2026年“华数杯”国际大学生数学建模竞赛 ICM 问题B：谁将赢得全球人工智能竞赛？基于AHP模糊综合评价、系统动力学与遗传算法的全球AI发展能力评价及中国专项基金配置研究 ——论文

2026年华数杯思路和文章正在更新中，专栏内发布：https://blog.csdn.net/m0_52343631/category_13197788.html摘要人工智能（AI）已成为全球科技竞争的核心驱动力，对其发展能力进行科学评价、准确预测并制定差异化投资策略，是大国竞争背景下亟待解决的系统性问题。本文针对2026年第四届"华数杯"国际大学生数学建模竞赛B题，构建了一套"主观赋权—模糊评价—系统仿真—智能优化"四位一体的综合建模框架，覆盖基础设施、人才、数据、政策与产出五个维度的14项指标，对美国、中国、英国、德国、韩国、日本、法国、加拿大、阿联酋、印度10个代表性国家开展AI发展能力评价、中长期演化预测与最优资金配置研究。该框架以系统思维为主线，将因素识别、静态评价、动态仿真与策略优化四个环节串联为一个闭环，强调AI系统内部因素之间的非线性反馈与饱和约束。针对问题一（因素识别与相互作用分析），本文以系统思维为指导，从AI产业链的"输入—过程—输出"视角提炼五维14项指标体系，并通过系统动力学的因果回路图（CLD）刻画因素间的非线性反馈关系，识别出"人才→产出→融资→政策→基础设施→数据→人才"的主导正反馈回路R1，以及"人才短缺→产出受限→融资下降"的负反馈调节回路B1和"基础设施饱和→投资回报率下降→新增投资放缓"的负反馈回路B2，揭示了AI发展的飞轮效应与边界约束，为后续动态建模奠定因果结构基础。针对问题二（评价模型构建与2025年排名），本文采用层次分析法（AHP）构造5×5判断矩阵，经特征向量法求解得到维度权重为基础设施0.158、人才0.298、数据0.089、政策0.158、产出0.298，最大特征值