引領江蘇發展的未來產業遴選及前沿熱點技術研究
——以人工智能產業為例

劉 媛，楊 濤，胡 峰，王俊峰，陸麗娜，黃 斌

（1.江蘇省科學技術情報研究所，江蘇南京 210042；2.河海大學商學院，江蘇南京 211100；3.河海大學項目管理信息化研究所，江蘇南京 211100）

未來產業是會帶來重大產業變革的產業。江蘇省委省政府提出要針對江蘇產業發展的技術短板和創新需求，加強技術研判，分析產業前景，促進應用基礎研究、前沿高技術研究與產業關鍵技術攻關緊密銜接，在目前沒有優勢但可能有良好前景的領域，要進行前瞻布局。因此，對未來產業及前沿熱點技術的研究有利于江蘇搶占產業發展先機，科學合理配置科技資源，準確把握產業發展方向。本研究從國家發展戰略、國家科技項目布局的視角出發，遴選發達國家科技發展戰略、頂尖咨詢機構權威報告、我國重點科技項目布局方向，運用共詞分析方法進行共詞網絡分析，根據高頻詞遴選未來產業領域，從未來產業中進一步遴選適合江蘇發展的產業，并以人工智能產業為例，利用文獻計量學和知識圖譜方法進行熱點主題研究，由此判斷江蘇未來產業前沿熱點技術方向。2017 年11 月14 日，南京市政府發布會上稱南京將構建“4+4+1”的未來產業體系，“未來產業”在學術界并沒有明確的定義，江蘇省委常委、南京市委書記張敬華認為，未來產業是能夠具有重大產業前景的顛覆性技術以及新產品、新業態，如人工智能、未來網絡、增材制造以及前沿新材料、生命健康等交叉應用領域［1］。

1 引領江蘇發展的未來產業遴選

1.1 基于發達國家發展戰略和頂尖咨詢機構維度的未來產業領域遴選

發達國家以及如麥肯錫、高德納等國際頂尖機構已經對未來產業、前沿熱點技術做了大量研究，本研究從發達國家以及國內外頂尖咨詢機構發布的權威報告、我國重點計劃項目的角度遴選引領江蘇發展的未來產業領域，主要包含發達國家的科技計劃、未來產業前沿技術的判斷和重點計劃項目的布局，根據這個原則選取了近5 年來15 份權威報告作為未來產業領域遴選的依據，如表1 所示。

表1 未來產業篩選的主要來源報告

采用文本梳理法，對15 份報告中提到的未來產業領域進行頻次統計并進行歸一化處理，使數據顆粒度大小統一到一個層級，如將“先進機器人”“社交機器人”“機器人技術”等統稱為“先進機器人”，將“萬物互聯技術”“物聯網”等統稱為“物聯網”，通過聚類分析繪制如圖1 所示的發達國家提出的未來產業網絡圖，可以看出排名前15 位的未來產業領域為網絡安全、新能源、先進機器人、人工智能、增強現實、自動駕駛汽車、大數據分析、3D 打印、先進制造、先進材料、物聯網、量子計算、核能、高性能計算機、電池等產業；如圖2 所示，從頂尖咨詢機構遴選出的未來產業領域為先進機器人、人工智能、云服務、生物技術識別、自動駕駛汽車、區塊鏈、核能、網絡安全、儲能技術、增強現實等領域。通過對比發現，從國家戰略維度看，發達國家更加關注新能源、大數據分析、3D 打印、先進制造、先進材料、物聯網、量子計算、高性能計算機、電池等未來產業領域，偏重于能源、制造和信息領域，而頂尖咨詢機構著眼于生物識別技術、云服務、區塊鏈等未來產業。根據未來產業出現的頻次進行統計，網絡安全、先進機器人、人工智能、增強現實、自動駕駛汽車、核能等6 個領域為發達國家和頂尖咨詢機構共同關注的交叉領域。

圖1 發達國家提出的未來產業網絡

圖2 頂尖咨詢機構提出的未來產業網絡

1.2 基于我國發展戰略維度的未來產業領域遴選

以2018—2019 年我國國家重點研發計劃項目、科技創新2030 重大項目為樣本，遴選未來產業的重點領域［17-18］，我國未來產業領域為智能機器人、智能制造、清潔能源、新材料、農業創新、智能交通、智能電網、醫療與健康、深海工程、航空航天、量子通信等領域（如圖3 所示）。國內外對比看，制造、信息、能源、材料領域成為國內外共同關注的熱點領域，我國更加聚焦智能制造、新材料、農業創新、智能電網、醫療與健康、深海工程、航空航天、量子通信等未來產業。

圖3 我國國家層面提出的未來產業網絡

綜合國內外對未來產業的研究，通過對相同領域的去重、名稱相近領域的合并，如與國外名稱相近的先進機器人等只保留更加符合我國通用名稱的智能機器人，共遴選出網絡安全、智能制造、人工智能、增強現實、自動駕駛汽車、大數據分析、3D打印、物聯網、量子計算、核能、高性能計算機、電池、云服務、區塊鏈、儲能、智能機器人、清潔能源、新材料、農業創新、智能電網、醫療與健康、深海工程、航空航天、量子通信24 個產業作為引領江蘇發展的未來產業備選領域。

1.3 引領江蘇發展的未來產業遴選分析

1.3.1 江蘇未來產業遴選指標建立

基于上述引領江蘇發展的未來產業備選清單，從江蘇發展基礎的維度建立未來產業的遴選指標，并通過江蘇省工信廳等相關廳局專家、部分領域技術專家對各項指標進行打分，遴選引領江蘇發展的未來產業領域。從產業發展的支撐要素維度來建立遴選指標，包括政策支持、創新資源、頂尖人才、企業布局、技術儲備5 個方面（如表2 所示）。

表2 江蘇未來產業遴選指標

根據專家打分的結果，剔除分值在5 分以下的產業領域，按照分值從高到低排序，遴選出適合江蘇發展的未來產業為新材料、物聯網、人工智能、高性能計算機、網絡安全、智能機器人、電池、智能制造、醫療與健康、云服務、清潔能源、智能電網、區塊鏈、3D 打印、增強現實、儲能。根據遴選出的未來產業結果，以人工智能產業為例，進一步研究人工智能的前沿熱點技術，為江蘇未來進行技術方向的布局提供參考。

1.3.2 江蘇人工智能產業現狀分析

江蘇一直高度重視人工智能產業的培育和發展，已突破了一批關鍵技術，布局了一批創新平臺，集聚了一批人才團隊，具有良好的產業發展基礎。

一是具有良好的技術基礎。根據省自然科學基金資助項目庫，2012—2017 年共資助新一代人工智能相關項目454 個，技術儲備主要在傳感器、機器視覺、機器人方面，江蘇在機器學習、計算視覺、機器人、專家系統等方面有一定優勢。同時，江蘇圍繞腦科學、神經科學、多模式識別、智能機器人等前瞻領域，已組織實施前瞻性產業技術攻關項目115 項、重大科技成果轉化項目32 項［19］。

二是具有相當實力的創新平臺。江蘇科教資源豐富，擁有南京大學、東南大學、南京理工大學、中國電子科技集團公司第十四研究所和第二十八研究所（以下分別簡稱“中電14 所”“中電28 所”）等單位，在人工智能領域擁有較強的研發實力，建有計算機軟件新技術、國家超算中心、網絡群體智能、工業機器人、智能運輸系統工程、高維信息智能感知與系統、智能車輛控制、物聯網等10 多個國家和省級重點實驗室及研究中心，擁有較強的創新實力。其中，南京大學的計算機軟件新技術國家重點實驗室在新一代人工智能大數據智能分析、高級機器學習算法等方面的研究具有較強實力；無錫國家超算中心的“神威·太湖之光”超級計算機曾獲世界超級計算大獎——“戈登·貝爾”獎，連續4 次獲得全球超級計算機500 強冠軍。

三是擁有一定的產業優勢。江蘇在人工智能產業的基礎層、技術和應用層的全產業鏈上形成了較為完善的布局，具有一定的產業基礎。據省經濟和信息化委員會數據，截至2017 年年底，全省有人工智能核心企業360 多家，有10 多家企業處于行業領先地位［20］。蘇南地區聚集了90%的人工智能企業，主要分布在蘇州工業園區、南京江北新區和南京經濟技術開發區等園區，主要在智能傳感器、大數據、云計算、智能機器人、機器識別等五大領域進行研發。南京、蘇州、無錫等地已聚集了曠視科技、地平線機器人、思必馳、云問科技、妙手機器人、億嘉和、科沃斯、錢景康復等一批細分領域較為知名的人工智能企業。

四是擁有優秀的人才團隊。江蘇在人工智能領域擁有以院士、國家杰出青年科學基金獲得者、國家優秀青年以及長江學者等高層次專家組成的團隊。在技術人才方面，南京大學的呂建教授和地平線機器人創始人余凱入選國家人工智能戰略咨詢委員會，相關人才主要集中在南京大學、東南大學、南京理工大學、中電14 所等科研機構，以及地平線機器人、曠視科技、思必馳等創新型企業中。在產業人才方面，根據騰訊研究院［21］報告，江蘇的人工智能人才占全國人工智能人才的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 基于知識圖譜的國內外人工智能熱點技術研究

2.1 數據來源及發文量統計

以“artificial intelligence”為關鍵詞在Web of Science（以下簡稱“WOS”）的核心數據庫進行主題檢索，時間設置為2010—2019 年，在對不相關性文獻作剔除操作后，確定11 846 份樣本文獻，其中英文樣本文獻共計引用23 635 篇參考文獻，作為研究國際人工智能領域進展的樣本數據。

國內樣本文獻來源為中國知網（CNKI）中SCI、EI 來源期刊和CSSCI 期刊，采用“人工智能”關鍵詞的主題檢索，時間跨度為2010—2019 年，剔除不相關文獻之后確定4 996 份中文樣本文獻［22］。

從國內外發文量對比來看，從2010 年開始，人工智能領域發文量呈現逐年增長的趨勢，英文文獻的發文量明顯高于中文文獻的發文量，但整體增長趨勢相同。如圖4 所示，發文量在2010—2016 年度呈緩慢增長的趨勢，英文文獻發文量的年平均增長率為10.9%，中文文獻發文量的年平均增長率為2.2%；在2016—2019 年期間呈現快速增長趨勢，中、英文文獻發文量的年平均增長率分別為44.7%、74.2%。由此可見，在2016 年之前，英文文獻的平均增速是中文文獻的5 倍，但2016 年之后，中英文文獻都呈現爆發式增長趨勢，中文文獻的增長速度遠超英文文獻。

圖4 國際、國內人工智能領域年發文量對比

根據來自WOS 數據庫的樣本發文量可以看出，美國發文量1 570 篇位居全球第一，占總發文量的13.25%；中國發文量1 536 篇，排名第二，占總發文量的12.97%。說明美國和中國是近10 年來人工智能領域研究最為活躍的國家。如圖5 所示。

圖5 國際人工智能領域研究國家分布

2.2 基于知識圖譜的熱點技術研究

2.2.1 基于文獻共被引圖譜的人工智能熱點技術分析通過對樣本中英文文獻作者的共被引圖譜分析，可以看出人工智能產業的熱點技術。當兩篇文獻同時被第三篇文獻引用時，這兩篇文獻之間就存在共被引關系，文獻被引頻次可以較客觀地反映該文獻被學術界或知識域所認可的程度，及其在網絡中的地位［22］。一個領域內持續高被引的文獻被認為是這個領域的經典文獻，因此從高被引文獻可以看出人工智能領域的研究基礎狀況。

（1）從國際人工智能領域文獻共被引圖譜看人工智能的熱點。在CiteSpace V 軟件中設定網絡節點為CitedReference，生成國際人工智能領域文獻的共被引圖譜（如圖6 所示）。結合頻次和中心度兩個維度，對中心度位于0.04 以上的文獻進行了梳理，人工智能的熱點主要為改進的群體人工智能算法、遷移學習算法、優化智能行為算法等。如，Rashedi等［23］提出了一種基于群體的自然啟發元啟發式優化算法，并驗證了該算法的計算效能提升；Pan 等［24］提出的一種基于標簽比例信息的遷移學習算法，實現了對深度學習算法的優化；Karaboga 等［25］進行了Artificial Bee Colony（ABC）算法的研究，將該算法與遺傳算法、粒子群優化算法、微分進化算法等進行比較分析，確定ABC 算法是一種能優化智能行為的算法，可以高效解決工程問題，另外還通過仿真數據進行測試，證明ABC 算法在多變量數據聚類方面的優越性；Schmidhuber［26］總結了深度監督學習、非監督學習、強化學習和進化計算的特點。

圖6 國際人工智能領域文獻共被引圖譜

（2）從國內人工智能領域核心文獻看人工智能熱點。由于CNKI 導出的數據沒有辦法作共被引分析，所以根據被引頻次遴選出國內排名前五的核心文獻，可以看出國內人工智能的熱點主要集聚在神經網絡、深度學習、卷積神經網絡以及人工智能在智慧駕駛、智慧旅游方面的應用等幾個方面。其中（見表3），被引頻次排名第一的為余凱等［27］的研究，他們提出深度學習是機器學習領域最近這10 年來最成功的研究方向，并指出深度學習面臨的重大方向為理論問題、建模問題和工程問題；周飛燕等［28］對卷積神經網絡的卷積層、池化層、全連接層的結構做了探討，并研究了改進的卷積神經網絡，提出卷積神經網絡與遞歸神經網絡的集成是一個途徑；張凌云等［29］提出了CAA 三層次的智慧旅游構架體系，以及基于物聯網、移動通信、云計算和人工智能技術在智慧旅游中的應用；焦李成等［30］研究了當前神經網絡存在的問題，并提出認知神經網絡、主動神經網絡、感知-理解-決策神經網絡、復雜神經網絡實現、深度神經網絡、大數據深度學習6 個未來發展方向；蘇松志等［31］將人工智能技術用于自動駕駛領域，指出以往研究中行人檢測技術的不足，并提出未來行人檢測技術將聚焦在多視角和遮擋問題、特殊場景下的行人檢測問題、設計自適應的檢測器3 個方面。

表3 人工智能領域排名前五的高被引中文文獻情況

2.2.2 基于關鍵詞聚類圖譜的人工智能熱點技術分析

通過對關鍵詞的聚類研究，可以根據關鍵詞共現圖譜中出現的圓圈大小來分析其在人工智能產業中出現的頻次，如果圓圈越大，代表出現的頻次越高，即為高頻關鍵詞；而從中心度可以看出該關鍵詞與其他關鍵詞聯系的密切程度。

（1）國際人工智能領域研究熱點分析。國際人工智能領域樣本文獻關鍵詞共現圖譜如圖7 所示，前10 位的研究熱點包括神經網絡、模型、系統、人工神經網絡、預測、遺傳算法、機器學習、設計、優化、分類、性能、支撐向量機、仿真、回歸分析等方面；進一步通過關鍵詞利用LLR 算法進行聚類，該網絡被劃分成11 個聚類，系統又自動梳理出四大聚類，如圖8 所示，分別是機器人、物聯網、特征提取、強化學習。由此，可以挖掘國際上2010至2018 年間人工智能領域的研究發展脈絡。其中，2010—2015 年的熱點關鍵詞為系統、模型、算法，貝葉斯網絡、決策樹以及人工神經網絡是熱點算法，并關注多智能體系系統，同時也重視圖像識別和圖像加工等人工智能技術；2016—2018 年的熱點關鍵詞為物聯網和大數據，智慧城市、工業、建筑物聯網成為物聯網的三大主導項目［32］，在5G 技術的發展之下，物聯網向萬物智能轉型，核心技術逐漸成熟，同時催生并促進了大數據產業的飛速發展。根據互聯網數據中心（IDC）的數據，預計到2030 年，全球大數據儲量將達到2 500 ZB；美國有6 個聯邦部門開展大數據研究，大數據已上升至美國的國家重點戰略；歐盟則從資金、政策層面支持大數據相關的研究［33］。

圖7 國際人工智能領域文獻關鍵詞共現圖譜

圖8 國際人工智能領域文獻聚類圖譜

（2）國內人工智能領域研究熱點分析。根據國內人工智能領域樣本文獻關鍵詞共現圖譜（見圖9），可以看出位于前10 位的研究熱點呈現以下幾個特點：一是關于人工智能的算法研究，如深度學習、機器視覺、計算機視覺、語義網絡、神經網絡、圖像處理、路徑規劃等；二是與其他領域交叉融合，如機器人、智能機器人、大數據、圖書館等；三是與教育領域的融合應用，如媒體融合、智慧教育、智能教育、圖書館等。對關鍵詞利用LLR 算法聚類成18 個集群，系統再次聚類7 個集群，如圖10 所示，可以發現國內研究熱點分為模糊控制、遺傳算法、自然語言處理、深度學習、模式分類、教育信息化2.0、社會治理。由此，可以發現我國在2010至2018 年間人工智能領域的研究和發展脈絡。其中，在2010—2012 年，計算機視覺、路徑規劃、軌跡跟蹤、智能機器人成為研究熱點。計算機視覺通過模擬人類的視覺系統對圖像進行處理和理解；路徑規劃被大量應用于機器人、無人機等產業領域以及全球定位系統（GPS）導航、道路規劃等生活領域，甚至可應用于決策管理領域和通信技術領域；我國從20 世紀70 年代開始開展機器人研發工作，國家制定相關政策大力支持，如2016 年出臺《機器人產業發展規劃（2016—2020 年）》［34］，2013 年我國形成全球工業機器人第一大規模市場，同時手術機器人、空間機器人等服務機器人和特種機器人也投入應用。2013—2015 年的研究熱點為大數據和物聯網。2013年大數據成為我國的新聞熱點，2014 年形成概念體系，發展熱點呈現了從技術、應用、向治理變遷。2016—2018 年的研究熱點更加關注智慧教育、智慧社會以及區塊鏈。2018 年，我國智慧教育市場規模高達5 320億元，教育部明確提出教育信息化升級［35］，實現教育多元化、智能化，“三通兩平臺”的應用標志我國開始教育信息2.0 升級，預計到2025 年我 國智能教育經費投入達4 800 億元；我國在IBM 公司提出的“智慧城市”概念基礎上加以創新，提出智慧社會，黨的十九大報告提出“智慧城市”和“數字中國”的概念，完成智慧社會建設以進行有效的社會治理，國內各地區都發布了相關文件加快智慧社會建設；2019 年我國區塊鏈市場規模已經達到了12 億元，企業數量多達1 006 家，區塊鏈的應用領域不斷拓展，在金融領域的應用最為廣泛［36］。

圖9 國內人工智能領域文獻關鍵詞共現圖譜

圖10 國內人工智能領域文獻聚類圖譜

3 基于關鍵詞的國內外人工智能領域前沿技術研究

3.1 國際人工智能領域的前沿技術

根據2019 年國際人工智能領域樣本文獻的關鍵詞出現頻次和中心度，統計出5 個前沿關鍵詞（見表4），出現頻次和中心度最高的兩個關鍵詞都是在醫療領域，可見人工智能在醫療領域的應用將成為產業發展的前沿。其中，cancer（癌癥）是2019 年出現頻次最多的關鍵詞，臨床專家可以從臨床癥狀的細節到各種生化數據以及成像設備的輸出掌握大量信息，人工智能方法特別是計算機輔助診斷和人工神經網絡能簡化日常診斷過程并避免人工誤診［37］。中心度最高的關鍵詞是imagine classification（影像學分級），在放射科領域應用人工智能技術，通過對圖像的定位分類和切割功能，實現疾病篩查和三維成像［38］。

表4 2019 年國際人工智能領域研究前沿關鍵詞

3.2 國內人工智能領域的前沿技術

根據國內人工智能領域樣本文獻的熱點關鍵詞進行統計，并按照時間排序，2019 年10 個研究前沿關鍵詞如表5 所示。其中出現頻次最多的是社會治理和人才培養。全球性智能革命影響我國治理現代化的進程，需要抓住人工智能帶來的第四次科技革命，加快建設和治理智能社會［39］。近年來我國加快推進人工智能學科和專業建設，教育部提出在2020 年完成優化科技和學科創新體系布局［40］，截至2019 年1 月，成立人工智能研究所或學院的高校有59 所，此外龍頭企業也重視與高校合作成立人工智能重點實驗室。中心最高的關鍵詞是5G。5G 是第七次信息革命的基礎［41］，帶來了行業智能化轉型和社會信息需求的激增，與人工智能融合應用于智慧醫療、智慧物流、物聯網等多種典型應用場景，推進云化轉型，轉變社會生產方式。

表5 2019 年國內人工智能領域研究前沿關鍵詞

4 主要發現與啟示

通過對未來產業和國內外人工智能領域前沿熱點技術的研究，得出以下結論：

（1）對發達國家和頂尖機構關于未來產業的高頻詞研究，提供了研究未來產業的一種理論框架，借助這種理論框架可以較為準確地判斷一個區域未來產業的發展方向；通過知識圖譜的研究可以進一步聚焦未來產業的重點技術發展方向，了解國內外最新的技術前沿、熱點，對區域結合自身基礎發展未來產業指明了路徑，也可為區域布局重大載體、進行科技項目的布局提供指引。

（2）人工智能領域是引領江蘇發展的未來產業的重點領域之一。人工智能是世界各國重點布局的產業，也是江蘇高度重視和發展的產業，江蘇已經在科技項目、重大平臺、骨干企業、研發人才方面作了重要布局，有基礎去推動人工智能產業進一步向高端化邁進。

（3）美國和中國是人工智能領域中研究活躍度最高的兩個國家。國際人工智能領域發文量一直超過國內，尤其在2016 年之前增速遠超國內，但在2016—2019 年間國內人工智能領域發文量實現快速增長，發文量跟隨美國排名第二。這除了與人工智能產業本身與其他產業的交叉融合有關，也是因為我國在國家層面實施了“互聯網+人工智能”行動計劃、人工智能專項規劃、科技創新重大專項等一系列頂層設計，充分顯示了人工智能產業作為未來產業的熱點領域對其他產業的支撐引領作用。

（4）國際人工智能領域的熱點技術為機器人、物聯網、特征提取和強化學習，逐步向系統、模型和算法的研究過渡，重視人工智能領域與物聯網和大數據技術的融合發展，未來的前沿技術向醫療領域尤其是精準醫療方向發展。國內也同樣重視人工智能算法領域的研究，熱點技術為模糊控制、遺傳算法、自然語言處理、深度學習、模式分類等，并且重視與教育領域的融合應用，如媒體融合、智慧教育、智能教育、圖書館等，未來的前沿技術向社會治理、5G、人才培養等方向發展。

（5）江蘇人工智能產業應注重“強長項、補短板”。江蘇七成企業集聚在人工智能的應用層面，結合國內外的技術發展趨勢和江蘇的優勢基礎，未來應拓展人工智能的應用領域，加強在醫療領域、教育領域等需求量大的領域的布局；而對于人工智能算法、基礎研究等短板領域，江蘇應充分發揮南京大學等高校院所及南京圖靈人工智能研究院的重要作用，加強對模糊控制、遺傳算法、自然語言處理、深度學習等算法的研究。