全球人工智能評價指標體系結構解構與評價范式研究

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2025042

Abstract The global artificial intelligence （AI） evaluation system faces chalenges of \"measurement black boxes\"and \"strategic misjudgments.\"Tosystematicallydeconstructitsinteralstructure，thisstudyintegrates 22 mainstreamIevaluationindexes （637original indicators），constructsastandardized libraryof3O7comparable indicators，andusesadualdimensionalanalysis （atention distributionandcomplex networkmodeling）toreveal its internaloperationallogic.The study，forthefirsttime，identifiesandnamesthedominant\"nationalcapacityased，scaleorientedgrowth\"evaluation paradigminthe field.This paradigmtakesnationalcapacityasits evaluationcore，is drivenbya\"policy-technology\"dual engine，exhibitsasignificant scale-oriented bias initsmeasurement standards，andconsequentlyhasstructural blind spots in dimensionssuchas innovation qualityand conversion efficiency.Byproviding astructural blueprintofthis paradigm，this study offers acritical empirical pathway foravoiding strategic misjudgments and designing more balanced next-generationevaluation frameworks.

Key words artificial inteligence evaluation; evaluation indicator system; complex network analysis; evaluation paradigm; structural deconstruction

在全球新一輪科技革命與產業變革的浪潮中，人工智能（AI）已成為大國戰略博弈的核心領域。在這一背景下，全球人工智能評價指數正經歷一場大爆發。從斯坦福大學的人工智能指數]（ AIIndex 到經合組織（OECD）的人工智能政策觀測站[2（AIPoli-cyObservatory），這些看似中立的量化工具，其本質不僅是對各國人工智能發展水平的度量[3]，更是定義何為領先的全球話語權建構、影響資源流向以及洞察競爭態勢的戰略情報工具。它們深度嵌入各國的政策制定、資本流向與公眾認知之中，共同塑造著全球人工智能發展的現實格局與未來圖景。

從情報學的視角來看，這些人工智能評價指標體系的涌現，本身就是一種重要的情報資源，構成這些評價體系的每項指標都是揭示人工智能發展動態的\"風向標”4]。不同評價體系對指標的取舍與側重，也清晰地折射出其背后機構乃至國家對于人工智能發展的注意力焦點與戰略重心。然而，面對全球三十多個主流指數、超過上千項原始指標所構成的集合，我們正陷入一種大數據時代常有的“富足的貧困”局面一一即數據極大豐富，但深刻洞見卻異常稀缺[5]。當前，學界對這些指標體系的分析，大多仍停留在對單個報告的解讀或對指標清單的描述性羅列上。這將使我們面臨兩大嚴峻挑戰：一方面是測量黑箱挑戰。由于缺乏對指標間內在關聯與組合邏輯的系統性解碼，我們無法透徹理解一個評價結果是如何生成的。為何某些指標總是一并出現？為何評價體系普遍呈現出重規模產出（如\"論文總量\"）而輕質量內涵（如“頂會論文占比\"）重資本投入（如“風險投資額”而輕企業質量（如“初創企業存活率”的傾向？這些隱藏的測量邏輯未被揭示，使得任何評價結果都如同一個黑箱的輸出，使用者知其然，卻難知其所以然，從而無法對評價結論進行深度研判與批判性審視。另一方面是戰略誤判的挑戰。當測量黑箱被直接用于高風險的戰略決策時，其潛在的系統性偏差可能被放大，進而誘發戰略誤判。如對指標體系內在結構的無知，可能使我們忽視其對關鍵環節追蹤的弱化，如科技成果從科研層到產業層的轉化鴻溝，以及對倫理與安全維度的系統性忽視。這將極有可能導致對一國人工智能真實實力的誤斷，以及對潛在風險的忽視，從而引發情報失誤。

因此，對這些紛繁的指標體系進行系統性地結構解構，已成為一項迫切的研究課題。為回應上述挑戰，本研究試圖打開“測量黑箱”，深入解析全球人工智能評價指標體系的內在結構與運行邏輯，整合22個全球主流人工智能評價體系中的指標（共637項原始指標），構建一個包含307個核心概念的標準指標庫。進而，引入雙維度注意力分析策略，通過注意力揭示其表層偏好，通過復雜網絡建模探究其深層結構，旨在回答以下核心問題：（1）全球AI評價體系的注意力主要集中在哪些領域，存在何種顯性偏好？（2）構成評價體系的核心指標之間，形成了怎樣的網絡結構與關聯模式？（3）在這個結構中，哪些指標扮演了關鍵樞紐角色，驅動著整個評價體系？

1研究思路和方法

為系統性地解構全球人工智能評價體系的內在結構，并回應引言中所述的評價體系“測量黑箱”與戰略誤判問題，本研究設計了一個四階段的研究路徑：數據采集與預處理 $$ 標準化與框架構建 $$ 雙軌分析策略 $$ 多維特征融合（見圖1）。該路徑旨在將離散、異構的原始指標清單，逐步轉化為一個結構化的分析網絡，以精準回答引言中提出的三個核心問題，并揭示其潛在的運行邏輯和組織特征。

1.1 研究思路

研究思路的核心在于以下四個階段的設計：

（1）數據采集與語料庫構建。本研究首先對全球范圍內具有高影響力的人工智能評價指數進行系統性調研與篩選，最終確定22個主流評價指數作為研究樣本。通過對這些指數的官方報告和方法論文件進行內容分析，共提取637項原始評價指標，構建本研究的原始基礎數據庫，為后續所有分析提供了堅實的數據基礎。

（2）指標標準化與分類框架構建。本步驟旨在從原始數據中提煉出可供結構分析的基本單元，并搭建統一的分析框架。為解決原始指標間存在的同義異名與粒度不一的問題，本階段進行了兩項關鍵的基礎構建工作。其一，依據“核心概念一致性、測量粒度匹配、限定條件差異化”三項原則，對637項原始指標名稱進行統一和規范化處理，構建了一個包含307項核心概念的標準化指標庫。其二，為后續的注意力分析提供統一的度量維度，本研究基于指標的測量對象，構建了一個包含7個主類和19個子類的雙層分類框架。

（3）雙軌制結構分析[8]。本研究采用雙軌并行策略，旨在從表層與深層兩個維度，系統性地描繪評價體系的結構特征：軌道一，表層注意力分布分析。此軌道直接使用637項原始指標，旨在回答注意力主要集中在哪些領域，存在何種顯性偏好。通過量化原始指標在分類框架中的分布情況，可以精準測量全球評價體系將注意力資源主要投向了哪些領域，揭示其表層的、顯性的認知偏好。軌道二，深層網絡結構分析。此軌道使用307項標準化核心指標，旨在回答網絡結構如何？關鍵樞紐是什么？通過構建這307個核心概念的共現網絡，并運用復雜網絡分析算法，可以識別出指標間深層的關聯模式、核心樞紐與功能模塊，從而為理解評價體系的內在結構提供依據。

（4）多維特征融合與結構畫像。在雙軌分析的基礎上，本研究最后將表層的注意力分布特征與深層的網絡拓撲結構進行整合分析。最終描繪出一幅關于當前全球人工智能評價指標體系的、立體的結構畫像，作為后續第三章進行理論升華和范式提煉的實證基礎。

1.2 研究思路和方法

此次研究方法包括研究樣本的選取、指標標準化、數據分層與應用場景、指標分類框架構建、指標的注意力分布分析、指標網絡構建等步驟。

1.2.1研究樣本的選取

本研究篩選評價指標的依據如下：一是全球覆蓋性，指標體系須具備跨國或全球尺度的評價范圍；二是方法論透明性，評價框架、數據來源及計算方法須公開可驗證；三是機構公信力，發布主體應為國際組織、政府機構或權威研究團體；四是社會影響力，評價成果需被學術文獻及主流媒體廣泛引用。根據這四個標準，本研究篩選出22個全球人工智能評價指數體系（見表1），共涵蓋原始指標637項。

1.2.2指標標準化

針對初始樣本中637項指標存在的同義異名現象，遵循以下標準化原則進行處理：

（1）核心概念一致性原則指導下的同義指標識別與合并，識別并合并名稱不同但核心概念實質完全一致的指標項（如“AI專利授權量\"與“已授權的專利數量”）。但同時避免字面關鍵詞相似但核心概念不同的指標合并（如“頂尖AI人才數量”與“AI領域從業人員總數\"）。

（2）測量粒度匹配原則指導下的指標層級處理，對于具有顯著測量粒度差異的指標，嚴格區分獨立指標或建立層級關系。如將“AI領域的風險投資（總量）”與“種子輪/天使輪投資額”作為兩個獨立標準指標保留；同樣，“頂級會議論文數”因其蘊含的質量與前沿性信息，獨立于“學術論文產出總量\"指標。

（3限定條件差異化原則指導下的指標分類，對于具有本質差異的限定條件（如行業、技術領域、地理范圍）的指標，原則上不予合并。如區分“金融科技領域的AI應用”與“醫療健康領域的AI應用”，保留其領域特異性信息。

經上述流程，原始指標集從637項指標統一為307項標準化指標，形成兼具語義一致性與結構層次性的標準化指標庫，為后續分析提供數據基礎。

1.2.3數據分層與應用場景

本研究采用分層數據策略，針對不同分析的應用場景使用原始指標集和標準化指標集。

其中，原始指標集（637項）用于注意力分布分析。保留原始指標形態至關重要，因其承載了各評價體系設計者的初始選擇意圖與細分關注痕跡。直接分析原始指標在分類框架（見表2）中的分布，能夠真實地揭示當前全球人工智能評價體系在不同維度上投入的注意力資源，如識別出設計者傾向于使用多個細分的專利指標還是單一的專利總量指標。

標準化指標集（307項）用于指標共現網絡分析。標準化過程通過合并同義指標、處理粒度差異和區分限定條件，構建了語義一致、結構清晰的核心概念集合。消除因同義指標高度相關造成的虛假密集簇，確保網絡結構反映真實的評價邏輯關聯而非命名差異；每個節點代表一個獨立的、定義清晰的核心概念（如“AI專利授權量\"），節點間的連接（邊）能更準確地刻畫評價體系設計者對這些核心概念間邏輯關聯的認知；在降低網絡復雜度的同時，使識別出的測量功能模塊和核心樞紐指標具有明確的語義內涵。同時，基于單一概念節點計算的Jaccard系數（邊權）能更可靠地度量概念間的真實協同強度，避免因同一概念由多個原始指標代表而導致的關聯強度計算偏差。從而避免同義指標導致網絡結構失真，確保指標節點代表獨立概念。

表1人工智能評價指數體系

上述分層策略確保了注意力分布分析能捕捉指標體系設計者的原始偏好細節，而網絡結構分析則能深入揭示核心指標間的內在邏輯關系，共同服務于本研究解析全球人工智能評價指標構成格局與內在測量邏輯的目標。

1.2.4指標的分類框架構建

基于指標的測量對象屬性，采用預定義本體框架法構建雙層分類體系：首先依據7大領域維度（學術研究與影響力、技術資產與開源等）劃分一級大類；繼而按19項實體測量維度（如論文、專利、精英人才等）細分子類。該框架將637項原始指標精準映射至層級1大類 $$ 層級2子類的樹狀路徑，形成覆蓋7大領域的人工智能指標分類框架（見表2）。

1.2.5指標的注意力分布分析

為解構全球人工智能評價體系的認知偏好，基于上述分類框架，對637項原始指標進行系統歸類，通過指標數量和指標數量的占比量化各類別注意力強度，揭示評價體系的結構性偏好與特點。

1.2.6人工智能指標網絡構建

為深入揭示各項評價指標之間的內在關聯邏輯，本研究構建了一個“指標-指標\"共現網絡。網絡的構建基于一個核心數據結構— 22×307 的“指數-指標\"隸屬矩陣，記錄了307項標準化指標在22個評價指數中的分布情況。網絡中的307個節點分別對應307項標準化指標。節點間的連接（邊）及連接的強度（權重），取決于它們在不同評價指數中被共同采用的程度。本研究采用Jaccard系數來計算每對節點間的邊權重。其值越高，代表這兩個指標在評價體系設計中被認為具有越強的邏輯關聯性。

以307項標準化指標為節點，基于Jaccard共現系數構建加權無向網絡。節點代表標準化后的指標，邊代表指標間的關聯。邊權重采用Jaccard系數[]計算，公式如下：

其中：

A∩B 表示同時包含指標A和指標B的評價體系數量。

|A| 表示包含指標A的評價體系數量。

|B| 表示包含指標B的評價體系數量。

（1）網絡布局與可視化。采用ForceAtlas2算法[]實現網絡空間化布局，算法能有效展現網絡的社群結構和核心-邊緣特征。

表2人工智能指標的分類框架

（2）核心樞紐識別。通過計算節點度中心性[2]（連接廣度）與介數中心性（跨模塊橋梁作用），并采用雙閾值排序法（選取度中心性排名前 25% 且介數中心性排名前 15% 的指標）識別全局核心樞紐指標。

（3）功能模塊劃分。應用Louvain模塊化算法[13]（分辨率參數 _=0.5 ，迭代次數 ：=100 劃分高內聚模塊，確保模塊度 Qgt;0.35 （顯著模塊結構）;通過節點大小映射度中心性、邊粗細映射Jaccard系數的可視化方法，驗證網絡拓撲特征。

2結構解構的核心發現

本研究從表層注意力分布和深層結構兩個方面分別對全球人工智能評價指標體系進行了實證解構。這里將客觀呈現解構所得到的核心發現。

2.1 指標的注意力分布

注意力分布揭示了全球人工智能評價體系在指標選擇上的資源傾斜和顯性偏好，反映了政策制定者、研究機構等主體對評價維度的價值排序，也反映出了評價體系對不同評價維度的重視程度（見表3）。由此發現以下幾個顯著的注意力集聚特征：

（1）治理與政策是首要關注點。治理與政策大類的指標數量占比最高 24.49% ，其中治理實踐子類尤為突出，擁有92項指標，占總數的 14.44% 。相比之下，倫理與安全、國家戰略和法律法規三個子類的指標數均在21-22項左右。

（2）科研評價偏重數量。在學術研究領域，論文總量指標（69項， 10.83% ）在數量上遠超代表更高質量的期刊（3項）會議（4項）和學術聲譽（9項）指標的總和。

（3）人才與資本評價偏重投入與規模。人才資本大類中，專業人才總量指標（61項）遠多于精英人才指標（13項）。類似的，創業與風險投資大類中，風險投資額度等投入類指標（33項）的數量是創業公司自身質量類指標（16項）的兩倍以上。

（4）基礎設施評價偏重算力。計算設施（41項）獲得的關注度幾乎是數據環境（22項）的兩倍。

（5）技術資產評價從專利轉向開源。值得注意

表3基于原始指標（637項）的注意力矩陣

注：表3是基于1.2.4指標的分類框架對637項原始指標進行分析，形成了全球人工智能評價指標的注意力矩陣。本研究采用原始指標基準用于注意力分布分析，主要是為了保留設計者對細分領域的關注痕跡。

的是，不同于其他技術領域的評價，人工智能評價更重視開源軟件類的指標，其中，開源軟件相關指標（60項）的數量顯著超過了傳統的專利指標（28項）。

2.2指標網絡結構深層特征

靜態的注意力分布揭示了評價體系“關注什么”，而指標間的內在關聯結構則能進一步回答“它們如何協同運作”。為了打開這一測量黑箱，本研究構建了由307個標準化指標為節點的共現網絡。

2.2.1指標網絡模塊劃分

對標準化指標構成的共現網絡進行分析后發現，全球人工智能評價指標并非離散要素的簡單集合，而是一個高度結構化、具有內在邏輯的復雜系統。這主要體現在兩個方面：（1）高連通性，網絡平均度為40.6，意味著每個指標平均與其他約41個指標在評價體系中共同出現，這反映了各評價維度之間存在廣泛的內在關聯。（2）顯著的社群性，網絡模塊化指數Q值高達0.64，遠超0.3這一有意義社群結構的公認閾值。這有力地證明，指標間的連接并非隨機，而是形成了內部聯系遠比外部緊密的功能社群。

基于此，采用Louvain模塊化算法對網絡進行社群檢測，將網絡劃分為13個功能化模塊（見表4）。這些模塊代表了評價體系中邏輯自洽、功能聚焦的“思想部落”。從表4中可以看出，各模塊規模差異顯著，其中排名前六位的模塊（初創企業生態、人才動態與輿情監測、產業與治理環境、科研創新核心、技術設施與硬件基礎、學術影響力與趨勢）合計占據了網絡總節點數的 69.6% ，構成了評價網絡的主體，這也是后續分析的重點。

表4所有模塊的指標名稱

2.2.2指標網絡核心指標識別

為識別在網絡中起決定性作用的驅動力，本研究計算所有節點的度中心性和介數中心性，采用雙閾值法篩選出18個全局核心樞紐指標（見表5）。這些樞紐是連接不同功能模塊的關鍵橋梁，其分布清晰地指向了評價網絡的核心樞紐。對這18個核心樞紐的分布進行分析，可以發現一個清晰的、由核心到外圍的層級結構：

（1）指標網絡核心層。指標網絡高度集中于兩個模塊，即政策驅動與戰略資源（模塊8）和技術設施與硬件基礎（模塊0）。其中，政策驅動與戰略資源（模塊8）是指標網絡最為核心的模塊。在18個核心樞紐中，有7個屬于此模塊，占比 38.9% 。包括“國家

AI戰略發布狀態\"\"AI專屬預算規模”\"大型非分布式超級計算機總計算能力\"等指標。另外，技術設施與硬件基礎（模塊0）是在指標網絡處于技術基座的功能定位。該模塊貢獻了3個核心樞紐，包括“半導體器件零部件出口額”“平均互聯網下載速度\"和“重點AI模型數量”。這些指標間接地反映出評價機構或所在國家形成的一種共識，即實現人工智能發展所需的最關鍵的技術硬件和基礎設施是半導體器件零部件、網絡速度以及人工智能模型。

（2）指標網絡中間層。在“政策-技術”雙核之外，科研創新核心（模塊2）和產業與治理環境（模塊4）形成了指標網絡的中間支撐層。其中科研創新核心包含“AI出版物總數量\"和“AI專利申請總數量”等產出型樞紐指標，再次印證了評價體系在核心層面表現出對科研規模的偏好。產業與治理環境（模塊4）則包含“AI獨角獸數量\"和“政府治理效能\"等代表產業活力和市場環境的關鍵量化指標。

（3）指標網絡外層。指標網絡的最外層由更廣泛的基礎性指標構成。其中人力資本與普及基礎（模塊9）包含“人才技能水平\"和“互聯網用戶普及率\"2個核心樞紐，代表了人力資源的技能基礎和數字技術的社會普及度。此外，人才動態與輿情監測（模塊1）的“技能滲透與分布\"和產業協作網絡（模塊5）的“AI公司總量”也各作為單個樞紐出現，反映了評價體系對人才和產業主體規模的關注。

2.2.3主要功能模塊及其關聯特征

核心樞紐揭示了指標網絡中的高影響指標，而功能模塊與其關聯特征揭示了功能模塊是如何在指標網絡中傳導、放大或衰減的。借助網絡可視化圖譜（見圖2），本研究對規模最大的六個功能模塊及其特征展開分析（核心指標及所屬模塊見表5）。

（1）模塊0：技術設施與硬件基礎（24個指標）。模塊0是整個人工智能評價體系的核心驅動引擎，聚焦底層硬件、高性能網絡基礎設施、AI模型研發能力和算力資源等關鍵技術指標。盡管指標節點規模并非最大，但其位于網絡核心，度中心性高，并與模塊2（科研創新核心）和模塊4（產業與治理環境）存在大量緊密連接（高Jaccard系數）。

（2）模塊2：科研創新核心（24個指標）。作為衡

圖2人工智能評價指標核心網絡結構可視化（前六大模塊）

注：本可視化僅包含節點數 ?24 的前六大模塊（模塊0.2、11、1、4、3） ，占網絡總節點的大部分 （69.6% ）。節點大小：與節點的度中心性成正比。節點越大，表示該指標在網絡中連接越廣泛。邊粗細/顏色：邊的粗細代表Jaccard相似性權重。連接越粗，表示指標間的共現關系越強，概念關聯越緊密。

表518個核心指標及其所屬模塊

量基礎科研產出規模的核心模塊，模塊2主要關注AI出版物和AI專利申請總量等方面。它接收來自上游模塊0（技術設施與硬件基礎）的強烈影響，與其平均連接強度高達0.71，顯示科研活動的評估深受底層技術類指標的影響。然而，其向產業層模塊4（產業與治理環境）的傳導效率顯著降低，連接強度衰減了約 47% （從0.38降至0.20），這表明科研與產業應用間的關聯較弱。

（3）模塊11：學術影響力與趨勢（24個指標）。模塊11作為模塊2的深化與補充，關注頂級期刊/會議論文發表、高被引學者和前沿研究方向熱度等方面，旨在衡量科研產出的質量和前沿性。盡管與模塊2有較強連接，共同構成完整的科研創新評價維度，但其指標節點普遍較小（度中心性相對較低），且未包含任何核心樞紐節點。

（4）模塊1：人才動態與輿情監測（45個指標）。模塊1是第二大模塊，關注AI人才的技能分布與滲透、地域與行業流動，以及社會輿論和風險投資熱點。盡管包含“技能滲透與分布\"這一核心指標，但其 82.4% 的連接強度集中于本模塊內部，導致其缺乏具有全局影響力的核心樞紐節點。

（5）模塊4：產業與治理環境（36個指標）。模塊4主要描繪了AI技術落地應用的產業成熟度、標桿企業的引領作用，以及支撐產業健康發展的治理與監管框架。其核心指標（“AI獨角獸數量\"“政府治理效能”有 72.4% 的連接強度集中于模塊內部，形成了相對緊密的內部關聯。

（6模塊3：初創企業生態（60個指標）。模塊3是評價體系中規模最大的模塊，指標高度聚焦于微觀層面的創新創業活力，主要通過初創企業融資額和估值等指標衡量。其內部連接異常緊密（模塊內密度達到0.91），表明這些指標在共同反映創新活躍度方面高度一致。然而，該模塊缺乏具有全局影響力的核心樞紐節點，且跨模塊連接率較低（僅約18.3% ），與其他模塊的連接強度也相對較弱。

3全球人工智能指標的評價范式

前文的實證分析從注意力量化和網絡拓撲兩個維度，系統性地解構了全球人工智能評價指標體系。上述結果表明，指標的內在結構表現出高度的組織性和規律性。這些一致的偏好和清晰的核心樞紐共同表明，當前全球人工智能評價領域已經形成了一個內隱的、但在發揮強大作用的主導評價范式。為對這一主導評價范式進行深入的闡釋，本研究將其命名為國家能力本位下的規模化增長范式。

3.1以國家能力為核心的評價本位

當前全球人工智能評價范式體現出以國家能力為核心的特征，該范式將國家視為人工智能發展的核心行動者和責任主體，評價體系的核心焦點在于衡量國家層面的戰略規劃、治理效能、資源投人以及關鍵基礎設施建設能力，將AI發展水平與國家行政執行力、戰略資源動員能力緊密綁定。

在注意力分布中，在所有指標中，治理與政策大類的占比以 24.49% 位居首位。其中，治理實踐子類的指標數高達92項（占 14.44% ），其指標聚焦于“政府是否設立了專門機構\"等一系列可觀測的國家行為要素。其主導地位揭示了當前治理共識的核心實現路徑是一種自上而下的、以國家機器高效運轉為核心的評價思路。這表明，將人工智能置于國家治理框架下進行評估已成為全球人工智能評價的共識。在指標共現網絡中，政策驅動與戰略資源（模塊8）是指標網絡最為核心的模塊，貢獻了 38.9% 的核心樞紐指標。這包括了“國家AI戰略發布狀態”“AI專屬預算規模”“大型非分布式超級計算機總計算能力\"等指標。它表明，由國家頂層設計、戰略資源調配和關鍵基礎設施構成的指標群，是整個評價體系的中心。

3.2“政策-技術\"雙核驅動結構

這種以國家為中心的評價本位，其內在的動力結構并非分散結構，而是高度集中于國家政策和技術設施兩大核心，二者共同構成評價網絡最具影響力的驅動力源頭。“政策-技術”雙核驅動結構從宏觀角度揭示了指標網絡存在明確的動力核心，即政策資源投人與核心技術基礎建設被評價機構視為人工智能發展的根本驅動力。

指標網絡結構分析結果表明，在18個核心樞紐指標中，有10個（占比 55.6% ）都集中在政策驅動與戰略資源（模塊8）和技術設施與硬件基礎（模塊0）這兩個模塊。由國家頂層設計、戰略資源投入（如“AI專屬預算”）與關鍵技術基礎設施（如“超算能力\"“半導體出口額”構成的\"政策-技術\"雙核心，是整個評價網絡最具影響力的組合。科研、產業、人才等其他維度的評價，在結構上顯著受制于這兩個核心的強度與配置。

3.3規模導向的系統性偏好

在“政策-技術”這一雙核心結構驅動下，該范式在具體量化產出時表現出強烈的、系統性的規模導向偏好，即在可量化維度上普遍偏好易于統計的總量指標（如總量、數量、規模），而相對忽視反映質量內涵、創新深度和可持續性的指標。

在注意力分布中，評價體系存在顯著的“重量輕質\"傾向。如在科研領域，“論文\"指標（69項）遠超代表質量的“期刊”“會議”“聲譽\"指標的總和；在人才領域，“專業人才\"指標（61項）遠超“精英人才\"指標（13項）；在資本領域，追蹤投人規模的“風險投資”指標（33項）數量是評估產出質量的“創業公司\"指標（16項）的兩倍以上。這一特征在指標網絡結構中得到了印證：衡量科研產出規模的科研創新核心（模塊2）包含“AI出版物總數量\"和“AI專利申請總數量”兩個核心樞紐，且受到上游技術模塊的強力驅動。相比之下，衡量科研質量的學術影響力與趨勢（模塊11）等功能模塊，其指標節點普遍較小（度中心性相對較低），且未包含任何核心樞紐節點。這表明主流評價框架更善于衡量人工智能發展的“體量”，卻難以有效評估其真實的“力量”與核心創新潛力。

3.4轉化效能的評估缺失

該范式最顯著的結構性短板，體現在對衡量人工智能從基礎研究到產業應用、市場價值轉化的關鍵環節存在能力不足，未能有效追蹤和評估科研成果產業化、技術商業化及其經濟與社會價值的實現。

在網絡結構分析中，影響力從“政策-技術”雙核心發出后，雖能有效驅動科研產出規模（模塊2）的增長，但在從科研層向產業應用層（模塊4）的傳導中效率顯著衰減 47% ，映射了科技創新從實驗室走向市場的“轉化鴻溝”4挑戰，凸顯了評價體系在衡量科研成果產業化、市場應用成熟度及其經濟價值轉化方面的量化相對乏力，可能低估國家人工智能技術的實際應用能力與產業成熟度，以及對創新生態系統健康度的誤判。在微觀層面具體表現為缺乏有效指標評估“科研成果轉化率”“產學研合作深度”等相關指標；現有指標（如初創公司數量、融資額）更多是反映投入和主體規模，難以精準捕捉轉化的質量和效能。

4結語

本研究通過對全球22個主流人工智能評價指數進行系統性的結構解構，其核心貢獻在于首次識別并系統性地闡述了當前全球人工智能評價領域中內隱的、居于主導地位的國家能力本位下的規模化增長范式。研究發現，該主導范式由四個緊密關聯的核心特征構成：（1國家本位的評價核心，評價體系的重心高度聚焦于衡量國家層面的戰略、治理與資源投入；（2）“政策-技術\"雙核驅動結構：網絡的結構核心由政策驅動與技術設施兩大功能模塊構成，是驅動整個評價網絡的最主要力量；（3）規模導向的量化偏好，在科研、人才、資本等關鍵維度，評價體系普遍偏好易于統計的總量指標，而相對忽視對質量與效益的評估；（4）結構性的短板與盲區，對規模的偏好，導致了評價體系在衡量創新質量、成果轉化效率等決定長期競爭力的關鍵維度上存在系統性缺陷。

本研究在理論層面，將紛繁的指標體系歸納、提煉為一個具有解釋力的主導范式，為理解全球AI話語權的構建邏輯提供了全新的分析框架。在方法層面，將“測量黑箱\"這一抽象問題，轉化為一套清晰的、具有可操作性的分析框架，揭示了其內在結構和深層邏輯。在科技情報實踐層面，為決策者和分析人員提供了科技評價元研究的新視角，使其能穿透排名的表象，識別評價工具背后的結構性偏好，從而在洞察競爭態勢時，有效規避因過度信賴規模指標而導致的戰略誤判風險，

參考文獻：

[1]MaslejN，FattoriniL，PerraultR，etal.TheAIindex 2O24annualreport[R].Stanford，CA：StanfordUniversity，2024.

[2]OECD.OECD Recommendation on Artificial Intelligence[R].Paris：OECD Publishing，2019.

[3］顧國達，馬文景.人工智能綜合發展指數的構建及應用[J].數量經濟技術經濟研究，2021，38（1）：117-134.

[4］李曉松，李增華，趙柯然，等.科技情報研究領域的大語言模型測評工作思考[J].情報理論與實踐，2024，47（11）：170- 176，200.

[5]Simon，HerbertA.TheSciencesoftheArificial，eisseofthethirdeditionwithanewintroductionbyJohnLaird[M].MIT press，2019.

[6]FuJ，LiuJ，TianH，etalDualatentionnetworkforsenesgmentationC/ProceedingsoftheEEE/CVFonfereneocomputer vision and pattern recognition.2019：3146-3154.

[7]Barabási A-L，Albert R.Emergence of Scaling in Random Networks[J].Science，1999，286（5439）：509-512.

[8]Baltruamp;aitisT，Ahuja C，MorencyLP.Multimodal MachineLearning：ASurveyandTaxonomyJ].IEEE TransactionsonPater Analysis and Machine Intelligence，2018，41（2）：423-443.

[9]VaswaniA，hazeerN，PaarN，etalAentioIsAlYouNedC/3stCoferenceonNeuralIforationProigStems（NeurIPS 2017）.Long Beach，CA，USA：Curran Associates Inc，2017.

[10］樓雯，馬昕鈺，蘇子龍.融合依存句法網絡和PageRank的檢索詞推薦方法研究[J].情報學報，2023，42（11）：1358-1368.

[11]JacomyM，Venturini T，Heymann S，etal.ForceAtlas2：AContinuous GraphLayout Algorithm for Handy Network Visualization Designed for the Gephi Software[J].PLoS One，2014，9（6）：e98679.

[12]FreemanLC.Centrality insocial networks：conceptual clarification[J].Social Networks，979，1（3）：215-239.

[13]BlondelVD，GuillaumeJL，LambioteR，etal.Fastunfodingofcommunities inlarge networksJ]JouralofStatisticalMechanics：Theory and Experiment，2008（10）：10008.

[14]MarkhamSK，WardSJ，imanSmithL，etalThevaleyofdeathascontextforroletheoryinproductinnovation[J]Joual of Product Innovation Management，2010，27（3）：402-417.

作者簡介：李翔，男，揚州大學商學院碩士研究生；李廣建，男，北京大學信息管理系教授，博士生導師；羅立群，男，揚州大學商學院教授。