史丹佛最新 AI 指數報告：中國 AI 專利全球 70% 佔比，美國、歐洲遇冷

中國在人工智慧專利領域領先全球的資料解析與背景分析

一、核心資料：中國AI專利的全球佔比激增

根據史丹佛大學《人工智慧指數報告 2025》（基於 Statista 圖表資料）：

• 2023 年：中國獲得全球約 70% 的 AI 專利授權，較 2013 年的 20% 大幅增長。
• 美國佔比下滑：從 2015 年的 43% 降至 2023 年的 14.2%。
• 歐洲佔比萎縮：從 2017 年的 6.6% 降至最新的 2.8%。

二、中國領先的政策驅動與戰略佈局

1. 國家層面的早期戰略定位

• 2017 年推出《新一代人工智慧發展規劃》，目標是到 2030 年成為全球 AI 市場領導者。
• 核心措施包括：

- 大規模投資科研、初創企業、高校及資料基礎設施；

- 將專利申請作為創新衡量標準，系統性激勵高校、企業和研究機構高頻申請專利。

2. 專利導向的創新激勵機制

在中國，專利數量被視為技術實力的重要指標，政策驅動下形成了從研發到申請的全鏈條激勵，例如：

• 企業可通過專利獲得政府補貼、稅收優惠；
• 高校和科研機構將專利數量納入考核體系，推動技術成果快速轉化為專利。

三、歐美佔比下滑的深層原因

1. 美國：開源模式與專利策略的差異

• 美國科技巨頭（如 OpenAI、Meta、Google）更傾向於開源技術（如 PyTorch、TensorFlow、大型語言模型），這類項目技術複雜度高但通常不申請專利，因此未被納入專利統計，但對全球技術發展影響深遠。
• 美國創新體系更注重技術落地與商業應用，而非單純的專利數量競爭。

2. 歐洲：缺乏統一戰略與資源整合

• 歐洲缺乏類似中美的統一 AI 戰略及明確的資金支援，多數計畫以國家為單位分散推進（如德國 “工業 4.0”、法國 AI 戰略），難以形成規模效應。
• 監管框架（如《人工智慧法案》）更側重倫理與風險管控，一定程度上可能延緩技術商業化與專利申請的速度。

四、專利資料背後的技術生態差異

• 中國：專利數量的爆發式增長反映了政策驅動下的 “規模優勢”，但需關注專利質量（如核心技術原創性、商業化轉化率）。
• 美國：開源生態推動技術快速迭代與全球協作，雖專利佔比下降，但在演算法理論、基礎模型等領域仍保持技術話語權。
• 歐洲：在 AI 倫理、隱私保護等細分領域積累優勢，但整體競爭力因碎片化佈局而被削弱。

2023 年電腦科學領域人工智慧出版物（佔總數的百分比）按行業和特定地區分類情況

2021-2023 年按特定地區劃分的前100名高被引出版物數量

2021–2023年按機構劃分的前100篇高被引出版物數量

五、未來趨勢：從 “專利數量” 到 “技術主導權” 的競爭

中國若要鞏固領先地位，需從 “專利規模” 轉向 “專利質量”，加強基礎研究與核心技術突破；而歐美可能通過開源標準、技術生態建構維持影響力。全球 AI 競爭將不僅限於專利數量，更聚焦於技術標準制定、人才儲備及產業鏈主導權。

六、美國AI教育

2016 年，歐巴馬總統推出 “全民電腦科學” 倡議，投入數十億美元，旨在確保所有幼兒園至 12 年級（K - 12）的學生都能學習電腦科學，從而成為數字經濟中的創造者以及技術驅動型社會中負責任的公民。聯邦資金專門用於加強專業學習舉措、完善教學資源，以及建立有效的區域合作關係，以擴大電腦科學教育的覆蓋範圍。美國國家科學基金會還牽頭開發並推行了兩門新的電腦課程（“探索電腦科學” 和 “大學預修課程：電腦科學原理”），旨在吸引更多學生參與電腦領域的學習。與此同時，科技行業和慈善機構也投入數百萬資金，在全國範圍內開展相關工作，讓數百萬學生接觸電腦科學。

1.美國高中電腦科學課程的普及與差距

美國高中電腦科學（CS）課程的可及性和註冊率較上學年略有提升，但差距仍然存在。學生參與度因州別、種族、學校規模、地理位置、收入水平、性別及殘障狀況而異。

2.美國CS教師的AI教學困境

美國CS教師希望教授AI，但自感能力不足。儘管81%的CS教師認同AI應用與學習應納入基礎CS課程，但僅有不到一半的高中CS教師認為自己具備教授AI的能力。

3.全球K-12電腦教育的發展與挑戰

全球三分之二的國家已開設或計畫開設K-12階段的CS教育，這一比例較2019年翻倍，其中非洲和拉丁美洲國家進展最快。然而，非洲國家的學生因學校缺電，獲得CS教育的機會最少。

4.美國AI碩士學位人數激增

2022至2023年間，美國AI專業碩士畢業生數量幾乎翻倍。儘管本科和博士學位對AI的關注增長較慢，但碩士人數的激增可能預示各學歷層次的相關趨勢正在形成。

5.美國ICT人才培養的全球領先地位

美國在各層次資訊、技術與通訊（ICT）人才培養上持續保持全球領先。西班牙、巴西和英國在不同層次緊隨其後，而土耳其在性別平等方面表現最佳。

按年級劃分的電腦科學課堂中學習人工智慧的時間

在2245名在課堂上教授人工智慧內容的教師中，大多數教師每門課程花費的時間少於5小時。小學教師花費的時間最少，其中70%的教師僅花費1 - 2小時 。從圖表來看，在1 - 2小時這個時間段，小學教師佔比70%，中學教師佔比48%，高中教師佔比42%；在3 - 5小時時間段，小學教師佔比22%，中學教師佔比33%，高中教師佔比35% ；在6 - 19小時以及20 +小時的時間段，小學教師佔比均低於中學和高中教師 。這都進一步驗證了文中所說小學教師教授人工智慧內容花費時間最少的情況。

七、公眾對AI的看法

不同人口群體對人工智慧是否會顯著影響個人工作的看法存在差異（圖3）。與X世代和嬰兒潮一代等較年長群體相比，Z世代和千禧一代等年輕群體更傾向於認同人工智慧將改變他們的工作方式。具體而言，2024年有67%的Z世代認同“人工智慧可能會影響其當前工作”這一說法，而嬰兒潮一代中僅有49%的人表示認同。

2023至2024年間，所有代際群體均越來越認同“人工智慧將在未來五年改變其工作方式”這一觀點。有趣的是，在認同該觀點的比例增長了3%的群體中，千禧一代和嬰兒潮一代的增幅最大，這或許表明跨代際的認知正在提升。

2023年與2024年關於人工智慧是否會在未來五年改變當前工作方式的全球看法（認同該說法的比例）

下面圖1 和圖 2 對上述資料進行了相關性分析，探究了對某些問題的回答之間的關聯程度。值得注意的是，受訪者認同人工智慧將改善就業市場與他們相信人工智慧會對自己的工作有益之間存在很強的相關性。在一些國家，比如波蘭，這兩方面的樂觀情緒都很低，分別只有 17% 和 21% 的受訪者表示認同。相比之下，中國的情緒則積極得多，44% 的人認為人工智慧將改善就業市場，62% 的人認為它會改善自己的工作。

同樣，受訪者認為人工智慧會減少完成任務所需時間的國家，也更有可能表示人工智慧會改善他們個人的工作。 (OfferSea)

2024 年全球關於人工智慧改善就業市場潛力與個人工作影響的觀點對比

2024 年全球關於人工智慧在縮短工作完成時間潛力與對個人工作影響方面的看法