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2020全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告

2020全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告

定  價:98 元

        

  • 作者:中國科學(xué)技術(shù)信息研究所
  • 出版時間:2022/5/1
  • ISBN:9787518984534
  • 出 版 社:科學(xué)技術(shù)文獻出版社
  • 中圖法分類:TP18 
  • 頁碼:
  • 紙張:銅版紙
  • 版次:
  • 開本:16開
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當(dāng)今世界百年未有之大變局加速演進,人工智能發(fā)展已成為大國博弈的核心陣
地。加快發(fā)展人工智能事關(guān)我國發(fā)展全局和國家安全,是我們贏得全球科技競爭主
動權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手,是推動我國科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升
的重要戰(zhàn)略資源。2016年以來,美國、英國、德國、韓國、日本等全球主要國家加
緊出臺專項戰(zhàn)略規(guī)劃和政策,圍繞基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)、人才、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方
面強化部署,力圖在新一輪創(chuàng)新競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)。為客觀評價全球主要國家人工
智能發(fā)展態(tài)勢,明晰我國所處的位勢,2019年中國科學(xué)技術(shù)信息研究所聯(lián)合北京大
學(xué)成立了全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)研究組,開展全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)研究工作,組
織撰寫《全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告》,探索構(gòu)建科學(xué)合理的指標(biāo)體系,以對全球
主要國家和地區(qū)的人工智能創(chuàng)新發(fā)展情況進行量化評估。
《全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告》結(jié)合人工智能的概念特征及創(chuàng)新基礎(chǔ)理論,
構(gòu)建了一個三層指標(biāo)體系,其中包括基礎(chǔ)支撐、創(chuàng)新資源與環(huán)境、科技研發(fā)、產(chǎn)業(yè)
與應(yīng)用等4個一級指標(biāo),計算基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、人才和專利等10個二級指標(biāo),以
及數(shù)據(jù)中心保有率、互聯(lián)網(wǎng)使用率、人工智能學(xué)者人口參與率、人均人工智能
專利授權(quán)量等29個三級指標(biāo)。一級指標(biāo)中,基礎(chǔ)支撐、創(chuàng)新資源與環(huán)境對應(yīng)人工
智能創(chuàng)新投入,體現(xiàn)一國發(fā)展人工智能所具備的基礎(chǔ)條件和關(guān)鍵資源;科技研發(fā)、
產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用對應(yīng)人工智能創(chuàng)新產(chǎn)出,體現(xiàn)一國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)競
爭力。
《全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告》對46個國家(主要包括G20成員國、歐盟成員
國和部分一帶一路沿線國家)的人工智能創(chuàng)新水平進行綜合評價和分類評價,
不僅得出各國的人工智能創(chuàng)新指數(shù),還對每一個三級指標(biāo)進行更深入的國別分析,
刻畫了各國人工智能創(chuàng)新綜合實力和明顯的優(yōu)劣勢。根據(jù)人工智能創(chuàng)新指數(shù)綜合得
分,將46個參評國家劃分為4個梯隊:美國獨列梯隊,人工智能綜合實力遙
遙領(lǐng)先其他國家,在基礎(chǔ)支撐、創(chuàng)新資源與環(huán)境、科技研發(fā)和產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用4個方面
均具有明顯優(yōu)勢;第二梯隊包括中國、韓國、加拿大等14個國家,各國總體創(chuàng)新
水平相當(dāng)且各具發(fā)展特色;第三梯隊包括盧森堡、比利時、奧地利等24個國家,
它們在人工智能科技研發(fā)方面與第二梯隊國家存在較大差距;第四梯隊的7個國家
人工智能發(fā)展普遍落后,尤其是在人工智能創(chuàng)新資源與環(huán)境、科技研發(fā)方面與前三
個梯隊國家有較大差距。
中國在人工智能發(fā)展起步較晚、基礎(chǔ)相對薄弱的背景下,及時把握人工智
能發(fā)展機遇,總體呈現(xiàn)較好的發(fā)展勢頭,綜合實力已躋身世界前列,在超算中心
建設(shè)、論文和專利產(chǎn)出、企業(yè)成長,以及5G、物聯(lián)網(wǎng)等方面具備一定的優(yōu)勢,
但同時也面臨人工智能相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)滯后、人才集聚度不高、高質(zhì)量開
源代碼有待開發(fā)等不足與挑戰(zhàn)。為此,我們還需進一步聚焦人工智能前沿基礎(chǔ)理
論突破、開源算法平臺構(gòu)建等關(guān)鍵環(huán)節(jié),集中優(yōu)勢資源加強原創(chuàng)性、引領(lǐng)性科技
攻關(guān),加大人才引進和本土人才自主培養(yǎng)力度,努力建設(shè)全球人工智能人才.
高地。

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