中美欧人工智能发展应用现状与趋势分析

一、背景及比较方法

人工智能已从新鲜概念发展为驱动经济、安全与社会进步的基础性技术，其战略价值持续攀升。哪个国家在研发与应用上抢占先机，就能牢牢握住未来竞争力；而落后国家则可能在关键行业被越甩越远。正因如此，全球主要经济体纷纷加速布局，目前已有超过30个国家出台了专项人工智能战略。其中不乏亮点：印度人工智能人才池迅速扩张，以色列人均私营投资额达到高水平，澳大利亚在深度学习论文发表数量上显著跃升。但就综合实力而言，美国、中国与欧盟无疑处于第一梯队。本报告基于投资、人才、研究、硬件、应用、数据六大类别、共31项指标，对这三个经济体的人工智能发展进行了系统对比。评分方法直观透明：将31个指标纳入满分100分的体系，按重要程度赋予1至5分的权重，再按比例计算各方在每个指标上的具体得分。考虑到劳动力规模可能干扰结果，报告还额外计算了劳动力规模调整后的分数。

二、主要结论

评估结果颇具参考价值。在100分总分中，美国获得44.6分（劳动力调整后58.0分），在投资、人才、研究与硬件四类指标上总体领先；中国获得32.0分（调整后17.8分），在应用与数据两类上表现突出；欧盟获得23.3分（调整后24.2分），仅在人才类的个别指标上有所亮点，大类上未形成明显优势。另有一个值得关注的趋势：中国在超过半数的指标上，要么缩小了与美国的差距，要么扩大了自己的领先；欧盟则仅在略多于四分之一的指标上有所进步——换言之，美国在近四分之三的指标上，要么维持、要么扩大了对欧盟的优势。

先看美国。它持续稳居人工智能发展的全球首位，且这一地位仍在小幅加固。投资方面，美国在风险投资与私募股权融资等高权重指标上表现尤为突出。例如，美国人工智能初创企业的数量，中欧完全无法比拟；这些企业在2019年筹集的创业与私募基金，比中国多出整整80亿美元。人才方面，截至2018年的数据显示，美国顶尖人工智能研究人员的数量及其留在教育界的比例，均明显高于中国与欧盟。研究方面，2019年美国软件与计算机服务企业的研发支出，是中欧总和的3倍；此外，美国人工智能研究的平均质量仍保持领先。硬件层面，全球前15大半导体销售公司中，超过一半位于美国；人工智能芯片设计公司的数量，美国更是远超中欧。

再看欧盟。整体与美国差距较大，但部分指标有所进步。研究类别中，软件与计算机服务企业的研发支出相比美国仍差一个数量级；不过2018年欧盟的论文质量在提升，而美国反而下滑。投资方面，欧盟人工智能企业获得的投资持续大幅落后，在融资交易数量、收购数量、融资超100万美元的企业数量上，与美国的差距甚至仍在拉大。但2016至2019年间，欧盟人工智能企业筹集的创业与私募融资相对于美国融资的比例，已从13%升至22%。然而，欧盟许多指标高度依赖英国的表现——一旦英国彻底脱欧，无论绝对水平还是人均水平，都将显著削弱欧盟的人工智能实力。

三、对美欧建议

对美国而言，应采取更主动的进攻姿态。人才是首要任务：增加对国家科学基金会的拨款，加强对人工智能研究的资助与奖励，尤其要稳定那些愿意长期留在学术界的大学教授；为人工智能专业学生增设奖学金，壮大本土人才队伍；同时提升H-1B签证（专业岗位外国公民在美临时工作签证）的发放上限，吸引全球顶尖人才。研发也不能松懈：提高研发税收抵免率——要知道，中国的研发税收补贴是美国的2.7倍。部署层面，需加速人工智能的应用落地，同时确保联邦数据隐私立法不会束缚数据采集与应用。联盟合作是重要策略：G7集团于2020年6月创建的“全球人工智能伙伴关系”（GPAI），旨在推动成员国之间的人工智能前沿研究与应用合作。美国作为成员国，应让这一机制真正加强联合、共同应对中国竞争，而非滑向欧盟那种过度监管的旧路。GPAI成员国还应发展共享数据库，联手解决人工智能系统可靠性评估等难题，并通过一系列国际奖项竞赛激发造福公众的人工智能系统创新。

而对欧盟来说，改变监管体系才是突破口。最大挑战来自内部：欧洲人普遍对人工智能抱有恐惧与限制心态，而非欢迎与促进。欧盟至今仍在推行限制数据收集与使用的《通用数据保护条例》；2020年11月出台的《数据治理法》，虽提出允许个人捐赠数据、创建欧洲数据创新委员会、鼓励公共部门数据再利用等积极举措，但同时限制商业敏感数据传输，这等同于给全球合作套上枷锁。研发税收激励也必须加码，否则软件与计算机服务企业的研发支出根本追赶不上。公立研究机构需要进一步发展，帮助企业引入全新或显著改进的服务。高性能计算中心的数量可通过公私合作来增加——美国马萨诸塞州政府与大学、企业合作创建的格林高性能计算中心，就是一个现成的成功案例。

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