研究概要

人工智能（AI）已成為全球戰(zhàn)略競爭的一個中心主題。中國的人工智能生態(tài)系統(tǒng)與西方大不相同。中國政府將大量資源和精力投入到人工智能發(fā)展上，創(chuàng)造了一個支持性的政策環(huán)境，促進創(chuàng)新和實驗，并積極管理風險。本報告試圖考察中國在實現(xiàn)其四個戰(zhàn)略目標方面的進展，增強對中國人工智能生態(tài)系統(tǒng)及其與美國人工智能創(chuàng)新聯(lián)系的理解。

中國的人工智能國家戰(zhàn)略

中國的人工智能國家戰(zhàn)略核心是國務院2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（NGAIDP），規(guī)劃目標是到2030年使中國成為人工智能領域的世界領導者。該計劃突出了中國的四個戰(zhàn)略目標，包括使中國成為人工智能基礎研究和理論發(fā)展的中心，領導人工智能前沿產品和服務的應用研發(fā)，打造世界領先的國內人工智能產業(yè)、主導全球人工智能市場，利用人工智能提高傳統(tǒng)行業(yè)的效率、并向全球價值鏈上游移動。

中國的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)與西方有很大不同，主要原因之一是政策環(huán)境。人工智能是中國的戰(zhàn)略重點，中國政府正投入大量資源和精力支持人工智能的發(fā)展。這種支持性的政策環(huán)境，讓中國的人工智能企業(yè)從智能消費服務領域到金融、交通和醫(yī)療等受監(jiān)管領域的各個方面，都與國際競爭者們截然不同。

人工智能創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)方法

中國政府十分清楚，要成功實施人工智能戰(zhàn)略，除了大量投入資金外，還有更多的事情要做。為了支持四個戰(zhàn)略目標，除了省級和市級政府，中央政府的多個部門也已經(jīng)發(fā)布了幾十個文件和產業(yè)發(fā)展計劃。

雖然美國政府承認廣泛的技術生態(tài)系統(tǒng)對人工智能發(fā)展的重要性，但早期美國政府的支持幾乎完全集中在人工智能研究上。相比之下，中國的政策制定者投入了大量資源，建立了廣泛而深厚的人才基礎，制定了能促進技術發(fā)展、創(chuàng)造人工智能應用的措施，還為研究提供了豐厚的資金。

四個戰(zhàn)略目標的進展

在基礎人工智能的創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)方面，美國仍然是領導者，而中國則相對落后。盡管如此，中國近年來取得了顯著進步，而且在許多指標上，中美之間的差距正在迅速縮小。

一是發(fā)表的人工智能研究。研究成果發(fā)表量是衡量基礎研究進展的一個重要指標。2016年，中國在與深度學習（現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)的關鍵技術）相關的學術期刊上文章發(fā)表量超過美國?；A研究的領導力不僅在于研究的數(shù)量，還在于研究的質量。按照這個標準，中國仍然落后。中國在參與著名的人工智能學術會議方面也處于落后地位。然而中國正在迎頭趕上，中國學者參加大型會議的人數(shù)正在增加。中國學者在高影響力的研究領域也在追趕美國同行。

二是下一代人工智能方法。中國研究人員也在人工智能研究的前沿做出了貢獻，科學家們正在這些領域深耕，這些技術可能構成下一代人工智能系統(tǒng)的基礎。這些前沿的人工智能領域包括強化學習、轉移學習、無監(jiān)督學習、一次性學習和元學習。盡管如此，有人提出了一個問題：如果人工智能研究的一個新領域出現(xiàn)突破，迫使科學家們扔掉一切、重新開始，那么中國的人工智能生態(tài)系統(tǒng)能多快適應？中國由政府指導研究的自上而下的方法意味著其可能對研究領域的重大變化反應緩慢。

三是應用研究和產品開發(fā)。中國企業(yè)一直處于許多應用領域的前沿。中國的大型企業(yè)在整合跨平臺數(shù)據(jù)的方式上也很有創(chuàng)新精神，他們創(chuàng)造的產品和服務在世界其他任何地方都無法生產，中國企業(yè)還利用寬松的監(jiān)管環(huán)境在醫(yī)療保健和自動駕駛汽車等領域進行了創(chuàng)新。

四是專利。衡量人工智能應用領域領先地位的一個指標是專利申請數(shù)量，中國在這方面遠超美國。盡管中國正在創(chuàng)造大量的人工智能知識產權，但專利質量仍有待提高，中國嚴重依賴外國創(chuàng)新并使其適應中國市場，而不是開發(fā)全新的產品和應用。

五是在關鍵人工智能垂直領域取得的進展。中國的開發(fā)人員仍在積極開發(fā)新的人工智能應用程序，盡管很難說中國已經(jīng)達到了真正的技術領先地位，但肯定會在關鍵領域迅速利用和部署人工智能技術。中國將短期努力集中在幾個戰(zhàn)略垂直領域，投入數(shù)十億美元追趕全球領導者。

六是人工智能產業(yè)的發(fā)展與全球競爭力。中國領先的互聯(lián)網(wǎng)公司也在人工智能領域大舉投資，將各種服務的數(shù)據(jù)整合起來，提供全球領先的人工智能增強服務。圍繞人工智能應用的投資和創(chuàng)業(yè)基金也出現(xiàn)了激增。但這究竟是健康的人工智能初創(chuàng)經(jīng)濟的繁榮，還是估值過高的人工智能泡沫，仍有待觀察。盡管百度、阿里巴巴和騰訊等公司在互聯(lián)網(wǎng)搜索、電子商務和社交媒體等領域在中國市場上取得了壓倒性成功，但中國公司在打入外國市場方面沒有取得太多成功。這給中國的人工智能領導者留下了大量關于中國用戶偏好和行為的數(shù)據(jù)，但幾乎沒有對任何其他市場的了解。與覆蓋全球的美國競爭對手相比，中國的人工智能領導者在人工智能產品和服務培訓數(shù)據(jù)方面缺乏多樣性，這嚴重阻礙了他們的發(fā)展。這種數(shù)據(jù)多樣性的缺乏，加大了中國企業(yè)為海外客戶開發(fā)人工智能產品和服務的難度。

七是將人工智能融入傳統(tǒng)產業(yè)。迄今為止，中國最好的人工智能成功案例大多是消費領域相對低價值的創(chuàng)新，或專注于內部的、強化高科技公司的運營。

八是數(shù)字化和IT基礎設施。影響中國企業(yè)利用人工智能能力的最重要因素之一是其IT生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。缺乏足夠的IT基礎設施將導致缺乏運營數(shù)據(jù)，并難以過渡到支持人工智能的服務。

九是云計算的應用。中國為廣泛部署人工智能做準備的另一個相關措施是云服務的滲透。中國的企業(yè)云采用率仍然很低。云在中國的應用有許多阻礙：許多中國公司使用過時的、拼湊在一起的技術棧，主要面向消費者而不是企業(yè)服務的云供應商，以及企業(yè)對安全與監(jiān)管合規(guī)方面的擔憂。

十是公開資料的查閱。盡管中國企業(yè)可以從中國互聯(lián)網(wǎng)和移動用戶獲得大量的消費者數(shù)據(jù)，但工業(yè)應用的最高價值數(shù)據(jù)通常不是來自點擊和網(wǎng)頁搜索，而是政府控制的如天氣數(shù)據(jù)、高分辨率的地圖、衛(wèi)星圖像和人口普查等數(shù)據(jù)。在美國，利用這些公共數(shù)據(jù)集構建應用程序的公司創(chuàng)造了巨大的價值。

十一是數(shù)據(jù)質量。數(shù)據(jù)質量是中國建設智能經(jīng)濟的最大障礙之一。

十二是保護主義。中國對跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)南拗?，為尋求與中國企業(yè)在人工智能發(fā)展方面合作的海外企業(yè)設置了重大障礙，也剝奪了中國企業(yè)參與國際合作的機會，切斷了它們在中國境外獲取新數(shù)據(jù)和研究的渠道。

研究結論

美國仍是人工智能領域的全球領導者，但中國正在投入大量資源發(fā)展人工智能產業(yè)。中國到2030年成為世界領先的人工智能強國是有可能的。美國應該如何應對中國在人工智能方面的進步？

首先，避免零和博弈。人工智能的發(fā)展不是零和游戲，美國和中國的人工智能生態(tài)系統(tǒng)從合作和競爭中受益匪淺。

其次，建立積極的人工智能議程，美國要為人工智能發(fā)展提供資源。這些資源包括技術投資、基礎設施、傳統(tǒng)行業(yè)采用人工智能的財政激勵、以及在安全、風險管理和人工智能治理方面的研究。要將一系列政策（如移民、教育、出入境控制、伙伴關系和數(shù)據(jù)保護）與人工智能發(fā)展目標結合起來。同時，也應重視其他權益和政策重點，應積極主動地為人工智能開發(fā)一個治理模型，在不抑制創(chuàng)新的情況下管理風險。

最后，應關注中國在人工智能領域的投資。中國對人工智能的戰(zhàn)略，以及政策制定者、私營企業(yè)領導人對人工智能開發(fā)和使用的堅定承諾，是一個強有力的組合。中國在推動人工智能方面投入了大量資金和人力，中國在基礎研究和人工智能關鍵技術方面仍落后于美國，但差距正在迅速縮小。