2019 年，國內 77%的人工智能企業分布在應用層。得益于廣闊市場空間以及大規模的用戶基礎，中國市場發展潛力較大，且在產業化應用上已有部分企業居于世界前列。例如，中國 AI+安防技術、產品和解決方案引領全球產業發展，?？低暫痛笕A股份分別占據全球智能安防企業和第四名。

整體來看，國內人工智能完整產業鏈已初步形成，但仍存在結構性問題。從產業生態來看， 我國偏重于技術層和應用層，尤其是終端產品落地應用豐富，技術商業化程度比肩歐美。 但與美國等發達國家相比，我國在基礎層缺乏突破性、標志性的研究成果，底層技術和基礎理論方面尚顯薄弱。初期國內政策偏重互聯網領域，行業發展追求速度，資金投向追捧易于變現的終端應用。人工智能產業發展較為“浮躁”，導致研發周期長、資金投入大、見效慢的基礎層創新被市場忽略。“頭重腳輕”的發展態勢導致我國依賴國外開發工具、基礎器件等問題，不利于我國人工智能生態的布局和產業的長期發展。短期來看，應用終端領域投資產出明顯，但其難以成為引導未來經濟變革的核心驅動力。中長期來看，人工智能發展根源于基礎層（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能發展潛力

基于人工智能產業發展現狀，我們將從智能產業基礎、學術生態和創新環境三個維度，對中國、美國和歐洲 28 國人工智能發展潛力進行評估，并使用熵值法確定各指標相應權重后，利用理想值法（TOPSIS 法）構建了一個代表人工智能發展潛力整體情況的綜合指標。

從智能產業基礎的角度

產業化程度：增長強勁，產業規模僅次美國

中國人工智能尚在產業化初期，但市場發展潛力較大。產業化程度是判斷人工智能發展活力的綜合指標，從市場規模角度，據 IDC 數據，2019 年，美國、西歐和中國的人工智能市場規模分別是 213、71.25 和 45 億美元，占全球市場份額依次為 57%、19%和 12%。中國與美國的市場規模存在較大差異，但近年來國內 AI 技術的快速發展帶動市場規模高速增長，2019 年增速高達 64%，遠高于美國（26%）和西歐（41%）。從企業數量角度，據清華大學科技政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中國（1011 家）和美國（2028 家） 人工智能企業數全球遙遙領先，第三位英國（392 家）不及中國企業數的 40%。從企業布局角度，據騰訊研究院，中國 46%和 22%的人工智能企業分布在語音識別和計算機視覺領域。橫向來看，美國在基礎層和技術層企業數量領先中國，尤其是在自然語言處理、機器學習和技術平臺領域。而在應用層面（智能機器人、智能無人機），中美差距略小。展望未來，在政策扶持、資本熱捧和數據規模先天優勢下，中國人工智能產業將保持強勁的增長態勢，發展潛力較大。

專利申請量是衡量人工智能技術創新能力和發展潛質的核心要素。在全球范圍內，人工智 能專利申請主要來源于中國、美國和日本。2000 年至 2018 年間，中美日三國 AI 專利申請量占全球總申請量的 73.95%。中國雖在 AI 領域起步較晚，但自 2010 年起，專利產出量首超美國，并長期雄踞申請量首位。

從專利申請領域來看，深度學習、語音識別、人臉識別和機器人等熱門領域均成為各國重點布局領域。其中，美國幾乎全領域領跑，而中國在語音識別（中文語音識別正確率世界 ）、文本挖掘、云計算領域優勢明顯。具體來看，多數國內專利于 AI 科技熱潮興起后申請，并集中在應用端（如智能搜索、智能推薦），而 AI 芯片、基礎算法等關鍵領域和前沿領域專利技術主要仍被美國掌握。由此反映出中國 AI 發展存在基礎不牢，存在表面繁榮的結構性不均衡問題。

從專利權人分布來看，中國高校和科研機構創新占據主導地位，或導致理論、技術和產業割斷的市場格局。歐美日人工智能申請人集中在企業，IBM、微軟、三星等巨頭企業已構建了相對成熟的研發體系和策略，成為專利申請量Z多的專利人之一。其中，IBM 擁有專利數量全球遙遙領先，截至 2018 年 12 月 31 日，共擁有 4079 件 AI 專利。而中國是全球的大學和研究機構 AI 專利申請高于企業的國家。由于高校與企業定位與利益追求本質上存在差異，國內技術創新與市場需求是否有效結合的問題值得關注。

中國 AI 專利質量參差不齊，海外市場布局仍有欠缺。盡管中國專利申請量遠超美國，但技術“多而不強，專而不優”問題亟待調整。其一，中國 AI 專利國內為主，高質量 PCT 數量較少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 進行管理，在全球范圍內保護專利發明者的條約。PCT 通常被為是具有較高的技術價值。據中國專利保護協會統計，美國 PCT 申請量占全球的 41%，國際應用廣泛。而中國 PCT 數量（2568 件）相對較少，僅為美國 PCT 申請量的 1/4。目前，我國 AI 技術尚未形成規模性技術輸出，國際市場布局欠缺；其二，中國實用新型專利占比高，專利廢棄比例大。我國專利類別包括發明、實用新型專利和外觀設計三類，技術難度依次降低。中國擁有 AI 專利中較多為門檻低的實用新型專利，如 2017 年，發明專利僅占申請總量的 23%。此外，據劍橋大學報告顯示，受高昂專利維護費用影響，我國 61%的 AI 實用新型和 95%的外觀設計將于 5 年后失效，而美國 85.6%的專利仍能得到有效保留。

人才儲備：供需失衡人才缺口大

人才的數量與質量直接決定了人工智能的發展水平和潛力。目前，全球人工智能人才分布不均且短缺。據清華大學統計，截至 2017 年，人才儲備排名前 10 的國家占全球總量的 61.8%。歐洲 28 國擁有 43064 名人工智能人才，位居全球，占全球總量的 21.1%。美國和中國分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中國基礎人才儲備尤顯薄弱。根據騰訊研究院，美國 AI 技術層人才是中國 2.26 倍，基礎層人才數是中國的 13.8 倍。

我國人工智能人才供需嚴重失衡，杰出人才缺口大。據 BOSS 直聘測算，2017 年國內人工智能人才僅能滿足企業 60%的需求，保守估計人才缺口已超過 100 萬。而在部分核心領域（語音識別、圖像識別等）， AI 人才供給甚至不足市場需求的 40%，且這種趨勢隨 AI 企業的增加而愈發嚴重。在人工智能技術和應用的摸索階段，杰出人才對產業發展起著至關重要的作用，甚至影響技術路線的發展。美國（5158 人）、歐盟（5787 人）依托雄厚的科研創新能力和發展機會聚集了大量精英，其杰出人才數在全球遙遙領先，而中國杰出人才（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生態體系對外來人才吸引和留住本國人才的能力。根據 Element AI 企業的劃分標準，中國、美國等國家屬于 AI 人才流入與流出率均較低的錨定國（Anchored Countries），尤其是美國的人工智能人才總量保持相對穩定。具體來看，國內人工智能培育仍以本土為主，海外人才回流中國的 AI 人才數量僅占國內人才總量的 9%，其中，美國是國內 AI人才回流的大來源大國，占所有回流中國人才比重的 43.9%。 可見國內政策、技術、環境的發展對海外人才的吸引力仍有待加強。