陈根：人工智能——中美两国竞争的着力点

文/陈根

人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点。

作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进社会发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动社会形态转变的基本潜质，因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮科技革命和产业变革的关键力量。

纵观历史，每一次科技革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。

美国领先，中国跟进

2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算——美国以44.2分领先，中国以32.3分位居第二，欧盟则以23.5分位居第三。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。

事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。

60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。

而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。

从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了2.7倍。

尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为2.23次，而中国为1.36 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。

尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60%。

在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 88.4%，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到12.6美元。

从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告，截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。

而从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。

美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。

人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。

美国研究者显然更关注基础研究，使得美国人工智能人才培养体系扎实，研究型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国都已形成了能够持久领军世界的格局。

根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。

中美角逐，追赶和超越

尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。

经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。

从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。美国和中国 ********* 都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。

早在2016 年 10 月，奥巴马 ********* 就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国 ********* 也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国 ********* 工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。

美国人工智能报告体现了美国 ********* 对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。

从研发资源的投入来看，美国 ********* 对研发的资金投入相对不足。纵向来看，在过去的几十年中，联邦 ********* 用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的1.86%下降到2018年的0.7%。

目前，美国联邦 ********* 的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的 ********* 债务相当于 GDP的107%。这些因素都会限制美国 ********* 对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。

横向上看，美国 ********* 对研发的投入正在被中国和欧盟追赶。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。

2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦 ********* 的投资则是相形见绌。

从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。

对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。

应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。

着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势，包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。

此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。

人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。