人工智能作為新一輪科技革命的重要驅(qū)動(dòng)力量，已然成為備受矚目的焦點(diǎn)領(lǐng)域，世界各國(guó)在人工智能競(jìng)賽中展開(kāi)了激烈的角逐。2024年11月21日，斯坦福大學(xué)發(fā)布《2024年全球活力工具》，表明美國(guó)在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，中國(guó)位居第二。該報(bào)告指出，美國(guó)正在迅速拉開(kāi)差距，其在多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上領(lǐng)先于中國(guó)。

與此同時(shí)，美國(guó)政府去年在人工智能領(lǐng)域頻頻加力。去年11月18日，特朗普宣布計(jì)劃“構(gòu)建完全自動(dòng)駕駛汽車(chē)的聯(lián)邦框架”，以放寬自動(dòng)駕駛技術(shù)的準(zhǔn)入門(mén)檻；11月19日，“AI曼哈頓”計(jì)劃曝光，其中明確提及以中國(guó)為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的一系列戰(zhàn)略部署；12月5日，特朗普宣布，將任命白宮首位“人工智能和加密貨幣事務(wù)主管”。這一系列舉措顯示，美國(guó)力圖通過(guò)松綁AI監(jiān)管、提高戰(zhàn)略?xún)?yōu)先級(jí)，全力推進(jìn)人工智能發(fā)展。可以預(yù)見(jiàn)，中美在人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)入關(guān)鍵階段，博弈越發(fā)激烈，美國(guó)政府一系列舉措或在抓住窗口期，以期進(jìn)一步拉開(kāi)中美AI差距。

中美在人工智能發(fā)展關(guān)鍵環(huán)節(jié)的競(jìng)爭(zhēng)情況

1.中美人工智能技術(shù)創(chuàng)新存在結(jié)構(gòu)性差異。

中美在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新方面存在結(jié)構(gòu)性差異，這些差異映射了兩國(guó)技術(shù)生態(tài)和產(chǎn)業(yè)布局的不同特征。具體而言，美國(guó)在GPU和人工智能專(zhuān)用芯片等關(guān)鍵硬件領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位，對(duì)全球科技版圖產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。與此同時(shí)，美國(guó)的人工智能頭部企業(yè)深耕基礎(chǔ)層與核心技術(shù)層，成功在處理器架構(gòu)、核心算法和系統(tǒng)軟件等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域構(gòu)建了技術(shù)集群。這種技術(shù)生態(tài)反映出其對(duì)底層技術(shù)突破的高度重視，旨在通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新推動(dòng)行業(yè)向縱深發(fā)展。

相比之下，中國(guó)人工智能企業(yè)則在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)輔助駕駛等應(yīng)用層技術(shù)領(lǐng)域擁有更為豐富的專(zhuān)利積累，體現(xiàn)了中國(guó)在技術(shù)落地和商業(yè)化方面的優(yōu)勢(shì)。然而，在基礎(chǔ)層與核心技術(shù)層的研發(fā)方面，中國(guó)企業(yè)仍面臨挑戰(zhàn)，特別是在處理器架構(gòu)與關(guān)鍵算法等領(lǐng)域，與美國(guó)相比存在顯著差距。盡管近年來(lái)中國(guó)在AI芯片研發(fā)領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但在整體技術(shù)水平上，與美國(guó)相比仍有一定距離。

這些差異的根本原因在于兩國(guó)技術(shù)研發(fā)戰(zhàn)略的不同取向。美國(guó)依托其成熟的創(chuàng)新體系與長(zhǎng)期穩(wěn)定的投入，專(zhuān)注于底層技術(shù)突破，旨在構(gòu)建具有長(zhǎng)遠(yuǎn)影響力的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。而中國(guó)則更傾向于投資那些商業(yè)化前景清晰的應(yīng)用技術(shù)，以此推動(dòng)市場(chǎng)的迅速擴(kuò)張。

2.中美人工智能政策與治理松緊程度分化。

在人工智能政策與治理上，中美兩國(guó)展現(xiàn)出不同的應(yīng)對(duì)路徑，這些差異或?qū)⑺茉靸蓢?guó)在該領(lǐng)域的未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)力。美國(guó)近期政策動(dòng)向標(biāo)志著其正步入人工智能的寬松扶持新階段。特朗普政府計(jì)劃撤銷(xiāo)拜登時(shí)期的人工智能監(jiān)管行政命令，重啟去監(jiān)管化議程，旨在釋放創(chuàng)新潛能。同時(shí)，通過(guò)啟動(dòng)“AI曼哈頓計(jì)劃”，簡(jiǎn)化審核流程、加大資金扶持力度等措施，加速人工智能技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用與落地。這一系列舉措使得美國(guó)人工智能企業(yè)在技術(shù)、產(chǎn)品及市場(chǎng)等方面具有更大的增長(zhǎng)空間。特別是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，美國(guó)通過(guò)優(yōu)先松綁準(zhǔn)入政策，鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)化落地，力圖通過(guò)規(guī)模化實(shí)現(xiàn)絕對(duì)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的政策也在持續(xù)深化，從宏觀戰(zhàn)略的方向指引到微觀層面的標(biāo)準(zhǔn)制定，多層次發(fā)力。然而，面對(duì)美國(guó)加速“松綁監(jiān)管”、加大資金支持等政策層面的頻頻加力，中國(guó)也需要在政策創(chuàng)新上尋求突破，加大對(duì)前沿領(lǐng)域的政策扶持力度，通過(guò)構(gòu)建容錯(cuò)機(jī)制和開(kāi)放生態(tài)體系，在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中搶占更多技術(shù)和市場(chǎng)話(huà)語(yǔ)權(quán)。

3.中美人工智能創(chuàng)新資源生態(tài)完善程度不一。

中美兩國(guó)在人工智能創(chuàng)新資源的分布與利用上，各自展現(xiàn)出鮮明的特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)。美國(guó)憑借其在資本市場(chǎng)的長(zhǎng)期主導(dǎo)地位，構(gòu)建了一個(gè)成熟的風(fēng)險(xiǎn)投資生態(tài)系統(tǒng)。眾多投資機(jī)構(gòu)活躍于人工智能領(lǐng)域，尤其是早期天使輪和種子輪融資階段，這些投資有效推動(dòng)了初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。這種以持續(xù)資金支持為后盾的投資模式，為技術(shù)創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)的保障。

相比之下，中國(guó)的風(fēng)險(xiǎn)投資則呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)，其更加側(cè)重于大額交易，特別是在移動(dòng)通信等前沿領(lǐng)域。中國(guó)的投資屬性更加注重行業(yè)整合與規(guī)模效應(yīng)，但在推動(dòng)創(chuàng)新多樣性方面，其作用相對(duì)有限。中國(guó)憑借強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和超大規(guī)模市場(chǎng)，在創(chuàng)新資源方面展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)?；钴S的產(chǎn)業(yè)集群為技術(shù)研發(fā)提供了扎實(shí)支撐。同時(shí)，中國(guó)龐大的消費(fèi)市場(chǎng)為人工智能技術(shù)提供了豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，加速了技術(shù)的迭代升級(jí)。在數(shù)據(jù)資源方面，中國(guó)擁有超大規(guī)模的數(shù)據(jù)量?jī)?yōu)勢(shì)，這不僅能提升人工智能模型的訓(xùn)練效率，也為未來(lái)的技術(shù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

4.中美人工智能創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式與儲(chǔ)備量區(qū)別較大。

創(chuàng)新人才是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。美國(guó)方面，其顯著的優(yōu)勢(shì)在于擁有龐大的高質(zhì)量人工智能人才庫(kù)。這一優(yōu)勢(shì)得益于其靈活的教育體系、高水平的科研機(jī)構(gòu)，以及與國(guó)際社會(huì)的緊密合作，這些因素共同為人工智能領(lǐng)域構(gòu)筑了堅(jiān)實(shí)的人才基石。然而，近年來(lái)，美國(guó)在吸引及維系國(guó)際人才方面遇到了一些挑戰(zhàn)，特別是針對(duì)華人和其他國(guó)際學(xué)生的移民政策限制，可能影響其在全球人工智能人才競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)。

相比之下，中國(guó)依托龐大的人口基數(shù)與高效運(yùn)轉(zhuǎn)的教育體系，在人工智能人才培養(yǎng)上展現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長(zhǎng)動(dòng)能。中國(guó)高校近年來(lái)持續(xù)擴(kuò)大STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）領(lǐng)域研究生的招生規(guī)模，為人工智能領(lǐng)域的人才梯隊(duì)建設(shè)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。此外，國(guó)家統(tǒng)一的課程標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)了人工智能教育的廣泛普及，為未來(lái)的高端人才儲(chǔ)備鋪設(shè)了道路。盡管如此，就現(xiàn)階段而言，中國(guó)在擁有豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的頂尖人工智能研究人員數(shù)量上，與美國(guó)相比仍存在顯著差距。

在人才培養(yǎng)模式上，美國(guó)傾向于鼓勵(lì)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的自由融合與創(chuàng)新，從而孕育出具有高度創(chuàng)造力的人工智能專(zhuān)家；而中國(guó)則更加注重規(guī)模化的人才培養(yǎng)路徑與技術(shù)的快速產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，以滿(mǎn)足人工智能行業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的迫切需求。國(guó)際合作層面，美國(guó)企業(yè)與國(guó)際科研機(jī)構(gòu)保持著廣泛的聯(lián)系，而中國(guó)企業(yè)則傾向于采用相對(duì)封閉的合作模式，這在一定程度上限制了人才與知識(shí)的有效流通。

中國(guó)在中美人工智能競(jìng)爭(zhēng)中的應(yīng)對(duì)策略與路徑

比較分析發(fā)現(xiàn)，中美在人工智能競(jìng)爭(zhēng)中各具特點(diǎn)。美國(guó)憑借長(zhǎng)期的技術(shù)積累、成熟的資本市場(chǎng)及豐富的人才資源，在基礎(chǔ)研究、核心技術(shù)和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制定上占據(jù)主導(dǎo)地位。相比之下，中國(guó)依托超大規(guī)模市場(chǎng)和數(shù)據(jù)資源，在應(yīng)用技術(shù)與商業(yè)化上展現(xiàn)強(qiáng)勁實(shí)力。然而，中國(guó)在基礎(chǔ)研究、高端人才等方面仍與美國(guó)存在顯著差距，且美國(guó)大力推行寬松扶持政策，將為其創(chuàng)造更多的發(fā)展空間，或?qū)⒗竺绹?guó)在技術(shù)創(chuàng)新方面的優(yōu)勢(shì)，并進(jìn)一步提高其在場(chǎng)景應(yīng)用及市場(chǎng)規(guī)模等方面的競(jìng)爭(zhēng)力。為鞏固并提升中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的地位，進(jìn)一步縮小與美國(guó)的差距，可從以下幾個(gè)關(guān)鍵方面采取具體策略：

一是加大對(duì)基礎(chǔ)研究的支持力度，爭(zhēng)取在處理器架構(gòu)、核心算法及系統(tǒng)軟件等關(guān)鍵領(lǐng)域獲得更多突破。加速?lài)?guó)產(chǎn)AI芯片、國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架研發(fā)，強(qiáng)化自主可控與適配，防范“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)基金與技術(shù)攻關(guān)計(jì)劃，促進(jìn)科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)合作，推動(dòng)基礎(chǔ)研究成果向應(yīng)用場(chǎng)景轉(zhuǎn)化。

二是充分發(fā)揮廣闊市場(chǎng)和豐富應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)政策引導(dǎo)和專(zhuān)項(xiàng)扶持，加速人工智能技術(shù)在智慧城市、醫(yī)療健康、金融科技和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的落地與普及。建立更多“沙盒”監(jiān)管機(jī)制，為企業(yè)創(chuàng)新提供靈活環(huán)境，同時(shí)放寬試點(diǎn)限制，鼓勵(lì)新興技術(shù)快速驗(yàn)證與商業(yè)化。

三是優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)投資生態(tài)，鼓勵(lì)多樣化投資模式，完善融資渠道，支持早期人工智能創(chuàng)業(yè)公司。利用好超大規(guī)模市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，加速技術(shù)應(yīng)用落地，推動(dòng)技術(shù)迭代。加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源共享與隱私保護(hù)，構(gòu)建安全高效的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，提升模型訓(xùn)練與應(yīng)用水平。

四是強(qiáng)化人才培養(yǎng)體系，增加STEM教育投入，提升高端人才供給。鼓勵(lì)高校與企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界融合。優(yōu)化人才引進(jìn)政策，吸引海外優(yōu)秀的人工智能人才來(lái)華工作和交流。加強(qiáng)國(guó)際合作，提升人才與知識(shí)流動(dòng)效率，為技術(shù)創(chuàng)新注入新動(dòng)力。

五是重視政策扶持助推人工智能發(fā)展的關(guān)鍵作用。抓住全球人工智能競(jìng)爭(zhēng)的重要時(shí)間窗口，合理評(píng)估監(jiān)管寬松程度與創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，在確保技術(shù)安全可控的基礎(chǔ)上，放寬前沿領(lǐng)域準(zhǔn)入，加速技術(shù)突破與市場(chǎng)拓展，推動(dòng)規(guī)?；l(fā)展以反哺技術(shù)提升。

（李磊系南開(kāi)大學(xué)中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展研究院、經(jīng)濟(jì)行為與政策模擬實(shí)驗(yàn)室教授，陳思佳系南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生。本文是國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“全球產(chǎn)業(yè)智能化對(duì)我國(guó)供應(yīng)鏈安全的影響及對(duì)策研究”的階段性成果）