中美欧人工智能竞争力对比

中国、欧盟和美国正在成为人工智能领域全球领先地位的主要竞争对手。美国从上一波数字创新浪潮中获得了巨大的经济利益,成为一些世界上最成功的科技公司的总部,如亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、英特尔和微软。中国在互联网经济中取得显著成功,并明确表示了在人工智能领域取得主导地位的雄心。欧盟有关人工智能的协调计划指出,欧盟的目标是使欧洲成为发展和部署尖端、道德和安全的人工智能的世界领先地区。

总的来说,美国目前在人工智能领域处于领先地位(44.2分),中国正在迅速追赶(32.3分),欧盟紧随其后(23.5分)。在六类指标中,美国在四类指标(人才、研究、开发和硬件)上领先,中国在两类指标(采用和数据)上领先。

美国领先有几个原因。首先,美国拥有最多的人工智能初创企业,其人工智能初创企业生态系统获得了最多的私人股本和风险投资。其次,它引领了传统半导体和驱动人工智能系统的计算机芯片的发展。第三,尽管它发表的人工智能学术论文少于欧盟或中国,但平均而言,它发表的论文质量最高。最后,虽然美国的人工智能人才总体上少于欧盟,但美国的人才更精英。

中国在人工智能方面领先于欧盟,而且似乎正在迅速缩小与美国之间的差距。它比欧盟和美国拥有更多的数据访问权限,这一点很重要,因为当今的许多人工智能系统都使用大型数据集来精确地训练它们的模型。在风险投资和私募股权投资方面,2017年中国人工智能初创企业获得的资金超过了美国初创企业,但2016年和2018年都没有。然而,中国在高质量人工智能人才方面明显落后于美国和欧盟。截至2017年,包括意大利在内的几个欧盟成员国中,国际排名前10%的人工智能研究人员数量超过了中国。尽管如此,与美国相比,中国在大多数指标上都取得了明显的进步,在资金和人工智能应用方面也明显超过了欧盟。

欧盟有能力与美国和中国竞争。事实上,它比同行拥有更多的人工智能研究人员,而且通常也会进行最多的研究。然而,欧盟的人工智能人才数量与其商业人工智能的采用和资助之间存在脱节。例如,仅2017年,美国和中国的人工智能初创企业获得的风险资本和私人股本融资就超过了欧盟人工智能初创企业在2016~2018年间获得的资金。欧盟的落后地位不仅降低了其享受人工智能的经济和社会效益的能力,也影响了全球人工智能治理,这是欧盟委员会的目标之一。

报告指出,中国、欧盟和美国都有各自可以改进的不同领域,以便在人工智能经济中更具竞争力。例如,中国应该扩大高校人工智能相关学科的教学能力,鼓励科研质量重于数量,培养更强的推广开放数据的文化。中国政府应该鼓励中国公司在国外发展拥有大量人工智能人才的研究机构。像百度这样的中国公司已经建立了这样的研究中心,可以吸引愿意为中国公司工作但不愿在中国生活的人才。此外,中国应该要求监管机构建立标准化的数据格式,使数据从一个系统转移到另一个系统更加容易;中国应该减少或取消对跨境数据流动的限制,因为此类限制既限制了国际人工智能合作关系,也鼓励相互限制数据向中国的出口。

欧盟应专注于制定鼓励人才留在欧盟的政策,这方面可以效仿立陶宛的做法。立陶宛的国家人工智能战略创造了“创业签证”,让海外创新者更容易在该国定居和工作。欧盟应在计算机科学教育和数字技能发展方面建立公私伙伴关系。许多制造或使用数字技术的领先公司可能会积极参与这类项目。欧盟委员会应减少其作为大量个人研究项目直接资助方的角色,转而以多年合同的形式资助更多由行业资助的大学研发中心。欧盟应该利用公共数据。例如,公共卫生部门提供了欧洲大部分的卫生保健,这意味着欧盟有机会收集大量关于患者和结果的数据集,从而推动人工智能的发展。此外,欧盟还应帮助将研究成果转化为商业应用,鼓励能够更好地在全球市场竞争的更大公司的发展,并改革法规,以更好地利用人工智能数据。

报告指出,虽然美国仍是人工智能领域的全球领导者,但政府可以做得更多。国会尤其应该改革移民政策,增加研究经费。对于国会来说,避免包括数据保护规则在内的过度限制性政策也是至关重要的,这些政策将阻碍人工智能的使用。商务部应避免对人工智能技术过度繁琐的出口限制,美国外国投资委员会(CFIUS)应限制中国收购美国公司包括人工智能公司。与中国和欧盟相比,美国人口较少,在生成开发人工智能系统所需的数据方面处于适度劣势。因此,美国应该把重点放在如何最大限度地发挥其生成的数据的价值上,特别是通过创建一个便于数据共享和重用的监管环境。

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