ITIF报告：谁在AI竞赛中获胜：中国，欧盟或美国

数据创新中心1美国在人工智能领域总体领先，但中国在一些重要领域继续缩小差距，欧盟继续落后。谁在人工智能竞赛中获胜：中国、欧盟还是美国？— 2021 年更新作者：丹尼尔·卡斯特罗和迈克尔·麦克劳克林 | 2021 年 1 月在人工智能（AI）开发和使用方面处于领先地位的国家将塑造该技术的未来并显着提高其经济竞争力，而落后的国家则可能失去关键行业的竞争力。1因此，30 多个国家制定了国家人工智能战略以改善其前景。2迄今为止，美国已成为人工智能领域的早期领跑者，但中国面临挑战它的领先。3介绍本报告考察了中国、欧盟和美国近年来在人工智能方面取得的相对进展，并提供了一份自 2019 年以来发布的比较排名报告的最新情况。总体领先，但中国在一些重要领域的差距仍在继续缩小。此外，欧盟继续落后。如果欧盟和美国没有重大的政策变化——特别是欧盟改变其监管体系以更加有利于创新，以及美国制定和资助更积极的国家人工智能战略——欧盟很可能会落后于两者美国和中国，而且中国最终会缩小与美国的差距。发现2019 年，数据创新中心使用 6 个国家的 30 个指标分析了中国、欧盟和美国的人工智能能力。 数据创新中心2类别：人才、研究、开发、硬件、采用和数据。我们发现美国在四个方面（人才、研究、开发和硬件）处于领先地位，而中国在两个方面（采用和数据）处于领先地位。在 100 个总可用积分中，美国以 44.2 分领先，其次是中国以 32.3 分和欧盟以 23.5 分。该报告通过使用新数据更新 15 个指标并添加 1 个新指标来衡量每个地区此后在人工智能方面取得的进展。发现美国依然领先，44.6分，中国紧随其后32.0 和欧盟 23.3。为了了解每个地区与其规模相关的 AI 优势，我们还通过调整其劳动力规模来计算每个指标的分数。控制规模，美国（58.0 分）领先欧盟（24.2）和中国（17.8）——尽管自我们上次报告以来，中国已经拉近了与美国的距离。至关重要的是，中国取得了渐进式进步——在一半以上的更新指标中缩小差距或扩大领先于美国。相比之下，欧盟仅在更新指标的四分之一多一点上取得了相对于美国的进步。因此，美国在近 75% 的更新指标中保持或扩大了对欧盟的领先优势。尽管中国在许多指标上取得了逐步改善，但美国在我们的评分系统中的整体领先优势略有提高，因为它在风险投资和私募股权投资等权重较高的指标上表现非常出色。例如，它拥有数量无与伦比的人工智能初创企业，它们获得的风险投资和私募股权投资比 2019 年中国多 80 亿美元。4 美国在几个指标上也表现良好，中国在一定程度上缩小了差距。一个例子是软件和计算机服务公司的研发 (R&D) 支出。中国公司在研发支出方面明显超过了欧盟公司，但美国软件和计算机服务公司的研发支出仍是 2019 年中国和欧盟总和的三倍。5 此外，美国的平均研究质量仍高于中国和欧盟。6 最后，尽管中国越来越多地尝试减少对美国半导体的依赖，但美国仍然是为人工智能系统设计芯片的世界领先者。7相对于欧盟和美国，中国的人工智能能力在几个方面都有所提高。首先，中国已经超过欧盟成为人工智能出版物的世界领先者。8 其次，其人工智能研究的质量总体呈逐年上升趋势。9 第三，其软件和计算机服务公司增加了研发支出。10第四，中国现在进入 500 强的超级计算机数量几乎翻了一番 数据创新中心3表现不如美国——美国最近在 2017 年在该指标中处于领先地位。11 最后，中国可能会继续在产生的数据量上领先。12然而，总体而言，中国并没有显着缩小其与美国在人工智能方面的差距，但其持续进步的趋势最终可能会使美国的领先优势消失。欧盟相对于美国的进展喜忧参半。例如，美国人工智能公司继续获得比欧洲公司更多的投资。然而，在 2016 年至 2019 年间，欧盟风险投资和私募股权融资占美国资金的百分比从 13% 增长到 22%。13此外，欧盟对 AI 论文的领域加权引用影响（FWCI）（论文质量的相对衡量标准）在 2018 年有所增加，而美国的 FWCI 则有所下降。14 但自我们上次报告以来，在融资交易、收购人工智能公司以及已筹集至少 100 万美元资金的人工智能公司的数量方面，欧盟进一步落后于美国。15 此外，欧盟软件和计算机服务公司未能缩小与美国公司在研发支出方面的差距。16英国脱欧也将削弱欧盟人工智能能力，无论是绝对数量还是人均数量。方法本报告的目的是评估人工智能发展的现状。不幸的是，开发人工智能技术的公司没有标准的行业分类，因此编制指标来比较各国之间的人工智能发展具有挑战性。尽管如此，许多指标揭示了有关 AI 发展现状的重要见解。我们 2019 年的报告审查了六类指标——人才、研究、企业发展、采用、数据和硬件——以衡量中国、欧盟和美国的人工智能能力。17 本报告使用相同的指标，更新了其中的 15 个指标，并添加了 1 个新指标 (FWCI) 来评估这三个地区在 AI 方面的进展和能力。更新后的新指标涵盖四个指标类别：研究、开发、数据和硬件。只关注中国、欧盟和美国是有局限性的。事实上，许多消息来源表明其他国家在人工智能方面取得了进展。例如，印度拥有越来越多具有人工智能技能的劳动力，以色列获得了大量的人均私人投资，澳大利亚发表了许多深度学习论文。18尽管如此，我们还是选择对中国、欧盟和美国进行评估，因为它们在六个类别中的绝对表现通常优于同行。为了与上次报告保持一致和便于比较，我们将英国视为欧盟的一部分，因为它于 2020 年 1 月 31 日正式离开欧盟。然而，值得注意的是，我们讨论了 数据创新中心4如果我们排除英国，欧盟对特定指标的地位将会改变。我们选择这六个类别有几个原因。首先，拥有必要人工智能人才的国家将能够更好地开发和实施人工智能系统，吸引企业，并确保他们的大学有足够多的人工智能教授来教授下一代人工智能研究人员。其次，研究将帮助各国扩大人工智能创新，解决与国内优先事项和行业相关的问题。第三，人工智能公司和初创企业的数量，加上相关的投资资本，为强大的人工智能产业奠定了基础，并不断创新。第四，人工智能系统的采用不仅可以让组织学习如何解决与实施相关的问题，还可以产生对人工智能服务的需求，从而有可能帮助国内的人工智能开发人员。第五，更多、更高质量的数据将为在人工智能应用中使用机器学习创造新的机会。最后，硬件领先将减少各国对其他国家的依赖——鉴于目前中美之间的贸易争端，这可能会发挥重要作用。在每个类别中，我们使用多个指标衡量一个国家的进步。例如，对于研究类别，我们使用人工智能论文数量、人工智能论文质量和研发指标等指标对中国、欧盟和美国进行排名。对于一些指标，欧盟没有完整的数据。对于这些指标，我们使用可用数据估算了欧盟数据。我们在本报告的尾注和附录中详细介绍了这些估计值以获取更新的指标。 （对于我们没有更新的指标，这些细节可以在2019年报告的尾注和附录中找到。）19 每个指标都以绝对值和控制经济规模的形式显示。例如，人工智能研究人员的总数和人工智能研究人员占经济总劳动力的比例都被指出。我们为每个区域的每个指标计算了一个分数。为此，我们首先计算了一个比例分数。例如，在超级计算机500强排名指标上，中国有214台，欧盟有91台，美国有113台。因此，中国的比例得分为 0.51，欧盟为 0.22，美国为 0.27。20 每个指标的价值在 1 到 5 分之间。因此，如果超级计算机的指标值 2 分，中国的得分为1.02分，欧盟0.44，美国0.54。我们替换了每个地区的旧数据和我们更新数据的任何指标的分数。缺乏更新数据的指标的数据和分数与我们上次报告没有变化。除研究类指标外，各指标对应的分值与我们2019年报告保持一致。21我们为此类别添加了一个新指标，并且 数据创新中心5该类别指标的单个点值最多减少 1 个点。我们根据对决定国家人工智能发展成功的相对重要性的评估，为不同的指标分配了不同的权重。因此，并非所有类别的得分都相同。但是，所有指标的总和为 100 分。附录 1 列出了类别、指标和相应的权重。对于几个指标，我们不得不结合使用定量和定性分析。在这些情况下，我们将区域排名第一、第二和第三，他们的分数是他们排名的倒数。比如中国排名第一，得3分（在根据指标权重调整分数之前）。为了计算类别分数，我们将每个地区的类别中指标的分数相加。为了计算总分，我们将类别分数相加。我们使用这种方法计算了两组分数：一组基于指标的绝对值，另一组根据经济体中的工人数量调整每个指标。以下部分提供了新指标和更新指标的数据。请参阅 2019 年报告以查看其他指标的数据。22人工智能发展各国发展人工智能公司的能力对其竞争力至关重要。这些公司为越来越多采用人工智能的公司提供工具和服务。事实上，从 2018 年到 2019 年，在至少一个职能或业务部门中使用人工智能的大公司的全球百分比从 47% 增加到 58%。23 本节使用新数据更新了 2019 年报告中六个指标中的四个。更新后的指标涵盖风险投资和私募股权融资、人工智能公司的收购以及人工智能公司的数量。我们分配了 100 个可用点中的 25 个开发部分。从绝对值来看，美国（15.5分）领先欧盟（5.4分）和中国（4.1分）。控制经济规模，美国（19.2分）领先欧盟（4.6分）和中国（1.2）。风险投资和私募股权融资（2019 年）一个国家的公司需要获得足够的资本来发展。此外，投资流向可以表明有前途的初创企业的集中度。 2019 年，美国（估计 143 亿美元）在中国（估计 56 亿美元）和欧盟（估计 32 亿美元）的人工智能公司风险投资和私募股权融资方面领先。24 按人均计算，美国（86.5 美元）明显领先于欧盟（12.8 美元）和中国（7.2 美元）。25 数据创新中心6中国的人工智能初创企业也未能幸免于 2019 年中国风险投资热潮的失败。262017 年至 2018 年间，中国人工智能公司筹集了美国人工智能公司筹集的 80%。 2019 年，中国人工智能公司筹集了大约 40% 的美国同行。27这种对比是由于美国人工智能公司在 2019 年获得的投资比 2018 年增加了近 40 亿美元，而对中国人工智能公司的投资几乎没有增加。28 中国下降的原因之一可能是中美之间的风险资本流动减少。 2019 年，美国风险投资公司向所有中国初创企业投资了 50 亿美元，而 2018 年为近 200 亿美元。29中国对美国的外国直接投资也有所下降。尽管如此，每个国家人工智能公司的资金水平存在巨大差异表明美国公司或许能够更好地度过投资流减少的时期。 2020 年第二季度的数据表明，美国正在保持其对人工智能公司的融资领先地位。30欧盟人工智能公司在 2019 年获得的投资超过了 2017 年和 2018 年的总和。31 尽管如此，自 2016 年以来，欧盟在人工智能公司的风险投资和私募股权融资方面每年都落后于美国和中国。此外，英国在 2019 年占欧盟人工智能公司资金的 57%。32因此，欧盟在人工智能投资方面的相对地位在未来几年可能会下降。表 1：人工智能风险投资和私募股权融资（2019 年）中国欧洲联盟我们绝对56.41 亿美元32.07 亿美元143.45 亿美元每个工人7.212.886.5风险投资和私募股权融资交易数量（2019 年）风险投资和私募股权的总额可能是资金集中在几项仅涉及少数 AI 初创公司的大型交易中的结果。因此，本报告还考察了交易数量。 2019 年，美国（786 笔交易）领先欧盟（378 笔）和中国（264 笔）。33 因此，美国（每 100 万工人 4.7 笔交易）在每名工人的基础上显着领先于欧盟（1.5）和中国（0.3）。34尽管所有三个地区的融资交易都有所增加，但从 2017 年到 2018 年，每个地区的交易份额与其他地区相比基本保持不变。欧盟的份额略有下降（28% 至 26%），美国的份额没有变化（55%），而中国略有增加（17% 到 18%）。35类似于投资 数据创新中心7然而，欧盟在资金方面严重依赖英国。 2019 年，英国人工智能公司获得了近