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인도 특허 배치
인공지능은 미래의 대세 추세이다. 기계 번역, 지능 제어, 전문가 시스템, 로봇학, 언어 및 이미지 이해, 유전자 프로그래밍 로봇 공장, 자동 프로그래밍, 우주 응용 프로그램, 방대한 정보 처리, 저장 및 관리, 조합 생물이 수행할 수 없는 복잡하거나 대규모 작업 수행 등 경쟁압력이 있을 수 있다는 것은 인공지능의 보급을 반영한 것이기 때문에 인공지능을 배우는 것이 좋다. 모든 사람이 이런 일을 할 수 있는 것은 아니지만 우리나라와 세계에 인재가 많기 때문에 경쟁 압력이 있을 것이다. 우리는 끊임없이 배우고 새로운 지식을 탐구해야 한다.

확장 및 보완:

중국에 있어 인공지능 개발은 역사적인 전략적 기회로, 미래 인구 고령화 압력을 완화하고, 지속 가능한 발전의 도전을 맞이하며, 경제 구조의 변화와 업그레이드를 촉진하는 데 필수적이다.

인공지능 (AI) 은 이미 잘 알려진 개념이 되었지만 인공지능의 정의는 아직 보편적인 이해를 얻지 못했다. 인공지능의 전통적인 발전 아이디어는 인간이 어떻게 지능을 생성하는지 연구한 다음 기계가 인간의 사고와 행동을 배우게 하는 것이다. 현대 인공지능의 개념을 제시한 존 맥카시 (John McCarthy) 는 기계가 반드시 인간처럼 생각해야 지능을 얻을 수 있는 것은 아니라고 생각하는데, 기계가 인간의 뇌가 해결할 수 있는 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다.

제 4 차 산업혁명이 다가오자 인공지능은 이미 공상과학에서 점차 현실로 들어왔다. 1956 이 인공지능 개념을 처음 제시한 이후 인공지능의 발전은 비바람을 겪었다. 핵심 알고리즘의 돌파, 컴퓨팅 능력의 빠른 향상, 대량의 인터넷 데이터의 지지로 인공지능은 마침내 2 1 세기의 두 번째 10 년 동안 질적인 도약을 맞이하여 세계가 주목하는 과학기술의 초점이 되었다. AIphaGo 가 이세돌 20 16 을 꺾은 이후 인공지능 발전에 대한 세계적인 흥분과 우려가 불가피하게 얽혀 있다.

그럼에도 불구하고 세계 각국은 인공지능이 미래 각국의 경쟁의 관건이라는 것을 깨닫고 인공지능 발전 전략을 배치하여 새로운 과학기술혁명의 역사적 고점을 점령하기 시작했다. 중국에 있어 인공지능 개발은 역사적인 전략적 기회로, 미래 인구 고령화 압력을 완화하고, 지속 가능한 발전의 도전을 맞이하며, 경제 구조의 변화와 업그레이드를 촉진하는 데 필수적이다.

이 글은 과학 기술 출력과 인재 입력, 산업 발전과 시장 응용, 발전 전략, 정책 환경 등에서 우리나라 인공지능의 발전 상황을 묘사하였다.

기술 산출 및 인재 투입

1. 논문 산출: 중국 인공지능 논문 총량과 높은 인용 논문 수 세계 1 위. 인공지능 분야의 중국 논문 전 세계 점유율은 1997 년 4.26% 에서 20 17 년 27.68% 로 올라 다른 나라보다 훨씬 앞서고 있다. 대학은 인공 지능 논문 생산의 절대 주력이다. 전 세계 상위 100 대학 중 87 곳이 대학이다. 중국 정상대학의 인공지능 논문 생산량은 전 세계적으로 두드러진다. 또 중국의 고 인용 논문은 빠른 성장세를 보이며 20 13 년 이상 미국을 제치고 세계 1 위가 됐다. 하지만 글로벌 기업 종이 생산량 순위에서 국가전기망 회사만 세계 상위 20 위 안에 들었다. 학과 분포로 볼 때, 컴퓨터 과학, 공학, 자동제어 시스템은 인공지능 논문이 가장 많이 분포하는 학과이다. 국제협력이 인공지능 논문 생산에 미치는 영향은 매우 뚜렷하다. 중국이 국제협력을 통해 발표한 높은 수준의 논문 비율은 42.64% 에 달한다.

2. 특허 출원: 중국 특허 수가 미국과 일본보다 약간 앞서고, 국가전력망은 성과가 두드러진다. 중국은 세계에서 인공지능 특허 수가 가장 많은 국가로 미국과 일본을 약간 앞섰고, 중미일 3 국의 특허 수는 전 세계 특허 총수의 74% 를 차지했다. 글로벌 특허 출원은 주로 음성 인식, 이미지 인식, 로봇, 기계 학습 등 세분화 방향에 초점을 맞추고 있다. 중국 인공지능 특허 보유량 상위 30 위 기관 중 과학연구원의 성과는 고교와 기업과 비슷하며 기술 발명 비율은 각각 52% 와 48% 였다. 주요 특허권자의 기업 실적 차이는 매우 크다. 특히 중국 국가전력망의 인공지능 관련 기술은 지난 5 년간 급속히 발전해 중국 특허 기술의 수가 다른 특허권자보다 훨씬 많아 글로벌 기업 순위에서 4 위를 차지했다. 우리나라 특허 기술은 데이터 처리 시스템과 디지털 정보 전송 분야에 집중되어 있으며, 그 중 이미지 처리 및 분석과 관련된 특허는 총 발명 수의 16% 를 차지한다. 전력 공학도 우리나라 인공지능 특허 배치의 중요한 영역이 되었다.

3. 인재 투입: 우리나라 인공지능 인재 총량은 세계 2 위이지만 우수 인재 비율은 낮다. 20 17 년까지 우리나라 인공지능 인재 수는 18232 로 세계 총량의 8.9% 로 미국 (13.9%) 에 버금갔다. 고교와 과학연구기관은 인공지능 인재의 주요 전달체이며, 칭화대학과 중과원은 전 세계 인공지능 인재가 가장 많이 투입되는 기관이 되었다. 그러나 높은 H 인자 (H 지수라고도 함, 과학자의 과학연구 실적을 평가하는 데 사용됨) 에 따르면 중국의 우수 인재는 977 명으로 미국의 5 분의 1 도 채 안 돼 세계 6 위에 올랐다. 기업이 투입한 인재의 양이 적다. 강도 높은 인재의 기업은 미국에 집중되고, 중국은 단 한 기업만이 세계 상위 20 위권에 진입한다. 중국의 인공지능 인재는 동부와 중부에 집중되어 있지만, Xi 와 청두와 같은 일부 서부 도시들도 두드러진다. 국제 인공지능 인재는 기계 학습, 데이터 마이닝, 패턴 인식 분야에 집중되어 있고, 우리나라 인공지능 인재의 연구 분야는 비교적 분산되어 있다.

산업 개발 및 시장 응용

1. 기업 규모: 중국 인공지능 기업 수 세계 2 위, 베이징은 세계에서 가장 집중된 도시입니다. 2065438+2008 년 6 월 현재 전 세계 * * * 모니터링 중인 인공지능 기업의 총수는 4925 개로 미국의 인공지능 기업 수는 2028 개로 세계 1 위를 차지했다. 중국 (홍콩, 마카오 제외) 인공지능 기업의 총수는 10 1 1 으로 세계 2 위, 영국, 캐나다, 인도가 뒤를 이었다 (그림/Kloc-0)

도시 규모로 볼 때 (그림 2) 세계 인공지능 기업 수 상위 20 개 도시 중 미국은 9 개, 중국은 4 개, 캐나다는 3 개, 영국, 독일, 프랑스, 이스라엘은 각각 1 개였다. 이 가운데 베이징은 세계에서 인공지능 기업이 가장 많은 도시가 되었고 샌프란시스코와 런던이 뒤를 이었다. 상하이 심천 항주의 인공지능 기업 수도 전 세계 20 위권에 진입했다.

설립 시간 (그림 3) 을 보면 중국 인공지능 초창기 기업의 출현은 20 12-20 16 년, 20 15 년 최고점, 신생 기업 228 개에 집중됐다. 20 16 이후 신생 기업의 성장 속도가 둔화되었다.

중국 인공지능 기업의 평균 연령은 5.5 년이다. 이 가운데 베이징 상하이 천진의 초창기 기업은 비교적 많고, 기업의 평균 연령은 전국 평균보다 낮으며, 평균 연령은 5.5 세 미만이다. 산둥, 랴오닝 () 의 오래된 공업 로봇, 자동화 기업은 여러 차례 개조를 거쳐 기업이 비교적 늙었다.

인공지능의 응용기술은 주로 음성 기술 (음성 인식, 음성 합성 등) 이 있다. ), 시각 기술 (바이오메트릭, 이미지 인식, 비디오 인식 등). ) 및 자연어 처리 기술 (기계 번역, 텍스트 마이닝, 감정 분석 등). ). 기본 하드웨어를 고려하면 국내외 인공지능 기업 응용 기술 분포가 그림 4 에 나와 있습니다. 외국보다 우리나라 인공지능기업의 응용기술은 시각과 음성에 더 중점을 두고 있으며, 기초하드웨어의 비중은 비교적 작다.

인공지능의 산업 응용은 스마트 로봇, 스마트 운전, 드론, AR/VR, 빅 데이터 및 데이터 서비스, 다양한 수직 애플리케이션 (이 문서는 "AI+" 로 정의됨) 을 포함한다. 국내외 인공지능 기업 업계의 응용 분포는 그림 5 에 나와 있다. 국내 기업들은 외국보다 스마트 로봇, 드론, 스마트운전 등 단말기 제품 시장에 더 많은 관심을 기울이고, 외국 기업들은 다양한 수직업계의 AI 응용에 더 많은 관심을 기울이고 있음을 알 수 있다.

2. 벤처 투자: 중국은 세계 인공지능 투자 융자 규모가 가장 큰 국가가 되었다. 20 13 이후 전 세계 및 중국 인공지능 산업 투자 융자 규모가 줄곧 상승세를 보이고 있다 (그림 6). 20 17 년 글로벌 인공지능 총 투자 융자 규모는 395 억 달러로 총 1208 건의 융자 사건이 발생했으며, 이 중 중국의 총 투자 융자 규모는 277 1 억 달러로 총 369 건의 융자 사건이 발생했다. 중국 AI 기업 융자 총액은 글로벌 융자 총액의 70%, 융자 거래건수는 3 1% 에 달한다.

20 13 년에서 20 18 년 1 분기까지의 글로벌 투자 융자 수치로 볼 때 중국은 인공지능 융자 규모에서 미국을 제치고 세계에서 가장' 흡금' 이 된 나라로 자리잡았지만, 투자 융자 수에서 미국은 여전히 세계 선두를 달리고 있다.

개발 전략 및 정책 환경

1. 국제비교: 국가마다 인공지능 전략과 정책이 각각 중점을 두고 있습니다. 20 13 부터 미국, 독일, 영국, 프랑스, 일본, 중국이 인공지능 전략과 정책을 내놓았다. 각국의 인공지능 전략은 각기 중점을두고 있으며, 미국은 인공지능이 경제 발전, 과학 기술 선도, 국가 안보에 미치는 영향을 중시한다. 유럽연합 국가들은 인공지능으로 인한 안전, 프라이버시, 존엄성 등 윤리적 위험에 대해 우려하고 있다. 일본은 인공지능이 초지능 사회 건설을 추진하기를 희망한다. 중국의 인공지능 정책은 인공지능 분야의 산업화를 실현하고 중국의 강대국 제조 전략을 돕는 데 초점을 맞추고 있다. 각국 정책의 R&D 우선 순위와 주요 응용 분야에도 큰 차이가 있다.

2. 국가정책: 사물인터넷에서 빅데이터, 인공지능까지. 2009 년부터 현재까지 중국 인공지능 정책의 진화는 5 단계로 나눌 수 있으며, 핵심 키워드도 끊임없이 변화하고 있어 각 단계마다 다른 발전 초점을 반영하고 있다.

국가 차원에서 정책 초기에는 사물인터넷, 정보 보안, 데이터베이스 등 기초과학 연구에 중점을 두고 있으며, 중기에는 빅데이터, 인프라 등에 중점을 두고 있다. 20 17 이후 인공지능이 핵심 주제가 되고 지적재산권 보호도 중요한 주제가 됐다. 전반적으로 중국의 인공지능 정책은 주로 중국 제조, 혁신 추진, 사물인터넷, 인터넷+,대데이터, 과학연구 개발의 6 가지 측면에 초점을 맞추고 있다.

3. 지방정책: 국가전략에 응해 각지 지방정책의 주제가 다르다. 지방정부는 국가 인공지능 발전 전략에 적극적으로 대응하는데, 그 중' 중국제조 2025' 는 인공지능 정책 응용네트워크에서 핵심을 차지하고 있으며, 지방인공지능 정책 제정에 강령적 역할을 한다. 정책 발표의 수를 보면 우리나라 인공지능 발전의 활발한 지역은 주로 경진, 창강 삼각주, 광둥, 홍콩, 마카오에 집중되어 있다. 각 성의 정책 주제도 크게 다르다. 예를 들어, 장쑤 지방은 인프라, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등 R&D 기반 분야에 초점을 맞추고, 광동성은 제조업, 로봇 등 인공지능 어플리케이션에 초점을 맞추고, 푸젠성은 사물인터넷, 빅데이터, 혁신 플랫폼, 지적재산권 등에 관심을 기울이고 있다. 지방 정책은 지방 발전 조건과 밀접한 관련이 있다.

사회에 대한 종합적인 영향

인공지능이 충분히 발달하면서 노동생산성과 생산력 수준이 높아지면서 사람들의 생활체험은 더욱 다채로워지고, 사람들은 육체노동이나 일상적인 정신노동에서 해방되고, 더 많은 사람들이 창조활동에 참여하여 인간과 사회를 더욱 충분히 발전시킬 것이다. 현재 인공지능 기술의 급속한 발전은 소매, 농업, 물류, 교육, 의료, 금융, 상업 등의 발전 모델을 끊임없이 변화시켜 생산, 분배, 교환 및 소비를 재구성하고 있다. IDC 데이터에 따르면 향후 5 년간 인공지능 기술을 여러 업종에 적용해 이들 업종의 운영 효율을 크게 끌어올릴 것으로 보인다. 특히 효율성 교육업계는 82%, 소매업은 765,438+0%, 제조업은 64%, 금융업계는 58% 로 나타났다.

1. 인공지능이 교육과 취업에 미치는 영향. 인공지능 개발의 궁극적인 목적은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 더 지능적으로 만드는 데 도움이 되며, 교육은 이 과정에서 중요한 역할을 할 것이다. 인공지능기술은 경제활동의 생산성을 높이고, 사람들이 기계의 반복성이나 위험노동에서 점차 빠져나와 사고 감상 등 여가시간을 늘리고, 혁신능력, 사고능력, 심미, 상상력의 잠재적 개발과 향상에 더욱 신경을 쓴다.

현재 인공지능의 교육 응용은 주로 적응 (개인화) 학습, 가상 멘토, 교육 로봇, 프로그래밍 및 로봇 기반 과학 기술 교육, 가상 현실/증강 현실 기반 장면 교육에 초점을 맞추고 있다. 자신에게 맞는 방식으로 공부하면 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 학습 흥미를 더 오래 유지할 수 있다.

인공지능을 발전시키는 것은 교육 분야에서의 의미가 선생님을 대신하는 것이 아니라, 교사가 교수를 더 효율적이고 흥미롭게 만들 수 있도록 돕는 것이다. (존 F. 케네디, 공부명언) 또한 인공지능 기술의 영향을 받는 교육 체계에서는 인재에 대한 정보 입력 출력 능력과 자율 학습 능력에 대한 요구가 부쩍 높아져 혁신 능력 배양도 중요한 방향이 되고 있다.

과학기술이 발달하면서 인간을 대신해 가장 번거롭고 반복적인 일이나 육체노동에 종사하게 되면서 사람들에게 이득을 가져다 주면서 전례 없는 도전을 가져왔다. (윌리엄 셰익스피어, 템페스트, 과학명언) 오늘날 점점 더 많은 사람들이 자신의 일이 인공지능 기술로 대체되거나 인공지능이 남긴' 틈' 에서만 살아남을까 봐 걱정하고 있다. 일부 전문가들은 중국의 일자리가 인공지능으로 대체될 확률을 추정한 바 있다. 그 결과 향후 20 년 동안 전체 취업인구의 약 76% 가 인공지능 기술의 영향을 받게 될 것으로 나타났다. 비농업 인구만 고려한다면 이 비율은 65% 가 될 것으로 나타났다. 그러나 이와 함께 인공지능 기술이 취업에 미치는 창조적 효과도 나타났다. 현재 중국과창사 인공지능팀의 규모는 평균 20% 증가했으며, 이런 수요도 증가할 것으로 조사됐다. 한편 공신부 교육고시센터 전문가들은 앞으로 몇 년 동안 우리나라 AI 분야 인재 수요가 500 만 명으로 늘어날 것이라고 밝혔다.

인공지능이 산업 구조와 소비 수요를 재창조한다는 맥락에서 일부 일자리가 결국 역사에서 탈락할 것으로 판단될 수 있지만, 일련의 새로운 일자리도 인공지능 기술에 따라 부화할 것으로 보인다. 한편, 새로운 인간-기계 관계가 구축되고 있으며, 비절차적 인지작업이 점점 더 대체될 수 없게 되면서 사람들의 혁신, 사고, 상상력에 대한 요구가 높아지고 있다.

기계화 지능화는 새로운 취업 구도를 형성하고 있지만 실업률 상승으로 인한 빈부 격차, 사회 안정 등 새로운 구도에서 발생할 수 있는 파생 문제도 경계해야 한다. 인공지능의' 영향' 은 지속적이며 교육과 취업에 대한 여러 가지 영향도 지속적이다. 따라서 기술 혁명과 일치하고 적합한 교육 및 고용 메커니즘을 적극적으로 탐구해야 한다.

인공지능이 프라이버시와 안전에 미치는 영향. 오늘날 많은 생활소비 장면에서 개인화된 경험에 대한 수요가 커지고 있으며, 개인화되고 장면화된 서비스가 인공지능으로 혁신을 주도하는 주요 방향이 되고 있습니다. 정보 수집의 사회화, 시간 조각화의 맥락에서 서비스 업체는 더욱 유연하고 편리한 소비 장면을 만들어 사람들에게 더욱 우호적인 사용자 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 동시에 음성 인식, 얼굴 인식, 기계 학습 알고리즘의 발전과 성숙함에 따라 기업은 고객 초상화를 분석하여 고객을 진정으로 이해하고 정밀하고 차별화된 서비스를 통해 고객의 중시와 만족도를 더욱 높일 수 있습니다. 그러나, 그것은 엄청난 상업적 가치를 담고 있지만, 기존의 법적 질서와 공공 안전에 대한 도전도 제기한다.

사이버 공간의 가상화는 개인 데이터를 더 쉽게 수집하고 공유할 수 있게 해 주며 ID 정보 번호, 상태, 신용 기록, 위치 활동 추적 등의 정보를 저장, 분석 및 거래할 수 있게 해 줍니다. 동시에, 개인 데이터 프라이버시가 유출되는 방식과 정도를 추적하기 어렵다. 예를 들어, 인공 지능 기술이 지원하는 지능형 의학에서 환자 전자 의료 기록 및 개인 정보 보호 데이터의 귀속을 정의하는 방법, 병원에서 개인 정보 보호 데이터를 획득하고 사용하는 권한 제한을 규제하는 방법 등이 있습니다. 인공지능 기술로 생성된 작품의 저작권 문제도 있다. 개방된 산업 생태계로 인해 감독관들은 규제 대상을 확정하기가 어렵고 법적 경계가 점점 모호해지고 있다.

인공지능의 광범위한 응용은' 인간관계' 의 추세를 변화시켰고, 인간상호 작용이 빈번하여 새로운 임베디드 관계가 형성되었다고 할 수 있다. 시간과 공간의 경계가 깨지고 가상과 현실이 자유롭게 전환된다. 이러한 추세의 예측가능성과 비가역성은 일련의 잠재적 위험을 초래할 가능성이 높다. 사람들이 간과하기 쉬운' 정보 유출' 과는 달리 인공지능 기술은 다른 속셈을 가진 소수의 사람들이 사기 등 범죄 행위에 목적이 있을 수도 있다. 예를 들어, 부적절한 수단을 통해 얻은 개인 정보는' 데이터 초상화' 를 형성하고 소셜 소프트웨어를 통해 지인으로 가장해 사기를 친다. 예를 들어, 학습 및 시뮬레이션을 위해 인공 지능 기술을 사용하여 이미지, 비디오, 오디오 및 바이오메트릭 기능을 포함한 정보를 생성하여 보안 장벽을 돌파합니다. 지난해 애플의 새 휴대전화' 얼굴 닦기' 부팅 기능이 깨졌다는 보도가 나왔다. 잠재적인 위험으로 볼 때 드론, 무인차, 스마트 로봇 등이 있다. 불법 침입에 의해 통제되거나, 재산 손실을 초래하거나, 범죄 목적으로 사용될 가능성이 있다.

인공 지능이 사회 정의에 미치는 영향. 인공지능의 빠른 발전과 응용으로 일련의 가치 문제가 점차 사람들 앞에 떠오르고 있다. 현재 인터넷을 할 줄 모르는 사람들이 많다. 객관적인 조건으로 인터넷을 사용할 수 없고, 인터넷에 접속하고 싶지 않다. 그들은 인공지능 시대에 이미' 변두리인' 으로 정의되었고, 인공지능은 사람의 교육 수준과 정보 흐름에 대한 요구가 더 높다. 인공지능 기술이 발전할수록 정보 격차가 깊어져 서비스 격차와 복지 격차로 발전할 것이다. 인공지능 시대에는' 변두리인' 이 편리한 지능 정보 서비스를 즐기고 부족한 서비스 자원을 얻기가 점점 어려워질 것이다.

이 글은 칭화대 중국 과학기술정책연구센터' 중국경제보고서' 제 10 기 20 18 에서 전출됐다.