【摘 要】
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基于我国1950—2020年新一代人工智能技术的专利数据，通过构建计量经济模型，分析了中国创新情境下基础研究影响不同属性类别关键核心技术创新的异质性机理、周期性效应和传导路径。结果表明：总体来看，基础研究对人工智能关键核心技术创新的促进作用显著，但是对不同类型特征和技术属性的人工智能关键核心技术创新的影响存在一定的异质性。例如，对跨媒体分析推理、脑机接口、自然语言处理和智能芯片这类知识密集型的技术
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目（20CGL004）；
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基于我国1950—2020年新一代人工智能技术的专利数据，通过构建计量经济模型，分析了中国创新情境下基础研究影响不同属性类别关键核心技术创新的异质性机理、周期性效应和传导路径。结果表明：总体来看，基础研究对人工智能关键核心技术创新的促进作用显著，但是对不同类型特征和技术属性的人工智能关键核心技术创新的影响存在一定的异质性。例如，对跨媒体分析推理、脑机接口、自然语言处理和智能芯片这类知识密集型的技术创新的促进作用比较显著，而对智适应学习和自主无人系统这类知识复杂型技术的促进作用并未通过实证检验。从技术生命周期来看，基础研究对关键核心技术创新的影响存在明显的阶段性特征，且呈“U型”分布。其中，对萌芽期I、成长期II、萌芽期II这三个阶段进程中的关键核心技术创新促进作用更为显著，而对成长期I、成熟期I和衰退期I的作用并不显著。最后，从构建基础研究、应用基础研究和关键核心技术创新体系等方面提出了相关政策建议。
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