作者 | Gregory C. Allen，編譯 | 太浪。
在本週中美兩國重啟貿易談判之際，美國總統川普於昨日簽署了一項行政命令，啟動「美國AI計劃」——一項指導美國AI技術發展的國家級戰略。
根據白宮釋出的通告,「美國 AI 計劃」旨在調配更多聯邦資金和資源轉向人工智慧研究，並呼籲美國主導國際人工智慧標準的制定，開展研究推動重新訓練 AI 時代的美國勞動力。總結來說，該計劃重點包括研發、資源傾斜、建立道德標準、自動化、國際推廣5大領域。
川普簽署這份行政命令距離他發表國情諮文演講不到一個星期。
分析普遍認為，中國正在和美國爭奪人工智慧領域的霸主地位。中國被公認是目前全球人工智慧領域的一個重要玩家。一些分析人士認為，中國距離美國僅一步之遙，並可能在今後幾年追上並一舉反超，而這對美國的經濟和國家安全構成威脅。
與此同時，中國也已經意識到人工智慧對經濟、國家安全和戰略競爭的重要意義。「中國領導層——包括國家最高領導人認為，在人工智慧(AI)領域處於領先地位，對未來全球軍事和經濟實力競爭至關重要。」這是華盛頓智庫新美國安全中心(Center for a New American Security，簡稱CNAS)釋出的一份有關中國人工智慧戰略報告《瞭解中國AI戰略》（Understanding China’s AI Strategy）中提到的。
2018年下半年，《瞭解中國AI戰略》報告的作者Gregory C. Allen先後四次前往中國，參加了以人工智慧(AI)為主題的大型外交、軍事和私營部門會議。在這些訪問中，他與中國外交部高階官員、中國軍事人工智慧研究機構領導人、政府智庫專家以及中國人工智慧公司高管一齊參加了一系列會議。
通過這些討論，以及他正在進行中的對中國人工智慧產業、政策、報告和專案的分析工作，他對中國領導層在人工智慧應用於中國經濟和國家安全方面的觀點、戰略和前景做出了一些關鍵判斷。
在他看來，在AI領域居於領導地位的中國是一個人口眾多、觀點多元的國家，任何一概而論的努力本質上都是自以為是，必然會過於簡單化。然而，美國對中國人工智慧研究的主流觀點與他所相信的事實之間存在著巨大差距。他希望通過這份報告直接陳述其要點，推進對這一問題的評估，並對更廣泛的美國政策制定群體有所助益。
機器之能對這份報告的全文進行了編譯，以饗讀者，有部分刪減。
一、中國對人工智慧重要性的看法
1. 中國領導層認為，在人工智慧技術方面處於領先地位，對全球軍事和經濟實力競爭的未來至關重要。
2017 年 7 月，國務院釋出了《新一代人工智慧發展規劃》（AIDP）。這份檔案與 2015 年 5 月釋出的《中國製造 2025》構成了中國人工智慧戰略的核心。這兩份檔案以及更普遍的人工智慧問題，都得到了中國最高領導層的重視和持續關注。
中國國家和地方政府用於實施這些計劃的人工智慧支出總額尚未公開披露，但顯然已達數百億美元。中國至少有兩到三個地方政府各自承諾投資 1000 億元人民幣。
《新一代人工智慧發展規劃》的開篇各段體現了中國對人工智慧的主流觀點：
人工智慧成為國際競爭的新焦點。人工智慧是引領未來的戰略性技術，世界主要已開發國家把發展人工智慧作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。
上述所言也反映了中國的人工智慧政策制定者是如何密切關注其他國家（特別是美國）的人工智慧產業和政策的。中國政府機構組織定期翻譯、傳播和分析美國政府和智庫的人工智慧報告。
在我與中國官員的交談中、在我閱讀中國政府人工智慧報告時，他們展現出了對美國和其他地方人工智慧發展及時準確的瞭解。中國政府的人工智慧報告經常引用美國國家安全智庫的出版物。美國的政策制定群體應優先考慮同等有效地翻譯、分析和傳播有關人工智慧的中文出版物，以從中獲取對中國人思維的深刻見解。
2. 包括國家最高領導人在內的中國領導層認為，中國應該在人工智慧技術方面追求全球領先地位，並減少對技術進口的依賴。
2018 年 10 月，習近平主席主持召開了政治局人工智慧研討會。此類會議是專門針對高度優先的政策問題的，在這些問題上，領導人需要外部專家的幫助。
習近平在會議期間和之後公開報導的評論中重申了《新一代人工智慧發展規劃》和《中國製造 2025》的主要結論，即中國應該在人工智慧技術中「達到世界領先水平」，並減少對「關鍵技術和先進裝置的外部『外來』依賴」。
習近平在學習會議上的講話中提到，中國必須「確保我國在人工智慧這個重要領域的理論研究走在前面、關鍵核心技術佔領制高點。」他進一步強調，「加快建立新一代人工智慧關鍵共性技術體系，在短板上抓緊佈局，確保人工智慧關鍵核心技術牢牢掌握在自己手裡。」
習近平的講話表明，中國領導人持續推進《新一代人工智慧發展規劃》和《中國製造 2025》的兩個主要結論是，中國應該在人工智慧技術領域追求世界領導地位和自力更生。
二、中國對人工智慧對國際安全影響的看法
3. 最近，中國官員和政府報告開始在多個外交論壇上表達對人工智慧軍備競賽動態的關注，以及在新規範和軍備控制方面開展國際合作的必要性。
2018 年 7 月 15 日，全國人大外事委員會副主任委員傅瑩在中國最大的國際關係會議上發表主旨演講時說，中國的技術專家和政策制定者一致認為，「新的（人工智慧）技術對人類的威脅」。她進一步表示，「我們認為，我們應該合作，先發制人地防止人工智慧的威脅。」
傅女士將人工智慧描述為對國際安全構成共同威脅的說法，在我與其他許多中國外交官和中國人民解放軍智庫學者的私人會晤中得到了呼應。例如，一位官員告訴我，他擔心人工智慧「會降低軍事行動的門檻」，由於缺乏傷亡風險，各國可能更願意使用人工智慧軍事系統互相攻擊。中國官員還擔心，由於缺乏有關使用此類系統的明確規範，使用人工智慧系統次數的增多，將會導致誤解和無意的衝突升級。
此外，中國官員對與 AI 系統相關的網路安全風險及其對中國和國際安全的影響有實質性的瞭解。傅女士說，中國有興趣在制定減輕這些風險的規範方面發揮主導作用。
在世界和平論壇關於人工智慧的私人圓桌會議上，一位高階解放軍智庫學者私下表示，支援在網路安全和軍事機器人領域建立人工智慧系統的「類似軍備控制類的機制」。不過，他還表示，與人工智慧相關的軍備控制將特別困難，因為「人工智慧成本低，易於傳播，不易監控。」
值得注意的是，中國政府頗具影響力的智庫——中國資訊通訊研究院（CAICT）於 2018 年 9 月釋出的《人工智慧安全白皮書》呼籲中國政府「避免各國之間的人工智慧軍備競賽」。《新一代人工智慧發展規劃》沒有提及軍備競賽，但表示，中國將「深化在人工智慧法律法規、國際規則等方面的國際合作，共同應對全球性的挑戰」。
這種擔憂延伸到了中國的私營部門。阿里巴巴集團（前）董事長馬雲在 2019 年達沃斯世界經濟論壇的一次演講中明確表示，他擔心圍繞人工智慧的全球競爭可能導致戰爭。
4. 儘管表達了對人工智慧軍備競賽的擔憂，但大多數中國領導人認為，增加人工智慧在軍事上的使用是不可避免的，並且正在積極推進這一程式。中國已經出口了武裝自主平臺和監視人工智慧。
在 2018 年 10 月 24 日的北京香山論壇上，中央軍委辦公廳副主任丁向榮少將發表重要講話，闡明瞭中國的軍事目標：利用「正在進行的以資訊科技和智慧技術為中心的軍事革命」，「縮小中國軍事與全球先進大國間的差距」。
中國軍方領導人越來越多地將智慧化或「智慧化的」軍事技術作為他們對未來戰爭基礎的自信期待。「智慧化」一詞，意味著軍事技術在資訊科技基礎上超越當前階段的一個新階段。《新一代人工智慧發展規劃》指出，中國將「推動各類人工智慧技術快速嵌入國防創新領域」。
香山論壇的第二天，中國第三大防務公司的高管曾毅發表演講，描述了該公司 (以及中國) 對未來實施人工智慧武器的期望:「在未來的戰場上，將不會有人在戰鬥。」曾毅預測，到 2025 年，致命的自動化武器將變得司空見慣，他還表示，他的公司認為，不斷增加的人工智慧軍事用途是「不可避免的……我們確定這就是未來的方向。」
曾毅的評論與正在進行中的中國軍用無人車發展計劃和中國目前的軍用無人系統出口方法相一致。中國政府已經向沙烏地阿拉伯和阿聯酋等中東國家出口了許多最先進的軍用無人機。中國政府已表示，當下一代隱形無人機可用時，將出口下一代這些無人機。
雖然目前許多無人駕駛飛機主要是遠端遙控，但中國官員普遍認為無人機和軍用機器人在未來具有更廣泛的人工智慧和自主能力。中國武器製造商已經在出售有很強戰鬥自主能力的武裝無人機。中國軍用無人機製造商紫燕已將其 Blowfish A2 出售給阿聯酋。紫燕的網站上顯示，38 公斤的 Blowfish A2 可「自主執行更復雜的戰鬥任務，包括定點定時探測，固定範圍偵察和有針對性的精確打擊。」紫燕可以根據客戶的喜好，為 Blowfish A2 配備導彈或機槍」。
除了將 AI 用於軍事機器人之外，中國還對軍事指揮決策中應用人工智慧感興趣。曾毅在這個問題上有一些非凡的看法，他指出，今天的「機械化裝置就像人的手。在未來的智慧戰爭中，人工智慧將像大腦一樣」。他還說，「智力至上將成為未來戰爭的核心」，並且，「人工智慧可能完全改變目前的指揮結構」，使由人主導的結構變為由「人工智慧叢集」主導的結構。
曾毅沒有詳細闡明其看法，但他與中國軍方的普遍思想是一致的。在 AlphaGo 於 2016 年 3 月重擊李世石几個月之後，中央軍委聯合作戰指揮中心發表的一篇文章稱，AlphaGo 的勝利「展示了人工智慧在作戰指揮、程式推理和決策方面的巨大潛力」。
中國的商湯科技是計算機視覺 AI 的全國冠軍，它不僅提供安全和監控產品，還擁有許多非安全產品，例如與自動駕駛汽車相關的計算機視覺機器學習。商湯科技是拉丁美洲、非洲和亞洲政府和商業市場監控技術的主要提供者。一位中國智庫的學者告訴我，他期待人工智慧的世界將「沒有抓不住的罪犯」。
從更廣泛的意義上說，中國的人工智慧研究人員對基礎問題的關注似乎比西方同行更少，儘管這方面的證據有限。
5. 中國國防部在國防科技大學（NUDT）下建立了兩個新研究機構，專注於人工智慧和無人系統。
國防科技國家創新研究所（NIDT）已經組建並正在迅速壯大兩個北京研究機構，專注於人工智慧和相關技術的軍事用途。這些是由 Yan Ye 領導的無人系統研究中心（USRC）和由 Dai Huadong 領導的人工智慧研究中心（AIRC）。這兩個研究機構都建立於 2018 年初，現在每個研究機構的研究人員超過 100 人（總數超過 200 人），這使其成為世界上規模最大、發展最快的政府人工智慧研究機構之一。
中國和美國都有較大的私營部門人工智慧研究機構。例如，商湯大約有 600 名全職研究人員。DeepMind 是一家專注於人工智慧研究的谷歌子公司，擁有約 700 名員工，年度支出超過 4 億美元。獲得中國 AI 博士學位的人員工資，通常遠低於擁有西方博士學位或在西方受過教育的中國人的工資，這使得根據員工的工資來估算 AIRC 的預算是困難的。
AIRC 的員工緻力於兩用 AI 技術的基礎研究，包括將機器學習應用於機器人技術、群體網路、無線通訊和網路安全。AIRC 也可能為中國軍方和情報界工作。
6. 中國政府認為，人工智慧是一個有望實現軍事「跨越式發展」的機遇，這意味著它提供了超過美國的軍事優勢，並且在中國比美國更容易實施。
「跨越式發展」一詞描述了落後國家可以跳過發展階段的技術，或者落後於當前一代技術的技術實際上提供了採用下一代技術的優勢。一個常被引用的例子是蜂窩電話技術的快速和廣泛採用，這些國家採用固定電話的極少。
李開復是中國人工智慧領域領先的風險投資家之一，他認為，許多發達經濟體能力缺乏諸如寬鬆的信貸審查等能力，導致大量中國企業家創新地利用人工智慧來填補這些差距。塑料信用卡在中國幾乎不存在，但通過面部識別進行的手機支付卻無處不在。
中國強調人工智慧作為一種跨越式的技術推動力延伸到國家安全應用領域。中國的《2017 年國家人工智慧發展規劃》將人工智慧確定為國家安全技術跨越式發展的「歷史機遇」。中國國防部高階官員曾毅對這一說法表示贊同，稱人工智慧將在軍事技術上「實現跨越式發展」，這對中國來說是一個關鍵的機遇。
如果中國認為人工智慧提供了一個跳躍式發展的機會是正確的，這將意味著中國比美國更有能力推進軍用人工智慧。根據這一理論，美國目前在隱形飛機、航空母艦和精確彈藥方面的優勢從長期看實際上將是劣勢，因為今天支援軍事指導地位的根深蒂固的商業和政治利益，將阻礙美國在未來向基於人工智慧的軍事技術正規化過渡。
正如一位中國智庫學者向我解釋的那樣，中國認為美國可能會在維持和升級成熟系統上花費過多，而對顛覆性創新的新系統投資不足，使美國現有的優勢來源變得脆弱和過時。中國軍隊也面臨保護過時系統的不正當獎勵措施，但程度要輕得多。現代化是重中之重，而且人們普遍認為，目前的許多平臺和方法都已經過時，無論如何都必須更換。
中國人工智慧跨越式戰略的眾多例子之一，是其對低成本、遠端、自主和無人潛艇的優先投資和技術偵查。中國認為，這些系統將是威脅美國航母戰鬥群的一種廉價而有效的手段，也是在射程範圍內投射中國力量的另一種途徑。
三、中國對中國 AI 生態優勢的看法
7. 中國政府和工業界認為，他們在人工智慧研發和將人工智慧產品商業化方面縮小了與美國的差距。中國現在認為自己是人工智慧「兩巨頭」之一。
中國 2017 年 7 月釋出的《國家人工智慧戰略》中設定了 2020 年中國的「人工智慧產業競爭力（要）進入國際第一梯隊」的目標。事實上，中國領導層評估認為，中國在 2018 年年中已經實現了這一目標。
在世界和平論壇上，清華大學的薛蘭就清華大學關於中國人工智慧領域現狀的重要報告做了簡報。這項研究發現：「中國在技術開發和市場應用方面已經居於領先地位，與美國形成『兩巨頭』。」該報告還稱，中國：
- 全球人工智慧研究論文發表和引用世界第一
- 人工智慧專利排名第一
- 人工智慧風險投資排名第一
- AI 公司數量排名第二
- 在最大的人工智慧人才庫中排名第二。
中國對於自己處於第一梯隊的評估是正確的，不過有一些重要的注意事項將在下文進一步討論。
中國不僅推動了人工智慧研究的最新技術水平，其公司還非常成功地圍繞人工智慧應用開發出真正具有創新性和市場競爭力的產品和服務。例如，商湯毫無疑問是計算機視覺 AI 領域的全球領導者之一，並聲稱連續三年實現了 400％的年收入增長。大疆是另一個成功案例，它佔據了 74％的市場份額，在全球消費無人機領域處於領先地位，大疆創新地將機器學習技術融入其最新產品中。
在許多情況下，商業 AI 和軍事/安全 AI 產品之間的產品和底層技術是相同的或者幾乎相同的。大疆最近被選為紐約警察局唯一的無人機供應商，該部門將使用大疆的消費型無人機。同樣地，商湯的消費者面部識別系統與中國執法部門和情報機構使用的安全系統共享基礎設施和技術。
8. 得益於進入國際市場、技術和研究合作，中國目前在人工智慧研發和商業應用方面取得強勢地位。
中國的成功得益於進入全球技術研究和市場的機會。許多看似「中國」的人工智慧成就實際上是跨國研究團隊和公司的成就，這種國際合作對中國的研究進展至關重要。
根據清華大學對中國人工智慧生態系統的研究，「中國超過一半的人工智慧論文是國際聯合出版物」，這意味著中國人工智慧研究人員——他們通常在國外獲得學位——在與非中國人合作。即使是純粹的中國的成功，也往往建立在開源技術基礎之上，而開源技術往往是由國際集團開發的。
部分由於這一原因，中國領先的科技公司對美國的依賴程度很高、卻披露不夠。例如，總部位於深圳、世界領先的無人機製造商大疆，垂直整合了幾乎所有內部設計、製造和營銷。然而大疆所有的無人機飛行軟體開發都是在其位於美國加州的帕羅奧多辦公室進行的，該辦公室主要僱用美國公民為員工。此外，大疆每個產品中近 35％的零部件來自美國，主要是在半導體方面。
四、中國對自身 AI 生態系統弱點的看法
9. 儘管中國在人工智慧研發和商業應用方面具有優勢，但中國的領導層認為，中國在頂尖人才、技術標準、軟體平臺和半導體領域，相較美國而言仍是主要弱點。
雖然中國大多數領導人都認為中國是人工智慧的「兩巨頭」之一，但人們普遍認為，中國並非在所有領域都很強大。中國 2018 年 1 月釋出的《人工智慧標準化白皮書》指出，中國的人工智慧生態系統在幾個關鍵領域滯後：
儘管中國在人工智慧領域有著良好的基礎，在語音識別、視覺識別和中文資訊處理等核心技術上已經取得突破，擁有巨大的應用市場環境，但總體發展水平仍然落後於已開發國家。
同樣，清華大學的《中國人工智慧發展報告》發現：中國的優勢主要體現在 AI 應用上，在人工智慧核心技術方面仍然薄弱，如硬體和演算法開發，中國的人工智慧發展缺乏頂尖人才，與已開發國家（特別是美國）存在顯著差距。中國的人工智慧生態系統還有其他弱點值得討論，但我將著重談談我在中國會議中最常見的四個弱點：頂尖人才、技術標準、軟體和半導體。
（一）頂尖人才
清華大學的《中國人工智慧報告》對全球人工智慧人才分佈做了引人注目的研究，得出的結論是，截至 2017 年底，國際人工智慧人才庫中共有 204,575 人，其中美國有 28,536 人，中國 18,232 人位居第二。然而，就頂尖人才而言，中國在世界上排名第八，只有 977 人，而美國則有 5,518 人。
雖然李開復承認存在這種差異，但他認為，這並不是主要障礙，因為「當前實施 （人工智慧應用商業化）的時代似乎非常適合中國在研究方面的優勢：有大量高等技能、但不一定是最頂尖的、人工智慧研究人員和從業人員。」領先的西方人工智慧研究機構的一些研究人員告訴我，他們同意這一結論，並指出，領先機構的 AI 技術突破很快就會被全球其他機構所複製。
李開復在中國的科技產業中頗具影響力，但並非所有人都贊同他的理論。很多與我交談過的人都說，中國頂尖 AI 人才的短缺將成為中國人工智慧行業未來發展的障礙，中國政府正採取積極行動，改善中國 AI 人才庫的規模和質量。
2018 年 4 月，中國教育部啟動了高校人工智慧創新行動計劃。除其他要素外，該計劃：
將為特定行業的人工智慧應用製作「50種世界一流的本科和研究生教材」;
將建立「50個國家級高質量網路公開課程」;
將建立「50個人工智慧學院，研究機構或跨學科研究中心」。
教育部還計劃啟動一項新的五年人工智慧人才培訓計劃，在中國頂尖大學培養 500 多名人工智慧教師和 5,000 名優秀學生。
（二）技術標準
國際技術標準的確定和共同採用，是促進技術互操作性和市場增長的關鍵因素。例如，Wi-Fi 標準的普遍採用使得各種調變解調器、路由器、行動電話和計算機能夠通過 Wi-Fi 網路有效地相互連線。
建立與此類標準相關的智慧財產權的公司通常會獲得豐厚的回報，尤其是當它們的專利（例如特定半導體晶片的設計）被宣佈為使用該標準的任何裝置的有效操作所必需的時候。例如，高通公司的智慧財產權對分碼多重進接（CDMA）蜂窩式行動通訊標準的發展至關重要。所有裝置必須使用高通半導體專利，否則基本上不可能接入 CDMA 蜂窩網路，因此，它們是所謂的「標準必要專利」（SEPs）的一個例子。
從歷史上看，中國公司和政府機構產生的 SEP 很少，但中國在這方面已經取得快速進展。華為、中興和中國電信技術研究院已經生產了數百個與 5G 標準（第五代蜂窩標準）相關的 SEP。
人工智慧技術標準遠不如蜂窩網路成熟，但中國政府追求人工智慧技術標準領先地位的戰略，是基於蜂窩網路的經驗。中國政府和中國企業希望確保其智慧財產權和產品成為人工智慧未來的關鍵特徵。鑑於在中興出口限制方面的經驗，中國領導層認為，中興在技術標準方面的成功對經濟增長和國家安全至關重要。
（三）軟體框架和平臺
AI 系統的開發人員很少從頭開始，更常見的是，利用他人開發並共享到程式碼庫中的預編寫程式。這使得開發人員能夠專注於他們的應用程式使用需求的獨特細節，而不是解決所有 AI 開發人員面臨的共性問題。
一些組織已經將機器學習程式碼庫與其他 AI 軟體開發工具結合成成熟的機器學習軟體框架，其中許多是開源的。流行的機器學習框架包括但不限於 TensorFlow（谷歌），Spark（Apache），CNTK（微軟）和 PyTorch（Facebook）。
值得注意的是，最流行的機器學習軟體框架沒有一個是中國開發的。即便在美國領先的技術公司中，保持在軟體框架開發中的領導地位的重要性也存在爭議。優先考慮框架開發的公司聲稱，它提供了吸引頂尖人才、影響技術標準以及引導整個生態系統增加其產品和服務使用的機會。
在我與中國科技行業高管的幾次對話中，我發現，中國人工智慧公司在主要的人工智慧框架開發和開源軟體社群中的缺席，被視為中國人工智慧生態系統的一個顯著弱點。中國信通院的 AI 和安全白皮書哀嘆，「目前，國內人工智慧產品與應用的研發主要是基於谷歌和微軟。」
商湯投入了大量資源，建立了自己的機器學習框架 Parrots，旨在成為計算機視覺 AI 應用領域的佼佼者。到目前為止，該公司似乎在推廣使用方面取得的成果有限：我在商湯之外遇到的中國電腦科學家中，還沒人聽說過 Parrots，儘管它在兩年多前就已經發布的。
（四）半導體
世界上大多數消費電子產品都貼有「中國製造」的標籤。據報導，世界上 65％的個人電腦、膝上型電腦和平板電腦，以及近 85％的手機都是在中國製造的。然而這些產品中有許多都是用美國設計、臺灣或韓國製造的高價值半導體晶片，並執行谷歌、微軟和蘋果等美國公司開發的軟體。
例如，iPhone 上帶有「中國製造」的標籤，但只有低技能的組裝和大宗零部件生產放在中國。一項研究發現，中國的貢獻不到 iPhone 整體成本的 2％，但該裝置的 100％成本計入美國對華貿易逆差。
即使在消費型無人機市場，中國領先的公司大疆佔全球 74％的市場份額，但每架無人機中 35％的材料實際上是美國製造，主要是半導體。中國在電子產品製造領域擁有非凡的規模、技能和基礎設施，電子製造業在全球電子供應鏈中佔據核心地位。
然而，最近的事態發展表明，這種核心地位可能不像經常聲稱的那樣不可替代。
面對中國工資上漲和美國關稅上調，許多國際電子產品製造商，如三星、蘋果和富士康，正將越來越多的中國業務轉移到越南和印度等成本更低的國家。中國在全球手機制造業中所佔的份額從 2016 年的 90% 下降到 2017 年的 85%。
換言之，電子產品正在步其他快速轉移的行業（如紡織品）的後塵。中國正試圖通過在製造業中大量增加對機器人和自動化的使用來阻止這一事態的發展，但前景不明朗。
相比之下，美國和國際的產品和服務有時是不可替代的，例如，面臨美國對半導體等關鍵輸入產品的出口限制，中國電子製造商中興通訊從盈利迅速轉向破產邊緣。
五、為什麼中國的科技行業不會陷入蘇聯式停滯？
與冷戰時期的蘇聯一樣，今天的中國正在利用各種手段從世界其他地方獲取技術和科學資訊。但與前蘇聯不同的是，中國的努力重點是利用這種機會建設在全球市場上具有競爭力的產業，以及在戰略領域引領世界的研究機構。例如，早在 1980 年代，蘇聯就把非法進口半導體制造裝置的軍事應用放在了壓倒一切的優先地位，這從根本上導致蘇聯的工業持續依賴西方技術，永遠無法達到具有國際競爭力的規模經濟。
相比之下，中國有效利用國外技術的戰略是用它來支援國內商業產業。中國領導層的結論是，擁有具有商業競爭力的行業，對中國國家安全部門的長期利益往往大於對任何竊取技術的短期軍事利用。例如，中國在《新一代人工智慧發展規劃》中概述的人工智慧方法是:
遵循市場規律... 加快人工智慧科技成果商業化應用，形成競爭優勢。把握好政府和市場分工。
蘇聯有大批傑出的科學家和技術人員，但這個群體在彌補蘇聯體制的缺陷上花費了不成比例的創造力和智力。除了與經濟現實脫節的不正當制度激勵之外，蘇聯經濟還故意自我隔離於全球貿易之外。與蘇聯的非市場共產主義經濟相比，中國推行以市場為導向的企業家精神的政策，通過各種途徑使他們成為國際特別是美國技術的優秀消費者。
儘管蘇聯在太空競賽和一些關鍵的軍事技術方面取得了令人矚目的成功，但總體而言，在冷戰的拖延下，它每一年都在不斷落後。相比之下，中國在短短 20 年的時間裡就從一個科學落後的國家一躍成為眾多科學領域和技術行業的領軍者。
六、中國近期的目標：獲取外國技術，但減少對其依賴性
10.中國領導人尋求在短期內繼續獲取外國技術，但他們認為，從長期看，必須促進國內獨立自主。這是中國的一貫目標，目前顯得尤為緊迫。
2018 年 11 月，中國科學院副祕書長譚鐵牛博士在第十三屆全國人大常委會上向中國最高領導層發表了內容廣泛的講話。他認為，中國在技術標準、軟體框架和半導體領域的落後地位使中國變得脆弱，迫切需要國內替代品。譚博士的言論坦率而有見地，這些話值得詳細引述：
(中國應該) 構建一個自主可控的創新生態系統。谷歌、 IBM、微軟和 Facebook 等美國公司積極構建創新生態系統，搶佔創新高地，並且在國際人工智慧產業中，已經在 AI 晶片、伺服器、作業系統、開源演算法、雲服務和自動駕駛等領域佔據優勢。中國的 AI 開源社群和技術創新生態系統相對滯後，技術平臺建設力度有待加強，（中國的）國際影響力有待提高。
美國對中興的禁令充分證明了獨立、可控的核心技術、高階技術、基礎技術的重要性。為了避免重蹈覆轍，中國應該吸取進口核心電子元件、高階通用晶片和基礎軟體的教訓。
譚鐵牛的言論雖然語氣更加緊迫，但符合中國一貫的技術政策。清華大學的人工智慧報告對中國的技術政策檔案進行了全面的量化分析，發現《中國製造 2025》是支撐中國地方政府制定人工智慧政策的最重要的政策。地方政府對實現中央政府制定的戰略目標負有主要責任。《中國製造 2025》明確概述了中國各行業減少對外國技術依賴的政策，無論是通過自主開發還是從國外獲取，從而佔領全球市場份額。
譚鐵牛還認為，中國可以利用其在人工智慧應用方面的現有優勢來提高其在 AI 價值鏈其他部分的地位，例如國際標準。「由於中國處於全球人工智慧技術應用的前沿，它應該在制定國際 AI 標準時抓住自己的話語權。」
11.中國減少對外依賴取得了成果，這一點可以從中國供應商在全球智慧手機市場供應鏈上獲得價值的不斷增長，及中國在先進半導體設計方面的成功可見一斑。
2011 年的一項研究發現，在中國組裝 iPhone 的工廠獲得的價值不到 iPhone 售價 2%，除了組裝工人，中國對 iPhone 沒什麼貢獻。相比之下，在華為 2017 年旗艦產品 P9 智慧手機 (iPhone 的直接競爭對手) 的案例中，每臺裝置的價值有近一半被中國企業佔據。
對華為來說，這些價值獲取份額的增長並不侷限於低技能任務。華為的子公司海思半導體設計了 P9 的主要半導體處理器，包括其人工智慧深度學習加速器元件。
事實上，前述研究可能低估了中國在智慧手機領域的價值，因為它低估了中國在軟體領域的收益。雖然中國公司不是智慧手機作業系統市場的主要競爭對手，但騰訊的微信實現了作業系統的諸多功能，並且它在中國智慧手機使用者中幾乎無處不在。
半導體價值鏈有三個主要部分:設計、製造和組裝。中國曆來只是一個組裝大國，技術水平相對較低。最近，中國企業展示了高質量的、有競爭力的半導體設計實力，以華為的麒麟 980 為例。
麒麟 980 是世界上僅有的兩款採用 7nm 工藝的智慧手機處理器之一，另一款是蘋果的 A12 處理器。蘋果和華為都依賴臺積電 (TSMC) 外包 7nm 工藝。即使是最先進的中國半導體制造商，也只是在 2019 年才引進 14nm 技術，而 Intel 和三星等國際公司在 2014 年就實現了這一目標。
中芯國際是中國最先進的半導體制造商，它希望在本世紀 20 年代初達到 7nm 工藝，這一工藝仍將遠遠落後於最先進的全球競爭對手，儘管差距可能在縮小。
七、半導體與未來人工智慧競爭
12.除軍事上的AI應用外，未來，中國人工智慧戰略競爭的焦點可能在半導體產業，因為人工智慧技術的最前沿越來越依賴於定製的計算機晶片。
從歷史上看，人工智慧公司能夠在擁有更多、更高質量的資料的基礎上建立競爭優勢，以用於訓練。資料的質量和多樣性，尤其是數量，仍然是許多人工智慧應用程式競爭優勢的關鍵來源，但有兩點需要注意：
首先，機器學習的大部分訓練資料，都是針對具體應用的，也就是說，假設一個人的目標是開發無人駕駛汽車，那麼他擁有大量醫療保健資料就毫無用處。其次，人工智慧的一些應用程式可以使用所謂的「合成資料」，即通過計算模擬或自我生成，以減少或消除來自大量真實資料的效能優勢。
在大資料集上訓練機器學習演算法是非常計算密集型的。對於許多應用來說，執行模擬來生成合成資料甚至需要更多的計算量。對於需要大量資料集或合成資料可行的大型且不斷增長的 AI 應用程式來說，AI 的效能往往受到算力的限制。對最先進的人工智慧研究來說，尤其如此。因此，領先的技術公司和人工智慧研究機構正投入大量資金購買高效能運算系統。
中國公司和政府實驗室在高效能運算方面，特別是在高效的高效能 AI 計算方面實力雄厚。如，中國的商湯科技在 2018 年 12 月透露，其總計算能力超過 160 petaflops（千萬億次），超過美國橡樹嶺國家實驗室世界排名第一的超級計算機。商湯科技的計算基礎架構包括超過 54,000,000 個圖形處理單元 (GPU) 核心，分佈在 12 個 GPU 叢集中的 15,000 個 GPU 上。這些數字表明，商湯科技已經在計算基礎設施上花費了數億美元。商湯公司的計算機網路跨越多個國家，但沒有連線到網際網路，使用的是所謂的「置頂」設定（under the top）。
在 2018 年 11 月 14 日舉行的摩根大通亞洲 TMT 會議上，商湯科技聯合創始人徐冰向潛在投資者表示，商湯投資超級計算基礎設施的意願，對其產生 IP 和可持續競爭優勢的整體能力至關重要。他還表示，商湯的研究團隊中有「30-40％」的人致力於改進商湯的內部機器學習框架 Parrots，以及改善其計算基礎設施。幾位中國研究人員告訴我，他們認為，中國在設計和整合高效能運算系統方面的專長，是中國在人工智慧領域最大的優勢之一。
世界上大多數 GPU 都是由英偉達在美國設計、並由臺積電製造的。目前，中國（大陸）還沒有一個主要的 GPU 製造商或設計商。然而，GPU 目前作為最常用的人工智慧計算加速晶片的地位正遭遇挑戰，面臨與為執行 AI 應用而定製的晶片間日益激烈的競爭。
許多傳統上以軟體為重點的美國科技公司（如谷歌和亞馬遜）已經建立並收購了專門用於 AI 加速器的半導體設計部門。即使用較老的工藝和裝置製造，這些晶片也可以為 AI 應用提供顯著優於 GPU 的效能。例如，谷歌的第一代主要 AI 晶片張量處理單元（TPU）採用了 28nm 工藝技術，這一技術已在中國廣泛使用。谷歌在 2017 年宣稱，其第一代 TPU 在 AI 工作負載方面的速度比 GPU 快 15-30 倍，能效提高 30-80 倍。
中國企業百度（與英特爾合作）、阿里巴巴（通過其新的子公司平頭哥）和華為（通過其子公司海思半導體）都成立了半導體設計部門，專注於開發 AI 加速器。中國 AI 晶片初創公司地平線和寒武紀以數十億美元的估值籌集了數億美元的風險投資。
八、中國人工智慧和半導體的前景
13. 中國在 AI 晶片市場有非常好的前景，可能比整個半導體行業的前景都好。
《中國製造 2025》的目標是，到 2030 年將國內半導體制造業佔國內消費的比例提高到 80％，並減少所有外部依賴，包括對臺積電等臺灣企業的依賴。根據中國半導體行業協會（CSIA）的資料，中國生產商有望將其國內消費份額從 2014 年的 29％（《中國製造 2025》宣佈前一年）增加到 2019 年底的 49％。但大部分收益集中在不需要最先進半導體的產品領域，這些半導體仍佔有很大的市場份額。
臺積電（佔全球半導體代工市場份額的一半左右）在其 2018 年第四季度的財務披露中透露，其近 17％的收入來自已有 8 年曆史的 28nm 製程，37％的收入來自更早的製程。中國製造商計劃優先發展那些舊工藝具有競爭力的細分市場。
AI 晶片為中國製造商提供了一個獨特的、具有吸引力的機會，讓他們可以使用更老的工藝技術。如上所述，即使使用不太先進的製造工藝，AI 晶片也可以提供比最先進的 GPU 更高的效能、更低的成本。因此，AI 晶片的崛起為中國提供了將其先進的半導體設計和 AI 軟體行業結合起來的機會，以擴大在更廣泛的半導體行業的市場份額和競爭力。儘管旗艦行動電話可能總是需要最先進的半導體制造工藝，但許多應用可以用較老的技術方案實現。有了低成本的 AI 晶片，這將可能是一套獨特的、有吸引力的、多樣化的、快速增長的應用程式。
一位中國行業觀察人士公開提倡這一精確戰略。對 AI 晶片重要性的認識在中國似乎越來越普遍。清華大學近期釋出的《人工智慧晶片技術白皮書》，對所有相關技術和市場動態有深刻的理解。該報告強烈強調了 AI 晶片的戰略重要性：
無論是演算法的實現、採集資料和建立龐大的資料庫，還是算力，人工智慧產業快速發展的祕訣都在於唯一的物理基礎，那就是晶片。因此，鑑於 AI 晶片作為人工智慧發展基石的不可替代的作用及其戰略意義，可以毫不誇張地說，「沒有晶片，就沒有人工智慧。」
與此同時，中國希望利用 AI 晶片的成功，在整個 AI 行業建立持久的競爭優勢，以優越的計算能力、更大的資料集和更有利的監管環境為支撐。這是中國 AI 公司和政府高度重視的領域。中國 AI 晶片初創企業地平線的執行長餘凱是中國科技部人工智慧戰略諮詢委員會的重要成員。
14.如果說中國在人工智慧和半導體方面落後，但目前的趨勢表明，這一差距將會縮小。這是政府的重要優先事項，受到極大的重視和投資。
在人工智慧和半導體領域，中國大幅縮小了國內企業與國際領先企業之間的差距。如果美國政策沒有發生重大變化以提高競爭力，或中國沒有發生經濟危機，中國的政策可能足以確保未來 5 年內在許多人工智慧應用市場中獲得競爭優勢，至少會在許多半導體細分市場中縮小與外國公司之間的差距。
2014 年，中國政府設立了國家積體電路產業投資基金，以減少中國對外國半導體的依賴。第一支基金最終投資了 1387 億元人民幣，隨後，在 2018 年，第二家政府基金跟投，據報導，該基金將投資 3000 億元人民幣。
美國近期採取的行動，包括奧巴馬政府 2015 年 4 月限制半導體出口到中國超算中心的決定，以及川普政府此前對中興的半導體出口限制，都強化了中國領導層的結論，即增強「自力更生」比以往任何時候都更加重要。
譚鐵牛博士在去年 11 月的黨代會上向中國領導層發表演講時明確表示了這一點。阿里巴巴聯合創始人馬雲在 2018 年 4 月公開宣佈了類似的結論：「晶片市場由美國人控制，如果他們突然停止銷售，你知道這意味著什麼。這就是中國、日本和任何國家都需要核心技術的原因。」
正如華為所證明的那樣，中國半導體設計領域的頂級企業已經在全球最先進的技術領域具有競爭力。中國大陸的設計公司得益於與世界領先的臺灣領先的半導體代工企業的接觸，這些企業生產半導體，但不負責設計。
阻礙中國半導體制造業進一步發展的主要障礙是，獲得最先進的半導體制造裝置以及獲得具有有效實施最先進製造工藝的知識和培訓的熟練工人。中國在這兩方面都有了重大進展，但考慮到中國半導體行業的發展雄心，熟練工人的數量差距顯著。
雖然中國沒有世界上最先進的裝置製造企業，但由於國內市場的規模和增長，中國與外國企業在談判時有很大的影響力。2017 年，中國半導體制造裝置銷售額佔全球市場份額的 11.8％（65 億美元），預計 2019 年將增長至 25.6％（173 億美元）。最近，歐洲的半導體裝置製造商與中國公司簽訂了出口關鍵 7nm 製造裝置的協議。中國大陸還成功地從臺灣領先的半導體公司招募了許多工人和高管，包括中芯國際新任聯席執行長，他有竊取智慧財產權的背景。
當我參觀三星的一個半導體實驗室時，他們提到，大樓裡所有的列印紙都裝有金屬線，可以觸發金屬探測器，這表明，三星認為智慧財產權盜竊是一個重大威脅。
15.不利的巨集觀經濟因素和潛在的金融泡沫，可能會減緩中國人工智慧領域的發展。
中國的風險投資和技術創業生態系統是中國的主要優勢之一。2017 年，中國人工智慧創業公司在全球 AI 股權投資中的份額增加到 48％，美國創業公司吸引了 38％的投資。但中國的投資集中在少數公司，其中大多數公司的估值相對於其目前的盈利能力而言是非常高的。
一些中國領先的投資者認為，這代表著中國科技行業存在金融泡沫，科技行業的增長主要是由該行業容易獲得投資資本推動的，而不是其盈利收入增長的前景。如果真是這樣，這種泡沫並不會讓人質疑中國強大的人工智慧行業的存在，而是質疑其財務的可持續性。
此外，在 2018 年下半年，中國科技行業出現了大規模裁員的報導，北京主要科技區的寫字樓價格也在下跌。2018 年，中國巨集觀經濟大環境出現惡化，部分原因是中美兩國的貿易爭端。很難確定這在多大程度上與科技行業放緩、金融環境變化有關，或者僅僅是科技行業自身的問題。但如果科技行業出現重大低迷或經濟衰退，中國政府和企業將難以負擔提高競爭力所需的研發投資。
九、人工智慧商業化的成功對中國實力的重要性
16.中國在人工智慧商業化和半導體市場的成功，直接關係到中國的地緣政治實力及軍事和情報AI能力。
中國在商業市場上的成功與中國的國家安全直接相關，這既是因為它削弱了美國政府對中國施加外交和經濟壓力的能力，也是因為它增加了中國軍事和情報部門可用的技術能力。
2018 年，中國政府採取了重要舉措，宣佈百度，阿里巴巴，騰訊，科大訊飛和商湯正式成為該國的「AI 冠軍」。商湯的高管告訴我，這一職位讓這些公司在制定國家技術標準方面擁有優先地位，也是為了讓這些公司相信，它們不會受到國有企業競爭的威脅。
除了與國家部門合作外，中國在人工智慧商業化和半導體市場上的成功也帶來了資金、人才和規模經濟，既減少了中國失去國際市場準入的脆弱性，又為武器裝備和情報能力的發展提供了有用的技術。
十、總結
在我與中國政府官員的交流中，他們對人工智慧和國際安全問題表現出了非常敏銳的理解。顯而易見，中國政府將人工智慧視為戰略重點，並投入所需資源，在國家安全領域培養人工智慧專業技能和戰略思維。這包括對美國 AI 政策的討論。
我認為，對美國政策制定群體至關重要的是，同樣優先考慮培養對中國人工智慧發展的專業的、深入的理解。我希望本報告有助於實現這一目標。
儘管如此，關於中國人工智慧戰略的任何資訊都不足以單獨應對中國帶來的競爭挑戰。如果美國想在人工智慧領域引領世界，就需要資金、重點關注和美國政策制定者推動大規模必要變革的意願。與影響中國的競爭力相比，美國領導人擁有更強大的工具來影響美國的技術和經濟競爭力，他們應該優先考慮這一點。
原文連結：
https://www.cnas.org/publications/reports/understanding-chinas-ai-strategy#fn34
參考連結：
https://www.voachinese.com/a/trump-signs-executive-order-on-ai-20190211/4782087.html