新界-格雷·艾伦：中国的人工智能战略-标哩哩商标注册

格雷戈里·c·艾伦(Gregory C。

Allen)，新美国安全中心(CNAS)兼职研究员。

2017年受美国情报高级研究计划局(IARPA)委托编撰《人工智能与国家安全》报告(哈佛大学出版)，引起国际社会广泛关注，多次受邀来华。

本文是他2019年2月6日发表在美国新安全中心网站的文章摘译。

前言 2018年下半年，我先后四次前往中国，参加了以人工智能为主题的外交，军事和私营部门会议。

在这些旅行中，我参加了与中国外交部高级官员，中国军事人工智能研究组织领导人，政府智库专家以及中国人工智能公司企业高管的一系列会议。

从这些讨论，以及我正在进行的分析中国人工智能行业，政策，报告和计划的工作中，我得出了一些关于中国领导层的观点、战略和人工智能前景的关键判断，它们适用于中国的经济和国家安全。

当然，作为该领域领先者的中国是一个人口众多、观点多样的国家，任何一言以蔽之的努力都是徒劳的，本质上必然会过于简单化。

但在美国对中国人工智能的各种评论中，主流观点与我所相信的事实之间存在着巨大的差距。

我希望通过我的陈述，对广大的美国决策界提供有益帮助。

中国对人工智能重要性的看法1。

中国最高领导层认为，走在人工智能技术的最前沿，对未来全球军事和经济权力竞争至关重要。

2017年7月，中国国务院发布了“新一代人工智能发展计划(AIDP)”，该文件与2015年5月发布的“中国制造2025”一道，形成了中国的AI战略的核心。

这两份文件，以及更普遍意义上的人工智能问题，得到了包括习近平在内的中国最高领导层的持续关注。

中国国家和地方政府用于实施这些计划的人工智能支出总额没有公开披露，但显然有数百亿美元。

中国至少有两到三个地方政府各自承诺投资1000亿元人民币(约147亿美元)。

AIDP的开篇各段也体现了中国对人工智能的主流观点。

(引用AIDP文件内容略) 这也反映了中国人工智能政策界是如何密切关注其他国家，特别是美国的人工智能产业和政策的。

中国政府机构经常翻译、传播和分析美国政府和智库关于人工智能的报告。

在我与中国官员的交谈、以及阅读中国政府人工智能报告时，他们展示了对美国和其他方面人工智能发展及时准确的了解。

中国政府的人工智能报告经常引用美国国家安全智库的出版物。

在翻译、分析和传播有关人工智能的中文出版物方面，美国决策界应给予中国出版物同样重视，因为这些出版物为中国人的思维提供了洞见。

(译注：本文作者引用的中文出版物近百种，有兴趣的读者可以参看原文参考文献部分) 2。

中国最高领导层认为，中国应该在人工智能技术方面寻求全球领导地位，并减少对技术进口的依赖。

2018年10月，习近平召开政治局会议研究人工智能。

此类会议专门针对领导者需要外部专业知识的高优先级政策问题。

习近平在会议期间及其后公开报道的评论中，重申了AIDP和中国制造2025的主要结论，即中国应该在人工智能技术中“达到世界领先水平” 并减少其脆弱的“依赖外来”关键技术和先进设备。

习近平的讲话表明，中国领导人持续推进AIDP和中国制造2025 两个主要结论是，中国应该追求世界领导力和人工智能技术的自力更生。

下文第9点深入讨论了中国人工智能部门对外国技术的依赖性。

中国对人工智能影响国际安全的看法3。

最近中国官员和政府报告在多个外交论坛上表达对人工智能军备竞赛的关注，以及有必要在国际规范和军控方面开展国际合作。

在2018年7月15，在中国最大的国际关系会议期间，全国人大外事委员会副主席傅莹做了主题演讲，她说中国的技术专家和政策制定者一致认为“新技术(人工智能)对人类存在威胁”。

她进一步表示，“应该合作防患于未然，防止人工智能的威胁。

” 在私下会晤时，傅女士将人工智能描述为对国际安全构成共同威胁的呼吁，得到了许多中国外交官和解放军智库学者的赞同。

例如一位官员告诉我，他担心AI“将降低军事行动的门槛”，因为由于人员伤亡的风险减少了，各国可能更愿意使用AI军事系统相互攻击。

中国官员还担心，由于缺乏有关使用此类系统的明确规范，人工智能系统的使用，会导致误解和无意的冲突升级。

此外，中国官员对与AI系统相关的网络安全风险及其对中国和国际安全的影响的理解也很务实。

傅女士表示，中国有兴趣在制定规范以减轻这些风险方面发挥主导作用。

在世界和平论坛关于人工智能的私人圆桌会议上，一位解放军高级智囊团学者私下表示支持网络安全和军事机器人中建立“与军备控制类似的机制”。

他还表示，与人工智能相关的军备控制机制将是独一无二的，因为“人工智能成本低，可以轻松传播，无法轻易监控”。

值得注意的是，中国政府智库“中国信息通信技术研究院(CAICT)于2018年9月发布的”人工智能安全白皮书“呼吁中国政府”避免各国之间的人工智能军备竞赛“ 。

AIDP并未涉及军备竞赛，但表示中国将”深化人工智能法律法规，国际规则等方面的国际合作，共同应对全球挑战。

(引用略) 这种担忧延伸到中国的私营部门。

阿里巴巴董事长马云在2019年达沃斯世界经济论坛(Davos World Economic Forum)的一次演讲中明确表示，他担心全球人工智能的竞争可能导致战争。

4。

尽管对人工智能军备竞赛表示担忧，但大多数中国领导人认为人工智能的军事化不可避免，并且正在积极地追求之。

中国已经在出口自主武器平台和人工智能监视装备。

在2018年10月24日的北京香山论坛上，中央军委办公厅副主任丁向荣少将发表讲话，明确中国的军事目标是“利用正在进行的、以信息技术和智能技术为中心的军事革命。

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缩小中国军事与全球的差距” 中国军方领导人越来越多地将“智能化”军事技术称为对未来战争基础，使用“智能化”一词意味着在基于信息技术的当前阶段之后的军事技术的新阶段。

中国的AIDP战略文件指出，中国将“推动各种人工智能技术迅速融入国防创新领域”。

香山论坛的第二天，中国第三大防务公司高管曾毅发表演讲，描述了该公司(以及中国)未来实施人工智能武器的期望：“在未来的战场上，将不会有人在战斗。

”他预测到2025年，致命性自主武器将司空见惯的，并表示他的公司认为不断增加的人工智能的军事用途是不可避免的，“我们确定这是未来的方向。

” 曾的评论与正在进行的中国军用无人车发展计划和军用无人系统出口方法相一致。

中国政府已经向沙特阿拉伯和阿联酋等中东国家出口了许多最先进的军用无人机。

中国政府已经声明，当下一代隐形无人机可用时，中国也将出口这些无人机。

虽然目前许多无人驾驶飞机主要是远程遥控，但中国官员普遍认为无人机和军用机器人在未来具有更广泛的人工智能和自主能力。

中国武器制造商已经在出售具有很高自主能力的武装无人机。

中国军用无人机制造商紫燕已将其Blowfish A2出售给阿联酋，紫燕的网站上说38公斤的Blowfish A2可以自主执行更复杂的战斗任务，包括定点定时探测，固定范围侦察和精确打击。

可以根据客户的喜好为Blowfish A2配备导弹或机枪。

除了将AI用于自主军事机器人之外，中国还对军事指挥决策的人工智能感兴趣。

曾毅在这个问题上表达了一些非同寻常的看法，认为今天的“机械化设备就像人的手。

在未来的智能战争中，人工智能系统将像人体的大脑一样。

”他还表示，“未来战争的核心将是智能至上”，并且人工智能可能完全改变目前的指挥结构，使之由人主导的结构变为“人工智能集群”主导的结构。

曾没有详细阐明其说法，但其与中国军界更广泛的思想是一致的。

在AlphaGo于2016年3月战胜李世石几个月后，中央军委联合作战指挥中心发表的一篇文章称，AlphaGo的胜利“展示了人工智能在作战指挥、程序推理和决策方面的巨大潜力”。

中国的商汤(SenseTime)公司是计算机视觉AI的全国冠军，是中国政府监控技术的主要提供者。

其安全和监控产品通常使用“智慧城市”来描述。

他还拥有许多非安全产品，例如与自动驾驶汽车相关的计算机视觉机器学习。

商汤是拉丁美洲，非洲和亚洲政府和商业市场监控技术的主要出口国。

中国政府和领导层热衷于将AI用于监控。

一位中国智库的学者告诉我，他期待人工智能的世界将“没有抓不住的罪犯”，这种情绪与中国人工智能监控公司推出的营销材料相呼应。

中国积极开发、利用和出口日益自主的机器人武器和监控人工智能技术的行为，与中国宣称的避免人工智能军备竞赛的目标背道而驰。

但这并不意味着中国官员在表达对此类军备竞赛的担忧时是不真诚的。

在国际关系史上，一边积极参与军备竞赛一边哀叹军备竞赛是很常见的故事。

关于中国可能不真诚的最有力行动证明是中国2018年4月提交联合国的意见书，中国政府支持全球范围内禁止使用“致命性自动武器”，但在致命性自动武器的定义上提出了奇怪而狭隘的界定，导致此禁令显得既不必要也无用处。

这一策略让中国获得了媒体的正面关注，因为他们支持全球限制，同时避免了在中国开发更先进的军事人工智能的虚伪性。

从更广泛的意义上说，中国的人工智能研究人员在这一问题受到的关注似乎没有西方同行那么多，尽管证据有限。

5。

中国国防部在国防科技大学(NUDT)下建立了两个专注于人工智能和无人系统的新研究机构。

国防科技国家创新研究所(NIDT)已经组建并正在迅速发展两个北京研究机构，专注于人工智能和相关技术的军事用途。

这些是由Yan Ye领导的无人系统研究中心(USRC)和由Dai Huadong领导的人工智能研究中心(AIRC)。

这两个组织都创建于2018年初，现在每个组织的研究人员超过100人，这使其成为世界上规模最大，发展最快的政府人工智能研究组织之一。

但中国和美国都有较大的私营部门人工智能研究组织。

例如商汤大约有600名全职研究人员。

DeepMind是一家专注于人工智能研究的谷歌子公司，拥有约700名员工，年度支出超过4亿美元。

在中国接受教育的人工智能博士的工资，通常远低于西方博士或西方受过教育的中国人的工资，这使得根据员工难以估算AIRC的预算。

AIRC员工致力于两用AI技术的基础研究，包括将机器学习应用于机器人技术，群体网络，无线通信和网络安全。

AIRC也可能为中国军事和情报界工作。

6。

中国政府认为，人工智能是有望实现军事“跨越式发展”的机遇，这意味着它提供了超过美国的可能，并且中国比美国更容易实施。

“跨越式发展”一词描述了落后国家可以跳过发展阶段的技术，或者落后于当前一代技术却在实际上提供了未来的优势。

一个常被引用的例子是蜂窝电话技术的快速和广泛采用，这些国家只有极少的固定电话。

李开复是中国人工智能领域的领先风险投资家之一，他认为，由于缺乏许多发达经济体能力，例如简单的信用检查，导致大量中国企业家创新地利用人工智能来填补这些能力差距。

塑料信用卡在中国几乎不存在，但通过面部识别的手机支付却无处不在。

中国将人工智能作为跨越式技术推动者的重点推及国家安全。

中国2017年国家人工智能发展计划将人工智能确定为国家安全跨越式发展“历史机遇”。

曾毅赞同这一说法，称人工智能将“在军事技术上实现跨越式发展”，为中国提供了重要机遇。

如果人工智能提供超越机会的中国是正确的，那就意味着中国比美国更有能力推进军事人工智能。

在这个理论中，美国目前在隐形飞机，航空母舰和精确弹药方面的优势从长期看实际上将是不利因素，因为支持军事优势的根深蒂固的商业和政治利益，将阻碍美国向人工智能过渡未来的军事技术范式。

正如一位中国智库学者向我解释的那样，中国认为美国可能会花费太多资金来维持和升级成熟系统，并且在颠覆性创新的系统中投资不足，使美国现有的优势来源变得脆弱和过时。

中国的军队也面临着保护过时系统的不正当奖励措施，但程度要小得多，现代化是重中之重，人们普遍认为目前的许多平台和方法都是过时的，无论如何都必须更换。

中国人工智能跨越式战略的众多例子之一，就是其优先投资和低成本、远程、自主和无人水下潜航器。

中国认为这些系统将是威胁美国航母战斗群的廉价而有效的手段，也是中国军力投射的另一途径。

总的来说，中国将军事人工智能研发看作是威胁美国军事力量来源的一种更便宜，更容易的途径，而不是开发中国版的美国系统。

中国对人工智能生态的看法7。

中国政府和工业界认为，他们在人工智能研发和商用人工智能产品方面缩小了与美国的差距。

中国现在是人工智能“两巨头”之一。

中国2017年7月的国家人工智能战略，为中国的“人工智能产业竞争力进入国际第一梯队”设定了2020年目标。

事实上中国领导层评估认为在2018年中期就已经实现了这一目标。

在世界和平论坛上，清华大学的薛澜介绍了清华大学关于中国人工智能行业现状的重要报告。

这项研究发现：“中国在技术开发和市场应用方面已经处于领先地位，与美国形成”两巨头，该报告还称中国： 全球人工智能研究论文发表和引用世界第一 AI专利中世界第一 AI风险投资中世界第一 AI公司数量世界第二 AI人才世界第二 中国对第一梯队的评估是正确的，尽管后文会对此提出一些重要的警告。

中国不仅推动了人工智能研究的最新技术水平，其公司还非常成功地开发了围绕人工智能应用的真正创新和市场竞争力的产品和服务。

例如商汤毫无疑问是计算机视觉AI领域的全球领导者之一，并声称连续三年实现了400%的年收入增长。

大疆(DJI)是另一个例子，它占据了74%的市场份额，在全球消费无人机领域处于领先地位，大疆创新地将机器学习技术融入其最新产品中。

在许多情况下，商业AI和军事/安全AI产品之间的产品和底层技术几乎相同。

大疆最近被选为纽约警察局的唯一无人机供应商，该部门将使用大疆的消费型无人机。

同样，商汤的消费者面部识别系统与中国执法部门和情报机构使用的安全系统共享基础设施和技术。

8。

通过进入国际市场，技术和研究合作，中国在人工智能研发和商业应用方面的强势地位得以实现。

通过进入全球技术研究和市场，中国取得了成功。

许多看似“中国”的人工智能成就实际上是跨国研究团队和公司的成就，这种国际合作对中国的研究进展至关重要。

根据清华大学对中国人工智能生态系统的研究，“中国超过一半的人工智能论文是国际联合出版物”，这意味着中国人工智能研究人员在与非中国人合作，即使是纯粹的中国成功，也往往建立在国际上最常见的开源技术之上。

部分由于这一原因，中国领先的科技公司对美国的依赖程度很高、且披露不够。

例如，总部位于深圳的世界领先的无人机制造商大疆垂直整合了几乎所有内部设计，制造和营销。

但大疆的所有无人机飞行软件开发都由其位于美国加州的帕罗奥多(Palo Alto)办事处进行，该办公室主要雇用美国员工。

此外每个大疆产品中近35%的零部件来自美国，主要是在半导体方面。

中国对自身弱点的看法9。

尽管中国在人工智能研发和商业应用方面具有优势，但中国的领导层认为，在顶级人才，技术标准，软件平台和半导体领域，中国相较美国存在重大缺陷。

虽然多数中国领导人都认为中国是人工智能的“两巨头”之一，但人们普遍认为中国在各个领域并不强大。

中国2018年1月“人工智能标准化白皮书”指出，中国的人工智能生态系统在几个关键领域滞后，同样清华大学的中国人工智能发展报告发现：中国的优势主要体现在应用上，在人工智能核心技术方面仍然薄弱，如硬件和算法开发，中国的人工智能开发缺乏顶级人才，与发达国家特别是美国存在巨大差距。

(引用略) 中国的人工智能生态系统还有其他弱点值得讨论，但我将重点关注我在中国会议中最常见的四个：顶级人才，技术标准，软件和半导体。

弱点一：顶尖人才 清华大学的中国人工智能报告，对全球人工智能人才分布做了大量研究，得出的结论是，截至2017年底，国际人才库中有204,575人，其中美国有28,536人，中国排名第二有18,232人。

然而就顶级人才而言，中国在世界上排名第八，只有977人，而美国则为5,518人。

虽然承认这种差异，但风险投资家李开复认为这不是主要障碍，因为“目前的的时代[人工智能应用商业化]似乎非常适合中国在研究方面的优势：有大量高技能，但不一定最顶尖的人工智能研究人员和从业人员。

” 一些领先的西方人工智能研究机构的研究人员告诉我，他们同意这一结论，并指出领先机构的AI技术突破很快被全球其他机构所复制。

李开复在中国的科技产业中很有影响力，但不是每个人都同意他的理论。

我采访过的很多人都表示，中国的人才短缺将成为中国人工智能行业未来发展的障碍，中国政府正采取积极行动，改善中国人才库的规模和质量。

2018年4月，中国教育部(MOE)启动了高校人工智能创新行动计划。

除其他要素外，该计划： 将为特定行业的人工智能应用创建“50个世界一流的本科和研究生教材”； 将创建“50个国家级高质量在线开放课程”； 将建立“50个人工智能系，研究机构或跨学科研究中心。

” 国家教育部还计划推出一项新的五年人工智能人才培训计划，以培养500多名人工智能教师和5,000名顶尖中国大学的优秀学生。

弱点二：技术标准 国际技术标准的确定和普遍采用，是技术互动和市场增长的关键推动因素。

例如Wi-Fi标准的普遍采用使得各种调制解调器，路由器，移动电话和计算机能够通过Wi-Fi网络有效地相互连接。

创建与此类标准相关的知识产权的公司通常会获得丰厚的回报，尤其是当他们的专利(例如特定半导体芯片的设计)被宣布为使用该标准的任何设备的有效操作所必需的时候。

例如高通公司的知识产权对于码分多址(CDMA)蜂窝标准的发展至关重要。

所有设备必须使用高通半导体专利，否则基本上不可能访问CDMA蜂窝网络，因此它们是所谓的“标准必要专利”(SEPs)的一个例子。

从历史上看，中国公司和政府组织产生的SEP很少，但中国在这方面取得了快速进展。

华为，中兴通讯和中国电信技术研究院已经制作了数百个与5G标准相关的SEP。

人工智能技术标准远没有蜂窝网络那么成熟，但中国政府在人工智能技术标准中追求领导地位的战略，是基于其在蜂窝网络方面的经验。

中国政府和中国企业希望确保其知识产权和产品成为人工智能未来的关键特征。

鉴于其在中兴通讯出口限制方面的经验，中国领导层认为其技术标准的成功对经济增长和国家安全至关重要。

弱点三：软件框架和平台 AI系统的开发人员很少从头开始。

更常见的是利用其他人开发的预编写程序并将工作共享到代码库中。

这允许开发人员专注于他们的应用程序所需的独特细节，而不是解决所有AI开发人员面临的一般性问题。

一些组织将机器学习代码库与其他AI软件开发工具结合到成熟的机器学习软件框架中，其中许多是开源的。

如一些流行的机器学习框架TensorFlow(谷歌)，Spark(Apache)，CNTK(微软)和PyTorch(Facebook)。

值得注意的是，最流行的机器学习软件框架没有一个是中国开发出的。

当然即便在美国领先的技术公司中，保持在软件框架开发中的领导地位的重要性也存在争议。

认为框架很重要的公司声称，它提供了吸引顶尖人才，影响技术标准以及引导整个生态系统增加其产品和服务使用的机会。

在与中国科技行业高管的几次对话中，中国人工智能公司在主要人工智能框架开发和开源软件社区中的缺席，被认为是中国人工智能生态系统的一个显著弱点。

中国的信通院的AI和安全白皮书感叹“目前，国内人工智能产品与应用的研发主要是基于谷歌和微软。

”(引用略) 商汤投入了大量资源，拥有自己的机器学习框架Parrots，旨在优于计算机视觉AI应用程序。

到目前为止，该公司似乎在促进采用方面成功十分有限：我在商汤之外遇到的中国计算机科学家甚至没人听说过Parrots，尽管它在两年前就已经发布了。

弱点四：半导体 世界上大多数消费电子产品都有“中国制造”的标签。

据报道，全球65%的个人电脑、笔记本电脑和平板电脑，以及近85%的手机都是在中国生产的。

然而这些产品中的许多都使用美国设计、台湾或韩国制造的高价值半导体芯片，以及由谷歌，微软和苹果等美国公司开发的运行软件。

例如iPhone带有“中国制造”的标签，但只有低技能的组装和商品组件生产放在中国。

一项研究发现，尽管该设备的100%成本计入美国对华贸易逆差，但中国的贡献不到iPhone整体成本的2%。

即使在消费无人机市场，中国领先的公司大疆占全球市场份额达74%，每架无人机中35%的材料实际上是美国制造，主要是半导体。

中国为电子制造业带来了非凡的规模，技能和基础设施，这些都是其在全球电子供应链中的核心作用。

然而，最近的事态发展表明，这种核心地位可能不像声称的那样不可替代。

面对中国工资和美国关税的增加，许多国际电子制造商如三星，苹果和富士康都将更多的中国业务转移到越南和印度等低成本国家。

2017年中国占全球手机制造业85%的份额，但实际上这一份额在2016 年是90%。

换言之，电子产品正在步其他行业后尘快速转移(如纺织品)。

中国正试图通过大规模增加对机器人和制造业自动化的使用来阻止这些运动，但前景不明朗。

相比之下，美国和国际产品和服务有时是不可替代的，例如当中国电子制造商中兴通讯面对美国对半导体等关键输入产品的出口限制，从盈利迅速转向破产边缘。

中国的科技行业不会陷入苏联式停滞 与冷战期间的苏联一样，今天的中国正在利用各种手段从世界各地获取技术和科学信息。

但与前苏联不同的是，中国的努力重点是利用这种机会建设在全球市场上具有竞争力的产业，以及在战略领域引领世界的研究机构。

例如早在20世纪80年代，苏联就把非法进口半导体制造设备的军事应用放在了压倒一切的优先地位，这导致苏联的工业持续依赖西方技术，永远无法达到具有国际竞争力的规模经济。

相比之下，中国有效利用国外技术的战略是用它来支持国内商业。

中国领导层的结论是，拥有具有商业竞争力的行业往往对中国国家安全部门的长期利益大于对任何被盗技术的短期军事利用。

苏联拥有大批杰出的科学家和技术人员，但这个社区在弥补苏联体制的缺点方面花费了不成比例的创造力和智力。

除了与经济现实脱节的不正当制度激励之外，苏联经济故意与全球贸易自我隔离。

与苏联的非市场共产主义经济相比，中国推行以市场为导向的企业家精神的政策，使他们成为国际特别是美国技术的优秀消费者，无论是通过合法还是非法手段收集的。

总体而言，尽管苏联在太空竞赛和一些关键的军事技术方面取得了骄人的成功，但在冷战时期的每一年它都在不断落后。

相比之下，中国在短短二十年的时间里已经从一个科学荒漠变成了一系列科学领域和技术行业的领先者。

中国的近期目标是获取外国技术但减少依赖性10。

中国领导人寻求在短期内继续获取外国技术，但长期看他们必定会推进国内独立自主。

这是中国的一贯目标，目前显得尤为紧迫。

2018年11月，中国科学院副秘书长谭铁牛博士在第十三届全国人大常委会中国最高领导人面前发言。

他认为中国在技术标准，软件框架和半导体领域的落后地位使中国变得脆弱，迫切需要国内替代品，谭博士的评论坦率而富有洞察力。

(引用略) 虽然谭的言论显得更加紧迫，但也符合中国一贯的技术政策。

清华大学人工智能报告对中国技术政策文件进行了全面的定量分析，发现“中国制造2025”是支撑中国地方政府制定人工智能政策的最重要的政策。

地方政府对实施中央政府制定的战略目标负有主要责任。

中国制造2025年特别概述了中国各行业的政策，以减少对外国技术的依赖，无论是通过自主开发还是从国外获取，从而占领全球市场份额。

谭铁牛还认为，中国可以利用其在人工智能应用方面的现有优势来提高其在AI价值链其他部分的地位，例如国际标准。

“由于中国处于人工智能技术应用的全球前沿，它应该在制定国际AI标准时抓住其发言权。

” 11。

中国供应商在全球智能手机市场供应链中的价值增长，及其在先进半导体设计方面的成功表明，中国减少对外依赖的努力正在奏效。

2011年的一项研究发现，在中国组装iPhone的工厂只获得了不到iPhone售价2%的价值，而除了组装工人，中国对iPhone没什么贡献。

相比之下，华为2017年的旗舰产品P9智能手机(iPhone的直接竞争对手)中，每台设备的半数价值被中国企业占据。

对于华为来说，这些价值获取份额的增长并不局限于低技能任务。

华为的子公司海思半导体设计了P9的主要半导体处理器，包括其人工智能深度学习加速器。

事实上，前述研究可能低估了中国在智能手机领域的价值，因为它低估了中国在软件领域的收益。

虽然中国公司不是智能手机操作系统市场的主要竞争对手，但腾讯的微信程序实现了操作系统的许多功能，它在中国智能手机用户中几乎无处不在。

半导体价值链有三个部分：设计、制造和组装。

历史上中国只是一个装配大国，装配技术水平相对较低。

最近中国企业展示出了高质量的、具有竞争力的半导体设计实力，以华为的麒麟980为例，这是世界上仅有的两款采用7纳米工艺的智能手机处理器之一，另一款是苹果的A12处理器。

苹果和华为都依赖台湾的台积电(TSMC)外包7nm工艺。

即使是最先进的中国半导体制造商，也只是在2019年才引进14nm技术，而英特尔(Intel)和三星(Samsung)等公司在2014年就实现了这一目标。

中芯国际是中国最先进的半导体制造商，它希望在本世纪20年代初达到7nm工艺，这一工艺仍将远远落后于最先进的全球竞争对手，尽管差距可能在缩小。

半导体与未来人工智能竞争12。

除人工智能军事应用外，中国人工智能战略竞争的未来重点可能在半导体产业，因为人工智能技术的最前沿越来越依赖于专用芯片。

从历史上看，人工智能公司能够基于拥有更多、更高质量的数据来建立竞争优势，以用于训练。

数据的质量和多样性，尤其是数量都是许多人工智能应用的竞争优势的关键来源，但有两点需要注意。

首先机器学习的大部分训练数据，都是特定于应用程序的，也就是说假设一个人的目标是开发无人驾驶汽车，那么他拥有的大量医疗保健数据就无济于事。

其次AI的一些应用程序可以使用所谓的“合成数据”，即通过计算模拟或自我生成的，以此冲销大量真实数据的性能优势。

在大数据集上训练机器学习算法是非常计算密集型的。

对于许多应用来说，运行模拟以生成合成数据甚至更加计算密集。

对于需要大量数据集或合成数据可行的大型且不断增长的AI应用程序集，AI性能通常受到算力的限制。

对于最先进的人工智能研究尤其如此，因此领先的技术公司和人工智能研究机构正在投入大量资金购买高性能计算系统。

中国公司和政府实验室在高性能计算方面非常强大，特别是在高效的高性能AI计算方面。

如中国的商谈公司在2018年12月透露，其总计算能力超过160 petaflops，超过了橡树岭国家实验室世界排名第一的超级计算机。

商谈公司的计算基础架构包括12个GPU集群中，15,000个GPU上的54,000,000多个(GPU)内核。

这些数字意味着商谈公司已经在计算基础设施上花费了数亿美元。

商谈公司的计算机网络跨越多个国家，但没有连接到互联网，使用所谓的“置顶”设计(under the top)。

在2018年11月14日举行的摩根大通亚洲TMT会议上，商谈公司联合创始人Bing Xu向潜在投资者表示，投资超级计算基础设施对其产生IP和整体竞争优势的整体能力至关重要。

他还表示其研究团队的“30-40%”致力于改进内部机器学习框架Parrots，并改善其计算基础设施。

一些中国研究人员告诉我，中国在设计和整合高性能计算方面的专业知识，是中国在人工智能方面最大优势之一。

世界上大多数GPU都是由NVIDIA在美国设计、并由台湾台积电制造的。

目前中国没有主要的制造商或先进GPU设计师。

但GPU作为最常用的AI计算加速器芯片的地位，正受到定制芯片与AI应用程序的剧烈竞争。

许多传统上以软件为重点的美国科技公司(如谷歌和亚马逊)已经创建并收购了专门用于AI加速器芯片的半导体设计部门。

即使用较老的工艺和设备制造，这些专用芯片也可以为提供超出GPU的卓越性能。

例如第一代谷歌的主要AI芯片称为张量处理单元(TPU)，采用28纳米工艺技术制造，已在中国广泛使用。

谷歌在2017年宣称，其第一代TPU的速度比GPU快15-30倍，对AI工作负载的能效提高30-80倍。

中国企业百度(与英特尔合作)，阿里巴巴(通过新子公司Pingtouge)和华为(通过其子公司海思)都建立了半导体设计部门，专注于开发AI专用芯片。

中国AI芯片初创公司Horizon Robotics和Cambricon以数十亿美元的估值筹集了数亿美元的风险投资资金。

中国人工智能和半导体前景13。

中国在AI芯片市场的前景，可能比整个半导体行业都更加强劲。

中国制造2025的目标，是到2030年将国内半导体制造业占国内消费的比例提高到80%，并减少外来依赖，包括依赖对台积电这样的台湾企业。

根据中国半导体行业协会(CSIA)的数据，中国生产商有望将其国内消费份额从2014年的29%(中国制造2025年宣布前一年)增加到2019年底的49%。

但大部分收益来自于无须最先进半导体的产品领域，这些半导体仍占据市场的很大份额。

在2018年第四季度的财务披露中，台积电(占全球半导体代工市场份额的一半左右)透露，其近17%的收入来自已8年历史的28纳米制程，而37%的收入来自更老的制程。

中国制造商计划优先考虑利用老制程在细分市场获得竞争优势。

AI芯片为中国制造商提供了一种独特的开放式工艺技术。

如上所述，即使用不太先进的制造工艺，AI芯片也可以提供比最先进的GPU更高的性能和更低的成本。

因此，AI芯片的兴起为中国提供了将其先进的半导体设计和AI软件部门结合起来的机会，以扩大更广泛的半导体行业的市场份额和竞争力。

虽然旗舰移动电话可能总是需要最先进的半导体制造工艺，但许多应用可以用较旧的技术方案解决，使用低成本的AI芯片可能是一个独特的，有吸引力的，多样化的，快速增长的应用领域。

一位中国工业观察家公开宣传了这一战略。

了解AI芯片的重要性，似乎在中国越来越普遍。

最近的清华大学“人工智能芯片技术白皮书”展示了对所有相关技术和市场动态的深刻理解。

该报告强烈强调了AI芯片的战略重要性。

(引用略) 与此同时，中国希望以卓越的计算能力，更大的数据集和更有利的监管环境为基础，利用AI芯片的成功在整个人工智能行业中建立持久的竞争优势，对于中国的AI公司和政府来说，这是一个高度优先的领域。

中国AI芯片创业公司Horizon Robotics的首席执行官于凯是中国科技部(MOST)人工智能战略咨询委员会的有影响力的成员。

14。

如果说中国在人工智能和半导体方面落后，那么目前趋势表明差距将会缩小。

这是政府的重要优先事项，受到了极大的关注和投资。

在人工智能和半导体领域，中国企业大幅缩小了与国际领先企业之间的差距。

如果美国或中国经济政策没有出现重大变化，中国的政策足以确保未来5年内在许多人工智能应用市场中获得竞争优势，至少会在许多半导体细分市场中缩小与外国公司之间的差距。

2014年，中国政府成立了国家集成电路产业投资基金，以减少中国对外国半导体的依赖。

第一只基金最终投资了1387亿人民币(205亿美元)，并在2018年被第二家政府基金跟投，据报道该基金将投资3000亿人民币(445亿美元)。

美国近期采取的行动，包括奥巴马政府2015年4月限制半导体出口到中国超级计算中心的决定，以及特朗普政府此前对中兴通讯的半导体出口限制，都强化了中国领导层的结论，即“自力更生”越来越重要。

谭铁牛博士在中国领导人的11月党代表大会上发表了明确的言论，阿里巴巴联合创始人马云在2018年4月公开宣布了类似的结论：“芯片市场由美国人控制，如果突然间他们停止销售，你知道这意味着什么，这就是中国，日本和任何国家，都需要核心技术的原因。

” 正如华为所证明的那样，中国半导体设计部门的顶级产品已经在全球最先进的技术领域具有竞争力。

中国设计公司受益于进入世界领先的台湾半导体代工公司，这些公司生产半导体但不负责设计。

中国半导体制造业进一步发展的主要障碍，是获得最先进的半导体制造设备，以及熟练技术工人，并获得如何有效实施最先进制造工艺的培训。

中国在这两方面都取得了重大进展，但考虑到中国半导体产业增长雄心的规模，技术工人数量的差距非常大。

虽然中国没有世界上最先进的设备制造公司，但由于国内市场规模和增长，中国与外国公司的谈判影响力很大。

2017年中国半导体制造设备销售额占全球市场份额的11.8%(65亿美元)，预计2019年将增长至25.6%(173亿美元)。

最近欧洲的半导体设备制造商与中国公司签订了出口关键7纳米制造设备的协议。

中国还成功招募了来自台湾领先半导体公司的许多工人和高管，包括中芯国际新任联合首席执行官，该公司拥有知识产权窃取的历史记录。

当我参观三星半导体实验室时，他们注意到建筑物中的所有打印纸都装有金属线，并在出口设置了金属探测器，这表明三星认为知识产权盗窃是一个重大威胁。

15。

宏观经济的不利因素和潜在的金融泡沫，可能会减缓中国人工智能领域的增长。

中国的风险投资和技术创业生态系统是其主要优势之一。

2017年中国人工智能创业公司在全球AI股权投资中的份额增加到48%，而美国创业公司吸引了38%。

但中国的投资集中在少数公司，其中大多数公司的估值相对于目前的盈利能力而言过高。

一些中国领先的投资者认为，这代表了中国科技行业存在金融泡沫，其增长主要来自该行业容易获得投资资本，而不是盈利性收入增长的前景。

如果这是真的，这种泡沫并不会对中国强大的人工智能部门的存在提出质疑，而是对其财务可持续性提出质疑。

此外在2018年下半年，中国科技行业出现了大量裁员的报道，北京主要科技区的写字楼价格也在下跌。

中国宏观经济大环境在2018年的恶化，部分原因是中国与美国的贸易争端，很难确定这在多大程度上与科技行业放缓、金融环境的变化有关，或者仅仅是科技行业自身的问题。

但如果科技行业出现重大低迷或经济衰退，中国政府和企业将难以负担提高竞争力所需的研发投资。

人工智能的商业成功对中国实力的重要性16。

中国在商业人工智能和半导体市场的成功，与中国的地缘政治力量及其军事和情报能力直接相关。

中国的商业市场成功与中国的国家安全直接相关，因为它降低了美国政府对中国施加外交和经济压力的能力，也因为它增加了中国军事和情报界的技术能力。

关于后者，基本上所有中国主要技术公司都与中国的军事和国家安全服务广泛合作，并且法律要求这样做。

尽管政府还拥有强大的非强制性工具来激励合作，但中国国家情报法第7条赋予政府法律授权以强制提供此类援助。

“军民融合”是中国国家人工智能战略的基石之一。

我采访过的几位中国高管表示，他们感受到来自中国中央政府的更多监督和压力，这一发现与最近的媒体报道一致。

2018年，中国政府采取了重要举措，宣布百度，阿里巴巴，腾讯，科大讯飞和商汤正式成为该国的“AI冠军”。

商汤公司的高管告诉我，这一职位为公司提供了国家技术标准制定的优势地位。

旨在让公司相信他们不会受到国有企业竞争的威胁。

去年12月，SenseTime联合创始人Bill Xu说：“我们很幸运作为一家私营公司，能够致力于一项对未来二十年至关重要的技术。

从历史上看，核能，火箭和类似技术都是由政府主导的，私营公司不会受到信任。

” 明确将人工智能与核能和火箭技术进行比较，徐似乎在引用人工智能对国家安全未来的重要作用。

商汤和其他AI冠军被允许主宰这些技术的代价，是与中国国家安全界的广泛合作。

即使排除直接合作，中国在商业人工智能和半导体市场的成功也带来了资金，人才和规模经济，既减少了中国的漏洞，又无法进入国际市场，并为武器装备和情报活动的发展提供了有用的技术。

结论 在我与中国政府官员的互动中，他们对人工智能和国际安全问题表现出非常敏锐的理解。

显而易见，中国政府将人工智能视为战略重点，并投入所需资源，在国家安全界培养人工智能专业知识和战略思维。

这包括美国AI政策讨论的知识。

我以为对美国政策界至关重要的是，同样优先考虑培养对中国人工智能发展的专业的、深入的理解。

希望本报告有助于实现这一目标。

然而，关于中国人工智能战略的任何信息都不足以单独应对中国带来的竞争挑战。

如果美国想在人工智能领域引领世界，就需要资金、关注和美国决策者推动大规模必要变革的意愿。

与影响中国的竞争力相比，美国领导人拥有更强大的工具来影响美国的技术和经济竞争力，他们应该优先考虑这一点。

(全文完) （文章来源：格隆汇） (责任编辑：DF506)。