인공지능 (AI) 은 기계 학습과 데이터 분석을 이용하여 기계 시뮬레이션과 확장을 하는 방법이다.

최근 몇 년 동안 인공지능은 빅데이터, 알고리즘, 컴퓨터 능력에 힘입어 급속한 발전 단계에 들어섰다.

인공지능 시장 구조

인공지능은 실물경제를 부여해 생산생활에 혁명적인 변화를 가져왔다. 인공지능은 새로운 산업 변화의 핵심 역량으로서 생산, 분배, 교환, 소비 등 경제 활동의 모든 측면을 재창조해 새로운 업무, 새로운 모델, 신제품을 탄생시킬 것이다. 의식주행부터 의학 교육에 이르기까지 인공지능 기술은 사회경제의 각 분야에서 깊이 융합되어 응용된다. 동시에, 인공지능은 강력한 경제적 방사선 효율을 가지고 있으며, 경제 발전을 위한 강력한 엔진을 제공한다. 엑센철의 예측에 따르면 2035 년에는 인공지능이 중국 노동생산성을 27% 높이고 경제증가총액은 7. 1 조조 달러 증가할 것으로 전망된다.

멀티 앵글 인공 지능 산업 비교

전략적 배치: 강대국 경쟁, 레이아웃 집중.

전 세계적으로 중미' 나란히' 는 인공지능 제 1 계단, 일, 영, 법 등 선진국이 승승장구하며 제 2 계단을 형성하고 있다. 한편, 최상층 설계에서 대부분의 국가는 인공지능의 전략적 레이아웃을 강화하고 인공지능을 국가 전략으로 끌어올려 정책 자금 수요 세 가지 측면에서 인공지능을 보호한다. 중국, 떠오르는 샛별이 일부 분야에서 돌파를 이루었다. 중국의 인공지능은 시작이 늦었고, 발전은 비바람을 겪었다. 20 15 이후 정부는 일련의 지원 정책을 집중적으로 내놓아 인공지능이 급속히 발전했다. 초기 중국의 정책은 인터넷 분야에 중점을 두었고, 자금 투입은 단말기 시장에 편향되었다. 따라서 중국의 기술층 (컴퓨터 시각 및 음성 인식) 과 애플리케이션 계층은 미국의 산업 레이아웃에 비해 세계 선두에 있지만, 기초층의 핵심 분야 (알고리즘과 하드웨어 계산력) 는 상대적으로 약해' 두발이 가벼운' 추세를 보이고 있다. 현재 중국 인공지능은 국가 전략 차원에서 체계적인 전면적인 배치를 강조하고 있다.

미국은 인공지능의 최전선 연구를 이끌고, 배치가 느리고 강하다. 미국 정부는 좀 느리고 20 19 인공지능 국가전략 ('미국 인공지능 구상') 이 늦게 왔다. 하지만 미국은 지리적 위치 (실리콘 밸리) 와 인적 자원 (인재) 의 자연적 장점을 가지고 있어 인공지능 경쟁에서 전방위적으로 선두를 달리고 있다. 전반적으로, 미국의 핵심 분야 배치는 특히 알고리즘, 칩 뇌과학 등에서 최전방적이고 포괄적이다. 또한 미국은 인공지능이 국가 안보와 사회 안정에 미치는 영향과 변화에 초점을 맞추고 있으며 데이터, 네트워크 및 시스템 보안을 중요하게 생각합니다.

윤리적 가치관의 지도 아래 유럽 국가들은 규범이 제정한 제고점을 선점했다. 20 18 년, 28 개 유럽 회원국 (영국 포함) 이' 인공지능 협력 선언' 에 서명하여 인공지능 분야의 합력을 형성하였다. 국가 차원에서 볼 때, 대형 데이터 세트의 형성을 방해하는 문화와 언어의 차이로 인해 유럽 국가들은 인공지능 산업에서 선제적 우위를 점하지 못했지만, 유럽 국가들은 전 세계 AI 윤리체계 건설과 규범 제정에서' 선기' 를 선점했다. 유럽연합은 인공지능의 사회윤리와 기준을 중시하며 기술감독 방면에서 세계 선두를 차지하고 있다.

일본은 사회 문제를 해결하기 위해 인공지능을 찾고 있다. 인공지능 건설' 초지능사회' 를 지향하며 일본은 20 17 년을 인공지능 원년으로 확정했다. 일본의 데이터, 기술, 업무 수요가 비교적 분산되어 있어 인공지능 기술과 산업을 체계적으로 발전시키기가 어렵다. 이에 따라 일본 정부는 로봇, 의료건강, 자동운전의 비교 우위를 점하는 세 가지 분야에 초점을 맞춰 연금, 교육, 상업 등 분야의 국민문제 해결에 주력하고 있다.

기초 수준: 기술이 약하고 칩의 길은 임중 멀다.

기초적인 차원의 혁신이 어렵고, 기술과 자금 장벽이 높기 때문에, 밑바닥의 기초기술과 고급제품 시장은 주로 유럽과 일본 등 소수의 국제 거물들에 의해 독점되고 있다. 기술 축적과 R&D 투자 부족으로 중국은 기초층 분야에서 상대적으로 약하다. 구체적으로, AI 칩 분야에서는 국제 테크놀로지 거물 칩이 기본적으로 산업 생태를 구축했지만, 중국은 핵심 기술을 파악하지 못하여 칩 배치가 거물과 경쟁하기 어렵다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 클라우드 컴퓨팅 분야에서는 서버 가상화, 네트워크 기술 (SDN), 음성 개발 등의 핵심 기술이 아마존, 마이크로소프트 등 소수의 외국 기술 거물들의 손에 쥐고 있다. 알리 화웨이 등 국내 과학기술회사도 R&D 에 대거 투자하기 시작했지만 핵심 기술의 축적은 산업 체인의 발전을 이끌어내기에 충분치 않다. 스마트 센서 분야에서는 유럽 (BOSCH, ABB), 미국 (Honeywell) 등 국가 또는 지역에 다양한 센서 제품이 전면적으로 배치되어 있으며 국내에서는 정휘 기술의 지문 센서 등 제품이 등장했지만 전체 산업 배치가 단일해 뚜렷한 단판을 보이고 있다. 데이터 분야에서 중국은 알고리즘 컴퓨팅 능력의 업그레이드와 산업 착륙에 도움이 되는 독보적인 데이터 양 우위를 보유하고 있습니다. 그러나 데이터 공개, 국제 데이터 교환, 통합 데이터 생태계 구축 등에서 중국은 아직 갈 길이 멀다는 점도 인식해야 한다.

무칩은 AI 가 아니다. AI 칩 기반 컴퓨팅 능력은 인공지능 발전 수준의 중요한 척도다. AI 칩에 대한 자세한 분석을 통해 인공지능 기초층에서 중국의 경쟁력을 더욱 세밀하고 정확하게 파악할 수 있습니다.

배포 위치에 따라 AI 칩은 클라우드 칩 (예: 데이터 센터 등 서버 터미널) 과 터미널 칩 (어플리케이션 장면은 휴대폰, 자동차, 보안 카메라 등 전자 터미널 제품 포함) 으로 나눌 수 있습니다. 맡은 기능에 따라 AI 칩은 훈련 칩과 추리칩으로 나눌 수 있다. 교육 매개 변수의 형성에는 대량의 데이터와 대규모 컴퓨팅이 포함되며 알고리즘, 정밀도 및 처리 능력에 대한 요구가 매우 높아 클라우드 배포에만 적합합니다. 현재 GPU (범용), FPGA (반맞춤형), ASIC (완전 맞춤형) 는 AI 칩 업계의 주류 기술 노선이 되었습니다. 서로 다른 유형의 칩은 각기 다른 분야의 다중 기술 경로 병렬 발전 추세를 보여 주는 장점이 있습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 우리는 세 가지 기술 노선에서 중국 AI 칩의 글로벌 경쟁력을 분석할 것이다.

GPU (그래픽 처리 장치) 의 설계와 생산이 성숙되어 AI 칩의 주요 시장 점유율을 차지하고 있습니다. GPU 는 대규모 병렬 컴퓨팅에 능숙하고 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있기 때문에 여전히 AI 칩이 선호되고 있습니다. IDC 에 따르면 20 19 년 동안 GPU 는 클라우드 교육 시장의 75% 를 차지할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 영위다와 AMD 는 양두독점, 특히 영위다가 GPU 시장 점유율의 70 ~ 80% 를 차지하고 있다. 클라우드 교육 및 클라우드 추리 마케팅에 NVIDIA 진출한 GPU Tesla V 100 및 Tesla T4 제품은 뛰어난 성능과 강력한 경쟁력을 갖추고 있으며 독점권이 지속적으로 강화되고 있습니다. 현재 중국은 아직 클라우드 교육 시장에 진입하지 않았다. 외국 GPU 거물들은 풍부한 칩 설계 경험과 기술 침전을 보유하고 있으며 자금력이 풍부하기 때문에 중국은 단기간에 GPU 칩의 시장 구도를 뒤흔들 수 없다.

FPGA (field programmable gate array) 칩은 하드웨어 프로그래밍, 구성 유연성 향상, 전력 소비량 절감 등의 이점을 제공합니다. FPGA 기술 장벽이 높고 시장 쌍과점: Xilinx 와 Intel 은 총 90% 에 가까운 시장 점유율을 차지하고 있으며, 그 중 Xilinx 는 50% 가 넘는 시장 점유율을 기록하며 전 세계 FPGA 의 패권을 유지해 왔습니다. 국내의 바이두, 알리, 경위리치도 FPGA 를 배치하고 있지만 아직 초기 단계에 있어 기술 격차가 크다.

ASIC (전용 집적 회로) 는 특정 사용자의 요구에 맞게 설계된 맞춤형 칩으로 다양한 터미널 어플리케이션에 적합합니다. ASIC 는 많은 물리적 설계, 시간, 비용 및 검증이 필요하지만 대량 생산 후 GPU 및 FPGA 보다 성능, 에너지 소비, 비용 및 안정성이 우수합니다. GPU 및 FPGA 와 달리 ASIC 는 다양한 애플리케이션의 뛰어난 문제 및 관리 요구 사항을 해결하는 데 중점을 둔 기술 경로 또는 시나리오입니다. 현재 ASIC 칩 시장의 경쟁 구도는 안정적이고 분산되어 있다. 우리나라 ASIC 기술은 세계 선두 수준과 격차가 적고 일부 분야는 세계 선두에 있다. 해외에서는 구글 TPU 가 지배적입니다. 국내 초창기 칩 회사 (예: 캄브리아기, 비트대륙, 지평선) 와 인터넷 거물 (예: 바이두, 화웨이, 알리) 도 세분화 분야에 나무를 세웠다.

일반적으로 유럽과 미국, 일본과 한국은 기본적으로 하이 엔드 클라우드 칩을 독점합니다. 국내 레이아웃은 주로 단말기 ASIC 칩에 집중되어 있으며, 일부 분야는 세계 선두에 있지만, 대부분 신생 기업으로 아직 영향력 있는' 칩' 을 형성하지 못하고 있는가? 플랫폼? 응용' 의 생태는 기존 칩 거물 (예: 영위다, 셀링스) 과 경쟁할 수 있는 실력이 없다. GPU 와 FPGA 분야에서 중국은 여전히 따라잡고 있고, 하이엔드 칩은 해외 수입에 의존하고 있다.

기술 수준: 승승장구, 국내 선두 기업이 앞서고 있다.

기술 계층은 기본 이론과 데이터를 기반으로 세분화 응용 프로그램 개발을 위한 것입니다. 중류 과학기술기업은 기술생태, 자본, 인재의 삼중 장벽을 가지고 있어 인공지능 산업의 핵심이다. 대부분의 상류 및 하류 기업에 비해 특정 분야에 집중하여 기술 계층을 산업 체인의 상류 및 하류로 확장하는 것이 더 쉽습니다. 이 계층에는 알고리즘 이론 (기계 학습), 개발 플랫폼 (오픈 소스 프레임워크) 및 응용 기술 (컴퓨터 시각, 스마트 음성, 생체 인식, 자연어 처리) 이 포함됩니다. 많은 국제 기술 거물과 유니콘들이 이 수준에서 광범위한 배치를 진행했다. 최근 몇 년 동안 우리나라 기술층은 수직 연구개발에 중점을 두고 있으며, 컴퓨터 시각 음성 인식 등 분야에서 기술이 성숙해 국내 두기업이 눈에 띄며 경쟁 우위가 뚜렷하다. 그러나 알고리즘 이론과 개발 플랫폼의 핵심 기술은 여전히 부족하다.

특히, 알고리즘 이론과 개발 플랫폼 분야에서 중국은 아직 경험이 부족하여 발전이 더디다. 기계 학습 알고리즘은 인공지능의 핫스팟으로 오픈 소스 프레임워크가 국제 테크놀로지 거물과 유니콘의 관심의 초점이 되고 있다. 오픈 소스 심층 학습 플랫폼은 대중이 사용, 복제 및 수정할 수 있는 소스 코드이며 인공 지능 응용 기술 개발의 핵심 원동력입니다. 현재 국제적으로 널리 사용되고 있는 오픈 소스 프레임워크로는 구글의 텐쇼우, 페이스북의 토치넷, 마이크로소프트의 DMTK 등이 있다. 미국은 여전히 이 분야에서 발전 수준이 가장 높은 나라로 남아 있다. 우리나라의 기초 이론 체계는 아직 성숙하지 않아 바이두의 PaddlePaddle, 텐센트의 Angle 등 국내 기업의 알고리즘 프레임워크는 국제 주류 제품과 대적할 수 없다.

일부 응용 기술 분야에서 중국의 실력은 유럽과 미국과 막상막하이다. 컴퓨터 시각, 스마트 음성 및 자연어 처리는 세 가지 주요 기술 방향이자 중국 시장에서 가장 큰 세 가지 비즈니스 기술 분야입니다. 인터넷 업계의 발전으로 많은 사용자 데이터가 축적되었으며, 국내 컴퓨터 시각 및 음성 인식이 전 세계적으로 선두를 달리고 있습니다. 자연어 처리 현재의 시장 경쟁은 아직 형성되지 않았지만, 국내 기술 축적과 외국의 기술 축적은 어느 정도 차이가 있다.

컴퓨터 비전은 가장 성숙한 기술 중 하나로 광범위하게 응용되고 있다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터로 사람의 눈의 인식, 추적 및 측정 기능을 시뮬레이션하는 것이다. 보안 (얼굴 인식), 의료 (이미지 진단), 모바일 인터넷 (비디오 감시) 등 다양한 응용 시나리오를 갖추고 있습니다. 컴퓨터 비전은 중국 인공지능 시장의 가장 큰 구성 요소이다. 에리컨설팅에 따르면 20 17 년 컴퓨터 시각업계 시장 규모는 각각 80 억원으로 국내 AI 시장의 37% 를 차지했다. 정부 시장 개입, 알고리즘 모델 성숙도, 데이터 가용성 등의 요인으로 인해 컴퓨터 시각 기술의 착지가 차별화되었다. 중국의 컴퓨터 시각 기술은 주로 보안 금융 모바일 인터넷 분야에 수출된다. 미국의 컴퓨터 비전 하류는 주로 소비, 로봇, 스마트 운전 분야에 집중되어 있다.

컴퓨터 시각 기술 경쟁 구도가 안정되어 국내 헤드 기업이 독보적이다. 터미널 시장의 산업 테스트가 점차 포화됨에 따라 새로운 응용 프로그램 시나리오는 여전히 탐구 중이다. 현재 글로벌 기술 시장은 안정된 성장기에 접어들면서 시장 경쟁 구도가 점차 안정되고, 머리 기업의 기술 격차가 점차 줄어들고 있다. 중국은 이 분야에서 기술이 축적되어 기술 응용과 제품의 결합이 세계 선두에 있다. 20 18 년, 세계에서 가장 권위 있는 얼굴 인식 알고리즘 테스트 (FRVT) 에서 국내 기업과 과학연구소가 상위 5 위, 중국은 기술적으로 세계 선두를 달리고 있다. 국내 컴퓨터 시각 업계의 집중도가 높아 머리 기업이 눈에 띄었다. IDC 통계에 따르면, 20 17 년, 상탕 기술, 이투 기술, 광야 기술, 클라우드 기술에서 국내 시장 점유율의 69.4% 를 차지했으며, 이 중 상탕은 20.6% 의 시장 점유율로 1 위를 차지했습니다.

응용 수준: 서로 경쟁하고 패턴이 불확실하다.

응용 장면 시장 공간이 넓어서 글로벌 시장 구조가 불확실하다. 글로벌 오픈 소스 커뮤니티의 혜택을 받아 애플리케이션 계층의 진입 문턱이 상대적으로 낮습니다. 현재 애플리케이션 계층은 인공지능 산업 체인 중 가장 큰 수준이다. 중국 전자학회에 따르면 20 19 년 글로벌 애플리케이션 계층 산업 규모는 360 억 5 천만 위안으로 기술층의 약 1.67 배, 기초층의 2.53 배에 이를 것으로 집계됐다. 전 세계적으로 인공지능은 여전히 산업화와 시장화의 탐색 단계에 있으며, 착지 장면의 풍부성, 사용자 요구 사항 및 솔루션의 시장 침투율을 높여야 합니다. 현재 세계 어느 독점기업도 절대적인 지배권을 가지고 있지 않으며, 많은 부문업계의 시장 경쟁 구도는 아직 정형이 없다.

중국은 애플리케이션 계층의 산업 배치를 중시하여 시장 발전 잠재력이 크다. 유럽과 미국 등 선진국과 지역의 인공지능산업은 일찍 착지했고, 구글 아마존 등을 비롯한 과학기술 거물들은 칩, 운영 체제, 응용기술 개발, 세분화에 이르는 수직생태를 구축하기 위해 노력하고 있다. 시장의 전반적인 발전은 비교적 성숙하다. 애플리케이션 계층은 중국 인공지능 시장에서 가장 활발한 분야로 시장 규모와 기업 수도 국내 AI 배포 차원에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 에리컨설팅에 따르면 20 19 년 국내 인공지능 기업의 77% 가 애플리케이션 계층에 분포했다. 광활한 시장 공간과 대규모 사용자 집단의 덕택으로 중국 시장의 발전 잠재력이 크며, 일부 기업은 이미 공업 응용에서 세계 선두를 달리고 있다. 예를 들어 중국 AI+ 보안 기술, 제품 및 솔루션이 글로벌 산업 발전을 이끌고 있으며, 하이콘웨이시, 대화주가 각각 글로벌 스마트 보안 기업 1 위, 4 위를 차지하고 있습니다.

전반적으로 국내 인공지능 완전산업 체인은 이미 형성되었지만 여전히 구조적 문제가 있다. 산업 생태학적으로 볼 때, 중국은 기술층과 애플리케이션 계층에 초점을 맞추고 있으며, 특히 터미널 제품은 응용이 풍부하고, 기술 상용화는 유럽과 미국에 견줄 만하다. 그러나 미국 등 선진국에 비해 우리나라는 기초차원에서 파격적이고 상징적인 연구 성과가 부족하고, 밑바닥 기술과 기초이론은 여전히 약하다. 조기 국내 정책은 인터넷 분야에 초점을 맞추고, 업계는 속도를 추구하고, 자금은 쉽게 현금화되는 단말기 앱에 투입된다. 인공지능업계의 발전이 상대적으로 경솔하여 R&D 주기가 길고, 자금이 많이 투입되고, 효과가 느린 기초혁신이 시장에서 간과되고 있다. "머리가 무겁고 발이 가볍다" 는 발전 추세는 우리나라가 해외 개발 도구와 기초부품에 의존하게 하여 우리나라 인공지능 생태의 배치와 산업의 장기적인 발전에 불리하다. 단기적으로는 응용 단말기 분야의 투입과 산출이 분명하지만 미래의 경제 변화를 이끌어가는 핵심 원동력이 되기는 어렵다. 중장기적으로 인공지능의 발전은 기초층 (알고리즘, 칩 등) 의 돌파구에 뿌리를 두고 있다. ) 연구.

인공 지능 개발 잠재력 투석

우리는 인공지능산업 발전 현황을 바탕으로 지능산업 기초, 학술생태, 혁신 환경 3 차원에서 중국, 미국, 유럽 28 개국의 인공지능 발전 잠재력을 평가하고 엔트로피 방법을 사용하여 각 지표에 해당하는 가중치를 파악함으로써 인공지능 발전 잠재력의 전반적인 상황을 나타내는 종합지수를 구축하는 데 TOPSIS 방법을 사용할 것이다.

스마트 산업의 기반을 보면

산업화 정도: 성장이 강하여 산업 규모가 미국에 버금가는 수준이다.

중국의 인공지능은 아직 산업화 초기에 있지만 시장 발전 잠재력이 크다. 산업화 정도는 인공지능 발전의 활력을 판단하는 종합 지표다. 시장 규모로 볼 때 IDC 데이터에 따르면 20 19 년 미국 서유럽 중국의 인공지능 시장 규모는 각각 2 13, 7 1.25, 45 억 달러였다. 중국과 미국의 시장 규모는 크게 다르지만 최근 몇 년 동안 국내 AI 기술의 급속한 발전으로 시장 규모가 빠르게 성장했고, 20 19 년 성장률은 64% 로 미국 (26%) 과 서유럽 (4 1%) 보다 훨씬 높았다. 기업 수를 보면 청화대 과학기술정책연구센터에 따르면 20 10 1 11년 6 월 현재 중국과 미국 (2028 년) 의 인공지능 기업 수가 전 세계적으로 월등히 앞서고 있다. 기업 레이아웃으로 볼 때 텐센트 연구원에 따르면 중국 인공지능 기업의 46% 와 22% 는 음성인식과 컴퓨터 시각 분야에 위치해 있다. 가로로 보면 미국은 기초와 기술 차원의 기업 수에서 중국을 앞서고 있으며, 특히 자연어 처리, 기계 학습, 기술 플랫폼 분야에서는 더욱 그렇다. 응용 수준 (스마트 로봇, 스마트 드론) 에서는 중미 격차가 약간 작다. 미래를 내다보면 정책 지원, 자본의 열정, 데이터 규모의 선천적 우세 속에서 중국 인공지능 산업은 강한 성장세를 유지하고 발전 잠재력이 크다.

기술 혁신 능력: 많은 특허가 우수하지 않고 해외 배치가 여전히 부족하다.

특허 출원 수는 인공지능 기술 혁신 능력과 발전 잠재력을 측정하는 핵심 요소이다. 전 세계적으로 인공지능의 특허 출원은 주로 중국, 미국, 일본에서 온다. 2000 년부터 20 18 년까지 중국, 미국, 일본의 AI 특허 출원량은 전 세계 신청량의 73.95% 를 차지했다. 우리나라는 AI 분야에서 시작이 늦었지만 20 10 이후 처음으로 특허 생산량이 미국을 제치고 장기적으로 신청수 1 위에 올랐다.

특허 출원 분야에서는 심도 있는 학습, 음성 인식, 얼굴 인식, 로봇 등 핫스팟 분야가 각국의 중점 배치 분야가 되고 있다. 이 가운데 미국은 거의 모든 분야에서 선두를 달리고 있으며, 중국은 음성 인식 (중국어 음성 인식 정확도는 세계 1 위), 텍스트 마이닝, 클라우드 컴퓨팅에서 상당한 우위를 점하고 있습니다. 특히 국내 특허의 대부분은 AI 기술 열풍 이후 신청됐고, 응용측 (예: 스마트 검색, 스마트 추천) 에 집중됐고, AI 칩, 기초알고리즘 등 주요 분야와 프론티어 분야는 여전히 미국이 장악하고 있다. 이것은 우리나라 AI 발전의 기초가 약하고 표면 번영의 구조적 불균형이 있음을 반영한다.

국내 AI 특허의 질이 고르지 않아 해외 시장 배치가 아직 부족하다. 중국 특허 출원량은 미국을 훨씬 능가하지만,' 많고도 강하지 않고, 전문성이 우수하지 않다' 는 문제는 시급히 조정해야 한다. 첫째, 우리나라 AI 특허는 국내 위주로 양질의 pct 수가 적다. PCT (특허 협력 조약) 는 WIPO 가 관리하는 전 세계적으로 특허 발명가를 보호하는 조약이다. PCT 는 일반적으로 높은 기술적 가치를 지닌 것으로 간주됩니다. 중국 특허보호협회에 따르면 미국의 PCT 신청량은 전 세계 465,438+0% 를 차지하며 국제적으로 널리 사용되고 있다. 반면 중국의 pct 수량 (2568 건) 은 상대적으로 적어 미국의 1/4 에 불과하다. 현재 중국의 AI 기술은 아직 대규모 기술 수출을 형성하지 못하여 국제 시장이 부족하다. 둘째, 우리나라의 실용 신안 특허 비율은 높고 특허 포기 비율은 크다. 우리나라 특허 범주에는 발명, 실용 신안 특허, 외관 디자인이 포함되며, 기술적 난이도는 차례로 감소한다. 중국에서, 대부분의 AI 특허는 실용적인 신특허로 문턱이 매우 낮다. 예를 들어, 20 17 년 동안 발명 특허는 출원 총액의 23% 에 불과했다. 또한 케임브리지 대학의 보고에 따르면 중국의 665,438+0% 의 AI 실용형과 95% 의 외관 디자인은 5 년 후 무효가 될 것으로 예상되며 미국 특허의 85.6% 는 여전히 효과적으로 보존될 수 있다.

인재 비축: 공급과 수요의 불균형, 최고 인재의 격차가 크다.

인재의 수와 품질은 인공지능의 발전 수준과 잠재력을 직접적으로 결정한다. 현재 전 세계 인공지능 인재의 분포가 고르지 않아 공급이 수요를 따르지 못하고 있다. 청화대 통계에 따르면 20 17 년 현재 10 인재 풀 순위 상위 국가는 전 세계 총수의 6 1.8% 를 차지했다. 유럽 28 개국에는 43064 명의 인공지능 인재가 세계 1 위를 차지하며 전 세계 총수의 21..1%를 차지한다. 미국과 중국은 각각 28536 명, 65438 명, 08232 명으로 2 위와 3 위를 차지했다. 이 가운데 중국의 기초인재 비축은 특히 약하다. 텐센트 연구원에 따르면 미국 AI 기술인재 수는 중국의 2.26 배, 기초인재 수는 중국의 13.8 배에 달한다.

우리나라 인공지능 인재의 공급과 수요가 심각하게 불균형하여 우수한 인재의 격차가 크다. BOSS 직임계산에 따르면 20 17 년 국내 인공지능 인재는 기업의 60% 의 수요만 충족시킬 수 있으며, 보수적인 추산에 따르면 인재 격차는 이미 1 만원을 넘어섰다. 일부 핵심 분야 (음성 인식, 이미지 인식 등) 에서 ), AI 인재의 공급은 시장 수요의 40% 미만이며, 이러한 추세는 AI 기업의 증가에 따라 갈수록 심각해지고 있다. 인공지능 기술과 응용의 탐색 단계에서 우수한 인재는 산업 발전에 매우 중요한 역할을 하며, 심지어 기술 노선의 발전에도 영향을 미친다. 미국 (5 158 명) 과 유럽연합 (5787 명) 은 과학 연구 혁신 능력과 발전 기회에 힘입어 수많은 엘리트를 모았고, 우수 인재 수는 전 세계적으로 월등히 앞서고 있으며, 중국 (977 명) 의 우수 인재 비율은 여전히 현저히 낮아 유럽과 미국의/KLOC 보다 낮다.

인재의 유입률과 유출률은 한 나라의 생태계가 외래인재를 끌어들이고 유지하는 능력을 측정할 수 있다. 원소 AI 기업의 분류 기준에 따르면 중국 미국 등은 모두 AI 인재 유입 유출률이 낮은 닻국이다. 특히 미국의 인공지능 인재 총량은 상대적으로 안정적이다. 구체적으로 우리나라 인공지능의 배양은 여전히 본토를 위주로 하며 해외 인재가 귀국하는 수는 국내 인재 총량의 9% 에 불과하다. 이 가운데 미국은 국내 AI 인재가 돌아오는 가장 큰 원천으로 귀국한 모든 인재의 43.9% 를 차지하고 있다. 국내 정책, 기술, 환경이 해외 인재에 대한 흡인력이 여전히 강화되어야 한다는 것을 알 수 있다.

학술 생태학의 관점에서

과학 기술 혁신 능력: 과학 연구 생산량이 강하여 산학 융합이 강화되어야 한다.

과학 연구 능력은 인공지능 산업 발전의 동력이다. 발표된 논문 수를 보면 1998-20 18 에서 유럽 연합, 중국, 미국이 상위 3 위를 차지하며 전 세계 출판 논문 총량의 69.64% 를 차지한다. 최근 몇 년 동안 우리나라는 사전 예방 기술 배치를 적극적으로 진행하고 있으며, AI 발전세는 1998 에서 글로벌 인공지능 논문의 8.9% 에서 20 18 의 28.2%, CAGR1으로 상승했다. 20 18 년 중국은 24929 편의 AI 논문으로 세계 1 위를 차지했다. 중국의 활발한 연구 활동은 인공지능의 거대한 발전 잠재력에 반영된다.

중국 논문의 영향력은 여전히 높아져야 하지만, 유럽과 미국과의 격차는 해마다 줄어들고 있다. FWCI 지수는 현재 과학 논문의 질을 정량적으로 평가하는 가장 좋은 방법이다. 우리는 1 표준화된 논문의 영향력을 표현하기 위해 FWCI 를 사용한다. FWCI≥ 1 일 때 테스트한 논문의 품질이 이미 세계 평균 수준에 도달했거나 초과했음을 나타냅니다. 지난 20 년 동안 미국 AI 논문의 가중 인용 영향력은 줄곧' 우세' 해 왔다. 20 18 년 FWCI 는 세계 평균보다 36.78% 높았습니다. 유럽은 세계 평균과 비슷한 상대적으로 안정된 상태를 유지하고 있습니다. AI 논문의 중국 영향력은 크게 높아졌다. 20 18 년 중국 FWCI 는 0.80 으로 20 10 년보다 44.23% 증가했지만 논문의 영향력은 여전히 세계 평균 20% 미만이다. 높은 인용 전 1% 논문 수를 보면 미국과 중국의 고품질 논문 생산량이 세계 1 위와 2 위를 차지하며 3 위 영국보다 거의 4 배 높다. 전반적으로 국내 최고 품질의 논문의 생산량은 미국과 맞먹는 수준이지만 전반적으로 AI 논문의 영향력은 여전히 미국과 유럽과 미국에 뒤처져 있다.

저자의 관점에서 볼 때, 과학연구기관과 고교는 현재 우리나라 인공지능 지식 생산의 절대적인 역량으로 과학 연구 성과 전환의 짧은 판을 반영하고 있다. 미국, 유럽연합, 일본은 기업, 정부기관, 고교가 함께 참여하는 추세를 보이고 있다. Scopus 자료에 따르면 20 18 년 미국 기업 AI 논문 계약 비율은 중국의 7.36 배, 유럽연합의 1.92 배에 달했다. 20 12 부터 20 18 까지 미국 기업이 서명한 AI 논문 비율은 43pct 증가한 반면 중국 기업이 서명한 AI 논문 비율은 18pct 만 증가했다. 또한 인공지능은 시장 응용과 밀접한 관련이 있으며, 학교-기업 협력 논문이 광범위하게 존재한다. 우리나라 학교-기업 협력 논문의 비율은 2.45% 에 불과하며 이스라엘 (10.06%), 미국 (9.53%), 일본 (6.47%) 에 비해 큰 차이가 있다. 산학의 결합의 관점에서 볼 때, 우리나라 인공지능의 연구는 학술계에 의해 추진되고, 기업의 과학 연구 참여도가 낮거나, 시장 지향을 실현하기 어렵다는 것이다.

중국의 인공지능대학 수는 사실 제 2 계단에 있으며, 실력은 미국과 맞먹는다. 고교는 인공지능 인재 공급과 논문 수출의 핵심 전달체이다. 텐센트 연구원에 따르면 전 세계 367 개 대학이 인공지능 관련 학과를 개설한 가운데 미국 (168) 이 세계 45.7% 를 차지했다. 중국에는 20 개 고교가 있고, 수량이 약간 뒤처진 영국과 나란히 3 위를 차지하고 있다. 또한 우리나라 고교의 실력은 보편적으로 증강되어 강세를 보이고 있다. 매사추세츠 공과대학이 발표한 20 19 년도 AI 대학 Top20 차트에 따르면 중국 칭화대와 베이징대학이 각각 20 18 보다 1 3 위를 차지했다.

혁신적인 환경의 관점에서

연구 개발 투자: 중국과 미국 간의 격차가 좁혀졌다.

중국은 R&D 투자와 강도가 높아 전 세계 R&D 성과에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. R&D 투자로 볼 때, 미국, 중, 일, 덕은 줄곧 전 세계 R&D 투자의 주력군이었다. IDC 통계에 따르면 20 18 년 동안 4 개국 R&D 투자 총액이 전 세계 총액의 60.77% 를 차지했다. 이 가운데 미국은 강력한 R&D 실력으로 수년 연속 전 세계 R&D 투자 1 위를 차지했습니다. 최근 몇 년 동안 중국의 R&D 투자는 강세를 보이고 있다. Statista 통계에 따르면 20 19 년 국내 R&D 투자는 519 억 2 천만 달러로 미국 다음으로 두 번째입니다. 미국과의 격차가 좁혀지고 있다. 2000 년부터 20 19 년까지 CAGR 는 14.43% 에 달했지만 미국 CAGR 은 2.99% 에 불과했다. 경기 침체 등 여러 가지 이유로 유럽연합과 일본은 상대적으로 느린 상승세를 보이고 있다. R&D 투자와 강도의 성장 추세에 따라 중국은 1-2 년 내에 미국을 대신하여 전 세계 R&D 의 리더가 될 수 있습니다. R&D 강도로 볼 때 우리나라의 R&D 강도는 점차 증가하고 있으며 증가 폭이 크다. 그러나 혁신 활동 투입 강도에 대한 중시 정도는 미국 일본에 비해 여전히 차이가 있다. 20 18 년 중국 R&D 강도는 1.97% 로 일본과 미국 1.53 및 0.87% 포인트보다 낮았다.

자금 투입: 자금이 많고 프로젝트가 적으며, 자금 투입은 단말기 시장에 초점을 맞추고 있다.

중국과 미국은 세계 인공지능' 융자 고지' 이다. 인공지능의 개발 비용은 높고, 자금 투입은 기술 발전을 촉진하는 주요 힘이 되었다. 전세계적으로 미국은 신형 인공지능 기업의 투자 융자 선두주자이다. CAPIQ 데이터에 따르면 20 10 ~ 20 19 년 동안 미국 AI 기업은 누적 융자 773 억 달러로 중국 320 억 달러를 제치고 전 세계 융자 총액의 50.7% 를 차지했다. 특히 트럼프 정부 이후 인공지능에 대한 투자가 점차 커지고 있다. 중국은 세계에서 두 번째로 큰 융자국으로서 융자 총액이 전 세계 35.5% 를 차지한다. 기존 구도와 최근의 변화를 감안하면 다른 나라와 지역은 규모적으로 중미를 흔들기 어렵다. 인공지능 신규 기업 수를 보면 미국은 여전히 전 세계에서 선두를 달리고 있다. 20 10 에서 20 18 까지 미국은 누적 신규 기업 7022 개로 중국 (870 개) 의 약 8 배에 달한다. 중국의 새로운 인공지능 기업 수는 2065,438+06 년 65,438+079 개 고점에 도달한 뒤 점차 감소했다. 최근 2 년 동안 각각179 (2065,438+07) 와1565,438+0 (2065,438+08) 이 있었다 전반적으로 중국 인공지능 신규 기업의 성장은 느리지만 융자 총액은 빠르게 성장하고 있다. 이런' 자금이 많고 프로젝트가 적다' 는 상황은 업계가 곧 거품이 날 것이라는 경고다.

미국에 비해 중국의 자금 투입은 착지가 쉬운 단말기 시장에 초점을 맞추고 있다. 융자의 관점에서 볼 때, 중국의 각 분야는 비교적 균형이 잡혀 있으며, 애플리케이션 계층은 자동운전, 컴퓨터 학습 및 이미징, 음성 인식, 드론 기술 등 두드러진 분야로 미국을 능가한다. 미국 시장은 기본 기술의 발전을 중시한다. 텐센트 연구원에 따르면 칩과 프로세서는 미국에서 가장 많이 융자되는 분야로 총 융자의 3 1% 를 차지하고 있다. 현재 우리나라는 인공지능 칩 시장을 매우 중시하지만, 기술 장벽과 투자 문턱이 높아 국내 칩 융자가 약세에 있다.

정보 엔트로피에 기반한 탑스는 방법입니다: 종합 지수 평가

자료에 따르면 미국은 종합지표와 3 대 프로젝트 지표에서 절대적으로 앞서고 있으며, 중국 2, 28 개국이 잠시 뒤떨어진 것으로 나타났다. 구체적으로 말하자면, 미국은 인공지능 인재 비축, 혁신적인 생산량, 융자 규모에서 우세하다. 후기의 쇼로서 중국은 미국을 따라잡았지만 전반적인 수준은 여전히 뒤떨어져 있다. 특히 우수한 인재자원과 고품질의 특허 출원 방면에 있다. 그러나 논문 수와 영향력, R&D 투자 등의 지표로 볼 때 중국은 급속히 발전하여 미국과의 격차가 줄어들고 있다. 각 지표의 구체적 분석을 보면 우리나라 인공지능의 연구는 주로 고교와 과학연구기관에 분포되어 있고, 기업 참여도가 낮고, 생산량 조각화, 시장과의 시스템 통합이 부족해 우리나라 인공지능 기술의 발전과 산업 우세의 발휘에 도움이 되지 않을 것이다. 더하여, 중국의 과학적인 연구 산출, 기업 수 및 금융 분야는 산업 사슬의 중 류 및 하류에 집중 되 고, 상류 중 핵 기술은 아직도 외국 기업의 지배를 받는다. 앞으로 국내 하층 기술 분야가 여전히 돌파를 이루지 못한다면 인공지능 산업 발전의 병목으로 이어질 수밖에 없다.

전망

정보화 협동혁신 전문위원회에서 전업하다.