我国人工智能产业居全球第一梯队 迎来新机遇
习近平总书记强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。
近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展，已进入全球第一梯队。中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。
我国人工智能产业的发展现状与发展趋势如何？面临着哪些机遇？今后产业发展有哪些着力点？最近，记者采访了工业和信息化部相关负责人及业内多家企业。
核心技术取得突破，创新能力显著提升
无保护左转、行人车辆避让、自动变道、自动转向、红绿灯识别、窄路及拥堵路段通行、自动绕障……北京轻舟智航科技有限公司不久前推出的基于地平线征程5芯片的“轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案”，支持城市多场景、高速公路、快速路多种复杂路况的点到点辅助驾驶，让开车变得轻松。
包括18个智能水位站、5个流量站、100套森林火灾地表火探测器在内，200余个前端感知点位，将实时数据输送至云从科技主导搭建的综合枢纽数字孪生平台――“天府大脑”，并在数字孪生世界完美复原成都天府新区的生态现状。水体抬升、水质反演、污染等城市应急事件，在AI（人工智能）赋能下完成高效能治理。
六轴机器人轻柔地抓起几十公斤重的电池模组，精准放置到电池包底座上，在AI视觉和100%扭矩监控下完成自动拧紧，安装精度达到0.2毫米……在上汽通用汽车武汉奥特能超级工厂电池车间模组上线工位，由上汽通用工程制造团队与国内顶尖人工智能企业共同开发的“机器人、3D点云视觉、力控感知”技术融合应用，在业内成功落地。
“智能视觉技术在装配工艺中的应用，有效避免了模组在组装过程中由于磕碰造成的潜在安全风险，确保了装配过程电池零损伤。”据工厂负责人介绍，后续的电池包涂胶、合盖、拧紧工艺，也全部基于数字孪生技术的机器人自动完成。通过采用深度学习算法的视觉技术进行多重质量保证，安装工艺实现测量精度小于0.1毫米，确保电池包满足最高密封等级要求。
不仅如此，在武汉奥特能工厂，数字孪生技术已广泛运用于产线规划、设备制造、安装调试、生产运营监测、设备预维护等领域，节省设备建造、调试时间约50%，项目实际投产比规划提前了5个月。
以上事例，是我国人工智能创新能力显著提升的缩影。总体看，有四个方面主要进展：
――人工智能专利申请量居世界首位。据中国信通院测算，2013年至2022年11月，全球累计人工智能发明专利申请量达72.9万项，我国累计申请量达38.9万项，占53.4%；全球累计人工智能发明专利授权量达24.4万项，我国累计授权量达10.2万项，占41.7%。
――创新载体建设取得新进展。一批新型研发机构在人工智能大模型、人工智能计算芯片等领域取得了技术突破。算力基础设施达到世界领先水平。全国一体化大数据中心体系基本构建，“东数西算”工程加快实施；建成一批国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。
――关键核心技术局部突破，部分关键应用技术居世界先进水平。我国企业在应用算法、智能芯片、开源框架等关键核心技术上已取得重要突破，图像识别、语音识别等应用技术进入国际先进行列，智能传感器、智能网联汽车等标志性产品有效落地应用。
――产业生态初步形成。目前，我国已有超过400所学校开办人工智能专业，高端人才居全球第二。截至2022年底，全球人工智能代表企业数量27255家，其中我国企业数量4227家，约占全球企业总数的16%。我国人工智能产业已形成长三角、京津冀、珠三角三大集聚发展区。百度、阿里、华为、腾讯、科大讯飞、云从科技、京东等一批AI开放平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
融合应用步伐加快，赋能效果持续显现
“春节后，早高峰等车时间变短了，车上也不那么挤了。”2月23日7时40分，李先生在深圳桃源村东72路公交车站登车。他并不知道，车队根据智能排班，车辆周转率提升10%，乘车舒适度也提高了25%。
深圳巴士集团安托山公交车队调度组长陈晓岚告诉记者，去年车队6条线路、72辆公交车安装智能系统后，借助人工智能算法，车队可以通过精准匹配的动态飞线图，全面了解线路客流信息，如哪个时段、哪个区间客流量大，进而调整线路早晚高峰时段的发车频次，增发72路、M500路区间车，提升了线路运营效率，方便了乘客出行。
据了解，目前，深圳已经有6000辆公交车安装了该系统。构建城市级公交大脑不仅帮助公交公司降本增效，还有效推动城市智慧出行。
“伴随着人工智能在智慧城市领域的应用加速落地，我们对智慧城市的理解越来越深，战略也越来越清晰，那就是做自进化城市智能体。”云天励飞副总裁郑文先说，云天励飞拥有算法、芯片、大数据全栈式AI能力，基于对行业场景需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现了算法芯片化，进而打造具备多维敏捷感知、海量数据分析、全局实时洞察、持续迭代进化的城市超级大脑，助力智慧城市建设。目前，一系列示范应用已在北京、上海、深圳、青岛、成都等多个城市实现项目落地。
中国电子信息产业发展研究院副总工程师安晖表示，当前，人工智能与一、二、三产业融合成效初显，正在从医疗、交通、制造等先导产业领域向旅游业、农业等领域拓展；智能金融、智能医疗、智能安防、智能交通等领域已经成为人工智能技术产业化落地的热点应用场景；制造业研发设计、工艺仿真、生产制造、产品检测等重点环节智能化水平全面提升。
推动关键核心技术攻关，培育良好发展生态
“作为国内首款可量产的百TOPS级大算力AI芯片，地平线征程5已经获得比亚迪、上汽、一汽等多家主流车企的量产合作项目，首款量产车型已于今年2月落地。”业内专家表示，实现大算力车规级芯片量产，国内芯片企业仍需突破一些关键技术，如先进封装技术、自主IP技术、高算力芯片系统架构，以及功能安全流程、功能安全产品认证、车规可靠性认证等。
车规级智驾和智舱芯片，只是我国人工智能产业链短板之一。安晖认为，总体看，我国人工智能基础理论、核心关键技术积累不足，核心算法、AI框架、芯片及基础元器件与国外差距较大，重大原创科技成果还需要进一步研发。
“实现人工智能产业高水平自主可控，国内企业要加强产学研用协同创新，推动关键核心技术攻关。”安晖列举道，一是大力推进人工智能基础软硬件开发，加强小样本学习、迁移学习等基础技术研究，提升原始创新能力。二是加快智能芯片、深度学习框架及关键算法等共性技术迭代升级与产业化，发展感存算一体化的智能传感器。三是强化知识计算引擎、跨媒体智能、自然语言处理、自主无人系统等技术攻关与应用，加快人工智能安全技术创新。四是加速语音、图像文字等多媒体技术向跨媒体技术提升，推动感知智能向认知智能演进，发展超大规模预训练模型。五是加快人工智能与5G大数据、云计算、区块链等技术的融合创新，鼓励开发融技术产品并加速商业化落地。六是推动类脑智能等前沿技术，前瞻布局人工智能与量子信息、脑机接口等前沿领域探索。
在云从科技副总裁王仲勋看来，我国人工智能企业和初创公司在获得资金支持方面仍存在一定困难，有时无法承担训练大型语言模型的高昂成本，“此外，一些财力雄厚的大企业，项目投资更多关注短期的投资回报率，对长期规划且产出成果不明确的项目存在一定程度的重视不足。”
工信部有关负责人表示，“十四五”期间，我国将加快壮大人工智能产业，培育良好发展生态，具体举措包括：组织由大中小企业联合、产学研共同参与的创新联合体，推动人工智能关键核心技术突破，提升我国智能芯片、开发框架、典型智能产品等水平；加快人工智能在制造、交通、能源等领域的应用，推动重点领域智能化转型；打造产业集群，培育一批具有国际竞争力的人工智能龙头企业，发展一批专精特新企业，依托先导区打造产业集聚发展高地。
以技术突破和应用拓展为主攻方向，依托我国超大规模市场优势吸引全球资源要素，我国人工智能产业正在与实体经济深度融合，成为经济社会发展新的增长引擎。据预测，到2030年，我国人工智能产业规模将达到1万亿元。
《人民日报》（2023年03月15日18版）
中国人工智能发展现状：多项技术领先 整体水平与发达国家仍有较大差距
全球人工智能还处于发展初期，并且人工智能已经上升至国家战略层面，关于我国人工智能发展现状来看，我国多项技术处于世界领先地位，创新创业也是日益活跃，但是整体水平与发达国家仍有较大差距。
新年伊始，让我们把目光投向人工智能——刚刚过去的2017年，基础研究领域的硬件、算法提升，与结合产业发展的技术应用，让人工智能发展迎来又一轮高潮。“机器能像人一样思考和行动”拓展了整个社会的想象力边界。
十九大报告提出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。当前我国人工智能的发展水平处于什么阶段，在行业领域的应用进展如何？本版就此策划了一组“聚焦高质量发展·关注人工智能”系列报道，从行业专家、资深从业者、普通消费者的角度，向读者全方位展示快速发展中的中国人工智能图景。
2017年是中国人工智能领域发展的关键之年。无论是《政府工作报告》还是10月的十九大报告，都将人工智能作为一项发展内容明确提出，这意味着人工智能上升至国家战略层面。
随后，《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》等一系列政策规划的推出更是让人工智能的发展有了明确的时间表和路线图。
如今，中国人工智能领域正在顶层设计与实践落实两个方面努力发展，抓住机遇，蓄势待发，开启新一轮的冲刺。
全球人工智能还处于发展初期什么是人工智能？
1956年，在美国达特茅斯学院一次特殊的夏季言谈会上，麻省理工学院教授约翰·麦卡锡第一次提出了人工智能概念。此后，人工智能迅速成为一个热门话题。
尽管概念界定众多，但科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。
在人工智能研究早期，有些科学家非常乐观地认为，随着计算机的普及和CPU计算能力的提高，实现人工智能指日可待。但后来事实证明，人工智能的发展并没有预期的那么美好。
20世纪50年代至70年代，人工智能力图模拟人类智慧，但是受过分简单的算法、匮乏得难以应对不确定环境的理论以及计算能力的限制，这一热潮逐渐冷却;20世纪80年代，人工智能的关键应用——基于规则的专家系统得以发展，但是数据较少，难以捕捉专家的隐性知识，加之计算能力依然有限，使得其不被重视，人工智能研究进入低潮期。
直到进入20世纪90年代，神经网络、深度学习等人工智能算法以及大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展，人工智能才迎来了春天。
“大约在10年前，一种被称为深度学习的新的机器学习方法，让人工智能的算法更智能。”中国科学院自动化研究所研究员易建强说：“它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构，具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题。”
中国科学院院士谭铁牛说：“当前，面向特定领域的专用人工智能技术取得突破性进展，甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。”
这其中，比较著名的事件包括1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军，2011年IBM超级计算机沃森在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军，以及2016年和2017年阿尔法狗战胜人类围棋高手。
在不少人工智能专家看来，尽管经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步，但总体上还处于发展初期。
我国多项技术处于世界领先地位采访中，诸多业内人士认为，我国人工智能技术攻关和产业应用虽然起步较晚，但在国家多项政策和科研基金的支持与鼓励下，近年来发展势头迅猛。
在基础研究方面，我国已拥有人工智能研发队伍和国家重点实验室等设施齐全的研发机构，并先后设立了各种与人工智能相关的研究课题，研发产出数量和质量也有了很大提升，已取得许多突出成果。
科技部高新司司长秦勇说：“我国在语音识别、视觉识别、机器翻译、中文信息处理等技术方面处于世界领先地位。中国科学院自动化研究所谭铁牛团队全面突破虹膜识别领域的成像装置、图像处理、特征抽取、识别检索、安全防伪等一系列关键技术，建立了虹膜识别比较系统的计算理论和方法体系，还建成目前国际上最大规模的共享虹膜图像库。”
智能芯片技术也实现了突破。中科院计算所发布了全球首款深度学习专用处理器，清华大学研制出可重构神经网络的计算芯片，比现有的GPU效能提升了3个数量级。
与此同时，我国在人工智能领域的论文数量快速增长。据统计，2007年—2016年，全球人工智能领域论文中，我国占近20%，仅次于美国;深度学习领域的论文总量和引用量均居世界第一。此外，人工智能相关发明专利授权量已居世界第二。
人工智能创新创业日益活跃当前，伴随着人工智能研究热潮，我国人工智能产业化应用也蓬勃发展。
智能产品和应用大量涌现。人工智能产品在医疗、商业、通信、城市管理等方面得到快速应用。目前已有1.5亿支付宝用户使用过“刷脸”功能，华为首次在全球将人工智能移动芯片用于手机。
人工智能创新创业也日益活跃，一批龙头骨干企业快速成长。据统计，当前中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。全球最值得关注的100家人工智能企业中我国有27家，其中，腾讯、阿里云、百度、科大讯飞等成为全球人工智能领域的佼佼者，也成为建设国家新一代人工智能开放创新平台的领头羊。
2017年7月5日，百度首次发布人工智能开放平台的整体战略、技术和解决方案。这也是百度AI技术首次整体亮相。其中，对话式人工智能系统，可让用户以自然语言对话的交互方式，实现诸多功能;Apollo自动驾驶技术平台，可帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统，是全球领先的自动驾驶生态。
2017年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室。
2017年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的竞争行列。
此外，科大讯飞在智能语音技术上处于国际领先水平;依图科技搭建了全球首个十亿级人像对比系统，在2017年美国国家标准与技术研究院组织的人脸识别技术测试中，成为第一个获得冠军的中国团队。
“加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。”秦勇说。
整体水平与发达国家仍有较大差距尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与发达国家水平相当，但我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍有较大差距，比如在高精尖零部件、技术工业、工业设计、大型智能系统、大规模应用系统以及基础平台等方面。专家们还指出，我国人工智能技术发展还面临着体制机制、创新人才、基础设施等方面的挑战。
易建强说：“与人工智能发展成熟且处于前列的美国等相比，虽然中国在人工智能的论文数量方面超过美国，但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行。”
这背后的一个重要原因就是人才短缺。据统计，美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年。还有，在中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，其他领域的人才相对匮乏。
在产业应用方面，人工智能技术成果虽然已经在我国越来越多的领域应用，但专家表示也还存在一些问题。比如，除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验，催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小差距。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。
“在人工智能生态系统方面，美国也更为完善和活跃，创业公司数量远超中国。而且由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。”易建强说。
专家建议，应建设开放共享的人工智能创新发展平台，重视和加强人工智能前瞻性基础研究，加大人才培养力度，在深化人工智能技术推广应用、市场准入等方面建立更加宽松的政策环境，不断提升信息化水平来支撑智能化发展，并积极引进培养更多有国际影响力的领军人才。
美国人工智能战略动向与中国应对之策
美国作为人工智能领先国家，已作出竞争性战略安排，以期在未来竞争中占据主导地位。我国必须密切关注美国人工智能战略动向，做好战略谋划与应对，做大做强人工智能产业。应以强国目标为导向，制定好人工智能产业中长期发展战略规划；加快自主可控人工智能技术在重点行业的应用推广等。
人工智能是一种新型通用目的技术，对各国经济、社会、军事、国家安全等有重大影响。美国作为人工智能领先国家，已作出竞争性战略安排，并对我国采取遏制性措施，以期在未来世界领导权的竞争中占据主导位置。我国必须做好战略应对，加快人工智能产业做大做强步伐。
美国战略安排：确保其在人工智能领域的全球领导力
2016年以来，美国持续加大了对人工智能的战略关注与支持，不断升级人工智能的国家战略版本。2016年，美国发布《为人工智能的未来做好准备》报告，强调对人工智能加强治理；阐述人工智能引发的机遇，包括利用人工智能提升社会福利和改进政府执政水平，在坚持鼓励创新并兼顾公众利益的原则下制定人工智能监管措施；确保人工智能应用公正、安全和可控。报告提出，人工智能技术将开辟新的市场和机会，也将产生失业等负面影响。美国政府当前对人工智能最重要的不是监管，而是指导与扶持。各机构的计划和战略中涉及的人工智能问题，应该让政府和私营部门参与；以创新的方式将人工智能应用于网络安全防护。同年，美国总统奥巴马签署《国家人工智能研发战略计划》，旨在通过政府投资深化对人工智能的认识和研究，确保美国在人工智能领域的全球领导地位。
2018年，美国发布的《国防授权法案2019》相关条文规定，美国国防部支持成立国家人工智能安全委员会（NSCAI）。该委员会代表国会研究人工智能与国家安全的相关问题并建言献策，以达到确保美国技术优势的最终目的。NSCAI有两大具体任务：一是勘察取证，调查研究美国真实的人工智能技术水平；二是向国会和总统提出政策建议。该机构聚合美国“政产学研军”顶尖人才，研究国家间人工智能竞争，提供人工智能战略建议，重点研究中国，聚焦国家威胁、国防能力、经济竞争和治理障碍等四大研究方向。
2019年，美国总统特朗普签署《维护美国人工智能领导力的行政命令》，目的是保持美国在人工智能领域的全球领导力，其要点包括：推动人工智能技术突破，联合政产学，建立人工智能技术优势，促进科学发现、经济竞争力和国家安全，促进技术成果转化。制定人工智能技术标准，提升数据、模型、算力资源的可访问性，减少漏洞和人工智能研究与部署的障碍，制定国际标准。培养人工智能劳动力，通过科学、技术、工程和数学（STEM）教育，培养具备开发和应用人工智能的通用人才，为当前和未来的工作做好准备。增强公众信任，人工智能应用中保护公民自由、隐私和美国价值观，充分发挥人工智能技术潜力。塑造国际环境，为美国人工智能产业开辟市场，保护人工智能技术优势，严防战略竞争对手和敌对国家窃取关键技术。
2019年7月、9月，2020年10月以及2021年3月份，NSCAI先后发布初期、中期和终期报告。在NSCAI终期报告中，涉及的内容主要有两部分。
第一部分：“在人工智能时代保卫美国”。强调人工智能技术带来国家安全威胁，美国对此缺少准备，建议美国政府加强人工智能技术来保护自身利益。政府成立一个工作组和全天候行动中心，以对抗虚假信息，更好地保护自身数据库的安全，将外国投资中的数据安全放在优先位置，加强供应链风险管理和国家数据保护立法。国防部加速采用人工智能技术，争取2025年实现人工智能技术在军事领域广泛运用，培养一支具有数字知识的队伍，加快人工智能技术在军事领域创新。管理与人工智能支持的武器和自主武器相关的风险，制定相应的国际标准。改革国家情报机构，开发创新的人机合作方法，利用人工智能来增强人类的判断力。开拓新的人才渠道，扩大政府中数字化人才的规模。建立对人工智能系统的合理信心，政府加大对人工智能系统安全的研发投资，加深与国家实验室的合作，定期测试和评估。提出人工智能用于国家安全的民主模式，尊重公民隐私、自由和权利，增强使用透明度，建立一套完整的监督机制。
第二部分：“赢得技术竞争”。强调美国人工智能竞争前景令人担忧，建议政府立即采取行动，以促进人工智能创新，保护关键优势。必须将人工智能从技术层面提升到战略层面，白宫应成立一个新的技术竞争力委员会，由副总统领导，综合考虑安全、经济和科学因素，制定全面的技术战略，并监督其实施。通过改善现有教育体系，对学习人工智能相关领域的本科生和研究生增设奖学金，通过新的移民激励措施和改革等方式，赢得全球人才竞争。加快人工智能创新，每年用于人工智能研发的非国防经费翻倍，2026年达到每年320亿美元。成立国家科技基金会，将国家人工智能研究机构数量增加三倍；建立由云计算组成的国家人工智能研究基础设施，大规模开放培训数据，扩大人工智能的使用范围，支持新的科学实验和工程；为人工智能创造市场，通过组建区域创新集群网络，增强商业竞争力。改革和建立全面的知识产权政策和制度，将知识产权法纳入国家安全战略的重要组成部分。改变几乎完全依赖外国来源生产尖端半导体的状况，重建一个具有弹性的美国国内半导体设计和制造基地，为芯片工厂提供资金奖励和其他激励措施，以使美国半导体技术至少领先中国两代。重新审视如何在不过度阻碍创新的情况下更好地保护技术和公司，以保持美国技术优势。使出口管制和外国投资审查现代化，与盟友共同开发先进的半导体制造设备。将美国的研究机构作为国家资产加以保护，与盟友和合作伙伴协调研究保护工作，加强签证审查以限制有问题的研究合作。领导一个新兴技术联盟，与盟友和合作伙伴一起利用新兴技术加强民主规范和价值观，协调政策和投资，促进全球民主发展，防范技术恶意使用和专制国家的影响。制定一份权威的技术清单，采取大胆行动，促进美国在人工智能、微电子、生物技术、量子计算、5G、机器人和自动化系统、增材制造和储能技术等领域均处于领导地位。
美国专门研究制定针对我国的遏制性措施
为保持在人工智能领域对我国的领先与优势地位，美国出台的一系列有关人工智能的行政命令、政策和法案中，有越来越多专门针对我国的措施。NSCAI发布的初期、中期和终期报告中均明确提到，中国的人工智能开发水平位于世界前沿，美国政府在应对人工智能新威胁方面“毫无准备”，必须实施重大变革，推动人工智能满足国家安全和国防需要。该报告对美国国会和总统有很强的影响力，截至目前，超过19条建议被《国防授权法案2021》采纳，11条建议被《国防授权法案2022》、《情报授权法案》（IAA）、《美国创新与竞争法案》（USICA）和非国防科技法案采纳。
NSCAI终期报告中，出现“中国”和“中国的”的词频高达670次以上。除了中国之外，俄罗斯、日本、韩国和德国等国的词频均未超过100次。针对中国的内容主要有如下七方面。
一是中国是美国人工智能领域的唯一真正对手，美国必须赢得对中国的竞争。尽管世界上有很多国家均有人工智能战略，但只有中美两国真正拥有赢得人工智能竞争的资源、商业实力、人才资源以及创新生态。中国的各类规划、动用的资源以及取得的成就让美国深感担忧。中国不仅在人工智能全领域是美国的对手，而且在特定领域已经领先。从这个角度看，这将是美国自第二次世界大战以来首次在科技主导性方面遭遇到挑战。
二是提出所谓的中国盗窃美国高科技资源。指责中国通过知识产权剽窃等方式每年至少导致美国损失3000亿—6000亿美元，诽谤中国是用美国纳税人的钱资助自身军事和经济的现代化。
三是指责中国危及了美国高科技（尤其是半导体）供应链安全。尽管美国拥有领先的半导体研发体系，但与美国国防和产业相关的先进半导体生产制造资源几乎完全依赖外国，这让美国供应链安全在外国政府的干预和自然灾害面前显得异常脆弱。美国应逐步实现半导体的国内生产。
四是恶意抨击中国人工智能用途不正当。
五是建议美国领导所谓的“民主国家联盟”来应对中国的挑战。
六是认为美中之间存在高度依赖，主张通过精准的出口管制等手段来确保美国的科技领先。当前美中关系并非冷战时期的美苏关系，美中存在紧密的人文互动和科技交流，盲目恶化美中科技交流对美国科研无益。美国应通过保护开放研究生态、保护知识产权、有针对性的出口管制和投资审查等手段来保障科技领先和国家安全。
七是在人工智能驱动的自动化武器等特定领域寻求中俄共同表态。人工智能会运用到自动化武器等军事和国防领域，在该领域美国应寻求中俄与美国发布类似的承诺，即人工智能驱动的自动化武器仍将由人类控制，以确保此类武器合乎国际人道主义。美国可与中国政府建立诸如“美中全面科技对话”等官方高级别对话机制以及其他“二轨对话”机制。
总体看，美国是要在人工智能领域赢得对我国的竞争，实现对我国的明显优势。美国提出加强知识产权保护，与盟友组建新兴技术联盟来防止技术被恶意使用，加强出口管制和外国投资审查，把美国研究企业当作国家资产来保护等，将加大我国获取新技术的难度，妨碍新技术国际交流，这对我国人工智能技术发展有阻挠作用。美国提出通过改善现有教育体系与新的移民激励措施来吸引全球人工智能人才，给我国获取全球人才增加了难度。
从战略高度推动我国人工智能产业做大做强
紧紧把握新一轮科技革命与产业变革的时代机遇，深刻认识人工智能的全球发展形势，树立起强烈的战略意识、安全意识，加快人工智能技术自立自强，做大做强人工智能产业，妥善处理人工智能领域的国家间竞合关系。
一是做好战略谋划与统筹。基于超大规模市场、数据资源、技术集成、综合协同等优势，以强国目标为导向，围绕芯片、系统软件和开发框架等基础技术进行战略部署与攻坚，降低对外依赖度，加快自主自立步伐。打造自有开源根社区，培育自主可控的产业生态，形成有韧性的供应链体系，让人工智能生态植根中华大地。努力在人工智能发展方向、理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破。
二是市场牵引，应用导向。支持自主可控人工智能技术在重点行业的应用示范推广，加快形成行业应用评测标准。可先聚焦于交通、能源、制造、安全、健康等领域重点突破，设定人工智能行业渗透率目标，健全监测体系，促进目标的实现。
三是加大投入，加速基础研究成果转化。建设体现国家意志、实现国家使命、代表国家水平的人工智能国家实验室。推动研究机构和商业机构对接，组建一批联合实验室，让基础研究更贴近市场，在牵引市场需求的同时，通过市场反向驱动基础研究。支持各地人工智能计算中心和生态创新中心建设，在能耗指标上进行政策倾斜。
四是加强人才队伍与学科建设。构建集“全球汇聚、系统培养、激发创新”于一体的人工智能人才发展体系。吸引全球人工智能领域人才，特别是数学、计算科学、自动化科学、控制科学、信息科学、认知科学、心理学、生物学、哲学等学科高端人才，聚天下英才为我所用。改革高等院校学科设置，加强基础学科建设，设立多学科支撑、跨学科交叉、产学研融合的人工智能人才培养模式。
五是促进军民融合，以军带民，以民促军。加大人工智能根技术的军地、军民联合研究力度；加大军事领域人工智能基础设施的建设力度，助力军事领域人工智能研究；加快军事领域人工智能应用，积极引入民用人工智能技术，加速军民人工智能成果转换；加强军民融合人工智能技术通用标准体系建设，构建基础软硬件、人工智能算法等规范，牵引人工智能技术规范发展。
六是开放包容，互惠合作。积极参与人工智能全球治理，支持联合国在人工智能科技伦理和标准规范制定方面发挥主导作用。以构建人类命运共同体为导向，与各国加强交流协商，共塑一个开放包容、互惠共享、公平公正、安全可控、责任共担的国际环境，打造各方普遍接受、行之有效的人工智能全球治理规则，促进科技突破、产业发展、国际合作，让各国人民享受到科技带来的益处。
（作者系中国国际发展知识中心副主任、研究员）