美国与中国，谁在赢得AI之战？
这个问题经常被问到，但大多回答得并不好，往往过于简单或过于复杂。当美国和中国试图传播自己出于政治动机的答案时，双方都可能混淆信息，而缺乏一定的客观性。
在美国，人们普遍认为中国正在建立人工智能技术的领先者。然而，在经济学家迪特·恩斯特（Dieter Ernst）最近发表的有关中国AI芯片的研究中，这一信念受到了挑战。他的长达70页的报告提供了多层次的答案，根据中国的社会，历史和工业知识的不同影响而细化了答案。
恩斯特在报告中解释了他的目标：“事实核实支持美国声称中国将成为AI技术领先者的说法的假设。”
恩斯特（Ernst）使用2019年在中国进行的实地研究，弄清了问题的核心：中国AI芯片行业正在发生什么？
报告中涉及的公司包括华为/海思，百度和阿里巴巴等数字平台公司，以及DeePhi，Cambricon，Horizon Robotics，Yuntian Lifei / Intellivision和Suiyuan Technology等中国的AI芯片独角兽公司。
了解这些主要的参与者是非常有价值的，但是，更有用的是了解为什么以及如何使中国的AI芯片产业发展到今天的状态。
恩斯特提供的工业和历史背景对于理解中国AI生态系统的巨大挑战至关重要。该报告还警告说，如果美国在“原始技术民族主义”的推动下继续切断中国对美国技术的获取，则中国的人工智能发展轨迹可能会改变。
一、关于中国AI行业发展的5个主要发现
以下是恩斯特在报告中讨论的主要发现。
①、从根本上说，中国的AI产业还很年轻，而且破裂。
②、中国的AI活动在很大程度上受到AI应用程序开发的推动。
③、中国AI生态系统的参与者通常对“转手和交易”更感兴趣，并且痴迷于AI芯片独角兽。
④、中国在人工智能方面的研发活动非常晚。美国始于60年前，“从一开始就专注于基础突破研究”。相反，中国的AI研究直到1980年代才开始。
⑤、2000年之后，科学技术部和地方政府提供的政策和资金证明“非常成功”，导致中国AI研究人员在领先的AI会议和期刊中的作用日益增强。
恩斯特还讨论了中国的创新体系如何“一方面受到科研机构和大学之间，另一方面与产业之间的多重脱节的制约”。脱节包括试图决定自上而下的技术选择的机构与追逐热门机会的地方政府之间的摩擦。
例如，“中国制造2025”。许多西方观察家认为，中国最近的政策举措已成为促进创新的引擎。但恩斯特不同意，他更为担心的是，这种集中控制只会“减缓中国向更具市场导向的创新政策方法的过渡。”
恩斯特在报告中指出：
毫无疑问，中国将继续产生大量与人工智能相关的创新。然而，围绕中国创新努力的体制结构可能会造成大规模的分配不当，浪费和资源泄漏。人工智能研究与行业之间的脱节是真实的，立即的，而且不太可能很快消失。
二、中国AI发展的三个轨迹
在解释中国AI发展的过程中，恩斯特将当前情况分为三个单独的轨迹。
a）公共研究组织
第一条轨迹主要由与国家相关的机构（例如，公共研究组织，大学和有实力的国有企业）推动，这些研究机构根据中国“新一代人工智能发展计划”（AIDP）概述的目标进行AI研究。
但行业有一个担忧是，几乎没有系统的尝试来确保行业接触那些[学术论文]出版物和专利中包含的研究结果。目前公共研究机构和行业之间的互动仍然受到限制，许多AI知识在大学和研究机构中处于闲置状态。
b）数字平台领导者
包括华为，阿里巴巴，腾讯，百度和联想在内的中国数字平台领导者，是推动人工智能发展第二轨迹的主要推动力。
鉴于这些公司的规模和资源，它们似乎是中国AI研发未来的关键。
然而对中国国家领导人来说，“对AI应用程序的投资是重中之重。”，因此，相比之下，在算法和AI芯片开发方面的投资被认为“太少”和“不足”。
奇怪的是，自（中美）技术战争爆发以来，与公共AI研究的密切互动才变得越来越重要。不断升级的贸易/技术之战现在迫使中国公司在以前被视为“美国比较优势”的领域进行创新。
c）AI独角兽
中国的AI独角兽是AI发展的第三条轨迹背后的推动力。
众多的AI独角兽公司可分为两类。
第一类是由使用“现有的机器学习算法（主要是神经网络）销售AI应用程序软件”的人员组成。第二类则是通常参与AI芯片的设计。
虽然AI独角兽得到了政府的大力支持，但第一批AI独角兽企业中的许多都无法跟上中国市场对AI应用的快速增长需求。
为了在应用市场上迅速前进，“这些公司正在努力从中国各地招募尽可能多的年轻工程学毕业生。他们也正在激烈地竞争来自海外的经验丰富的顶尖人才。”
正如经常讨论的那样，大多数中国的AI初创公司在尖端技术上的投入不足。与美国不同，中国的交易所要求公司在首次公开募股之前至少要盈利三年。这种做法似乎对在研发方面投入大量资金的中国AI初创公司不利。这也促使许多人寻找更简单的出路——专注于AI应用程序。
虽然中国的数字平台厂商都表现出蚕食AI初创公司的野心，包括腾讯在绥远科技的投资，阿里巴巴收购C-Sky微系统，还有华为和小米创建相关投资机构等等），但安永会计师事务所的结论是，这些收购和投资的结果尚不清楚。
三、李开复说得对吗？
恩斯特的立场是，中国的AI发展仍然是零散的，但显然中国有大量AI活动。如何解释这两个现象？
苹果，微软和谷歌前高管李开复认为：
中国可以超越美国，因为人工智能已经“从发现时代到实现时代，从专业知识时代到数据时代”。对于中国而言，现在重要的是“数据的力量”。
中国成功的关键在于“中国大量的相对低成本的大学毕业生，他们将花大量时间进行繁琐的工作，以对“训练”人工智能算法所需的大量数据进行分类。”他建议中国应该利用其“大数据宝库”在低成本人工智能应用的大众市场上取得领先。
尽管中国的大部分AI行业都遵循李开复的建议，但恩斯特认为，这种策略对中国来说效果不佳。李开复的主张是基于“对AI永久研究革命的根本误读”。这是因为AI开发的两个阶段AI的发现时代和AI的实现时代正在同时发生。鉴于AI在不断发展的领域中出现了许多新型的神经网络，因此中国不能仅仅依靠基于过时的神经网络的AI应用。
四、在第一次人工智能大战中没有获胜者
这是一个意外的后果，但报告传达的最重要的信息之一是：
我们的研究发现，美国的技术限制正迫使中国加强基础AI和应用AI研究，以赶上核心基础技术。
中国三个AI发展轨迹之间的相互作用可能开始发生变化。具有讽刺意味的是，美国的技术出口限制因此迫使中国进行技术投资和创新政策的改革，这可能有助于中国纠正其人工智能创新系统的根本缺陷之一。
现在是时候接受美国这个世界上强大的国家，不再能够单枪匹马地支配AI和整个IT领域的创新步伐了。为了重新获得稳定，可预测性和更公平地分配来自贸易的收益，美国政府为了促进美国工业的利益，应采取一项促进而不是破坏国际贸易法治的政策。修复当前美国政策造成的巨大损失将花费相当长的时间。
来源：EE Times
作者：吉田顺子
编译：枭枭