當(dāng)前國際形勢復(fù)雜多變，提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力是我國增強競爭力和培育新質(zhì)生產(chǎn)力的有效途徑。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的概念是國家或地區(qū)在科學(xué)、技術(shù)和生產(chǎn)方面具有隱性或可編碼的專業(yè)技術(shù)和知識,其本質(zhì)是國家在某些創(chuàng)新領(lǐng)域中能夠提供有競爭力的產(chǎn)品/產(chǎn)出。相關(guān)研究認(rèn)為，可以從科學(xué)出版維度、技術(shù)維度和產(chǎn)出維度測量經(jīng)濟體的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力，采用的數(shù)據(jù)源包括科學(xué)出版物數(shù)據(jù)、國際專利數(shù)據(jù)和國際貿(mào)易數(shù)據(jù)。有的學(xué)者還提出復(fù)雜性指標(biāo)、相關(guān)性原則和專業(yè)化策略等分析方法，其中復(fù)雜性指標(biāo)用于衡量各領(lǐng)域產(chǎn)生成果所需專業(yè)知識的數(shù)量和復(fù)雜性；相關(guān)性原則是指經(jīng)濟體未來能否實現(xiàn)多元化，取決于當(dāng)前掌握相關(guān)技能的情況；專業(yè)化策略適用于在了解各地科技資源稟賦的基礎(chǔ)上，為確定當(dāng)?shù)乜萍纪顿Y重點提供依據(jù)。

1 AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力比較的理論依據(jù)

目前，AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的比較研究包括3類。

一是AI技術(shù)和前沿的比較研究。自2017年以來，斯坦福大學(xué)發(fā)布了7期《AI指數(shù)報告》，在細(xì)分AI研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，分析中美等國家的論文等出版物指標(biāo)。2024年，世界知識產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)發(fā)布了《生成式AI的專利圖景》，在細(xì)分生成式AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，總結(jié)了各國專利申請情況。

二是AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)的比較研究。2023年，國際貨幣基金組織（IMF）首次發(fā)布了AI準(zhǔn)備指數(shù)（AIPI）,從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本和勞動力市場政策、創(chuàng)新和經(jīng)濟一體化、監(jiān)管和道德4個方面，根據(jù)豐富的宏觀結(jié)構(gòu)指標(biāo)評估了174個國家/地區(qū)的AI準(zhǔn)備水平。

三是AI對其他領(lǐng)域影響的比較研究。世界經(jīng)濟論壇通過設(shè)置指標(biāo)和調(diào)查問卷等方式研究了AI對就業(yè)、社會創(chuàng)新的影響。世界貿(mào)易組織（WTO）發(fā)布了關(guān)于《AI如何塑造國際貿(mào)易以及被國際貿(mào)易塑造》的分析報告,WIPO發(fā)布了一系列關(guān)于“人工智能對全球知識產(chǎn)權(quán)生態(tài)系統(tǒng)影響”的指南和研究。

上述文獻(xiàn)為比較中美兩國AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的差異提供了廣闊的視角和良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，尤其是對AI科研進(jìn)行了系統(tǒng)分類和評價，對社會經(jīng)濟的影響等方面的研究較為深入，但仍存在若干局限性。

一是論文總量數(shù)據(jù)難以測量中美差距。中國AI論文總量已超過美國，論文引用總量也居全球首位，但不足以說明兩國在原始創(chuàng)新方面的差距。

二是專利申請數(shù)據(jù)可能失真。專利申請過程需要公開披露技術(shù)信息，OpenAI等AI公司更傾向于通過商業(yè)秘密保護(hù)創(chuàng)新。我國申請AI專利受產(chǎn)業(yè)政策驅(qū)動等因素影響較多，如申請流程可獲得加速預(yù)審和優(yōu)先審查等政策支持。

三是AI產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有復(fù)雜性和多樣性等特點，需要開展系統(tǒng)分析。例如，AI技術(shù)為各行各業(yè)賦能，在統(tǒng)計AI企業(yè)數(shù)量、AI風(fēng)險投資、產(chǎn)業(yè)復(fù)雜度及市場占有率等情況時，需要對相關(guān)行業(yè)進(jìn)行界定和分類。因此，有必要采用新思路、新方法測量中美AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的差異。

2 中美人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的比較方法

2.1 概念和內(nèi)涵

在梳理和分析國內(nèi)外文獻(xiàn)和報告的基礎(chǔ)上，本文嘗試提出AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的概念：AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力是指國家/地區(qū)在AI相關(guān)科學(xué)、技術(shù)和生產(chǎn)方面具有隱性或可編碼的專業(yè)技術(shù)和知識，并在AI創(chuàng)新領(lǐng)域中能夠提供有競爭力的產(chǎn)品和產(chǎn)出。AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力具有以下內(nèi)涵。

第一，需要高水平的人才和科研成果提供支撐。只有具備深厚專業(yè)知識、創(chuàng)新思維和實踐能力的人才隊伍，才有可能取得高質(zhì)量科研成果、才能更好地把握時代機遇，應(yīng)對各種挑戰(zhàn)，推動產(chǎn)業(yè)向更高層次、更智能化方向邁進(jìn)。

第二，需要多維度、多層次的創(chuàng)新生態(tài)體系提供動力。該生態(tài)涵蓋從基礎(chǔ)層（算力、算法、數(shù)據(jù)）、技術(shù)層、工具層到應(yīng)用層的全鏈條，每一層都扮演著獨特角色，共同推動產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展。

第三，需要大量的風(fēng)險投資提供資金支持以及巨大的市場規(guī)模實現(xiàn)其價值。風(fēng)險投資是衡量AI初創(chuàng)企業(yè)活力的關(guān)鍵指標(biāo)，反映了市場預(yù)期和創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的活力。AI技術(shù)的核心價值在于應(yīng)用，需依托巨大的市場規(guī)模，以實現(xiàn)其價值。

2.2思路和框架結(jié)構(gòu)

中美AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力比較的思路是：以“投入—產(chǎn)出”邏輯模型作為比較研究的框架結(jié)構(gòu)，以頂尖人才、頂級論文、AI風(fēng)險投資和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為“投入”，將創(chuàng)新型企業(yè)和市場規(guī)模作為“產(chǎn)出”（圖1）。

第一，頂尖人才。

美國智庫MacroPolo從2019年開始跟蹤分析全球頂尖AI人才的來源國和就業(yè)情況，其研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性和可靠性。全球頂尖AI人才是在國際頂級會議（如神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會議NeurIPS）上能夠獲得口頭報告機會的人才。具體采用指標(biāo)包括培養(yǎng)頂尖人才的比例和吸引頂尖人才的比例。

第二，頂級論文。

美國研究機構(gòu)Zeta Alpha分析了頂級AI論文的主要來源國家及作者所屬機構(gòu)等情況。頂級AI論文是指每年引用次數(shù)最多的100篇AI論文，不僅代表了AI科研的最高水平，還指明了AI技術(shù)的發(fā)展方向。具體采用的指標(biāo)包括發(fā)表頂級AI論文的數(shù)量、發(fā)表頂級AI論文的主體情況。

第三，AI風(fēng)險投資。

經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）對全球AI風(fēng)險投資的現(xiàn)狀和趨勢進(jìn)行了分析，將AI產(chǎn)業(yè)劃分為20個大領(lǐng)域和228個小領(lǐng)域。具體采用指標(biāo)包括AI風(fēng)險投資的交易金額、AI風(fēng)險投資的交易數(shù)量、AI風(fēng)險投資的領(lǐng)域。

第四，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

IMF發(fā)布了AI準(zhǔn)備指數(shù)（AIPI），其中數(shù)字基礎(chǔ)二級指數(shù)設(shè)置由9個分指標(biāo)構(gòu)成，本文將直接采用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施二級指數(shù)。

第五，創(chuàng)新型企業(yè)。

許多機構(gòu)對AI創(chuàng)新型企業(yè)及數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，美國喬治城大學(xué)動態(tài)跟蹤和分析了各國的AI相關(guān)數(shù)據(jù)，Companies Market Cap對全球上市公司的市值進(jìn)行了統(tǒng)計排名，市場研究公司CBInsights選出100家最有前途的AI初創(chuàng)企業(yè)，并將企業(yè)類型分為基礎(chǔ)設(shè)施型、垂直型和水平型。具體采用指標(biāo)包括AI企業(yè)總量、市值較高的AI企業(yè)、最有前途的AI企業(yè)。

第六，市場規(guī)模。

Statista、Grand View Research及IDC等市場調(diào)研公司對全球AI市場、細(xì)分市場的規(guī)模、年增長率等情況進(jìn)行了預(yù)測。具體采用指標(biāo)包括市場規(guī)模的預(yù)測和年增長率情況。

3 中美人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的比較結(jié)果

中美AI產(chǎn)業(yè)在吸引頂尖人才、關(guān)鍵性科研成果數(shù)量、創(chuàng)新主體影響力、AI細(xì)分領(lǐng)域發(fā)展布局等方面差距明顯（表1）。

中美人工智能產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)新能力上存在顯著差距，具體表現(xiàn)在以下幾個方面。

一是在人才方面，美國在吸引全球頂尖AI人才上占據(jù)優(yōu)勢，而中國在人才培養(yǎng)方面進(jìn)步明顯，但人才流動仍以美國為主導(dǎo)。中國培養(yǎng)的頂尖AI人才比例從2019年的10%上升至2022年的26%，同期美國的培養(yǎng)比例從35%降至28%，顯示兩國差距有所縮小。然而，在人才就業(yè)選擇上，美國吸納了全球57%的頂尖AI人才，中國僅為12%，且中國吸引的海外頂尖人才比例較低。

二是在科研成果方面，美國在原始創(chuàng)新上優(yōu)勢明顯，且企業(yè)是科研產(chǎn)出的重要主體。2020—2022年，美國發(fā)表的頂級AI論文數(shù)量為68~78篇，中國為23~27篇。在頂級論文發(fā)表機構(gòu)中，美國科技公司占據(jù)重要地位，而中國主要依賴高校。

三是在風(fēng)險投資方面，美國在投資規(guī)模與領(lǐng)域布局上均領(lǐng)先。2012—2023年，美國累計AI風(fēng)險投資總額約為4300億美元，中國約為2400億美元。在投資領(lǐng)域，美國更傾向于醫(yī)療、生物技術(shù)、IT基礎(chǔ)設(shè)施等高復(fù)雜度行業(yè)，而中國則側(cè)重物流、批發(fā)零售等產(chǎn)業(yè)復(fù)雜度較低的領(lǐng)域(表2）。

四是在企業(yè)競爭力方面，美國在AI企業(yè)數(shù)量、市值及創(chuàng)新影響力上均顯著高于中國。2024年，美國AI企業(yè)總量為10098家，中國為2058家。在全球市值前25的AI企業(yè)中，美國有6家，中國僅有1家。此外，美國在最具潛力的AI初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量上也遙遙領(lǐng)先。

五是在市場規(guī)模方面，中美市場均呈現(xiàn)快速增長趨勢，預(yù)期樂觀。2023年，中國AI市場規(guī)模接近2130億元，預(yù)計2024—2030年復(fù)合年增長率為43.5%；美國2023年AI市場規(guī)模接近900億美元，預(yù)計2030年將超過2000億美元。

4 美國促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)措施

從歷史角度來看，美國的金融、社會文化和移民等制度安排為其在全球AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中的獨特地位奠定了堅實基礎(chǔ)。美國風(fēng)險投資體系比較健全、管理決策機制較為完善、投資收益率較高，是全球AI風(fēng)險投資最發(fā)達(dá)的國家。美國還擁有極具開放性、包容性和多元化的社會文化，為AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供了肥沃土壤。作為移民國家，美國匯聚了全世界頂尖人才，為AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供有力支撐。近年來，美國根據(jù)競爭需求和局勢變化進(jìn)行調(diào)整和適應(yīng)，具體措施如下。

第一，大力吸引和培養(yǎng)AI人才。

在簽證配額不變的情況下，優(yōu)先考慮向高薪外籍申請者發(fā)放工作簽證。美國國家科學(xué)基金會（NSF）為數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生和研究人員提供多種獎學(xué)金和資助機會,支持其數(shù)學(xué)領(lǐng)域的深入研究，鼓勵其參與科研項目和學(xué)術(shù)會議。

第二，布局AI基礎(chǔ)研究新方向。

NSF建立了國家深度推理結(jié)構(gòu)（NDIF）合作研究平臺，為美國研究人員提供訪問尖端大語言模型的途徑，揭示大模型系統(tǒng)內(nèi)部的計算原理。NSF征集人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（MFAI）項目,旨在破解AI發(fā)展面臨的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)方面的困境，為AI技術(shù)建立創(chuàng)新性和原則性的設(shè)計和分析方法，產(chǎn)生可解釋的模型，實現(xiàn)可持續(xù)、對社會負(fù)責(zé)和可信任的AI技術(shù)。

第三，采取創(chuàng)新的AI科研組織模式。

建立美國人工智能研究院，采用“小核心、大協(xié)作”的模式，涵蓋世界頂尖高校和企業(yè)。定期組織跨界合作，開展學(xué)術(shù)交流和成果分享，優(yōu)化資源配置，提高整體研發(fā)效率。開辟多元化的資金支持渠道，明確知識產(chǎn)權(quán)制度，為研究成果轉(zhuǎn)化提供保障。

第四，營造良好的AI生態(tài)環(huán)境。

關(guān)注國際合作在AI監(jiān)管中的作用，與其盟友共同制定AI治理框架，建立和維護(hù)符合美國價值觀和利益的國際秩序。關(guān)注AI相關(guān)政策的評估與制定。例如，分析AI私營部門的優(yōu)勢與風(fēng)險，評估AI基礎(chǔ)設(shè)施的性能。不僅關(guān)注AI在軍事層面的應(yīng)用價值，還關(guān)注AI在公共安全、基礎(chǔ)設(shè)施管理和數(shù)據(jù)分析等多個領(lǐng)域的社會效益。

第五，重視AI相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

美國正在通過加快建設(shè)數(shù)據(jù)中心、簡化許可流程、采取公私合作等多種方式，確保AI技術(shù)能負(fù)責(zé)任地發(fā)展。同時，美國加強能源基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為訓(xùn)練AI大模型提供電力保障，鞏固其在AI領(lǐng)域的主導(dǎo)地位。

5 啟示和建議

第一，提高對頂級AI人才的吸引力。

一是依托人工智能國家實驗室體系和重大項目部署、國家高層次人才計劃、海外引才計劃和地方專項人才計劃，積極引進(jìn)優(yōu)秀青年人才。

二是依托人工智能國際會議、論壇、展覽等活動，推動全球人才技術(shù)交流。

三是在AI領(lǐng)域探索建立更多聚焦原始創(chuàng)新、鼓勵自由探索、具有公益屬性的新型資助方式，為符合條件的國內(nèi)外科研人員提供長期支持。

第二，加強AI基礎(chǔ)研究布局。

一是強化基礎(chǔ)研究系統(tǒng)布局，加大支持力度，強化對AI新技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)的跟蹤研究。

二是在理論與技術(shù)瓶頸研究、特定領(lǐng)域應(yīng)用研究、數(shù)據(jù)智能研發(fā)等方面深入推進(jìn)，為下一代AI技術(shù)發(fā)展和行業(yè)應(yīng)用提供參考。

第三，建立跨學(xué)科和跨領(lǐng)域的新型AI科研生態(tài)。

一是建立新型AI研究院,快速推動理論研究與實際應(yīng)用的結(jié)合。

二是深入推進(jìn)產(chǎn)科教融合，以一所或多所高校為核心，匯聚跨領(lǐng)域的學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)伙伴，定期組織學(xué)術(shù)交流和成果分享。

三是加強政府、企業(yè)及非營利機構(gòu)對新型AI研究院的資金投入，形成多元化的投資模式。

第四，加速推進(jìn)AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

一是依托國家新一代AI創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，探索提供面向AI重大應(yīng)用場景、大模型訓(xùn)練所需要的大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

二是鼓勵科技領(lǐng)軍企業(yè)探索構(gòu)建涵蓋硬件、軟件、算法、模型和應(yīng)用的開源開放體系，強化基礎(chǔ)要素支撐。

三是推動數(shù)據(jù)和算力的科技創(chuàng)新，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源分類分級開放共享。

本文來源于《中國科技人才》2025(5)。楊娟，中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院副研究員。文章觀點不代表主辦機構(gòu)立場。

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