在过去几个月里，有关李开复对中国人工智能形势判断的报道标题有一个细微的转变，从“中国有望成为AI世界的中坚力量”、“AI革命可能把世界分为中美两大阵营”，到“中国AI在未来将超越美国”。而在今年5月的一篇新闻报道中，他已经为这场“超车”确定了时间：“中国AI未来5年将赶上美国”。
被称为“中国AI三大教父之一”的李开复在计算机科学、科技企业和风险投资等领域都有丰富经验，而他把对全球AI发展的预测写进了即将出版的新书，书名为《人工智能超级大国：中国、硅谷和世界政治经济新秩序》。
显然，在他的这个“新秩序”中，中国的角色极为重要。
2015年5月，中国在国务院的《中国制造2025》报告中，首次提出“加快发展智能制造装备和产品”。2017年3月，“人工智能”首次被写入政府工作报告。同年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确指出到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为“世界主要人工智能创新中心”。在此期间与之后，还有多项政策规定提到了与人工智能相关的计划。
人工智能在中国发展战略中的上升轨迹清晰可见，它也完全有可能让中国在第四次工业革命这个赛道上实现“弯道超车”的抱负。现在的问题是，中国在AI领域到底存在什么样的潜力和挑战。
前不久，在世界经济论坛举办的一场第四次工业革命研讨会上，中国与全球AI其他领导者成为议程上的主要话题。参会嘉宾讨论认为：中国和美国未来将主导弱人工智能（ANI）领域，而中国在算法训练数据量方面拥有相对优势。此外，中国还有大量工程师、良好的创业生态和有效的政府监管，有利于其成为世界领先的AI创新中心。
在这些优势中，一个不可忽视的因素是“人口”。根据中国互联网信息中心的统计，截至去年12月，中国的网民规模已达7.72亿，互联网普及率为55.8%。这庞大的人口基数为移动支付、网络娱乐、线上政务等网络相关产业提供了巨大的规模优势。比如，中国的移动支付用户在今年1月底达到5.27亿，交易规模居全球第一。
互联网和移动应用的繁盛直接促进了数据产量。据工业和信息化部的数据，目前中国数据量的年均增速超过50%，预计到2020年时数据总量将占全球数据总量的20%，“成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一”。
对人工智能来说，数据是关键部分，因为我们可以教会一个神经网络在没有人力参与的情况下继续学习，但没有数据的话，它就无法训练算法、确定模型了。单从这一点来看，中国享受到了人口红利的“额外价值”。
不过，中国的数据体量并未被认可为一种“绝对优势”。牛津大学未来人类研究所的杰弗里·丁在《解码中国的AI梦》一文中表示，中国目前领先于美国的人工智能指标只有访问数据量，而这些数据都是中国境内收集的数据，因此它的覆盖面仍然有限。
中国人工智能领域一个被广泛认可的挑战在于人才的缺乏。总体来看，中国现有的AI人才资源存在巨大缺口。根据领英的一份大数据报告，截至2017年一季度，全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国以85万的数量雄踞榜首，而中国在这个领域的专业技术人才总数仅逾5万，排在全球第七位。此外，国际人工智能协会（AAAI）在27年间评选出的208位院士中，中国籍院士仅为4人。
中国也已经看到这一差距。一方面，中国企业和机构加入了全球“抢人战”，希望从海外挖掘到资深人才。据领英的这份报告，目前中国有海外经历的AI人才数量占9%，其中四成为从美国流入/回流的人才。
另一方面，内部人才供应也在加强。北京大学自2004年即开设了全国第一个AI本科课程，到目前教育部已经正式批准36所高校设立“智能科学与技术”本科专业。市场对人才的需求，直接推动了AI领域求职者数量每年以翻倍的速度增长。
中国在吸引海外人才的同时，本国也不断有人才流向海外。而基础人才的培养和供应无法立即满足高端领域的人力缺口，因此，缺乏AI人才的问题没有短期答案。
“人口基数”此时又能发挥作用。在教育界一股“AI热潮”的席卷之下，各阶段的学生都开始接触相关知识。从第一本中学人工智能教材，到各地小学的AI空间和兴趣课堂，甚至是幼儿园中增设的AI启蒙教育，长远来看，这些努力将为未来中国的AI行业输送人才。
上述两点其实典型地代表了AI在中国的发展现状。当你仔细审视中国在AI领域的所有潜力与挑战时，就会发现其优势中或多或少存在大热行业急进心理而带来的“泡沫”，而其面临的困难将以集中资源的投入或长期规划而得到克服。由此可见，“中国已成AI世界领导者”或者“中国的AI实际水平不到美国一半”等说法均有一叶障目的可能性。
如果我们换一种思路，在谈到问题时，为什么我们的方向总是局限于“领先/落后”的二元选项？为什么这个新世界秩序中的角色一定是“领导者/被领导者”，而非“协调者/伙伴/参与者”等等？或者，我们更应该思考的是，在AI时代我们想要一种怎样的世界秩序。
作者：Karen Liu
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责编：张智
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