现阶段中国人工智能生态的优缺点分析

首页 > 科技 > 人工智能 > 正文 2021-05-24

作者 | Daniel Faggella
出品 | CDA数据分析研究院

在18年12月份于上海举行的"人工智能-重塑国家安全"的联合国会议上，我(Emerj创始人兼首席执行官:Daniel Faggella )讨论了有关中国人工智能生态系统的关键议题。本文基于我与中国各种非政府组织，创始人和投资者的采访和讨论，清晰而细致地勾勒了中国人工智能生态系统的优势和劣势。

就人工智能公司和人才库的数量而言，中国现在被广泛认为是全球第二大人工智能经济体，仅落后于美国。支持这种观点的数据和报告在本文中得到了共享。

此外，本文旨在解决有关中国人工智能生态系统的以下问题：

中国的人工智能生态系统是什么样子的？

中国政府，私人组织和学术界如何在实践中协同工作以实现中国的人工智能目标？

中国人工智能生态系统的优势和劣势是什么？

美国和中国的人工智能生态系统有哪些主要的相同点和不同点？

我遇到并采访了几位重要的中国人工智能领导人，他们正在改变美国和中国的人工智能生态系统。本文包括来自这些领导者的几篇直接和编辑过的引言，为你对世界第二大AI生态系统的构成有一个更可靠和更实用的版本，。

本文分为四个部分：

人工智能在中国的近期历史 - 中国最近的人工智能计划，有关人工智能的投资和资助，执行上述政策的重要公告和政策等。

中国人工智能生态系统的优势 - 政府对人工智能自上而下的扩散方法，获取大量消费者数据的可用性和便利性，闭环生态系统，以及国内外AI公司的积极投资和融资。

中国人工智能生态系统的弱点 - 国内人工智能人才短缺，宽松的数据隐私政策，残酷的内部市场和外国竞争，以及重要部门的资金分配不规范。

中美之间的国际人工智能竞争 - 毫无疑问的是,中美两国是世界上最大的经济强国，在人才，技术和监管方面都存在着紧张局面，现在只能看谁先发展出人工智能来赢得21世纪剩下的时间。

不用多说，让我们深入了解中国人工智能生态系统，从最近推出的新计划开始,引入新的计划来推广人工智能。

人工智能在中国的近期历史

2016年，中国政府在“互联网+人工智能三年规划纲要（2016-2018）”中做出承诺，重点关注人工智能的投入资金和发展，以促进经济发展。

中国国务院发布的2017年7月新一代人工智能发展计划详细阐述了中国在不久的将来建立一个价值1500亿美元的国家人工智能产业的战略，并将在2030年成为领先的人工智能超级大国。将人工智能作为国家目标,似乎是“十三五”规划和“中国制造2025”产业计划的延续。这篇计划的更全面版本将在本文的下一部分中介绍。

《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》兑现了之前的承诺（将人工智能作为国家的重点）。它概述了中国在人工智能发展和扩散方面需要关注的重点领域。它提到了属于人工智能的特定行业和子技术，并计划实施有利的基础设施。

中国希望重点发展的一些行业，技术和产品是：

集成智能系统：网络化车辆(无人操控)，服务机器人，无人机，医学图像辅助诊断系统，视频图像识别系统，语音交互系统，翻译系统和智能家居产品。

软件和硬件的智能整合：传感器，神经网络芯片，开源平台等。

智能制造和工业支持资源池，标准测试和知识产权服务平台，智能网络基础设施，网络安全和其他工业公共支持系统，以改善人工智能开发环境。

地方政府是实施这一国家目标的积极参与者。上海和北京政府还分别在2017年和2018年宣布了实施计划和主要的人工智能主题产业环境。许多其他地区已承诺为人工智能研究提供资金，其中包括成立国际人工智能研究所的广州。

科技部部长万钢在2018年3月的新闻发布会上承诺，中国将发布更多有关人工智能的详细指导方针和政策。这些政策将为国家安全，健康，工作结构，一般安全和个人隐私方面的问题提供指导。

简明扼要地看待中国人工智能战略

牛津大学人工智能项目治理中国区负责人Jeffrey Ding在他2018年发表的"解读中国的人工智能梦"论文中介绍了中国人工智能战略的简洁版本：

到2020年，中国核心人工智能产业总产出和人工智能相关产业总产值将分别超过225亿美元和1508亿美元，使中国跻身先进国家行列。

到2025年，中国计划实现核心人工智能和人工智能相关行业总产值超过603亿美元和7540亿美元，使中国成为许多人工智能领域的全球领导者。

到2030年，中国寻求成为“世界上主要的人工智能创新中心”，其核心人工智能和人工智能相关的总产值分别超过1508亿美元和1.5万亿美元。

为了进一步了解中国的人工智能战略，下表中的表格概述了中国的每个人工智能计划，其驱动因素和价值：

Jeffrey Ding的“解读中国的人工智能梦”中的“近期人工智能计划”

在总结中国扩大人工智能实施和使用的谨慎计划之后，我们继续讨论一些敏感指标，包括这些实际上可能如何实现、可能阻碍中国实现这一目标的潜在因素，以及中国与美国人工智能生态系统的竞争。

中国人工智能生态系统的优势

在人工智能的超级大国竞赛中，中国正在迅速赶上美国。

推动中国朝着这个方向前进的一个有利因素是中国政府，私营部门，投资者和学术界之间的合作。这鼓励多个参与者朝着一个目标行动，构成一个看似不可渗透的生态系统，许多人认为这个生态系统是闭环的。

由于中国的人口规模和不断增长的数字连接用户数量，而且他们还拥有最大的消费者数据库。这个连接的用户群可以共享数据,这也没有什么坏处。中国已开始利用这些因素积极资助和投资国内和全球范围内的人工智能技术，特别是在美国.

在本节中，我们将详细介绍中国人工智能生态系统的优势：

中国政府对国家人工智能目标的“自上而下的方法”

联合国人工智能和机器人中心主任Irakli Beridze在2019年初的采访中简明扼要地说：

中国最大的优势在于政府，私营部门和学术界正在携手实现这一(国家人工智能)目标。

他进一步阐述了这一点，指出中国目前是世界第二大经济体，也是最早宣布国家人工智能战略的国家之一，他们在2016年宣布了这一战略。Beridze说,在2017年中国宣布了通过这种技术(人工智能)"占领世界"的雄心。

Beridze认为，中国的国家人工智能和投资策略有助于实现这一目标。如文章前面所述，中国有大量好奇的、有联系的用户。因此，该国可以获取和分析大量的大数据，以推进其人工智能目标。

谷歌中国区前总裁李开复在沃顿商学院接受采访时就中国是否会成为下一个人工智能超级大国提出了自己的看法：

中国政府非常支持人工智能。去年7月[2017]，它宣布人工智能是最重要的研究领域之一。省和市政府正在建设像芝加哥大小的城市，考虑的是自动驾驶汽车。一共有两层道路。一层用于行人，第二层用于汽车，从而限制了行人可能发生的事故和伤亡。高速公路正在增加传感器,使自动驾驶汽车成为可能,这些高成本的基础设施项目正是人工智能行业所需要的，因为私营公司无法承担建设城市和高速公路的费用。

R2.ai Inc的创始人兼首席执行官Yiwen Huang与李开复和Beridze的观点一致。他在美国接受教育，回到中国，成立了AutoML公司R2.ai。我们探讨了他对美国和中国人工智能生态系统的看法。

Huang解释说，中国政府对人工智能的支持确实很大。地方和中央政府正在执行不同的政策来吸引合适的人工智能人才和项目。他们还针对人工智能项目制定了税收政策，使开发或采用人工智能的科技公司受益他认为，中国绝对有一种自上而下的人工智能氛围。

这些政策似乎创造了一个有利于人工智能的微观生态系统，在开发创新的人工智能产品时，可以更多地获得政府，资金，投资者的支持和激励。

Ding的“解读中国的人工智能梦”称，中国政府积极挑选人工智能领域的成功者。根据这篇论文，中华人民共和国科学技术部（MoST）任命了中国四家最大的人工智能公司 - 百度，阿里巴巴，腾讯和科大讯飞“引领国家人工智能创新平台的发展分别为无人驾驶汽车，智能城市，医疗诊断,计算机视觉和语音智能识别提供服务。“

AI的投资和资金

Ding在他的论文中指出，中国政府开始在资助人工智能企业方面发挥更大的作用。“通过地方政府和国有企业设立的'政府指导基金'（GGF）支付资金，政府已向国内创业公司投入超过10亿美元，”

根据这篇论文，新鸿基金融的统计数据表明，这些GGF预计将超过中国私人风险投资基金的规模。2016年，政府设定的筹资目标为5000亿美元，而私人基金筹集的目标为3300亿美元。

他的论文还引用了一份2017年的报告，该报告指出中国人工智能公司获得了约69％的投资，而美国的AI公司只能获得约51％的投资。Ding还指出，中国人工智能投资的速度相对较快。根据该报告，中国公司从注册成立到接收天使投资的平均时间为9.73个月，而美国公司的平均时间为14.82个月。

Beridze为我们提供了更多的见解。在他看来，美国拥有比中国更多的人才库和领先的技术机构。

在中国，他们也在努力吸引来自世界各地的人才。他们的[私营部门]企业和机构都在为西方专家提供奖学金和有竞争力的薪酬方案，以吸引更多的西方专家来从事人工智能开发工作。他们正致力于留住现有的中国人才。这将继续下去。

拥有5000万用户的中国移动支付公司CCI的首席技术官Mike Long向中国人工智能生态系统传达了一种文化情感,认为这是一种优势。他认为有竞争性的中国养育也有助于家庭的早期投资。

中国父母非常重视儿童的教育。他们认为这是最重要的事情。也许这也是竞争意识的影响。由于人工智能的热度越来越高，越来越多的父母正在关注它。市场对此信号的反应非常迅速，人工智能教科书现在甚至出现在幼儿园中。

国内开放数据共享

Stephen Ibaraki，连续创业者和风险投资家，也同意Huang和Beridze的观点。他认为，中国正在采取更多的开放政策，以便于使用和获取数据。它们被用来加速创新。他谨慎地提到这是他的个人想法，他认为这种简单的数据易得性在中国并不像世界其他地方那么令人担忧。

他还表示,他无法对政府更加开放的数据可用性政策发表评论。他认为，与其他国家相比，中国的普通人更愿意为创新提供帮助,更愿意分享数据。

Ding在他的“解读中国的AI梦”论文中写到：

数据是人工智能系统的另一个重要驱动因素，众所周知,因为机器学习是非常需要数据的。获取大量数据被认为是中国人工智能开发的优势之一。“根据他的论文，中国确实有相对宽松的隐私保护，”中国技术巨头收集大量数据，政府机构和企业之间共享很常见。

但据报道，这不是没有经过中国人民的同意的。中国消费者是这大部分数据的来源，“从全国各地的智能手机普及率可以看出,他们早期热切的科技使用者”

也就是说，这种数据可用性似乎并非没有问题。中国有选择地仅在国内，而非国际上分享数据。Jeffrey在他的论文中讨论了中国的数据保护主义。他声称中国的互联网是一个封闭的生态系统：

中国政府审查并封锁了Facebook和谷歌，从而推动了微信和微博等国内平台的崛起。人们可以看到数据保护主义对人工智能开发的优势。如果数据是人工智能开发的稀缺资源，中国可以为其企业和研究机构建立对该资源的独家控制权。另一方面，越来越多的数据在平台和国家之间共享，其他参与者可以从全球数据共享中受益，而中国仍然处于封闭状态。

中国人工智能生态系统的弱点

中国人工智能生态系统并非没有薄弱环节。

尽管它专注的是技术和文化对教育和主流科学的倾向，但中国的人工智能人才短缺仍然存在。在发展或维持中国人工智能生态系统这方面,国内和国际公司之间也存在激烈的竞争。由于数据隐私政策相对宽松，中国在国内和全球都引起了许多关注。此外，激进的人工智能投资和资金似乎并未分布在医疗保健等紧迫领域。

在本节中，我们将详细介绍中国人工智能生态系统中的问题：

人才差距

人才差异，特别是在数据科学和人工智能领域，是一个全球性问题。然而，在中国，这个问题似乎是一个主要问题。对于一个旨在成为世界人工智能超级大国的国家来说，人工智能人才短缺是有害的。

Ding在他的论文中，声称“尽管中国STEM毕业生人数较多[与美国相比]，但中国拥有大约39,000名人工智能研究人员，不到美国78,000名研究人员的一半。”

他还指出，美国大量的大学在人工智能研究领域处于世界领先地位，而这反过来又让位于拥有"多个完整项目周期"的跟多的人工智能专家。他进一步澄清说,美国人工智能研究的50％有超过10年的经验，而在中国只有25％的人有相同的研究经验。

Beridze同意Ding的说法：

美国有更多的人才库，世界一流的大学。在中国，他们也在努力吸引来自世界各地的人才。他们的公司[私营部门]和机构都在为西方专家提供奖学金和有竞争力的薪酬待遇，以便开展人工智能的发展。他们[也]正在努力留住现有的中国人才。

Ding承认，中国的人才计划有着好坏参半的记录。根据他的报告，2008年启动的"千人计划"，也称为全球专家招聘计划，“根据中国人事科学研究院发布的数据,在有限的时间内(2009-2011年),吸引了中国历史上最大规模的高质量人才流入“

然而，他的论文声称，在此期间，多项实验研究和招聘人员访谈表明，由于诸如对即时研究结果的预期等因素，该计划未能留住人才。

该报告还表明，中国投资者正在通过商业途径转移人才来解决人才短缺和挽留问题：例如，通过招聘外国人才来到中国工作，以美国平均工资的70-150％招聘，作为“捷径”加速人工智能的发展。“

此外，该报告还证实，中国最大的人工智能玩家（百度，阿里巴巴和腾讯）已在美国设立办事处以吸引外国人才，这似乎是基于以下的几个例子：Andrew Ng，谷歌Brain前负责人，在百度工作了三年。微软前执行副总裁Qi Lu在2018年之前担任百度首席运营官，现任Y Combinator China负责人。

这表明政府，投资者和私营企业正在作为人工智能玩家积极合作，共同协调中国的人才缺口。

本地和国际市场竞争

拥有世界上最大的人口基数可能是中国人工智能生态系统中用于收集和分析大数据的驱动因素之一。但是，它也带来了竞争问题。

Lee和Beridze认为，中国的人口规模有助于开发更多人工智能用例。这里更方便的是，由于市场的各种预期和环境，这些用例可以在短周期内进行测试和调整。因此，价值的时间相对较短。然而，这个硬币的另一面是国内和国际公司在这个封闭的生态系统中进行的激烈竞争。

腾讯医疗大数据实验室创始人兼董事陈志刚认为：

中国的市场竞争非常残酷。在美国，只有国内竞争。中国的大公司（阿里巴巴和腾讯）在很多领域都不被认为是美国的竞争对手。中国市场非常拥挤。他们有国内和国际竞争。

很明显（从本文中分享的数据，统计数据和观点），中国在某种程度上通过隐瞒国外公司的大数据来应对这一国际竞争问题，同时越来越多地投资于人工智能技术。中国积极的关闭了美国的全球品牌如Facebook和谷歌等。这将会自动推动人口使用百度等。

宽松的资料隐私规定

在“解读中国的人工资能梦”论文中，Ding注意到中国存在“关于数据隐私保护的重大争议”。该文件称：

公司，不同级别的政府，甚至公众都积极参与了这场辩论，这些辩论的一方主张加强数据隐私保护，另一方则推动数据自由化以造福人工智能技术。

不过，他还指出了：

最近，在2018年1月，中国政府发布新的个人信息保护国家标准，该标准倡导保护数据隐私，根据CSIS高级研究员Samm Sacks的分析，该标准的要求比欧盟通用数据保护条例更全面和繁琐的。

我们采访的中国人工智能领导人似乎已达成共识，即中国的数据隐私法相对宽松。但是，这些宽松的规定似乎只在国内执行。在涉及外国竞争时，中国更具侵略性。

Ding进一步扩展了这一点：

“数据安全问题促使中国努力确保有价值的数据保持在中国科技公司的控制之下。在这方面，中国已经推动了与国际标准不同的人工智能相关行业的国家标准，如云计算，工业软件和大数据，这些标准与国际标准不同,这可能更有利于中国的企业,而不利于外国企业在国内市场的发展。“

Mike Long强调了共享知识的重要性，他甚至建议中国可以做的更多，

就像应用的发展依赖于技术的发展一样，技术的发展有赖于科学理论的发展。人工智能生态系统中的大多数参与者都依赖于几个开源的人工智能框架。一些玩家根据已发表的论文制作自己的人工智能框架。人工智能框架的开源可以极大地加速人工智能的开发，并产生越来越强大和有用的人工智能工具和应用程序。如果大型企业试图通过封闭他们的来源或通过专利保护他们的人工智能技术，那么人工智能生态系统的发展将会放缓。开放在人工智能生态系统中非常重要。由于政治原因，美国政府正试图越来越多地封闭。这对人类社会来说不是一个好的趋势。由政治原因造成的人为障碍也可能对人工智能生态系统构成威胁。基础人工智能技术的发展速度也影响了人工智能生态系统。

重要行业资金的分配不规范

当我们向Chen询问有关在中国推动人工智能创新的力量时，他提到，从监管角度来看，政府的参与推动了创新。

但是，他承认：

[说]从经验来看，我没有从政府那里得到钱。他们正在谈论人工智能以及如何使用人工智能将经济提升到新的水平。但这需要很长时间。此外，他们还有很多其他领域需要关注。医疗保健是一个脆弱的位置由于中国人口老龄化问题，这一制度不堪重负。必须提高该系统的效率。政府必须在医疗保健方面投入更多资金。否则，政府将会遇到更多问题。

国际竞争中的中国与美国

在我们与本报告中引用的人工智能领导人的访谈中，出现了中美之间国际竞争的主题。

中国的人工智能在多个领域的扩展是多边的

对于沃顿商学院关于中国和美国人工智能生态系统之间的重大差异的问题，当谈到他们作为全球人工智能超级大国的决心时，李回答：

中国有几件事是独一无二的。首先，中国企业家更加有野心，工作更加努力，而且他们也更加顽强。他们正在寻找人工智能可以提供帮助的各种商业模式。人工智能在零售业、人工智能在教育方面。他们还在努力研究人工智能如何改变人们的饮食方式，分析自动商店和自动快餐店的运营优势。因此，它正在更快地取代传统产业。

鉴于中国拥有世界上最多的人口和越来越多的互联用户，这种多边扩张是合乎逻辑且恰当的。中国有大量的人工智能用例，有利于人工智能开发的国家环境正在利用它来实现人工智能目标。

Beridze分享了他对这个问题的见解：

中国与世界上其他大型经济体[选择关注多边人工智能扩张]没有什么不同。医疗保健，交通运输和能源等行业将从中受益匪浅。安全和执法领域使用人工智能将受到大量关注。

他还提供了一些实时示例：

在对人工智能领域资助后，像阿联酋这样的国家只选择了某些战略方向，即使它们是世界上最富有的国家之一。在像中国这样的国家，我认为他们拥有庞大的经济。在某一时刻，他们甚至可能成为世界上最大的经济体。因此，他们有充分的时间进入许多行业，然后看看那个行业[更有利]。

重量级公司与轻量级公司

在李开复的经历中， “中国公司更善于筹集大量资金，因为有一个大市场可以测试想法并扩大规模。”他还指出，中美两国公司的主要区别在于前者他们愿意“进行大的投资。”也就是说，中国人可能会“构建一些令人难以置信的凌乱，丑陋和复杂的东西”，但一旦建成，“它就成了围绕他们的生意的护城河。”

李还认为，中国企业更愿意承担风险并通过更加努力地寻找可行的解决方案来解决问题。用他的话说：

例如，在美国，我们有Yelp和Groupon，他们都是非常轻量级的公司。在中国，美团已经建造了一个60万人的送餐引擎，骑着电动车，电池虽然很快会耗尽，而且必须更换。然而，他们运行这个网站是为了让每个中国消费者都能在回家的路上就决定好吃什么，并在他们到家时将食物送到他们手中。消费者不必等待。送餐时间为30分钟，成本约为70美分。这是一项艰苦的工作,每个月从成本中削减几美分，最终达到每笔订单70美分。然后，他们可以收支平衡。这是一个巨大的飞跃，一个巨大的赌注和一个巨大的风险，因为如果他们每天没有成功的交付2500万笔订单，那将是一个巨大的损失。

但是，必须指出的是，Yelp和Groupon的商业模式与美团的商业模式有很大不同。中国的最低工资也远低于美国，使得在中国雇佣大量廉价劳动力成为可能。美国与中国相比，由于美国的成本和生活水平要高得多，因此这种商业模式在美国可能并不可行。

中国更积极的人工智能投资

Lee在沃顿商学院的采访中断言：

人工智能也被用于代替大量白领工作，这将对美国和中国产生同等影响。我认为中国的发展速度更快，是因为企业家们因国家人工智能的优先权而受到更大的资金支持。他们认为这是最热门的地区。

Ding的论文似乎支持李的说法。该报告指出，2017年，中国人工智能创业公司获得了全球人工智能资金的48％，超过了美国人工智能创业公司38％的资金。同一报告中提到的乌镇研究所统计数据显示，2016年中国的投资情况大不相同。据乌镇研究所统计，2012年至2016年，中国人工智能公司获得的资金为26亿美元，低于美国同行的172亿美元。

Ding指出,2017年中国人工智能的增长是"天文数字"，因为中国在2016年仅占全球资金的11.3％。他认为，过去几年中国的人工智能产业在绝对和相对方面都有显著增长。

美国在核心技术方面处于领先地位。中国在人工智能实施和执行方面表现出色

当被问及中国和美国在人工智能超级大国竞赛中如何相互对抗时，李认为这场比赛是一种幻想，它们是两个平行的宇宙，都在独立的进步发展。

然而，李认为“中国现在在各种应用和行业中使用人工智能，在实施和创造价值方面处于领先地位。”

Huang在接受我们采访时也表现出了李的观点：“中国在人工智能应用开发方面做得更好。”他进一步阐述了人工智能技术堆栈从人工智能研究，数据收集，数据管理和整合开始，然后在人工智能开发方面达到顶峰。在他看来，美国在人工智能技术堆栈的数据部分中领先于中国，尤其是大数据平台。

中国的“人工智能玩家”活跃数量明显高于美国

波士顿咨询集团（BCG）2018年的一个研究报告说：“中国目前在人工智能实施方面远远领先于其他工业化国家，多达85%的公司被认定为人工智能领域的"活跃参与者"”

来自BCG的“Mind the AI Gap”中的“各国活跃的人工智能玩家的份额”

根据BCG研究得出的上述统计数据，美国在人工智能方面仅占总体“活跃玩家”的51％，而在中国则为85％。然而，该研究提到，在硅谷和数字初创企业中，这种“活跃的人工智能玩家”数量高达76％。

中国的“技术转移”

2018年，美国国防部（DoD）组织国防创新部门（DIU）的Michael Brown和Pavneet Singh向组织发布了一份名为[中国的技术转移战略]的报告,该组织像各组织提供非稀释性资本，以换取解决国防问题的商业产品，。

该报告声称，中国人正在大量投资美国人工智能公司，从而构成了从美国到中国的“技术转移”。

根据这份报告，从2015-2017年,中国参与风投支持的初创企业占所有风投交易的10-16%。

该报告进一步扩展了上述声明，以包含更多数据。中国快速增长的全球FDI目前约为2500亿美元，2016年宣布的收购金额为2130亿美元。同年，中国还向美国投资了456亿美元，其2000年以来的累计外国直接投资超过了1000亿美元。特别是美国的电子，信息和通信技术，生物技术和能源部门,从2006年到2010年中国在美国的投资达到了350亿美元。

下面的图片显示了中国对美国风险资本市场的投资以及所有投资在各种系列基金中的分布情况：

“中国参与美国风险投资市场，2010年1月 - 2017年10月”，来自国防创新部实验的“中国技术转让战略”，图片由CB Insights提供

“中国投资美国风险投资市场的分散，2010年至2016年”，来自国防创新实验部的“中国技术转移战略”

该报告提供了中国投资者在人工智能,增强现实/虚拟现实,机器人等领域特别活跃的数据：

“中国对美国人工智能公司的投资，2010年 - 2017年交易价值13亿美元; 共81项交易，“来自国防创新实验部”中国技术转移战略;“图片由CB Insights提供

2010年至2017年期间，中国参与了81项与人工智能相关的资金和投资活动，共筹集了13亿美元资金。

2010年至2017年间，中国在机器人创业公司投资了近2.37亿美元。

2010年 - 2017年中国对美国AR / VR公司的投资交易价值2.37亿美元; 共34项交易，“来自国防创新实验部门”的中国技术转让战略;“图片由CB Insights提供

在增强现实/虚拟现实领域，中国在2010 - 2017年间投资了价值21亿美元的交易。

2010年 - 2017年中国对美国AR / VR公司的投资交易价值21亿美元; 40项交易，“来自国防创新实验部”的中国技术转让战略;“图片由CB Insights提供

该报告严重警告说，出于安全和国防目的，美国需要采取严厉措施，防止外国转让国内技术知识。

下面分享的是Michael Brown关于这个主题的采访视频。在这次小组访谈[24:30]中，他坚持认为中国对技术的高度重视,将会在经济崛起方面正在迅速赶上美国。他实事求是的说，经济安全与国家安全息息相关，中国在美国积极关注技术和外国投资资金这一事实是一个真正的威胁“不像我们[美国人]在我们的一生中看到的任何其他威胁“。

他还指出，另一个国家实际上第一次有能力成为美国的经济竞争者。他承认，美国最后一次技术竞赛与苏联有关。然而，他坚持认为，在目前的人工智能竞赛中，“中国对美国来说可能是一个更加危险的威胁”。他建议硅谷的首席执行官们更关注这个问题。他还要求联邦政府为人工智能和STEM研究等领域的技术研究提供更多的资金。

Ding在他的论文中也提到了这种技术转移的概念：

在技术转移领域，2016年中国制药，生物技术和医疗保健行业的海外收购达到创纪录的39亿美元。

Ding的论文的进一步数据也可能表明国防部为什么不热衷于中国的技术转让。根据该文件，2017年美国总统科技顾问委员会关于半导体行业的报告称，中国在收购领域的活动越来越活跃，同时为激励技术转让进入市场提供了条件。

Ding的论文还指出，2017年9月，白宫阻止一个由政府背景支持的中国投资者收购一家美国半导体公司，这在美国历史上只是第四次,"美国总统曾以国家安全为理由阻止公司的收购"。该论文也对欧洲进行了比较。当欧盟委员会引入新的框架，对“人工智能、机器人、半导体、具有潜在双重用途的技术、网络安全、太空或核技术”等关键技术进行FDI筛选时，没有明确指出中国的名字，分析人士解读为暗指中国的经济活动。

中国的“山寨”问题

虽然中国的技术转让战略报告清楚地表明了对中国"山寨"问题的担忧得到了数据的支持，但它承认“中国自主创新的明显例子表明,中国不仅仅是复制技术。”

根据该报告，中国在专利申请，学术研究论文发表以及STEM学位毕业生人数方面领先于美国。中国有超过100万件专利申请，而美国则接近589,410件。此外，2014年，中国获得了1,288,999个STEM学位，这是美国学位的两倍多

Lee就中国为何复制美国技术及其为何不违反知识产权提出了自己的看法：

最初，很多美国公司都没有去中国,是因为他们不愿意接受监督，或者因为他们觉得中国市场太过艰难。所以中国企业家开始模仿美国人的想法。这不是侵犯知识产权，而只是复制搜索引擎，门户网站，电子商务网站等一般概念。

他还认为，由于中国不断增长的消费群体和创业精神，中国人开始创新。在过去的三到五年里，Lee声称他遇到了许多在美国没有见过的中国创新。他认为，中国年轻人的社交媒体主要是以视频为导向的系统，其运作方式不同于Snapchat，Instagram或Facebook。此外，中国已逐步用信用卡和在线支付系统取代现金。

李承认，大多数硅谷企业都将中国视为模仿者。但是，他认为这是一个可怕的错误：

每个中国企业家都在向中国和美国学习。他们虔诚地阅读所有技术媒体 - 连线，TechCrunch等等。如果美国企业家只向美国而不是中国学习，那么他们就会错过一半的机会，教训和案例研究。

最后，来自Jeffrey Ding的论文对美国和中国人工智能生态系统的比较表明，中国在联网用户数量方面领先于美国，而且，通过扩展数据以及向人工智能创业公司提供的全球股权融资总额也领先于美国。

然而，考虑到中国的投资情景仅在短短一年内发生了如此大的变化，使中国在全球人工智能资金方面处于领先地位。改变可能很快就会发生。

结论

中国了解自己在人工智能生态系统的弱点，并正在积极尝试通过快速执行国家政策来补救它们，如数据和人才保护，以防止外国市场入侵等等。除实施此类保护措施外，该国还积极为外国投资提供资金，特别是在美国，寻找人才和技术转让。

中国政府，私营公司，投资者和学术界人士正在共同努力实现国家的人工智能目标。在友好的政府政策的支持下，国内公司积极参与快速而短暂的创新周期。数据站在中国这边，看起来这个国家宁愿在封闭的生态系统中更快地运行，也不愿与数据垄断割断关系。由于人工智能非常依赖数据,这可能在短短的几年之内就能证明它的强大功能。

与任何大型经济体一样，中国似乎也在孤岛中运作。Chen 分享了他在中国医疗保健领域的经验：投资者的优先级和企业的目标不同,这导致了优先级的不匹配。他还指出，人们的期望和技术限制存在明显的差距。医疗保健部门和其他部门的数字化存在另一个问题，也就是这些部门仍然在使用传统的纸质报告和文档。

尽管存在这些疑虑，但他仍然希望中国能够像支付系统那样更快，更明智地追赶。他说：

中国五年前没有电子支付系统。信用卡是便捷支付系统的基础。当我在中国时，我不得不带现金。在过去的5年里，它已经发生了变化。我已经很久没有用过现金了。我用移动支付。在中国，移动支付的规模并不像美国那么大。要替换现有的基础设施，门槛非常高。医疗保健IT基础设施不如美国好。因此，为了让中国医疗保健系统做得更好，他们可能更容易接受新技术[而不是修复旧技术]。与发达国家相比，（在中国）新技术的实施可能更容易起步。

下表来自Jeffrey Ding的“解读中国的人工智能梦”论文，布局认知与中国人工智能政策的现实。