人工智能是一种基础技术，可以用来帮助国家提高竞争力、生产力、保护国家安全、并帮助解决许多社会问题。目前，世界各国正竞相发展人工智能技术。近日，总部位于美国华盛顿的智库 “数据创新中心” 发布了一份比较中国、美国和欧盟AI技术的报告。报告发现，尽管中国在AI技术上取得了很大进步，但美国仍然绝对领先，而欧盟则在很多指标上都落后了。但随着中国的快速发展，这一状况可能会在未来几年发生变化。但考虑人均指标时，美国的领先优势变得更大，而中国则排在第三位，低于欧盟。
本期的智能内参，我们推荐美国数据创新中心的研究报告《中美欧，谁将赢得AI竞赛》，从人才、科研、发展水平、采纳率、数据和硬件六大维度比较中国，欧盟和美国的人工智能发展水平。如果想收藏本文的报告（中美欧，谁将赢得AI竞赛），可以在智东西头条号回复关键词“nc403”获取。
在上一次数字创新革命中，美国获得了巨大的经济利益，成为了一些世界上最成功的科技公司的所在地，诞生了如亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、英特尔和微软这样的科技巨头。与此同时，包括欧盟在内的世界许多国家和地区都付出了相应的经济代价。人们认识到错过了下一波创新 ，比如说人工智能，可能会带来同样的问题，所以许多国家正在采取行动，以确保它们在下一次全球经济数字化转型中取得成功。
中国，欧盟和美国现在已经互相是竞争AI全球领导者的对手。中国在许多方面都明确表明了其实现AI主导地位的雄心壮志 。欧盟关于人工智能的协调计划也表明，其“希望欧洲成为世界领先的地区，开发和部署顶尖安全的人工智能。”这场竞赛的结果将影响中美欧未来的经济产出和竞争力，以及军事优势。
主要发现
总体而言，美国目前在人工智能方面处于领先地位，中国正在迅速赶超，而欧盟则落后两者。美国在本报告统计的六类指标中的四类都是第一（人才、科研、发展水平和硬件），中国有两个第一（采纳率和数据），而欧盟一个都没有。在该报告给出的评分中，美国总得分为44.2分，其次是中国32.3分，欧盟为23.5分。
美国的领导地位有以下几个原因。首先，它拥有最多的人工智能初创企业，其人工智能启动生态系统获得了最多的私募股权和风险投资资金。其次，它引领了传统半导体和为人工智能系统提供动力的计算机芯片的开发。第三，虽然它产生的AI学术论文数量少于欧盟或中国，但它有着最高质量的论文。最后，虽然美国的人工智能人才总量低于欧盟，但其人才队伍更加“小而精”。
中国正在迅速缩小其与美国之间的差距。它比欧盟和美国拥有更多的数据，这一点非常重要，因为当今许多人工智能系统都使用大型数据集来准确地训练他们的模型。在风险投资和私募股权融资方面，中国人工智能初创企业在2017年获得的资金超过美国初创企业。然而，中国在高质量人工智能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的国际人工智能研究人员在国际上排名前10％。尽管如此，在大多数指标中，中国取得了明显进展，并且在资金和人工智能采纳率方面明显超过了欧盟。
虽然在许多指标上落后了，但欧盟也具有很强的竞争力。它拥有最多的研究人员，产生了最多的研究成果。但是，欧盟人工智能人才数量与其商业人工智能采纳率和资金之间存在脱节。例如，美国和中国的人工智能初创企业仅在2017年就获得了比欧盟2016年至2018年三年更多的风险投资和私募股权基金。
▲绝对指标排名
为了了解每个地区相对于其人口规模的AI优势，该报告还计算了根据平均劳动力的得分，美国领先（58.2分），欧盟排名第二（24.3分），中国排名第三（17.5分）。
正如报告所示，中国，欧盟和美国都有可以改进的地方。例如，中国应扩大其在大学教授人工智能相关学科的能力，鼓励研究质量而不是数量，并培养更强大的开放数据文化。与此同时，欧盟应重点制定激励人才留在欧盟的政策，帮助将研究成果转化为商业应用，鼓励发展能够更好地在全球市场竞争的大公司，并改革法规以更好地利用数据以造福AI研究。而对于美国，应该把重点放在增加国内人才基础的政策上，鼓励外国人才移民，并增加研发激励。
AI竞赛是一场零和游戏吗？
许多人认为，在创新方面，各国不会竞争。在这种观点中，只有赢家，没有输家。但事实上，在全球人工智能竞赛中既有赢家也有输家。未能开发成功的人工智能产品或服务的国家将面临失去全球市场份额的风险。正如卡内基梅隆大学前任计算机科学系主任，现任Google Cloud AI负责人安德鲁·摩尔所说，AI比赛将决定“谁将成为2030年的谷歌，亚马逊和苹果。”那些在人工智能研发方面投资不足的国家，特别是在军事应用方面，将使其国家安全处于危险之中。因此，在人工智能竞赛中落后的国家可能遭受经济损失并影响国家安全，从而削弱其地缘政治影响力。
但是，在某些领域，AI竞赛并非零和游戏。人工智能科学的发展，尤其是在大学中，成果可以在世界范围内传播。许多AI的研发，特别是那些专注于健康，环境和教育的研究可以使所有国家受益。例如，研发比医生更快、更准确地识别疾病或产生新疗法的AI系统可能会给全世界带来利益。今年，中国和美国的研究人员合作开发了一个AI系统，可以准确诊断常见的儿童疾病。该系统诊断哮喘的准确率超过90％，而胃肠道疾病的准确率也达到87％，研究人员还用60万中国患者的电子病历对该系统进行了训练。此外，由于许多AI研究都是开放的，所以全世界的研究人员都可以从国外其他人的成果中迅速学习。
人才状况
人才是AI研究的关键。正如北京微软研究院首席研究员David Wipf所说，“ AI的未来将是一场争夺数据和人才的战斗。” 人才不仅决定企业部署和采用AI的能力，还决定了企业的成本。鉴于交通，金融和制造业等众多行业对AI人才的需求不断增加，当前人才短缺的局面以后还会加剧。
中国，欧盟和美国政府已宣布或采取了许多人才举措。例如，在2018年，中国教育部宣布了一项促进AI教育的计划。作为回应，几所中国一流大学开设了新的AI系和专业。英国政府宣布，将为多达1000名学生支付最高1.15亿英镑（1.29亿美元）的资金，帮助他们获得AI博士学位。特朗普总统发布了一项行政命令，将扩大奖学金，培训计划以及为从事AI 研究的大学教授提供资金。
报告分析了AI研究人员的人数，顶尖AI研究人员的人数以及AI研究人员的学位程度，以评估中国，欧盟和美国的人才和培养人才的状况。最新数据显示，美国在人工智能人才方面居领先地位（6.7分），其次是欧盟（6.2）和中国（2.1）。如果考虑人均指标，美国（8.4分）也领先欧盟（5.8分）和中国（0.9分）。
AI研究人员总数：此部分将AI研究人员定义为在2007年至2017年之间发表期刊文章或获得与AI相关的专利的人。欧盟估计有43,064名研究人员，领先于美国（28,536）和中国（18,232）。的确，来自德国（9,441），英国（7,998），法国（6,395），西班牙（4,942）和意大利（4,740）的AI研究人员总数超过了美国研究人员。而考虑人均，美国（每100万工人173名研究人员）领先欧盟（173个）和中国（23个）。
▲2017 AI科研人员人数
顶尖AI研究人员人数（根据H因子）：相比于数量，质量或许更重要。评价科研人员质量指标之一是H因子，它衡量研究人员的生产率和影响力。报告根据h指数排名统计了国际前10％的AI研究人员的人数。到2017年，欧盟有约5,787名高H因子研究人员，领先于美国（5,158）和中国（977）。英国（1,177），德国（1,119），法国（1,056），意大利（987）和西班牙（772）共计5,111名高H因子人员。尽管没有其他23个欧盟国家的数据，但很明显，其余国家/地区拥有足够的顶尖AI人才，足以弥补美国和欧盟之间不到100人的差距。在考虑劳动力规模时，美国（每百万工人中有31名研究人员）领先欧盟（23个）和中国（1个）。
▲2017 高H因子AI科研人员人数
顶级AI研究人员数量（根据学术会议）：质量的第二个衡量标准是在顶尖的AI学术会议上发表文章的作者数量，AI初创公司Element AI追踪了2018年的21场AI会议。美国（10,295名研究人员）领先于欧盟（4,840名）和中国（2,525名）。考虑人均指标，美国（每百万工人中有62名研究人员）也领先欧盟（19个）和中国（3个）。
▲2017 顶尖学术会议AI科研人员人数
教育顶级AI研究人员（学术会议）：培养AI人才也很重要。报告统计了在2018年21个主要学术会议上发表的研究人员在何处获得博士学位。。在美国（44％）比欧盟（估计的21％）和中国（11％）的总和还多。这在很大程度上为美国提供了AI人才的优势，因为79％的学生获得了博士学位。在美国获得数学或计算机科学学位的人很大一部分都打算留在美国。
▲AI科研人员获得博士学位的地点
数据显示，尽管欧盟拥有大量的AI人才，但其顶级业务的人才却少于美国公司，这加上缺乏风险资本和私募股权融资，可能会损害其发展顶尖AI公司的能力。例如，根据AI论文和专利记录，2017年AI人才最多的20家公司中，有一半位于美国。这十家美国公司合计拥有1,623名AI工作者。相比之下，欧盟只有6家这样的公司，共有522名AI工人。进入前20名的唯一中国公司是华为，拥有73名员工。同样，根据H因子，在AI研究人员最多的20家公司中，2017年欧盟有85人，而美国为232人。中国有7名高H因子研究人员。
欧盟和中国都担心的另一个问题是，与欧洲和中国相比，美国仍吸引着更多来自其他国家的AI人才。例如，在1998年至2017年之间，有1,283名外国AI学术研究人员从国外来到美国工作。欧洲和中国分别吸引了834名和58名此类研究人员。此外，爱思唯尔（Elsevier）收集的数据表明，在1998年至2017年期间，美国所吸引的外国学术研究人员数量（318名AI研究人员）多于离开美国的研究人员（166）。
与中国相比，欧盟在人工智能人才方面具有许多优势。例如，在2017年，英国（1,177），德国（1,119），法国（1,056）和意大利（987）各自的高H因子人员均比中国（977）高。但是，中国缺乏顶尖的AI人才可能是由于其对AI的兴趣相对较新，只有25％的中国AI研究人员拥有超过十年的经验，相比之下，美国有50%。此外，中国减少人才缺乏的方式有很多，而人才缺乏的重要性可能会减小。
首先，中国正在投资AI教育。 2017年，中国国务院发布了一项计划，鼓励高校建立AI学科。在2018年，教育部启动了多项旨在促进教育的举措，这些举措包括开发50个AI研究中心，世界一流的在线课程以及5年培养500多名教员和5000名学生。自2016年以来，中国三所顶尖大学（清华大学，中国科学技术大学和上海交通大学）已经显着增加了AI和机器学习课程的注册学生人数。例如，在2016年至2018年期间，中国科学技术大学的AI和机器学习名额从1,745名增加到了3,286名。其次，中国研究人员可以快速复制其他国家开发的高级算法，因为AI研究人员经常在公开的预出版物网站上详细介绍其AI模型的体系结构以及如何实现和训练它。而且，与西方国家翻译中文论文相比，中国研究人员翻译英语AI出版物的频率明显更高，更快，从而造成信息不对称。第三，李开复认为，中国缺乏高端人才并不是阻碍其引领人工智能发展的主要障碍，他指出“ 当前时代AI商业化做得很好， 他认为，深度学习等领域的重大突破会每隔几十年发生一次，而AI已经进入了一个新兴的时代，它适合中国的国情：拥有大量的高技能，虽然不一定是最好的AI研究人员和实践者。”数据将成为决定AI系统功能的决定性因素。
科研
各国都需要不断创新来维持地位。在过去的十年中，算法创新以及更大的计算能力提高了AI系统的功能，并大大减少了训练它们所需的时间。但是，人工智能还远远不是成熟的技术。需要更多的研究和更多的进步。
本节将分析中国，欧盟和美国AI学术论文和商业研发资金的数量和质量。
AI论文数量：2017年，中国发表了15,199篇AI论文，欧盟14,776篇，美国10,287件。但是，从历史上看，欧盟生产的AI论文最多。例如，从1998年到2017年，欧盟研究人员撰写了近164,000篇AI论文，而中国和美国作者分别为135,000和107,000。而如果计算人均指标，美国在2017年每100万工人中发表了63篇AI论文，领先于欧盟（59）和中国（19）。
▲2017AI论文数量
论文质量：虽然正如艾伦人工智能研究所所写的那样，“所有论文都是平等的。” 但实际上，美国进行的研究质量最高。2016年，美国的基准加权实地加权引文影响（FWCI）为1.83，这意味着研究人员引用的美国作者的论文比全球平均水平高83％。相比之下，欧盟和中国的FWCI分别为1.20和0.94，这表明中国作者被引用的频率低于全球AI专家的平均水平。但是，自2012年以来，中国的FWCI逐年增加。
▲领域加权引文影响力
研发支出排名前100位的科技公司：衡量一个地区研究能力的另一种方法是统计其在研发方面的支出。很难知道有多少公司专门在AI研究上花费，但是统计科技公司的总体研发支出（其中许多正在开发AI服务）可以代替AI研发支出。该指标考察了2018年研发支出排名前100位的科技公司。美国（62家公司）领先欧盟（13个），中国（12个）。每1000万工人指标中，美国也领先于欧盟和中国。
▲2018年研发支出排名前100位的科技公司
科技公司的研发支出总额排名全球2500强：2018年，全球2500家公司的研发支出中有268家科技公司。报告统计了按地区划分的268家公司研发支出。 美国（690亿欧元，770亿美元）领先中国（100亿欧元，120亿美元）和欧盟（90亿欧元，110亿美元）。如果是人均，美国（每个工人470美元）领先欧盟（42美元）和中国（15美元）。
▲2018年科技公司的研发支出排名全球前2500名
对数据的分析表明，美国在AI研究方面处于领先地位，这既是因为其在研发方面的巨额支出，也是其精英研究机构的投入。尽管如此，中国之所以赶上美国和欧盟，不仅是因为它进行了更多的研究，而且还因为它已经开始进行高质量的研究。
美国之所以在研究方面处于领先地位，部分原因是它拥有精英组织。例如，用于研发的前五名科技公司都是美国公司。评估一个国家的研究质量的另一种方法是统计其组织发布最多AI论文的影响。美国在这项指标中也处于领先地位。卡内基梅隆大学，麻省理工学院，微软，IBM和斯坦福大学是在2013年至2017年之间发表AI论文最多的美国组织。这五个组织的FWCI总计为4.0，显着高于排名前五位的欧盟（1.9）和中国（1.4）组织的FWCI。
尽管欧盟顶级组织的平均研究质量要高于最佳中国组织，但欧盟的论文产量和质量却相对停滞。自1998年以来，欧盟的FWCI仅增长了11％，而美国为24％，中国为154％。如果中国保持这种增速，2018年中国的FWCI可能已超过欧盟（数据仅到2016年可用）。此外，英国，德国，法国，西班牙和意大利这五个国家主要在欧盟推动AI研究，但自2014年以来，它们的AI年度出版物输出实际上已经收缩。
欧盟的停滞与中国的崛起相伴。尽管2009年美国和欧盟的FWCI与2016年的FWCI几乎相同（美国为1.82和1.83，欧盟为1.21和1.20），但同期中国的FWCI从0.59增长到0.94。中国的FWCI正迅速接近或超过全球平均水平1.00。
中国也不需要匹配美国的FWCI来进行更大量的研究，因为它产生了大量的研究。例如，艾伦人工智能研究所（AI2）最近对AI论文进行的分析发现，在被引用最多的10％的AI论文中，美国所占的份额从1982年的47％下降到2018年的29％。从1982年的大约0％增长到26.5％。 AI2的研究表明，到2020年和2025年，中国的论文产量将超过美国，分别位居所有AI研究论文的前10名和1％。尽管中国的引用数量可能会因自我引用而被夸大，但相对于美国和欧盟，中国的研究质量绝对提高了。
发展
要充分获得AI带来的益处，各国必须拥有健康的AI生态系统，以引导创新AI技术和公司的发展。例如，国家必须拥有足够的风险投资和私募股权资金，才能满足发明人与开发和销售其产品或服务所需的资金。本节分析了AI风险资本和私募股权资金，AI公司的数量、并购情况以及专利数据。最新数据显示美国（14.9分）领先欧盟（5.3分）和中国（4.8分）。人均方面，美国（19分）领先欧盟（4.5）和中国（1.4）。
风险投资和私募股权投资总额（2017-2018年）：跟踪私人资金是衡量国家发展AI公司能力的一种很好的方法。统计2017年至2018年间AI公司的风险资本和私募股权融资。美国（估计为169亿美元）为首，其次是中国（估计为135亿美元）和欧盟（估计为28亿美元）。按人均来算，还是美国领先。
▲风险投资和私募股权投资总额（2017-2018年）
风险投资和私募股权融资交易数量（2017-2018年）：人工智能风险投资和私募股权融资可以集中在少数几笔大型交易中，但也可以跟踪风险资本和私募股权融资交易的总数。在2017年至2018年期间，美国的AI公司获得最多的投资（1,270笔交易），超过了欧盟（660个）和中国（390个）。按人均计算，美国（8个交易）领先欧盟（3个）和中国（0.5个）。
▲风险投资和私募股权融资交易数量（2017-2018年）
AI初创企业数量（2017年）：与其他基于技术的初创企业类似，AI初创企业可以成为一个国家经济增长和竞争力的重要驱动力。美
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