引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)遴選及前沿?zé)狳c(diǎn)技術(shù)研究
——以人工智能產(chǎn)業(yè)為例

劉 媛，楊 濤，胡 峰，王俊峰，陸麗娜，黃 斌

（1.江蘇省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所，江蘇南京 210042；2.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京 211100；3.河海大學(xué)項(xiàng)目管理信息化研究所，江蘇南京 211100）

未來(lái)產(chǎn)業(yè)是會(huì)帶來(lái)重大產(chǎn)業(yè)變革的產(chǎn)業(yè)。江蘇省委省政府提出要針對(duì)江蘇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)短板和創(chuàng)新需求，加強(qiáng)技術(shù)研判，分析產(chǎn)業(yè)前景，促進(jìn)應(yīng)用基礎(chǔ)研究、前沿高技術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)緊密銜接，在目前沒(méi)有優(yōu)勢(shì)但可能有良好前景的領(lǐng)域，要進(jìn)行前瞻布局。因此，對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)及前沿?zé)狳c(diǎn)技術(shù)的研究有利于江蘇搶占產(chǎn)業(yè)發(fā)展先機(jī)，科學(xué)合理配置科技資源，準(zhǔn)確把握產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向。本研究從國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略、國(guó)家科技項(xiàng)目布局的視角出發(fā)，遴選發(fā)達(dá)國(guó)家科技發(fā)展戰(zhàn)略、頂尖咨詢機(jī)構(gòu)權(quán)威報(bào)告、我國(guó)重點(diǎn)科技項(xiàng)目布局方向，運(yùn)用共詞分析方法進(jìn)行共詞網(wǎng)絡(luò)分析，根據(jù)高頻詞遴選未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，從未來(lái)產(chǎn)業(yè)中進(jìn)一步遴選適合江蘇發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，并以人工智能產(chǎn)業(yè)為例，利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和知識(shí)圖譜方法進(jìn)行熱點(diǎn)主題研究，由此判斷江蘇未來(lái)產(chǎn)業(yè)前沿?zé)狳c(diǎn)技術(shù)方向。2017 年11 月14 日，南京市政府發(fā)布會(huì)上稱南京將構(gòu)建“4+4+1”的未來(lái)產(chǎn)業(yè)體系，“未來(lái)產(chǎn)業(yè)”在學(xué)術(shù)界并沒(méi)有明確的定義，江蘇省委常委、南京市委書記張敬華認(rèn)為，未來(lái)產(chǎn)業(yè)是能夠具有重大產(chǎn)業(yè)前景的顛覆性技術(shù)以及新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)，如人工智能、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)、增材制造以及前沿新材料、生命健康等交叉應(yīng)用領(lǐng)域［1］。

1 引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)遴選

1.1 基于發(fā)達(dá)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略和頂尖咨詢機(jī)構(gòu)維度的未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域遴選

發(fā)達(dá)國(guó)家以及如麥肯錫、高德納等國(guó)際頂尖機(jī)構(gòu)已經(jīng)對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)、前沿?zé)狳c(diǎn)技術(shù)做了大量研究，本研究從發(fā)達(dá)國(guó)家以及國(guó)內(nèi)外頂尖咨詢機(jī)構(gòu)發(fā)布的權(quán)威報(bào)告、我國(guó)重點(diǎn)計(jì)劃項(xiàng)目的角度遴選引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，主要包含發(fā)達(dá)國(guó)家的科技計(jì)劃、未來(lái)產(chǎn)業(yè)前沿技術(shù)的判斷和重點(diǎn)計(jì)劃項(xiàng)目的布局，根據(jù)這個(gè)原則選取了近5 年來(lái)15 份權(quán)威報(bào)告作為未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域遴選的依據(jù)，如表1 所示。

表1 未來(lái)產(chǎn)業(yè)篩選的主要來(lái)源報(bào)告

采用文本梳理法，對(duì)15 份報(bào)告中提到的未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)并進(jìn)行歸一化處理，使數(shù)據(jù)顆粒度大小統(tǒng)一到一個(gè)層級(jí)，如將“先進(jìn)機(jī)器人”“社交機(jī)器人”“機(jī)器人技術(shù)”等統(tǒng)稱為“先進(jìn)機(jī)器人”，將“萬(wàn)物互聯(lián)技術(shù)”“物聯(lián)網(wǎng)”等統(tǒng)稱為“物聯(lián)網(wǎng)”，通過(guò)聚類分析繪制如圖1 所示的發(fā)達(dá)國(guó)家提出的未來(lái)產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)圖，可以看出排名前15 位的未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全、新能源、先進(jìn)機(jī)器人、人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛汽車、大數(shù)據(jù)分析、3D 打印、先進(jìn)制造、先進(jìn)材料、物聯(lián)網(wǎng)、量子計(jì)算、核能、高性能計(jì)算機(jī)、電池等產(chǎn)業(yè)；如圖2 所示，從頂尖咨詢機(jī)構(gòu)遴選出的未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?yàn)橄冗M(jìn)機(jī)器人、人工智能、云服務(wù)、生物技術(shù)識(shí)別、自動(dòng)駕駛汽車、區(qū)塊鏈、核能、網(wǎng)絡(luò)安全、儲(chǔ)能技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，從國(guó)家戰(zhàn)略維度看，發(fā)達(dá)國(guó)家更加關(guān)注新能源、大數(shù)據(jù)分析、3D 打印、先進(jìn)制造、先進(jìn)材料、物聯(lián)網(wǎng)、量子計(jì)算、高性能計(jì)算機(jī)、電池等未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，偏重于能源、制造和信息領(lǐng)域，而頂尖咨詢機(jī)構(gòu)著眼于生物識(shí)別技術(shù)、云服務(wù)、區(qū)塊鏈等未來(lái)產(chǎn)業(yè)。根據(jù)未來(lái)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)的頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)絡(luò)安全、先進(jìn)機(jī)器人、人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛汽車、核能等6 個(gè)領(lǐng)域?yàn)榘l(fā)達(dá)國(guó)家和頂尖咨詢機(jī)構(gòu)共同關(guān)注的交叉領(lǐng)域。

圖1 發(fā)達(dá)國(guó)家提出的未來(lái)產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)

圖2 頂尖咨詢機(jī)構(gòu)提出的未來(lái)產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)

1.2 基于我國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略維度的未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域遴選

以2018—2019 年我國(guó)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、科技創(chuàng)新2030 重大項(xiàng)目為樣本，遴選未來(lái)產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)領(lǐng)域［17-18］，我國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?yàn)橹悄軝C(jī)器人、智能制造、清潔能源、新材料、農(nóng)業(yè)創(chuàng)新、智能交通、智能電網(wǎng)、醫(yī)療與健康、深海工程、航空航天、量子通信等領(lǐng)域（如圖3 所示）。國(guó)內(nèi)外對(duì)比看，制造、信息、能源、材料領(lǐng)域成為國(guó)內(nèi)外共同關(guān)注的熱點(diǎn)領(lǐng)域，我國(guó)更加聚焦智能制造、新材料、農(nóng)業(yè)創(chuàng)新、智能電網(wǎng)、醫(yī)療與健康、深海工程、航空航天、量子通信等未來(lái)產(chǎn)業(yè)。

圖3 我國(guó)國(guó)家層面提出的未來(lái)產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)

綜合國(guó)內(nèi)外對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)的研究，通過(guò)對(duì)相同領(lǐng)域的去重、名稱相近領(lǐng)域的合并，如與國(guó)外名稱相近的先進(jìn)機(jī)器人等只保留更加符合我國(guó)通用名稱的智能機(jī)器人，共遴選出網(wǎng)絡(luò)安全、智能制造、人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛汽車、大數(shù)據(jù)分析、3D打印、物聯(lián)網(wǎng)、量子計(jì)算、核能、高性能計(jì)算機(jī)、電池、云服務(wù)、區(qū)塊鏈、儲(chǔ)能、智能機(jī)器人、清潔能源、新材料、農(nóng)業(yè)創(chuàng)新、智能電網(wǎng)、醫(yī)療與健康、深海工程、航空航天、量子通信24 個(gè)產(chǎn)業(yè)作為引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)備選領(lǐng)域。

1.3 引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)遴選分析

1.3.1 江蘇未來(lái)產(chǎn)業(yè)遴選指標(biāo)建立

基于上述引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)備選清單，從江蘇發(fā)展基礎(chǔ)的維度建立未來(lái)產(chǎn)業(yè)的遴選指標(biāo)，并通過(guò)江蘇省工信廳等相關(guān)廳局專家、部分領(lǐng)域技術(shù)專家對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行打分，遴選引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支撐要素維度來(lái)建立遴選指標(biāo)，包括政策支持、創(chuàng)新資源、頂尖人才、企業(yè)布局、技術(shù)儲(chǔ)備5 個(gè)方面（如表2 所示）。

表2 江蘇未來(lái)產(chǎn)業(yè)遴選指標(biāo)

根據(jù)專家打分的結(jié)果，剔除分值在5 分以下的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，按照分值從高到低排序，遴選出適合江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)為新材料、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、高性能計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)安全、智能機(jī)器人、電池、智能制造、醫(yī)療與健康、云服務(wù)、清潔能源、智能電網(wǎng)、區(qū)塊鏈、3D 打印、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、儲(chǔ)能。根據(jù)遴選出的未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)果，以人工智能產(chǎn)業(yè)為例，進(jìn)一步研究人工智能的前沿?zé)狳c(diǎn)技術(shù)，為江蘇未來(lái)進(jìn)行技術(shù)方向的布局提供參考。

1.3.2 江蘇人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀分析

江蘇一直高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)的培育和發(fā)展，已突破了一批關(guān)鍵技術(shù)，布局了一批創(chuàng)新平臺(tái)，集聚了一批人才團(tuán)隊(duì)，具有良好的產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)。

一是具有良好的技術(shù)基礎(chǔ)。根據(jù)省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目庫(kù)，2012—2017 年共資助新一代人工智能相關(guān)項(xiàng)目454 個(gè)，技術(shù)儲(chǔ)備主要在傳感器、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人方面，江蘇在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算視覺(jué)、機(jī)器人、專家系統(tǒng)等方面有一定優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，江蘇圍繞腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、多模式識(shí)別、智能機(jī)器人等前瞻領(lǐng)域，已組織實(shí)施前瞻性產(chǎn)業(yè)技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目115 項(xiàng)、重大科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目32 項(xiàng)［19］。

二是具有相當(dāng)實(shí)力的創(chuàng)新平臺(tái)。江蘇科教資源豐富，擁有南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京理工大學(xué)、中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第十四研究所和第二十八研究所（以下分別簡(jiǎn)稱“中電14 所”“中電28 所”）等單位，在人工智能領(lǐng)域擁有較強(qiáng)的研發(fā)實(shí)力，建有計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)、國(guó)家超算中心、網(wǎng)絡(luò)群體智能、工業(yè)機(jī)器人、智能運(yùn)輸系統(tǒng)工程、高維信息智能感知與系統(tǒng)、智能車輛控制、物聯(lián)網(wǎng)等10 多個(gè)國(guó)家和省級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室及研究中心，擁有較強(qiáng)的創(chuàng)新實(shí)力。其中，南京大學(xué)的計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在新一代人工智能大數(shù)據(jù)智能分析、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法等方面的研究具有較強(qiáng)實(shí)力；無(wú)錫國(guó)家超算中心的“神威·太湖之光”超級(jí)計(jì)算機(jī)曾獲世界超級(jí)計(jì)算大獎(jiǎng)——“戈登·貝爾”獎(jiǎng)，連續(xù)4 次獲得全球超級(jí)計(jì)算機(jī)500 強(qiáng)冠軍。

三是擁有一定的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)。江蘇在人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)層、技術(shù)和應(yīng)用層的全產(chǎn)業(yè)鏈上形成了較為完善的布局，具有一定的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。據(jù)省經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)數(shù)據(jù)，截至2017 年年底，全省有人工智能核心企業(yè)360 多家，有10 多家企業(yè)處于行業(yè)領(lǐng)先地位［20］。蘇南地區(qū)聚集了90%的人工智能企業(yè)，主要分布在蘇州工業(yè)園區(qū)、南京江北新區(qū)和南京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)等園區(qū)，主要在智能傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能機(jī)器人、機(jī)器識(shí)別等五大領(lǐng)域進(jìn)行研發(fā)。南京、蘇州、無(wú)錫等地已聚集了曠視科技、地平線機(jī)器人、思必馳、云問(wèn)科技、妙手機(jī)器人、億嘉和、科沃斯、錢景康復(fù)等一批細(xì)分領(lǐng)域較為知名的人工智能企業(yè)。

四是擁有優(yōu)秀的人才團(tuán)隊(duì)。江蘇在人工智能領(lǐng)域擁有以院士、國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者、國(guó)家優(yōu)秀青年以及長(zhǎng)江學(xué)者等高層次專家組成的團(tuán)隊(duì)。在技術(shù)人才方面，南京大學(xué)的呂建教授和地平線機(jī)器人創(chuàng)始人余凱入選國(guó)家人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)，相關(guān)人才主要集中在南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京理工大學(xué)、中電14 所等科研機(jī)構(gòu)，以及地平線機(jī)器人、曠視科技、思必馳等創(chuàng)新型企業(yè)中。在產(chǎn)業(yè)人才方面，根據(jù)騰訊研究院［21］報(bào)告，江蘇的人工智能人才占全國(guó)人工智能人才的3.3%，位列第五，次于北京44.7%、上海14.8%、廣東14.6%和浙江10.9%。

2 基于知識(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)外人工智能熱點(diǎn)技術(shù)研究

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

以“artificial intelligence”為關(guān)鍵詞在Web of Science（以下簡(jiǎn)稱“WOS”）的核心數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行主題檢索，時(shí)間設(shè)置為2010—2019 年，在對(duì)不相關(guān)性文獻(xiàn)作剔除操作后，確定11 846 份樣本文獻(xiàn)，其中英文樣本文獻(xiàn)共計(jì)引用23 635 篇參考文獻(xiàn)，作為研究國(guó)際人工智能領(lǐng)域進(jìn)展的樣本數(shù)據(jù)。

國(guó)內(nèi)樣本文獻(xiàn)來(lái)源為中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）中SCI、EI 來(lái)源期刊和CSSCI 期刊，采用“人工智能”關(guān)鍵詞的主題檢索，時(shí)間跨度為2010—2019 年，剔除不相關(guān)文獻(xiàn)之后確定4 996 份中文樣本文獻(xiàn)［22］。

從國(guó)內(nèi)外發(fā)文量對(duì)比來(lái)看，從2010 年開始，人工智能領(lǐng)域發(fā)文量呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，英文文獻(xiàn)的發(fā)文量明顯高于中文文獻(xiàn)的發(fā)文量，但整體增長(zhǎng)趨勢(shì)相同。如圖4 所示，發(fā)文量在2010—2016 年度呈緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì)，英文文獻(xiàn)發(fā)文量的年平均增長(zhǎng)率為10.9%，中文文獻(xiàn)發(fā)文量的年平均增長(zhǎng)率為2.2%；在2016—2019 年期間呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，中、英文文獻(xiàn)發(fā)文量的年平均增長(zhǎng)率分別為44.7%、74.2%。由此可見(jiàn)，在2016 年之前，英文文獻(xiàn)的平均增速是中文文獻(xiàn)的5 倍，但2016 年之后，中英文文獻(xiàn)都呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)趨勢(shì)，中文文獻(xiàn)的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超英文文獻(xiàn)。

圖4 國(guó)際、國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域年發(fā)文量對(duì)比

根據(jù)來(lái)自WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)的樣本發(fā)文量可以看出，美國(guó)發(fā)文量1 570 篇位居全球第一，占總發(fā)文量的13.25%；中國(guó)發(fā)文量1 536 篇，排名第二，占總發(fā)文量的12.97%。說(shuō)明美國(guó)和中國(guó)是近10 年來(lái)人工智能領(lǐng)域研究最為活躍的國(guó)家。如圖5 所示。

圖5 國(guó)際人工智能領(lǐng)域研究國(guó)家分布

2.2 基于知識(shí)圖譜的熱點(diǎn)技術(shù)研究

2.2.1 基于文獻(xiàn)共被引圖譜的人工智能熱點(diǎn)技術(shù)分析通過(guò)對(duì)樣本中英文文獻(xiàn)作者的共被引圖譜分析，可以看出人工智能產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)技術(shù)。當(dāng)兩篇文獻(xiàn)同時(shí)被第三篇文獻(xiàn)引用時(shí)，這兩篇文獻(xiàn)之間就存在共被引關(guān)系，文獻(xiàn)被引頻次可以較客觀地反映該文獻(xiàn)被學(xué)術(shù)界或知識(shí)域所認(rèn)可的程度，及其在網(wǎng)絡(luò)中的地位［22］。一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)持續(xù)高被引的文獻(xiàn)被認(rèn)為是這個(gè)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻(xiàn)，因此從高被引文獻(xiàn)可以看出人工智能領(lǐng)域的研究基礎(chǔ)狀況。

（1）從國(guó)際人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)共被引圖譜看人工智能的熱點(diǎn)。在CiteSpace V 軟件中設(shè)定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為CitedReference，生成國(guó)際人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)的共被引圖譜（如圖6 所示）。結(jié)合頻次和中心度兩個(gè)維度，對(duì)中心度位于0.04 以上的文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，人工智能的熱點(diǎn)主要為改進(jìn)的群體人工智能算法、遷移學(xué)習(xí)算法、優(yōu)化智能行為算法等。如，Rashedi等［23］提出了一種基于群體的自然啟發(fā)元啟發(fā)式優(yōu)化算法，并驗(yàn)證了該算法的計(jì)算效能提升；Pan 等［24］提出的一種基于標(biāo)簽比例信息的遷移學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化；Karaboga 等［25］進(jìn)行了Artificial Bee Colony（ABC）算法的研究，將該算法與遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、微分進(jìn)化算法等進(jìn)行比較分析，確定ABC 算法是一種能優(yōu)化智能行為的算法，可以高效解決工程問(wèn)題，另外還通過(guò)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，證明ABC 算法在多變量數(shù)據(jù)聚類方面的優(yōu)越性；Schmidhuber［26］總結(jié)了深度監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和進(jìn)化計(jì)算的特點(diǎn)。

圖6 國(guó)際人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)共被引圖譜

（2）從國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域核心文獻(xiàn)看人工智能熱點(diǎn)。由于CNKI 導(dǎo)出的數(shù)據(jù)沒(méi)有辦法作共被引分析，所以根據(jù)被引頻次遴選出國(guó)內(nèi)排名前五的核心文獻(xiàn)，可以看出國(guó)內(nèi)人工智能的熱點(diǎn)主要集聚在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及人工智能在智慧駕駛、智慧旅游方面的應(yīng)用等幾個(gè)方面。其中（見(jiàn)表3），被引頻次排名第一的為余凱等［27］的研究，他們提出深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最近這10 年來(lái)最成功的研究方向，并指出深度學(xué)習(xí)面臨的重大方向?yàn)槔碚搯?wèn)題、建模問(wèn)題和工程問(wèn)題；周飛燕等［28］對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層、池化層、全連接層的結(jié)構(gòu)做了探討，并研究了改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成是一個(gè)途徑；張凌云等［29］提出了CAA 三層次的智慧旅游構(gòu)架體系，以及基于物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信、云計(jì)算和人工智能技術(shù)在智慧旅游中的應(yīng)用；焦李成等［30］研究了當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的問(wèn)題，并提出認(rèn)知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感知-理解-決策神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)6 個(gè)未來(lái)發(fā)展方向；蘇松志等［31］將人工智能技術(shù)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，指出以往研究中行人檢測(cè)技術(shù)的不足，并提出未來(lái)行人檢測(cè)技術(shù)將聚焦在多視角和遮擋問(wèn)題、特殊場(chǎng)景下的行人檢測(cè)問(wèn)題、設(shè)計(jì)自適應(yīng)的檢測(cè)器3 個(gè)方面。

表3 人工智能領(lǐng)域排名前五的高被引中文文獻(xiàn)情況

2.2.2 基于關(guān)鍵詞聚類圖譜的人工智能熱點(diǎn)技術(shù)分析

通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞的聚類研究，可以根據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中出現(xiàn)的圓圈大小來(lái)分析其在人工智能產(chǎn)業(yè)中出現(xiàn)的頻次，如果圓圈越大，代表出現(xiàn)的頻次越高，即為高頻關(guān)鍵詞；而從中心度可以看出該關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系的密切程度。

（1）國(guó)際人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)分析。國(guó)際人工智能領(lǐng)域樣本文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜如圖7 所示，前10 位的研究熱點(diǎn)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模型、系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測(cè)、遺傳算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、設(shè)計(jì)、優(yōu)化、分類、性能、支撐向量機(jī)、仿真、回歸分析等方面；進(jìn)一步通過(guò)關(guān)鍵詞利用LLR 算法進(jìn)行聚類，該網(wǎng)絡(luò)被劃分成11 個(gè)聚類，系統(tǒng)又自動(dòng)梳理出四大聚類，如圖8 所示，分別是機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、特征提取、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。由此，可以挖掘國(guó)際上2010至2018 年間人工智能領(lǐng)域的研究發(fā)展脈絡(luò)。其中，2010—2015 年的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞為系統(tǒng)、模型、算法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是熱點(diǎn)算法，并關(guān)注多智能體系系統(tǒng)，同時(shí)也重視圖像識(shí)別和圖像加工等人工智能技術(shù)；2016—2018 年的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞為物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，智慧城市、工業(yè)、建筑物聯(lián)網(wǎng)成為物聯(lián)網(wǎng)的三大主導(dǎo)項(xiàng)目［32］，在5G 技術(shù)的發(fā)展之下，物聯(lián)網(wǎng)向萬(wàn)物智能轉(zhuǎn)型，核心技術(shù)逐漸成熟，同時(shí)催生并促進(jìn)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2030 年，全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量將達(dá)到2 500 ZB；美國(guó)有6 個(gè)聯(lián)邦部門開展大數(shù)據(jù)研究，大數(shù)據(jù)已上升至美國(guó)的國(guó)家重點(diǎn)戰(zhàn)略；歐盟則從資金、政策層面支持大數(shù)據(jù)相關(guān)的研究［33］。

圖7 國(guó)際人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖8 國(guó)際人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)聚類圖譜

（2）國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)分析。根據(jù)國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域樣本文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜（見(jiàn)圖9），可以看出位于前10 位的研究熱點(diǎn)呈現(xiàn)以下幾個(gè)特點(diǎn)：一是關(guān)于人工智能的算法研究，如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、路徑規(guī)劃等；二是與其他領(lǐng)域交叉融合，如機(jī)器人、智能機(jī)器人、大數(shù)據(jù)、圖書館等；三是與教育領(lǐng)域的融合應(yīng)用，如媒體融合、智慧教育、智能教育、圖書館等。對(duì)關(guān)鍵詞利用LLR 算法聚類成18 個(gè)集群，系統(tǒng)再次聚類7 個(gè)集群，如圖10 所示，可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)研究熱點(diǎn)分為模糊控制、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、模式分類、教育信息化2.0、社會(huì)治理。由此，可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)在2010至2018 年間人工智能領(lǐng)域的研究和發(fā)展脈絡(luò)。其中，在2010—2012 年，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、路徑規(guī)劃、軌跡跟蹤、智能機(jī)器人成為研究熱點(diǎn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)通過(guò)模擬人類的視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行處理和理解；路徑規(guī)劃被大量應(yīng)用于機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域以及全球定位系統(tǒng)（GPS）導(dǎo)航、道路規(guī)劃等生活領(lǐng)域，甚至可應(yīng)用于決策管理領(lǐng)域和通信技術(shù)領(lǐng)域；我國(guó)從20 世紀(jì)70 年代開始開展機(jī)器人研發(fā)工作，國(guó)家制定相關(guān)政策大力支持，如2016 年出臺(tái)《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020 年）》［34］，2013 年我國(guó)形成全球工業(yè)機(jī)器人第一大規(guī)模市場(chǎng)，同時(shí)手術(shù)機(jī)器人、空間機(jī)器人等服務(wù)機(jī)器人和特種機(jī)器人也投入應(yīng)用。2013—2015 年的研究熱點(diǎn)為大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)。2013年大數(shù)據(jù)成為我國(guó)的新聞熱點(diǎn)，2014 年形成概念體系，發(fā)展熱點(diǎn)呈現(xiàn)了從技術(shù)、應(yīng)用、向治理變遷。2016—2018 年的研究熱點(diǎn)更加關(guān)注智慧教育、智慧社會(huì)以及區(qū)塊鏈。2018 年，我國(guó)智慧教育市場(chǎng)規(guī)模高達(dá)5 320億元，教育部明確提出教育信息化升級(jí)［35］，實(shí)現(xiàn)教育多元化、智能化，“三通兩平臺(tái)”的應(yīng)用標(biāo)志我國(guó)開始教育信息2.0 升級(jí)，預(yù)計(jì)到2025 年我 國(guó)智能教育經(jīng)費(fèi)投入達(dá)4 800 億元；我國(guó)在IBM 公司提出的“智慧城市”概念基礎(chǔ)上加以創(chuàng)新，提出智慧社會(huì)，黨的十九大報(bào)告提出“智慧城市”和“數(shù)字中國(guó)”的概念，完成智慧社會(huì)建設(shè)以進(jìn)行有效的社會(huì)治理，國(guó)內(nèi)各地區(qū)都發(fā)布了相關(guān)文件加快智慧社會(huì)建設(shè)；2019 年我國(guó)區(qū)塊鏈?zhǔn)袌?chǎng)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了12 億元，企業(yè)數(shù)量多達(dá)1 006 家，區(qū)塊鏈的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，在金融領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛［36］。

圖9 國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖10 國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)聚類圖譜

3 基于關(guān)鍵詞的國(guó)內(nèi)外人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)研究

3.1 國(guó)際人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)

根據(jù)2019 年國(guó)際人工智能領(lǐng)域樣本文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次和中心度，統(tǒng)計(jì)出5 個(gè)前沿關(guān)鍵詞（見(jiàn)表4），出現(xiàn)頻次和中心度最高的兩個(gè)關(guān)鍵詞都是在醫(yī)療領(lǐng)域，可見(jiàn)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用將成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前沿。其中，cancer（癌癥）是2019 年出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞，臨床專家可以從臨床癥狀的細(xì)節(jié)到各種生化數(shù)據(jù)以及成像設(shè)備的輸出掌握大量信息，人工智能方法特別是計(jì)算機(jī)輔助診斷和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能簡(jiǎn)化日常診斷過(guò)程并避免人工誤診［37］。中心度最高的關(guān)鍵詞是imagine classification（影像學(xué)分級(jí)），在放射科領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)，通過(guò)對(duì)圖像的定位分類和切割功能，實(shí)現(xiàn)疾病篩查和三維成像［38］。

表4 2019 年國(guó)際人工智能領(lǐng)域研究前沿關(guān)鍵詞

3.2 國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)

根據(jù)國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域樣本文獻(xiàn)的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并按照時(shí)間排序，2019 年10 個(gè)研究前沿關(guān)鍵詞如表5 所示。其中出現(xiàn)頻次最多的是社會(huì)治理和人才培養(yǎng)。全球性智能革命影響我國(guó)治理現(xiàn)代化的進(jìn)程，需要抓住人工智能帶來(lái)的第四次科技革命，加快建設(shè)和治理智能社會(huì)［39］。近年來(lái)我國(guó)加快推進(jìn)人工智能學(xué)科和專業(yè)建設(shè)，教育部提出在2020 年完成優(yōu)化科技和學(xué)科創(chuàng)新體系布局［40］，截至2019 年1 月，成立人工智能研究所或?qū)W院的高校有59 所，此外龍頭企業(yè)也重視與高校合作成立人工智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。中心最高的關(guān)鍵詞是5G。5G 是第七次信息革命的基礎(chǔ)［41］，帶來(lái)了行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和社會(huì)信息需求的激增，與人工智能融合應(yīng)用于智慧醫(yī)療、智慧物流、物聯(lián)網(wǎng)等多種典型應(yīng)用場(chǎng)景，推進(jìn)云化轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)變社會(huì)生產(chǎn)方式。

表5 2019 年國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域研究前沿關(guān)鍵詞

4 主要發(fā)現(xiàn)與啟示

通過(guò)對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)和國(guó)內(nèi)外人工智能領(lǐng)域前沿?zé)狳c(diǎn)技術(shù)的研究，得出以下結(jié)論：

（1）對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家和頂尖機(jī)構(gòu)關(guān)于未來(lái)產(chǎn)業(yè)的高頻詞研究，提供了研究未來(lái)產(chǎn)業(yè)的一種理論框架，借助這種理論框架可以較為準(zhǔn)確地判斷一個(gè)區(qū)域未來(lái)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向；通過(guò)知識(shí)圖譜的研究可以進(jìn)一步聚焦未來(lái)產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)技術(shù)發(fā)展方向，了解國(guó)內(nèi)外最新的技術(shù)前沿、熱點(diǎn)，對(duì)區(qū)域結(jié)合自身基礎(chǔ)發(fā)展未來(lái)產(chǎn)業(yè)指明了路徑，也可為區(qū)域布局重大載體、進(jìn)行科技項(xiàng)目的布局提供指引。

（2）人工智能領(lǐng)域是引領(lǐng)江蘇發(fā)展的未來(lái)產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。人工智能是世界各國(guó)重點(diǎn)布局的產(chǎn)業(yè)，也是江蘇高度重視和發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，江蘇已經(jīng)在科技項(xiàng)目、重大平臺(tái)、骨干企業(yè)、研發(fā)人才方面作了重要布局，有基礎(chǔ)去推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步向高端化邁進(jìn)。

（3）美國(guó)和中國(guó)是人工智能領(lǐng)域中研究活躍度最高的兩個(gè)國(guó)家。國(guó)際人工智能領(lǐng)域發(fā)文量一直超過(guò)國(guó)內(nèi)，尤其在2016 年之前增速遠(yuǎn)超國(guó)內(nèi)，但在2016—2019 年間國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域發(fā)文量實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)，發(fā)文量跟隨美國(guó)排名第二。這除了與人工智能產(chǎn)業(yè)本身與其他產(chǎn)業(yè)的交叉融合有關(guān)，也是因?yàn)槲覈?guó)在國(guó)家層面實(shí)施了“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”行動(dòng)計(jì)劃、人工智能專項(xiàng)規(guī)劃、科技創(chuàng)新重大專項(xiàng)等一系列頂層設(shè)計(jì)，充分顯示了人工智能產(chǎn)業(yè)作為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)領(lǐng)域?qū)ζ渌a(chǎn)業(yè)的支撐引領(lǐng)作用。

（4）國(guó)際人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)技術(shù)為機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、特征提取和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，逐步向系統(tǒng)、模型和算法的研究過(guò)渡，重視人工智能領(lǐng)域與物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合發(fā)展，未來(lái)的前沿技術(shù)向醫(yī)療領(lǐng)域尤其是精準(zhǔn)醫(yī)療方向發(fā)展。國(guó)內(nèi)也同樣重視人工智能算法領(lǐng)域的研究，熱點(diǎn)技術(shù)為模糊控制、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、模式分類等，并且重視與教育領(lǐng)域的融合應(yīng)用，如媒體融合、智慧教育、智能教育、圖書館等，未來(lái)的前沿技術(shù)向社會(huì)治理、5G、人才培養(yǎng)等方向發(fā)展。

（5）江蘇人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)注重“強(qiáng)長(zhǎng)項(xiàng)、補(bǔ)短板”。江蘇七成企業(yè)集聚在人工智能的應(yīng)用層面，結(jié)合國(guó)內(nèi)外的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和江蘇的優(yōu)勢(shì)基礎(chǔ)，未來(lái)應(yīng)拓展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，加強(qiáng)在醫(yī)療領(lǐng)域、教育領(lǐng)域等需求量大的領(lǐng)域的布局；而對(duì)于人工智能算法、基礎(chǔ)研究等短板領(lǐng)域，江蘇應(yīng)充分發(fā)揮南京大學(xué)等高校院所及南京圖靈人工智能研究院的重要作用，加強(qiáng)對(duì)模糊控制、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)等算法的研究。