2030年，中国能否成为人工智能的世界领导者？

当前，人工智能已成为引领未来的战略性技术。近日，《Nature》杂志对中国的人工智能发展现状进行了题为“Will China lead the world in AI by 2030？”的报道。报道中提到，中国的人工智能研究质量越来越高，在高影响力论文、人才和治理方面都在追赶美国。

2017年，中国发布了“下一代人工智能发展计划”，计划最终2030年成为人工智能领域的全球领导者，国内人工智能产业价值近1500亿美元，该计划的第一步是到2020年赶上美国的人工智能技术和应用。这当中包括对基础研究做出重大贡献、成为全球最聪明人才青睐的目的地，以及拥有一个可与该领域全球领导者相匹敌的人工智能产业。这一计划的颁布，也刺激了众多政策的出台，以及来自部委、省级政府和私营企业的数十亿美元研发投资。

随着2020年的临近，研究人员注意到中国人工智能研究的质量出现了令人印象深刻的飞跃。而且中国留住本土人才的能力正在发生转变。Paulson Institute人工智能分析师Joy Dantong Ma表示：“如果美国失去开放优势，那么这个国家就有可能把人工智能人才重新推回到其他国家的怀抱。”

人工智能被视为“经济转型的关键推动力”，有望在医疗、交通和通信领域取得巨大突破，而率先在该领域抢占先机的国家可能会决定其未来的发展方向，并从中获得最大的利益。

“毫无疑问，中国将人工智能视为这个时代的关键技术之一，并希望与美国匹敌。”英国牛津大学人类未来研究所（Future of Humanity Institute）研究中国人工智能发展的Jeffrey Ding表示。

学术影响力日益增强

2019年，一项对学术搜索引擎-微软学术（Microsoft Academic）收录的人工智能论文的分析显示，中国有影响力的人工智能研究论文的数量将很快超过美国。这项由位于华盛顿西雅图的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）进行的分析发现，在被引用最多的前10%的论文中，中国的作者比例稳步上升。其份额在2018年达到了26.5%的峰值，与美国的29%相差不远，而美国的份额正在下降。如果这一趋势持续下去，中国明年在这方面可能会超过美国。

算法软肋如何破？

西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁表示，中国在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面也拥有世界领先的公司，包括SenseTime、Unisound、科大讯飞和Face++。但在打造人工智能的核心技术工具方面，中国仍然落后。例如，由美国学者和企业开发的开源平台TensorFlow和Caffe，就在世界各地的工业和学术界得到了广泛的应用。作为中国百度公司开发的主要开源平台之一，paddleblade主要用于人工智能产品的快速开发。

但他同时也指出，全球领先的人工智能半导体芯片大多由英伟达（Nvidia）、英特尔（Intel）、苹果（Apple）、谷歌和高级微设备（Advanced Micro Devices）等美国公司制造。我们在设计支持先进人工智能系统的计算芯片方面也缺乏专业知识。据他预测，中国可能需要5-10年的时间才能达到美国和英国在基础理论和算法方面的创新水平，但这是可以实现的。

柏林智库墨卡托中国研究所（Mercator Institute for China Studies）政治学家Kristin Shi-Kupfer表示，为这些基本理论和技术做出贡献，将是中国实现其长期人工智能目标的关键。如果在机器学习方面没有取得真正突破的研究进展，中国在人工智能领域可能会面临一个增长上限。

纽约研究公司CB Insights的数据显示，中国至少还有10家估值超过10亿美元的私营人工智能初创企业，其中包括人脸识别公司SenseTime。Ding表示，腾讯、百度和阿里巴巴这三家核心科技公司日益增长的市场份额，中国到2020年拥有全球领先的人工智能公司的计划有望实现。但他也指出：“这些公司已成为人工智能领域的全球领导者，但仍未达到谷歌和微软（Microsoft）等美国公司的水平。”

留住人才是关键

同样重要的一个因素是留住有才华的研究人员的能力，而中国在这方面似乎做的更好。根据学术界和工业界联合撰写的2018年《中国人工智能发展报告》（2018 China AI Development Report），截至2017年底，中国拥有全球第二大人工智能科学家和工程师群体，约1.82万人，仅次于美国的约2.9万人。但在顶尖人工智能研究人员的数量上，中国仅排在第六位。

计算机科学家通常在美国接受培训，然后留在那里为全球科技公司工作。然而，有迹象表明，这一情况正在发生转变。中国的人工智能研究机构正吸引其中一些研究人员回国。

中国的一大优势是其人口规模，这为训练人工智能系统创造了巨大的潜在劳动力和独特的机会，包括用于训练预测疾病的软件的大型患者数据集。今年2月，中国研究人员表示，他们的自然语言处理系统能够从电子健康记录中诊断出常见的儿童疾病，其准确性堪比经验丰富的儿科医生。

具体来说，广州市妇女儿童医疗中心夏慧敏教授、加州大学圣地亚哥分校张康教授等领衔的团队与人工智能公司依图科技合作，报告了一种人工智能疾病诊断系统，该系统使用基于机器学习的自然语言处理技术，在50多种常见儿童疾病中的诊断准确度高达90%，这远高于初级儿科医生。此外值得注意的是，该项研究收集了2016年1月~2017年7月该院56.7万名患者的136万次门诊电子病历。在许多其他国家，获取这么多数据是很困难的。

发展负责任的人工智能

为促进新一代人工智能健康发展，需要更好协调发展与治理的关系，确保人工智能安全可靠可控。与许多国家一样，中国已经开始为人类开发和使用人工智能制定伦理原则。今年6月，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行动指南，明确提出和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等八项原则。

此外，所有群体都面临的一个关键挑战是算法决策的透明度。但这方面没有达成一致的标准，因此，中国和许多国家一样，仍在研究如何推进这一进程。Ma说，欧盟的《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation）是良好的人工智能治理的一个例子。

2030年，中国能否成为人工智能的世界领导者？一切交给时间。