王 進(jìn)， 王麗珊

(延安大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 陜西 延安 716000)

21世紀(jì)以來，人工智能、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)迅猛發(fā)展，推動了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化的進(jìn)程，也掀起了新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的浪潮。在此背景下，全球各國紛紛對人工智能及其產(chǎn)業(yè)的發(fā)展給予高度重視。美國一直致力于協(xié)調(diào)各界在人工智能領(lǐng)域的行動，于2018年提出了《人工智能與國家安全：AI生態(tài)系統(tǒng)的重要性》[1]。歐盟在人工智能領(lǐng)域連續(xù)發(fā)力，于2018年相繼出臺了《關(guān)于人工智能、機(jī)器人及“自主”系統(tǒng)的聲明》[2]、《歐盟人工智能》[3]和《人工智能時代：確立以人為本的歐洲戰(zhàn)略》[4]。英國順應(yīng)時勢，將人工智能發(fā)展提上日程，陸續(xù)發(fā)布《人工智能行業(yè)新政》[5]和《英國人工智能發(fā)展的計(jì)劃、能力與志向》[6]。德國頒布《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略要點(diǎn)》[7]，旨在為人工智能的發(fā)展引領(lǐng)方向。日本于2017年推出《下一代人工智能推進(jìn)戰(zhàn)略》[8]、《人工智能的研究開發(fā)目標(biāo)和產(chǎn)業(yè)化路線圖》[9]以及《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》[10]。為緊抓人工智能發(fā)展機(jī)遇，中國已將人工智能上升至國家戰(zhàn)略層面，2017年頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[11]，緊接著推出了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計(jì)劃(2018—2020年)》[12]，都明確表示要大力推動人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)的研究日漸增多并形成了一定的研究基礎(chǔ)。本研究基于文獻(xiàn)計(jì)量，運(yùn)用CiteSpace對2010—2019年中國知網(wǎng)以人工智能產(chǎn)業(yè)為主題的期刊進(jìn)行可視化分析，明確該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，凝練人工智能產(chǎn)業(yè)的前沿與熱點(diǎn)，以把握我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究的整體態(tài)勢。

一、研究設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)來源

在中國知網(wǎng)以“人工智能產(chǎn)業(yè)”為主題，來源選擇“全部期刊”，檢索得到本研究所需數(shù)據(jù)。因2010年以來人工智能產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，針對人工智能產(chǎn)業(yè)的科研成果也開始大量涌現(xiàn)，因而檢索跨度設(shè)為2010—2019年，檢索時間為2020年5月11日。為保證研究成果的準(zhǔn)確性、可靠性和權(quán)威性，對會議綜述、書評及相關(guān)度較低的文獻(xiàn)予以篩選、剔除，文獻(xiàn)來源僅限于期刊。經(jīng)過處理最終得到有效期刊文獻(xiàn)686篇，以此作為我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究的樣本數(shù)據(jù)。

2. 研究方法

文獻(xiàn)計(jì)量法已成為當(dāng)前情報學(xué)科普遍使用的方法，其運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識對研究成果作直觀分析，以明晰事物的發(fā)展歷程[13]，是對文獻(xiàn)、出版單位等相關(guān)內(nèi)容展開的定量研究[14]，能夠?qū)Υ罅繗v史數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的組織和分析?；谖墨I(xiàn)計(jì)量法的專業(yè)化和效用，其已被廣泛應(yīng)用于某一產(chǎn)業(yè)發(fā)展、整體創(chuàng)新過程、技術(shù)發(fā)展軌跡和前沿態(tài)勢等方面的研究。

運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量法，借助文獻(xiàn)可視化分析工具CiteSpace對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理和剖析，從文獻(xiàn)發(fā)表量總趨勢、發(fā)文機(jī)構(gòu)、載文期刊、研究作者群體四個方面開展文獻(xiàn)計(jì)量分析，以明晰該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀。同時，通過進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和突發(fā)詞檢測分析，進(jìn)一步探索研究的熱點(diǎn)主題與前沿態(tài)勢，為系統(tǒng)建構(gòu)該領(lǐng)域的研究框架提供有效參考。

二、結(jié)果及分析

1. 文獻(xiàn)發(fā)表總趨勢

文獻(xiàn)發(fā)表量代表著科研成果的產(chǎn)出狀況，一定時期內(nèi)的文獻(xiàn)發(fā)表量往往體現(xiàn)出該領(lǐng)域研究的發(fā)展歷程以及學(xué)術(shù)界對該領(lǐng)域的關(guān)注程度，總體趨勢圖正是對某一特定方向或領(lǐng)域研究成果的直觀體現(xiàn)[15]。圖1反映了我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究文獻(xiàn)的年度分布情況。

圖1 我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究文獻(xiàn)年度分布

通過圖1可看出，2010—2014年人工智能產(chǎn)業(yè)研究文獻(xiàn)幾乎為零；從2015年的3篇開始，到2019年的289篇，增長了90多倍，呈急劇增長態(tài)勢。2015年以來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展并創(chuàng)造出可觀的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益，引發(fā)了社會各界的極大關(guān)注，學(xué)術(shù)界對人工智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)注度也持續(xù)高漲，研究人員隊(duì)伍不斷壯大，文獻(xiàn)發(fā)表量急速增長。人工智能是新時代最前沿的科技，其技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展是領(lǐng)域內(nèi)的核心，因而人工智能產(chǎn)業(yè)將會繼續(xù)成為學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)話題。

2. 發(fā)文機(jī)構(gòu)分布

對發(fā)文量前20位的主要機(jī)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，具體情況見表1。

表1 我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究文獻(xiàn)的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)

可以看出，在這些機(jī)構(gòu)中，高校和科研院所占有非常大的比例，是人工智能產(chǎn)業(yè)研究的主要陣地。在人工智能產(chǎn)業(yè)研究領(lǐng)域，發(fā)文最多的是長春理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，為5篇；其次是電子科技大學(xué)公共管理學(xué)院，為4篇；清華大學(xué)公共管理學(xué)院、中國科學(xué)院和中國信息通信研究院均發(fā)文3篇。這反映出以人工智能學(xué)科見長的高校和以技術(shù)開發(fā)為專長的科研院所在人工智能產(chǎn)業(yè)研究上極具優(yōu)勢。前20位研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量共48篇，在總發(fā)文量中占7%，涵蓋人工智能產(chǎn)業(yè)多方面、多角度的理論研究與創(chuàng)新實(shí)踐，對人工智能產(chǎn)業(yè)的研究與發(fā)展起到顯著的促進(jìn)作用。從發(fā)文機(jī)構(gòu)所處地域來看，主要集中在北京、上海、天津、重慶、武漢等大城市。這些城市的學(xué)術(shù)和技術(shù)力量十分雄厚、創(chuàng)新資源密集，其得天獨(dú)厚的資源優(yōu)勢是人工智能產(chǎn)業(yè)研究的有效助力。同時需要注意到，在前20位發(fā)文機(jī)構(gòu)中沒有人工智能企業(yè)或相關(guān)科技企業(yè)，這在一定程度上與其作為人工智能技術(shù)創(chuàng)新主體的地位并不相符。因而，相關(guān)企業(yè)需進(jìn)一步提高對人工智能產(chǎn)業(yè)理論研究的重視程度，在做好理論研究的基礎(chǔ)上爭取更前沿的技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新。

3. 載文期刊分布

學(xué)術(shù)研究成果的載文期刊分布狀況是對某一領(lǐng)域的理論造詣和實(shí)踐價值的反映[16]。為探究具體期刊分布，對樣本文獻(xiàn)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。本研究中686篇樣本文獻(xiàn)來自335種期刊，其中刊文量5篇以上的23種期刊詳見表2。

表2 主要刊文期刊分布 篇

上述23種期刊共刊文204篇，占總刊文量的29.74%，其中《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)》刊文量最多，為33篇?？梢钥闯觯斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)多發(fā)表于以高科技產(chǎn)業(yè)、信息、網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)等為主題的期刊，說明該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究成果更多地受到相關(guān)門類期刊的青睞。除了這23種期刊外，還有大量刊文量為1篇的期刊，達(dá)到211種，反映出人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的研究成果分布較不集中?？偟膩砜矗@些期刊分布范圍廣、涵蓋主體較為多元，也涉及到社會學(xué)、教育學(xué)、情報學(xué)等多個學(xué)科，在今后有著很大的發(fā)展空間。

為使研究更為準(zhǔn)確，進(jìn)一步對686篇樣本文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，統(tǒng)計(jì)出質(zhì)量較高的核心期刊論文69篇，僅占總刊文量的10.06%。這反映出人工智能產(chǎn)業(yè)這一研究主題尚未形成核心期刊群。刊文量前10位的核心期刊分布狀況見表3，共載文28篇，其中科技類核心期刊占比較大。隨著人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)的深入發(fā)展、科技成果產(chǎn)出與創(chuàng)新實(shí)踐能力的持續(xù)提升，該領(lǐng)域?qū)⑿纬筛鼮閺V闊的分析視角，推動更多核心期刊成果產(chǎn)出。

表3 核心期刊刊文分布 篇

4. 作者發(fā)文情況分析

(1) 作者發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

對686篇樣本文獻(xiàn)的作者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)共有901位作者，其中發(fā)文1篇的有781位。洛特卡定律指出，假如一個研究領(lǐng)域中發(fā)文量為1篇的作者數(shù)約為發(fā)文量為N篇的作者數(shù)的N2倍，且發(fā)文量為1篇的作者數(shù)約占作者總量的60%[17]，則表示該研究領(lǐng)域成熟。據(jù)此推算出發(fā)文量2～7篇的作者數(shù)應(yīng)分別為195、87、49、31、22、16。表4是作者發(fā)文量統(tǒng)計(jì)，發(fā)文2～7篇的作者數(shù)分別是93、16、6、2、1、2，發(fā)文1篇的作者約占總數(shù)的86.68%。由此可見，實(shí)際值與按照洛特卡定律得出的理論值有著非常大的差距。這表明我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究的作者分布不夠理想，尚未呈現(xiàn)成熟研究領(lǐng)域所對應(yīng)的作者分布狀態(tài)，學(xué)者們還需進(jìn)一步提高對該領(lǐng)域研究的重視程度，推動研究逐步走向成熟。

表4 作者發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

(2)核心作者群分析

在學(xué)術(shù)界，通常將科研產(chǎn)出能力較強(qiáng)且研究成果質(zhì)量較高的作者群體稱為核心作者群。作為研究領(lǐng)域的中堅(jiān)力量，核心作者群的成果產(chǎn)出備受關(guān)注。普賴斯的核心作者計(jì)算公式為Nmin=0.749(Nmax)/2。式中，Nmax為單個作者的最大發(fā)文量，Nmin為核心作者發(fā)文量應(yīng)達(dá)到的最小值。劉啟強(qiáng)與房曉楠在樣本文獻(xiàn)中的發(fā)文量最多，均為7篇，即Nmax=7，繼而得出Nmin≈2，即人工智能產(chǎn)業(yè)研究領(lǐng)域的核心作者群為發(fā)文量≥2的作者。由表4可知，人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的核心作者為120人，發(fā)文共288篇，占文獻(xiàn)總量的41.98%。這比普賴斯定律中核心作者群發(fā)文量應(yīng)占文獻(xiàn)總量50%的標(biāo)準(zhǔn)低了近10個百分點(diǎn)。由此可見，我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究領(lǐng)域尚未形成具有較強(qiáng)科研產(chǎn)出能力的核心作者群。

圖2顯示了核心作者及其合作關(guān)系，可以看出該領(lǐng)域里的核心作者以劉啟強(qiáng)、房曉楠、王沛霖、湯志偉、郭嘉凱、王國平、向陽和姜姝姝等為代表，但這些作者之間合作甚少，中心性較差，關(guān)聯(lián)性低且分布格局較為分散，尚未形成合作密切的研究團(tuán)隊(duì)。因而，在這一領(lǐng)域還需加強(qiáng)持續(xù)性研究和合作，逐步形成穩(wěn)固且聯(lián)系密切的核心作者群。

圖2 作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

三、可視化分析

1. 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是對學(xué)術(shù)論文內(nèi)容的高度概括，通過關(guān)鍵詞分析可了解一個領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[18]。通過可視化分析得到圖3，在人工智能產(chǎn)業(yè)研究領(lǐng)域共有184個高頻關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和700條連線。

圖3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

圖3中節(jié)點(diǎn)較大的關(guān)鍵詞有“人工智能產(chǎn)業(yè)”“人工智能”“人工智能技術(shù)”“人工智能領(lǐng)域”“人工智能應(yīng)用”“產(chǎn)業(yè)發(fā)展”等，均為人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。此外，根據(jù)關(guān)鍵詞的中心性也能對研究熱點(diǎn)進(jìn)行判斷。通常情況下，一個關(guān)鍵詞的中心性越大，則該關(guān)鍵詞控制其他關(guān)鍵詞共現(xiàn)的能力也就越強(qiáng)[19]。在網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點(diǎn)外圍的圓圈越大，則該關(guān)鍵詞的中心性越高。由圖3可以看出，“人工智能產(chǎn)業(yè)”“人工智能”“人工智能技術(shù)”“人工智能領(lǐng)域”有著較高的中心性，反映出這些關(guān)鍵詞在該領(lǐng)域的研究網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)核心地位，以其為中心已形成了若干研究圈，深刻影響著人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的研究演進(jìn)。

2. 研究熱點(diǎn)分析

對頻數(shù)和中心性較大的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表5。

表5 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

由表5可以看出，頻數(shù)和中心性排名有一定差異，表明人工智能產(chǎn)業(yè)的研究熱點(diǎn)在一定程度上不太分明。其中，頻數(shù)和中心性都排名靠前的關(guān)鍵詞有“人工智能產(chǎn)業(yè)”“人工智能”“人工智能技術(shù)”“人工智能領(lǐng)域”“人工智能應(yīng)用”，它們是人工智能產(chǎn)業(yè)研究的熱點(diǎn)主題。“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“云計(jì)算”“智能時代”等關(guān)鍵詞中心性較大，說明這些關(guān)鍵詞的中介作用十分明顯，雖然其頻數(shù)相對較低，但由于其中介作用使之成為人工智能產(chǎn)業(yè)研究的有效切入點(diǎn)。

通過圖3和表5凝練出人工智能產(chǎn)業(yè)研究的熱點(diǎn)主題，在此基礎(chǔ)上結(jié)合現(xiàn)實(shí)發(fā)展?fàn)顩r探究人工智能產(chǎn)業(yè)研究的聚焦點(diǎn)，大致可分成三個類團(tuán)：

(1) 人工智能產(chǎn)業(yè)體系研究

人工智能產(chǎn)業(yè)體系研究這一類團(tuán)包含“產(chǎn)業(yè)發(fā)展”“產(chǎn)業(yè)政策”“產(chǎn)業(yè)升級”“產(chǎn)業(yè)化”等關(guān)鍵詞。人工智能產(chǎn)業(yè)體系的構(gòu)建對產(chǎn)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要，其產(chǎn)業(yè)化程度的提高及產(chǎn)業(yè)升級是政府和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的共同努力方向。人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展是政府關(guān)注的焦點(diǎn)，也是社科學(xué)者們近幾年來高度關(guān)心的話題。馮英娟指出，應(yīng)高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)的培育、產(chǎn)業(yè)體系的構(gòu)建以及市場的開發(fā)和資源的獲取等，在做好基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用技術(shù)研發(fā)、更新產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與生產(chǎn)、完善產(chǎn)品的營銷管理等工作的基礎(chǔ)上，打造產(chǎn)學(xué)研用一體化的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，進(jìn)而形成完備的產(chǎn)業(yè)體系[20]。王兆祥和宋平從政策視角分析了人工智能產(chǎn)業(yè)體系的優(yōu)化發(fā)展，認(rèn)為應(yīng)根據(jù)地區(qū)創(chuàng)新力量和市場狀況來設(shè)計(jì)、制定需求型政策，以拓展人工智能產(chǎn)業(yè)空間布局，加快技術(shù)升級改造，加強(qiáng)終端市場培育，保障人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展[21]。胡俊和杜傳忠肯定了人工智能對推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的效用，強(qiáng)調(diào)在大力加強(qiáng)人工智能對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級的過程中，更要注重培育新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，有效發(fā)揮產(chǎn)業(yè)政策的作用，以標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)體系升級，從根本上實(shí)現(xiàn)整個產(chǎn)業(yè)體系的優(yōu)化[22]。

(2) 人工智能技術(shù)研究

“智能語音”“智能制造”“云計(jì)算”“深度學(xué)習(xí)”“基礎(chǔ)層”“應(yīng)用層”等關(guān)鍵詞，屬于人工智能技術(shù)研究這一類團(tuán)。人工智能產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展水平取決于人工智能核心技術(shù)的發(fā)展創(chuàng)新能力。人工智能的某些技術(shù)，如語音識別、圖像識別等已在社交、安保、翻譯等領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用。在學(xué)術(shù)界，針對人工智能技術(shù)的研究主要集中在技術(shù)應(yīng)用、技術(shù)影響、技術(shù)創(chuàng)新三個方面。在技術(shù)應(yīng)用方面，相關(guān)學(xué)者著眼于人工智能技術(shù)獨(dú)有的優(yōu)勢，探討了其在智能金融[23]、智能醫(yī)療[24]、智能駕駛[25]、智能制造[26]、智能營銷[27]等眾多領(lǐng)域的應(yīng)用。同時，學(xué)者們注重人工智能技術(shù)對社會各個方面的影響，就人工智能技術(shù)對勞動力市場[28]、制造業(yè)就業(yè)[29]、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級[30]、國家創(chuàng)新體系建設(shè)[31]、國際政治格局[32]等的影響展開研究。在技術(shù)創(chuàng)新方面，如何進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能研發(fā)創(chuàng)新一直是眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。房超等[33]認(rèn)為，基于人工智能技術(shù)的多元化和“群智性”特征，應(yīng)堅(jiān)持頂層布局，構(gòu)建頂層統(tǒng)籌、側(cè)重有度、群策群力的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，提供優(yōu)良團(tuán)隊(duì)和創(chuàng)新平臺對高端前沿技術(shù)進(jìn)行集中攻關(guān)。譚鐵牛[34]主張構(gòu)建自主可控的新型開放創(chuàng)新生態(tài)，如軍民融合、產(chǎn)學(xué)研融合等，完善人工智能技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)布局，同時改革創(chuàng)新相關(guān)體制機(jī)制，建立“軍政產(chǎn)學(xué)研用”一體化的人工智能協(xié)同創(chuàng)新體系。

(3) 人工智能產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展研究

“實(shí)體經(jīng)濟(jì)”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“深度融合”等關(guān)鍵詞，屬于融合發(fā)展研究這一類團(tuán)。當(dāng)前，“人工智能+X”的發(fā)展模式已日趨成熟。關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展，學(xué)者們多從人工智能產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)、人工智能產(chǎn)業(yè)與不同行業(yè)的融合發(fā)展這兩個角度開展研究。人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)是新時代發(fā)展的新引擎，能夠優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、催生經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、培育新的經(jīng)濟(jì)增長極；同時，人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展所產(chǎn)生的積極效應(yīng)能進(jìn)一步帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級、培育新興產(chǎn)業(yè)、催生新的商業(yè)模式[35]。因而，需要著力構(gòu)建人工智能與經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的支持體系，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，培育創(chuàng)新發(fā)展環(huán)境和資本市場支撐環(huán)境[35]。人工智能技術(shù)已在數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智能城市、智能制造、智能駕駛等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“智能+”發(fā)展，且能融入農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、物流等產(chǎn)業(yè)價值鏈環(huán)節(jié)[36]。人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)與社會各行各業(yè)都在一定程度上實(shí)現(xiàn)了不同程度的融合發(fā)展，這助力了不同行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，將不斷促成多維產(chǎn)業(yè)融合，推動人類進(jìn)入普惠型智能社會。

3. 突現(xiàn)關(guān)鍵詞分析

利用CiteSpace進(jìn)行突現(xiàn)關(guān)鍵詞檢測，可以探知一個領(lǐng)域的新興研究主題。圖4為人工智能產(chǎn)業(yè)研究相關(guān)文獻(xiàn)的突現(xiàn)關(guān)鍵詞，突發(fā)性節(jié)點(diǎn)變粗部分所對應(yīng)的關(guān)鍵詞在相應(yīng)時間段內(nèi)使用頻率突然增加，據(jù)此可判定該領(lǐng)域的前沿主題[37-38]。在圖4中，“三年行動計(jì)劃”和“產(chǎn)業(yè)政策”的突現(xiàn)時段均為2018—2019年，說明其為近年來的新興研究主題。

圖4 突現(xiàn)關(guān)鍵詞

(1) 三年行動計(jì)劃

“三年行動計(jì)劃”是對我國人工智能發(fā)展作出的系統(tǒng)規(guī)劃，指明了人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)的總體發(fā)展思路和具體戰(zhàn)略目標(biāo)，并著眼于推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的視角來明確、細(xì)化發(fā)展任務(wù)。行動計(jì)劃使人工智能及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的眾多任務(wù)有了具體指標(biāo)，具有極強(qiáng)的指向性和可執(zhí)行性，產(chǎn)業(yè)界對此積極響應(yīng)。在這一關(guān)鍵時間段，如何促進(jìn)“三年行動計(jì)劃”有效落實(shí)以在規(guī)定期限內(nèi)完成發(fā)展任務(wù)，進(jìn)而推動人工智能的長期發(fā)展，成為學(xué)者們新興的研究熱點(diǎn)。

(2) 產(chǎn)業(yè)政策

產(chǎn)業(yè)政策是推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動力。為尋求人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，近幾年來，各國、各地政府紛紛出臺相關(guān)的人工智能產(chǎn)業(yè)政策，促使產(chǎn)業(yè)政策研究成為學(xué)術(shù)界的新興趨勢。湯志偉等對中美人工智能產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行了比較研究，分析了兩國在政策目標(biāo)、工具和執(zhí)行方面的差異[39]。宋偉等對中國13個省份的人工智能產(chǎn)業(yè)政策展開分析，指出應(yīng)注重提升政策目標(biāo)與政策工具的有效匹配度[40]。陳小亮等主張實(shí)行功能性產(chǎn)業(yè)政策，為人工智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展?fàn)I造良好環(huán)境[41-42]?？梢钥闯?，如何有效落實(shí)產(chǎn)業(yè)政策以在實(shí)踐過程中發(fā)揮其最大效用來推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，成為學(xué)術(shù)界開展人工智能產(chǎn)業(yè)政策研究的著力點(diǎn)。

四、研究結(jié)論與展望

1. 研究結(jié)論

運(yùn)用CiteSpace對2010—2019年我國人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量和可視化分析，明確了該領(lǐng)域研究的現(xiàn)狀和熱點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn)：學(xué)術(shù)界對人工智能產(chǎn)業(yè)給予了高度關(guān)注，近年來文獻(xiàn)發(fā)表量急劇增長；高校和科研院所是人工智能產(chǎn)業(yè)的主要研究陣地，人工智能企業(yè)或相關(guān)科技企業(yè)的研究力量相對薄弱；期刊分布范圍廣，涵蓋主體多元，涉及多個學(xué)科，但核心期刊成果少，尚未形成穩(wěn)定的核心期刊群；尚未形成具有較強(qiáng)科研產(chǎn)出能力的核心作者群，仍需加強(qiáng)持續(xù)性研究；人工智能產(chǎn)業(yè)體系、人工智能技術(shù)、人工智能產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展這三個類團(tuán)是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)；“三年行動計(jì)劃”和產(chǎn)業(yè)政策是該領(lǐng)域的新興研究熱點(diǎn)或前沿主題。

2. 研究展望

通過上述分析，確定了人工智能產(chǎn)業(yè)的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和前沿主題，結(jié)合人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要，下一步研究應(yīng)注重如下三個方面的問題。

一是需進(jìn)一步強(qiáng)化人工智能產(chǎn)業(yè)研究的融合發(fā)展。需進(jìn)一步深入研究人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)同社會各行各業(yè)的融合發(fā)展，探索融合發(fā)展過程中各主體的合作關(guān)系以及如何調(diào)動相關(guān)因素使主體間關(guān)系得到最大強(qiáng)化，以人工智能技術(shù)為切入點(diǎn)實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)與各行業(yè)的“無縫對接”。

二是人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展問題。目前，其創(chuàng)新發(fā)展在技術(shù)方面已有了一定的積累，但在人才和整體創(chuàng)新環(huán)境方面的研究尚有所欠缺。如何有效培養(yǎng)高質(zhì)量的研究人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，如何建立“軍政產(chǎn)學(xué)研用”一體化的人工智能協(xié)同創(chuàng)新體系，都是未來研究的重要內(nèi)容。

三是產(chǎn)業(yè)政策有效性研究需進(jìn)一步加強(qiáng)?？傮w來看，部分研究提出的政策在內(nèi)容上仍顯創(chuàng)新不足，對政策有效性的重視程度亦有不足。因而，需深化對政策落實(shí)和政策效果的評估研究，正確認(rèn)識并解決人工智能產(chǎn)業(yè)政策在實(shí)踐中遇到的問題，以使產(chǎn)業(yè)政策更好地服務(wù)于產(chǎn)業(yè)發(fā)展。