關於人工智能領域的中美對比一直都是一個熱點話題。一方面，這是中國第一次在一個重要的技術革命領域扮演重要角色；另一方面，很多人又會把它同中美兩國之間的實力對比聯繫起來。不過，中美在人工智能領域之間的實力對比究竟是怎樣的呢？長江商學院的許成鋼教授和武漢大學的崔曉暉教授，在3月20號發佈了一份報告《中國人工智能指數報告》。這份報告從學術論文、產業公司等層面，給出了一個詳盡的回答。
先來看下學術論文這個指標。從總量來看，中國人工智能領域的論文發表數量，從2006年開始快速增長。到今天，論文數量已經在快速接近美國。不過，在論文的引用率方面，兩國的差距仍然很明顯。
如果一篇論文被引用的次數超過1000次，那麼這篇論文就是一個千級論文。按千級論文來衡量，中國學者在2004年、2005年和2007年各發表了一篇千級論文，同一時期美國學者發表了12篇。
如果一篇論文發表之後從沒有被引用過，那麼這篇論文是零級論文。中國學者的零級論文數量，從2007年之後，大幅超越了美國。
你可能以為零級論文就是質量不好。但是報告說，其實並不能說這些論文質量就不高。因為報告統計的所有論文，都是在同行評議的專業期刊發表的，都有學術標準作為保證。
許成鋼教授分析，出現這種情況可能有兩個原因。一個原因是，零級論文討論的問題主要是應用性的。論文主題本身應用範圍狹窄，因此沒有被引用。不過，被引用次數很多的論文，往往在普遍方法論層面有開創性。從這個現象也可以看出，在基礎方法論方面，美國仍然領先中國。
另一個原因是激勵方面，“中國的科研體制是計算研究人員在國際期刊上發了多少篇文章，為了職稱評定，學者被迫拼命發文章，卻不注重文章的影響力和價值貢獻。”
再來看下產業和公司層面。在人工智能創業公司方面，中國經歷了一個先升後降的過程，美國則正好相反。
報告說，中國活躍的人工智能領域創業公司，在2012年之前多於美國。但是在2012年之後，美國反超了中國。而且，在美國人工智能創業公司增長的同時，中國人工智能創業公司的數量反而在下降。尤其是2016年之後，美國人工智能創業公司數量快速增長，到2018年時超過了600家。中國公司的數量在2016年達到了高峰，超過400家，但是到2018年，下降到了不到200家。
報告說：“人工智能產業需要長期研發投入，短期很難獲得收益。中美兩國活躍的創業公司的數量對比，似乎表明中國在人工智能領域產業的投入後勁不足。”
報告的另外兩個衡量維度是開源AI軟件包和AI人才。
在人工智能從業者使用的開源軟件包方面，絕大多數中國從業者使用的軟件包，都是美國機構開發的。總體上，中美兩國人工智能研究者關注開源AI軟件包中，由美國機構開發的數量是中國機構開發的20多倍。
報告說，這表明了中國研究者在基本算法方面，對美國開源軟件包的依賴。許成鋼教授還進一步說，在人工智能的基本算法、芯片和傳感器等方面，中國不僅落後於美國，也落後於英國、德國、日本和以色列。
在人才方面，報告引用了領英人才數據庫的數據。中國AI人才總數為5萬人，美國則為83萬人。同時，美國AI人才在經驗方面也更勝一籌。只有不到39%的中國AI人才在AI領域工作10年以上，美國則為71%。
以上就是長江商學院和武漢大學的研究團隊，從多個維度對中美人工智能產業實力的比較。從這份報告可以看出，中國在人工智能領域已經有不錯的投入和實力。但其實在基礎方法論論文、產業投資的後勁、基本算法等技術，以及人才儲備上，中國同美國相比仍有不小的差距。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，“先入為主”作為一種先發優勢，往往能夠奠定堅實的基礎，作為新技術的代表，人工智能行業同樣如此。美國作為世界上的超級大國，在很多領域具有上述優勢。任何行業在方法論層面的創新最根本的因素在於時間的積澱，美國在人工智能領域的投入符合這一點。應用層面的創新迭代很快，對於中國的創業者來說，通過學習掌握精髓是必修之課，而更重要的在於通過實踐，在驗證已有方法論的同時繼續創新，從實踐創新上升到理論創新，這樣的成長才有可能追上甚至超越對手。先發並不能恆久，唯有持續精進才能逐步創造出長期優勢。
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