对比中美人工智能研究水准：中国如何培育人工智能发展动能？

导读

对比中美人工智能领域的研究水准，中国的基础研究和一流学术产品产出相对不足。顶尖学者的欠缺与研究人员的外流阻碍着中国AI前进的脚步。对此，中国已经在政策制定和财政支出层面上企图解决这些问题，下一步中国应该更多考虑培养和吸引AI基础研究人才。



正文

一．中美AI研究机构水平与人才储备对比

（一）机构水平：
美国智库保尔森基金会以被顶尖人工智能会议收录论文为标准，评选出全球最佳AI高校和机构，在排名前十五的名单中，2014年仅清华大学入选（第二名）；到了2018年，中国有包括清华大学（第二名）、北京大学（第五名）、中科院（第十二名）、南京大学（第十四名）在内的四所高校入围。尽管中国的高校机构在AI研究领域进步明显，但没有对比就没有伤害，在全球前十五名最佳AI高校和机构名单中，来自美国的研究机构占据榜单的半壁江山，包括卡内基大学（第一名）、斯坦福大学、康奈尔大学、MIT等。
（二）人才储备：
根据美国智库安全新兴技术研究中心（CSET）的数据，在美国就业的大多数计算机科学家和电气工程师都是移民，占硅谷就业人数的三分之二。美国高校中，计算机科学和电气工程专业有超过三分之二的外籍研究生。保尔森基金会的研究显示，美国AI研究人员中的29%在中国取得本科学位，但他们在美国完成研究生学位后大多留在了美国工作（56%），中国是美国顶级AI研究人员的最大来源国。
清华大学的研究显示，截至2017年底，中国的人工智能人才高达18232人，在全球范围内位列第二，仅次于美国（28536人）。就“顶尖”人工智能人才而言，中国位列世界第8位，与美国的5518人相比中国仅有977人。此外，根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的报告，中国AI就业者的24.2%有海外留学经历。
通过对比，不难发现，美国的人工智能优势得益于国际人才的引进，事实上美国的AI发展对外籍学者和研究人员具有一定的依赖性，且中国是美国顶级AI研究人员的最大来源国。领英公司的报告显示，中国高科技行业的海归人才回流率持续上升。吸引和留住人才的竞争将决定人工智能发展的未来。
二．培育AI发展动能：中国政府的对策

在培养AI人才方面，中国教育部2018年4月发布《高等学校人工智能创新行动计划》，并提出到2030年，将中国高校建设成为“全球主要人工智能创新中心建设的核心力量”。截至2019年年中，中国有196所大学设立了大数据与数据科学专业，101所大学开设了机器人工程专业，96所大学引进了智能科学与技术这一新专业。
在支持科研方面，AI领域的公共投入也在不断扩大。根据“国家自然科学基金会研究基金”和“国家重点研发计划”这两个重要科技项目的数据，CSET统计得出，中国每年在AI基础领域的投资大约占总科研投资的1%到3%，AI技术应用、落地领域的投资占总数的3%到10%。这一结果也与中国地方政府的发展方向相一致，尽管国家计划要求实现商业应用和基础研究的双重突破，但这些地方政府项目迄今为止仍然主要集中在推动特定的AI应用项目，而不是推进AI基础研究项目。
三．结论

第一，最近五年来，中国的科研机构在全球人工智能学界的排名连年攀升，重视基础研究领域的学术产出应该成为这些机构未来的发展方向。
第二，虽然中国培养出的STEM本科毕业生比美国数量多，但是大多数人前往美国深造并且留下工作。中国应该思考如何更好地吸引和留住高水平的AI人才，重点考虑培养和吸引AI基础研究人才。
第三，在AI基础研究领域，美国相较于中国具有明显的优势，而中国（无论是中央政府还是地方政府）在这方面的公共资金投入依然不足，流向AI应用项目的公共资金高于AI基础研究项目，要使中国的人工智能走得更远，应加大对AI基础研究领域的公共资金投入。
参考文献：

[1]Interface News. (2019.5). The China New Generation Artificial Intelligence Development Strategic Research Academy released two heavyweight reports.

https://xw.qq.com/partner/wcsbzst/20190518A0EB05/20190518A0EB0500?ADTA G=undefined& pgvref=undefined.

[2] American Institute of Physics.(2018).Rapid Rise of China’s STEM Workforce Charted by National Science Board Report.

http://www.aip.org

[3]Center for security and emerging technology.(2020). The Question of Comparative Advantage in Artificial Intelligence.

https://cset.georgetown.edu/research/the-question-of-comparative-advantage-in-artificial-intelligence-enduring-strengths-and-emerging-challenges-for-the-united-states/

[4] MacroPolo.(2020). ChinAI: Building and Stumbling Blocks For China’s AI Ambitions

https://macropolo.org/digital-projects/chinai/chinai-intro/

（作者：赵石添月）