人工智能在大國(guó)角力中占據(jù)越來(lái)越重要的位置，甚至人工智能的強(qiáng)弱，意味著尖端軍事技術(shù)的強(qiáng)弱，因此中美人工智能實(shí)際水平格外引人注目。2019年3月20日，長(zhǎng)江商學(xué)院在北京發(fā)布了《中國(guó)人工智能指數(shù)報(bào)告》，其中一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)令人深思，譬如論文的引用量，以及人工智能創(chuàng)新公司的活躍度，中國(guó)都呈現(xiàn)出令人擔(dān)憂的趨勢(shì)。

《中國(guó)人工智能指數(shù)報(bào)告》由長(zhǎng)江商學(xué)院人工智能與制度研究中心主任許成鋼和武漢大學(xué)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任崔曉暉團(tuán)隊(duì)共同研究制作。該報(bào)告從學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、開源軟件包使用等方面進(jìn)行中美對(duì)比，以此度量中國(guó)的人工智能在最近十幾年里的發(fā)展及影響。

論文質(zhì)量的差距巨大

從1995年至今，在Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中（本文論文相關(guān)數(shù)據(jù)皆源于此數(shù)據(jù)庫(kù)），可以被檢索到的標(biāo)注關(guān)鍵字為 Artificial Intelligence的全部中、美人工智能論文數(shù)量。

近些年在描述中國(guó)人工智能進(jìn)步巨大的一個(gè)證據(jù)是，中國(guó)人工智能論文的發(fā)表量，在快速接近美國(guó)。這一趨勢(shì)在2016之后尤其明顯。但在最具原創(chuàng)性最具影響力的極高引用率和高引用率的論文方面，中國(guó)與美國(guó)的差距相當(dāng)顯著。最刺眼的是，中國(guó)人工智能論文數(shù)量大幅增加的同時(shí)，零引用的論文也在大幅領(lǐng)先于美國(guó)。而論文的千次、百次級(jí)別的引用，中國(guó)又大幅落后于美國(guó)。

圖1 中美人工智能期刊論文年度發(fā)表量對(duì)比

圖2 中美千級(jí)期刊論文引用總數(shù)量對(duì)比分析

圖3 中美人工智能期刊論文被引用總數(shù)

中美學(xué)者每年在期刊發(fā)表的所有人工智能論文的被引用總數(shù)。由圖可見(jiàn)，美國(guó)學(xué)者發(fā)表的期刊論文被引用數(shù)始終明顯高于中國(guó)學(xué)者發(fā)表的論文。但是在2010年之后，中美之間的差距迅速下降，呈收斂趨勢(shì)。

圖4 中美百千級(jí)期刊論文引用總數(shù)量對(duì)比分析

中美兩國(guó)學(xué)者發(fā)表的千級(jí)以及百千級(jí)期刊論文的總量以及被引用數(shù)。由于最具有影響力的論文被大量引用需要時(shí)間，我們只報(bào)告在2013年前發(fā)表的期刊論文中被引用次數(shù)達(dá)到或超過(guò)1000次和500-999次的論文的數(shù)量以及被引用總頻次。美國(guó)在千級(jí)期刊論文發(fā)表數(shù)量及總引用量方面均遠(yuǎn)高于中國(guó)。中國(guó)學(xué)者在2004年，2005年和2007年各出現(xiàn)了一篇千級(jí)期刊論文，而同一時(shí)期美國(guó)學(xué)者發(fā)表了12篇千級(jí)引用量的期刊論文。在百千級(jí)期刊論文發(fā)表方面，美國(guó)仍然優(yōu)勢(shì)明顯，但是兩者之間的差距自2008年開始收窄，并于2010年基本趨于一致。總體上，中國(guó)學(xué)者在2004年，2005年以及2013年各發(fā)表了兩篇百千級(jí)期刊論文；并于1997年，2006年，2008年以及2010年各發(fā)表了一篇百千級(jí)期刊論文。

圖5 中美百級(jí)期刊論文引用總數(shù)量對(duì)比分析

百級(jí)引用量期刊論文和十級(jí)應(yīng)用兩期刊論文的發(fā)表數(shù)量以及被引用頻次上，中國(guó)和美國(guó)在2010年前始終保持很大差距，但是在2010年之后兩國(guó)差距逐步縮小。另外值得注意的是，在個(gè)級(jí)引用量以及無(wú)引用量的期刊論文方面，兩國(guó)差距不是很顯著，尤其是從發(fā)表數(shù)量上看，自2011年起中國(guó)開始小幅領(lǐng)先美國(guó)。

圖6 中美零級(jí)期刊論文發(fā)表總數(shù)量對(duì)比分析

在零級(jí)會(huì)議論文（從未被引用的論文）方面，從2007年之后，中國(guó)作者的會(huì)議論文總數(shù)大幅度超過(guò)了美國(guó)。我們統(tǒng)計(jì)的所有會(huì)議論文都是在同行評(píng)議的專業(yè)期刊發(fā)表的會(huì)議論文，即會(huì)議論文的學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)有同行評(píng)審制度的保證。我們推斷，零級(jí)會(huì)議論文的主體是應(yīng)用性的。可能因應(yīng)用范圍狹窄，這些論文沒(méi)有被引用。相比之下，最高影響力的會(huì)議論文都在普遍方法論方面具有開創(chuàng)性。由此，我們概括，在影響最大的基礎(chǔ)方法論方面，美國(guó)持續(xù)領(lǐng)先中國(guó)。在中間水平的研究方面，中國(guó)與美國(guó)的差距在縮小。而在具體應(yīng)用的方面，中國(guó)發(fā)表的會(huì)議論文數(shù)量則超過(guò)了美國(guó)。

產(chǎn)業(yè)差距拉大

中國(guó)活躍的人工智能初創(chuàng)公司數(shù)字在2012年之前多于美國(guó)，但是在2012年以后被美國(guó)超越。如圖所示，中國(guó)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司在2012年之前多于美國(guó)，但是在2012年以后美國(guó)不僅超過(guò)中國(guó)，且大幅度加速增長(zhǎng)。中國(guó)人工智能創(chuàng)業(yè)公司在2015年以后呈大幅下降趨勢(shì)；相反，美國(guó)方面在2012年之后在人工智能領(lǐng)域活躍的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量呈現(xiàn)快速上升的趨勢(shì)。尤其是在2016年之后，中美兩國(guó)在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的差距進(jìn)一步加大。2016年之后，美國(guó)的人工智能初創(chuàng)公司數(shù)量快速上升，在2018年超過(guò)600家。在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，中國(guó)活躍的人工智能初創(chuàng)公司于2016年超過(guò)400家，達(dá)到頂峰，然后開始下降，在2018年降至不到200家。（以上趨勢(shì)由本報(bào)告補(bǔ)充騰訊2017年發(fā)表的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》而得出。圖7顯示風(fēng)險(xiǎn)投資支持的、中美在人工智能領(lǐng)域活躍的創(chuàng)業(yè)公司總數(shù)的統(tǒng)計(jì)。數(shù)據(jù)來(lái)源為投資界網(wǎng)站）

人工智能產(chǎn)業(yè)需要長(zhǎng)期研發(fā)投入，短期很難獲得收益。中美兩國(guó)活躍的創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量的對(duì)比，似乎表明中國(guó)在人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的投入后勁不足。這點(diǎn)在騰訊報(bào)告中也有提及。我們?cè)谶@個(gè)方面的報(bào)告，只是對(duì)騰訊報(bào)告的補(bǔ)充。

圖7 中美人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量對(duì)比

Figure 52. Number of startup companies in AI: China vs. US

開源人工智能軟件包是人工智能研究，尤其是人工智能應(yīng)用研究方面的重要基礎(chǔ)。國(guó)際上多數(shù)開源AI軟件包都由開發(fā)者存放在GitHub軟件庫(kù)中，供從事AI應(yīng)用方面的研究者使用。本節(jié)對(duì)比中美人工智能研究者在GitHub軟件庫(kù)中，關(guān)注(stare)不同AI軟件包的數(shù)字，以此作為使用開源AI軟件包使用的指數(shù)。

2017年以前美國(guó)開發(fā)者關(guān)注人工智能軟件包數(shù)量要高于中國(guó)，2017年以后中國(guó)開始超過(guò)美國(guó)。

圖8 中美AI研究者的AI軟件包關(guān)注總數(shù)對(duì)比

Number of AI software packages starred by Chinese and US researchers

對(duì)比中美應(yīng)用AI研究者使用開源AI軟件包的總體情況。我們對(duì)比他們對(duì)所有開源AI軟件包的關(guān)注總數(shù)。中國(guó)應(yīng)用AI研究者關(guān)注開源AI軟件包的數(shù)字，在2015年之后經(jīng)歷了快速增長(zhǎng)，到2017年中以后，超過(guò)了美國(guó)。這可能意味著中國(guó)研究者在利用中美開發(fā)的開源軟件包做AI應(yīng)用研究規(guī)模超過(guò)了美國(guó)。

圖9 中美AI研究者關(guān)注中美開發(fā)的開源AI軟件包的對(duì)比

Developers of AI software packages starred by Chinese and US researchers

上圖將中美兩國(guó)AI研究者關(guān)注的開源AI軟件包的開發(fā)機(jī)構(gòu)按照國(guó)別對(duì)比。如圖所示，絕大多數(shù)中國(guó)AI研究者使用的開源AI軟件包，都是美國(guó)機(jī)構(gòu)開發(fā)的，其中使用最多的是Google開發(fā)的Tensorflow。整體上，中、美AI研究者關(guān)注的美國(guó)機(jī)構(gòu)開發(fā)的開源AI軟件包的數(shù)字，相當(dāng)于他們關(guān)注的中國(guó)機(jī)構(gòu)開放的軟件包的數(shù)字的二十幾倍。這表明中國(guó)研究者在基本算法方面，對(duì)美國(guó)開源軟件包的依賴。

另外，通過(guò)人才行業(yè)分布對(duì)比可知，中國(guó)在智能交通、自動(dòng)駕駛，智能、精準(zhǔn)營(yíng)銷,硬件、GPU、智能芯片需求比例要多于美國(guó)，而中美兩國(guó)在算法、機(jī)器學(xué)習(xí)的需求量上要遠(yuǎn)高于其他領(lǐng)域。

許成鋼進(jìn)一步指出，在人工智能的基本算法、芯片、傳感器等方面，中國(guó)落后于世界上多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家，除美國(guó)外，英國(guó)、德國(guó)、日本、以色列等國(guó)家都領(lǐng)先于中國(guó)。美國(guó)的AI產(chǎn)業(yè)布局非常完善，基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層都有涉及，尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等核心領(lǐng)域，具有強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，各層級(jí)企業(yè)數(shù)量全面領(lǐng)先中國(guó)。中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)在基礎(chǔ)元器件、基礎(chǔ)工藝等方面差距尤其大。