近期公布的白宮財政支出信息，顯示美國計劃削減對科研活動的資助。這個做法和美國希望引領全球人工智能發展的雄心壯志有不小沖突。唐納德特朗普總統在 2 月份簽署了一項促進人工智能的行政命令，并將其命名為“美國人工智能倡議”，但許多批評者表示其并未包括投入足夠的資金。

相比之下，中國在人工智能的目標和行動目前都還處于同一步調，都在持續推進中。例如，中國政府曾在 2017 年宣布一項新的人工智能戰略，目標是到 2020 年在這一關鍵技術上能與美國發起挑戰。

盡管如此，要衡量一個國家的人工智能研究進展仍然是一件比較困難的事情，尤其是中國。過去，有大量的研究表明，中國在人工智能研究上輸出了大量的研究論文，業內也早就注意到了這一趨勢，早在奧巴馬時期，就有報告指出了這種趨勢。

但這種量的優勢并沒有特別值得關注的價值，因為國際上有聲音認為中國研究機構以低質量甚至是欺詐性的出版物而聞名。這也是為什么，業界一直很難確定中國人工智能研究的質量。

現在，位于華盛頓州西雅圖的艾倫人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence，Ai2) 發布了一項新的研究報告，顯示中國的人工智能研究在質上也開始有了趕超美國的趨勢。該組織由微軟的聯合創始人 Paul Allen 于 2014 年組建的，專注于人工智能研究。

研究團隊創建了一個名為 Semantic Scholar 的工具，用以搜索和分析在線發表的科研論文。通過這個工具，Ai2 的研究人員不僅比較了中國 AI 研究論文的數量（Semantic Scholar 的數據顯示，自 2005 年以來，中國發表的人工智能論文數量已經超過了美國），還能根據他們在其他論文中的引用次數來判斷這些論文的質量。

圖丨（來源：WIRED、Ai2）

這就得出了一個出人意料的結果：“引用次數前 50％的人工智能研究論文”份額中，中國將在今年實現超過美國。由此推演得出的預測還有，2020 年中國在“引用次數前 10％的人工智能研究論文”超過美國，2025 年中國在“引用次數前 1％最受關注的人工智能研究論文”超過美國。

（來源：Ai2）

另外，如果繼續沿著目前的趨勢走下去，到 2020 年，兩國將在頂尖人工智能出版物中將占據同等份額。

其中，現有的數據顯示，被引用次數最多的中國學術機構前五名分別是中科院、清華、港中大、香港科技大學和上海交大，他們的被引用總次數均超過了 10 萬。

（來源：Ai2）

對于以上這些結論，Ai2 首席技術官兼人工智能研究員 Oren Etzioni 對《麻省理工科技評論》表示：“國家的經濟發展和安全保障能夠從大學和研究機構的本土研究中‘汲取養分’，我們需要盡快增加人工智能研究經費，并為 AI 方向的學生和專家發出簽證”。

Etzioni 認為，公開發表的科學研究可以讓業內每個人受益，無論他們來自哪個國家，但他強調，這項研究應該為美國政府敲響警鐘。“如果我們成為第二名，那么下一個谷歌將在美國還是中國誕生呢？”

Ai2 這項研究在一定程度上顯示了中國的人工智能研究已經由量變走向質變，全球人工智能技術競賽也很可能隨之進入下一個階段。因此，這項研究甫一出現，也引發美國科技媒體的關注，《麻省理工科技評論》和 WIRED 都進行了重點報道。WIRED 特別提到了一件發生在 2018 年事情，用以佐證中國 AI 研究的實力。

（來源：Robust vision challenge）

那就是在 2018 年 6 月舉行的全球頂級計算機視覺大會上，谷歌和蘋果發起了一場學術競賽，挑戰用雙攝像頭在陽光明媚和天氣惡劣等不同條件下拍攝圖像的處理算法。顯然，能出色完成這一任務的 AI 算法，將幫助美國科技巨頭開發自動駕駛汽車或增強現實項目，甚至是實現盈利。然而，這場競賽最終的贏家是一所中國高校團隊。

WIRED 認為，這些事件證明，中國在人工智能領域有遠大抱負，而且最近在該領域處在前沿的突出地位。

新美國安全中心（Center for a New American Security）智囊團成員兼高級研究員 Greg Allen 表示，Ai2 的分析應該讓美國明白，中國在人工智能方面的雄心壯志是認真的。從美國的角度來看，中國在人工智能計劃中詳細列出那些高遠的戰略和目標似乎有些奇怪，但它們可能最終是有效的。Allen 說:“當你把人工智能研究定為國家優先事項，而且足夠認真，肯定會取得很大成果的。”

（來源：WIRED）

值得一提的是，美國不但在關心中國人工智能研究的質和量的變化，這個過程中各方扮演的角色也在其探討范圍之內。

Greg Allen 撰寫的一份報告就指出，中國政府層面正在成為中國 AI 戰略發展中的核心推動者。報告稱，政府正在對 AI 學術研究進行深入的投資布局，例如，北京新設立兩家研究中心致力于 AI 和無人系統。其中一個研究中心在 12 月出版的一篇論文，還試圖解釋 DeepMind 最近研發的 AlphaZero 系統的內部工作原理。

（來源：Greg Allen）

一項來自斯坦福的 AI 指數也顯示，中國政府層面在中國的 AI 研究中發揮愈發重要的核心作用，政府機構屬性的人工智能研究論文在 2007 年至 2017 年期間增長了 400％，相比之下，中國企業實驗室的增長相形見絀，盡管國家資助的學術機構仍然輸出了中國大部分的研究成果。在美國，像 Alphabet 這樣的公司在人工智能的研究上扮演著更為重要的角色。美國企業所占的 AI 學術出版份額是中國的七倍。

盡管論文輸出并不完全反映某個國家或機構實際的人工智能技術水平，但是，它依然能夠作為未來的實力體現，是為未來經濟發展奠定堅實新技術的基礎。另外，正如上文提到，中國的學術研究論文在質上的表現為一些國際同行所詬病，如果未來真如 Ai2 得出的結論一樣，中國 AI 研究論文實現顯著的質變突破，對中國學術界來說，也會是一個難得的好消息。