中、美、歐盟在人工智能領域頻頻秀肌肉，但從這份分析報告看來，中國趕超美國的勢頭越來越猛了。

8月19日消息，美國當地時間8月18日，美國數據創(chuàng)新中心（Center for Data Innovation）發(fā)布針對中國、美國和歐洲三大地區(qū)的人工智能發(fā)展報告，報告顯示，目前美國在AI發(fā)展中仍然保持領先優(yōu)勢，中國緊隨其后，歐盟排名第三。

該報告的六項分析指標分別為人才、研究、開發(fā)、應用、數據和硬件，基于100分的評分標準，三大地區(qū)的順位排名依次為美國44.2分、中國32.3分、歐盟23.5分。

中國、美國、歐盟AI發(fā)展排名和指標

值得一提的是，這項報告不僅聚焦三大地區(qū)的AI領導地位，以及對主導前沿技術（如自動駕駛汽車和其他形式的自動化）的影響，還提出了一系列具有針對性的政策建議，以幫助每個國家或地區(qū)提高其AI競爭力。

一、美國領先：AI專利和收購表現強勁

美國從上一波數字創(chuàng)新浪潮中獲得了巨大的經濟利益，許多科技巨頭在美國安身立業(yè)，如亞馬遜、蘋果、Facebook、谷歌、英特爾和微軟。與此同時，其他各個國家和地區(qū)也都在采取行動，確保自身在下一輪全球經濟數字化轉型中發(fā)揮重要作用。

該研究發(fā)現，六項分析指標中，美國在人才、研究、開發(fā)和硬件四方面均有優(yōu)勢，而中國則在應用和數據兩項保持領先。但歐盟稍顯弱勢，其在這六項指標中均無一項數據排名第一。

美國公司的強勁發(fā)展主要表現在專利和主要AI收購方面。

全球科技公司在應用領域AI專利系列排名

例如，在機器學習的15個子類別中，微軟和IBM在其中8個類別上申請了比其他實體公司更多的專利，這些專利涉及監(jiān)督學習和強化學習等方面。

此外，2012年至2016年期間，IBM在全球范圍內的AI專利申請為3677項，谷歌母公司Alphabet為2185項，微軟為1952項。

目前看來，美國依然是早期AI領域的領導者，這很大程度上歸功于美國科技巨頭們在這一領域投入的巨大財力和人力。

但報告稱，如果美國想要繼續(xù)保持這一領先地位，就需要進行更多的工作來進一步擴大自己的人才基礎，包括確保外國人才能夠輕松移民到美國，以及增加AI研究投資。

二、中國追趕：人才不足但科研質量高

目前，中國在AI方面領先于歐盟，并逐漸縮小與美國之間的差距。與此同時，中國在可用于AI開發(fā)和應用的數據方面，已建立了強大的優(yōu)勢。

有一點很重要的是，中國比歐盟和美國擁有更多的數據訪問權限，這使得研究人員們在進行AI相關的研發(fā)時，系統(tǒng)能更便利地使用大型數據集來訓練AI模型。

在風險投資和私募股權融資方面，2017年中國AI創(chuàng)企獲得的資金超過了美國創(chuàng)企。但是，在高質量AI人才方面，中國明顯落后于美國和歐盟。

AI人才指標和分數

截止2017年，國際排名前10%的國家包括意大利在內的幾個歐盟成員國，它們的AI研究人員數量均超過了中國。報告建議，中國應大規(guī)模擴大對大學AI教育的投資。

報告分析了中國、美國和歐盟的AI研究人員數量、最佳AI研究人員數量，以及AI研究人員評估人才和培養(yǎng)人才的能力。數據顯示，美國在AI人才方面以6.7分位列第一，歐盟以6.2居于第二，而位列第三的中國僅有2.1分。

但可觀的是，近年來中國的AI研究質量正在逐步上升。

雖然，在2016年，美國和歐盟的FWCI（Field-Weighted Citation Impact，科研質量指標）和它們2009年的指標基本相同（美國為1.83和1.82，歐盟為1.20和1.21）。

但在同期，中國的FWCI則從0.59增長到了0.94。從這一數據看來，中國的FWCI正在迅速接近全球平均值1.00。

另外，據艾倫人工智能研究所（Allen Institute For Artificial Intelligence， AI2）對AI論文的分析發(fā)現，在被引用最多的AI論文中（前10%），美國論文占比從1982年的47%下降到了2018年的29%，而中國占比已經從1982年的0%增長到了26.5%。

三、歐盟弱勢：人才與AI開發(fā)應用脫節(jié)

這一報告對歐盟來說似乎不太理想，雖然歐盟近年來非常重視AI的發(fā)展，但該地區(qū)在人才、研究、開發(fā)和應用四項類別中均排在第二，其中在研究領域尤為突出。

AI研究指標和分數

實際上，歐盟是有能力與美國和中國競爭的，它擁有更多的AI研究人員，進行的AI研究也是最多的。

“歐盟有能力在AI領域與中國和美國競爭，但其AI人才數量與其開發(fā)和應用之間存在明顯的脫節(jié)。”數據創(chuàng)新中心高級政策分析師Eline Chivot在一份聲明中表示，“歐盟應該優(yōu)先考慮政策，以留住人才，進一步將研究成果轉化為商業(yè)應用，發(fā)展能夠更好地在全球市場中競爭的大公司，并改革法規(guī)，以更好地利用數據進行AI研究。”

僅在2017年，中、美兩國AI創(chuàng)企獲得的風險投資和私募股權融資，比歐盟從2016年至2018年加起來的都多。

AI風險投資和私募股權基金（2017-2018）

如此看來，歐盟目前在AI發(fā)展上的的落后地位，不僅降低了AI的經濟和社會效益，也影響了全球AI治理。

數據創(chuàng)新中心主任Daniel Castro認為，AI是下一波創(chuàng)新浪潮，忽視這一機遇將對地區(qū)的經濟和國家安全構成威脅。歐盟擁有強大的人才庫和活躍的研究團體，但除非它加強目前的AI計劃，否則將趕不上中國和美國。

結語：未來AI競爭激烈，各國尚有進步空間

不難看出，目前中國、美國和歐盟在AI領域中都有各自的優(yōu)勢，以及需要改進以提高競爭力的地方。

例如，中國應該擴大高校AI相關學科的教學能力，鼓勵科研質量重于數量，培養(yǎng)更強大的開放數據文化。

而歐盟應專注于制定鼓勵人才留在歐盟的政策，幫助歐盟將AI研究成果轉化為商業(yè)應用，鼓勵發(fā)展那些能夠更好地在全球市場中競爭的大公司。

美國則需要最大限度地發(fā)揮其領導作用，把重點放在提高國內人才基礎的政策上，優(yōu)化外國人才移民政策和研發(fā)激勵機制。

總的來說，AI領域的競爭是激烈的，未來還有更多難以預測的挑戰(zhàn)。而如何提高優(yōu)勢，轉變弱勢，不僅是各個國家需要努力的方向，也是各個國家在這場AI競賽中脫穎而出，進一步提高競爭力和影響力的關鍵。