中美人工智能竞争现状对比分析及启示

标签:人工智能
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人工智能是驱动经济和社会发展的重要力量,具有巨大的应用价值,是各国争相布局的战略领域。本文旨在从宏观和微观两个角度对中美两国在人工智能领域的竞争现状进行了详细对比,分析各自的优势与不足,并对我国人工智能的发展提出有效建议。在宏观角度,梳理和分析中美两国人工智能的政策战略,对比两国国家层面的发展规划。在微观角度,从科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用、数据规模六个指标维度比较中美人工智能的具体发展现状以及各自存在的竞争优势。研究发现,美国当前依然保持着世界人工智能发展的总体领先地位,尤其是在高质量研发、高质量人才、人工智能芯片、融资环境等方面具有相当大的优势。中国在研发总量上远超美国,在超级计算机数量、人工智能应用、数据等方面表现更为优异。未来,中国要不断吸引全世界的高精尖人才,制定激励举措鼓励研究人员进行高质量的研究。此外,建立大学、研究机构与企业之间的桥梁,加强三者间的深度交流与合作,加速关键领域的突破。

人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为二十一世纪三大尖端技术之一,可以从制造业、交通运输、健康、教育等许多领域为社会和经济的发展带来重大影响。当前,世界主要国家都积极布局,以推进人工智能的发展。根据经济合作与发展组织(OECD)人工智能观察站的调研结果,大约有60个国家/地区制定了人工智能政策。

人工智能已成为中美两国竞争的着力点。通过对比分析中美两国人工智能的发展现状,能更加深入了解两国的竞争态势。基于此,本研究借鉴美国智库Center for Data Innovation发布的2021版中、美、欧AI实力对比报告(Who Is Winning the AI Race: China, the EU, or the United States? — 2021 Update)中采用的人工智能领域的对比指标,在系统梳理中美两国人工智能政策规划的基础上,对比该领域科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用、数据规模方面的发展现状,分析中美各自的优劣势,并为中国人工智能的发展提出启示。

1 中美人工智能领域战略规划

考虑到人工智能对社会和经济发展日益增长的影响,中美政府均从国家顶层设计整体推进人工智能发展,将之纳入国家战略。

1.1 美国的人工智能战略规划

美国在人工智能领域发展较早,一直引领着发展前沿,以国防部为代表的政府机构持续推动着人工智能的发展和应用。自2016年起,美国相继发布了一系列关于人工智能发展战略的政策文件。在奥巴马时期,美国政府发布了三份关于人工智能发展的报告,从人工智能对网络安全领域的影响、人工智能重点领域以及人工智能对美国经济的影响等方面布局;特朗普政府时期,出台了九份人工智能政策报告,主要聚焦人工智能在情报体系中的应用、人工智能研发重点、人工智能与国家安全等方面布局。至此,美国开始关注人工智能监管问题。目前为止,拜登政府上台后也发布了一份关于人工智能的报告,其主要目的是制定一种全面而持久的国家方法,以保持美国人工智能在国家安全、技术竞争方面的优势,尤其是在与中国的竞争方面。

奥巴马、特朗普和拜登时期的人工智能国家政策各有侧重(表1),都聚焦于对国家各行各业的影响,强调其在帮助美国保持全球科技领先地位和保障国家安全方面的重要性。

美国对人工智能的投资逐年增加,从2017年开始大幅上升,2020年达到18.37亿美元,较2019年增长了25%,在人工智能相关合同上的支出前三位的政府机构分别是国防部(14亿美元)、宇航局(1.391亿美元)和国土安全部(1.123亿美元)。此外,NSF作为人工智能基础研究的非国防主要联邦资助机构,正在引领美国进行关键的人工智能投资,几乎覆盖所有的社会领域;2021年,要求将8.68亿美元资金用于与人工智能相关的方面;已拨款1.6亿美元,用于2021年新增8家人工智能研究所,五年内将资金总额增加到3亿美元,用于建立国家人工智能研究所网络;2021年,与其合作伙伴共同宣布向11个其领导的国家人工智能研究中心投资2.2亿美元。

1.2 中国的人工智能战略规划

中国政府自2015年以来发布了多份人工智能相关的国家级政策文件(表2),反映了各个领域开发和部署人工智能的目标。

2015年中国政府共发布了两份涉及人工智能的政策文件,《中国制造2025》《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,前者将人工智能的布局划分为十年,旨在将中国发展成为人工智能领域的主导者,后者将人工智能与“互联网+”相联系,着重强调人工智能新兴产业的培育,例如,加快智能家居、智能终端、智能汽车等领域的应用;2017年发展的人工智能相关政策文件将人工智能提升到国家战略地位,并将其发展规划具体化,明确落实到培育智能产品和服务、突破软硬件基础的核心技术、深化发展智能制造、构建支撑体系和其它保障措施六个方面;2019年的人工智能政策进一步完善人工智能发展的细节,例如设立国家新一代人工智能治理专家委员会、发布人工智能治理的八项原则等;2021年最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将新一代人工智能作为科技前沿领域攻关的首要目标领域。

《新一代人工智能发展规划》是第一个明确将人工智能上升为国家级的战略,强调人工智能可以在国际竞争、经济发展和社会治理产生重大影响。中国人工智能国家战略的3个目标是:到2020年,掌握领先的人工智能技术和应用,创造一个价值超过1500亿元的人工智能产业;到2025年,在人工智能方面取得重大突破基础理论,并开发出世界一流的人工智能技术和应用,将核心人工智能产业的价值增加到4000亿元;到2030年,发展出世界级的人工智能理论、技术和应用,成为全球主要的人工智能创新中心,人工智能核心产业规模达10000亿元。

2 中美人工智能领域六大指标对比

2.1 人工智能的科研现状

2.1.1 高质量论文的机构分布

由图1可见,人工智能的领域的论文在过去20年里急剧增加,2020年的高质量论文数量几乎是2001年的4.4倍。美国(62328篇)和中国(26974篇)是发文量最多的两个国家,合计占比达到55.9%。2020年,美国的高质量论文年发文量是中国的2倍。显然,中美还存在一些差距。

2.1.2 高质量论文的机构分布

从发文机构来看,在排名前15的机构中,美国机构占据9位,中国机构占据3位。排名第一的是美国卡内基梅隆大学,第二是中国清华大学。前者的发文量远高于后者。同时,美国的高质量论文来源不仅仅局限于学术界,还有企业参与,例如微软、谷歌等互联网巨头公司。而在中国,大部分的研究来源于学术界。

2.2 人工智能的产业发展

人工智能的发展除了学术研发以外还要依靠产业的发展。追踪私募基金是衡量各国发展人工智能企业能力的一种方式。根据2021年美国智库数据创新中心的报告,美国在人工智能产业的总体发展状况要优于中国。2019年,美国的人工智能公司数量约是中国的7.7倍;2020年,对比获得100万美元以上资金的活跃人工智能公司数量,美国是中国的约5.4倍;美国人工智能公司在风险资本和私募股权融资额以及交易量方面都领先于中国;美国人工智能的风险投资生态系统更有规模和活力;美国公司对于研发的投入也远远高于中国公司(表3)。

中美两国的科技公司各有优势。在过去几年中,大多数算法都是由美国的Facebook、谷歌、微软等大型科技类公司发现和开创的。例如,DeepMind通过Alpha Zero在人工智能强化学习方面取得了独特的进展,实现了完全基于“自我游戏”的学习,没有涉及实际数据。此外,美国公司还开发了主要工具箱和软件框架,例如TensorFlow、Pytorch、Caffe,这些都被世界各地的工业界和学术界广泛应用于人工智能的研究。这些平台的突出地位有助于美国在人工智能方面的核心领导地位,包括在数据积累方面。相比之下,中国在塑造人工智能的核心技术工具方面仍然落后。但是,中国在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面拥有世界领先的公司,包括商汤科技、Unisound、科大讯飞和Face++。

2.3 人工智能的人才支撑

人才是人工智能快速发展的驱动力之一。根据清华大学人工智能发展报告2020版的数据来看,美国的人工智能高层次学者数量最多,有1244人次,占比62.2%,中国位列第二,有196人次,占比9.8%,即美国高层次人才数量是中国的6倍多。

美国的发展环境吸引着世界各地的人才,其劳动力拥有显著优势,特别是高技能的人工智能研究人员。国际研究生其中的重要来源。目前美国人工智能相关领域的研究生中约有三分之二出生在国外,超过80%在美国接受培训的国际人工智能博士留在该国。据有关数据,在IBM58%的人工智能技术研究人员来自国外 。但是,美国面临的挑战在于如何留住国外留学生,当前的移民政策并不利于吸引人工智能人才,甚至对人工智能的发展形成了障碍。

中国的教育举措和对人工智能人才的招聘似乎正以美国在未来几年内可能无法比拟的速度扩大规模。2017年,国务院在《新一代人工智能发展规划》中明确提出在中小学教育阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育。2018年4月,教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出了人工智能领域人才培养方案,从加快学科建设、加强专业建设、加强人才培养和构建多层次的教育体系四个维度培养人工智能领域的人才。截止2021年1月,中国共有215所高校开设了“人工智能”本科专业。中国(130万)每年毕业的计算机类学生是美国的四倍多。中国(18.5万)计算机科学家是美国(6.5万)的三倍多。除此之外,中国人工智能机构正试图以高薪吸引在美国接受教育的计算机科学家们回归祖国。

2.4 人工智能的硬件基础

人工智能越来越多的大规模运算使得对计算能力的要求迅速提高。AI芯片和超级计算机成为人工智能发展的关键基础设施。

2.4.1 人工智能芯片

人工智能的所有功能都由高性能的人工智能芯片(GPU、FPGA和ASIC)提供支持。但目前还没有对人工智能芯片的统一定义,通常将面向人工智能的专用芯片称为人工智能芯片。半导体领域的发展是制造高性能人工智能芯片的基石。目前,美国在半导体领域占据绝对的领导地位,但中国追赶和发展本土能力的举措正在持续。

半导体是包括人工智能在内的现代计算领域所有重大进展的基本组成部分。美国在先进半导体的研究、设计和制造方面保持着相当大的优势。2018年,美国半导体公司占据了全球半导体市场近半的份额。世界领先的人工智能芯片大多由英伟达、英特尔、苹果、谷歌和AMD等美国公司制造。根据2019年的数据,美国设计AI芯片的公司数量为62家,中国仅有29家。在2020年半导体销售额前15名的企业中,美国拥有8家,而中国尚未有企业入围。显然,在AI芯片领域,中国与美国还有相当大的差距。

中国芯片发展起步较晚,长期依赖于进口,但中国的人工智能芯片技术正在不断提升。从人工智能芯片的专利布局来看,中国在人工智能芯片的专利总量最多且增速最快,国内机构在AI芯片领域的专利布局力度提升明显。从专利质量来看,中国的高价值专利数量与美国还存在较大差距,整体质量有待进一步提升。从人工智能芯片产业来看,中国人工智能芯片产业整体实力较弱,鲜有全球领先的芯片公司,但百度、阿里、腾讯、华为等各大厂商正加快布局追赶,例如,华为发布具有最强算力的人工智能芯片昇腾910。

2.4.2 超级计算机

中美两国在超级计算机方面的差距正在缩小,中国逐步赶超美国。从2011—2021年入围世界前500名的超级计算机的数量(图2)来看,在2016年6月以前,中国的超级计算机数量远低于美国,之后,中国超级计算机迅猛发展,开始超过美国,成为全球拥有Top500超级计算机最多的国家。此外,从历年排名第一的超级计算机数据看,2013—2017年,中国凭借天河二号和太湖之光两台超级计算机蝉联世界第一。对比中美两国超级计算机10年来的综合性能(图3)发现,中美两国超级计算机的性能差距正在逐步缩短。自2015起,中国超级计算机的性能迅猛提升,并在2016和2017年两次超过美国。此外,中国超级计算机以前依赖于美国的半导体,而现在的顶级计算机完全是用国产处理器制造。

2.5 人工智能的市场应用

据麦肯锡的调查研究,几乎所有行业的人工智能应用率都在增加。人工智能已经产出了一系列强大的技术,为各行各业的企业带来竞争优势。同时,新冠疫情的持续也加速了人工智能的应用。

仅2020年上半年,中国核心人工智能产业的规模就达到了770亿元人民币。由于国家政策的大力支持,以及资本和人才的驱动,中国人工智能的应用处于世界前沿,已应用到各个行业且应用场景日益丰富。目前,人工智能在安防、制造业、金融业、零售业、教育行业的应用具有较高的成熟度,产业规模及行业渗透率都较高;在政务、医疗、农业、文娱方面应用成熟度较低,尚有较大的可拓展空间;在行业应用上包括智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务、各类“AI+”的垂直领域应用等。国内外人工智能企业的行业分布如图5所示,国内更加注重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品市场,而国外更加注重人工智能在各类垂直领域的应用。

美国注重人工智能基础层和技术层的研发,而中国专注于应用层。因此在人工智能应用方面,美国相对中国处于弱势地位,2020年人工智能市场收入259亿美元。受到人工智能应用监管限制,美国企业在人工智能的使用上会比较受限。为减少人工智能技术应用的障碍,白宫发布了拟议的美国人工智能监管原则,旨在制定以美国价值观和良好监管实践为基础的人工智能监管政策。

2.6 人工智能的数据规模

人工智能的三要素:数据、算力、算法。其中,大数据赋能人工智能。人工智能系统必须通过大量的数据来训练模型。同时,数据质量越高,模型的效率越高。互联网数据是人工智能训练的主要数据来源。互联网用户在浏览网页、在社交媒体上发帖等上网行为会产生大量数据。这些数据可以为业界和学界带来极大的人工智能研发优势。

中国拥有全球最多的人口,以及全球最大的市场,互联网的普及使得中国成为全球数据量最大的国家。根据2021年《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2021年6月,中国互联网端口接入数量逐年增加(图6),2021年上半年达到9.82亿个,中国网民数量首次突破10亿人次,手机网民数量占据99.6%(图7),互联网普及率达72.2%,中国短视频用户规模达8.88亿,网购规模达8.1亿,网络支付用户规模达8.72亿(表4)。从表4的中美上网数据来看,中国均远高于美国,在人工智能发展所需数据量方面较美国有相当大的优势。此外,为促进人工智能产业的发展,中国开放了部分政府公共数据。这也有利于人工智能的推进到更加广泛的领域。在金融科技领域,中国更是独树一帜。腾讯的微信支付在中国有9亿用户,而Apple Pay在美国只有2200万用户。在线支付行为生成了个人消费者行为的精细数据宝库,人工智能系统可用来更好地评估个人的信誉、对产品的兴趣、支付能力和其他行为。

除了数据的数量,数据的质量和多样性也决定着其在人工智能中价值。市值最高的美国科技公司的大部分收入来自美国以外的地区;相比之下,中国科技公司的收入几乎全部来自中国市场。因此,美国科技公司拥有的不同国籍用户比同类中国公司更多。在国际上有较大影响力的公司拥有更多国际业务,也可能享有比较优势,因为他们有能力获得更多样化的数据。

3 结论和启示

本文系统梳理中美两国在人工智能领域的政策规划和投资情况,并从科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用和数据规模六个维度,对比了中国和美国在人工智能发展中的相对地位。从国家战略层面看,中美两国都将AI作为未来必须要攻克的尖端技术。从六个维度的指标来看,美国在总体上仍处于实质性领先地位,但中国正在不断挑战,在一些重要领域与美国的差距在不断缩小。

1)在科研方面,中国的整体数量占据优势,人工智能领域论文数量已居世界第一位,并且期刊论文的引用率高于美国,但在高质量会议论文方面,中国相对于美国仍有相当大的差距。因此,中国应在制定有效的激励举措以鼓励科研人员开展高质量研究。

2)在产业发展方面,美国在人工智能企业的风险投资、私募股权融资等指标上表现更为出色。其产业总体发展状况要优于中国,大量算法、工具箱和软件框架等均由美国科技公司研发。因此,中国在市场发展方面应当着重建立大学、研究机构与企业之间的桥梁,使得人工智能的理论研究成果可以更快、更及时地转化到实际应用领域。

3)在人才支撑方面,美国拥有更多来自世界各地的高质量人工智能人才,中国政府也在大量引进优秀人才,同时加大教育力度以培养更多的人工智能人才。但随着海外留学人员增加,中国本土人才也在流失。因此,中国应着重改变人工智能生态环境,创造更好的条件以吸引海外求学的学子归国。同时,加大力度与国外顶尖的科研人员开展合作。

4)在硬件基础方面,中国比美国拥有更多的超级计算机,并且在性能方面正在赶超美国。美国在半导体领域的领导地位是主要优势,中国在AI芯片领域一直处于弱势状态。近年来,芯片更是成为美国遏制中兴、华为等中国企业的武器。中国芯片已经追赶几十年,但是成果较其他领域没有那么理想。因为芯片具有一定的技术复杂性,需要商业和技术专长的共同参与。中国应该适当转变半导体的发展模式,加强与企业的合作,共同探索人工智能的核心创新技术。

5)在市场应用和数据规模方面,中国拥有全球最大的市场,庞大的市场规模使得人工智能在各行各业广泛应用。此外,中国拥有全球最大的人口和互联网用户规模,因而拥有人工智能发展所需的巨大数据量,比美国更具有数据优势。

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