基于科學(xué)計量的中國人工智能區(qū)域知識創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研究

岳曉旭，蘇 竣，Philip Shapira，謝其軍

(1.清華大學(xué)公共管理學(xué)院，北京 100084;2.曼徹斯特大學(xué)聯(lián)盟商學(xué)院，曼徹斯特 M13 9PL；3.佐治亞理工學(xué)院公共政策學(xué)院，亞特蘭大 GA 30332-0345)

0 引言

近年來，人工智能 (Artificial Intelligence，AI)無論是實踐方面還是政策方面引起各行業(yè)廣泛關(guān)注。在已有研究中，學(xué)者對AI的定義不同，但它被廣泛認(rèn)為是計算機(jī)科學(xué)或者智能科學(xué)的一個分支[1-3]，包括機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning)、深度學(xué)習(xí) (Deep Learning)、機(jī)器智能 (Machine Intelligence)和數(shù)據(jù)處理算法 (Algorithmic Data Processing)等概念[4-5]，被用于執(zhí)行人類可完成的任務(wù)或者之前無法完成的任務(wù)。人工智能技術(shù)已逐漸被應(yīng)用到各個領(lǐng)域，被認(rèn)為是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一，它代表了未來的產(chǎn)業(yè)競爭。因此，許多發(fā)達(dá)國家和地區(qū) (如美國、歐盟、日本和韓國)相繼啟動了國家人工智能創(chuàng)新計劃[6]。

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng) (Innovation Ecosystem)被定義為 “企業(yè)通過協(xié)作安排將各自產(chǎn)品或方案組合成一致的、面向客戶的解決方案”[7]。在區(qū)域?qū)用?，?chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)則被定義為 “可以支持一個產(chǎn)業(yè)中的新產(chǎn)品或者改進(jìn)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)或生產(chǎn)過程的參與者網(wǎng)絡(luò)”[8-9]。另外，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)包括兩個子生態(tài)系統(tǒng)：知識生態(tài)系統(tǒng)和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)[10-11]。其中，知識生態(tài)系統(tǒng)是由基礎(chǔ)研究推動，旨在為企業(yè)、大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)創(chuàng)造科學(xué)基礎(chǔ)知識。

近幾年，中國政府相繼發(fā)布 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三年行動計劃 (2018—2020年)》等重要文件。在論文和專利方面，中國分別排名世界第2位和第4位，見表1。制造業(yè)和其他高科技領(lǐng)域在區(qū)域?qū)用孢M(jìn)行的創(chuàng)新研究表明鄰近性具有促進(jìn)創(chuàng)新合作的作用[12-14]?！吨袊乱淮斯ぶ悄芸萍籍a(chǎn)業(yè)發(fā)展報告 (2019)》顯示，從地域分布看，京津冀、長三角、珠三角和川渝四大都市圈人工智能企業(yè)占比分別為44.8%、28.7%、16.9%和2.6%。那么，在AI領(lǐng)域，中國人工智能研究的區(qū)域分布呈現(xiàn)出什么特征？每個區(qū)域的核心參與者有哪些特點？創(chuàng)新集聚是否明顯？有何特點？這些集群是如何形成的？

表1 AI及相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠驼撐膰曳植?/p>

當(dāng)前有學(xué)者對中國或其他國家 (地區(qū))的人工智能創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)行研究。Gao等通過對中國人工智能相關(guān)論文研究，將中國人工智能發(fā)展分為初步探索、穩(wěn)定上升和快速發(fā)展這3個階段[15]。周伯柱等分析全球人工智能的產(chǎn)出和區(qū)域分布[16]。耿喆等梳理創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研究的4個層次，結(jié)合產(chǎn)業(yè)生態(tài)理論及人工智能產(chǎn)業(yè)自身特點，研究人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)生物成分及非生物成分中各構(gòu)成要素[17]。李悅等分析近15年世界人工智能的研究熱點和趨勢。這些研究多集中在國家層面，涉及區(qū)域?qū)用娴妮^少；多分析發(fā)展進(jìn)程和研究熱點，分析創(chuàng)新過程中參與者的研究較少[18]。

為此，本文嘗試從區(qū)域?qū)用娣治鲂屡d技術(shù)知識創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，采用科學(xué)計量法和社會網(wǎng)絡(luò)分析法，分析和比較京津冀、長三角和粵港澳的AI知識創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。本文將識別出重要區(qū)域AI知識創(chuàng)新的核心參與者及他們之間的關(guān)系、區(qū)域知識創(chuàng)新集群以及這些集群的形成過程，以期為中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展政策的制定提供參考。

1 數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

本文以曼徹斯特大學(xué)Philip Shapira教授研究團(tuán)隊構(gòu)建的人工智能論文數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，該數(shù)據(jù)庫通過核心關(guān)鍵詞和專業(yè)期刊收集人工智能相關(guān)關(guān)鍵詞，之后通過benchmark方法構(gòu)建備選關(guān)鍵詞詞庫，最后經(jīng)專家篩選確定最終檢索關(guān)鍵詞詞庫。將該檢索方法與其他最近3種人工智能檢索策略[5,15,19]進(jìn)行比較，表明該檢索策略在查全和查準(zhǔn)兩個方面均具有一定保證。按照該檢索策略在Web of Science (WOS)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，文獻(xiàn)類型為article，索引數(shù)據(jù)庫為SCI-E和SSCI，時間窗口為1991—2020*(2020*指2020.1.1—2020.5.24)。最終收集到464373條記錄，檢索時間為2020年5月24日。

本文從該數(shù)據(jù)庫中提取中國參與的記錄，即在地址字段中，至少有一個地址來自中國。提取的中國記錄包括中國大陸、香港和澳門的記錄。采用Vantagepoint作為數(shù)據(jù)處理和分析工具，最終數(shù)據(jù)庫包含117735條中國人工智能相關(guān)記錄。

1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于不同期刊對作者機(jī)構(gòu)地址標(biāo)引要求不同，以及作者在發(fā)文時標(biāo)注地址的要求和習(xí)慣不同，導(dǎo)致收集到的論文記錄作者地址格式不一。比如，有的作者地址把省級行政單位標(biāo)注為二級行政地區(qū) (一級為國家)，而有些則標(biāo)注為城市。因此，在數(shù)據(jù)分析前，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化分兩種情況：①對于只標(biāo)注了城市的地址，按照國家行政區(qū)域劃分，定位其省級行政單位；②對于只標(biāo)注省份的地址，根據(jù)機(jī)構(gòu)名稱，定位其城市，如浙江大學(xué)的二級行政單位被一些作者標(biāo)為浙江??；記錄大多數(shù)為第一種情況。

1.3 研究方法

在完成數(shù)據(jù)收集和處理的基礎(chǔ)上，采用科學(xué)計量和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分析中國人工智能知識創(chuàng)新發(fā)展情況和中國3個主要城市群 (京津冀、長三角和粵港澳)的AI區(qū)域知識創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，研究框架主要包括以下4個部分。

(1)關(guān)鍵參與者識別。采用科學(xué)計量方法，借助Vantagepoint分析工具提取出中國3個主要城市群人工智能知識創(chuàng)新的主要參與者。

(2)評估分層。AI研究產(chǎn)出的地區(qū)差異不僅反映科學(xué)研究能力失衡，也反映經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新水平失衡。對各省份按產(chǎn)出貢獻(xiàn)進(jìn)行層次評估。

(3)區(qū)域劃分。參考《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》和《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》，將長三角地區(qū)界定為3省1市 (浙江省、江蘇省、安徽省和上海市)，京津冀地區(qū)包括北京、天津和河北省，粵港澳地區(qū)為廣東省和香港、澳門兩個行政特區(qū)。

(4)區(qū)域內(nèi)外部核心參與者社會網(wǎng)絡(luò)分析。為了分析鄰近性是否會影響這些高數(shù)據(jù)密集產(chǎn)業(yè) (如AI)知識創(chuàng)新參與者創(chuàng)新伙伴的選擇和創(chuàng)新集群形成過程，使用Ucinet作為分析工具對區(qū)域內(nèi)外部核心參與者進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)分析，并參考 “五年規(guī)劃”對數(shù)據(jù)集進(jìn)行時間的劃分，但由于1991—1995年時間段的數(shù)據(jù)非常少，因此將1991—1995和1996—2000這兩個時間段合并，即分為1991—2000、2001—2005、2006—2010、2011—2015和2016—2020*共5個時間段進(jìn)行時序分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢

科研工作者往往以撰寫必要的科學(xué)文獻(xiàn)來作為知識或技術(shù)創(chuàng)新的科研成果的具體體現(xiàn)，因此本文以公開發(fā)表的論文為數(shù)據(jù)，從發(fā)表論文數(shù)、國際合作論文數(shù)、主導(dǎo)論文數(shù)、國際合作率和國際合作論文主導(dǎo)率等指標(biāo)分析中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢。在本文中，定義合作論文為論文作者數(shù)>1的論文，國際合著論文為論文作者國家數(shù)>1的合著論文[20]；將通信作者確定為主導(dǎo)作者，定義一個國家主導(dǎo)的論文為該國國際合著論文中通信作者地址字段為該國家地址的論文，也就是說，該國家在這項科技合作中承擔(dān)主導(dǎo)者角色[21]。一個國家的國際合作主導(dǎo)率即該國在國際合著學(xué)術(shù)論文中擔(dān)任通信作者的百分比。

從論文數(shù)和占世界論文數(shù)的比例看，在人工智能領(lǐng)域，中國是后起之秀，2006年以后發(fā)展迅猛。由1991—2000年的1291篇、占比2.49%增長到2016—2020*的73324篇、占比37.59%，是第一階段的約15倍。國際合作論文數(shù)也隨之增長，但國際合作主導(dǎo)率比較穩(wěn)定，為25%～30%。不同的是，中國人工智能創(chuàng)新的主導(dǎo)地位逐步提升，國際合作主導(dǎo)率由1991—2000年的37.30%增長到2001—2005年的54.11%，之后呈上升趨勢，最終穩(wěn)定在70%左右。由此可見，中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢迅猛，主導(dǎo)地位逐步提升，但是國際合作率趨于穩(wěn)定，見圖1和表2。

圖1 中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢 (1991—2020年*)

表2 中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢 (階段對比)

2.2 中國人工智能知識創(chuàng)新區(qū)域分布

通過論文數(shù)對中國33個省級行政單位進(jìn)行分層分析，識別出該領(lǐng)域創(chuàng)新的核心參與者，見表3。由表3可知，位列第1層的11個區(qū)域中，北京的論文數(shù)遠(yuǎn)超其他地區(qū)，占23.05%，也就是說，有23.05%的論文中至少有1位作者來自北京。江蘇居第2位，在1991—2020*期間，發(fā)表中國人工智能領(lǐng)域13.50%的論文 (約為北京論文產(chǎn)出的一半左右)。居第3位和第4位的上海和廣東，均貢獻(xiàn)了約9%的人工智能論文。從發(fā)展趨勢看，在大多數(shù)區(qū)域，論文數(shù)呈穩(wěn)定或者增長趨勢，增長較快的有江蘇 (由8.83%增至14.12%)、廣東 (由2.17%增至10.89%)、陜西 (由4.65%增至8.53%)、湖北 (由4.34%增至7.64%)、浙江 (由3.80%增至6.65%)，其中最為明顯的是粵港澳地區(qū)的廣東省，但是同一地區(qū)的香港的人工智能產(chǎn)出在1991—2000年為20.53%，居第2位，僅次于北京 (21.61%)，并在2001—2005年增至30.48%，領(lǐng)先于北京 (22.38%)，但卻在后面3個階段以減半的趨勢大幅度下降 (分別為15.21%、6.5%和3.84%)，至2016—2020*為4.93%。為了探究導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因，提取香港的記錄，即至少有1個香港作者參加的記錄，發(fā)現(xiàn)香港地區(qū)的人工智能產(chǎn)出在2006年之后有增長趨勢，但增幅不大，已逐步趨于穩(wěn)定，但與大陸地區(qū)合作的論文數(shù)增長迅速，與距離最近的廣東合作最為頻繁，但是和北京、江蘇合作較早，2006年左右已經(jīng)頻繁合作，與其他地區(qū)如廣東、上海、浙江、陜西、湖北等的合作論文數(shù)是在2011年之后迅速增長?？梢?，香港的人工智能創(chuàng)新發(fā)展早于大陸地區(qū)，并已至成熟階段，并通過合作方式在某種程度上帶動了大陸地區(qū)人工智能的發(fā)展。

表3 中國人工智能創(chuàng)新區(qū)域分布比例 單位：%

人工智能論文產(chǎn)出的區(qū)域差異不僅反映科學(xué)知識創(chuàng)新能力的不均衡，也反映中國不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動和科技資源的不均衡。盡管近年來政府為實現(xiàn)區(qū)域發(fā)展均衡而出臺大量區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的相關(guān)政策，但仍存在很大差異?！吨袊邪l(fā)經(jīng)費報告 (2018)》的數(shù)據(jù)表明，中國各省 (市、區(qū))研發(fā)經(jīng)費支出規(guī)模前3位的是廣東、江蘇和山東，均超過1500億元；支出強(qiáng)度前3位是北京、上海和天津，均超過3%。中國各省 (市、區(qū))研發(fā)經(jīng)費支出差異明顯，排名前3位的研發(fā)經(jīng)費共計5628億元，占全國研發(fā)經(jīng)費的1/3。在人工智能領(lǐng)域，中國科學(xué)院1991—2020*發(fā)表論文12407篇，占中國全部人工智能論文產(chǎn)出的10.54%，中國科學(xué)院總部位于北京，其下屬研究機(jī)構(gòu)也多在北京。此外，許多優(yōu)秀的研究型大學(xué)也在北京，如清華大學(xué)發(fā)表人工智能相關(guān)論文3742篇，占全國總數(shù)的3.18%；北京航空航天大學(xué)2541篇，占比2.16%；北京大學(xué)1890篇，占比1.61%。距離北京較近的天津大學(xué)也貢獻(xiàn)了1.74%的人工智能研究論文。除京津冀外，人工智能創(chuàng)新的關(guān)鍵參與者還集中在長三角和粵港澳地區(qū)，長三角地區(qū)的核心參與者有浙江大學(xué) (占比3.27%)、上海交通大學(xué) (占比2.92%)、東南大學(xué) (占比2.46%)，粵港澳地區(qū)則有香港理工大學(xué) (占比2.33%)、香港城市大學(xué) (占比2.28%)和中山大學(xué) (占比1.65%)，見表4。人工智能知識創(chuàng)新在大學(xué)聚集的湖北武漢、陜西西安和四川成都也存在集聚現(xiàn)象。

表4 中國人工智能知識創(chuàng)新的關(guān)鍵參與者 (前20名)

2.3 中國人工智能核心區(qū)域創(chuàng)新集群的形成過程

為了進(jìn)一步分析中國人工智能的區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)，選擇中國人工智能創(chuàng)新領(lǐng)先的3個核心地區(qū)，即京津冀、長三角和粵港澳地區(qū)，在識別出關(guān)鍵參與者的基礎(chǔ)上，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，借助Ucinet分析工具，繪制出3個地區(qū)1991—2020*期間不同時間段的合作網(wǎng)絡(luò)，從時間和空間多維度進(jìn)行對比，以揭示中國人工智能知識創(chuàng)新的區(qū)域協(xié)同程度和人工智能知識創(chuàng)新集群的形成過程。

2.3.1 中國人工智能核心區(qū)域關(guān)鍵參與者

采用科學(xué)計量的方法，分別提取出長三角、京津冀和粵港澳3個地區(qū)人工智能知識創(chuàng)新的關(guān)鍵參與者，由于篇幅限制，本文只列舉每個地區(qū)的前20個機(jī)構(gòu)，并區(qū)分區(qū)域內(nèi)、外參與者。

長三角地區(qū)人工智能創(chuàng)新參與者前20的機(jī)構(gòu)中，10個來自江蘇，其中7個來自南京，另3個是徐州的中國礦業(yè)大學(xué)、無錫的江南大學(xué)和鎮(zhèn)江的江蘇大學(xué)；位于其后的是上海，有5所機(jī)構(gòu)躋身地區(qū)前20；浙江和安徽則都只有兩個機(jī)構(gòu)躋身區(qū)域前20，且來自省會城市，浙江的機(jī)構(gòu)是排名第1位的浙江大學(xué)和第17 位的杭州電子科技大學(xué)，安徽的機(jī)構(gòu)是中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)和合肥工業(yè)大學(xué)。長三角人工智能知識創(chuàng)新的關(guān)鍵參與者還有來自區(qū)域外部的北京的中國科學(xué)院的機(jī)構(gòu)，與長三角地區(qū)合作1455篇論文。長三角地區(qū)人工智能集群的形成依賴于研究型大學(xué)地理上的集聚。

相對于長三角地區(qū)分布廣泛的特征，京津冀地區(qū)的關(guān)鍵參與者則相對集中，主要集中在北京，12所研究型大學(xué) (機(jī)構(gòu))和1所企業(yè)研究院 (微軟亞洲研究院)；天津和河北則比較少，天津有兩所 (天津大學(xué)和南開大學(xué))，河北有1所 (燕山大學(xué))；此外還有區(qū)域外的上海交通大學(xué)、香港城市大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)和新加坡的南洋理工大學(xué)。

正如區(qū)域分布得出的結(jié)論，香港地區(qū)人工智能創(chuàng)新能力已日趨成熟，在粵港澳地區(qū)，香港有6所大學(xué)位列前10，其中前5名中有3所機(jī)構(gòu)來自香港，分別為香港理工大學(xué) (第1)、香港城市大學(xué) (第2)和香港中文大學(xué) (第5)；廣東省有7所大學(xué)位列其中，主要集中在廣州和深圳；澳門地區(qū)則只有澳門大學(xué)位列其中；另外還有區(qū)域外6所機(jī)構(gòu)，中國科學(xué)院 (北京)和清華大學(xué)，長三角地區(qū)的浙江大學(xué)和上海交通大學(xué)，武漢的華中科技大學(xué)以及哈爾濱的哈爾濱工業(yè)大學(xué)，見表5。

表5 中國人工智能核心區(qū)域關(guān)鍵參與者 (前20名)

總體看，京津冀地區(qū)對周邊地區(qū)的推動作用不明顯，長三角和粵港澳地區(qū)則相對均衡?；浉郯牡貐^(qū)與外部合作明顯，如通過設(shè)立分校區(qū)的方式 (哈爾濱工業(yè)大學(xué))。

2.3.2 中國人工智能核心區(qū)域知識創(chuàng)新集群形成

區(qū)域內(nèi)、外部的合作可以促進(jìn)知識交流以推動新興技術(shù)知識創(chuàng)新[23]。盡管合作方式有多種，但是由于本文研究的人工智能領(lǐng)域的合作，近年來中國大力推進(jìn)人工智能發(fā)展并且以各種方式支持人工智能的科學(xué)研究，因此人工智能領(lǐng)域的合著論文可以作為知識創(chuàng)新合作的體現(xiàn)方式。

假設(shè)科學(xué)合作可以促進(jìn)知識創(chuàng)新，在區(qū)域視角下，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新集群形成。因此使用Ucinet軟件繪制3個人工智能核心區(qū)域內(nèi)外部核心參與者的合作網(wǎng)絡(luò)，并分時間段以揭示其演進(jìn)過程。節(jié)點大小表示在該區(qū)域該階段該參與者貢獻(xiàn)的論文數(shù)，兩個節(jié)點之間的連線表示兩個機(jī)構(gòu)合作的數(shù)量，每個子圖中節(jié)點的大小與論文數(shù)呈正比，線的粗細(xì)與合作次數(shù)成正比，在每個區(qū)域的每個階段，按論文數(shù)分布選擇了核心參與者。

如圖2所示，在長三角地區(qū)，第一階段 (1991—2000)，人工智能創(chuàng)新的主要核心參與者均來自區(qū)域內(nèi)部，以浙江大學(xué)，江蘇南京的東南大學(xué)和南京大學(xué)，上海的復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)和中科院在上海的研究所，安徽的中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)為代表，但是除江蘇南京的兩所大學(xué) (東南大學(xué)和南京郵電大學(xué))外，無論是省 (市)內(nèi)部還是區(qū)域內(nèi)不同省 (市)的參與者之間合作并不明顯。第二階段 (2001—2005)，同一省市(上海、江蘇南京、安徽)內(nèi)部的機(jī)構(gòu)之間頻繁合作。另外，香港與北京的機(jī)構(gòu)頻繁與長三角地區(qū)的機(jī)構(gòu)進(jìn)行人工智能的合作創(chuàng)新，一些緊密的合作關(guān)系也初步形成。地區(qū)合作創(chuàng)新團(tuán)隊多為雙邊，有兩個香港—江蘇南京合作組合 (南京理工大學(xué)、香港理工大學(xué)和香港城市大學(xué)，東南大學(xué)、南京郵電大學(xué)和香港中文大學(xué))，1個香港—上海合作組合 (上海交通大學(xué)、香港城市大學(xué)和香港大學(xué))，1個香港—浙江杭州合作組合 (浙江大學(xué)、香港理工大學(xué)、香港城市大學(xué)和香港大學(xué))，1個北京—江蘇南京合作組合 (中科院北京的研究所和南京航空航天大學(xué))。但是，區(qū)域內(nèi)部不同省 (市)之間的合作并不明顯。第三階段 (2006—2010)，上海的創(chuàng)新集群已初步形成，上海交通大學(xué)在集群中的表現(xiàn)最為突出。同時，長三角區(qū)域人工智能國際合作創(chuàng)新態(tài)勢明顯，上海與江蘇南京的國際合作更為突出。第四階段 (2011—2015)，澳大利亞和沙特阿拉伯的研究機(jī)構(gòu)也開始參與長三角地區(qū)人工智能的國際合作創(chuàng)新中，江蘇的創(chuàng)新集群也初具規(guī)模，但主要集中在省會南京，東南大學(xué)、南京理工大學(xué)和南京大學(xué)比較突出。安徽合肥的中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、安徽大學(xué)和合肥工業(yè)大學(xué)的三角合作關(guān)系形成。最后階段 (2016—2020*)，也是長三角地區(qū)人工智能迅速發(fā)展的階段，區(qū)域內(nèi)、外部的越來越多機(jī)構(gòu)參與進(jìn)來，以北京的機(jī)構(gòu)最為明顯。浙江大學(xué)與浙江工業(yè)大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)的合作緊密起來。另外，在國家大力推動區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的大環(huán)境下，區(qū)域內(nèi)部跨省 (市)合作創(chuàng)新初見成效，江蘇的東南大學(xué)和安徽的中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，浙江的杭州電子科技大學(xué)和上海的復(fù)旦大學(xué)均已形成緊密的合作伙伴?？梢姡陂L三角地區(qū)人工智能創(chuàng)新發(fā)展過程中，香港地區(qū)的大學(xué)起到不可替代的作用。上海地區(qū)的人工智能發(fā)展集群形成最早，其次為江蘇，安徽和浙江的集群還在形成中。區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略有助于推動長三角地區(qū)的人工智能知識創(chuàng)新集群的形成。

圖2 長三角地區(qū)人工智能區(qū)域創(chuàng)新集群形成過程

如前所述，京津冀地區(qū)的人工智能創(chuàng)新主要集中在北京。如圖3所示，北京的人工智能創(chuàng)新集群初步形成于第三階段 (2006—2010)，2011年以后迅速發(fā)展。新加坡和澳大利亞與北京的人工智能創(chuàng)新研究機(jī)構(gòu)合作較多。與長三角地區(qū)相同，香港地區(qū)的大學(xué)也為北京的人工智能創(chuàng)新發(fā)展做出一定貢獻(xiàn)。另外，在天津大學(xué)和南開大學(xué)這兩所一流大學(xué)的帶領(lǐng)下，天津的人工智能創(chuàng)新能力也有了一定提升，但集群尚未形成，自2011年起，與北京地區(qū)的合作也逐步增多。

圖3 京津冀地區(qū)人工智能區(qū)域創(chuàng)新集群形成過程

如圖4所示，粵港澳地區(qū)人工智能創(chuàng)新模式比其他兩個地區(qū)更加開放，在第一階段 (1991—2000)的創(chuàng)新核心參與者中，已有5個機(jī)構(gòu)來自區(qū)域外，甚至其他國家或地區(qū)。由于香港的人工智能發(fā)展較早，粵港澳地區(qū)香港的人工智能創(chuàng)新早于中國其他地區(qū)，因此在第一階段 (1991—2000)，香港地區(qū)的香港理工大學(xué)、香港城市大學(xué)和香港大學(xué)已形成了緊密的三角合作關(guān)系。但直到第三階段 (2006—2010)，廣東地區(qū)的人工智能知識創(chuàng)新活動才活躍起來，主要集中在廣州和深圳，主校區(qū)在其他地區(qū)的大學(xué)在深圳設(shè)立分校區(qū)這一方式對深圳的人工智能創(chuàng)新有一定推動作用，如清華大學(xué)深圳研究院、哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳校區(qū)、香港科技大學(xué)深圳研究院等?；浉郯牡貐^(qū)人工智能創(chuàng)新的區(qū)域協(xié)同程度也優(yōu)于其他兩個地區(qū)，早在第一階段 (1991—2000)，香港地區(qū)的大學(xué)已經(jīng)開始與廣東的華南理工大學(xué)合作，從第二階段 (2001—2005)起，合作日趨緊密。受科技資源分布的影響，澳門地區(qū)人工智能的核心參與者只有澳門大學(xué)和澳門科技大學(xué)，分別在第四階段 (2011—2015)和最后階段 (2016—2020*)成為區(qū)域內(nèi)人工智能知識創(chuàng)新的核心參與者。澳門大學(xué)與區(qū)域內(nèi)的廣東工業(yè)大學(xué)、華南理工大學(xué)，以及區(qū)域外的北京的中科院的研究所建立了穩(wěn)定的合作關(guān)系。

圖4 粵港澳地區(qū)人工智能區(qū)域創(chuàng)新集群形成過程

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

分析結(jié)果表明，中國人工智能知識創(chuàng)新集群已經(jīng)廣泛出現(xiàn)，并為中國的人工智能發(fā)展做出了貢獻(xiàn)，中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢迅猛。人工智能知識創(chuàng)新的區(qū)域分布反映了科技資源分布的不均衡，首都、省會和經(jīng)濟(jì)特區(qū)這些行政屬性在人工智能創(chuàng)新方面具有一定優(yōu)勢。香港的人工智能發(fā)展早于大陸地區(qū)，并通過合作的方式推動了其他地區(qū)人工智能的發(fā)展。

人工智能知識創(chuàng)新在長三角、京津冀和粵港澳地區(qū)均出現(xiàn)了集聚現(xiàn)象，并對地理鄰近具有一定依賴性，但僅在同一行政區(qū)范圍內(nèi)明顯。近年來中央政府倡導(dǎo)的區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略和地方政府的創(chuàng)新發(fā)展政策有助于幫助區(qū)域打破行政界限，實現(xiàn)創(chuàng)新共同體內(nèi)部創(chuàng)新要素的流動。

3.2 研究貢獻(xiàn)與不足

本研究貢獻(xiàn)主要是制定了基于科學(xué)計量學(xué)和社會網(wǎng)絡(luò)的新興技術(shù)區(qū)域知識創(chuàng)新生態(tài)的分析方法，并選取了中國的人工智能作為案例進(jìn)行實證分析。在數(shù)據(jù)收集和處理方面，雖然盡了最大努力，但本文仍有一定的局限性。

本文分析中國人工智能知識創(chuàng)新的區(qū)域分布和人工智能核心區(qū)域的知識創(chuàng)新集聚情況，但僅采用發(fā)表的SCI和SSCI論文并不能完全反映知識創(chuàng)新情況。本文作者進(jìn)一步收集人工智能相關(guān)專利，試圖補(bǔ)充其他相關(guān)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。在后續(xù)研究中，將繼續(xù)探討中國人工智能的創(chuàng)新生態(tài)，而不局限于知識創(chuàng)新方面。本文也將進(jìn)一步探討政策對新興技術(shù)創(chuàng)新集聚的推動作用和區(qū)域不均衡差異的原因。但是合作論文也是知識創(chuàng)新合作的一種測度方式，因此本文構(gòu)建的方法對相關(guān)研究可提供支持，分析結(jié)論對現(xiàn)實也具有一定指導(dǎo)性。