人工智能，已經成為中美兩國競爭的著力點。

作為一種變革性技術，人工智能是現代工業發展的產物，具有推動產業革新、提升經濟效益和促進社會發展的巨大潛力。正是由于具備主導技術發展和推動社會形態轉變的基本潛質，因此，人工智能不僅被視為未來創新范式的“技術基底”，更是被世界各國視為推動新一輪科技革命和產業變革的關鍵力量。

縱觀歷史，每一次科技革命、產業革命及軍事變革的耦合與互動，都深刻影響乃至重塑了全球競爭格局。在人工智能的全球博弈中，中美兩國作為領先大國，成為人工智能發展最為矚目的兩個國家。而中美兩國對于人工智能高地的搶占，更關系著未來國際格局的重塑和全球人工智能的治理。

美國領先，中國跟進

2019年，美信息技術與創新基金會（ITIF）的數據創新中心曾發布百頁研究報告《誰將在人工智能角逐中勝出：中國、歐盟或美國？》。報告對中、美、歐人工智能發展現狀進行比較測算——美國以44．2分領先，中國以32．3分位居第二，歐盟則以23．5分位居第三。美國的人工智能領先地位彰顯無疑，而中國則以追趕之勢跟進。

事實上，美國之所以能夠占據人工智能全球領先地位，與人工智能在美國的發展密切相關。1956年，人工智能正式在美國誕生。卡內基梅隆天學、麻省理工學院、IBM公司成為美國最初的3個核心人工智能研究機構。

60年代至90年代初，美國人工智能相關程序設計語言、專家系統等已取得重大進展，產品化方面取得重要成就。比如，1983年，世界第一家批量生產統一規格電腦的公司誕生。并且，美國開始嘗試應用Al研究成果，比如，利用礦藏勘探專家系統PROSPECTOR在華盛頓發現一處礦藏。

而同期的中國，人工智能才剛進入萌芽階段。1978年，中國科學大會在北京召開。科學事業思想解放，為中國人工智能產業發展提供基礎。同年，“智能模擬”被納入國家研究計劃，中國人工智能產業在國家層面的推動下正式發展。

從研究成果來看，美國在人工智能方面的研究成果在全球處于領先地位。根據全球最大的引文數據庫Scopus的檢索結果，2018年美國共發表了16233篇與人工智能有關的同行評審論文。論文數量的快速增長主要發生在2013年之后，5年內增長了2．7倍。

盡管同期中國和歐盟的人工智能論文數量也有類似的快速增長，并且每年發表論文的數量明顯超過美國。但是，就論文質量而言，美國人工智能論文的質量一直大幅度領先于其他地區。2018年，美國平均每篇論文被引用的次數為2．23次，而中國為1．36 次。美國每個作者被引用的次數也比全球平均水平高出 40%。

尤其是在深度學習領域，美國的發表論文數量遠超過其他國家。2015至2018 年，美國共在預印本文庫網站arXiv發表了3078篇相關論文，是中國同期的兩倍。近幾年，美國每年取得的人工智能專利數量更是占到全球總量的一半左右，專利引證數量占到全球的60%。

在關鍵技術上，美國的研究成果依舊居于世界領先地位。比如，在計算機視覺領域，谷歌公司和卡內基梅隆大學開發的 Noisy Student方法對圖片進行分類的Top-1準確率達到88．4%，比6年前提高了35個百分點;在云基礎設施上訓練大型圖像分類系統所需的時間，已經從2017年的3個小時減少到 2019年的88 秒，訓練費用也從 1112美元下降到12．6美元。

從產業發展來看，根據中國信息通信研究院數據研究中心的《全球人工智能產業數據報告（2019Q1）》研究報告，截至2019年3月底，全球活躍人工智能企業注達5386家。僅美國就多達2169家，數量遠超過其他國家。中國大陸達1189家，排名第三的英國則為404家。

而從企業歷史統計來看，美國人工智能企業的發展也早于中國5年。美國人工智能企業最早從1991年萌芽，1998進入發展期，2005后開始高速成長期，2013后發展趨穩。而中國人工智能企業則誕生于1996年，2003年產業進入發展期，在2015年達到峰值后進入平穩期。

美國公司在專利和主導性人工智能收購方面表現更為強勁。比如，在15個機器學習子類別中，微軟和IBM在8個子類別中申請了比其他任何實體公司都更多的專利，包括監督學習和強化學習類。美國公司在20個領域中的12個領域的專利申請處于領先地位，包括農業（迪爾公司）、安全（IBM公司）以及個人設備、計算機和人機互動（微軟公司）。

人才儲備是美國在人工智能得以領先的又一關鍵原因。人工智能產業的競爭，可以說，就是人才和知識儲備的競爭。只有投入更多的科研人員，不斷加強基礎研究，才會獲得更多的智能技術。

美國研究者顯然更關注基礎研究，使得美國人工智能人才培養體系扎實，研究型人才優勢顯著。具體來看，在基礎學科建設、專利及論文發表、高端研發人才、創業投資和領軍企業等關鍵環節上，美國都已形成了能夠持久領軍世界的格局。

根據 MacroPolo 智庫的研究，在報告所圈定的頂級人工智能研究人才中，59% 在美國工作，中國占了 11%，與美國有四五倍的差距。剩下的人工智能人才則分布在歐洲、加拿大和英國，人才差異顯而易見。

中美角逐，追趕和超越

盡管美國在研究成果和人才儲備上具有先發優勢，但中國作為后起之秀，在政策的引導和寬松的環境下，正以追趕之勢加快跟進美國人工智能產業的發展。

經過多年的積累，中國已在人工智能領域取得了一系列重要成果，形成了自身獨特的發展優勢。不論是頂層的設計還是研發資源的投入，亦或是產業的發展，都呈加快追趕的態勢，甚至在部分人工智能核心技術領域已可與美國比肩。盡管欲見成效仍需時日，但中美兩國對于人工智能高地的搶占，已經開始。

從頂層設計來看，中美有近乎相仿的重視程度。美國和中國政府都已經把人工智能的發展上升至國家戰略，出臺發展戰略規劃，從國家戰略層面進行整體推進。

早在2016 年 10 月，奧巴馬政府就發布了兩份與人工智能發展相關的重要文件，即《國家人工智能研發戰略規劃》和《為未來人工智能做準備》。中國政府也在2017年3月，將“人工智能”首次寫入全國政府工作報告，并于同年7月發布《新一代人工智能發展規劃》，人工智能全面上升為國家戰略。

美國人工智能報告體現了美國政府對新時代維持自身領先優勢的戰略導向。作為最大的發展中國家，中國也在戰略引導和項目實施上做了整體規劃和部署。并且，美國和中國都在國家層面建立了相對完整的研發促進機制，整體推進人工智能發展。

從研發資源的投入來看，美國政府對研發的資金投入相對不足。縱向來看，在過去的幾十年中，聯邦政府用于研發的支出占國內生產總值（GDP）的百分比從1964年的1．86%下降到2018年的0．7%。

目前，美國聯邦政府的年度財政赤字已超過1萬億美元，累積的政府債務相當于 GDP的107%。這些因素都會限制美國政府對人工智能及其相關基礎研究的長期資金投入。

橫向上看，美國政府對研發的投入正在被中國和歐盟追趕。美國在全球研發投入中所占的份額從1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美國只占全球研發投入增長的 19%，而中國占到了31%。

2019年8月 31日，上海宣布設立人工智能產業投資基金，僅首期就投入了100億元人民幣，最終規模將達到千億元人民幣，美國聯邦政府的投資則是相形見絀。

從產業發展來看，盡管中國AI產業基礎層整體實力較弱，少有全球領先的芯片公司，但各大廠商正加快布局追趕，包括百度、阿里、騰訊及華為等廠商在基礎層軟硬件的加快布局 。

對于技術層來說，中國企業則發展勢頭良好。百度、阿里、騰訊和華為等綜合型廠商在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等核心技術領域均有布局，同時創業獨角獸在垂直領域迅速發展。

應用層上，人工智能應用場景多樣，中國人工智能企業已在教育、醫療、新零售等領域實現廣泛布局，而金融、醫療、零售、安防、教育、機器人等行業亦有為數較多的人工智能企業參與競爭。

著眼未來，我國在人工智能發展方面仍然具有一定優勢，包括對基礎理論研究的重視、豐富的技術應用場景、完善的創新生態鏈、企業數量的規模優勢，以及我國在發展人工智能方面的人才優勢。

此外，大數據優勢是中國發展人工智能的重要優勢，人工智能技術發展需要有大量的數據積累進行訓練。中國較為完備的工業體系和龐大的人口基數，也使得中國人工智能發展在數據積累方面優勢明顯。

人工智能的未來難以預測，但可以看到的是，世界的競爭格局將因人工智能而改變。在巨變的環境里，只有通過創新發展以人工智能為代表的新一輪戰略前沿技術，成為新競賽規則的重要制定者、新競賽領域的重要主導者、新競賽范式的重要引領者，才能制勝未來而不是尾隨未來。

責任編輯：haq