《報告》由科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心、中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院聯(lián)合國內(nèi)外十余家機構(gòu)編寫。中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、教育部學(xué)校規(guī)劃建設(shè)中心、中國科學(xué)院自動化所、中國社科院工業(yè)經(jīng)濟研究所、上海市科學(xué)學(xué)研究所等科研機構(gòu)，以及清華大學(xué)、中國人民大學(xué)、北京郵電大學(xué)、華東理工大學(xué)等大學(xué)參與了報告的編寫，報告得到了愛思唯爾（Elsevier）公司、北京國知預(yù)警專利咨詢公司、艾瑞咨詢集團、烏鎮(zhèn)智庫等機構(gòu)的數(shù)據(jù)支持。

　　報告分析發(fā)現(xiàn)，2018年以來，人工智能（AI）對科技、產(chǎn)業(yè)和社會變革的巨大潛力得到全球更加廣泛認同，各國人工智能戰(zhàn)略布局進一步升級，人工智能正在從少數(shù)大國關(guān)注走向全球布局的新格局。2018年，有12個國家地區(qū)陸續(xù)發(fā)布或加強了其國家級人工智能戰(zhàn)略計劃，另有11個國家正在籌備制定其人工智能國家戰(zhàn)略。

　　《報告》分析結(jié)果顯示，美國、中國、英國在人工智能發(fā)展方面表現(xiàn)突出，其它國家也各有特點。美國人工智能論文引文影響力（FWCI）、PCT專利數(shù)量、企業(yè)數(shù)量和融資規(guī)模等指標都居全球第一，整體實力領(lǐng)跑全球。中國人工智能論文發(fā)文量居全球最高，企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模居全球第二，但引文影響力指標（FWCI）相對落后。英國人工智能論文發(fā)文量、總被引次數(shù)、企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模等指標排名第三，在全球人工智能領(lǐng)域也具相當(dāng)實力。以色列雖然論文和企業(yè)數(shù)量不多，但論文引文影響力指標（FWCI）以及產(chǎn)學(xué)研合作指標突出。日、韓兩國在專利申請方面也體現(xiàn)了一定優(yōu)勢。

　　據(jù)報告分析，2013-2018年，全球人工智能領(lǐng)域的論文文獻產(chǎn)出共30.5萬篇，其中，中國發(fā)表7.4萬篇，美國發(fā)表5.2萬篇。中美兩國之間人工智能科研論文合作規(guī)模最大，是全球人工智能合作網(wǎng)絡(luò)的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智能發(fā)展。

　　《報告》指出，過去一年來中國人工智能產(chǎn)業(yè)化落地加快推進，正在為中國新舊動能轉(zhuǎn)換和國民經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐；社會服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用場景豐富，為中國人工智能技術(shù)加快落地加速迭代提供了條件。同時，《報告》也指出了當(dāng)前中國人工智能發(fā)展中尚存在的一些問題。比如在人工智能引文影響力等體現(xiàn)科研質(zhì)量的指標方面還較落后，另外，但在共性技術(shù)平臺、芯片處理器等企業(yè)數(shù)量較少，基礎(chǔ)層領(lǐng)域發(fā)展相對薄弱。

　　報告認為，人工智能正在由學(xué)術(shù)界驅(qū)動轉(zhuǎn)向?qū)W術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同驅(qū)動，需要產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。然而，從數(shù)據(jù)上看，中國人工智能校企合作論文比例與美國、以色列等國家相比還有較大差距，人工智能學(xué)術(shù)研究仍以高校為主，與企業(yè)的結(jié)合程度較弱。高校和科研機構(gòu)的科研成果與企業(yè)的實際需求結(jié)合不夠緊密，企業(yè)在科研項目中的參與程度較低，真正以市場為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同開展的人工智能科研活動仍有待加強。

　　中國正加快人工智能發(fā)展步伐，自2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布以來，全國已有19個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）發(fā)布了26項人工智能專項政策，并提出了各自的發(fā)展定位與目標。人工智能學(xué)科和專業(yè)建設(shè)加快推進，全國30多所高校成立了AI學(xué)院，75所高校自主設(shè)置了89個人工智能相關(guān)二級學(xué)科或交叉學(xué)科。人工智能進入高中新課標，第一本高中教材《人工智能基礎(chǔ)（高中版）》出版。人工智能企業(yè)通過與研究型大學(xué)共建聯(lián)合實驗室、研究院、研究中心等方式加速人工智能高水平人才成長，多層次AI人才培養(yǎng)體系逐步形成。