關(guān)于人工智能領(lǐng)域的中美對比一直都是一個(gè)熱點(diǎn)話題。一方面，這是中國第一次在一個(gè)重要的技術(shù)革命領(lǐng)域扮演重要角色；另一方面，很多人又會(huì)把它同中美兩國之間的實(shí)力對比聯(lián)系起來。不過，中美在人工智能領(lǐng)域之間的實(shí)力對比究竟是怎樣的呢？長江商學(xué)院的許成鋼教授和武漢大學(xué)的崔曉暉教授，在3月20號發(fā)布了一份報(bào)告《中國人工智能指數(shù)報(bào)告》。這份報(bào)告從學(xué)術(shù)論文、產(chǎn)業(yè)公司等層面，給出了一個(gè)詳盡的回答。

　　先來看下學(xué)術(shù)論文這個(gè)指標(biāo)。從總量來看，中國人工智能領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量，從2006年開始快速增長。到今天，論文數(shù)量已經(jīng)在快速接近美國。不過，在論文的引用率方面，兩國的差距仍然很明顯。

　　如果一篇論文被引用的次數(shù)超過1000次，那么這篇論文就是一個(gè)千級論文。按千級論文來衡量，中國學(xué)者在2004年、2005年和2007年各發(fā)表了一篇千級論文，同一時(shí)期美國學(xué)者發(fā)表了12篇。

　　如果一篇論文發(fā)表之后從沒有被引用過，那么這篇論文是零級論文。中國學(xué)者的零級論文數(shù)量，從2007年之后，大幅超越了美國。

　　你可能以為零級論文就是質(zhì)量不好。但是報(bào)告說，其實(shí)并不能說這些論文質(zhì)量就不高。因?yàn)閳?bào)告統(tǒng)計(jì)的所有論文，都是在同行評議的專業(yè)期刊發(fā)表的，都有學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)作為保證。

　　許成鋼教授分析，出現(xiàn)這種情況可能有兩個(gè)原因。一個(gè)原因是，零級論文討論的問題主要是應(yīng)用性的。論文主題本身應(yīng)用范圍狹窄，因此沒有被引用。不過，被引用次數(shù)很多的論文，往往在普遍方法論層面有開創(chuàng)性。從這個(gè)現(xiàn)象也可以看出，在基礎(chǔ)方法論方面，美國仍然領(lǐng)先中國。

　　另一個(gè)原因是激勵(lì)方面，“中國的科研體制是計(jì)算研究人員在國際期刊上發(fā)了多少篇文章，為了職稱評定，學(xué)者被迫拼命發(fā)文章，卻不注重文章的影響力和價(jià)值貢獻(xiàn)。”

　　再來看下產(chǎn)業(yè)和公司層面。在人工智能創(chuàng)業(yè)公司方面，中國經(jīng)歷了一個(gè)先升后降的過程，美國則正好相反。

　　報(bào)告說，中國活躍的人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司，在2012年之前多于美國。但是在2012年之后，美國反超了中國。而且，在美國人工智能創(chuàng)業(yè)公司增長的同時(shí)，中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量反而在下降。尤其是2016年之后，美國人工智能創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量快速增長，到2018年時(shí)超過了600家。中國公司的數(shù)量在2016年達(dá)到了高峰，超過400家，但是到2018年，下降到了不到200家。

　　報(bào)告說：“人工智能產(chǎn)業(yè)需要長期研發(fā)投入，短期很難獲得收益。中美兩國活躍的創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量對比，似乎表明中國在人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的投入后勁不足。”

　　報(bào)告的另外兩個(gè)衡量維度是開源AI軟件包和AI人才。

　　在人工智能從業(yè)者使用的開源軟件包方面，絕大多數(shù)中國從業(yè)者使用的軟件包，都是美國機(jī)構(gòu)開發(fā)的?？傮w上，中美兩國人工智能研究者關(guān)注開源AI軟件包中，由美國機(jī)構(gòu)開發(fā)的數(shù)量是中國機(jī)構(gòu)開發(fā)的20多倍。

　　報(bào)告說，這表明了中國研究者在基本算法方面，對美國開源軟件包的依賴。許成鋼教授還進(jìn)一步說，在人工智能的基本算法、芯片和傳感器等方面，中國不僅落后于美國，也落后于英國、德國、日本和以色列。

　　在人才方面，報(bào)告引用了領(lǐng)英人才數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。中國AI人才總數(shù)為5萬人，美國則為83萬人。同時(shí)，美國AI人才在經(jīng)驗(yàn)方面也更勝一籌。只有不到39%的中國AI人才在AI領(lǐng)域工作10年以上，美國則為71%。

　　以上就是長江商學(xué)院和武漢大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，從多個(gè)維度對中美人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)力的比較。從這份報(bào)告可以看出，中國在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有不錯(cuò)的投入和實(shí)力。但其實(shí)在基礎(chǔ)方法論論文、產(chǎn)業(yè)投資的后勁、基本算法等技術(shù)，以及人才儲(chǔ)備上，中國同美國相比仍有不小的差距。

　　大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為，“先入為主”作為一種先發(fā)優(yōu)勢，往往能夠奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，作為新技術(shù)的代表，人工智能行業(yè)同樣如此。美國作為世界上的超級大國，在很多領(lǐng)域具有上述優(yōu)勢。任何行業(yè)在方法論層面的創(chuàng)新最根本的因素在于時(shí)間的積淀，美國在人工智能領(lǐng)域的投入符合這一點(diǎn)。應(yīng)用層面的創(chuàng)新迭代很快，對于中國的創(chuàng)業(yè)者來說，通過學(xué)習(xí)掌握精髓是必修之課，而更重要的在于通過實(shí)踐，在驗(yàn)證已有方法論的同時(shí)繼續(xù)創(chuàng)新，從實(shí)踐創(chuàng)新上升到理論創(chuàng)新，這樣的成長才有可能追上甚至超越對手。先發(fā)并不能恒久，唯有持續(xù)精進(jìn)才能逐步創(chuàng)造出長期優(yōu)勢。

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