經過60多年的發展，人工智能已進入并影響人們的工作與日常生活，并將作為一種新的通用技術給經濟發展和創新產生更大影響。中美兩國正居于全球人工智能發展前茅。

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近期，加拿大的國際治理創新中心(CIGI)發布特別報告《人工智能芯片之爭：中國在科技大戰中遭遇的挑戰》(以下簡稱“該報告”)。該報告在總結人工智能發展范式的基礎上，對比了中美人工智能發展路徑的差異，重點評估了美國前所未有的技術出口限制給中國人工智能產業發展帶來的挑戰。該報告認為，美國目前在人工智能領域處于領先地位，中國則迅速追趕，但中國若要真正威脅到美國在人工智能領域的領導地位，還有很長的路要走。這一結論實際上針對美國所宣稱的“中國即將成為人工智能技術領導者”的說法是否成立給出了答案。包括該結論在內的報告的許多觀點對我國人工智能產業健康持續發展都有重要啟發價值。

特色路徑支撐我國人工智能產業實現快速發展

該報告提出，美國人工智能發展源于學術界的興趣，起于國防部(特別是DARPA)、斯坦福大學等高校院所和眾多私營企業網絡化創新的不斷推動，這種模式促進了投資、組織和基于經驗的專業人工智能技能的快速擴展，而這種非正式的、靈活的、不受約束的創新方法，促進了通過知識網絡的技術傳播，以及各類想法間的激烈競爭，使得美國人工智能的發展軌跡具有了彈性。

該報告認為，中國是人工智能的后起之秀，發展路徑與美國不同。最初，國家自科基金和863計劃等推動了中國的人工智能學術研究。而當前有三股重要動力源：一是研究機構、大學和國有企業;二是華為、阿里巴巴、騰訊、百度、聯想等中國數字平臺領導者;三是眾多開發、實施或使用人工智能技術的公司，包括很多初創企業及獨角獸企業。

如該報告所分析，近年來我國人工智能快速發展，應用成為其中的重要支撐與有力承載。據統計，我國人工智能企業主要集中在應用層，占比近80%，主要是生產人工智能應用終端和提供人工智能應用行業解決方案的企業。我國人工智能發展路徑與美國不同，除了起步時間、研發基礎等方面的差別外，也是因為我國有著獨特的基礎條件。簡單來看，如果將算力、算法、算據看做人工智能成功發展的三大要素，則中國在數據方面有著最為突出的優勢。憑借著眾多的人口、機構和復雜的應用場景，以及近年來數字社會、數字經濟發展奠定的基礎，我國有大量的數據可供訓練人工智能算法與系統使用，這也成為了吸引眾多國外人工智能企業來華發展的重要因素。而阿里巴巴、騰訊等企業，不僅擁有豐富的應用和數據資源，還在人工智能研究方面投入巨資，在全球招聘優秀人才，從而帶領著中國企業在全球人工智能競賽場上脫穎而出。無論是產業整體，還是龍頭企業等方面的進步，都是我國人工智能發展無可爭議的成就。

我國人工智能發展水平與美國仍存在明顯差距

該報告同時認為，中國人工智能學術研究與行業發展間的聯系仍十分有限，存在著多重難以很快消除的脫節。整體來看，對基礎技術、優秀技術的關注不足，且其中很多精力又花在增加專利數量上，但這些專利的可用度并不高。借助與美國人工智能創新系統的深度集成，中國的人工智能企業多將大部分精力集中在占領應用市場上，對人工智能的研究投入少，在基礎技術方面嚴重依賴國外技術。

該報告的這些看法具有一定道理。

事實上，信息技術產業一直有一個“有趣的”現象，就是在某一個領域，第一名和第二名雖然僅一個位次的區別，但二者的差距往往很大。過去的操作系統、CPU，現在云計算、人工智能，很多領域都是如此，并且不限于國家或企業。當前的中美人工智能也表現出同樣的態勢。雖然全球公認我國是僅次于美國的人工智能大國，但如果詳細對比主要數據，無論是人工智能企業數量、龍頭企業數量、專業人才數量，還是人工智能領域的投融資機構數量與投融資規模，亦或高引用論文數、重要開源軟件牽頭數，我國與美國相比，都不只是一個、兩個身位的差距。所以我們經常說，在認識到我國人工智能快速發展的同時，必須冷靜、冷靜、再冷靜，看到我們與最先進水平間的階段差距。這種擔憂并非杞人憂天。

產生差距的原因是多方面的。有發展階段的原因，我國的大學和公共研究機構比美國起步晚得多，雖然已經進行了大量的人工智能研究，但與產業界的知識交流仍然有限，這不利于人工智能核心基礎技術的研發創新。有創新基礎的原因，美國的許多高校和科研機構，以及谷歌等企業，在人工智能基礎理論和關鍵技術方面積累了幾十年，才能夠在當前階段厚積薄發;我國很多企業甚至高校院所的創新，只是基于開源軟件的參數調優，自然難以相比較。此外，總想實現跨越發展，偏于追求商業成功，創新體系存在短板，以及本就不多的人才、智力、資金等資源在數以千計的企業中分散，都不利于我國人工智能的創新升級發展。

圖1 美國減少對中國公民的出口許可證 (來源：Gavekal. Reproduced with permission)

知弱而圖強，知不足而奮進。有差距不怕，如何正視差距，找準短板，確定科學有效的路徑與方法，奮力趕上，是應用發展到一定規模和程度后，我國要做大做強人工智能所必須思考的。

深耕核心基礎領域是贏得人工智能發展主動權的關鍵

人工智能是有著專業技術門檻的領域。若僅將開源軟件作為一件工具，調整下參數，獲得更好的結果，并不是太難的事，但也很難取得顛覆性、突破性的進展。但若要在人工智能發展方面贏得主動權乃至主導權，就必須下真功夫，特別是在核心基礎領域要有真正的突破，AI芯片就是其中的代表。

圖2 中國集成電路市場與中國集成電路生產趨勢 (來源：IC insights )

該報告認為，發展強大的國內AI芯片產業是中國面臨的最直接、最困難的挑戰。雖然中國企業習慣于從全球半導體領軍企業(都是美國企業)處購買必要的AI芯片，但中美技術戰的升溫使中國面臨越來越嚴格的美國技術限制，美國正在減緩中國作為AI芯片競爭對手的速度，中國努力確保AI芯片安全可控和持續供應也面臨著越來越嚴峻的挑戰。

事實也確實如此。在高端芯片研發生產方面，中國一直落后于美國。隨著人工智能熱潮涌現，以AI芯片為載體的計算力成為人工智能發展水平的重要衡量標準。在AI芯片領域，國際科技巨頭芯片已基本構建產業生態，而中國尚未掌握核心技術，難以與巨頭抗衡。但近年來，美國政府對保護高端芯片技術，以及AI芯片技術一直相當警惕，且設立了越來越高的技術壁壘，給我國信息技術產業、人工智能產業發展造成了阻礙。

但同時，也必須注意到近幾年的另一現象。那就是，隨著AI芯片受到重視，研發制造AI芯片似乎成為了風口。大大小小的企業無視芯片的設計、制造、封測等鏈條的艱難，前赴后繼投身于此，并且往往很快就能端出“重磅成果”。這一局面，不科學、不現實，不利于良好發展氛圍的營造和創新資源的集中使用，更不利于我國AI芯片及人工智能產業的健康、快速發展。

板凳須坐十年冷。任何重要領域莫不如此。如果我國要贏得人工智能發展主動權(而這是毋庸置疑的)，那就不光要有資金、有決心、有口號，不能任由“噱頭”、“李鬼”、“狗肉”亂喊亂竄亂賣，而必須確定要攻關的核心基礎領域，在遵循科技創新、產業創新規律的基礎上，定下方向、路徑，學習竹子生長的先扎根、猛扎根精神，打牢基礎，方能成就未來的拔地而起、快速成長。