最新調研:中國AI論文、專利數量全球第一,但人才表現不夠突出
最新調研:中國AI論文、專利數量全球第一,但人才表現不夠突出

北京清華大學中國科技政策研究中心聯合了多家學術機構、政府機關與字節跳動科技有限公司聯合發佈了《2018中國人工智能AI發展報告》,報告中除了描繪中國人工智慧的發展面貌之外,也可以看出中國在人工智慧發展上已經直接將美國視為競爭對手。

而報告中對於人工智慧的反思,不論是「存在跟風現象」、「仍需產學合作」等,也許台灣在制定政策上可以借鑒。

重要結論:中國人工智慧領先地位無庸置疑

報告中主要的結論如下:

1. 中國在論文總量和被高度引用的論文數量為世界第一

中國在人工智慧領域的論文占比,從1997年4.26% 成長至2017年的27.68%,遙遙領先其他國家。而被高度引用的論文,代表了論文在該領域的代表性與重要性,中國也在2013年超越美國成為世界第一。

中國人工智能發展報告
中國、美國在人工智慧論文數量上遙遙領先其他國家。
圖/ 清華大學中國科技政策研究中心

值得注意的是台灣排名於第12名,屬於中美之外的第二梯隊。

2. 專利數量略微領先美國、日本

中國、日本、美國三者占全球總體專利公開數量的74%,其中中國又略微領先其他兩國。全球專利主要集中在語音識別、圖像識別、機器人以及機器學習領域。

3. 中國人工智慧人才總量世界第二

截至2017年,中國人工智慧人才數量達18,232人,占世界總量8.9%,僅次於美國的13.9%。

4. 北京是全球人工智慧企業最集中的城市

截至2018年6月,中國人工智慧企業數量已達1,011家,位列世界第二。與第一名的美國2,028家有不小的差距。且中國人工智慧企業高度集中在北京、上海與廣東,北京又以395家企業位列世界第一。主要的企業應用技術集中在語音、視覺與自然語言處理三方面。

5. 中國是全球最「吸金」的國家

中國人工智能發展報告
中國人工智慧融資金額相當多,但數量則以美國較願意投入。
圖/ 清華大學中國科技政策研究中心

從2013年到2018年第一季,中國人工智慧領域的投資與融資占全球60%。但創投投資金流偏向大型企業,從投資的數量來看,美國仍是人工智慧領域創投最活躍的國家。

6. 各國人工智慧戰略與政策各有重點

各國在人工智慧戰略上各有側重,美國重視人工智慧對經濟發展、科技領先與國家安全的影響;歐盟國家關注人工智慧所帶來的安全、隱私、尊嚴等倫理風險;日本希望人工智慧推進期智慧社會的建設。而中國則聚焦於實現人工智慧領域的產業化,主要關注以下六個面向:中國製造、創新驅動、物聯網、互聯網+、大數據、科技研發。

中國人工智慧發展的下一步

從上述的具體發現,可以發現中國人工智慧發展的確進入了全球領先地位,不過本份報告也提出了初步的反思。

如演算法與硬體不夠牢固,人才雖多卻缺乏最頂尖的人才等。此外,也可以看出中國在人工智慧領域發展上,已經直接將美國作為主要對手。

1. 中國人工智慧企業的知識生產力亟待提升

除了學術機構之外,企業也是人工智慧重要的推動力量。就算是被公認為人工智慧巨頭的百度、阿里巴巴、騰訊(BAT)等企業,在人才、論文和專利表現也不夠突出,相較於美國的IBM、微軟、Google等在各項指標的全球企業排名中均名列前茅。

中國人工智能發展報告
人工智慧專利上仍以美國企業為大宗。
圖/ 清華大學中國科技政策研究中心

2. 需加強產學合作,促使知識應用轉化

目前中國人工智慧知識仍大量停留在大學與學術機構中,在產學合作、應用知識轉化上層存在斷層。未來仍需大力推進產學融合創新,更積極地推動企業利用數據、算力等優勢從事人工智慧基礎研究。

3. 各地政府積極支持,但仍存在盲目跟風的傾向

中國在人工智慧產業的發展上提供了非常有利的政策、輿論、金融、市場和人才供給等發展環境,但各地政府仍存在「跟風」、「追逐熱點」的傾向,且過度強調技術進步與產業應用,對道德倫理、安全規範等問題還沒有給予足夠的重視。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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