美国人工智能产业发展态势及其对我国的启示

郑泊蕾

摘要：人工智能作为当前全球科技领域的前沿热点，已成为社会发展的重要驱动力。本文通过分析美国人工智能产业的发展态势，从政府支持、技术创新、产业生态对中美两国的产业发展进行比较分析，从中得出促进我国人工智能产业发展的启示。

关键词：人工智能；产业发展；启示建议

一、美国人工智能产业发展态势

美国在人工智能 （AI）领域的投入和成果目前仍处于领先地位。近年来，随着数据量的大幅增长、先进算法的进步和計算能力的提升，美国人工智能产业保持领先态势，主要表现在以下三个方面。

（一）强化顶层设计，全面协同共进

美国人工智能发展呈现跨党派协同、军方深入介入、全社会融合发展的战略态势。政府对人工智能发展给予了高度的重视，从国家战略层面为人工智能的发展规划布局。奥巴马政府时期将人工智能上升到国家战略高度，特朗普政府时期确立人工智能 “美国优先”的发展战略，拜登政府时期接连发布多项举措，助推人工智能的全面发展。由于人工智能军事化应用的巨大价值，美国军方对人工智能的发展也高度关注，出台 《国防部人工智能战略 （2018）》 《数据、分析和人工智能应用战略》等系列战略规划，持续部署先进技术以建立持久优势。科技巨头、学术巨头、金融机构也纷纷加入人工智能领域的研究浪潮中。美国在人工智能发展顶层规划下进行多主体融合发展、协同创新，以突破行业间传统的封闭思维定式，最大限度地发挥各行业、各系统的优势，以形成推进国家人工智能发展合力。

（二）引领技术前沿，维护安全可信

美国在人工智能技术创新方面具有显著优势，已进入技术创新成熟期。[1]人工智能的发展具有三大基础要素：算法、算力和数据。在算法方面，美国的研究机构和企业在深度学习、机器学习等领域取得了重大突破，推出了ChatGPT等具有革命性的前沿技术。[2]随着生成式AI的发展，算力正逐渐成为人工智能领域的核心生产力。在先进芯片的设计、制造方面，美国拥有英特尔、英伟达、AMD等众多领先的公司和研究机构，加上Frontier、Aurora等超级计算机的加持，为AI应用的规模化部署提供了强大的计算能力。另外，美国注重预防前沿技术所带来的伦理安全问题，从国家政策、行业规范、社会监管等三个方面不断强化人工智能行业的安全应用，重点强调技术安全性和有效性、保护数据隐私以及人类参与决策等方面的问题，以安全可靠的人工智能促进创新、竞争和合作。在美国相关政策制定者看来，严格的监管环境并不妨碍人工智能前沿创新，而是为了更好地提高创新市场化效率。

（三）构建产业生态，培养新型人才

美国的人工智能产业生态非常完善，涵盖硬件、软件、服务和应用等多个领域。许多科技巨头如谷歌、微软、亚马逊等在人工智能领域都有广泛的布局，涉及云计算、大数据、机器学习等多个方面。企业与学术机构、政府机关建立了紧密的合作生态体系，共同开展研发项目和应用探索，不断推动人工智能技术的进步和商业化应用。如在制造行业，利用人工智能技术使云端平台链接产业上中下游，形成智能化的制造业生态系统。在产业生态的构建之外，美国非常注重人工智能人才的培养。一是培养面向未来的人工智能人才，美国于2019年便启动了K-12人工智能教育行动，旨在提高中小学生的计算思维技能，使其能够在数字时代成为创造者；二是通过经费倾斜加大人工智能人才全民化培养力度，组建多元化人工智能人才队伍、强化STEM人才培养、提升全民数字素养。[3]另外，采取灵活的移民政策以吸引国外相关领域人才。据相关调查统计，美国人工智能顶尖博士生中，超过60%的人出生于国外，国外人工智能劳动力对美国人工智能产业的发展发挥了重要的作用。

二、中美两国人工智能产业发展比较分析

随着新科技革命的兴起，中美两国人工智能产业发展将会对全球技术发展态势产生前驱性影响。美国人工智能领域起步较早，产业发展较为成熟，先行迭代优势使其在全球处于领先地位。我国人工智能领域起步晚，客观上与美国仍存在差距，但中国具有自身的产业发展比较优势，目前正处于奋力赶超阶段。

（一）政府支持：中国强“统筹”，美国重“协作”

我国大力发挥市场经济基础上政府集中力量办大事的举国体制优势，政府承担起人工智能规划方向的重要任务。根据AI产业发展不同阶段的不同特点制定针对性系统发展规划，先后发布了 《新一代人工智能发展规划》 《生成式人工智能服务管理暂行办法》等文件，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。国家战略和政府推动是中国人工智能技术和产业健康发展的基础，顶层规划推动人工智能长期性、系统性、创新性发展。在国家规划的明确引导下，AI项目的研发致力于发挥不同科研创新体的异质性效能。美国从最高决策层来推动人工智能战略的制定和实施，通过有效分配联合资源来促进技术的合作发展。通过系列政策扩大国内公私合作伙伴关系，建立广泛的国际民主科技联盟。政府还设立了国家科学技术委员会、白宫科技政策办公室等部门协同制定政策、统筹资金，后续建立了人工智能工作组、人工智能特别委员会等小组以深化产学研界合作，形成创新合力。但由多个部门合作来推动人工智能战略的落实，在支持缺位的情况下相关研究会受到极大约束。

（二）技术创新：中国强“理论”，美国重“前沿”

科技论文是科学创新成果的重要载体，我国在人工智能期刊、会议和存储库出版物总量上处于领先地位。我国在人工智能领域的创新活动起步晚，但进步快，尤其是出台人工智能相关发展规划的政策后，发文数增速显著提升，于2017年超越美国，居世界首位。根据斯坦福大学发布的 《AI Index Report 2023》，我国是AI领域学术发表最多的国家，过去10年发布AI论文最多的机构中，前9名来自我国的机构，具有极大的科研理论优势。美国是三次人工智能浪潮的发源地，通过多年投入大量科研经费以及积累的丰富研发经验，在技术创新方面形成了显著的基础与先发优势。美国重点布局前沿性技术，着力推进多学科交叉研究以掌握未来主导权，在人工智能发展所需的基础理论和下一代人工智能技术突破上 “抢跑道”。[4]人工智能领域现有算法、机器学习和深度学习框架大都由美国开创，基本来自谷歌、微软等科技巨头公司。另外，美国注重持续开发人工智能的新算法和新模型，如OpenAI于2022年发布全球规模最大的预训练模型GPT-3及AI聊天机器人ChatGPT，掀起AI领域的新浪潮。

（三）产业生态：中国强“自主”，美国重“协作”

我国侧重于内，人工智能发展战略核心在于建立全产业链的独立自主创新生态体系，在基础研究、场景应用、关键领域、人才建设等方面实现自主化，由点及面地建立与优化本土AI创新生态体系。在科技企业、人工智能创新中心、学术研发基地等机构的合作支持下，不断提升人工智能技术的成果转化和商业化落地效率，形成相互依存、相互作用的创新聚集效应，整合产业生态系统整体的创新能力。我国人工智能产业生态中应用层面发展迅速，AI产业应用全面推进，产生大量应用数据反哺生态发展。美国内外兼顾，致力于构建引领世界科技变革的强大、可持续性人工智能创新生态。重视搭建大学、研究机构和企业之间的桥梁，将人工智能的理论研究成果更快、更及时地转入实际应用领域并大量推广商用。美国加快建立人工智能研究院网络，国家科学基金会与各政府部门、科技巨头企业联合组建人工智能研究院。国家科学基金会还与斯坦福大学、麻省理工学院等机构共建人工智能研究所，重点针对交叉学科及大规模人工智能研究，涉及物理学、数学、计算信息科学、生物和认知科学等多个学科，致力于建立一个全球人工智能数据共享、研发协调、能力建设和人才交流的合作伙伴网络，打造引领世界前沿的生态体系。

三、对中国人工智能产业发展的建议

（一）以长期战略视角对抗美国“竞争+选择性接触”战略

美国将人工智能技术作为对华竞争的关键领域和核心技术手段，美国的战略目标是在人工智能竞争中全面胜出，对中国人工智能战略采取 “竞争+选择性接触”战略，一方面，美国推动对华科技战的全面升级，从 “小院高墙”到 “全面脱钩”，再到 “精准脱钩”，美国在人工智能战略上全面把中国作为关键竞争对手，通过技术管控和盟友关系全面遏制中国人工智能技术的进步；另一方面，美国通过新的立法和产业政策补贴支撑其国内科技创新发展，美国政府通过财政、货币、人才等政策干扰市场秩序，希望强化美国人工智能技术的国防工业基础，希望形成独立自主的人工智能产业和技术体系。美国对我国采取的战略主要是维护人工智能技术的全球经济红利和由此造就的军事与国家安全优势，因此美国人工智能发展战略是长期战略，是专门针对中国的战略，是与中国进行全面战略竞争的战略。我国要以长期战略竞争的视角来布局人工智能发展战略、技术重点、产业链供应链、人才培养、市场竞争等，需要长期、持续、稳定的战略决心，把立足自我、自主创新、国际技术合作全面统筹起来，以战略进攻、战略相持、战略反攻三段论来全面制定科学的发展战略。

（二）探索面向人工智能关键核心领域的“揭榜挂帅”遴选机制

尽管我国人工智能产业体系比较齐全、人工智能技术的应用相当广泛，但我国人工智能技术面临的核心问题是核心基础技术薄弱、关键核心领域应用受制于人等关键问题。特别是芯片等人工智能关键核心技术缺失，成为我国人工智能发展战略面临的 “卡脖子”难题。我国应该在基础研究领域更为关注底层技术，建议上级有关部门主导开展人工智能领域的 “揭榜挂帅”工作，特别是针对关键的核心领域，定向征集并选择一批有创新实力的团队。通过制定详细的 “任务清单”，在人工智能的各个细分领域中发掘并支持那些具备专业、独特和领先技术的 “领头羊”和 “先锋队”。充分利用各类主体科技创新资源，重点突破一批技术先进、性能优秀、应用效果好的人工智能核心关键技术。我国人工智能技术和产业要实现长期可持续发展，必须在基础研究上下大功夫，同时改善基础研究的科技体制，建立基础研究领域的激励机制，利用制度优势形成基础研究攻关的强大综合能力。

（三）强化对AI技术数据、算力算法等核心要素协同布局

根据人工智能技术和产业发展的特点，数据、算法、算力对人工智能技术进步和产业发展具有基础性功能，但是如何统筹协调三大要素形成合力，需要政府和市场共同发挥作用。数据是人工智能的基础，数据质量和数量决定了算法的效果和性能；算力是人工智能领域中最基础、最重要的因素之一；算法是指实现某种特定功能的计算步骤。目前，我国人工智能产业数据、算法和算力之间的配合还没有完全形成，数据分割、算法不能自主、算力基础设施重复建设等问题比较突出。要想实现我国人工智能技术的跨越式发展，需要强化对人工智能技术数据、算法、算力的协同布局，在产业链、企业层面、区域之间要实现人工智能技术的协同创新，鼓励企业和平台进行一体化创新协作，实现人工智能技术的一体化发展。我国应强化人工智能产业相关企业的软硬件协同布局，如鼓励百度飞桨、旷视、商汤Parrots、华为鸿蒙操作系统等软件框架，与寒武纪 （MLU）、华为 （昇腾）、天数智芯等芯片设计企业强强联合，与北方华创、长电科技、芯源微等上下游企业形成良好的外部合作，实现我国自主知识产权的 “框架+AI芯片”的人工智能生态体系。

（四）依托智能芯片打造人工智能自主软硬件产业生态

纵观科技产业化发展的基本规律，PC时代的Wintel体系 （微软+Intel）以及移动终端时代的AA体系 （ARM + Android），都是通过打造封闭且完整的产业生态来把控产业的主导权，并且长期处于绝对行业垄断地位。目前，人工智能产业属于新兴领域，尚未形成绝对主导的技术路径依赖，也没有形成自我封闭的生态系统，人工智能软硬件协同仍然处于起步阶段，这使构建以智能芯片为核心的中国人工智能自主软硬件产业生态成为可能。面对以上发展契机，未来应重点面向集成电路设计与制造工艺节点的演进升级需求，2030年前以实现28nm节点工艺全国产业化为首要发展目标，加强集成电路设计、制造、装备和材料企业间协作，突破人工智能芯片设计、制造、封装等关键技术，实现智能芯片的自主制造。同时，为了形成人工智能全产业链生产线，要对首台 （套）重大技术装备、材料、软件加大奖励，对于使用国产化首台 （套）重大装备的用户企业，按照国产化比例在该企业增值税、设备折旧上给予适当税收优惠，解决人工智能产业链普遍存在的 “企业不敢用、用户不敢认”的难题。

四、结束语

当前我国人工智能产业发展正处于突破性发展的关键窗口期，我国需强化其产业发展的战略性、前沿性、突破性特征，采用长期战略视角探索关键核心领域，以核心要素协同布局推动人工智能产业高质量发展。

参考文献：

[1] 王山，陈昌兵.中美人工智能技术创新的动态比较：基于人工智能技術创新大数据的多S曲线模型分析[J].北京工业大学学报（社会科学版），2023，23（03）：54-67.

[2] 亨利·基辛格，埃里克·施密特，丹尼尔·胡滕洛赫尔.人工智能时代与人类未来[M].北京：中信出版社，2023.

[3] 苏红.美国如何强力布局人工智能教育[N].光明日报，2022-01-20（001）.

[4] 丁佳豪，赵程程.中美人工智能国家战略策动路径比较[J].上海质量，2023（5）：17-20.