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将分歧摆到桌面的两人，实际上关系匪浅。

　　为实现科技自立自强、抓住新一轮科技革命的重大战略机遇，中国将人工智能作为实现现代化的核心技术和关键科技力量。2024年政府工作报告指出要加快发展新质生产力西方最大但人文艺术视频，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，促进数字经济与实体经济深度融合。人工智能是摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径的先进生产力质态。大力发展人工智能产业、强化中国人工智能产业链供应链安全、护航人工智能发展、保障数字中国建设安全，是目前的工作重点，也是克服“卡脖子”的关键。　　作为与发达国家发展差距较大的产业之一，同时作为“卡脖子”的关键核心技术，中国人工智能产业不仅要不断增强其产业链供应链韧性，还要将人工智能产业安全水平摆到更加突出的位置。　　任意一个产业链供应链都具有网络化、复杂性、动态化、多样化的特征，产业链上任一节点受到冲击都会波及其他节点，从而对整个产业链供应链造成风险，为抑制这种风险，亟需提升产业链供应链韧性。因此，产业链供应链韧性被定义为在产业链供应链运行过程中尽可能保持产业链供应链完整性的能力，具有韧性的产业链供应链体系能够抵御冲击对产业链供应链带来的负面影响。基于此，人工智能产业链供应链韧性应包括四个方面的内容:抵抗能力、恢复能力、控制能力、创新能力。为遵循选取全面、逻辑清晰、数据可得、度量可行等原则，本文构建的指标体系尽可能从官方统计年鉴数据库中搜集、获取数据，从而在不改变原始数据经济含义的基础上客观反映人工智能产业链供应链韧性情况。　　本文所构建的包含抵抗能力、恢复能力、控制能力与创新能力在内的四个维度的人工智能产业链供应链韧性与安全指标体系如表1所示。　　根据人工智能产业链供应链韧性与安全指标体系，本文利用交叉熵无偏赋权法对中国与美国、日本、韩国、德国的人工智能产业链供应链韧性进行测算，结果如表2所示。总体来看，从2011-2021年，除了日本以外，各个国家的人工智能产业链供应链韧性都在逐步增强，但差距在逐渐扩大。　　具体来看，美国凭借其在第三次科技革命中的发展成就，在过去的11年中，人工智能产业链供应链韧性与安全指数一直在5个国家中位列首位，从76.48提升至134.67。中国人工智能产业链供应链韧性在2011年位列5个国家的末位，进入新发展阶段以来，人工智能产业链供应链韧性与安全指数明显上升，至2021年已经升至第2位。德国2011年人工智能产业链供应链韧性与安全指数为68.23、至2021年缓慢提升到77.71，但由于其他国家的人工智能产业链供应链韧性与安全指数增速快于德国，致使其排名从第2位下降至第4位。日本人工智能产业链供应链韧性与安全指数从2011年的67.46下降至56.51，排名从第3位下降至第5位。韩国人工智能产业链供应链韧性与安全指数在2011年仅有58.84、位列第4位，于2021年提升到99.98，但由于增幅小于中国，排名仅提升1位至第3位。　　从2011年到2021年，国际间的人工智能产业链供应链韧性与安全水平出现明显分化。2011年，中国、美国、德国、日本与韩国的人工智能产业链供应链韧性与安全指数平均水平为63.66，最大值与最小值之间的差距仅29.17。至2021年，5个国家的人工智能产业链供应链韧性与安全指数平均值为95.79，得分最高的美国与最低的日本之间的差距拉大到78.16。　　各国人工智能产业链供应链韧性与安全指数按维度指标得分与排名情况如表３所示。　　2021年，美国人工智能产业链供应链韧性与安全指数达到134.67，处于第一梯队，中国与韩国分别为110.10和99.98，高于５国平均值，处于第二梯队，德国与日本分别为77.71与56.51，处于第三梯队。　　分维度来看，美国在创新能力位列第１，抵抗能力位列第４；中国在抵抗能力与创新能力位列第２，抵抗能力与排名第１的韩国差距较小，创新能力与排名第１的美国存在一定的差距，但控制能力处于第三梯队，得分较低；德国在恢复能力与控制能力位列第１，创新能力位列第５；日本在控制能力位列第２，其余排名均靠后；韩国在抵抗能力位列第1，恢复能力与控制能力相对较弱。中国人工智能产业链供应链韧性与安全水平整体呈现显著的提升趋势，创新能力领先于韩国、德国、日本，但仍有提升空间，同时创新能力的提升也能作用于抵抗能力、恢复能力与控制能力。　　因此，为了增强人工智能产业链供应链韧性与安全水平，中国首先应着力提高创新能力，从而推动恢复能力、控制能力与抵抗能力提升。　　通过对比发现，中国人工智能产业链供应链韧性与安全水平整体处于中上游，从2011年至今呈现显著的提升趋势，创新能力领先于韩国、德国、日本，但对产业链供应链的控制程度相对较弱，产业链供应链自主可控有待进一步实现。　　人工智能是新一轮科技革命与产业变革的重要　　从所申请专利的技术主题来看，数据挖掘、实时计算、计算机视觉、机器学习、模式识别、算法、计算机工程、计算机图形、数据库、机械工程、计算机硬件、计算机网络、仿真、人机交互与语音识别等领域成为各国人工智能发展的重点领域，美国几乎在各个技术主题均处于世界领先地位，中国在语音识别、数据挖掘、实时计算、计算机视觉等技术主题具有较为显著的优势。尽管目前中国已经基本形成人工智能完整产业链，但中国的人工智能专利多集中于产业链下游的应用层，关于产业链基础层与技术层的相关专利较少，尤其是芯片、核心电器元器件、算法等关键技术主题、核心技术主题仍与国际领先水平存在差距。　　从申请专利权人分布来看，美国人工智能专利权人95.7%集中在企业，包括IBM、英特尔、微软、谷歌等企业，而中国高校与研究所是人工智能专利申请的主要机构，这就造成中国人工智能理论发展、技术进步与产业发展的分割局面。华为麒麟9000S芯片采用　　中国人工智能发展迅猛，但是产业链供应链的控制能力问题突出。其中，关键技术受控制程度用芯片进口占进口总额的比重、高科技出口占制成品出口的比重进行衡量;产业链安全利用知识产权费用中收取与支出比重进行衡量，如果知识产权费用中收取费用高于支出费用，则认为本国的相关技术发展更为成熟对国外技术的依赖程度较低，产业链安全更易被保障;反之，则认为本国对国外技术的依赖程度高，产业链安全存在隐患。　　通过指标计算发现，造成中国控制能力较弱的主要原因在于知识产权费用中收取费用比较低。在中国各项政策的引导下，依托互联网的普及应用、海量的数据量以及丰富的人工智能技术应用场景，人工智能实现持续高速发展，正逐渐从追逐者向引领者转变。然而，与具有人工智能发展先发优势的国家相比，中国人工智能发展主要集中在产业链中下游的应用场景，原创技术与基础理论发展迟缓等问题凸显，同时芯片长期依赖进口导致产业链安全存在隐患，从而造成中国人工智能产业链供应链控制能力较弱的问题。　　长期以来，中国依赖进口国外先进、关键核心技术与设备，然而随着国际环境发生改变，关键核心技术的管制导致国外半导体企业被限制向中国交付半导体制造相关设备，中国人工智能产业链供应链的“卡脖子”问题显著。　　本文利用政府支持情况、资产配置情况与新型基础设施建设情况衡量人工智能产业链供应链的恢复能力。其中，用政府教育支出总额占GDP比重衡量政府支持、用非金融资产净投资额占GDP比重衡量资产配置，用每百万人中安全网络服务器数量衡量新型基础设施建设情况。　　通过指标计算发现，中国在资产配置方面相对较弱。人工智能的发展离不开资本市场的投入，高昂的研发投入是推动技术创新的关键因素。尽管2021年中国人工智能投融资数额相较于2011年已经呈现出显著增长的态势，但是与其他国家相比，中国资本市场对技术创新的支持力度有限，部分处于初创阶段、具有创新活力的企业面临融资渠道少、融资能力弱等问题，这些将严重阻碍人工智能企业的发展。　　人工智能研发人才的长期、稳定、高质量供给是发展人工智能的必要条件。根据Toroise发布的《TheGlobalAlIndex》所测算的世界主要国家人工智能能力排名与得分，如表4所示，美国除了运行环境与政府战略以外，总体排名与其余分项排名均为第1；中国总体排名第2，但在人工智能人才与人工智能密度方面均在20位左右。中国人工智能高质量研发人才力量薄弱制约了中国人工智能产业的发展，造成该产业链集中于中下游、缺乏基础层与技术层原创性突破性创新、产业国际竞争力较弱的局面，导致关键核心技术被“卡脖子”。　　人工智能作为融合计算机科学、信息论、控制论、心理学、神经学科、数学、哲学等涉及自然科学与社会科学的交叉学科，融合了数据挖掘、计算机视觉、机器学习、深度学习、模式识别、算法、仿真、人机交互与自然语言处理等多种新技术，由这些技术本身导致的安全问题不仅涉及人工智能自身的发展，还会影响当前社会经济活动的方方面面。　　中国的人工智能研究处于起步阶段，但面临复杂多变的国际局势，中国亟需在数学、计算机学科、神经学科等领域寻求关键核心技术的突破性创新，以解决核心设备、高端芯片、基础理论的“卡脖子”问题。根据投中研究院研究显示，2023年以来，人工智能国外最新研究进展主要包括Meta公司发布自监督算法dala2vec2.0、谷歌发布的文字-图像生成模型Muse等、斯坦福团队发布的DeteciGPT、ChatGPT竞品Claude、Mea公布的人工智能大型语言模型LLaMA等，主要集中在算法、图像生成以及大语言模型等领域:而国内的最新进展包括能实现手部任务快速识别的新型智能皮肤、促进人工智能临床应用的DeepFundus、百度推出的“文心一言”以及商汤科技的中文语言大模型应用平台“商量”，主要集中在识别、应用与大语言模型等领域，其中“文心一言”“商量”都与ChatGPT有着千丝万缕的联系，即中国原创性的人工智能技术创新缺乏，应用场景丰富，产业结构失衡，在基础层与技术层缺乏竞争力。　　为了破解发达国家对中国关键核心技术的封锁，构建自主可控的人工智能产业链供应链，提升人工智能产业链供应链韧性与安全水平，提出如下三点政策建议。　　人工智能发展的核心是人工智能技术的发展，中国应发挥体制优势，集中科研力量推动人工智能基础层与技术层的技术创新发展。一方面，鼓励人工智能基础理论与原创技术发展，增加基础理论研究的研发投入。注重被“卡脖子”的关键技术的科研攻关，设立相关研究的专项研究经费。另一方面，简化人工智能专利转化流程，鼓励产学研融合发展。搭建包含高校、科研院所与企业在内的人工智能成果转化服务平台，将技术供给方与需求方置于同一平台，联合进行关键核心技术的攻关，精简人工智能成果转化流程，提高专利转化率。　　人工智能领域的投资情况影响人工智能发展方向，中国应对人工智能技术创新的投融资实行政策倾斜，推动人工智能基础层与技术层的发展。目前中国对人工智能企业的投融资往往更关注人工智能的应用领域。因此，应鼓励投资公司关注人工智能的技术领域，支持人工智能产业链上游、中游企业上市融资，利用资本市场解决自身融资问题。鼓励人工智能企业创新融资方式，通过股权转让、战略融资等方式获取投资，通过股权质押等方式获得商业贷款，解决处于人工智能产业链供应链基础层与技术层的企业的投融资问题。　　人才短缺是制约中国人工智能产业发展的关键因素之一。一方面，要出台吸引全球人工智能人才的政策，吸引从事人工智能相关研究的海外专家学者、留学生回国从事相关研究。由于中国人工智能技术与世界领先水平仍存在一定的差距，关键核心技术“卡脖子”问题突出，在依靠本土学者进行技术攻关的基础上，吸引海外专家学者回国将会丰富人工智能人才的培养经验、人工智能技术的研发经验以及人工智能技术应用的实践经验。另一方面，要设立人工智能研究院。制定人工智能专业的培养方案，培养人工智能专门研究人才，通过包含高校与企业的人工智能成果转化服务平台，匹配人工智能人才的需求与供给，提高人工智能专业毕业生的就业质量，从而推动人工智能技术的发展。

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编辑:马宏宇

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