每次工業(yè)革命的，都伴隨著全球產(chǎn)業(yè)的大轉(zhuǎn)移和國際格局的大調(diào)整。從第一次的蒸汽機的發(fā)展，到今天第四次工業(yè)革命，來到了智能化圈地運動，“大數(shù)據(jù)時代”的拐點。第四次工業(yè)革命是全方位的革新，不只是5G，更重要的是物聯(lián)網(wǎng)，人工智能的發(fā)展。

在政策、經(jīng)濟、市場需求等多方推動下，我國新一代人工智能發(fā)展迅速，部分指標已居于世界領先地位。國內(nèi)有如百度、阿里巴巴等科技巨頭取得領先地位，也有諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video＋＋、依圖科技等優(yōu)秀的人工智能初創(chuàng)企業(yè)在垂直領域名列前茅，推動著中國AI力量在世界舞臺上的亮相。那么，中國人工智能實力與美國，以及歐洲之間相比如何呢？

專利：中國AI專利數(shù)趕超美國，躋身全球第一梯隊

根據(jù)《日經(jīng)亞洲評論》統(tǒng)計的過去三年人工智能專利申請量排名前50名的企業(yè)。其中，中國公司專利申請總量大幅領先于美國，企業(yè)數(shù)量也翻了一番有余，相比于上一個統(tǒng)計周期（2013年－2015年），從8家增加至19家，成績令人驚嘆。2018年，中國公司一共在人工智能申請了三萬多項公開專利，五年內(nèi)增長了大約10倍，大約是美國公司的2．5倍。就具體專利申請方面，中國公司在電子商務、數(shù)據(jù)搜索和語言處理領域的人工智能專利不斷增長。尤其是圖像處理技術(shù)方面，中國公開的專利達到了1．6萬件，是美國的4倍之多。

根據(jù)，胡潤研究院發(fā)布的《2019中國人工智能企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)競爭力百強榜》，中國已經(jīng)逐漸成為計算機視覺、自然語言處理、機器學習專利申請的主要來源國。截至2018年，中國企業(yè)在這三個領域的專利申請總量均居世界第一。

AI論文：中國數(shù)量逐年增加，美國質(zhì)量取勝

根據(jù)美國數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2017年，中國發(fā)表了15199篇AI論文，歐盟14776篇，美國10287篇（表1）。但是從歷史上看，歐盟發(fā)表的AI論文最多。而從論文質(zhì)量來看，2016年，美國的加權(quán)引文影響（FWCI）為1．83，這意味著全球人工智能研究人員引用的美國研究人員發(fā)表的論文比全球平均水平高83％。相比之下，歐盟和中國的FWCI分別為1．20和0．94。

另外，根據(jù)《2019人工智能索引報告》的數(shù)據(jù)，2019年中國已經(jīng)發(fā)表AI領域全球28％的出版物，而歐盟占此類論文的27％。但從科學價值的觀點來看，顯然美國論文處于領先地位：它們被引用的數(shù)量比中國論文高出50％。我國每年發(fā)表的論文應用型論文較多，基礎研究類論文較少，其中重要的原創(chuàng)性成果更少。要想在 AI 基礎研究領域領先和起主導作用，還任重道遠。

人才：各國注重人才培養(yǎng)，中國缺少高端人才

人才的質(zhì)量和數(shù)量決定著人工智能發(fā)展水平和潛力，對人才的爭奪和培養(yǎng)是各國發(fā)展人工智能的重要策略。在各國發(fā)布的人工智能戰(zhàn)略中，人才都是重要組成部分。各國都推出了各項政策來支持人才投入人工智能浪潮中來。我國高等教育領域也采取了一系列行動計劃，如人工智能＋教師隊伍建設行動計劃、高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃、卓越工程師教育培養(yǎng)計劃、批準國家級虛擬仿真實驗教學中心等。

根據(jù)《2019年全球AI人才報告》，美國的AI人才質(zhì)量優(yōu)于中國。分析AI就業(yè)地理分布數(shù)據(jù)，有46％的AI人才選擇在美國就業(yè)，超過11％的人才留在中國大陸，中美兩國AI從業(yè)人員總和占比全球57％，其次是英國（7％）、加拿大（4％）、德國（4％）和日本（4％）。而根據(jù)近三年來論文引用數(shù)量判定，會發(fā)現(xiàn)其中有大約4000人的研究對整個領域都產(chǎn)生了顯著的影響，這4000人里，1095人都在美國，其次中國（255），英國（140），澳大利亞（80）和加拿大（45）。

產(chǎn)業(yè)：產(chǎn)業(yè)不斷細分，中國技術(shù)應用領先

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，已進入到了遍地開花的“應用期”。雖然在基礎研究領域我國與美國尚有一定差距，但在AI應用領域，中國實際已領先于美國。中國所擁有的數(shù)據(jù)約占世界數(shù)據(jù)總量的20％，到2030年會達到約30％，以及政府對數(shù)據(jù)監(jiān)管的政策要比美國寬松。數(shù)據(jù)是AI發(fā)展尤其是機器學習發(fā)展的重要資源，因此中國在這方面占有非常大的優(yōu)勢。對于數(shù)據(jù)密集型的技術(shù)，中國能夠率先進行大規(guī)模應用、發(fā)展和進化。因此，在人工智能技術(shù)的應用上，尤其是商業(yè)化、普及化以及數(shù)據(jù)資源上，中國是處于優(yōu)勢地位的。

總結(jié)：

從多份報告的幾項指標中，我們可以清晰地看到，雖然中國在數(shù)據(jù)、論文、科研等方面有部分優(yōu)勢，例如人工智能論文質(zhì)量逐步提升、產(chǎn)業(yè)化落地加快推進、多層次AI人才培養(yǎng)體系逐步形成等諸多亮點。但同時，我國的智能產(chǎn)業(yè)仍存在基礎層發(fā)展薄弱、產(chǎn)學研合作不夠緊密等短板。

整體上，中美兩國仍在全球AI競賽中處于領先地位，我國與美國在AI技術(shù)的發(fā)展上各有所長。我國應在芯片技術(shù)、資金投入、科研和人才培養(yǎng)等方面進行突破，清晰的認識到自己的優(yōu)劣，以促進AI技術(shù)的發(fā)展和應用。同時應建立健全相關(guān)制度，加強數(shù)據(jù)管理，以規(guī)避AI發(fā)展的潛在風險，搶占科技制高點，實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展。