AI系列专题一：中美AI行业对比

——AI系列专题一 行业总览 研究院 研究员 全球人工智能竞争格局加速重构，中美两国在人工智能上发展路径存在差异。美国在基础模型、底层架构、开源生态方面掌握主导权，而中国依靠行业场景驱动+数据闭环优化实现快速落地。中国能否在3-5年窗口期内弥补生态短板，或成为全球AI格局变革的关键变量。 徐闻宇xuwenyu@htfc.com从业资格号：F0299877投资咨询号：Z0011454 蔡劭立caishaoli@htfc.com从业资格号：F3056198投资咨询号：Z0015616 ■核心观点 中美AI行业的发展路径与竞争格局呈现出鲜明的差异化特征。美国凭借先发技术优势与成熟的商业生态，持续主导全球AI产业链的高价值环节。而中国则以场景驱动与政策牵引为核心，在应用层实现快速突破。 高聪gaocong@htfc.com从业资格号：F3063338投资咨询号：Z0016648 目前结构性矛盾仍制约中国AI发展。中国AI产业链上游基础层90%高端训练芯片依赖进口；中游技术层大模型在复杂场景适应性不足；下游应用层目前仅在主要城市与领域普及。AI产业规模上，中国不论是企业数量、就业人员数以及专利申请上都逊色于美国。 联系人 未来竞争中美AI竞争将聚焦技术自主与生态闭环：中国不仅需加速国产芯片替代、突破底层框架瓶颈，并依托庞大场景与数据优势深化行业融合，而且也需要招揽更多行业人才，扩大行业规模，在全球AI领域占据一定话语权。美国则可能加强限制高端芯片的出口，设立政策让核心技术人员本土化，来应对中国在制造、安防等领域上给的压力。 陈昊宇chenhaoyu@htfc.com从业资格号：F03130939 投资咨询业务资格：证监许可【2011】1289号 风险提示 地缘政治风险；AI发展不及预期；中美关系。 目录 AI概念综述....................................................................................................................................................................................... 3中国AI发展路径.............................................................................................................................................................................. 4中央“三步走”政策体系构建..................................................................................................................................................... 4中国AI产业链生态现状.......................................................................................................................................................... 6中美在AI领域的博弈...................................................................................................................................................................... 7中美AI发展路径差异.............................................................................................................................................................. 8政策对比............................................................................................................................................................................ 9硬件对比.......................................................................................................................................................................... 10软件对比.......................................................................................................................................................................... 12行业体量对比.................................................................................................................................................................. 13总结.................................................................................................................................................................................. 14 图表 表格1：中国中央、地区AI政策梳理........................................................................................................................................... 5表格2：中国产业链规模梳理......................................................................................................................................................... 7表格3：中美AI政策发展路径跟踪............................................................................................................................................... 9表格4：中美AI政策方向总结..................................................................................................................................................... 10表格5：当前国产芯片性能落后较多........................................................................................................................................... 11表格6：中美AI应用领域对比..................................................................................................................................................... 13表格7：中美AI行业商业化成熟度对比..................................................................................................................................... 14 AI概念综述 人工智能（AI，Artificial Intelligence）是一门研究如何让计算机模拟和执行人类智能任务的学科。AI的核心在于通过算法和数据驱动的方法，使机器能够自主学习、推理、感知环境、并执行复杂决策。其应用范围广泛，包括自动驾驶、智能推荐、医疗诊断、金融分析、工业自动化等。在当前科技浪潮中，AI不仅提升了生产效率，也深刻改变了社会运作方式，为各行各业带来创新机遇和挑战。 AI的实现主要依赖于算法、数据和计算能力三大要素。核心技术包括机器学习（MachineLearning）和深度学习（Deep Learning），其中机器学习通过数据训练模型，使其能够自动归纳规律并进行预测，而深度学习则使用多层神经网络模拟人脑的认知过程，提高模型的复杂性和准确性。此外，自然语言处理（NLP）使计算机能够理解和生成语言，计算机视觉（Computer Vision）赋予机器图像和视频识别能力，强化学习（ReinforcementLearning）使智能体能够通过试错学习最优策略。AI的发展还依赖于海量数据和强大的计算基础设施，如GPU和TPU等加速器，以及云计算平台提供的分布式计算能力等。 AI对中国的生产力产生了深远影响，并被国家定位为新质生产力的重要组成部分，推动经济结构转型升级。 1.在制造业，AI赋能智能制造，结合物联网和5G打造智能工厂，提高生产效率并降低成本； 2.在农业，AI促进无人化作业、精准灌溉和病虫害监测，提高产量并优化资源配置；3.在金融领域，AI优化风控、信用评估和智能投顾，提高资本配置效率；4.在医疗健康产业，AI助力医学影像分析、个性化药物研发和远程医疗，提升医疗服务的可及性和精准度。5.在服务业，AI的自动化服务、能源调度、交通优化等方面发挥作用，提高客户问题解决效率、行政效率、降低能源浪费，并优化城市治理。 中国AI发展路径 中国面对新一轮科技革命“窗口期”，构建了一套属于具有中国特色的AI发展路径。从中央“三步走”战略部署到区域特色化实践，从基础层硬核攻坚到应用层全域渗透，逐步构建起“战略牵引-技术突破-生态协同”的立体化推进体系。 中央“三步走”政策体系构建 中国人工智能产业的快速崛起，得益于中央与地方政策的深度协同与精准发力。我国已形成“中央顶层设计-地方特色实践-产业协同落地”的系统推进机制。这种“中央定方向、地方创场景”的模式，驱动AI核心产业规模以年均20%的增速扩张： 中央顶层设计： 1.工业和信息化部等七部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，明确将人工智能定位为驱动产业变革的核心引擎，通过“三步走”路径实现突破——2025年前建成10个以上未来产业先导区