二十年前，中國和美國在AI研究方面相差巨大。可是二十年來，中國飛快地發展，迅速趕上美國。從研究角度來講，中國已經成為AI成果發布和專利方面的全球領導者。照這個趨勢，中國也即將在語音和圖像識別應用等AI輔助商業方面走到領先位置。中國AI發展為何如此迅速?未來限制中國AI發展的又有哪些因素？

中國在AI上取得的成就是引人矚目的。在全球AI領域，中國的學術論文占比從1997年的4.26%（1086篇）激增至2017年的27.68%（37343篇），超過了其他所有國家，包括之前一直居于首位的美國。中國的AI專利數量也一直多于其他國家。截至2019年3月，中國AI企業數量達到1189家，僅次于美國（活躍AI公司超過2000家）。與其他國家相比，中國的AI企業更專注于語音（如語音識別、語音合成）和影像（如圖像識別、視頻識別）。

這個成績雖然十分可觀，但不一定能夠轉化為AI創新方面的強大優勢和在全球AI產業中領導力地位的提升。很奇怪，讓中國迅速發展的要素可能也會給中國未來的AI發展帶來難題，現在已經接近創新邊界。為了解釋其原因，我們結合早期研究，對15家不同類型的AI相關組織（包括企業、大學、研究機構和政府機關）開展了實地訪問，并運用解釋產業競爭力發展變化的趕超周期（catch-up cycle）理論進行分析。

中國如何迎頭趕上

僅僅二十年時間，中國是如何趕超其他關注AI領域時間更長的國家、建立起世界領先的AI研究基礎設施的？

“趕超周期”的概念可以幫助我們理解。趕超周期理論表明，在特定情況下，技術、市場狀況和政策環境方面的變化會讓行業后進者和先入者在實質上處于平等的地位。根據該理論，這些方面的變化會迅速削弱在位公司的優勢，為后進者提供機會——例如，安卓智能手機的技術變革削弱了當時的市場領導者諾基亞的優勢，讓三星和華為等迅速發展的企業取而代之。這套理論還可以幫助我們了解后進者取代在位公司的時機和原因。

在中國的發展過程中，這套理論確定了幾個重要因素：AI研究的性質決定了AI領域領導者不一定具備明顯的技術優勢；中國巨大的市場十分有利于發展AI；中國良好的政策環境鼓勵AI相關的投資和運用。

AI方面的研究不一定帶來持久的優勢。

AI在多個方面不同于其他技術。盡管研究推動該領域發展，但研究通常是公開共享的，專利研究產出的重要性較低，而且改進往往源于用戶產生數據、公司根據數據洞察升級產品的良性循環。

AI不同于計算機硬件和藥品開發，AI是開源的。在知識和技術方面，AI領域的很多必不可少的算法都已經是公共知識，可以從發表的論文和會議文獻中獲取。“目前每個人都以發布AI研究成果為榮，”專攻AI算法和AI芯片的初創公司NISE Intelligent Technology的一位管理者告訴我們，“總體而言，這個行業里只要你發表了論文，其他人就不難弄清楚你的代碼，他們也可以用。”

AI的開源性質對于后進者趕超先入者有著重要的意義，因為可以讓后進者在短時間內彌合與前者的知識差距。

AI不同于傳統行業的第二點是創新產生利潤的環節。簡單地說，AI研究中數據和人才比專利更重要。在醫藥和移動通信等傳統行業，專利對于確保公司地位、保護利潤流起著重要的作用。而AI的開源性質則決定了AI公司的競爭優勢通常取決于能否比其他公司更快地聚合大數據庫并提出特定領域的知識或應用方式。

因此，AI時代有兩大重要資產：一是數據，二是計算機科學與工程人才。中國的這兩種資源都很充足。中國人口眾多，在產生和利用大量數據方面具有優勢，而且數十年來推廣技術和工程，培養了大量高素質的計算機科學和工程專業人才。

最后一點，我們現在開發的只用于解決具體問題的“弱AI”，需要依靠特定領域的專業知識和用戶產生的數據實現改進。舉例來說，AI通常需要根據具體的業務場景進行調整。首先制造產品（如語音識別），然后吸引許多用戶來使用、產生數據，最后運用機器學習根據數據改進產品。產品在這個良性循環里得以升級。

中國生機勃勃的市場善于接受這樣的AI新產品，而且中國企業能夠以相對較快的速度將AI產品及服務推向市場，中國消費者也能很快接受這類產品及服務。如此一來，AI技術和產品得以在環境支持下迅速發展。

中國市場有利于AI產品的應用和改進。

大數據對于AI創新至關重要，不難看出，中國巨大的市場規模對AI的迅速發展起到了何種程度的輔助作用。中國企業有獨特的優勢，可以利用這個市場建立大型數據庫。例如滴滴，相當于中國的優步，現在是全球最大的拼車公司。滴滴CEO柳青說，滴滴每天處理的數據量超過70TB，規劃路線90億次，每秒鐘就有一千次約車請求。

中國巨大的市場不僅在大數據方面有優勢，還為公司提供了強烈的經濟刺激，促使其解決技術難題。例如芯片組一直是中國信息通信技術（簡稱ICT）行業的弱項，但前不久中國企業取得了重大進展，縮小了AI芯片組方面的差距。世界最大的ICT企業之一中興的一位高管告訴我們，“中國AI芯片的發展很快……只要有了市場，企業就有動力（開發AI芯片）。”中國巨大的市場為ICT行業帶來極大的規模經濟效益，用于推進這方面技術發展的投資很快就能獲得回報。

除了規模，中國市場還表現出豐富的多樣性，而且變化很快。這種現狀提供了各種各樣不同的機會，令初創企業和在位公司都能在不同的市場區塊迅速探索不同的AI應用方式。早期研究表明，這樣的市場動態通常有助于市場后進者迎頭趕上，催生新產品和新企業。

中國有強有力的AI發展政策。

近年來中國出臺了一系列推進AI發展的政策，如“中國制造2025”、“促進大數據發展行動綱要”、“新一代人工智能發展規劃”等等。這些政策向創業者、投資者乃至研究者等AI領域的利益相關各方發出明確的信號：AI領域有政府支持，值得投資。

目前的挑戰和未來前景

很多跡象表明，現在中國在AI技術發展和市場應用方面居于全球領先地位。新興的AI行業獨特的技術、市場和政策環境，令中國企業有機會迅速趕超原本的全球領導者。

不過，中國雖然可能會以史無前例的速度迎頭趕上，但令其迅速趕超的要素在將來也可能限制其發展。

例如，AI的開源特性和迅速跟風的好處，使得中國公司缺乏投資發展核心AI技術的動力。西方發達國家持有AI專利的主要是私營企業，而中國的AI專利主要在大學和研究機構，其中大部分由政府所有或贊助。然而中國的產學合作較弱，而且技術轉讓依然受到限制。總體來講，雖然中國的總體AI研究成果數量（如科研成果發表、專利等）迅速增長，但缺乏真正的原創和突破性的創新技術。

此外，中國難以預測的商業環境，加上AI產品的巨大市場和中國消費者對AI產品的熱情，令企業和投資者熱衷于能掙快錢的應用型AI研究，而非能夠產生長遠影響的基礎研究。許多研究者已經指出，中國的研究文化在更基本的層面尚有許多有待改善之處。

政策方面，事實證明寬松的監管環境是雙刃劍。雖然有一些大膽的公司利用這種環境積極將各種AI應用推向市場，但其他公司屢屢受挫，因為政策高度不確定，不知道業務能否獲得批準。開發醫療設備的蘇州藍珀醫療科技公司總裁說，因為政策不確定，他的公司決定不觸及任何可能落入灰色地帶的數據（如將個人健康數據用于其他商業目的）。“我們目前認為，如果沒有必要動這種數據，我們就不會動。……但如果不動用這部分數據，一大部分（數據的）價值就無法得到發揮。所以從公司的視角來看，我們希望政府能盡快制定明確的政策。”

如今全球商業和技術環境都面臨著政策不確定性，包括中美貿易戰和加劇的知識產權沖突、去全球化運動、逐漸升級的貿易保護主義等等。這些問題會直接影響中國的AI發展，但對中國AI創新速度和方向的長期影響尚不得而知。與此同時，雖然政策不確定，但美國和中國在AI領域的競爭還將持續到未來的許多年。

編輯：jq