一、人工智能背景及比較方法。

人工智能是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、安全和社會發(fā)展的基礎(chǔ)技術(shù)。在人工智能研發(fā)和應(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，大大提高其競爭力，而落后的國家可能會在關(guān)鍵行業(yè)失去競爭優(yōu)勢。因此，世界主要國家目前正在努力促進(jìn)人工智能的發(fā)展，其中30多個國家也制定了自己的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。許多國家在人工智能的發(fā)展方面取得了顯著的進(jìn)步。例如，印度人工智能人才數(shù)量迅速增加，以色列人工智能領(lǐng)域人均私人投資達(dá)到較高水平，澳大利亞深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)表的論文數(shù)量大幅增加。鑒于美國、中國和歐盟人工智能的整體實(shí)力高于其他國家，該報告基于投資、人才、研究、硬件、應(yīng)用和數(shù)據(jù)六類31個指標(biāo)，詳細(xì)比較了這三個國家/地區(qū)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀。該報告將31個指標(biāo)視為總分100分的評分系統(tǒng)，確定每個指標(biāo)的權(quán)重評分（1~5分），然后按比例計算美國和歐洲的具體得分?？紤]到勞動力的影響，報告對每個指標(biāo)的絕對勞動力規(guī)模和調(diào)整。

二、人工智能中歐對比。

經(jīng)評估，在100分的總分中，美國得分為44.6分（勞動力規(guī)模調(diào)整后為58.0分），在人工智能投資、人才、研究和硬件方面處于總體領(lǐng)先地位；中國得分為32.0分（勞動力規(guī)模調(diào)整后為17.8分），在應(yīng)用和數(shù)據(jù)方面處于領(lǐng)先地位；歐盟得分為23.3分（勞動力規(guī)模調(diào)整后為24.2分），僅在個別人才指標(biāo)方面表現(xiàn)良好，在大類指標(biāo)方面沒有突出的領(lǐng)先優(yōu)勢。此外，在美國和中國，歐洲人工智能的發(fā)展有一個重要趨勢：中國縮小了與美國的差距或擴(kuò)大了其領(lǐng)先優(yōu)勢。歐盟只在略高于1/4的指標(biāo)中取得進(jìn)展，這意味著美國在近3/4的指標(biāo)中保持或擴(kuò)大了其對歐盟的優(yōu)勢。

美國繼續(xù)保持人工智能發(fā)展的總體領(lǐng)先地位。盡管中國在相關(guān)指標(biāo)方面也取得了進(jìn)展，但美國的總體領(lǐng)先優(yōu)勢仍略有提高。在投資指標(biāo)方面，美國在風(fēng)險投資、私募股權(quán)融資等重量較大的指標(biāo)方面表現(xiàn)出色。例如，美國擁有中國和歐洲不同的人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量。這些初創(chuàng)企業(yè)在2019年籌集的風(fēng)險資金和私募股權(quán)基金比中國多80億美元。在人才指標(biāo)方面，截至2018年的數(shù)據(jù)顯示，美國頂尖人工智能研究人員和頂尖人工智能研究人員在教育行業(yè)的比例明顯高于中國和歐洲。在研究指標(biāo)方面，2019年美國軟件和計算機(jī)服務(wù)公司的研發(fā)支出是中國和歐洲的三倍；美國人工智能研究的平均質(zhì)量仍然高于中國和歐洲。在硬件指標(biāo)方面，世界15家半導(dǎo)體銷售公司中有一半以上在美國；美國人工智能芯片設(shè)計公司的數(shù)量仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于中國和歐洲。

與美國相比，歐盟人工智能的發(fā)展普遍落后，但個別指標(biāo)略有進(jìn)步。在研究指標(biāo)方面，歐盟軟件和計算機(jī)服務(wù)公司的研發(fā)支出與美國仍存在巨大差距；2018年，歐盟人工智能論文質(zhì)量有所提高，而美國則有所下降。在投資指標(biāo)方面，歐盟人工智能公司獲得的投資繼續(xù)明顯落后于美國。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(jìn)一步拉大。然而，從2016年到2019年，歐盟人工智能企業(yè)籌集的風(fēng)險資金和私募融資比美國籌集的融資從13%提高到22%。此外，由于歐盟的許多指標(biāo)數(shù)據(jù)嚴(yán)重依賴于英國的發(fā)展，英國退出歐盟將削弱歐盟在絕對水平和人均水平上的人工智能實(shí)力。

三、美歐應(yīng)有效促進(jìn)世界人工智能發(fā)展。

美國應(yīng)該實(shí)施更積極的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。

一是加強(qiáng)人工智能人才建設(shè)。

向國家科學(xué)基金會撥款，加強(qiáng)對人工智能研究的資助和獎勵，主要補(bǔ)貼承諾在學(xué)術(shù)界堅持一定時期的大學(xué)教授；為人工智能專業(yè)學(xué)生提供更多獎學(xué)金，擴(kuò)大國內(nèi)人工智能人才隊伍；通過提高H-1B簽證（專業(yè)外國公民在美國臨時工作簽證）的上限，吸引世界頂尖人工智能人才在美國工作。

二是促進(jìn)研發(fā)。提高R&D稅收抵免率，縮小與世界其他國家的差距。例如，中國的R&D稅收補(bǔ)貼是美國的2.7倍。

第三，加快人工智能的部署。加強(qiáng)人工智能的使用；確保聯(lián)邦數(shù)據(jù)隱私立法不限制數(shù)據(jù)采集和人工智能應(yīng)用。第四，促進(jìn)聯(lián)盟合作。G7集團(tuán)于2020年6月創(chuàng)建了全球人工智能伙伴關(guān)系(GPAI)，致力于促進(jìn)成員國之間的人工智能前沿技術(shù)研究與應(yīng)用合作。作為成員國之一，美國應(yīng)確保該加強(qiáng)成員國之間的聯(lián)合，更好地與中國競爭，而不是走上歐盟對人工智能發(fā)展的道路。GPAI系統(tǒng)的發(fā)展也應(yīng)該通過多的挑戰(zhàn)。

歐盟應(yīng)改變監(jiān)管體系，促進(jìn)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)是，歐洲人普遍害怕限制而不是歡迎和促進(jìn)人工智能技術(shù)的發(fā)展。因此，歐盟仍在實(shí)施限制數(shù)據(jù)收集和使用的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》；2020年11月剛剛頒布的《數(shù)據(jù)治理法》不僅提出了允許個人捐贈數(shù)據(jù)、成立歐洲數(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，有利于人工智能的發(fā)展，還提出了限制商業(yè)敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)却胧?，在一定程度上抑制了全球合作?/span>

二是提高R&D稅收激勵，改善歐盟軟件和計算機(jī)服務(wù)公司R&D支出低的現(xiàn)狀。

三是進(jìn)一步發(fā)展公立研究所，幫助企業(yè)引進(jìn)新的或顯著改進(jìn)的服務(wù)。

第四，通過公私合作增加高性能計算中心的數(shù)量，可以參考美國馬薩諸塞州政府和大學(xué)創(chuàng)建馬薩諸塞州格林高性能計算中心的成功經(jīng)驗(yàn)。

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標(biāo)簽：人工智能,AI研發(fā),AI應(yīng)用,人工智能發(fā)展