中美人工智能產業發展比較分析

衛 平，范佳琪

（華中科技大學經濟學院，湖北武漢 430074）

1 研究背景

這些年來，中美兩國的經濟較量從來沒有停止過，而在經濟較量的背后實際上是科技實力的比拼。隨著人工智能在科技領域的地位不斷攀升，中美兩國在人工智能行業的較量逐漸升溫[1]。美國國家科學與技術委員會相繼發布《國家人工智能研究和發展戰備計劃》《為人工智能的未來做準備》《人工智能，自動化和經濟》《人工智能白皮書》等多個有關人工智能戰略部署的文件。與此同時，中國政府發布《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》《國務院關于推進物聯網有序健康發展的指導意見》《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》等人工智能戰略措施相關文件。由此可見，中美兩國均高度重視人工智能的發展和相關社會變革，并積極采取人工智能戰略措施。在當前形勢下,我國需要了解中美兩國人工智能的發展水平，找到與美國的差距，并采取措施迎頭趕上甚至超過美國人工智能的發展水平。

目前學術界對人工智能的研究主要集中于人工智能對就業的影響以及人工智能產業發展對策等方面的研究。朱巍等[2]分析了國際人工智能的發展歷史、發展概況、以及行業分布等，并結合中國人工智能的發展現狀以及面臨的主要問題，對中國人工智能產業的發展提出相應的對策建議。李政剛[3]分析了中國人工智能產業的市場規模、區域布局以及行業布局的現狀，并重點探討了重慶市人工智能產業發展過程中遇到的技術支撐不足、產業布局不完善等問題，從戰略規劃、產業融合、企業培育等方面提出相應的解決措施。Ebersberger B等[4]權衡了人工智能發展和就業之間的關系，研究發現人工智能會逐漸替代大量現有工作崗位，給就業帶來沖擊，但同時人工智能的發展也會催生新的就業機會，使就業形勢趨于平穩。程承坪等[5]研究發現目前人工智能處于弱發展階段和技術成長期,對就業的影響有限。但隨著弱人工智能發展階段逐漸轉向強人工智能發展階段,人工智能智能對就業的影響將會越來越大。為了削弱人工智能對就業的替代效應,放大其對就業的創造效應,應鼓勵創新創業，同時加快社會保障制度改革以防范就業風險。

以往文獻多從人工智能產業整體發展的角度或某一國家人工智能產業發展的角度出發，研究人工智能的行業應用、對就業的影響以及應對策略等，而關于中美兩國人工智能產業發展的比較分析較少。在中美科技較量不斷升級的國際形勢下，本文從中美兩國政府、企業兩個層面對中美AI產業發展進行對比分析，揭示中美兩國在人工智能領域存在的差距，并為促進我國人工智能產業穩健發展提出相應的對策建議。

2 人工智能產業發展概況

近年來人工智能技術與產業的發展主要分布在美國、歐盟、英國、法國、日本、中國六個國家和地區。其中，美國是第一個建立人工智能學科的國家，在人工智能基礎研究領域處于世界引領地位[6]。根據投中研究院發布的數據，截至2018年6月，全球人工智能企業總數達4 925家，其中美國人工智能企業數2 028家，位列全球第一，中國1 011家，位列全球第二。 2013年以來全球人工智能行業投融資規模呈上漲趨勢，2017年全球人工智能投融資總規模達395億美元，融資事件共1 208筆，其中中國AI企業融資總額占全球融資總額70%，融資筆數達31%。

隨著計算機視覺、自然語言處理、人臉識別等技術的不斷成熟，大大提升了人機交互的功能和可實現性，人工智能開始被廣泛應用在各行各業。目前人工智能應用相對成熟的行業包括金融、醫療、家居、汽車、零售、教育六大行業[7]。AI之所以能夠在這些行業較快地產生應用價值，是因為前一輪信息革命和數字化革命，為這些行業提供了充足的數據支撐，從而為這些行業的人工智能革命提供了動力。人工智能在金融領域的應用場景主要包括智能身份認證、智能風控、智能投顧、智能客服、智能營銷、智能量化交易、市場預測、信用評級等[8]。人工智能在醫療領域的主要應用有醫學影像和輔助診療等[9]；人工智能在家居行業的應用覆蓋了智能清潔、智能監護、智能安防、智能燈光、智能溫控等家居生活的多個方面[10]；人工智能在零售業的主要應用包括商品管理、庫存盤點、智能推薦、智能導購、智能購物車、自主支付等[11-12]；AI在汽車行業的應用目前主要體現在自動駕駛領域[13-14]；人工智能在教育領域的應用主要分為在線英語課程和工具、自適應教育、K12題庫類和作業類工具三類[15]。

3 中美政府人工智能發展戰略比較分析

3.1 美國政府人工智能發展戰略

中美兩國政府密切關注人工智能產業的發展，均圍繞AI制定了一系列相關政策，并成立專門的國家機構為AI的發展提供指導和支持[16]。2013年以來，美國政府非常重視人工智能領域的研究，圍繞人工智能的發展相繼發布了一系列國家戰略規劃和研究成果，包括《國家人工智能研究和發展戰備計劃》《為人工智能的未來做準備》《人工智能，自動化和經濟》《人工智能白皮書》《就業有關新興技術戰略執行概要向總統的報告》等，并在特朗普政府2017年9月發布的《美國優先：令美國再次強大的預算藍圖》中，提出對國土安全、軍事國防、醫療給予重點支持，并將AI應用于這些領域[17]。此外，美國政府還有諸如美國國家科學技術委員會、白宮科技政策辦公室、國家預算辦公室等部門為人工智能發展制定政策、提供資金，后續還成立機器學習和人工智能小組委員會、人工智能工作組、人工智能特別委員會等專門負責人工智能的推進[18]。美國的政策著力點在于應對世界人工智能蓬勃發展的大趨勢，著眼長期對國家安全與社會穩定的影響與變革,同時美國作為科技引領性強國,意欲保持美國對人工智能發展始終具有主動性與預見性,對于互聯網、芯片、金融、軍事、能源等重要的人工智能領域力圖保持其世界領先地位[19]。

3.2 中國政府人工智能發展戰略

中國政府自2013年以來相繼出臺一系列人工智能政策，包括《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》《國務院關于推進物聯網有序健康發展的指導意見》《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》《國務院關于印＜中國制造2025＞的通知》《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》等，并于2016年5月18號發布了“互聯網+人工智能”三年實施計劃。國務院、國家科技體制改革和創新體系建設領導小組、科技部為人工智能發展提供政策支持，后續還專門成立人工智能規劃推進辦公室、人工智能戰略咨詢委員會負責人工智能發展的相關工作。中國人工智能政策偏向于互聯網領域,相關產業偏重于應用層,如計算機視覺、自然語言處理、智能機器人和語音識別等[20]。

盡管中國在計算機視覺、自然語言處理、智能機器人和語音識別等領域取得的成就可以與美國媲美，但相較于美國的AI產業布局，中國的人工智能產業囿于互聯網應用領域，缺乏戰略性系統布局，缺乏對國土安全、軍事國防等關乎國家安危的重點領域布局[21]。

4 中美科技巨頭公司人工智能產業布局比較分析

AI領域層級可分為基礎層、技術層、應用層三個層級。基礎層主要是處理器、芯片等支撐人工智能技術的核心能力；技術層包括自然語言處理、計算機視覺、技術平臺等通用技術；應用層是自動駕駛、智能機器人等實際應用主體[22]。為了能更清晰地看出中美企業在AI各層級的布局，需對中美兩國的科技巨頭企業在AI領域的布局作深入分析。我們將2017年11月科技部公布的首批4家國家新一代人工智能開放創新企業——百度（Baidu）、阿里巴巴(Alibaba)、騰訊(Tecent)、科大訊飛(Iflytek)作為中國AI企業的研究對象，同時根據企業所在行業領域，選取美國的Google、Facebook、Amazon、Apple作為對標公司進行中美AI企業巨頭戰略布局的對比分析。其中，百度與Google均為搜索引擎公司，騰訊與Facebook均為社交網絡公司，阿里巴巴與Amazon均為電商數據公司，科大訊飛與Apple均在語音識別研究上有突出貢獻。通過研究發現，中美科技巨頭人工智能布局在各層級上存在反向趨勢,中國科技巨頭以AI應用層為重點布局方向,美國科技巨頭AI布局則集中在技術層和基礎層；中國的四家科技巨頭公司均重點在應用層布局，而美國的科技巨頭公司重點在技術層和基礎層布局，其中Facebook、Amazon、Apple專注技術層級的產品研發，而Google則注重基礎層級的研發。

4.1 中美搜索引擎公司人工智能產業布局比較分析

中國的搜索引擎公司百度在AI領域的布局以應用層為主，而美國的搜索引擎公司Google則以技術層和基礎層為主。投中研究院數據顯示，2016—2018年，百度共發生27起AI投資事件，其中21起位于應用層，占比高達78%；4起位于技術層，占比為15%；2起位于基礎層，占比僅為7%；在應用層，關于汽車交通類的投資項目尤為突出，如智能駕駛、智能汽車、智慧交通等。而Google則以底層技術布局為核心， 2016—2018年，Google共有31起人工智能投資事件，其中13起位于基礎層，11起位于技術層，7起位于應用層。基礎層和技術層總占比高達77.42%，且多為大數據處理、云服務、物聯網及算法，而應用層占比僅為22.58%（見圖1）。

圖1 2016—2018年間百度、Google AI層級投資布局

4.2 中美電商數據公司人工智能產業布局比較分析

中國的電商數據公司阿里巴巴在AI領域的布局以應用層為主，而美國的電商數據公司Amazon則以技術層為主。據投中研究院數據顯示，2016—2018年，阿里巴巴共有48起AI領域投資事件，其中位于應用層的有32起，占比高達67%；基礎層11起，占比23%；技術層5起，占比10%。阿里巴巴在AI應用層的布局聚焦于智慧城市領域，涉及智能交通、智能生活、智能通信、智能物流、城市安防等多個維度。值得一提的是，阿里巴巴在基礎層的投資是BATI中最高的。與之對應的美國電商數據公司Amazon對AI的布局持謹慎態度，在2016—2018年間，僅發生5起AI領域投資事件，其中3起位于技術層，占比為60%，另外2起分別位于基礎層和應用層，占比均為20%。Amazon在技術層的AI布局重點為語音識別、自然語言處理和機器學習。但Amazon近來對于人工智能領域的態度已經發生轉變，從智能語音助手Alexa到智能音箱Echo的推出，預示著它在不斷投入精力打造人工智能領域的生態圈（見圖2）。

圖2 2016—2018年間阿里巴巴、Amazon AI層級投資布局

4.3 中美社交網絡公司人工智能產業布局比較分析

中國的社交網絡平臺公司騰訊在AI領域的布局以應用層為主，而美國的社交網絡平臺公司Facebook則以技術層為主。投中研究院數據顯示，2016—2018年，騰訊共有95起AI領域投資事件，其中85起都位于應用層，占比高達90%；9起位于基礎層，占比為9%；僅有1起位于技術層，占比為1%。騰訊在AI應用層的戰略布局重點包括內容、游戲、社交、平臺型人工智能方向。與此同時，Facebook選擇在AI技術層重點布局。2016—2018年，Facebook共發生7起AI領域投資事件，其中4起位于AI技術層，占比達57%；3起位于應用層，占比為43%；在基礎層沒有布局。Facebook憑著社交網絡平臺的天然優勢，擁有26.6億的用戶信息、千億級別照片上傳數量及海量數據資源，為其在AI技術層的戰略布局提供了強大的數據基礎，研究開發主要集中在基于深度學習而產生的圖像識別、圖像理解、文本識別三個方向（見圖3）。

圖3 2016—2018年間騰訊、Facebook AI層級投資布局

4.4 中美智能語音公司人工智能產業布局比較分析

中國的智能語音公司科大訊飛在AI領域的布局以應用層為主，而美國在智能語音領域有突出貢獻的Apple公司則以技術層為主。據投中研究院數據顯示，2016—2018年，科大訊飛共發生10起AI投資事件，其中9起均發生在應用層，占比高達90%；僅1起發生在基礎層，在技術層暫時沒有投資布局。科大訊飛在AI應用層的布局重點分布在機器人、教育、智能生活、智能駕駛等行業。同樣在語音識別領域有很大成就的美國Apple公司，則更加注重AI技術層的戰略布局。2016—2018年，Apple共發生8起AI投資事件，其中5起位于技術層，占比達62%；2起位于應用層，占比為25%；1起位于基礎層，占比為13%。Apple在AI技術層的布局主要分布在機器學習、面部識別、計算機視覺三個方向。值得一提的是，Apple的AI發展主要通過收購初創公司來實現自己的AI戰略布局，而不是像其他公司一樣花費重金去打造屬于自己的人工智能生態系統（見圖4）。

圖4 2016—2018年間科大訊飛、Apple AI層級投資布局

5 促進我國人工智能產業加快發展的建議

5.1 加強AI系統布局，推動AI與多產業的深度融合

為了能更好地使AI戰略服務于國家發展，中國的人工戰略應該從國家層面對人工智能進行系統布局，推動人工智能和實體經濟深度融合，將人工智布局滲透到各個行業尤其是關乎國家科技競爭力和經濟安全的重點領域。同時推進人工智能與其他領域的交叉學科研究，包括智能制造、智能農業、智能金融、智能家居、智慧教育、智能醫療、行政管理、城市管理、環境保護、海洋空間等。此外我國還需構建開放協同的人工智能科技創新體系，充分認識到人工智能的科技和社會的雙重屬性，既要加強AI在市場中的應用，還要注重AI在軍事國防和國土安全領域的應用。把握好人工智能從基礎研究到產品應用，再到產業培育的各個環節，實現人工智能對我國科技、經濟、社會發展的全面支撐。

5.2 加大AI科研投入，突破AI源頭創新

中美貿易戰尚未平息，美方又試圖通過制裁中興、華為等手段制約中國科技的發展。在當前國際形勢下，中國政府和企業應意識到自身科技實力的短板,注重AI 源頭創新，加大對人工智能領域的基礎研究投入，縮小與美國的人工智能技術差距。我國應加強面向國家AI戰略需求的重大基礎前沿和關鍵共性技術研究，采用關鍵共性技術和產品研發應用想結合的 “1+N”模式發展人工智能產業，“1”是指新一代人工智能重大科技項目，聚焦基礎理論和關鍵共性技術；“N”是指人工智能的理論研究、技術突破和產品研發應用。只有實現“1”的突破，人工智能才有可能覆蓋更加廣泛的研究和應用領域，為中國經濟與社會發展持續發力。

5.3 建立AI人才官產學研聯合培養模式

為了有效解決AI人才缺口這一嚴重制約我國AI產業發展的突出問題，我國需要從政府、企業、高校及科研機構三端發力，打造AI人才官產學研聯合培養模式。政府應為AI人才培養提供政策扶持，例如通過提供人才公寓、科研經費等方式吸引中國海外留學生歸國從事AI領域的研究；積極開展人工智能科普活動，向大眾傳播人工智能基礎知識。高校及科研機構應承擔起AI領域前沿研究的重任，通過設立AI領域學科、增加AI領域招生名額來使更多的大學生投入到AI領域的研究；通過組織AI學術競賽活動，調動AI科研人員的積極性；并且通過和政府、企業的通力合作實現科研成果的有效轉化。企業可以根據自身發展需求，和高校及科研機構合作建立AI研究院，使高校、科研機構及時了解市場的最新需求，培養市場所需的AI人才。此外，政府、企業、高校及科研機構應該協力打造AI領域官產學研通力合作的發展模式，建立起AI領域科研成果有效轉化體制。