近日，《自然》雜志發布了一篇名為《到 2030 年，中國能否在 AI 世界中成功領軍？》的文章，文章認為：中國的人工智能研究不僅在質量層面越來越高，同時也開始在高影響力論文、從業人員數量以及道德研究等方面快速縮小與美國之間的差距。 

中國不僅是世界上人口數量最多的國家，同時也在一步步成長為規模最大的經濟體。除此之外，中國還希望在人工智能（AI）方面領導全球。

2017 年，中國政府決定將 2030 年定為這輪雄心勃勃的人工智能發展計劃的最后期限；為了實現這個目標，中國要求在 2020 年首先完成一系列里程碑。其中包括在基礎研究層面做出重大貢獻，成為世界范圍內最具吸引力的人才科研中心，以及建立起足以與全球領導者相媲美的 AI 產業集群。

隨著 2020 年這一日期的日益臨近，研究人員們注意到中國的 AI 研究質量確實迎來了顯著飛躍。根據預測，中國在保留本地人才方面的能力也在快速加強。部分原因是中國政府實施了一系列效果顯著的人才吸引計劃，另一部分原因則在于中美之間的外交與貿易關系正在快速惡化。作為包括 AI 在內的多個領域內的直接競爭對手，美國在中國人才眼中已經不再是當初那個值得為之奮斗的終極目的地。來自伊利諾伊州芝加哥市智庫 Paulson 研究所的人工智能分析師 Joy Dantong Ma 表示，“如果美國失去其開放性優勢，那么人才就有可能重新回到其競爭對手的懷抱當中，當然也包括中國。”

但觀察人士警告稱，中國也面臨著幾大可能阻礙這項國家計劃的負面因素，包括缺少對 AI 領域工具開發的理論性貢獻，中國企業在推進根本性突破方面投入的資金也相對比較有限。

科學家們表示，中國對于 AI 主導地位的追求不僅僅是為了與美國開展國際競爭。事實上，AI 技術承諾在醫療保健、運輸以及通信等領域取得進步，而這些領域中出現的根本性突破將有望幫助中國塑造自身未來發展方向，并在新的時代下獲得最大利益。

英國牛津大學人類未來研究所中國 AI 發展研究員 Jeffrey Ding 指出：“毫無疑問，中國將 AI 技術視為這個時代下最關鍵的技術之一，并希望能夠與美國正面抗衡。”

此項發展倡議于 2017 年公布，被稱為新一代人工智能發展計。中國不僅面向各部委、省級政府以及私營企業發布了無數政策，同時為其準備了數十億美元的研發資金。根本影響 根據微軟學術這一學術搜索引擎對高引用 AI 論文的分析，中國確實取得了令人矚目的進展。華盛頓西雅圖艾倫人工智能研究所在這項分析當中發現，在引用率最高的 10% 頂尖論文當中，中國作者的比例正在穩步增加，在 2018 年已經達到前所未有的 26.5% 峰值，僅略低于美國的 29%——而且美國作者的相關占比已經呈現下降趨勢。如果這種趨勢繼續持續，明年中國就有可能超越美國。其它分析結果也顯示，中國作者在 AI 論文領域的平均引用率一直在穩步上升，高于世界平均水平，且僅低于美國學者。

此外，中國還擁有全球領先的計算機視覺、語音識別以及自然語言處理企業。西安交通大學人工智能與機器人研究所所長鄭南寧表示，其中包括商湯科技、云知聲、科大訊飛以及曠世科技等等。

但鄭南寧同時表示，中國在 AI 的核心技術工具開發方面仍然落后。例如，目前用于設計、構建以及訓練能夠讓計算機獲得類似于人腦功能、且廣泛得到世界各地行業與學術界應用的 TensorFlow 及 Caffe 等各類開源算法平臺，全部由美國的學者及企業開發而成。不過由中國公司百度開發的 PaddlePaddle 也已經成為開源平臺中的一大重要成員，可用于快速開發 AI 產品。

中國在 AI 硬件領域的進度也較為落后。目前全球大部分領先的 AI 支持型半導體芯片都來自美國企業，包括英偉達、英特爾、蘋果、谷歌以及 AMD 等等。鄭南寧表示，“我們在設計可支持高級 AI 系統的計算芯片方面，仍然缺乏專業知識。”

他預測稱，中國可能還需要 5 到 10 年才能在基礎理論與算法的創新層面達到美國與英國的高度——但這仍是一項切實可行的發展目標。

柏林智庫 Mercator 中國研究所的政治學家 Kristin Shi-Kupfer 則表示，中國接下來的長期發展目標，正是為 AI 的基礎理論與技術做出貢獻。她指出，如果無法在能夠實現機器學習現實突破的層面獲得研究進展，那么中國的 AI 發展將很快走入死胡同。人才問題 再來看另一個對中國進步擁有重大影響的因素——對頂尖研究人員的吸引力。就目前來看，中國在這方面的潛力似乎更大。根據學術界與工業界共同撰寫的《2018 年中國 AI 發展報告》，到 2017 年年底，中國已經成為全球第二大 AI 科學家與工程師的家園，從業者總數約為 18200 名，僅次于擁有 29000 名從業者的美國。然而，中國的 AI 研究人員數量僅排在全球第六位——這一結論來自 h 分析指數，即具有高生產力與高引用量的論文作者。

Joy Dantong Ma 表示，計算機科學家以往一般在美國接受教育，而后留在美國加入來自世界各地的科技企業。

然而，有跡象表明這樣的穩定狀態正在發生變化。中國的 AI 研究機構正試圖以高薪吸引一大批研究人員回到國內。例如，在鄭南寧所在的機器人中心，一部分教授的薪酬已經達到高校其他教授平均工資的 2 到 3 倍。

鄭南寧指出，該中心還為員工提供遠超中國多數高校的全面評估制度，這類制度非常關注研究人員的論文發表數量。他還采用了一套招聘機制，其直接繞過原本的高校管理程序，允許科學家快速建立工程師團隊并開設 AI 相關的本科課程。部署的藝術Jeffrey Ding 表示，憑借著騰訊、百度以及阿里巴巴三大互聯網巨頭在專業知識場面的不斷積累，中國確實有望在 2020 年建立起全球領先的 AI 企業。他指出，“雖然與谷歌及微軟等美國廠商相比仍有差距，但這些企業確實已經逐步成為 AI 領域的全球龍頭。”

根據紐約研究公司 CB Insights 的報告，中國還擁有至少 10 家市值超過 10 億美元的私營性質 AI 初創企業，其中包括人臉識別技術廠商商湯科技。

Ma 表示，中國的一大優勢在于可觀的人口規模，這能夠創造大量的潛在勞動力供給空間，并給 AI 系統的訓練帶來獨特的機會——包括利用大型患者數據集訓練可預測疾病的軟件方案等。今年 2 月，中國研究人員表示，他們的自然語言處理系統已經能夠通過電子健康記錄診斷常見的兒童疾病，其準確性與經驗豐富的兒科醫生相當 1。該數據集包含同一家醫院接診過的近 60 萬兒童患者；對于大多數其他國家，如此規模的數據根本無法想象。中國的 AI 法律Ma 強調稱，如果中國想在 AI 領域獲得全球范圍內的影響力，那么必須對這一技術施以合理的治理。只有這樣，中國的研究人員與企業才能夠建立必要的信任，從而贏得全世界用戶的肯定并與其他國家的研究人員建立合作關系。與許多國家一樣，中國已經開始為 AI 的發展與使用制定道德原則。Ma 指出，如果中國企業不承諾加以良好治理，則將永遠無法獲得全球數據資源。“這是一種符合自身利益的公平條件。”

今年 6 月，國家新一代人工智能治理委員會發布了 AI 開發工作必須遵循的八項原則。Ding 表示，其中包括和諧、公平與正義、尊重隱私、安全、透明度、問責制以及協作等，這些內容與今年 5 月世界經濟合作與發展組織發布的要求非常相似。

不過道德問題在不同的國家有著不同的表現形式。盡管如此，中國政府并不是唯一將 AI 用于執法的政府當局——美國聯邦調查局目前也開始將人臉識別技術作為其調查流程中的組成部分。

目前，算法決策的透明度也是各國面臨的主要挑戰之一。但是，由于尚未達成一致性標準，中國和眾多其他國家一樣，仍在積極研究如何應對這個難題。Ma 解釋稱，歐盟發布的通用數據保護條例提出，用戶有權詢問算法在處理與其自身日常生活相關的問題時采取怎樣的決策方法，這無疑給良好的 AI 治理之路開了一個好頭。