前言
2018年下半年，我先後四次前往中國，參加了以人工智慧為主題的外交，軍事和私營部門會議。在這些旅行中，我參加了與中國外交部高階官員，中國軍事人工智慧研究組織領導人，政府智庫專家以及中國人工智慧公司企業高管的一系列會議。從這些討論，以及我正在進行的分析中國人工智慧行業，政策，報告和計劃的工作 中，我得出了一些關於中國領導層的觀點、戰略和人工智慧前景的關鍵判斷，它們適用於中國的經濟和國家安全。
當然，作為該領域領先者的中國是一個人口眾多、觀點多樣的國家，任何一言以蔽之的努力都是徒勞的，本質上必然會過於簡單化。但在美國對中國人工智慧的各種評論中，主流觀點與我所相信的事實之間存在著巨大的差距。我希望透過我的陳述，對廣大的美國決策界提供有益幫助。
中國對人工智慧重要性的看法
1.中國最高領導層認為，走在人工智慧技術的最前沿，對未來全球軍事和經濟權力競爭至關重要。
2017年7月，中國國務院釋出了“新一代人工智慧發展計劃（AIDP）”，該檔案與2015年5月釋出的“中國製造2025”一道，形成了中國的AI戰略的核心。這兩份檔案，以及更普遍意義上的人工智慧問題，得到了包括習近平在內的中國最高領導層的持續關注。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沒有公開披露，但顯然有數百億美元。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(約147億美元)。AIDP的開篇各段也體現了中國對人工智慧的主流觀點。（引用AIDP檔案內容略）
這也反映了中國人工智慧政策界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。中國政府機構經常翻譯、傳播和分析美國政府和智庫關於人工智慧的報告。在我與中國官員的交談、以及閱讀中國政府人工智慧報告時，他們展示了對美國和其他方面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。在翻譯、分析和傳播有關人工智慧的中文出版物方面，美國決策界應給予中國出版物同樣重視，因為這些出版物為中國人的思維提供了洞見。（譯註：本文作者引用的中文出版物近百種，有興趣的讀者可以參看原文參考文獻部分）
2.中國最高領導層認為，中國應該在人工智慧技術方面尋求全球領導地位，並減少對技術進口的依賴。
2018年10月，習近平召開政治局會議研究人工智慧。此類會議專門針對領導者需要外部專業知識的高優先順序政策問題。習近平在會議期間及其後公開報導的評論中，重申了AIDP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” 並減少其脆弱的“依賴外來”關鍵技術和先進裝置。習近平的講話表明，中國領導人持續推進AIDP和中國製造2025 ‘兩個主要結論是，中國應該追求世界領導力和人工智慧技術的自力更生。下文第9點深入討論了中國人工智慧部門對外國技術的依賴性。
中國對人工智慧影響國際安全的看法
3.最近中國官員和政府報告在多個外交論壇上表達對人工智慧軍備競賽的關注，以及有必要在國際規範和軍控方面開展國際合作。
在2018年7月15，在中國最大的國際關係會議期間，全國人大外事委員會副主席傅瑩做了主題演講，她說中國的技術專家和政策制定者一致認為“新技術（人工智慧）對人類存在威脅”。她進一步表示，“應該合作防患於未然，防止人工智慧的威脅。”
在私下會晤時，傅女士將人工智慧描述為對國際安全構成共同威脅的呼籲，得到了許多中國外交官和解放軍智庫學者的贊同。例如一位官員告訴我，他擔心AI“將降低軍事行動的門檻”，因為由於人員傷亡的風險減少了，各國可能更願意使用AI軍事系統相互攻擊。中國官員還擔心，由於缺乏有關使用此類系統的明確規範，人工智慧系統的使用，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的理解也很務實。
傅女士表示，中國有興趣在制定規範以減輕這些風險方面發揮主導作用。在世界和平論壇關於人工智慧的私人圓桌會議上，一位解放軍高階智囊團學者私下表示支援網路安全和軍事機器人中建立“與軍備控制類似的機制”。他還表示，與人工智慧相關的軍備控制機制將是獨一無二的，因為“人工智慧成本低，可以輕鬆傳播，無法輕易監控”。
值得注意的是，中國政府智庫”中國資訊通訊技術研究院（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” 。AIDP並未涉及軍備競賽，但表示中國將”深化人工智慧法律法規，國際規則等方面的國際合作，共同應對全球挑戰。“（引用略）
這種擔憂延伸到中國的私營部門。阿里巴巴董事長馬雲在2019年達沃斯世界經濟論壇（Davos World Economic Forum）的一次演講中明確表示，他擔心全球人工智慧的競爭可能導致戰爭。
4.儘管對人工智慧軍備競賽表示擔憂，但大多數中國領導人認為人工智慧的軍事化不可避免，並且正在積極地追求之。中國已經在出口自主武器平臺和人工智慧監視裝備。
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講話，明確中國的軍事目標是“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的差距”
中國軍方領導人越來越多地將”智慧化“軍事技術稱為對未來戰爭基礎，使用“智慧化”一詞意味著在基於資訊科技的當前階段之後的軍事技術的新階段。中國的AIDP戰略檔案指出，中國將“推動各種人工智慧技術迅速融入國防創新領域”。
香山論壇的第二天，中國第三大防務公司高管曾毅發表演講，描述了該公司（以及中國）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。“他預測到2025年，致命性自主武器將司空見慣的，並表示他的公司認為不斷增加的人工智慧的軍事用途是不可避免的，“我們確定這是未來的方向。 ”
曾的評論與正在進行的中國軍用無人車發展計劃和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。中國政府已經宣告，當下一代隱形無人機可用時，中國也將出口這些無人機。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具有很高自主能力的武裝無人機。中國軍用無人機制造商紫燕已將其Blowfish A2出售給阿聯酋，紫燕的網站上說38公斤的Blowfish A2“可以自主執行更復雜的戰鬥任務，包括定點定時探測，固定範圍偵察和精確打擊。可以根據客戶的喜好為Blowfish A2配備導彈或機槍。
除了將AI用於自主軍事機器人之外，中國還對軍事指揮決策的人工智慧感興趣。曾毅在這個問題上表達了一些非同尋常的看法，認為今天的“機械化裝置就像人的手。在未來的智慧戰爭中，人工智慧系統將像人體的大腦一樣。“他還表示，”未來戰爭的核心將是智慧至上“，並且人工智慧可能完全改變目前的指揮結構，使之由人主導的結構變為”人工智慧叢集“主導的結構。
曾沒有詳細闡明其說法，但其與中國軍界更廣泛的思想是一致的。在AlphaGo於2016年3月戰勝李世石几個月後，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（SenseTime）公司是計算機視覺AI的全國冠軍，是中國政府監控技術的主要提供者。其安全和監控產品通常使用“智慧城市”來描述。他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。
商湯是拉丁美洲，非洲和亞洲政府和商業市場監控技術的主要出口國。中國政府和領導層熱衷於將AI用於監控。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”，這種情緒與中國人工智慧監控公司推出的營銷材料相呼應。
中國積極開發、利用和出口日益自主的機器人武器和監控人工智慧技術的行為，與中國宣稱的避免人工智慧軍備競賽的目標背道而馳。但這並不意味著中國官員在表達對此類軍備競賽的擔憂時是不真誠的。在國際關係史上，一邊積極參與軍備競賽一邊哀嘆軍備競賽是很常見的故事。關於中國可能不真誠的最有力行動證明是中國2018年4月提交聯合國的意見書，中國政府支援全球範圍內禁止使用“致命性自動武器”，但在致命性自動武器的定義上提出了奇怪而狹隘的界定，導致此禁令顯得既不必要也無用處。
這一策略讓中國獲得了媒體的正面關注，因為他們支援全球限制，同時避免了在中國開發更先進的軍事人工智慧的虛偽性。從更廣泛的意義上說，中國的人工智慧研究人員在這一問題受到的關注似乎沒有西方同行那麼多，儘管證據有限。
5.中國國防部在國防科技大學（NUDT）下建立了兩個專注於人工智慧和無人系統的新研究機構。
國防科技國家創新研究所（NIDT）已經組建並正在迅速發展兩個北京研究機構，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）。這兩個組織都建立於2018年初，現在每個組織的研究人員超過100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組織之一。但中國和美國都有較大的私營部門人工智慧研究組織。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。
在中國接受教育的人工智慧博士的工資，通常遠低於西方博士或西方受過教育的中國人的工資，這使得根據員工難以估算AIRC的預算。AIRC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也可能為中國軍事和情報界工作。
6.中國政府認為，人工智慧是有望實現軍事“跨越式發展”的機遇，這意味著它提供了超過美國的可能，並且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卻在實際上提供了未來的優勢。一個常被引用的例子是蜂窩電話技術的快速和廣泛採用，這些國家只有極少的固定電話。李開復是中國人工智慧領域的領先風險投資家之一，他認為，由於缺乏許多發達經濟體能力，例如簡單的信用檢查，導致大量中國企業家創新地利用人工智慧來填補這些能力差距。塑膠信用卡在中國幾乎不存在，但透過面部識別的手機支付卻無處不在。
中國將人工智慧作為跨越式技術推動者的重點推及國家安全。中國2017年國家人工智慧發展計劃將人工智慧確定為國家安全跨越式發展“歷史機遇”。曾毅贊同這一說法，稱人工智慧將“在軍事技術上實現跨越式發展”，為中國提供了重要機遇。
如果人工智慧提供超越機會的中國是正確的，那就意味著中國比美國更有能力推進軍事人工智慧。在這個理論中，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不利因素，因為支援軍事優勢的根深蒂固的商業和政治利益，將阻礙美國向人工智慧過渡未來的軍事技術正規化。
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花費太多資金來維持和升級成熟系統，並且在顛覆性創新的系統中投資不足，使美國現有的優勢來源變得脆弱和過時。中國的軍隊也面臨著保護過時系統的不正當獎勵措施，但程度要小得多，現代化是重中之重，人們普遍認為目前的許多平臺和方法都是過時的，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，就是其優先投資和低成本、遠端、自主和無人水下潛航器。中國認為這些系統將是威脅美國航母戰鬥群的廉價而有效的手段，也是中國軍力投射的另一途徑。
總的來說，中國將軍事人工智慧研發看作是威脅美國軍事力量來源的一種更便宜，更容易的途徑，而不是開發中國版的美國系統。
中國對人工智慧生態的看法
7.中國政府和工業界認為，他們在人工智慧研發和商用人工智慧產品方面縮小了與美國的差距。中國現在是人工智慧“兩巨頭”之一。
中國2017年7月的國家人工智慧戰略，為中國的“人工智慧產業競爭力進入國際第一梯隊”設定了2020年目標。事實上中國領導層評估認為在2018年中期就已經實現了這一目標。在世界和平論壇上，清華大學的薛瀾介紹了清華大學關於中國人工智慧行業現狀的重要報告。這項研究發現：“中國在技術開發和市場應用方面已經處於領先地位，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
- AI專利中世界第一
- AI風險投資中世界第一
- AI公司數量世界第二
- AI人才世界第二
中國對第一梯隊的評估是正確的，儘管後文會對此提出一些重要的警告。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開發了圍繞人工智慧應用的真正創新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（DJI）是另一個例子，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幾乎相同。大疆最近被選為紐約警察局的唯一無人機供應商，該部門將使用大疆的消費型無人機。同樣，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.透過進入國際市場，技術和研究合作，中國在人工智慧研發和商業應用方面的強勢地位得以實現。
透過進入全球技術研究和市場，中國取得了成功。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在與非中國人合作，即使是純粹的中國成功，也往往建立在國際上最常見的開源技術之上。
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、且披露不夠。例如，總部位於深圳的世界領先的無人機制造商大疆垂直整合了幾乎所有內部設計，製造和營銷。但大疆的所有無人機飛行軟體開發都由其位於美國加州的帕羅奧多（Palo Alto）辦事處進行，該辦公室主要僱用美國員工。此外每個大疆產品中近35％的零部件來自美國，主要是在半導體方面。
中國對自身弱點的看法
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，在頂級人才，技術標準，軟體平臺和半導體領域，中國相較美國存在重大缺陷。
雖然多數中國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在各個領域並不強大。中國2018年1月“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，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，中國的人工智慧開發缺乏頂級人才，與已開發國家特別是美國存在巨大差距。（引用略）
中國的人工智慧生態系統還有其他弱點值得討論，但我將重點關注我在中國會議中最常見的四個：頂級人才，技術標準，軟體和半導體。
弱點一：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大量研究，得出的結論是，截至2017年底，國際人才庫中有204,575人，其中美國有28,536人，中國排名第二有18,232人。然而就頂級人才而言，中國在世界上排名第八，只有977人，而美國則為5,518人。
雖然承認這種差異，但風險投資家李開復認為這不是主要障礙，因為“目前的的時代[人工智慧應用商業化]似乎非常適合中國在研究方面的優勢：有大量高技能，但不一定最頂尖的人工智慧研究人員和從業人員。“ 一些領先的西方人工智慧研究機構的研究人員告訴我，他們同意這一結論，並指出領先機構的AI技術突破很快被全球其他機構所複製。
李開復在中國的科技產業中很有影響力，但不是每個人都同意他的理論。我採訪過的很多人都表示，中國的人才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，改善中國人才庫的規模和質量。2018年4月，中國教育部（MOE）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建立“50個世界一流的本科和研究生教材”;
- 將建立“50個國家級高質量線上開放課程”;
- 將建立“50個人工智慧系，研究機構或跨學科研究中心。”
國家教育部還計劃推出一項新的五年人工智慧人才培訓計劃，以培養500多名人工智慧教師和5,000名頂尖中國大學的優秀學生。
弱點二：技術標準
國際技術標準的確定和普遍採用，是技術互動和市場增長的關鍵推動因素。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透過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，尤其是當他們的專利（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於分碼多重進接（CDMA）蜂窩標準的發展至關重要。所有裝置必須使用高通半導體專利，否則基本上不可能訪問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，中國公司和政府組織產生的SEP很少，但中國在這方面取得了快速進展。華為，中興通訊和中國電信技術研究院已經制作了數百個與5G標準相關的SEP。
人工智慧技術標準遠沒有蜂窩網路那麼成熟，但中國政府在人工智慧技術標準中追求領導地位的戰略，是基於其在蜂窩網路方面的經驗。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。鑑於其在中興通訊出口限制方面的經驗，中國領導層認為其技術標準的成功對經濟增長和國家安全至關重要。
弱點三：軟體框架和平臺
AI系統的開發人員很少從頭開始。更常見的是利用其他人開發的預編寫程式並將工作共享到程式碼庫中。這允許開發人員專注於他們的應用程式所需的獨特細節，而不是解決所有AI開發人員面臨的一般性問題。一些組織將機器學習程式碼庫與其他AI軟體開發工具結合到成熟的機器學習軟體框架中，其中許多是開源的。如一些流行的機器學習框架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出的。當然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。認為框架很重要的公司聲稱，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。在與中國科技行業高管的幾次對話中，中國人工智慧公司在主要人工智慧框架開發和開源軟體社群中的缺席，被認為是中國人工智慧生態系統的一個顯著弱點。中國的信通院的AI和安全白皮書感嘆“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。“（引用略）
商湯投入了大量資源，擁有自己的機器學習框架Parrots，旨在優於計算機視覺AI應用程式。到目前為止，該公司似乎在促進採用方面成功十分有限：我在商湯之外遇到的中國電腦科學家甚至沒人聽說過Parrots，儘管它在兩年前就已經發布了。
弱點四：半導體
世界上大多數消費電子產品都有“中國製造”的標籤。據報導，全球65％的個人電腦、膝上型電腦和平板電腦，以及近85％的手機都是在中國生產的。然而這些產品中的許多都使用美國設計、臺灣或韓國製造的高價值半導體晶片，以及由谷歌，微軟和蘋果等美國公司開發的執行軟體。例如iPhone帶有“中國製造”的標籤，但只有低技能的組裝和商品元件生產放在中國。一項研究發現，儘管該裝置的100％成本計入美國對華貿易逆差，但中國的貢獻不到iPhone整體成本的2％。
即使在消費無人機市場，中國領先的公司大疆佔全球市場份額達74％，每架無人機中35％的材料實際上是美國製造，主要是半導體。中國為電子製造業帶來了非凡的規模，技能和基礎設施，這些都是其在全球電子供應鏈中的核心作用。然而，最近的事態發展表明，這種核心地位可能不像聲稱的那樣不可替代。面對中國工資和美國關稅的增加，許多國際電子製造商如三星，蘋果和富士康都將更多的中國業務轉移到越南和印度等低成本國家。2017年中國佔全球手機制造業85％的份額，但實際上這一份額在2016 年是90％。
換言之，電子產品正在步其他行業後塵快速轉移（如紡織品）。中國正試圖透過大規模增加對機器人和製造業自動化的使用來阻止這些運動，但前景不明朗。相比之下，美國和國際產品和服務有時是不可替代的，例如當中國電子製造商中興通訊面對美國對半導體等關鍵輸入產品的出口限制，從盈利迅速轉向破產邊緣。
中國的科技行業
不會陷入蘇聯式停滯
與冷戰期間的蘇聯一樣，今天的中國正在利用各種手段從世界各地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20世紀80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。中國領導層的結論是，擁有具有商業競爭力的行業往往對中國國家安全部門的長期利益大於對任何被盜技術的短期軍事利用。
蘇聯擁有大批傑出的科學家和技術人員，但這個社群在彌補蘇聯體制的缺點方面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，蘇聯經濟故意與全球貿易自我隔離。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，使他們成為國際特別是美國技術的優秀消費者，無論是透過合法還是非法手段收集的。
總體而言，儘管蘇聯在太空競賽和一些關鍵的軍事技術方面取得了驕人的成功，但在冷戰時期的每一年它都在不斷落後。相比之下，中國在短短二十年的時間裡已經從一個科學荒漠變成了一系列科學領域和技術行業的領先者。
中國的近期目標是
獲取外國技術但減少依賴性
10.中國領導人尋求在短期內繼續獲取外國技術，但長期看他們必定會推進國內獨立自主。這是中國的一貫目標，目前顯得尤為緊迫。
2018年11月，中國科學院副秘書長譚鐵牛博士在第十三屆全國人大常委會中國最高領導人面前發言。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，譚博士的評論坦率而富有洞察力。（引用略）
雖然譚的言論顯得更加緊迫，但也符合中國一貫的技術政策。清華大學人工智慧報告對中國技術政策檔案進行了全面的定量分析，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。地方政府對實施中央政府制定的戰略目標負有主要責任。中國製造2025年特別概述了中國各行業的政策，以減少對外國技術的依賴，無論是透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。“由於中國處於人工智慧技術應用的全球前沿，它應該在制定國際AI標準時抓住其發言權。”
11.中國供應商在全球智慧手機市場供應鏈中的價值增長，及其在先進半導體設計方面的成功表明，中國減少對外依賴的努力正在奏效。
2011年的一項研究發現，在中國組裝iPhone的工廠只獲得了不到iPhone售價2%的價值，而除了組裝工人，中國對iPhone沒什麼貢獻。相比之下，華為2017年的旗艦產品P9智慧手機(iPhone的直接競爭對手)中，每臺裝置的半數價值被中國企業佔據。對於華為來說，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。
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，但騰訊的微信程式實現了作業系統的許多功能，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部分:設計、製造和組裝。歷史上中國只是一個裝配大國，裝配技術水平相對較低。最近中國企業展示出了高質量的、具有競爭力的半導體設計實力，以華為的麒麟980為例，這是世界上僅有的兩款採用7奈米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灣的臺積電(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，而英特爾(Intel)和三星(Samsung)等公司在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。
半導體與未來人工智慧競爭
12. 除人工智慧軍事應用外，中國人工智慧戰略競爭的未來重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專用晶片。
從歷史上看，人工智慧公司能夠基於擁有更多、更高質量的資料來建立競爭優勢，以用於訓練。資料的質量和多樣性，尤其是數量都是許多人工智慧應用的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，都是特定於應用程式的，也就是說假設一個人的目標是開發無人駕駛汽車，那麼他擁有的大量醫療保健資料就無濟於事。其次AI的一些應用程式可以使用所謂的“合成資料”，即透過計算模擬或自我生成的，以此沖銷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，執行模擬以生成合成資料甚至更加計算密集。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應用程式集，AI效能通常受到算力的限制。對於最先進的人工智慧研究尤其如此，因此領先的技術公司和人工智慧研究機構正在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非常強大，特別是在高效的高效能AI計算方面。如中國的商談公司在2018年12月透露，其總計算能力超過160 petaflops，超過了橡樹嶺國家實驗室世界排名第一的超級計算機。商談公司的計算基礎架構包括12個GPU叢集中，15,000個GPU上的54,000,000多個（GPU）核心。這些數字意味著商談公司已經在計算基礎設施上花費了數億美元。商談公司的計算機網路跨越多個國家，但沒有連線到網際網路，使用所謂的“置頂”設計（under the top）。
在2018年11月14日舉行的摩根大通亞洲TMT會議上，商談公司聯合創始人Bing Xu向潛在投資者表示，投資超級計算基礎設施對其產生IP和整體競爭優勢的整體能力至關重要。他還表示其研究團隊的“30-40％”致力於改進內部機器學習框架Parrots，並改善其計算基礎設施。
一些中國研究人員告訴我，中國在設計和整合高效能運算方面的專業知識，是中國在人工智慧方面最大優勢之一。
世界上大多數GPU都是由NVIDIA在美國設計、並由臺灣台積電製造的。目前中國沒有主要的製造商或先進GPU設計師。但GPU作為最常用的AI計算加速器晶片的地位，正受到定製晶片與AI應用程式的劇烈競爭。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加速器晶片的半導體設計部門。即使用較老的工藝和裝置製造，這些專用晶片也可以為提供超出GPU的卓越效能。例如第一代谷歌的主要AI晶片稱為張量處理單元（TPU），採用28奈米工藝技術製造，已在中國廣泛使用。谷歌在2017年宣稱，其第一代TPU的速度比GPU快15-30倍，對AI工作負載的能效提高30-80倍。中國企業百度（與英特爾合作），阿里巴巴（透過新子公司Pingtouge）和華為（透過其子公司海思）都建立了半導體設計部門，專注於開發AI專用晶片。中國AI晶片初創公司Horizon Robotics和Cambricon以數十億美元的估值籌集了數億美元的風險投資資金。
中國人工智慧和半導體前景
13.中國在AI晶片市場的前景，可能比整個半導體行業都更加強勁。
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％，並減少外來依賴，包括依賴對臺積電這樣的臺灣企業。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年宣佈前一年）增加到2019年底的49％。但大部分收益來自於無須最先進半導體的產品領域，這些半導體仍佔據市場的很大份額。
在2018年第四季度的財務披露中，臺積電（佔全球半導體代工市場份額的一半左右）透露，其近17％的收入來自已8年曆史的28奈米制程，而37％的收入來自更老的製程。中國製造商計劃優先考慮利用老製程在細分市場獲得競爭優勢。
AI晶片為中國製造商提供了一種獨特的開放式工藝技術。如上所述，即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更高的效能和更低的成本。因此，AI晶片的興起為中國提供了將其先進的半導體設計和AI軟體部門結合起來的機會，以擴大更廣泛的半導體行業的市場份額和競爭力。雖然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舊的技術方案解決，使用低成本的AI晶片可能是一個獨特的，有吸引力的，多樣化的，快速增長的應用領域。一位中國工業觀察家公開宣傳了這一戰略。瞭解AI晶片的重要性，似乎在中國越來越普遍。最近的清華大學“人工智慧晶片技術白皮書”展示了對所有相關技術和市場動態的深刻理解。該報告強烈強調了AI晶片的戰略重要性。（引用略）
與此同時，中國希望以卓越的計算能力，更大的資料集和更有利的監管環境為基礎，利用AI晶片的成功在整個人工智慧行業中建立持久的競爭優勢，對於中國的AI公司和政府來說，這是一個高度優先的領域。中國AI晶片創業公司Horizon Robotics的執行長於凱是中國科技部（MOST）人工智慧戰略諮詢委員會的有影響力的成員。
14.如果說中國在人工智慧和半導體方面落後，那麼目前趨勢表明差距將會縮小。這是政府的重要優先事項，受到了極大的關注和投資。
在人工智慧和半導體領域，中國企業大幅縮小了與國際領先企業之間的差距。如果美國或中國經濟政策沒有出現重大變化，中國的政策足以確保未來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，中國政府成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。第一隻基金最終投資了1387億人民幣（205億美元），並在2018年被第二家政府基金跟投，據報導該基金將投資3000億人民幣（445億美元）。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級計算中心的決定，以及川普政府此前對中興通訊的半導體出口限制，都強化了中國領導層的結論，即“自力更生”越來越重要。
譚鐵牛博士在中國領導人的11月黨代表大會上發表了明確的言論，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，如果突然間他們停止銷售，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，中國半導體設計部門的頂級產品已經在全球最先進的技術領域具有競爭力。中國設計公司受益於進入世界領先的臺灣半導體代工公司，這些公司生產半導體但不負責設計。
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，以及熟練技術工人，並獲得如何有效實施最先進製造工藝的培訓。中國在這兩方面都取得了重大進展，但考慮到中國半導體產業增長雄心的規模，技術工人數量的差距非常大。
雖然中國沒有世界上最先進的裝置製造公司，但由於國內市場規模和增長，中國與外國公司的談判影響力很大。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7奈米制造裝置的協議。中國還成功招募了來自臺灣領先半導體公司的許多工人和高管，包括中芯國際新任聯合執行長，該公司擁有智慧財產權竊取的歷史記錄。當我參觀三星半導體實驗室時，他們注意到建築物中的所有列印紙都裝有金屬線，並在出口設定了金屬探測器，這表明三星認為智慧財產權盜竊是一個重大威脅。
15.宏觀經濟的不利因素和潛在的金融泡沫，可能會減緩中國人工智慧領域的增長。
中國的風險投資和技術創業生態系統是其主要優勢之一。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％，而美國創業公司吸引了38％。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目前的盈利能力而言過高。一些中國領先的投資者認為，這代表了中國科技行業存在金融泡沫，其增長主要來自該行業容易獲得投資資本，而不是盈利性收入增長的前景。
如果這是真的，這種泡沫並不會對中國強大的人工智慧部門的存在提出質疑，而是對其財務可持續性提出質疑。此外在2018年下半年，中國科技行業出現了大量裁員的報導，北京主要科技區的寫字樓價格也在下跌。中國宏觀經濟大環境在2018年的惡化，部分原因是中國與美國的貿易爭端，很難確定這在多大程度上與科技行業放緩、金融環境的變化有關，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。
人工智慧的商業成功對
中國實力的重要性
16.中國在商業人工智慧和半導體市場的成功，與中國的地緣政治力量及其軍事和情報能力直接相關。
中國的商業市場成功與中國的國家安全直接相關，因為它降低了美國政府對中國施加外交和經濟壓力的能力，也因為它增加了中國軍事和情報界的技術能力。關於後者，基本上所有中國主要技術公司都與中國的軍事和國家安全服務廣泛合作，並且法律要求這樣做。儘管政府還擁有強大的非強制性工具來激勵合作，但中國國家情報法第7條賦予政府法律授權以強制提供此類援助。“軍民融合”是中國國家人工智慧戰略的基石之一。我採訪過的幾位中國高管表示，他們感受到來自中國中央政府的更多監督和壓力，這一發現與最近的媒體報導一致。
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”。商湯公司的高管告訴我，這一職位為公司提供了國家技術標準制定的優勢地位。旨在讓公司相信他們不會受到國有企業競爭的威脅。去年12月，SenseTime聯合創始人Bill Xu說：“我們很幸運作為一傢俬營公司，能夠致力於一項對未來二十年至關重要的技術。從歷史上看，核能，火箭和類似技術都是由政府主導的，私營公司不會受到信任。“
明確將人工智慧與核能和火箭技術進行比較，徐似乎在引用人工智慧對國家安全未來的重要作用。商湯和其他AI冠軍被允許主宰這些技術的代價，是與中國國家安全界的廣泛合作。即使排除直接合作，中國在商業人工智慧和半導體市場的成功也帶來了資金，人才和規模經濟，既減少了中國的漏洞，又無法進入國際市場，併為武器裝備和情報活動的發展提供了有用的技術。
結論
在我與中國政府官員的互動中，他們對人工智慧和國際安全問題表現出非常敏銳的理解。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，在國家安全界培養人工智慧專業知識和戰略思維。這包括美國AI政策討論的知識。我以為對美國政策界至關重要的是，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。希望本報告有助於實現這一目標。
然而，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、關注和美國決策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。
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