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中美欧人工智能发展现状比较分析

2021年1月25日，美国信息技术与创新基金会发布《谁在赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？》 报告，从投资、人才、研究、硬件、应用、数据多个维度，系统对比中、美、欧人工智能发展现状，最终得出结论称，美国当前依然保持着世界人工智能发展总体领先地位，中国在一些重要领域与美国的差距缩小，欧盟在三者中相对落后。

一、背景及比较方法

人工智能是促进经济、安全和社会发展的基础性技术。在人工智能研发与应用领域处于领先地位的国家，将掌握该技术的未来，并获得竞争力的大幅提升，而落后的国家则可能在关键行业失去竞争优势。因此，世界主要国家当前都争相推进人工智能发展，其中30多个国家还专门制定了本国人工智能发展战略。许多国家在人工智能发展上取得了引人瞩目的进步，比如，印度人工智能人才数量快速增加，以色列人工智能领域人均私营投资额达到较高水平，澳大利亚深度学习领域的论文发表数量大幅攀升。鉴于美国、中国、欧盟人工智能整体实力高于其他国家，报告基于投资、人才、研究、硬件、应用、数据 六类31个指标，对这3个国家/地区的人工智能发展现状进行了详细比较。报告将31个指标视为一个总分100分的评分体系，给每个指标确定了一个权重分值（1～5分），然后按比例计算出美、中、欧在这一指标上的具体得分。考虑到劳动力规模对结果的影响，报告对每一指标都分别计算绝对值和按劳动力规模调整值。

二、主要结论

经评估，在100分的总分中，美国得分44.6（经劳动力规模调整后为58.0），在人工智能投资、人才、研究和硬件4类指标中处于总体领先地位；中国得分32.0（经劳动力规模调整后为17.8），在应用和数据2类指标中处于领先地位；欧盟得分23.3（经劳动力规模调整后为24.2），仅在人才类个别指标上表现较好，没有突出的大类指标领先优势。此外，美、中、欧人工智能发展有一个重要趋势：中国在超过半数指标中，缩小了与美国的差距或扩大了自身的领先优势，欧盟只在略多于1/4的指标中取得进步，意味着美国在近3/4的指标中维持或扩大了对欧盟的优势。美国继续保持人工智能发展总体领先地位。 尽管中国在有关指标上也取得了进步，但美国的总体领先优势仍然小幅提升。投资类指标方面，美国在风险投资、私募股权融资等权重较大的指标上表现出色，比如，美国拥有中、欧不可同日而语的人工智能初创企业数量，这些初创企业在2019年筹集的风险资金和私募基金比中国多出80亿美元。人才类指标方面，截至2018年的数据显示，美国的顶级人工智能研究人员数量、顶级人工智能研究人员从事教育行业的比例显著高于中、欧。研究类指标方面，2019年美国软件和计算机服务公司的研发支出是中、欧这一数值总和的3倍；美国人工智能研究的平均质量仍然高于中、欧。硬件类指标方面，世界15大半导体销售公司中，超过半数在美国；美国人工智能芯片设计公司的数量仍然遥遥领先于中、欧。欧盟人工智能发展相对美国总体上落后但个别指标略有进步。 研究类指标方面，欧盟软件和计算机服务公司的研发支出仍与美国差距巨大；2018年欧盟人工智能论文质量有所提升，美国则有所下降。投资类指标方面，欧盟人工智能公司获得的投资继续大幅落后于美国，在融资交易数量、人工智能公司收购数量、筹集资金超过100万美元的人工智能公司数量上，与美国的差距进一步拉大。但2016至2019年，欧盟人工智能企业筹集的风险资金和私募融资相对美国筹集融资的百分比已从13%提高到22%。此外，由于欧盟的诸多指标数据严重依赖于英国的发展，英国脱欧将在绝对水平和人均水平上削弱欧盟的人工智能实力。

三、对美欧建议

美国应实施更积极主动的人工智能发展策略。一是加强人工智能人才建设。 向国家科学基金会拨款，加强对人工智能研究的资助和奖励，主要补助承诺在学术界坚守一定期限的大学教授；为人工智能专业学生提供更多奖学金，壮大国内人工智能人才队伍；通过提高H-1B签证（专业岗位外国公民在美临时工作签证）颁发上限等措施，吸引世界顶尖人工智能人才赴美工作。二是促进研发。 提高研发税收抵免率，缩小与世界其他国家的差距，比如中国的研发税收补贴是美国的2.7倍。三是加快人工智能部署。 加大力度采用人工智能；确保联邦数据隐私立法不会限制数据采集和人工智能应用。四是推进联盟合作。G7集团2020年6月创建“全球人工智能伙伴关系”（GPAI），致力于促进成员国之间的人工智能前沿技术研究与应用合作。美国作为成员国之一，应确保该机制加强成员国之间的联合，更好地与中国竞争，而不是走上对人工智能发展实施过多监管的欧盟道路。GPAI成员国也应发展共享数据库，合作应对人工智能系统可靠性评估等挑战，并利用一系列国际奖赛促进造福公众的人工智能系统发展。欧盟应改变监管体系以促进人工智能创新。一是放松对人工智能发展的监管限制。 欧盟及其成员国面临的最大挑战在于，欧洲人普遍惧怕、限制而不是欢迎和促进人工智能技术发展，因此，欧盟至今仍在推行限制数据收集和使用的《通用数据保护条例》；2020年11月刚刚出台的《数据治理法》，在提出允许个人捐赠数据、创建欧洲数据创新委员会、鼓励公共部门数据再利用等措施利好人工智能发展的同时，也提出限制商业敏感数据传输等措施，一定程度抑制了全球合作。二是提高研发税收激励，改善欧盟软件和计算机服务公司研发支出较低的现状。 三是进一步发展公立研究所，帮助企业引入新的或者显著改进的服务。四是通过公私合作增加高性能计算中心的数量，可参照美国马萨诸塞州政府与大学、企业合作创建马萨诸塞州格林高性能计算中心的成功经验。

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重温杨叔子院士智能制造里程碑论文的感悟

2022年11月4日晚，我国著名的教育家、智能制造专家，华中科技大学老校长杨叔子院士驾鹤西去，永远离开了我们。杨叔子院士不仅是我国智能制造领域的开创者，也是我国高人文素质教育的主要倡导者。大师的丰碑，将永远鼓舞我们智能制造工作者前行！

图片来源：华中科技大学

今天，我再次重温了杨叔子院士于1992年撰写的《智能制造技术与智能制造系统的发展与研究》论文 ，深深体会到杨叔子院士伟大的预见性，故撰此文，回顾这篇我国智能制造领域开山之作的精彩内容和我的学习思考。

这篇论文发表在《中国机械工程》1992年第3卷第2期，作者是杨叔子院士和丁洪教授。 丁洪教授也是我的老师，教过我们《信号处理技术》，近年来从事分布式数据库研究与产业化工作。距今虽然已过去30年，但这篇论文对智能制造技术的展望非常具有前瞻性、准确性，具有重要的指导意义。论文共分三部分：智能制造系统的研究背景与发展现状、存在的问题、研究方向与课题，逻辑清晰，言简意赅，为智能制造技术的发展指明了方向。

智能制造为什么？是什么？

论文的第一部分介绍了智能制造系统的研究背景与发展现状。

论文指出，面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求，以及各种社会因素的综合影响，制造过程的自动化程度提高面临众多问题，而通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程——智能制造技术（Intelligent Manufacturing Technology, IMT）与智能制造系统（Intelligent Manufacturing System, IMS）可以帮助我们应对挑战。制造过程的核心问题是制造智能和制造技术的智能化。

论文提出，IMT是指在制造工业的各个环节以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力活动；并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展，未来工业生产的基本特征应该是知识密集型，制造自动化的根本是决策自动化。论文指出，探讨智能制造的内涵与前景，定义制造智能的目的是通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产。

图为1995年，杨叔子与学生在一起

论文分析了CIMS（计算机集成制造系统）与IMS的关系， 指出CIMS强调企业内部物流和信息流的集成，而IMS强调更大范围内的整个制造过程的自组织能力。集成是智能的基础，而智能也将反过来推动更高水平的集成。

论文强调，国内在当时已开发出众多类型、水平各异的面向制造过程中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”，而面向制造环境的全面智能化研究工作刚刚起步。

论文指出，杨叔子院士团队在国家自然科学基金委员会1988年组织的“机械制造的未来”研讨会上首次探讨了“智能制造”的研究问题，并密切关注国际研究动态。

论文的第一部分最后强调，智能制造是21世纪的制造技术，作为其特征的双I（Integration & Intelligence）将是21世纪制造业赖以行进的基本轨道。智能制造是从信息时代走向智能时代面临的重要任务。

智能制造的三个核心要素

在论文的第二部分，杨叔子院士指出，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术（包括生产系统）、人（包括间接影响生产过程的社会群体）和经济（包括市场竞争和社会竞争）三方面因素的制约。

论文指出，从技术角度来看，推进智能制造需要解决的突出问题是产品和技术的规范化、标准化和通用化，信息自动交换形式与接口，以及制造智能共享等。

论文提出，从人的因素来看，企业各方面的专家应当充分协同，并行工作；知识的表达应当存在多种层次和多种类型，便于理解和应用；人的因素对现代生产的自动化程度有着关键作用。从经济因素来看，IMS系统强调全面提高制造过程的生产和经济效益，帮助企业提高市场竞争能力。发达国家普遍存在劳动力成本昂贵的问题，缺乏熟练工人和技术人员，但IMS系统的应用将使得发达国家不再依赖发展中国家的廉价劳动力。因此，我国要开发出具有自身特色的IMS，方能在21世纪制造业的竞争中争得更多的机会。这段论述体现出杨叔子院士早在三十年前，就意识到推进智能制造是我国提高制造业国际竞争力的必由之路。

论文特别提到开发企业的“销售智能”，这体现出杨叔子院士非常强调智能制造要帮助企业解决实际问题，为企业创造效益。

智能制造的研究方向与课题

论文的第三部分系统介绍了智能制造与系统的研究方向与课题，包括智能制造系统理论基础与设计技术、制造智能理论及处理技术、智能制造单元技术的集成、知识库系统与网络技术、智能机器的设计，以及制造中人 的因素六个方面。

论文指出，IMS强调面向整个制造过程的系统和各个环节的智能化，有必要研究IMS的设计策略和开发环境（包括开发语言、操作系统和开发工具等）。

论文特别强调智能制造单元技术的集成，具体包括并行智能设计，生产过程的智能调度、规划、仿真与优化，产品质量信息的智能处理系统，制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制，以及生产与经营管理的智能决策系统。

图为20世纪90年代初在实验室指导研究生

在智能机器的设计方面，论文特别强调，智能机器人将在IMS中占有重要的地位，主要体现在机器的视觉和机器人控制两个方面，还需要研究机器自学习与自维护技术。

论文最后特别强调，要深入研究制造中人的因素。包括人-系统柔性交互技术；未来制造环境的设计，研究人在未来制造环境中的地位和作用，以及未来舒适友好的制造环境的设计；人才培养与教学系统，研究面向IMT&IMS的人才培养计划，研制教学示范系统。

重温大师之作的感悟

杨叔子院士这篇重要论文对智能制造领域的发展背景和技术发展方向，以及推进智能制造对我国制造业提升国际竞争力的战略价值进行了深入论述，对我国制造业发展和智能制造推进具有里程碑意义。

事实上，我国从2001年加入WTO到2010年成为全球制造业第一大国，再到近年来在轨道交通、新能源、新能源汽车、家电、通信等诸多领域勇冠全球，智能制造技术的应用发挥了极其重要的作用。从2015年开始，我国全面推进智能制造示范工程，“十四五”规划将智能制造作为我国制造业转型升级，建设制造强国、质量强国的主攻方向，这充分体现出杨叔子院士的远见卓识。

e-works一直认为，智能制造是一个复杂的系统工程。智能制造不仅是生产制造环节的智能化，而是整个制造业价值链的智能化；不仅是单一制造企业的智能化，更是整个供应链上下游企业之间协同的智能化。这一点，在杨叔子院士三十年前的论文中就已经明确指出。

推进智能制造，集成是需要解决的核心问题。 在二十年的智能制造服务实践中，e-works一直强调，制造企业还存在信息孤岛、自动化孤岛、信息系统与自动化系统的断层，甚至云孤岛和多学科设计之间的孤岛等问题。这个问题在杨叔子院士三十年前的文章中就已明确指出，足见大师的前瞻性。 正是为了解决智能制造相关软件的集成和互操作问题，国际标准化组织经过多年不断完善，提出了STEP(Standard for the Exchange of Product Model Data)标准。此外，OPC UA标准也有利于打通信息系统与自动化系统的断层，实现IT/OT融合。

时至今日，我们仍然不断强调，制造企业需要注重产品的三化，即标准化、系列化、模块化，要注重设计成果的重用。这方面，杨叔子院士在论文中也进行了阐述。

杨叔子院士在论文中强调要重点研究并行智能设计；生产过程的智能调度、规划、仿真与优化；产品质量信息的智能处理系统；制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制；以及生产与经营管理的智能决策系统。事实上，多学科仿真与优化、基于模型的系统工程（MBSE），制造资源的优化调度与APS系统的应用，基于物联网和人工智能的设备远程监控与预测性维护，AI质检以及基于数据驱动的智能决策，正是当前智能制造领域研究与应用的热点。

在智能制造推进过程中，还存在诸多误区，例如片面强调全自动化，追求“黑灯工厂”，而忽视人的要素。 实际上，绝大多数制造企业的生产模式都是小批量、多品种，需要生产多种变型产品，因此，推进人机结合的柔性自动化才是真正可行的解决方案。推进智能制造的目的是帮助企业，乃至产业链提升市场竞争力，不能单纯强调技术的先进性。先进性与实效性相结合，注重人的能动作用，积聚经验与知识，实现持续改进，才是智能制造的成功之道。这方面，在杨叔子院士的论文中也进行了阐述。

对于智能机器人的应用，杨叔子院士这篇论文的展望非常具有远见。 近年来，我国智能机器人产业蓬勃发展，协作机器人、并联机器人、AGV应用广泛，多机器人协作，集成机器视觉的智能机器人在零件无序抓取，在风电叶片和飞机机身打磨等前沿应用取得明显成效，基于智能机器人集成应用的非标自动化产线集成商发展迅速，有力支撑了我国锂电、光伏等行业的蓬勃发展。

杨叔子院士的论文强调推进智能制造的人才培养 ，在这方面，e-works已开展了长期实践，每年都举行上百场过线上线下的专业培训，还发布了智能制造在线学院，现有100多门专业课程，积聚了众多来自学术界、工业界和智能制造产业界的专家视频讲座课件和海量的智能制造资料，50多家行业龙头企业已将e-works在线学院作为企业内部培养智能制造专业人才的在线平台。

正如杨叔子院士在论文中指出，智能制造系统要考虑技术、人和经济三大要素。 推进智能制造需要构建健康和谐的生态系统，工业软件、工业自动化、IT产品供应商和咨询服务机构应当深入合作，帮助制造企业打造互联、透明的工厂，实现人与机器的高效协同，工厂设备的高效运作，按期交付成本合理、质量合格的产品，实现供应链上下游企业的紧密协作，更好地满足客户多样化、个性化的需求，帮助制造企业构建差异化竞争优势，实现可持续发展。

在我个人成长和事业发展的历程中，有幸得到过杨叔子院士的指导，令我毕生受益。 杨叔子院士倡导大学生的人文素质教育也深深影响了我，鼓舞我走上研发工业软件，传播智能制造知识，打造智能制造交流与协作平台，为制造企业提供智能制造专业服务的事业发展之路。

谨以此文表达对杨叔子院士的深切怀念，向大师致敬！