中国将成为全球人工智能新龙头？
Is China Emerging as the Global Leader in AI?
哈佛商业评论 2021/7/15 Daitian Li , Tony W. Tong , Yangao Xiao
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中国早就甩开生产廉价产品的“山寨国”名声，逐渐走向科技大国的地位，尤其在人工
智慧研究的领域，发展速度正在急速逼近目前仍处于领先地位的美国。但作者分析，虽
然这样的“中国速度”令人吃惊，不过水能载舟亦能覆舟，推动中国高速发展人工智能
的种种因素，其实也是一把双面刃，可能会在某种层面上，变成阻碍发展的高墙。
十年前，中国与美国在人工智能（AI）研究上，存在巨大的落差。美国的公共机构与私
部门对相关研究的投入持续成长之时，中国仍在进行全球制造方面的低附加价值活动。
但这段期间以来，中国已急起直追。从研究的观点来看，中国已成为人工智能文献发表
和专利的全球领导者。这股趋势显示，中国也已蓄势待发，可望成为AI赋能事业的领导
者，例如语音与影像辨识应用等事业。
中国的AI发展成绩斐然。根据早期的研究〔也就是本文作者之一（李代田）协助开创的
《中国人工智能发展报告2018》（China AI Development Report 2018）专案〕，以及
一项针对AI技术对经济和社会所造成影响的持续研究显示，中国有惊人的进步。中国在
AI领域发表的研究报告在全球的占比，从1997年的4.26％（1,086篇），增加到2017年的
27.68％（37,343篇），超越全球任何其他国家，包括原本一直独占鳌头的美国。中国的
AI专利申请数，也一样超越其他各国。截至2019年3月，中国AI企业的家数已达到1,189
家，仅次于美国，美国的AI企业活跃家数超过两千家。相较于海外的同侪企业，中国的
AI企业更多聚焦在语音（例如，语音辨识、语音合成），以及影像（图片辨识、影片辨
识）。
人工智能新研究的来源
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这些成绩尽管看起来辉煌，却不一定能转化为AI创新的强劲优势，也无法保证未来一定
会成为全球领导者。矛盾的是，协助中国迎头赶上的那些条件，在中国抵达创新的最前
线之际，可能反而构成它未来在AI发展的挑战。为解释原因何在，并做为早前研究的延
续，我们实地访谈了15家AI相关、不同类型的组织（包括企业、大学、研究机构和政府
单位），并运用“追赶周期”（catch-up cycle）的概念；追赶周期是一种理论架构，
用来解释国家在产业领导地位的更迭。
中国如何迎头赶上
中国如何能以“跳级超越”（leapfrog）的方式，越过那些已投入AI科技的时间更久得
多的国家，并在区区二十年内，建立领先世界的AI研究基础设施？
在这里，“追赶周期”这个概念可以帮助我们理解这个问题。基本上，追赶周期架构是
指，在某些环境下，科技、市场状况和政策环境的变动，可以让后进者和先行者或多或
少站在同等的立足点。根据这个架构，这些变动可以迅速削弱既有业者的优势，借此为
后进者开启机会之窗；例如，Android系统的智慧型手机就属于这类科技变动，它的出现
，铲平了市场领导者诺基亚（Nokia）的优势，让三星、华为等动作迅速的厂商得以取而
代之。这个架构也帮助我们理解，后进者何时与为何会取代既有业者。
在中国如何设法迎头赶上的故事里，这个架构点出几个重要因素：AI研究的本质，意味
著领导者的科技优势不会特别稳固；中国广大的市场，特别有利于AI的改良；中国友善
的法规环境，特别能促进AI的投资和采用。
在AI领域，研究无法提供可长可久的优势。
AI与其他科技有几个重大的差异。尽管研究推动了这个领域前进，但研究通常会公开分
享，专利研究的收益较不重要，而改良的来源，通常是生成数据的使用者，与根据从那
些数据所得见解来改良产品的公司之间的良性循环。
AI是开放的科学，这点不同于电脑硬件或药物开发。在知识和技术方面，AI领域有许多
基本的算法已成为公共知识，可以从已发表的论文和研讨会公报里取得。“当今，每
个人都对发表AI研究的结果感到自豪，”专精AI算法和AI芯片的新创公司NISE
Intelligent Technology一名主管告诉我们：“一般来说，如果你发表一篇论文，在这
个行业，别人要推论出编码并执行，并不是太难的事。”
AI的开放科学本质，是后进者赶上先行者的重要因素，因为它让后进者能在短时间内，
弭平与先行者之间的知识差距。
AI产业与传统产业的第二个差异，在于创新能创造获利之处。简单来说，数据和人才胜
于AI研究的专利。在传统产业，像是医药或行动通讯，专利在确保公司地位与保护获利
流方面，扮演关键角色。AI的开放科学本质，则意味着公司的竞争优势，通常来自公司
能否比其他公司更快速建置大型数据库，并开发领域专属知识或针对数据库的应用。
这表示AI时代的关键资产有二：一是数据，二是电脑科学与工程的人才。这两项资产，
中国刚好都相当丰富。中国庞大的人口，赋予它在生成、利用大数据方面的优势，而它
推动科技与工程的数十年努力，让它有丰沛供给的高素质电脑科学家和工程师。
最后，我们今日发展的“弱AI”，也就是解决定义狭隘的问题所用的AI，需要领域专属
知识和使用者生成的数据，才能改善这种AI。例如，AI通常需要针对特定商业情境进行
客制化。首先，你做出产品（例如声音辨识）。然后，你吸引许多使用者，而这些使用
者会生成数据。最后，你运用机器学习，以数据来改善产品。产品就透过这个良性循环
来改善。
中国有活络的市场，可接纳这些以AI为基础的新产品，而中国企业引进AI产品和服务进
入市场的速度，也相对快速。中国消费者采用这类产品和服务的速度也快。如此形成的
环境，能支持AI科技与AI驱动产品快速精进。
中国市场有利于AI的采用和改善。
大型数据集对AI的创新很重要，因此我们不难明白，中国庞大的市场规模，有助于解释
它何以能在AI领域快速追赶。这个市场的量，提供中国企业一个建置大型数据库的独特
机会。以中国版优步（Uber）、当今全世界最大的共乘平台公司“滴滴出行”为例：它
的执行长柳青表示，滴滴出行每天处理超过70 TB的数据，也就是一天要规画九十亿条路
线、每秒钟有一千笔叫车单。
中国庞大的市场不只提供大数据方面的优势，也让企业有强烈的经济诱因，去解决技术
挑战。比方说，虽然芯片组长久以来，一直是中国资讯与通讯科技（information and
communication technology，ICT）的弱点，但中国企业近来在拉近AI芯片组的落后缺口
上，突飞猛进。名列全球前几大ICT公司的中兴通讯，有位高阶主管告诉我们：“中国在
AI芯片的发展相对快速……只要有市场，企业就有动力（开发AI芯片）。”中国庞大的
市场，为ICT产业带来很大的规模经济，这表示推动这项科技的投资，能很快获得报酬。
除了庞大的规模，中国市场也展现多样的种类，而且变动迅速。这为新创公司及老牌企
业都创造了多采多姿的机会，可以在不同的市场区隔里，快速地探索不同的AI应用。早
期的研究显示，这些类型的市场动态发展，通常有助于后进者追赶，促使产生新产品和
新事业。
中国有强劲的AI促进政策，薄弱的隐私法规。
最后一根支柱，与政策环境有关。中国近年来订定许多政策，以推动AI的发展。这类政
策包括但不限于“中国制造2025”“促进大数据发展行动纲要”“新一代人工智能发展
规画”等。这些政策对创业者、投资人，甚至研究人员等不同的AI利害关系人，传达一
个清楚的讯号，就是AI是有政府支持、值得投资的领域。
中国在隐私权之类的领域，缺乏明确的政策和法规，这点可以解释它怎么能在某些AI应
用领域，有如此惊人的追赶速度。例如，在中国无所不在的监视摄影机，为专精于影像
和脸部辨识的AI公司，创造了庞大的市场。若是在隐私法规更严密的其他国家，这个市
场不会成长得如此快速。NISE Intelligent Technology的一名专案领导人告诉我们，中
国宽松的隐私法规，是部分中国国内AI企业的关键优势。
挑战与未来的展望
从许多指标来看，以AI的技术发展和市场应用来说，中国现在正站在全球AI发展的最前
线。在新兴AI产业里，中国企业面临技术、市场、政策的独特环境，为它们打开机会之
窗，迅速赶上全球领导者。
但矛盾的是，尽管中国以破纪录的时间追赶上，但让它得以做到这一点的各项条件，可
能会阻碍它在AI领域进一步发展。
例如，由于AI的开放科学本质，以及当个迅速跟进者所享有的优势，中国企业常缺乏强
烈诱因，去投资开发核心的AI技术。在西方已开发经济体里，AI专利的主要持有人是企
业，但在中国，AI的专利大多数是由政府或赞助人提出申请的。但在中国，大学与产业
之间的关系相对薄弱，技术移转仍然相当有限。整体来说，虽然中国在AI研究的总体产
出（例如，科学文献发表、专利）迅速增加，却缺乏真正原创的构想，以及突破性的技
术。
此外，中国充满不确定性的企业经营环境，加上AI产品的庞大市场，以及中国消费者对
采用AI产品的热中，在在都导致企业与投资人偏好能快速变现的应用型AI研究，而不是
可望产生长远影响的基础研究。在更根本的层次，就像许多研究人员强调的，中国的研
究文化需要大幅改进。
在政策面，宽松的法规环境已证明是一把两面刃。尽管有些企业能大胆利用这种环境，
积极在市场推出不同的AI应用，但还是有些企业感到气馁，因为政策的不确定性，让它
们不知道什么是合乎规定、可以做的。苏州蓝珀医疗科技董事长就感叹说，这种不确定
性，让他的公司决定不要触及任何可能落入灰色地带的数据（例如，为了其他商业目的
，而使用个人健康数据）。“我们目前的想法是，如果我们能不碰数据，就不要碰……
但如果我们不碰数据，（那些数据）很大一部分的价值就无法实现。因此，从我们公司
的观点来看，确实希望政府能尽早让法规变得更明确。”
今日，全球的经营与科技环境，面临一系列的政治不确定性，包括中美之间的贸易战，
以及对智慧财产权升高的冲突、去全球化运动、保护主义升高等。这些挑战，会立即冲
击到中国进一步的AI追赶之路，但它们对中国AI创新的速度和方向有什么影响，仍有待
观察。在这段期间，无论是否有这些不确定性，中美在AI领域的竞合关系仍将持续多年
。
（周宜芳译）
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