基于我國10項人工智能規劃與政策的內容分析

章小童 李月琳 樊振佳

收稿日期：2020-06-16

基金項目：中央高校基本科研業務費專項資金與教育部人文社會科學研究專項任務項目“工程科技人才培養研究”（項目編號：19JDGC003）。

作者簡介：章小童（1991-），男，博士研究生，研究方向：交互信息檢索、信息行為、情報理論與方法。樊振佳（1984-），男，講師，博士，研究方向：政府信息資源管理、信息社會問題、數據治理。

通訊作者：李月琳（1970-），女，教授，博士，博士生導師，研究方向：信息行為、交互信息檢索、健康信息學、信息系統評估。

摘? 要：[目的/意義]文章旨在揭示相關政策的主題結構特征及其涵義，為政策精神傳播、政策制定與優化、產業布局與發展提供參考。[方法/過程]主要通過內容分析法和話語分析法，對我國國家及人工智能發展水平不同層級省市的共10項人工智能發展政策文本進行分析。[結果/結論]研究發現，各省市及國家人工智能政策的內容分布呈現出同一性與差異性并存的特征。最后，揭示了已有政策中文件可能存在的不足，并提出了幾點建議，希望能為相關政策制定和優化提供參考。

關鍵詞：人工智能;政策分析;內容分析;話語分析;產業情報

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.12.002

〔中圖分類號〕G203? 〔文獻標識碼〕A? 〔文章編號〕1008-0821（2020）12-0017-10

Content Analysis for Artificial Intelligence Planning and Policies in China

Zhang Xiaotong? Li Yuelin*? Fan Zhenjia

（Department Information Resources Management，Business School，Nankai University，Tianjin 300071，China）

Abstract：[Purpose/Significance]The purpose of this study is to identify the structure features by mining the texts of the planning and policies published in 10 provinces or cities，in order to disseminate key points in the texts，help refine the policies and planning，and inform the development of related industries.[Method/Process]The study examined 10 artificial intelligence（AI）policies and planning texts through content analysis and discourse analysis.[Result/Conclusion]The results revealed the similarities and differences in these texts.However，the policies and planning in different provinces and cities usually developed based on their own economic base，geographical characteristics，and cultural features，and thus there were many different features.Finally，the paper discussed some shortcomings in the planning and policies，based on which it gave suggestions for further refining the policies and planning texts.

Key words：artificial intelligence;policy analysis;content analysis;discourse analysis;industrial intelligence

自1956年人工智能技術提出以來，人工智能的發展經歷了計算智能、感知智能和認知智能3個階段[1]。60多年的演進，特別是腦科學、超級計算、大數據、移動互聯網等領域的新理論新技術取得的突破和進展，使得人工智能發展進入了新的歷史階段[2]。人工智能的迅速發展給人們的生產、生活帶來了深刻的改變，也進一步驅動著新一輪的科技革命和產業變革[3]。人工智能發展問題已成為當今時代國計民生的重要問題，我國在搶抓人工智能發展重大機遇、構筑國家人工智能發展先發優勢等問題上積極應對，相繼出臺了多項發展規劃政策文件。2017年7月，中國國務院發布了《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》，標志著我國人工智能發展進入新階段[2]。此后，全國各省市為響應國家人工智能未來發展規劃和工作安排，紛紛制定了促進人工智能發展的政策文件，如《北京市加快科技創新培育人工智能產業的指導意見》《浙江省新一代人工智能發展規劃》《智能貴州發展規劃（2017—2020年）》等，這些政策立足于各省市的具體發展狀況，遵從國家人工智能總體發展原則，展示了我國人工智能未來發展藍圖。對這些政策文本的分析可揭示國家及各省市人工智能未來發展的工作任務結構分布、工作重點和亟待解決的相關問題，助力政策精神的傳播和發展規劃的落地實施，也為未來人工智能關鍵技術研發、基礎理論發展、支撐服務體系創新等工作探明方向。鑒于此，本研究試圖借助內容分析法和話語分析法對我國各項人工智能政策進行分析和解讀，著重回答以下問題：

1）國家及各省市人工智能政策文件內容主題結構有何特征？

2）人工智能政策內容中的核心話語分布及重點任務有哪些？

3）當前人工智能政策文件的話語性實踐指向存在哪些不足？

基于對這些問題的探討，揭示政策文本的主題分布特征及其核心話語，為相關政策制定和優化提供參考。

1? 文獻回顧

政策分析已成為情報學關注的重要問題，相關問題也已成為不同研究領域的熱點話題。從研究主題分布來看，出現頻次較高的領域有財政政策分析[4-6]、經濟政策分析[7-8]、金融政策分析[9-11]、公共政策分析[12-14]、稅收政策分析[15-17]、產業發展政策分析[18-20]，這6個主題的文獻數量較多、研究問題較深入、研究成果豐富，為國家的產業經濟發展做出了重要貢獻。從研究方法來看，內容分析[21-22]、話語分析[23-24]、扎根理論編碼技術[25-27]、文獻計量法[28-30]成為近年來政策分析領域備受歡迎的方法[31]。其中，介于定性研究與定量研究的內容分析法最為常用[32-34]。由于內容分析是通過詞頻統計來揭示內容主題或概念的分布結構特征，很難把握內容背后的內涵或關聯關系，因而在一些政策分析研究中，使用內容分析法的同時常佐以話語分析[23]，從而使得政策分析結果更具深度和系統性，內容分析與話語分析也由此成為政策分析領域中不可或缺的工具[29]。

近年來，人工智能發展越來越成為社會發展的重要問題，相關研究主要聚焦于人工智能核心技術與基礎理論研究[35-36]、人工智能產業發展研究[37-38]、人工智能技術融合應用研究[39-41]、人工智能社會問題研究[42-44]，而專門針對人工智能政策文件的分析研究在已有文獻中為數不多。已有的幾項研究[45-50]雖初步探討了人工智能政策的相關問題，但多以內容歸納解讀為主，量化、系統性分析較為少見。隨著國家及各省市人工智能發展政策文件的出臺，有必要對人工智能發展政策文本進行分析，以揭示當前人工智能發展的方向、趨勢和導向。因此，本研究試圖通過內容分析法和話語分析法對我國人工智能政策進行分析，以揭示相關政策的主題分布特征及其涵義，為政策精神傳播、政策制定與優化、產業布局與發展提供參考，也為未來人工智能政策分析的相關研究奠定基礎。

2? 數據來源與研究方法

2.1? 數據來源

中國電子信息產業發展研究院在2018年8月發布了《中國智能化發展指數報告（2018年）》，該報告顯示我國各省市（不包含港澳臺地區）人工智能發展水平大致分為3個梯隊。以此為依據，選取了3個不同梯隊中各3個省市及國家層面共10項人工智能政策文件作為分析樣本，包括第一梯隊的北京、上海、浙江，第二梯隊的天津、四川、遼寧，第三梯隊的吉林、貴州、黑龍江。樣本來源如表1所示。

2.2? 研究方法

2.2.1? 研究路徑與技術路線

研究結合內容分析的量化描述和話語分析的深度建構的方法特性，對人工智能政策文本內容進行系統性分析。首先，在具體分析過程中，內容分析類目的確定參考了政策文本中的各級標題名稱，詞

頻統計過程中對近義詞、同義詞、指代詞及其關聯關系進行人工識別和處理;其次，借鑒話語分析的研究思路，結合政策文件所處的具體話語情境，分析文本的話語指向和分布特征;最后，從人工智能發展政策文本話語中闡釋國家及各省市在人工智能發展規劃布局與工作安排政策中的同一性與差異性，并探究相關內容中可能存在的不足。

為了更好地分析各省及國家人工智能發展規劃政策文件的文本，本研究遵循“問題的提出→數據收集→分析方法與步驟→研究目標”的研究路徑，發揮內容分析法和話語分析法的特性，挖掘相關政策文本中主題結構和工作任務分布特征及其內涵，為政策解讀和政策優化提供參考。詳細研究路徑如圖1所示。

2.2.2? 研究方法與分析示例

1）內容分析：分析單元、類目編碼與詞頻統計

由于政策文本內容較為規范，與一般的文本數據相比，其主觀性冗余表述較少，且語言精練，語義明確，故而采取逐句語義分析、編碼的分析策略。編碼過程由初始編碼、一級編碼、二級編碼、核心內容4部分組成，示例見表2。因為不同政策文件內容在表達和用詞上存在差異，為了提高編碼的效率和有效性，初始編碼前對相關文本語料進行了人工語義相似性識別和處理，其過程如表3所示。

通過上述分析過程，可以獲得結構穩定的類目表，從而可以對不同層級的類目進行詞頻統計分析。如表4所示，是對《智能貴州發展規劃（2017—2020年）》核心內容“重點任務”的編碼和詞頻統計結果的示例，其他政策文本編碼和統計結果結構與此類似。基于詞頻占比結構，可對人工智能政

2）話語分析與話語性實踐

本研究通過對人工智能政策文本的話語分析揭示文本內容所建構的意義，從而能夠深入解讀內容分析的結果。話語性實踐理論是指一群人遵從話語建構的意義來進行實踐活動，即人工智能發展政策內容作為未來人工智能發展實踐活動的指導方針，將一一走入社會實踐，成為現實。基于此，我們結合內容分析結果，對政策文本的話語性實踐指向展開進一步分析，對政策文本中體現出的人工智能發展規劃的同一性、差異性及存在問題進行分析。

3? 政策內容結構分析

國家人工智能政策文件中人工智能科技創新體系、智能經濟、智能社會等3個主題下的詞頻較高，分別為312次、285次、222次，合占比約55%，可見其表征的是政策內容的核心主題。政策內容指出重大科技項目實施和軍民融合路線是建設智能社會、發展智能經濟、構建人工智能科技創新體系的重要路徑，如圖2所示。智能社會主要聚焦于智能服務、社會治理智能化、公共安全保障能力、社會交往共享互信等方面，體現出智能社會新常態需要新的社會保障服務體系來維持其正常運行的政策特征;智能經濟方面最關注的是“產業智能化升級”，即對已有產業或傳統產業的智能化升級是人工智能發展的重點任務，智能企業建設發展和人工智能創新高地戰略目標也是國家發展智能經濟的重要任務。新一代人工智能基礎理論體系、關鍵共性技術體系是人工智能發展的客觀條件和基礎，人工智能高端人才是人工智能發展的核心，人工智能創新平臺是人工智能發展的基礎服務支撐。

北京、上海、浙江等省市雖然人工智能發展水

平同屬于第一梯隊，但其人工智能政策內容結構卻存在一些顯著性差異，如圖3所示。北京市人工智能政策各項工作內容主題結構分布中，人工智能產業化、人工智能創新體系、人工智能融合應用3項在主題內容結構中占比均超過了10%。政策內容強調向產業集群（占比20%）方向發展，并希望在已有發展基礎上，逐步構建人工智能創新體系（占比17%），此外還著重強調人工智能示范應用，用人工智能技術來切實地改變或改善人們的生產生活;而上海市人工智能發展規劃則從多元生態（30%）、人工智能產業聚集發展（26%）、人工智能融合應用場景（24%）和人工智能科研前瞻布局（12%）4個方面進行規劃，直接對主要任務或重點任務進行分解，各項工作內容主題項目劃分較為精細，不同主題下主題詞頻次分布也較為均衡，“扁平化”特征明顯，如圖3所示;浙江省人工智能政策的主題結構中也強調了人工智能示范應用（24%）、關鍵性技術（13%）、人工智能產業化（14%），相較于北京、上海等省市，浙江省的政策內容更注重示范應用（24%）、關鍵共性技術（13%）的發展，而人工智能科技創新體系建設的總體規劃詳細內容不多。

以四川、天津、遼寧等省市為代表的人工智能發展水平第二梯隊的人工智能發展政策也有自己的特點，如圖3所示。四川省人工智能政策各項工作內容主題結構分布中行業應用示范（22%）與重點產品培育（19%）占比較高，此主題結構分布特征與四川省產業發展基礎和技術水平有關。其中，行業應用示范工程包括智能物流、智慧文旅、智能社會治理、智慧農業等8項任務，智能物流和智慧文旅占比均較高，這應與四川省的地理環境特征及豐富的旅游資源有較大相關性。天津市在產業智能化升級方面重點關注智能制造（4%）、智能交通（3%）、智能農業（3%）、智能金融（3%）、智能醫療與健康（3%）、智能文化創意（3%）、智能家居（2%）以及智能商貿物流（2%）。天津智能科技創新生態建設政策強調對京津冀地區資源的整合利用以及產業空間布局，并強調對智能軟件、智能硬件、智能傳感器、智能機器人等科技創新項目的培育。遼寧省人工智能政策中，人工智能科技創新體系包括人工智能創新平臺（13%）、人工智能基礎理論體系（11%）、人工智能關鍵共性技術（9%）3個部分，高端高效智能經濟包括人工智能新興產業（9%）、產業智能化升級（9%）、智能企業（4%）、人工智能創新高地（2%）。

人工智能發展水平位列第三梯隊的省市，因其本身的發展水平和政治經濟文化基礎，其人工智能政策有著較強的地域特征，如圖3所示。貴州人工智能政策主題內容占比≥10%的有民生服務和社會治理（18%）、智能農業與智能服務業（16%）、人工智能新興產業（10%），主要任務涉及政府、民生和社會智能化、智能農業與智能服務業、新一代人工智能產業以及智能制造等8項內容，智能制造占主體結構的12%。另外，智能農業與智能服務業是貴州人工智能發展的重點方向，這與貴州省以農業和旅游業為重要支撐的經濟結構存在較大關聯。醫療健康智能化、智能城市建設的內容比重較大，這也與貴州省目前整體經濟水平和醫療服務水平發展現狀有關。黑龍江人工智能發展規劃中的重點項目（占比31%）也具有較強的特色，其內部結構包括群體作業智能機器設備、訂單農業大數據平臺、林業智能裝備、知識圖譜、基因組大數據智慧健康產品等12項內容，其中，林業項目是各項目中的重點支持對象，這與黑龍江的產業結構、地理優勢、資源優勢有較大關系。吉林省人工智能政策對智能經濟發展（29%）、人工智能科技創新體系（25%）、智能社會（15%）3個方面較為關注。由于吉林傳統產業基礎較好，“產業智能化升級”任務是其人工智能未來發展的重點，他們也希望通過對人工智能高端人才、人工智能基礎理論、人工智能公共科技創新平臺以及關鍵共性技術等方面的發展布局來構建吉林省人工智能科技創新體系。

4? 政策內容文本分析

基于國家及省市10項人工智能政策的內容分析結果（如圖3所示），借鑒文本話語分析方法，對政策內容進行更深入的綜合比較分析，可以發現不同省市人工智能政策文本內容既存在同一性特征，又因不同省市產業基礎和發展而存在差異性。這些同一性和差異性，一方面揭示了我國各省市人工智能發展的共同目標和一般路徑，也反映出各省市因地制宜的不同發展策略。以下主要從各梯隊省市及國家人工智能政策文本內容結構及所反映出的實際問題的同一性和差異性進行分析和討論，并對已有人工智能政策文件中存在的不足進行了探討。

4.1? 同一性分析

1）人工智能發展政策內容結構及主題分布的同一性

首先，政策文件結構具有同一性。國家層面的人工智能政策文件內容結構是各省市制定政策時的參考依據，其中“指導思想”是各項政策內容同一性最高的部分。各省市的政策規劃與國家政策具有較高的戰略一致，均包括“指導思想”“基本原則”“發展目標”“保障措施”以及“主要任務（或重要任務）”，體現了對國家人工智能戰略的呼應與支持。其次，各政策面向的基本問題具有同一性。不同政策文件均反映出人工智能的發展主要面向兩個基本問題：一是已有傳統產業的智能化升級;二是人工智能新興產業的前瞻布局。從各省市人工智能發展規劃政策文件的主題分布結構可以發現，“傳統產業智能化升級”與“新興產業培育或布局”成為人工智能發展的兩條重要路徑，而且通過人工智能技術應用讓傳統產業煥發出新的生命是眾多省市未來發展的重點工作。

2）人工智能發展一般路徑的同一性

第一，各省市“人工智能科技創新體系建設”是未來工作重點，主要包括“基礎理論研究”“前沿核心技術研究”“人工智能創新平臺建設”。從各省市政策文件內容結構分布中可以看到，科技創新體系建設是決定人工智能未來發展水平的關鍵。第二，人才培養是人工智能發展核心驅動力。人工智能發展依賴于基礎理論創新和關鍵核心技術的研發，而這些工作的主體是人，人才是最核心的要素，各省市的政策文件都強調了人才的重要性。第三，軍民融合是促進人工智能發展的重要路徑。政策內容多次強調軍用技術民用化能為人工智能發展提供加速度，如無人機技術、北斗衛星導航定位、航天航空技術等軍事領域高精尖技術的民用化將大大提高人工智能發展水平，是目前各省市快速掌握人工智能相關技術、促進人工智能快速發展的重要路徑。最后，不同省市的政策均強調“人工智能應用試點示范”。與試點示范相關的主題詞在各省市人工智能規劃政策文件中出現頻率偏高，反映出目前人工智能還沒有一個較為通用和成熟的發展模式，各項新技術的融合應用需要大規模試點試用，以獲得相關反饋，從而進一步優化發展路徑。

3）人工智能發展的重要問題的同一性

第一，民生問題是第一位的。從國家及各省市的人工智能發展規劃政策文件中可以看出，“智能農業”“智能醫療與健康”“精準扶貧智能化”“民生服務智能化”等主題詞出現頻率較高，政策指出不論人工智能發展被提到怎樣的高度，最后需要重點解決的問題還是民生問題。第二，社會治理智能化是人工智能發展的重點問題。“社會治理智能化”是各政策文件中主題詞出現頻次較高的一項內容，人工智能的發展將人類社會帶入一個新的歷史時期、新的社會狀態，和諧有序是社會健康發展的必要條件。人工智能時代的社會治理或社會秩序維護面臨著新問題、新挑戰，需要重點關注。

4.2? 差異性分析

在內容結構分布上，不同省市的政策文件在目標、基本原則、指導思想保持一致的基礎上，也表現出了各自不同的特征。上海、天津的政策文件結構較之其他省市，其政策視角和內容結構表現出較大的差異性：上海、天津等省市人工智能發展的各方面規劃工作做得較為細致，而貴州、吉林、遼寧等省的政策則更突出主要任務或重點任務。不同省市人工智能發展規劃考慮到各自所在地域的經濟基礎、地理環境特征、文化特色等方面的因素，制定了不同的發展目標，如北京、上海等省市人工智能發展基礎相對較好，其人工智能發展政策更偏重前沿基礎理論研究、關鍵共性技術創新與科技創新體系建設;而四川、貴州整體經濟基礎相對差些，其人工智能發展規劃更強調宏觀、微觀一起抓，具體表現在主要任務中的內容篇幅較大，主題詞類目多且細。另外，黑龍江省的“林業智能裝備”“基因組大數據智慧健康產品”，貴州省的“精準扶貧智能化”“生態環保智能化”，四川省的“智慧文旅”，浙江省的“智能文創”“智能消費服務”，天津的“人才引進”“區域協同創新”，這些主題詞在不同地區的政策文本中的分布，也是各省市在人工智能發展規劃中“因地制宜”的結果，旨在結合自身特色、特點，探索出一條適合自己的路。

5? 人工智能政策分析的理論與實踐意義及政策建議

人工智能政策分析可描繪出我國人工智能未來發展的藍圖，對已有人工智能政策分析具有重要的理論意義與實踐意義。從理論上來講，從宏觀視角來分析和比較國家及不同省市間政策規劃可以進一步闡釋我國人工智能發展狀態，進一步“牢固樹立全國一盤棋”的發展思想，正確地理解區域發展與國家發展過程中的“局部利益與整體利益的辯證統一”關系。從實踐方面來講，好的政策會有較好的話語性實踐指向，好的人工智能政策的落地實施將促進我國人工智能事業進入一個新的發展時期，政策分析旨在通過科學的方法來探究已有政策中可能存在的不足或需完善的地方，這也是此文的核心研究內容。基于以上分析，發現當前人工智能政策可能存在一些話語指向性不足的地方，需要進一步完善和優化。

5.1? 人工智能人才教育問題需要更多的關注

人工智能人才的培養不僅涉及人工智能基礎理論和前沿技術研發人才、人工智能技術應用人才的專業教育，還涉及人工智能社會生存理念、生活能力、社會倫理的通識教育。此外，教育階段涉及學前教育、小學教育、中學教育、大學教育等不同階段，相應的教育目標和教育理念也需要政策層面的指導。雖然，各項政策文件對“人才是人工智能發展的核心驅動力”的認識非常一致，各項政策文件對人才培養、引進和儲備問題也非常關注，但是，相對于其他方面，人工智能人才教育的發展規劃存在不足，文本中涉及人工智能教育的政策細節相對偏少，還需要優化和完善，進一步突出人才教育工作任務的重要性。

5.2? 點面結合的合理性需要進一步優化

從政策文件主題內容分析和話語分析來看，部分省市的人工智能發展工作布局的點與面結合不是非常合理。部分省市的人工智能政策內容翔實、全面鋪開，但其政策內容過多強調了“面”的完整性，而忽略了自身的經濟產業發展條件，使得其在重要工作安排和重點突破方向上不夠明確;而另有部分省市又過于強調特色產業的人工智能化發展，在全局規劃的“面”的把握上稍顯不足。過分關注重點突破可能會影響全面布局的協調性和完整性，過于強調全面發展，在人力物力財力的局限下，又很難取得突破性進展。所以，點面結合的合理性是各省市在政策優化中需要進一步考慮的問題。

5.3? 因地制宜的考量還需再充分

在制定人工智能政策過程中，需要充分考慮不同地區經濟條件、人才狀況和經濟及產業基礎，從實際出發，不可盲目跟進、攀比。不同經濟發展程度和水平的省市在政策制定過程中要明確自我定位，因地制宜做好規劃工作。一些省市的政策對當地社會、經濟、產業發展的考慮可能有些欠充分，政策制定上強調向發達地區看齊，這樣會使得部分政策內容有失理性，這將導致政策實施困難。因而，在進一步的政策優化的過程中，政策制定者需要多結合當地實際，制定循序漸進的發展策略，避免急于求成，過猶不及。

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（責任編輯：郭沫含）