文章主题：中国人工智能, 研究现状, 发展现状
近十年来中国人工智能研究文献综述
（以中国知网为数据来源）
研究现状
自20世纪50年代起，我国便开始涉足人工智能领域的研究，然而在随后的岁月里，这一领域的学术关注度并不算很高。随着时代的进步，尤其是进入21世纪，我国的AI研究逐渐呈现出活跃的态势。据文献数据显示，近年来，我国每年发表的人工智能相关论文数量呈现逐年增长的趋势，特别是在2016年以后，增长更为显著。到2018年，中国知网上的人工智能论文数量已达到24,388篇，占所有相关论文总数的24.5%，这足以证明“人工智能”已经成为了当今无法回避的重要议题和热门话题。本文旨在对中国2009年至2018年间关于人工智能的研究进行概括，以便深入了解我国学者在这一领域的主要关注点，同时探讨我国人工智能目前的发展状况、实际应用场景，并对其未来发展趋势进行展望。
人工智能概念界定
（1）代表性专著及定义
自20世纪90年代起，全球各地的学者从各自的角度出发，对人工智能的内涵进行了深度探讨。权威教材《人工智能：一种现代的方法》将其定义为：对计算机系统如何实现人类智慧无法触及的任务的理论研究。美国斯坦福大学的尼尔逊教授则认为，人工智能是关于如何表现知识以及如何获取和使用知识的科学。同样，美国麻省理工学院的温斯顿教授也持类似观点，他将人工智能视为研究如何让计算机执行过去仅有人类能进行的智能任务的学科。此外，闫志明等人的观点是，人工智能是对模拟人类能力和智慧行为的科学研究，涵盖了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学、心理学等多个学科。蔡曙山等人则主张，人工智能就是利用机器或人工方法模拟人类智能的过程。而钟义信的观点则是，人工智能就是探索人类智能（自然智能的最佳代表）的工作原理，并在这一基础上研发出各种具备人类智能水平的人工智能机器，以满足人类的各种需求。
（2）知名咨询机构行业报告的定义
《2016高盛人工智能(AI)生态报告》将人工智能定义为一项涉及制造智能机器、可学习计算程序以及需要人类智慧解决问题的科学和工程。阿里云研究中心在同年的《人工智能：未来制胜之道》报告中，也对人工智能进行了类似的阐述，即研究、开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，这被认为是一门全新的技术科学。而在北京36氪研究院于2017年发布的《人工智能行业研究报告》中，对人工智能的定义更为深入，它强调的是利用机器来代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其核心在于模拟人的意识与思维的信息过程，这门学科综合了计算机科学、生理学、哲学等多个领域。
中国人工智能发展现状
（1）科技产出与人才投入
中国在人工智能领域的论文产出的表现非常出色，其论文总量以及高被引论文数量均位居全球首位。从1997年的4.26%增长到2017年的27.68%，这使得中国在全球人工智能论文中的占比远超其他国家。
在全球专利申请领域，我国以微弱的优势领先于美国和日本，其中，国家电网公司在该领域的表现尤为抢眼。值得注意的是，我国在全球人工智能专利布局方面的优势明显，其数量稍胜美国和日本，从而使中美日三国共同占据了全球总专利公开数量的74%份额。
在全球范围内，我国人工智能人才的储备丰富，总数排名世界第二，然而，其中杰出人才的占比却相对较低。据2017年的数据显示，我国人工智能领域的人才总量达到了18232人，占全球总量的8.9%，这一比例虽然高于美国（13.9%），但仍然有提升的空间。人才投入主要集中在高校和科研机构，清华大学和中国科学院成为了全球人工智能人才投入量最大的两个机构。
（2）产业发展和市场应用
企业规模：中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。
中国已经成为全球人工智能(AI)投融资规模最大的国家。据2017年的数据显示，全球AI投融资的总规模达到了395亿美元，涉及1208笔交易。在这些交易中，中国的投融资总额高达277.1亿美元，涉及的融资事件数量为369笔。值得注意的是，中国AI企业的融资总额占据了全球融资总额的70%，而且融资笔数也达到了31%。这些数据充分展示了我国在AI领域强大的投资实力和巨大的市场潜力。
中国人工智能市场正在经历飞速发展，尤其是计算机视觉领域，其市场规模已经超越了其他技术领域，成为最大的市场规模。据数据显示，2017年中国人工智能市场的规模达到了237.4亿元，较2016年同期增长了67%。在这个市场中，生物识别、图像识别、视频识别等技术的应用占据了主导地位，其中计算机视觉市场规模最为庞大，达到了82.8亿元，占到了整个市场规模的三分之一左右，显示出了这一领域巨大的潜力和广阔的前景。
中国人工智能的应用场景
对于人工智能的应用场景研究是学者重点关注的问题，有的学者宽泛地研究人工智能的应用场景，有的学者则从其中一个应用场景着手进行深入的研究。对近十年文献的梳理，笔者将学者们研究的人工智能的应用场景分为以下几个方面。
AI+传媒
以“人工智能”和“传媒”、“媒体”、“媒介”、“新闻”和传播等字样为关键词，可以在中国知网上检索到4879篇相关文献。研究角度主要有以下几个方面，一是探讨人工智能在传媒业的应用，目前包括新闻机器人写作、传感器新闻、个性化推送、临场化新闻以及分布式新闻等五种新模式都是人工智能在传媒业的生产端和用户端的渗透。自新华社推出的人工智能主播后，实则有六种新模式。二是从新闻传播学角度或者技术逻辑分析人工智能为传媒业带来的变革。喻国明曾从内容采集、内容生产以及内容投送三个环节探讨人工智能对传媒运作的重构。三是探析人工智能对传媒教育提出的要求，这一类的研究相对比较少。四是比较宏观地探讨人工智能对传媒业的影响，包括机遇和挑战两个部分。在机遇方面主要从前文第二点展开，其中传媒产业体制转型、媒体融合等是学界的关注的亮点；在挑战方面，主要是从伦理道德方面讨论，包括智能替代传媒工作者的思考、算法使用户陷入“信息茧房”、新闻报道的伦理失范问题等。
AI+教育
以“人工智能”和“教育”为关键词，可以检索到3615篇文献。主要探讨人工智能对教育资源的分配的影响、人工智能与教育模式的创新以及人工智能引发对教师职业的思考等问题。
AI+制造
以“人工智能”和“制造”为关键词，可以检索到3319篇文献。目前“人工智能+制造”的典型方向主要有三类：一是智能生产，实现生产设备、价值链、供应链的数字化连接和高度协同，使生产系统具备敏捷感知、实时分析、自主决策精准执行、学习提升等能力，全面提升生产效率。二是智能产品，通过云端连接或将训练好的人工智能系统封装到硬件中等方式，赋予产品智能化响应外界变化和用户需求的能力。三是智能服务，实时监测产品状态和响应用户需求，提供以租代售、按时计费、远程诊断、故障预测、远程维修、一体化解决方案等增值服务，实现制造企业从提供产品向提供“产品+服务”的转变。“智能+制造”可以极大提高生产和服务效率，例如，京东的仓库机器人项目可减少人工55%～65%，同时效率可超过3.5倍的人工拣选，拣选准确率达99.5%以上。智能计算重构物流运作流程，使物流程序呈现智能化和效益化。
AI+金融
以“人工智能”和“金融”为关键词，可以检索到1348条。人工智能在金融领域的应用主要包括“智能投顾”和金融欺诈检测等。学者认为人工智能技术与金融体系将进行全面融合，形成智能金融，具体来说，包括变革金融服务，多维度进行风险监控，开辟资产管理新路径以及金融业生物识别技术的应用。
AI+医疗
以“人工智能”和“医疗”为关键词，可以检索到1007篇文献。医疗领域是当前人工智能应用较为广泛的领域，腾讯、百度、阿里等互联网巨头纷纷布局智能医疗产业，而第四范式、科大讯飞等人工智能科技公司也积极寻求相关产品在医疗领域落地。根据中国数字医疗网统计，2016年中国AI+医疗市场规模达到96.61亿元，增长率为37.9%，中国AI+医疗市场规模在持续增长，2017年超130亿元，增长40.7%，有望在2018年市场规模达到200亿元。医疗AI从应用方向和解决问题上划分，主要对应的公司类型有医学影像、药物研发、辅助诊疗、健康管理、语音交互、信息化管理等。但从学术成果来看，相关的研究比较少，不是很符合当前发展的情况。
AI+电网
以“人工智能”和“电网”为关键词，可以检索到552篇文献。人工智能技术从发展之初就一直受到电力领域学者的高度关注，专家系统、人工神经网络、模糊集理论以及启发式搜索等传统人工智能方法在电力系统中早已广泛应用。具体体现在能源供应领域、电力系统安全与控制领域、运维与故障诊断领域、电力需求领域、电力市场领域等五个领域。
此外，还有学者关注到人工智能在国家治理、军事领域等方面的应用，由于数量较少，本文便不在此做梳理。
人工智能带来的挑战与思考
技术的进步为人们的生活带来便利，为社会创造更多可能性，同时也存在着一些负面影响值得人们思考。当众人都在为技术进步而欢呼时，总有一部分学者敢于用批判性的思维去反思人工智能可能带来问题。本文具体从以下四个方面进行详细梳理。
人工智能与信息安全
人工智能的发展也带来了数据、隐私等信息安全隐忧。邵国松认为，目前来说，人工智能至少可通过三种方式侵犯隐私，即非法监控、非法侵入个人空间或住宅以及非法干扰个人行为。针对隐私信息的保护，不同的学者有不同的看法。
学者卡罗( M． ＲyanCalo) 教授认为，为更好得保护隐私，公共政策制定者应对军事部门与执法部门利用机器人监控公民施以限制。
王军认为区块链技术为隐私保护提供思路。首先是将隐私信息所有权归还公众（于它是一种去中心化的、分布式的、区块化存储的数据库，因此能有效免除个人数据被中心化平台控制而产生的各种风险。）；其次，区块链技术还可以在实现隐私内容共享的同时，通过其特有的防篡改技术来保证数据的安全性。最后，区块链技术还能确定隐私侵犯的主体及其具体行为。
刘浩则更加强调完善相关法律法规。首先出台专门的隐私权保护法；其次，可以借鉴美国相关经验，在人工智能行业建立行业自律组织。
人工智能引发的著作权问题
人工智能所引发的著作权的思考主要体现在三个方面，一是人工智能是否属于著作权法保护的作品。二是人工智能作品归属问题。三是人工智能作品应当如何保护。
张春艳根据“人工智能生成物”和“人工智能创造物”的不同称呼对人工智能是否属于著作权保护的作品做了自己的见解。“‘人工智能生成物’的说法，认为人工智能生成物不是作品，因为由于这些生成物都是运用算法、规则和模版的结果，并非源自人的思想或者情感，不具备作者独特个性，没有发挥人的聪明才智，因此人工智能生成物不属于著作权法保护的作品。‘人工智能创造物’的说法则认为人工智能创作物可以视作被著作权法保护的作品。”
对于人工智能作品的归属问题，李伟民将其归纳为两种模式，模式一：把人工智能作品作为“孤儿作品”予以保护。模式二：以“视为作者”原则安排人工智能智力成果的归属。
对于人工智能作品应当如何保护的问题，郭宁认为人工智能作品不符合著作权法的保护逻辑，但是，制定专门的法律进行保护不仅成本高，而且影响法律体系的平衡，因此将人工智能的产品作为财产权的邻接权保护的方法是最为合理的。
人工智能对伦理道德的挑战
人工智能的伦理问题引起了各国各政府的广泛关注，我国也意识到了人工智能所带来的伦理问题，我国2017年发布的《新一代人工智能发展规划》中指出制定人工智能发展的伦理规范是促进人工智能发展的重要保证措施。段伟文认为，人工智能体的拟主体性赋予了人工智能特有的拟伦理角色。这种拟伦理角色可能引发对于“人的尊严”、“伦理”以及“劳动”等与人存在价值相关联的概念的重新定义。刘宪权认为机器人道德应该被赋予和认可，而且机器人道德是具有自主意识的智能机器人判断某种行为正当与否的基本标准与，是人工智能领域法律制度安排的深层次前提和基础。当前国内对于人工智能的伦理研究可以分为四种进路，一是面向应用场景的描述性研究；二是凸显主体责任的责任伦理研究；三是基于主体权利的权利伦理研究；四是探讨伦理嵌入的机器伦理研究。
人工智能对社会公平的影响
对此，绝大部分学者认为人工智能加剧了社会不公。“人工智能技术越发达，信息鸿沟就越深，进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟，而在人工智能时代，“边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务，也更不易获得紧缺的服务资源。”此外，一位业内人士认为由于人类逐渐被替代，大量价值将归属于人工智能劳动力的所有者，技比例可分配的社会财富反而会大幅下降，导致严重的社会财富分配的不平衡。
人工智能的发展阶段及趋势判断
鉴于我国当前科技产出与人才投入、人工智能产品落地以及人工智能企业规模在全球都是出于领先地位的，我认为中国很有可能成为第五次革命——人工智能的爆发地。当前资本疯狂追逐，人工智能产品纷纷落地，人工智能为我国都带来了大量的机遇，同时也伴随着法律和道德思考。我国在充分利用人工智能谋求发展的同时，也应该充分考虑到人工智能带来的负面影响，只有正确认识人工智能，才能正确发展人工智能。
从全球来看，按照水平高低，业界和学界将人工智能分成三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能，而当前还处于弱人工智能时代，人工智能还有很多的可能性值得去探索；但超人工智能不应该成为终极目标。国际人工智能联合会前主席、牛津大学计算机系主任迈克尔·伍德里奇(Michael Wooldrige)教授在 2016 年 CCF-GAIR 大会报告中表示首先，从技术上来说，主流人工智能学界的努力从来就不是朝向强人工智能，现有技术的发展也不会自动地使强人工智能成为可能；第二，即便想研究强人工智能，也不知道路在何方；第三，即便强人工智能是可能的，也不应该去研究它。
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