标题摘要内容
当前的位置:
详情
【产业要闻】《2023全球人工智能创新指数报告》发布
来源: | 作者:深圳市人工智能产业协会 | 发布时间: 2024-07-13 | 445 次浏览 | 分享到:


在7月4日举办的2024世界人工智能大会科学前沿全体会议上,由中国科学技术信息研究所联合北京大学编写的《2023全球人工智能创新指数报告》(以下简称《2023指数报告》)正式发布。

发布现场


据中国科学技术信息研究所党委书记赵志耘介绍,全球人工智能创新指数研究已连续开展五年,旨在通过构建科学合理的指标体系,对46个重点国家的人工智能创新发展和治理情况进行量化评估,客观反映全球人工智能发展整体格局,明晰我国所处位势和发展优劣势。《2023指数报告》在保持指标体系整体框架不变的情况下,立足当前人工智能发展呈现出的数据算力重要性愈发突出、场景应用不断拓展、国际治理加速推进等新特征,着重对数据基础、应用潜力、国际治理参与等维度的指标进行了调整。

《2023全球人工智能创新指数报告》


《2023指数报告》显示,目前全球人工智能发展保持美国全面领先、美中两强引领的总体格局,我国人工智能发展在数据开发利用、重大原始创新等方面仍存在不足,大模型、生成式人工智能等新技术新赛道掀起人工智能科研和产业领域新一轮发展热潮。

一、美国全面领先、美中两强引领的总体格局保持不变

综合考虑总得分、国家间分差、一级指标排名等因素,《2023指数报告》将参评国家划分为四个梯队。美国和中国稳居第一梯队,总得分明显高于其他国家,第二、三、四梯队整体格局比较稳定。

自指数创建五年来,美国一直排名全球第一,中国从2020年起近四年一直排名第二。2023年美国以74.71的总分大幅领先,中国总分为52.69分,排名第二,比排名第三的英国高出近15分。

第二梯队与第一梯队的差距进一步拉大。英国连续两年位居第二梯队首位,与美国的分差从2022年的26分扩大到2023年的38分,与中国的分差从2022年的9分扩大到2023年的15分。

第三、四梯队部分国家有所进步。第三梯队国家中,印度和沙特阿拉伯近四年的排名逐年上升。第四梯队国家中,巴西和印度尼西亚等国家在科技研发和产业应用等层面取得积极进展,在人工智能开源项目数、人工智能风险投资额等指标上排名中等以上。

 参评国家2023年人工智能创新指数得分与排名


 近四年人工智能创新指数TOP15国家


二、中国人工智能发展取得积极成效,数据开发利用、原始创新等方面仍存在不足

中国大部分指标排名前列。5个一级指标均排名第二,14个二级指标中网络基础、教育、学术论文等8个指标排名前二,37个三级指标中高水平人工智能核心专业数量、人工智能企业数量等17个三级指标排名前二。

中国14个二级指标得分与排名情况


对比近几年的评价结果可以发现,中国人工智能在人才培养、科研产出、产业发展等方面均取得积极成效。高层次人工智能人才队伍持续壮大,顶会论文作者数量从2018年的328人增长到2022年的1674人,与美国的差距逐渐缩小,从2018年不到美国的50%上升到2022年美国的85.7%。高质量科研成果数量明显上升,顶会顶刊论文从2018年的817篇增长到2022年的5505篇,已位居全球第一,累计贡献的高影响力人工智能开源项目从2018年的2101项增长到2022年的4377项,目前位居全球第三。人工智能企业数量和风险投资额保持全球第二,2023年新增人工智能企业148家,高于2022年的87家,人工智能风险投资额占全球比重从2013年的6.4%增长到2023年的18.6%。

从当前主流技术路线的趋势特征以及支撑技术大规模应用的基础条件看,中国人工智能发展还存在一些不足。高质量数据资源缺乏,Hugging Face上的开源训练数据集中,中文数据集仅占5.1%,不到英文数据集的十分之一。重大引领性创新产出不及美国,2019—2023年全球发布的387个重要的机器学习模型中,美国机构主导开发的达262个,中国占68个。信息化发展水平有待提高,计算机软件支出占GDP的比重约为0.36%,与美国(1.05%)相比存在差距。

三、新技术新赛道掀起全球人工智能科研和产业领域新一轮发展热潮

2023年,人工智能飞速发展,围绕大模型等前沿热点领域的研究持续深入,生成式人工智能等新赛道为人工智能产业注入新的增长点。

一是大模型的突破带动人工智能技术创新加快,自然语言处理、多模态等领域研发提速。2023年全球发布的机器学习模型数量同比增加91.2%,达到近十年来最大增幅。自然语言处理、多模态以及AI for Science领域的模型数量都有明显增长。

二是产业界在模型开发上的领先优势不断扩大,研发主体地位更加突出。2023年产业界独立研发的机器学习模型达176个,为学术界的3.5倍。近十年产业界独立研发的机器学习模型数量占比从2013年的25.0%上升到2023年的62.6%,学术界占比却不断下降,与产业界的差距逐渐拉大。

三是生成式人工智能开源项目激增,开源仍是人工智能技术研发应用的重要模式。GitHub上发布的生成式人工智能开源项目从2022年的约1.7万个激增到2023年的约6万个。人工智能开源项目总数也在持续增长。

四是人工智能企业新增数量开始增长,创业创投低迷趋势有所转变。2018—2022年全球新增人工智能企业数逐年递减,但该趋势在2023年迎来扭转,2023年新增企业数同比上涨21.5%。全球人工智能风险投资额虽仍延续下降趋势但降幅明显缩小。