美國人工智能產業發展態勢及其對我國的啟示

鄭泊蕾

摘要：人工智能作為當前全球科技領域的前沿熱點，已成為社會發展的重要驅動力。本文通過分析美國人工智能產業的發展態勢，從政府支持、技術創新、產業生態對中美兩國的產業發展進行比較分析，從中得出促進我國人工智能產業發展的啟示。

關鍵詞：人工智能；產業發展；啟示建議

一、美國人工智能產業發展態勢

美國在人工智能 （AI）領域的投入和成果目前仍處于領先地位。近年來，隨著數據量的大幅增長、先進算法的進步和計算能力的提升，美國人工智能產業保持領先態勢，主要表現在以下三個方面。

（一）強化頂層設計，全面協同共進

美國人工智能發展呈現跨黨派協同、軍方深入介入、全社會融合發展的戰略態勢。政府對人工智能發展給予了高度的重視，從國家戰略層面為人工智能的發展規劃布局。奧巴馬政府時期將人工智能上升到國家戰略高度，特朗普政府時期確立人工智能 “美國優先”的發展戰略，拜登政府時期接連發布多項舉措，助推人工智能的全面發展。由于人工智能軍事化應用的巨大價值，美國軍方對人工智能的發展也高度關注，出臺 《國防部人工智能戰略 （2018）》 《數據、分析和人工智能應用戰略》等系列戰略規劃，持續部署先進技術以建立持久優勢。科技巨頭、學術巨頭、金融機構也紛紛加入人工智能領域的研究浪潮中。美國在人工智能發展頂層規劃下進行多主體融合發展、協同創新，以突破行業間傳統的封閉思維定式，最大限度地發揮各行業、各系統的優勢，以形成推進國家人工智能發展合力。

（二）引領技術前沿，維護安全可信

美國在人工智能技術創新方面具有顯著優勢，已進入技術創新成熟期。[1]人工智能的發展具有三大基礎要素：算法、算力和數據。在算法方面，美國的研究機構和企業在深度學習、機器學習等領域取得了重大突破，推出了ChatGPT等具有革命性的前沿技術。[2]隨著生成式AI的發展，算力正逐漸成為人工智能領域的核心生產力。在先進芯片的設計、制造方面，美國擁有英特爾、英偉達、AMD等眾多領先的公司和研究機構，加上Frontier、Aurora等超級計算機的加持，為AI應用的規模化部署提供了強大的計算能力。另外，美國注重預防前沿技術所帶來的倫理安全問題，從國家政策、行業規范、社會監管等三個方面不斷強化人工智能行業的安全應用，重點強調技術安全性和有效性、保護數據隱私以及人類參與決策等方面的問題，以安全可靠的人工智能促進創新、競爭和合作。在美國相關政策制定者看來，嚴格的監管環境并不妨礙人工智能前沿創新，而是為了更好地提高創新市場化效率。

（三）構建產業生態，培養新型人才

美國的人工智能產業生態非常完善，涵蓋硬件、軟件、服務和應用等多個領域。許多科技巨頭如谷歌、微軟、亞馬遜等在人工智能領域都有廣泛的布局，涉及云計算、大數據、機器學習等多個方面。企業與學術機構、政府機關建立了緊密的合作生態體系，共同開展研發項目和應用探索，不斷推動人工智能技術的進步和商業化應用。如在制造行業，利用人工智能技術使云端平臺鏈接產業上中下游，形成智能化的制造業生態系統。在產業生態的構建之外，美國非常注重人工智能人才的培養。一是培養面向未來的人工智能人才，美國于2019年便啟動了K-12人工智能教育行動，旨在提高中小學生的計算思維技能，使其能夠在數字時代成為創造者；二是通過經費傾斜加大人工智能人才全民化培養力度，組建多元化人工智能人才隊伍、強化STEM人才培養、提升全民數字素養。[3]另外，采取靈活的移民政策以吸引國外相關領域人才。據相關調查統計，美國人工智能頂尖博士生中，超過60%的人出生于國外，國外人工智能勞動力對美國人工智能產業的發展發揮了重要的作用。

二、中美兩國人工智能產業發展比較分析

隨著新科技革命的興起，中美兩國人工智能產業發展將會對全球技術發展態勢產生前驅性影響。美國人工智能領域起步較早，產業發展較為成熟，先行迭代優勢使其在全球處于領先地位。我國人工智能領域起步晚，客觀上與美國仍存在差距，但中國具有自身的產業發展比較優勢，目前正處于奮力趕超階段。

（一）政府支持：中國強“統籌”，美國重“協作”

我國大力發揮市場經濟基礎上政府集中力量辦大事的舉國體制優勢，政府承擔起人工智能規劃方向的重要任務。根據AI產業發展不同階段的不同特點制定針對性系統發展規劃，先后發布了 《新一代人工智能發展規劃》 《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等文件，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢。國家戰略和政府推動是中國人工智能技術和產業健康發展的基礎，頂層規劃推動人工智能長期性、系統性、創新性發展。在國家規劃的明確引導下，AI項目的研發致力于發揮不同科研創新體的異質性效能。美國從最高決策層來推動人工智能戰略的制定和實施，通過有效分配聯合資源來促進技術的合作發展。通過系列政策擴大國內公私合作伙伴關系，建立廣泛的國際民主科技聯盟。政府還設立了國家科學技術委員會、白宮科技政策辦公室等部門協同制定政策、統籌資金，后續建立了人工智能工作組、人工智能特別委員會等小組以深化產學研界合作，形成創新合力。但由多個部門合作來推動人工智能戰略的落實，在支持缺位的情況下相關研究會受到極大約束。

（二）技術創新：中國強“理論”，美國重“前沿”

科技論文是科學創新成果的重要載體，我國在人工智能期刊、會議和存儲庫出版物總量上處于領先地位。我國在人工智能領域的創新活動起步晚，但進步快，尤其是出臺人工智能相關發展規劃的政策后，發文數增速顯著提升，于2017年超越美國，居世界首位。根據斯坦福大學發布的 《AI Index Report 2023》，我國是AI領域學術發表最多的國家，過去10年發布AI論文最多的機構中，前9名來自我國的機構，具有極大的科研理論優勢。美國是三次人工智能浪潮的發源地，通過多年投入大量科研經費以及積累的豐富研發經驗，在技術創新方面形成了顯著的基礎與先發優勢。美國重點布局前沿性技術，著力推進多學科交叉研究以掌握未來主導權，在人工智能發展所需的基礎理論和下一代人工智能技術突破上 “搶跑道”。[4]人工智能領域現有算法、機器學習和深度學習框架大都由美國開創，基本來自谷歌、微軟等科技巨頭公司。另外，美國注重持續開發人工智能的新算法和新模型，如OpenAI于2022年發布全球規模最大的預訓練模型GPT-3及AI聊天機器人ChatGPT，掀起AI領域的新浪潮。

（三）產業生態：中國強“自主”，美國重“協作”

我國側重于內，人工智能發展戰略核心在于建立全產業鏈的獨立自主創新生態體系，在基礎研究、場景應用、關鍵領域、人才建設等方面實現自主化，由點及面地建立與優化本土AI創新生態體系。在科技企業、人工智能創新中心、學術研發基地等機構的合作支持下，不斷提升人工智能技術的成果轉化和商業化落地效率，形成相互依存、相互作用的創新聚集效應，整合產業生態系統整體的創新能力。我國人工智能產業生態中應用層面發展迅速，AI產業應用全面推進，產生大量應用數據反哺生態發展。美國內外兼顧，致力于構建引領世界科技變革的強大、可持續性人工智能創新生態。重視搭建大學、研究機構和企業之間的橋梁，將人工智能的理論研究成果更快、更及時地轉入實際應用領域并大量推廣商用。美國加快建立人工智能研究院網絡，國家科學基金會與各政府部門、科技巨頭企業聯合組建人工智能研究院。國家科學基金會還與斯坦福大學、麻省理工學院等機構共建人工智能研究所，重點針對交叉學科及大規模人工智能研究，涉及物理學、數學、計算信息科學、生物和認知科學等多個學科，致力于建立一個全球人工智能數據共享、研發協調、能力建設和人才交流的合作伙伴網絡，打造引領世界前沿的生態體系。

三、對中國人工智能產業發展的建議

（一）以長期戰略視角對抗美國“競爭+選擇性接觸”戰略

美國將人工智能技術作為對華競爭的關鍵領域和核心技術手段，美國的戰略目標是在人工智能競爭中全面勝出，對中國人工智能戰略采取 “競爭+選擇性接觸”戰略，一方面，美國推動對華科技戰的全面升級，從 “小院高墻”到 “全面脫鉤”，再到 “精準脫鉤”，美國在人工智能戰略上全面把中國作為關鍵競爭對手，通過技術管控和盟友關系全面遏制中國人工智能技術的進步；另一方面，美國通過新的立法和產業政策補貼支撐其國內科技創新發展，美國政府通過財政、貨幣、人才等政策干擾市場秩序，希望強化美國人工智能技術的國防工業基礎，希望形成獨立自主的人工智能產業和技術體系。美國對我國采取的戰略主要是維護人工智能技術的全球經濟紅利和由此造就的軍事與國家安全優勢，因此美國人工智能發展戰略是長期戰略，是專門針對中國的戰略，是與中國進行全面戰略競爭的戰略。我國要以長期戰略競爭的視角來布局人工智能發展戰略、技術重點、產業鏈供應鏈、人才培養、市場競爭等，需要長期、持續、穩定的戰略決心，把立足自我、自主創新、國際技術合作全面統籌起來，以戰略進攻、戰略相持、戰略反攻三段論來全面制定科學的發展戰略。

（二）探索面向人工智能關鍵核心領域的“揭榜掛帥”遴選機制

盡管我國人工智能產業體系比較齊全、人工智能技術的應用相當廣泛，但我國人工智能技術面臨的核心問題是核心基礎技術薄弱、關鍵核心領域應用受制于人等關鍵問題。特別是芯片等人工智能關鍵核心技術缺失，成為我國人工智能發展戰略面臨的 “卡脖子”難題。我國應該在基礎研究領域更為關注底層技術，建議上級有關部門主導開展人工智能領域的 “揭榜掛帥”工作，特別是針對關鍵的核心領域，定向征集并選擇一批有創新實力的團隊。通過制定詳細的 “任務清單”，在人工智能的各個細分領域中發掘并支持那些具備專業、獨特和領先技術的 “領頭羊”和 “先鋒隊”。充分利用各類主體科技創新資源，重點突破一批技術先進、性能優秀、應用效果好的人工智能核心關鍵技術。我國人工智能技術和產業要實現長期可持續發展，必須在基礎研究上下大功夫，同時改善基礎研究的科技體制，建立基礎研究領域的激勵機制，利用制度優勢形成基礎研究攻關的強大綜合能力。

（三）強化對AI技術數據、算力算法等核心要素協同布局

根據人工智能技術和產業發展的特點，數據、算法、算力對人工智能技術進步和產業發展具有基礎性功能，但是如何統籌協調三大要素形成合力，需要政府和市場共同發揮作用。數據是人工智能的基礎，數據質量和數量決定了算法的效果和性能；算力是人工智能領域中最基礎、最重要的因素之一；算法是指實現某種特定功能的計算步驟。目前，我國人工智能產業數據、算法和算力之間的配合還沒有完全形成，數據分割、算法不能自主、算力基礎設施重復建設等問題比較突出。要想實現我國人工智能技術的跨越式發展，需要強化對人工智能技術數據、算法、算力的協同布局，在產業鏈、企業層面、區域之間要實現人工智能技術的協同創新，鼓勵企業和平臺進行一體化創新協作，實現人工智能技術的一體化發展。我國應強化人工智能產業相關企業的軟硬件協同布局，如鼓勵百度飛槳、曠視、商湯Parrots、華為鴻蒙操作系統等軟件框架，與寒武紀 （MLU）、華為 （昇騰）、天數智芯等芯片設計企業強強聯合，與北方華創、長電科技、芯源微等上下游企業形成良好的外部合作，實現我國自主知識產權的 “框架+AI芯片”的人工智能生態體系。

（四）依托智能芯片打造人工智能自主軟硬件產業生態

縱觀科技產業化發展的基本規律，PC時代的Wintel體系 （微軟+Intel）以及移動終端時代的AA體系 （ARM + Android），都是通過打造封閉且完整的產業生態來把控產業的主導權，并且長期處于絕對行業壟斷地位。目前，人工智能產業屬于新興領域，尚未形成絕對主導的技術路徑依賴，也沒有形成自我封閉的生態系統，人工智能軟硬件協同仍然處于起步階段，這使構建以智能芯片為核心的中國人工智能自主軟硬件產業生態成為可能。面對以上發展契機，未來應重點面向集成電路設計與制造工藝節點的演進升級需求，2030年前以實現28nm節點工藝全國產業化為首要發展目標，加強集成電路設計、制造、裝備和材料企業間協作，突破人工智能芯片設計、制造、封裝等關鍵技術，實現智能芯片的自主制造。同時，為了形成人工智能全產業鏈生產線，要對首臺 （套）重大技術裝備、材料、軟件加大獎勵，對于使用國產化首臺 （套）重大裝備的用戶企業，按照國產化比例在該企業增值稅、設備折舊上給予適當稅收優惠，解決人工智能產業鏈普遍存在的 “企業不敢用、用戶不敢認”的難題。

四、結束語

當前我國人工智能產業發展正處于突破性發展的關鍵窗口期，我國需強化其產業發展的戰略性、前沿性、突破性特征，采用長期戰略視角探索關鍵核心領域，以核心要素協同布局推動人工智能產業高質量發展。

參考文獻：

[1] 王山，陳昌兵.中美人工智能技術創新的動態比較：基于人工智能技術創新大數據的多S曲線模型分析[J].北京工業大學學報（社會科學版），2023，23（03）：54-67.

[2] 亨利·基辛格，埃里克·施密特，丹尼爾·胡滕洛赫爾.人工智能時代與人類未來[M].北京：中信出版社，2023.

[3] 蘇紅.美國如何強力布局人工智能教育[N].光明日報，2022-01-20（001）.

[4] 丁佳豪，趙程程.中美人工智能國家戰略策動路徑比較[J].上海質量，2023（5）：17-20.