※ 引述《hoanbeh (昔年朱弓壁上空悬)》之铭言：
: 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
: https://www.hbrtaiwan.com/images/articles_images/AR0010553.jpg
: IvancoVlad / Getty Images
: 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
: https://www.hbrtaiwan.com/images/articles_images/AR0010553_1.jpg
: 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）
: https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0010553.html
: 中国科技崛起 人工智能领域大赶超美国
: 引领人类史上第四次工业革命 就在中国
: 井蛙觉青还在做着 中国产业崩溃的美梦
曾经在一个电视财经节目看到主持人问台积电前研发处处长、柏克莱电机博士的中芯独董
杨光磊。
问他说你留学美国，又在两岸待过，觉得中国的科技水准如何? 他说一般中国老百姓都会
觉得自己科技了不起，侃侃而谈支付宝，大数据，AI人工智能，....
他说那只是用人口红利所堆叠出来的应用端。基础的科技没有建立起来，没有先进的积体
电路，那些技术只是空谈而已。以他在台积电和中芯都任职过。他说两岸差距有20年.