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4月19日，有許多外媒曾經(jīng)夸張地說，中國正在贏得AI大戰(zhàn)，真是這樣嗎？外媒可能真的有些夸張了。自2017年以來，中國的確越來越重視AI，政府向AI領(lǐng)域投入巨資，促進行業(yè)發(fā)展。不過細細深究，不難發(fā)現(xiàn)美國仍然在AI競賽中處于領(lǐng)先地位，它們投入的資源更多、AI人才更多、高質(zhì)量研究論文更多、芯片也更先進。

斯泰爾企業(yè)管理咨詢中國公司（Stieler Enterprise Management Consulting China）主管Georg Stieler表示：“有無數(shù)的行業(yè)說，它們想成為行業(yè)領(lǐng)導者。你需要組織體制，需要文化基礎(chǔ)，然后獨立演員才能協(xié)同表演。中國還沒有達到這一水平?！?

今天就來了解一下中國與美國在AI領(lǐng)域的差距：

先從AlphaGo說起

中國之所以制定宏大的AI發(fā)展計劃，受到兩個重要歷史事件的刺激。

2016年3月，AlphaGo在圍棋游戲中擊敗世界冠軍李世石。牛津大學人類未來研究所AI治理中心中國主管Jeffrey Ding認為：“這是一個重要轉(zhuǎn)折點，你不妨看看百度趨勢，它和谷歌趨勢有點類似，顯示某個關(guān)鍵詞的搜索熱度歷史記錄，自AlphaGo事件之后，搜索AI的熱度明顯上升。”

美國新安全技術(shù)和國家安全項目中心兼職研究員Elsa B． Kania認為，這件事告訴我們AI正在快速發(fā)展，在戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)上，圍棋和戰(zhàn)爭高度相似，圍棋AI取得成功，可能預示著我們也許可以將AI系統(tǒng)用于戰(zhàn)爭，讓它制定決策。

第二件事，奧巴馬政府發(fā)布三份報告，也就是《時刻準備著：為了人工智能的未來》、《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》、《人工智能、自動化和經(jīng)濟》。

Ding說：“自這件事之后，百度熱度也上升了，一些中國政策制定者認為，在AI規(guī)劃、對AI戰(zhàn)略價值的認識方面，美國走在中國前面?！?

相比美國，報告在中國引起更多關(guān)注，Kania說：“人們認為這些報告是個跡象，它顯示美國將會把AI提升到主要國家戰(zhàn)略的層面，可惜，自此之后美國沒有多少實際行動，但是美國的許多構(gòu)想和政策卻在中國的計劃和倡議中得到不同程度的體現(xiàn)。”

2017年7月，中國公布發(fā)展計劃，準備在2030年之前成為世界AI領(lǐng)導者，政府還承諾將向AI創(chuàng)業(yè)公司、研究院投入幾十億美元。2019年2月，美國總統(tǒng)特朗普也發(fā)布期待已久的美國AI發(fā)展行政命令。在命令中，特朗普提出要求，在制定2020年年度預算報告時，執(zhí)行或者資助AI研發(fā)的聯(lián)邦機構(gòu)主管應該優(yōu)先考慮AI研究。不過特朗普沒有為計劃提供新的資金支持，也沒有公布執(zhí)行細節(jié)。

Stieler認為，雖然中國公布了宏大的發(fā)展計劃，但是中國在AI方面的進步速度并不像國有媒體所說的那樣快。Stieler還說：“每天我都能看到許多半真半假、明顯夸大的消息，在西方行不通的在中國也行不通?！?

雖然媒體不斷宣傳，但在AI發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域，中國仍然落后美國。

芯片

Stieler指出，中國企業(yè)快速行動，積極應用新技術(shù)，測試商務(wù)可行性，但是其中的構(gòu)建塊并非全部來自國內(nèi)。

想成為AI霸主，中國最大的障礙是芯片。Ding認為，搭建AI市場需要投入很高的初始成本，而且創(chuàng)建周期很長，研發(fā)芯片也很困難。在驅(qū)動AI、機器學習算法的芯片方面，很大程度上中國仍然依賴美國。

Kania也說：“在AI方面，中國高度依賴美國進口硬件，嚴重依賴美國半導體，研發(fā)中國自主芯片面臨重重困難。到目前為止，中國已經(jīng)向該領(lǐng)域投了許多錢，但效果并不明顯?！?

Kania還說，中國想在這些領(lǐng)域更加獨立，動機再明顯不過，中美關(guān)系遇冷，中國獨立的意愿更強烈。2019年2月，中國芯片制造商Horizon Robotics聲稱自己的估值達到30億美元，它還預測說未來一年會在第三代處理器架構(gòu)方面取得進步。

研究論文

有些外國人擔心中國在AI領(lǐng)域崛起，主要是因為他們看到中國發(fā)表的AI論文數(shù)量已經(jīng)超過美國，還有其它國家。2018年12月，Elsevier在報告中指出，1998年至2017年美國發(fā)表AI研究論文106600份，中國有134990份。

Stieler說：“當你看看報告的引用質(zhì)量，看看發(fā)表論文期刊的聲譽，這樣一算，中國論文的質(zhì)量突然大降，數(shù)字比美國還少。美國論文的質(zhì)量比中國高。”

Ding認為，美國有大量的頂尖大學，所以在研究方面有結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。他還說：“斯坦福、卡耐基梅隆、MIT，它們都吸收了中國一些最棒最頂尖的研究人員，這些人最終選擇在美國工作。”

人才

德勤在報告中說，在全球10所最頂尖的機器學習人才培育大學里，有5所位于中國，但是那里的畢業(yè)生很多并沒有留下。其中四所是清華大學、北京大學、上海交通大學、中國科技大學，最近幾年它們培育了12521名畢業(yè)生，但是只有31％的學生留在中國，62％前往美國。

Kania表示：“如果說現(xiàn)在正在展開AI軍備競賽，那么戰(zhàn)場就是人才。”中國大型科技公司正在爭奪人才，政府項目也在招募學生和研究人員。Kania進一步說：“在人才方面美國有巨大優(yōu)勢，因為世界頂級大學、許多關(guān)鍵人才都在美國?！?

Diffbot在報告中表示，全球機器學習人才主要集中在美國。全球共有機器學習專家約720000人，當中31％（約221600人）在美國。換言之，美國的AI人才數(shù)量是其它10個國家的總和，包括印度、英國、加拿大。

Kania認為，中國正在快速追趕，擴大AI教育項目的規(guī)模，想擁有更多的工程師和研究人員，誰能成功現(xiàn)在還言之過早。

“中國的確有可能成為AI主要領(lǐng)袖，不論是在技術(shù)、還是在頂級AI人才儲備方面，都有可能。正因如此，谷歌及其它企業(yè)才會著手在中國設(shè)立辦事處，這樣才能進入中國市場，獲得人才?！?

資金

ABI Research在報告中說，2017年，中國AI創(chuàng)業(yè)公司融資近50億美元，美國44億美元。ABI Research分析師Lian Jye Su認為：“雖然在融資方面中國超過了美國，但是美國的投資交易宗數(shù)還是更高一些?！泵绹顿Y交易宗數(shù)為155宗，中國19宗，而且中國的投資更加集中，偏向某些領(lǐng)域。

Jye Su認為，我們可以從兩個角度來看待AI競爭，一是技術(shù)，二是執(zhí)行。在技術(shù)方面，美國仍然領(lǐng)先，它成為大企業(yè)的故鄉(xiāng)，比如谷歌、亞馬遜、Facebook和微軟，它們的AI開發(fā)框架、工具被行業(yè)廣泛采用。

但在執(zhí)行方面，中國有優(yōu)勢，Jye Su說：“中國政府已經(jīng)承諾要在關(guān)鍵領(lǐng)域加速AI技術(shù)的開發(fā)、普及、部署，比如智能城市、工業(yè)制造、健康醫(yī)療領(lǐng)域，這是首要事務(wù)。投資者看到中國創(chuàng)業(yè)公司具備商業(yè)可行性，而且市場潛力巨大。”

數(shù)據(jù)與監(jiān)管優(yōu)勢

中國擁有優(yōu)勢有一個重要原因，也就是數(shù)據(jù)數(shù)量，相比美國，中國有更多的人口，而且數(shù)據(jù)監(jiān)管也要寬松一些。

Kania說：“中國大約擁有全球數(shù)據(jù)的20％，2030年之前可能達到30％。數(shù)據(jù)是AI開發(fā)的燃料，尤其是機器學習研究，數(shù)據(jù)可能會成為中國的關(guān)鍵優(yōu)勢?！盞ania還說，AI的一些特定領(lǐng)域（比如面部識別）需要大量數(shù)據(jù)，但在其它領(lǐng)域需要更先進的算法，在這些領(lǐng)域美國有優(yōu)勢。

還有，因為美國科技公司全球化程度更高，它獲得的數(shù)據(jù)比中國企業(yè)更加多樣。不過Kania說：“中國科技公司的全球化程度正在提升，未來它們會獲得更多豐富的數(shù)據(jù)，來源更加多樣。中國在數(shù)據(jù)方面有優(yōu)勢，但數(shù)據(jù)也存在限制?！?

Kania還說，未來AI是不是需要如此多的數(shù)據(jù)，新算法新技術(shù)的開發(fā)會不會變得更重要，現(xiàn)在還難說。

Ding認為，大型中國科技公司（比如微信）打造生態(tài)系統(tǒng)，擁有數(shù)據(jù)流，在AI浪潮中可能會搶得先機，它們可以收集大量用戶數(shù)據(jù)。

中國有2億個監(jiān)控攝像頭，目的是識別抓捕罪犯。未來，根據(jù)面部識別、智能眼鏡及其它技術(shù)捕捉的數(shù)據(jù)，中國可能會按照公民行為設(shè)立個人積分。

Ding說：“美國這樣做的意愿并不那么強烈。與此同時，一些中國面部識別公司擁有更棒的技術(shù)，在計算機視覺領(lǐng)域，它們在一些大型競爭對手面前擁有優(yōu)勢，面部識別不只可以應用于監(jiān)控，還有安全、金融、支付。這是一個多方面的故事?！?

Stieler則說，雖然中國企業(yè)在面部識別方面取得成功，但并不意味著它們能將相關(guān)AI技術(shù)應用于無人駕駛、智能制造，這些領(lǐng)域的技術(shù)更特別一些。Stieler還說：“除了面部識別、語音識別，在中國我還沒有看到太多的AI使用案例。中國的確擁有更多的數(shù)據(jù)，如果不能善加利用，可能就會被數(shù)據(jù)淹沒?！?

一個相互依賴的系統(tǒng)

Kania認為，AI是一個相當籠統(tǒng)的術(shù)語，在技術(shù)的某些方面，中美各有優(yōu)勢，但在執(zhí)行時又都存在這樣那樣的限制。在開發(fā)技術(shù)時，它們是相互依賴的，一個國家取得進步，對另一個國家來說不一定是壞事。

Ding說：“在AI領(lǐng)域，中國與美國是競合關(guān)系，要想理解這一點，就要知道兩個國家的不一定非要是零和游戲。兩者有依賴的一面，也有許多跨國投資。這是一個交織的系統(tǒng)，我們應該多多強調(diào)依賴，抑制以零和方式競爭的沖動?！?

Kania則說，在中美AI研發(fā)方面的確有許多的協(xié)同性，有很大的合作空間，的確有許多理由為此感到興奮，貿(mào)易、地緣政治競爭——尤其是軍事技術(shù)研發(fā)——會不會影響合作呢？這點還有待觀望。

Stieler說，美國科技企業(yè)會繼續(xù)盯住中國AI開發(fā)，但不能太過認真。他說：“要持有保留態(tài)度，謹慎對待，因為抱負就在那里。誰擁有大膽的想法，并且知道什么人合適，就會擁有足夠的資本去試驗?！?