一、背景及比較方法

　　人工智能是促進經(jīng)濟、安全和社會發(fā)展的基礎(chǔ)性技術(shù)。在人工智能研發(fā)與應(yīng)用領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位的國家，將掌握該技術(shù)的未來，并獲得競爭力的大幅提升，而落后的國家則可能在關(guān)鍵行業(yè)失去競爭優(yōu)勢。因此，世界主要國家當前都爭相推進人工智能發(fā)展，其中30多個國家還專門制定了本國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。許多國家在人工智能發(fā)展上取得了引人矚目的進步，比如，印度人工智能人才數(shù)量快速增加，以色列人工智能領(lǐng)域人均私營投資額達到較高水平，澳大利亞深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量大幅攀升。鑒于美國、中國、歐盟人工智能整體實力高于其他國家，報告基于投資、人才、研究、硬件、應(yīng)用、數(shù)據(jù)六類31個指標，對這3個國家/地區(qū)的人工智能發(fā)展現(xiàn)狀進行了詳細比較。報告將31個指標視為一個總分100分的評分體系，給每個指標確定了一個權(quán)重分值（1～5分），然后按比例計算出美、中、歐在這一指標上的具體得分?？紤]到勞動力規(guī)模對結(jié)果的影響，報告對每一指標都分別計算絕對值和按勞動力規(guī)模調(diào)整值。

　　二、主要結(jié)論

　　經(jīng)評估，在100分的總分中，美國得分44.6（經(jīng)勞動力規(guī)模調(diào)整后為58.0），在人工智能投資、人才、研究和硬件4類指標中處于總體領(lǐng)先地位;中國得分32.0（經(jīng)勞動力規(guī)模調(diào)整后為17.8），在應(yīng)用和數(shù)據(jù)2類指標中處于領(lǐng)先地位;歐盟得分23.3（經(jīng)勞動力規(guī)模調(diào)整后為24.2），僅在人才類個別指標上表現(xiàn)較好，沒有突出的大類指標領(lǐng)先優(yōu)勢。此外，美、中、歐人工智能發(fā)展有一個重要趨勢：中國在超過半數(shù)指標中，縮小了與美國的差距或擴大了自身的領(lǐng)先優(yōu)勢，歐盟只在略多于1/4的指標中取得進步，意味著美國在近3/4的指標中維持或擴大了對歐盟的優(yōu)勢。

　　美國繼續(xù)保持人工智能發(fā)展總體領(lǐng)先地位。盡管中國在有關(guān)指標上也取得了進步，但美國的總體領(lǐng)先優(yōu)勢仍然小幅提升。投資類指標方面，美國在風險投資、私募股權(quán)融資等權(quán)重較大的指標上表現(xiàn)出色，比如，美國擁有中、歐不可同日而語的人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量，這些初創(chuàng)企業(yè)在2019年籌集的風險資金和私募基金比中國多出80億美元。人才類指標方面，截至2018年的數(shù)據(jù)顯示，美國的頂級人工智能研究人員數(shù)量、頂級人工智能研究人員從事教育行業(yè)的比例顯著高于中、歐。研究類指標方面，2019年美國軟件和計算機服務(wù)公司的研發(fā)支出是中、歐這一數(shù)值總和的3倍;美國人工智能研究的平均質(zhì)量仍然高于中、歐。硬件類指標方面，世界15大半導(dǎo)體銷售公司中，超過半數(shù)在美國;美國人工智能芯片設(shè)計公司的數(shù)量仍然遙遙領(lǐng)先于中、歐。

　　歐盟人工智能發(fā)展相對美國總體上落后但個別指標略有進步。研究類指標方面，歐盟軟件和計算機服務(wù)公司的研發(fā)支出仍與美國差距巨大;2018年歐盟人工智能論文質(zhì)量有所提升，美國則有所下降。投資類指標方面，歐盟人工智能公司獲得的投資繼續(xù)大幅落后于美國，在融資交易數(shù)量、人工智能公司收購數(shù)量、籌集資金超過100萬美元的人工智能公司數(shù)量上，與美國的差距進一步拉大。但2016至2019年，歐盟人工智能企業(yè)籌集的風險資金和私募融資相對美國籌集融資的百分比已從13%提高到22%。此外，由于歐盟的諸多指標數(shù)據(jù)嚴重依賴于英國的發(fā)展，英國脫歐將在絕對水平和人均水平上削弱歐盟的人工智能實力。

　　三、對美歐建議

　　美國應(yīng)實施更積極主動的人工智能發(fā)展策略。一是加強人工智能人才建設(shè)。向國家科學(xué)基金會撥款，加強對人工智能研究的資助和獎勵，主要補助承諾在學(xué)術(shù)界堅守一定期限的大學(xué)教授;為人工智能專業(yè)學(xué)生提供更多獎學(xué)金，壯大國內(nèi)人工智能人才隊伍;通過提高H-1B簽證（專業(yè)崗位外國公民在美臨時工作簽證）頒發(fā)上限等措施，吸引世界頂尖人工智能人才赴美工作。二是促進研發(fā)。提高研發(fā)稅收抵免率，縮小與世界其他國家的差距，比如中國的研發(fā)稅收補貼是美國的2.7倍。三是加快人工智能部署。加大力度采用人工智能;確保聯(lián)邦數(shù)據(jù)隱私立法不會限制數(shù)據(jù)采集和人工智能應(yīng)用。四是推進聯(lián)盟合作。G7集團2020年6月創(chuàng)建“全球人工智能伙伴關(guān)系”（GPAI），致力于促進成員國之間的人工智能前沿技術(shù)研究與應(yīng)用合作。美國作為成員國之一，應(yīng)確保該機制加強成員國之間的聯(lián)合，更好地與中國競爭，而不是走上對人工智能發(fā)展實施過多監(jiān)管的歐盟道路。GPAI成員國也應(yīng)發(fā)展共享數(shù)據(jù)庫，合作應(yīng)對人工智能系統(tǒng)可靠性評估等挑戰(zhàn)，并利用一系列國際獎賽促進造福公眾的人工智能系統(tǒng)發(fā)展。

　　歐盟應(yīng)改變監(jiān)管體系以促進人工智能創(chuàng)新。一是放松對人工智能發(fā)展的監(jiān)管限制。歐盟及其成員國面臨的最大挑戰(zhàn)在于，歐洲人普遍懼怕、限制而不是歡迎和促進人工智能技術(shù)發(fā)展，因此，歐盟至今仍在推行限制數(shù)據(jù)收集和使用的《通用數(shù)據(jù)保護條例》;2020年11月剛剛出臺的《數(shù)據(jù)治理法》，在提出允許個人捐贈數(shù)據(jù)、創(chuàng)建歐洲數(shù)據(jù)創(chuàng)新委員會、鼓勵公共部門數(shù)據(jù)再利用等措施利好人工智能發(fā)展的同時，也提出限制商業(yè)敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)却胧欢ǔ潭纫种屏巳蚝献?。二是提高研發(fā)稅收激勵，改善歐盟軟件和計算機服務(wù)公司研發(fā)支出較低的現(xiàn)狀。三是進一步發(fā)展公立研究所，幫助企業(yè)引入新的或者顯著改進的服務(wù)。四是通過公私合作增加高性能計算中心的數(shù)量，可參照美國馬薩諸塞州政府與大學(xué)、企業(yè)合作創(chuàng)建馬薩諸塞州格林高性能計算中心的成功經(jīng)驗。
責編AJX