智东西8月19日消息，美国当地时间8月18日，美国数据创新中心（Center for Data Innovation）发布针对中国、美国和欧洲三大地区的人工智能发展报告，报告显示，目前美国在AI发展中仍然保持领先优势，中国紧随其后，欧盟排名第三。
该报告的六项分析指标分别为人才、研究、开发、应用、数据和硬件，基于100分的评分标准，三大地区的顺位排名依次为美国44.2分、中国32.3分、欧盟23.5分。
▲中国、美国、欧盟AI发展排名和指标
值得一提的是，这项报告不仅聚焦三大地区的AI领导地位，以及对主导前沿技术（如自动驾驶汽车和其他形式的自动化）的影响，还提出了一系列具有针对性的政策建议，以帮助每个国家或地区提高其AI竞争力。
美国从上一波数字创新浪潮中获得了巨大的经济利益，许多科技巨头在美国安身立业，如亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、英特尔和微软。与此同时，其他各个国家和地区也都在采取行动，确保自身在下一轮全球经济数字化转型中发挥重要作用。
该研究发现，六项分析指标中，美国在人才、研究、开发和硬件四方面均有优势，而中国则在应用和数据两项保持领先。但欧盟稍显弱势，其在这六项指标中均无一项数据排名第一。
美国公司的强劲发展主要表现在专利和主要AI收购方面。
▲全球科技公司在应用领域AI专利系列排名
例如，在机器学习的15个子类别中，微软和IBM在其中8个类别上申请了比其他实体公司更多的专利，这些专利涉及监督学习和强化学习等方面。
此外，2012年至2016年期间，IBM在全球范围内的AI专利申请为3677项，谷歌母公司Alphabet为2185项，微软为1952项。
目前看来，美国依然是早期AI领域的领导者，这很大程度上归功于美国科技巨头们在这一领域投入的巨大财力和人力。
但报告称，如果美国想要继续保持这一领先地位，就需要进行更多的工作来进一步扩大自己的人才基础，包括确保外国人才能够轻松移民到美国，以及增加AI研究投资。
目前，中国在AI方面领先于欧盟，并逐渐缩小与美国之间的差距。与此同时，中国在可用于AI开发和应用的数据方面，已建立了强大的优势。
有一点很重要的是，中国比欧盟和美国拥有更多的数据访问权限，这使得研究人员们在进行AI相关的研发时，系统能更便利地使用大型数据集来训练AI模型。
在风险投资和私募股权融资方面，2017年中国AI创企获得的资金超过了美国创企。但是，在高质量AI人才方面，中国明显落后于美国和欧盟。
▲AI人才指标和分数
截止2017年，国际排名前10%的国家包括意大利在内的几个欧盟成员国，它们的AI研究人员数量均超过了中国。报告建议，中国应大规模扩大对大学AI教育的投资。
报告分析了中国、美国和欧盟的AI研究人员数量、最佳AI研究人员数量，以及AI研究人员评估人才和培养人才的能力。数据显示，美国在AI人才方面以6.7分位列第一，欧盟以6.2居于第二，而位列第三的中国仅有2.1分。
但可观的是，近年来中国的AI研究质量正在逐步上升。
虽然，在2016年，美国和欧盟的FWCI（Field-Weighted Citation Impact，科研质量指标）和它们2009年的指标基本相同（美国为1.83和1.82，欧盟为1.20和1.21）。
但在同期，中国的FWCI则从0.59增长到了0.94。从这一数据看来，中国的FWCI正在迅速接近全球平均值1.00。
另外，据艾伦人工智能研究所（Allen Institute For Artificial Intelligence, AI2）对AI论文的分析发现，在被引用最多的AI论文中（前10%），美国论文占比从1982年的47%下降到了2018年的29%，而中国占比已经从1982年的0%增长到了26.5%。
这一报告对欧盟来说似乎不太理想，虽然欧盟近年来非常重视AI的发展，但该地区在人才、研究、开发和应用四项类别中均排在第二，其中在研究领域尤为突出。
▲AI研究指标和分数
实际上，欧盟是有能力与美国和中国竞争的，它拥有更多的AI研究人员，进行的AI研究也是最多的。
“欧盟有能力在AI领域与中国和美国竞争，但其AI人才数量与其开发和应用之间存在明显的脱节。”数据创新中心高级政策分析师Eline Chivot在一份声明中表示，“欧盟应该优先考虑政策，以留住人才，进一步将研究成果转化为商业应用，发展能够更好地在全球市场中竞争的大公司，并改革法规，以更好地利用数据进行AI研究。”
仅在2017年，中、美两国AI创企获得的风险投资和私募股权融资，比欧盟从2016年至2018年加起来的都多。
▲AI风险投资和私募股权基金（2017-2018）
如此看来，欧盟目前在AI发展上的的落后地位，不仅降低了AI的经济和社会效益，也影响了全球AI治理。
数据创新中心主任Daniel Castro认为，AI是下一波创新浪潮，忽视这一机遇将对地区的经济和国家安全构成威胁。欧盟拥有强大的人才库和活跃的研究团体，但除非它加强目前的AI计划，否则将赶不上中国和美国。
不难看出，目前中国、美国和欧盟在AI领域中都有各自的优势，以及需要改进以提高竞争力的地方。
例如，中国应该扩大高校AI相关学科的教学能力，鼓励科研质量重于数量，培养更强大的开放数据文化。
而欧盟应专注于制定鼓励人才留在欧盟的政策，帮助欧盟将AI研究成果转化为商业应用，鼓励发展那些能够更好地在全球市场中竞争的大公司。
美国则需要最大限度地发挥其领导作用，把重点放在提高国内人才基础的政策上，优化外国人才移民政策和研发激励机制。
总的来说，AI领域的竞争是激烈的，未来还有更多难以预测的挑战。而如何提高优势，转变弱势，不仅是各个国家需要努力的方向，也是各个国家在这场AI竞赛中脱颖而出，进一步提高竞争力和影响力的关键。
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