ITIF:美国、中国和欧盟——谁将在人工智能竞赛中获胜?
2021-02-05 21:34:38
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来源:全球技术地图 

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申博网上娱乐总公司,一起跟肉肉说拜拜后,又因为这段邂逅向爱情说了hello。特朗普似乎想把美国变成21世纪的“新经济帝国”,他本人当率领帝国冲击当代世界经济秩序的“蒙古大汗”,想要什么就能得到什么。聊举一例。华润(集团)有限公司原董事长宋林涉嫌受贿、贪污一案,由最高人民检察院侦查终结后,移送广东省广州市人民检察院审查起诉。

”《日本经济新闻》6日称,特朗普在总统大选期间要求增加日方负担的驻日美军驻留经费等,质疑日美同盟的状态。冈其格·冈包勒德大使说:印度应该对蒙古国遭遇的困难给予明确支持。海耶斯还说,特朗普并没有威胁UTC公司的经营,尤其是UTC和美国政府之间的订单,要知道,公司10%的收入来源于美国政府。但紧接着最关键的问题就来了钱从哪里来?特朗普想了四招榨钱:首先,给美国国内企业降税,从35%降到15%,吸引美资海外企业回流,同时对在国外设厂,再将产成品卖回美国的美企征收35%的惩罚性关税;其次,终结TPP,以及以TPP为代表的众多多边贸易框架,换言之,绝了美企国际投资的路,让这些企业只能选择回美国发展;再次,针对其他国家的贸易保护主义,最典型的就是威胁将中国、日本列为汇率操纵国,强迫人民币、日元升值,降低中、日制造业的竞争力,对中国商品征收45%的重税,保护美国制造;最后,压榨盟友体系,让、日本、等国家提高军费预算(多交保护费),甚至100%承担美国在彼驻军的费用,这样就省下来一大笔军费,这批军费会用到美国军事力量提升和退伍军人待遇上面,因为军人势力是特朗普票仓的另一大支柱。

所以,本文认为,美国除了加大军购上对台湾的敲骨吸髓外,并不会轻易搞出承认法理台独的蠢事,危险的是台湾蔡英文当局产生战略误判,主动宣布台湾法理独立(台立法院大法官都是蔡英文亲自任命的台独深绿人士),做出和陈水扁如出一辙的事情。奥巴马政府认为这一事件可能会损害美中关系。【往期案例展示】中华企业行关注自主品牌成长探寻民族产业振兴之路【活动简介】在中国民族产业大力发展的前提下,关注自我品牌的增长,走进民族企业,从资源,工艺,产品,渠道等多方面去了解一个企业的运营和成长,进行品牌解读、技术解析、生产线解读、专访工程师、媒体观点呼吁网民自动关注产品安全,支持民族企业。最后,在军事部门(特别是军工行业)创造就业机会并带来税收的也可能是国家的经济刺激计划。

以下文章来源于科技咨询频道 ,作者唐璐 张志强

2021年1月25日,美国科技创新智库“信息技术和创新基金会”(ITIF)发布题为《谁将赢得这场人工智能竞赛?中国、欧盟还是美国?》(Who Is Winning the AI Race: China, the EU, or theUnited States?)的2021年版报告。报告指出,在人工智能(AI)的开发和应用方面占据领先地位的国家将能够塑造这一技术的未来、显著提高自身的经济竞争力,而落后的国家则可能失去关键行业的竞争力。迄今为止,美国已成为人工智能领域的领跑者,而中国正在挑战其领先地位。

就此,信息技术和创新基金会的数据创新中心(Center for Data Innovation)在2019年发布的同名首份报告的基础上,分析了近年来美国、中国和欧盟在人工智能相关的人才、研究、企业发展、应用、数据和硬件等各领域取得的相对进展。报告发现,美国仍保持着显著的总体领先优势,而中国在一些重要领域与美国的差距持续缩小,欧盟则依旧处于落后地位。如果欧盟和美国仍不就政策进行重大调整(特别是如果欧盟仍不改变其监管体系以推动创新、美国仍不制定与资助更积极主动的国家人工智能战略),那么欧盟很可能仍将落后于美国和中国,而中国与美国的差距终将逐渐缩小。

报告的人工智能竞争力评价指标体系与评价方法

2019年8月,信息技术和创新基金会的数据创新中心发布首份同名报告。通过构建六大类指标、共30项子指标,报告系统分析了美国、中国和欧盟的人工智能能力。报告发现美国在人才、研究、开发和硬件等四个方面处于领先地位,而中国在应用和数据两个方面处于领先地位。以100分为满分,美国以44.2分领先,其次是中国(32.3分)和欧盟(23.5分)。

此次发布的2021年新版报告沿用2019年报告的指标体系框架,并在其基础上更新了研究、企业发展、数据、硬件等四大类指标中共16项子指标的数据,并在“研究”类别指标中新增一项指标,以此衡量近年来美国、中国和欧盟在人工智能相关领域的进展。报告发现,美国在人工智能总体领域仍然遥遥领先(44.6分),中国在一些重要领域与美国的差距持续缩小(32.0分),欧盟依然落后(23.3分)(见表1、表2)。

报告阐述了设置上述六大类指标的原因:①人才。拥有必要人才的国家能够更好地开发和部署人工智能系统、吸引业务、确保高校师资力量、培养下一代人工智能研究人员。②研究。研究能够促进各国的人工智能创新,解决与国内优先事项和行业相关的问题。③企业发展。人工智能企业和初创企业的数量以及相关投资资本,能够为强大的、持续创新的人工智能行业奠定基础;④应用。人工智能系统的应用能够帮助组织机构学习解决技术部署问题、激发对人工智能服务的需求。⑤数据。更多、更优质的数据能够促进机器学习在人工智能应用中的使用。⑥硬件。在硬件方面取得领先地位能够减少对其他国家的依赖,在目前中美贸易争端的背景环境下,这可能会发挥重要作用。

报告设计了绝对值和人均值两套分数体系,并采用定量与定性相结合的分析方法与步骤计算各地区的分数:①计算各子指标的比例分数;②基于不同指标对人工智能发展的相对重要性评估,对各子指标的比例分数加权计算;③以100分为满分,各子指标分数相加;④计算各区域总分数,并区分绝对值及人均值两套分数。

美-中-欧三方人工智能竞争力的数据分析评价

报告以更新的数据详细分析了16项子指标中,美国、中国和欧盟的能力现状及近年来发展趋势。

1、企业发展

一个国家发展人工智能企业的能力对其竞争力至关重要。报告更新了私募基金与风险投资、私募基金与风险投资交易量、人工智能企业收购数量、获得超过100万美元融资的活跃的人工智能公司数量等四个子指标的数据。数据显示,不管是绝对值还是人均值,美国均在企业发展方面领先于欧盟和中国(见表3)。

私募基金与风险投资(2020年)。美国在人工智能企业融资方面仍处于领先地位,显著超过欧盟和中国。2019年,中国人工智能企业的融资规模仅为美国企业的40%;自2016年起,欧盟人工智能企业获得投资总额持续落后于美、中。

私募基金与风险投资交易量(2019年)。2019年,美国显著领先于欧盟和中国。2017年至2018年,美国、中国和欧盟的融资交易数量都有所增加,但各自在融资交易总量中所占份额基本持平。

人工智能企业收购数量(2019年)。2019年,美国企业进行的收购数量远超欧盟和中国企业。相较于2018年,2019年美国、欧盟和中国企业收购的人工智能企业都有所增长,但美国每年收购的企业数量是欧盟企业的4倍多。

获得超过100万美元融资的活跃的人工智能公司数量。美国拥有的人工智能初创企业数量最大、全球领先,远超欧盟和中国。但过去一年,中国与美国的差距开始缩小,中国在人工智能企业总数中所占份额由8%上升到12%。

2、研究

研究支撑创新。各国既需要开展没有明显商业价值的人工智能基础研究,也需要进行能够解决实际问题的人工智能应用研究。报告更新或新增了发表论文数量、FWCI(学科标准化后的科研论文引文影响力)、FWDI(学科标准化后的科研论文下载量影响力)、全球研发支出TOP100的软件和计算机服务企业、全球研发支出总额TOP2500的企业中软件和计算机服务企业的研发支出总额共四个研究类别子指标的数据。另外,报告指出,在政府的研发经费投入方面,2020财年,美国斥资11亿美元用于非国防用途的人工智能研发、约40亿美元用于国防用途的人工智能技术研发;据估计,2018年,中国在人工智能研发方面的支出在20亿至80亿美元之间;2018年,欧盟委员会称到2020年将依托“地平线2020”项目为人工智能领域投资15亿欧元(约17亿美元),并将吸引更多的来自公私合作伙伴的投资(据预估约25亿欧元,合约28亿美元)。报告发现,美国在研究领域仍保持领先地位;根据计算方式的不同,中国和欧盟排名略有不同(见表4)。

人工智能研究论文数(2018年)。该指标跟踪了2018年Scopus数据库中的人工智能领域发文数量。以绝对值计算,中国领先于欧盟和美国;以人均值计算,美国领先于欧盟和中国。自2015年以来,欧盟在全球发文量中的占比逐步下降;中国的发文占比从2015年的不足23%增加到2018年的28%以上。

学科标准化后的科研论文引文影响力(FWCI)(2018年)。2019年,美国的FWCI指标高于欧盟和中国。2018年,美国的FWCI指标跌至1998年以来最低;欧盟则自2015年以来持续提高;中国在2012年到2017年期间稳步增长,但2017年至2018年发文数量显著增加,导致FWCI有所下降。

学科标准化后的科研论文下载量影响力(FWDI)(2018年)。美国的FWDI指标领先于中国和欧盟。中美两国的FWDI指标自2000年以来总体呈波动上升趋势,且差距持续缩小;2013年以来,中国与美国的FWDI指标之比从77%增长到93%。

全球研发支出TOP100的软件和计算机服务企业数量(2019年)。美国在这一指标方面遥遥领先。但就发展趋势而言,中国正在迎头赶上:2016年至2019年,美国从65家减少到58家,而中国从10家增至15家。

全球研发支出总额TOP2500的企业中,软件和计算机服务企业的研发支出总额(2019年)。该指标衡量了2019年全球研发支出TOP2500的企业中,288家软件和计算机服务企业的研发支出情况。美国仍然遥遥领先;根据计算方式不同,中国和欧盟的排名略有差异。中、美的研发支出之比由2017/2018年的15%上升到2019年的19%。

3、硬件

计算能力对人工智能而言愈发重要。报告更新了半导体销售TOP15的企业数量、AI芯片设计企业数量、TOP500的超级计算机数量、TOP500的超级计算机综合系统性能共四个硬件类别子指标的数据。数据显示,美国依旧遥遥领先;以绝对值计算,中国领先于欧盟;以人均值计算,欧盟领先于中国(见表5)。

全球TOP15半导体企业数量(2020年)。美国领先于欧盟和中国。值得注意的是:①美国在全球芯片制造能力中所占份额从1990年的37%下降到2020年的12%;③十几年来,美国在全球半导体市场中所占份额徘徊在45%~50%之间,而《中国制造2025》可能会导致这一份额下降2~5个百分点,继续对中国实施过于广泛的半导体贸易管制可能进一步导致其下降8个百分点。

人工智能芯片设计企业数量(2020年)。美国稳居首位;以绝对值计算,中国领先于欧盟;以人均值计算,欧盟领先于中国。自2019年以来,中欧美的企业数量都有所增加,但其相对排名没有变化。

TOP500的超级计算机数量(2020年)。以绝对值计算,中国超过了美国和欧盟;以人均值计算,美国领先于欧盟和中国。中国在这一指标上取得了显著增长,由2012年的68台增长至目前的214台。

TOP500的超级计算机综合系统性能(%)(2020年)。美国稳居首位;以绝对值计算,中国领先于欧盟;以人均值计算,欧盟领先于中国。由于日本的崛起,与2019年相比,中国和美国在该指标中所占份额都有所降低。

4、数据

该指标主要衡量了数据总量及其可用性。报告更新了固定宽带订阅、移动支付用户数量、电子健康档案共三个数据类别子指标的数据。结果显示,以绝对值计算,中国领先于美国和欧盟;以人均值计算,美国排名第一,其次是中国和欧盟(见表6)。

固定宽带订阅数量(2019年)。以绝对值计算,中国领先于欧盟与美国;以人均值计算,欧盟领先于美国和中国。自2018年来,中国的订阅用户增长量(5510万)远超欧盟(880万)和美国(430万)。

移动支付用户数量(2019年)。中国位居首位,其次为美国和欧盟。2019年,中国的移动支付用户数量显著增长(较2018年增加5000万)。

健康数据(2019年)。美国在获取和共享健康数据方面领先于欧盟和中国。电子健康记录在中国、美国、欧盟的使用率都相对较高,但报告认为“中国的电子病历系统通常无法实现互操作,迫使患者需携带印版病历”,“虽然中国政府一再强调整合健康数据的重要性,但可能阻碍数据挖掘的互操作性瓶颈仍然存在”。

美-中-欧三方人工智能竞争力的研究认识

报告的主要发现包括:

1、总体得分

美国在整体人工智能领域仍然遥遥领先(44.6分),中国在一些重要领域与美国的差距持续缩小(32.0分),欧盟依然落后(23.3分)。以人均值计算,美国(58.0分)领先于欧盟(24.2分)和中国(17.8分)(见表7)。

2、发展态势

中国人工智能正逐步取得进展,在超过半数的指标中缩小了与美国的差距,或扩大了其较美国的领先地位;欧盟在略多于25%的指标中取得了相对进步;美国则在近75%的指标中保持或扩大了领先地位。

美国在评分体系中的总体领先地位略有提高。①尽管中国在许多指标上都有所进步,但由于美国在私募基金与风险投资等权重较大的指标上表现非常优异,其总体领先地位有所提高。如美国的人工智能初创企业数量及私募基金与风险投资均遥遥领先。②在中国逐渐缩小差距的指标领域,美国也表现良好。如2019年美国软件和计算机服务企业的研发投入是中国和欧盟企业研发投入总额的3倍多。③美国的平均研究质量仍高于中国和欧盟。④尽管中国试图减少其对美国半导体的依赖,美国仍是全球人工智能系统芯片设计领域的领头羊。

在人工智能领域,中国与美国的差距并没有显著缩小,但其持续进步的势头可能逐步消磨美国的领先地位。相较于欧盟和美国,中国的部分人工智能能力有所提高。①在人工智能相关出版物方面,中国已超过欧盟、成为全球领导者。②人工智能的研究质量总体呈逐年上升趋势。③中国的软件和计算机服务企业的研发投入不断增大。④中国目前拥有的TOP500的超级计算机数目几乎是美国的2倍。⑤在产生的数据量方面,中国仍可能保持领先地位。

相较于美国,欧盟在人工智能领域的进展喜忧参半。①美国人工智能企业获得的投资金额持续远超于欧盟企业;而欧盟与美国的私募基金与风险投资之比由2016年的13%增加到2019年的22%。②就人工智能领域学术论文的质量而言,欧盟的FWCI指标在2018年有所提升,而美国的这一指标有所下降。③在融资交易数量、人工智能企业收购情况,及融资至少100万美元的人工智能企业数量等方面,欧盟已远远落后于美国。④在研发支出方面,欧盟的软件和计算机服务企业未能缩小其与美国企业的差距。⑤英国脱欧将从绝对数量和人均水平上进一步削弱欧盟的人工智能能力。

对美国与欧盟加强人工智能竞争力的建议

报告指出,中国政府已将人工智能列为优先发展事项,美国和欧盟能够也应当采取措施予以回应。报告就美国和欧盟应如何进一步促进人工智能能力的发展提出了建议。

1、欧盟应着力应对最大挑战,改变监管体系以推动创新

一是着力应对欧盟及其成员国面临的最大挑战:对人工智能的质疑。欧洲许多公民对人工智能持不信任态度,对其怀有恐惧心理、认为该加以约束,而非对其表示欢迎。欧盟委员会的《人工智能白皮书》、《通用数据保护条例》(GDPR)、《数据治理法案》等战略与法规均表达了对人工智能的担忧,并包含了限制数据收集、使用或创新的因素。二是欧盟成员国应增加研发税收优惠。欧盟软件和计算机服务企业的研发支出明显低于美国企业,且成员国的研发税收优惠差别很大。三是成员国应扩大其公共研究机构(PRIs)。通过与其他研究团队合作,这些机构能够帮助企业引进新型或升级的服务,并可以通过公私合作建设更多的高性能计算中心。

2、美国需实施新的政策工具以保持其领先地位

一是更积极地支持人工智能研究和部署。①国会应向国家科学基金会(NSF)提供资金支持、增加人工智能研究经费,以此换来高校教授在一定时间内留在学术界的承诺,从而解决人工智能教育界人才加速流向产业界的问题。②为进一步培养本土人才,美国应为人工智能专业学生设立更多奖学金,包括扩大为从事公共服务的学生提供奖学金的现有项目范围。③为吸引全球顶尖人才,国会应提高特殊专业人员/临时工作签证(H-1B)配额上限,为顶尖的人工智能企业家和研究人员赴美工作创造便利。④国会应提高研发税收抵免率。目前,美国的研发税收抵免率远低于其竞争对手(中国的研发税收补贴是美国的2.7倍)。

二是促进人工智能的应用,以推动创新。①联邦政府应采用人工智能技术实现各机构的使命和目标。②国会应确保对联邦数据隐私立法的任何调整均不会限制数据收集和人工智能的使用。③美国的政策制定者可能受到误导,认为人工智能技术是有倾向性的、损害公民自由的,因而应禁止人脸识别或用于筛选求职者的算法等人工智能技术,但这实际上是在为中国取得领先地位铺平道路。

三是联合民主同盟国家,采取多种方式开展合作。2020年,美国宣布将加入“人工智能全球合作伙伴组织”(GPAI)。GPAI是由七国集团(G7)发起的、旨在推动盟国和民主国家在人工智能领域的合作的组织。报告提出:①拜登政府应确保GPAI专注于其最初的使命,即联合盟国力量、更好地在人工智能领域与中国展开竞争,而非受欧盟影响、管控全球人工智能的发展。②盟国应为健康数据、环境数据等各类数据建立共享数据仓储。③盟国可以合作应对人工智能系统可信度评估等挑战。④盟国可开展一系列国际奖项竞赛,以推动开发符合公共利益的人工智能系统。


转自丨科技资讯频道

作者丨唐璐、张志强

选自丨美国信息技术和创新基金会”(ITIF)

编辑丨刘瑾

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