中國網(wǎng)/中國發(fā)展門戶網(wǎng)訊 在日益數(shù)字化的時代，人工智能作為下一代技術(shù)被認為有望徹底改變?nèi)祟惿鐣D像分類、語音識別、對話生成、自動駕駛等相關(guān)領(lǐng)域正在迎來爆發(fā)式增長。鑒于人工智能對未來社會秩序的深遠影響，美國和中國等世界主要國家都在投入大量資源來開發(fā)和利用這項技術(shù)。中國目前在人工智能領(lǐng)域的論文和專利產(chǎn)出數(shù)量上處于領(lǐng)先地位，而美國在該領(lǐng)域的技術(shù)突破、企業(yè)活躍度和風險投資規(guī)模等方面保持優(yōu)勢。

2022年11月，美國OpenAI公司的聊天生成式預訓練變換模型ChatGPT上線后，一周內(nèi)用戶數(shù)量突破100萬人，2個月內(nèi)用戶數(shù)量突破1億人，引發(fā)行業(yè)震動。這同時也給中國人工智能產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者敲響了警鐘，引發(fā)了關(guān)于為什么此類顛覆式創(chuàng)新沒有誕生在中國的討論，以及中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)差距的深入思考。一些國內(nèi)專家認為，中國在人工智能大模型領(lǐng)域起碼落后美國2—3年。此外，中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展很大程度上依賴于美國的芯片和開發(fā)框架等基礎(chǔ)技術(shù)，例如，TensorFlow和PyTorch這兩大開源機器學習框架在中國的市場份額達到85%以上，而人工智能基礎(chǔ)算法的專利也主要掌握在美國企業(yè)手中。

為了比較中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)的差異，基于過去5年在中國和美國提交的124026件人工智能授權(quán)發(fā)明專利數(shù)據(jù)，筆者構(gòu)建了一個綜合考慮專利數(shù)量和其他特征的多維度指標，并據(jù)此定義了中美兩國人工智能領(lǐng)域的前十大企業(yè)。對這2組企業(yè)的進一步比較分析表明，盡管中國和美國在人工智能這一關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域都被認為是領(lǐng)先國家，但中美兩國的頭部企業(yè)在技術(shù)影響力、布局及研發(fā)合作方面存在顯著差異。這些差異為中國人工智能產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展提供了有效啟示，并突顯了中美兩國在人工智能領(lǐng)域開展更多優(yōu)勢互補型合作的重要性。

識別中美兩國人工智能頭部企業(yè)

為了比較中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)的差異，本文從企業(yè)專利和論文入手，分析了中美兩國人工智能頭部企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新情況。專利和論文是衡量企業(yè)研發(fā)活動和創(chuàng)新能力的2個重要指標：專利反映了企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)保護方面的成就，而論文體現(xiàn)了企業(yè)在學術(shù)研究和理論探索方面的深度；專利更側(cè)重于技術(shù)的應用和商業(yè)化潛力，而論文則側(cè)重于基礎(chǔ)研究和理論貢獻，這種互補性有助于揭示企業(yè)在不同層面的創(chuàng)新表現(xiàn)；專利和論文的國際數(shù)據(jù)庫較為完善，數(shù)據(jù)容易獲取和比較，這為進行跨國比較分析提供了便利。

指標構(gòu)建

為了定義中美兩國人工智能領(lǐng)域的前十大企業(yè)，首先構(gòu)建了一個基于企業(yè)過去5年內(nèi)獲得授權(quán)的人工智能發(fā)明專利的多維度指標。與單一維度指標相比，多維度指標能夠涵蓋企業(yè)在不同方面的專利表現(xiàn)，并減少單一指標可能造成的偏差。鑒于本文的核心焦點在于評估人工智能企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新實力，優(yōu)先考慮了5個關(guān)鍵維度——企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的總量、研發(fā)成果的影響力、研發(fā)成果的轉(zhuǎn)化效率、研發(fā)產(chǎn)出的市場擴展能力和研發(fā)成果受法律保護的程度。基于專利數(shù)據(jù)信息，分別選取了5個細分指標來測量上述關(guān)鍵維度并構(gòu)建綜合指標：專利總數(shù)、專利的被引證的總次數(shù)、專利的被轉(zhuǎn)化（包括轉(zhuǎn)讓、許可、質(zhì)押）總次數(shù)、專利的海外同族專利總數(shù)和專利的權(quán)利要求總數(shù)。

人工智能專利的定義來自世界知識產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）界定的62個國際專利分類（IPC）代碼和114個聯(lián)合專利分類（CPC）代碼。利用incoPat專利檢索分析平臺（https://www.incopat.com/）分別檢索中國、美國2019年1月1日—2023年4月4日期間獲得授權(quán)的包含人工智能相關(guān)IPC和CPC的發(fā)明專利，合并申請?zhí)柡螳@得了來自美國的62201件專利和來自中國的61825件專利。本文選擇分析過去5年專利數(shù)據(jù)的主要原因是人工智能技術(shù)的快速迭代性。隨著技術(shù)的迅猛發(fā)展，較早申請的專利可能已經(jīng)過時，甚至失效。中美兩國2019年1月1日—2023年4月4日（本文的樣本時間）獲得授權(quán)的人工智能發(fā)明專利中，僅有3.3%的專利失效，而2014—2018年專利的失效率則顯著提高，達到了23.3%。專利失效一般是由于專利權(quán)人未繳納年費、專利權(quán)人提前終止或?qū)＠赐ㄟ^審查。因此，失效的專利無法代表當前產(chǎn)業(yè)中的前沿技術(shù)，對企業(yè)和國家提升科技競爭力的作用也有限。相較于分析更長時間內(nèi)的專利數(shù)據(jù)，分析過去5年的專利數(shù)據(jù)更能揭示當前中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)的差異。

在對企業(yè)進行排序時，合作性質(zhì)的專利按合作主體比例分配。例如，2個單位合作的專利每個單位將各占0.5。5個專利維度首先被賦予了相同的權(quán)重；根據(jù)加權(quán)后的綜合指標，可以對樣本內(nèi)中美兩國所有企業(yè)進行排序。作為穩(wěn)健性檢驗，也考慮了對指標賦予不同權(quán)重的情況。由于在使用專利數(shù)據(jù)測度企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效時，專利數(shù)量和引證情況是較常見的2個指標，對其賦予了更高的權(quán)重：這2個指標的權(quán)重從之前的0.2增加到0.25，其他3個指標的權(quán)重從0.2下降到0.167。但新的排序結(jié)果與相同權(quán)重下的排序結(jié)果幾乎一致。

中美前十大人工智能企業(yè)

基于上述方法并對不同維度賦予相同權(quán)重，辨識出中美前十大人工智能企業(yè)樣本。表1列出了中美兩國綜合排序最靠前的10家人工智能企業(yè)。中國的頭部企業(yè)包括騰訊、百度、螞蟻和華為等，美國的領(lǐng)先企業(yè)包括IBM、微軟、谷歌和英特爾等。其中，浪潮集團雖然在人工智能發(fā)明專利總數(shù)上位列中國企業(yè)第1位，但綜合考慮專利的其他特征后該公司的排名降為第10位。

此外，中國人工智能頭部企業(yè)在其他4個專利維度上的表現(xiàn)也落后于美國頭部企業(yè)，這體現(xiàn)出中國人工智能企業(yè)在國際專利布局、專利保護、專利技術(shù)影響力和技術(shù)轉(zhuǎn)化應用方面存在進步的空間。

中美前十大人工智能企業(yè)的專利技術(shù)與科研合作分析

企業(yè)專利技術(shù)共現(xiàn)分析

為了進一步探索中美兩國前十大人工智能企業(yè)在技術(shù)布局上的差異，利用VOSviewer對這2組企業(yè)的人工智能專利類別進行了共現(xiàn)分析（co-occurrence analysis）。共現(xiàn)分析被廣泛應用于發(fā)現(xiàn)文獻或?qū)＠谋緮?shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。其涉及創(chuàng)建一個可視化網(wǎng)絡，由文本主題或關(guān)鍵詞構(gòu)成網(wǎng)絡節(jié)點，節(jié)點之間的連線代表它們之間的共現(xiàn)關(guān)系，由連線的粗細表示共現(xiàn)關(guān)系的強度。在專利分析中，這一分析有助于發(fā)現(xiàn)專利樣本是否形成了某些特定領(lǐng)域的技術(shù)集群，以及技術(shù)網(wǎng)絡中特定技術(shù)領(lǐng)域的中心性。

從人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度，人工智能技術(shù)可以分為3個層面：底層——基礎(chǔ)層、中間——技術(shù)層和上層——應用層。基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，主要為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)與算力支持，包括數(shù)據(jù)平臺、傳感系統(tǒng)、算力、芯片、存儲等方面；技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點構(gòu)建技術(shù)路徑，包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺與圖像、模式識別等技術(shù)；應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，通過集成一類或多類人工智能技術(shù)，面向特定應用場景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案，涉及的領(lǐng)域有零售、金融、電商服務、安保、教育和醫(yī)療等。

圖1展現(xiàn)了中國前十大人工智能企業(yè)專利中出現(xiàn)頻率最高的前100項技術(shù)的共現(xiàn)關(guān)系；可以看到中國前十大人工智能企業(yè)的相關(guān)專利較為松散地構(gòu)成了8個技術(shù)集群。比較突出的技術(shù)集群主要圍繞識別模式的方法或裝置、冗余數(shù)據(jù)錯誤檢測或校正、故障硬件檢測或定位等技術(shù)。表2進一步匯總了出現(xiàn)頻率最高的15項技術(shù)的信息，包括它們的出現(xiàn)頻率、與之共現(xiàn)的技術(shù)總數(shù)、與其他技術(shù)共現(xiàn)的總頻率（總連接強度）。“識別模式的方法或裝置”“電子設備識別方法或裝置”和“冗余數(shù)據(jù)錯誤檢測或校正”是出現(xiàn)頻率最高的三項技術(shù)，其中“電子設備識別方法或裝置”技術(shù)的總連接強度最高，與其他技術(shù)共現(xiàn)了763次。

圖2展示了美國前十大人工智能企業(yè)專利中出現(xiàn)頻率最高的前100項技術(shù)的共現(xiàn)關(guān)系；這些企業(yè)的專利數(shù)量更多，并且形成了更為明顯的6個技術(shù)集群。除了中國企業(yè)大力布局的識別方法或裝置、語音識別和數(shù)據(jù)錯誤檢測等技術(shù)，美國企業(yè)還更多地在人工智能基礎(chǔ)層和技術(shù)層布局。例如，美國企業(yè)在處理器架構(gòu)和配置、基帶系統(tǒng)零部件、機器學習等領(lǐng)域擁有大量專利。根據(jù)表3的匯總信息，與中國的情況類似，“識別模式的方法或裝置”和“冗余數(shù)據(jù)錯誤檢測或校正”也出現(xiàn)在頻率最高的3項技術(shù)中。另外，“機器學習”出現(xiàn)的頻率排在第3位，達到1072次。“識別模式的方法或裝置”技術(shù)的總連接強度最高，與其他技術(shù)共現(xiàn)了2121次。

以上專利技術(shù)的比較分析展現(xiàn)出中美兩國人工智能頭部企業(yè)的技術(shù)發(fā)展差異。美國的頭部企業(yè)更加注重推動技術(shù)創(chuàng)新，專利數(shù)量遠為更多，并且涵蓋了更廣泛的技術(shù)類別。美國的頭部企業(yè)在處理器架構(gòu)和配置、基帶系統(tǒng)零部件、機器學習等人工智能基礎(chǔ)層和技術(shù)層領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。這表明美國企業(yè)更加側(cè)重于在人工智能的核心技術(shù)和底層設計方面取得領(lǐng)先優(yōu)勢，通過不斷創(chuàng)新來推動整個行業(yè)的進步。

相比之下，中國在人工智能技術(shù)的發(fā)展中表現(xiàn)出更強的實用性。中國企業(yè)在圖像識別、語音識別、故障硬件檢測或定位等領(lǐng)域展現(xiàn)了顯著的技術(shù)實力，這與中國在面部識別、語音識別等領(lǐng)域公認的國際領(lǐng)先地位相符合。這表明中國企業(yè)在人工智能技術(shù)落地上具有一定優(yōu)勢，但在人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)層和技術(shù)層上需要布局更多的研發(fā)工作。

企業(yè)科研合作對象分析

當前人工智能技術(shù)正處于爆發(fā)式增長期，研發(fā)合作不僅可以加速創(chuàng)新，還能通過分享資源和降低成本來提高企業(yè)的科技競爭力。鑒于企業(yè)在專利申請上進行合作并不常見，特從論文合作的角度來分析中美前十大人工智能企業(yè)的科研合作模式，并特別關(guān)注中美之間的合作。首先從inCites數(shù)據(jù)庫中檢索了上文定義的中美前十大人工智能企業(yè)過去5年在“計算機科學和人工智能”（Computer Science, and Artificial Intelligence）領(lǐng)域的所有英文學術(shù)出版物，包括期刊論文（包括綜述）和會議論文。考慮到中國企業(yè)可能發(fā)表中文論文，同時在中國知網(wǎng)上檢索了中美前十大人工智能企業(yè)過去5年在“人工智能”領(lǐng)域發(fā)表的中文學術(shù)期刊論文。

表4列出了每個企業(yè)的中英文論文總數(shù)。中國企業(yè)中，螞蟻、字節(jié)跳動、北京三快（美團）和浪潮的中文論文發(fā)表數(shù)量超過了英文論文，而其他企業(yè)的英文論文發(fā)表數(shù)量則明顯多于中文。產(chǎn)出最多人工智能論文的3家企業(yè)是騰訊、華為和百度，它們在過去5年分別產(chǎn)出了1366、1284和865篇論文。在檢索范圍內(nèi)，阿波羅智能技術(shù)公司并沒有人工智能相關(guān)論文的產(chǎn)出。在美國企業(yè)中，Emc Ip Holding同樣沒有論文產(chǎn)出，但谷歌、微軟、Meta和國際商業(yè)4家企業(yè)在過去5年都產(chǎn)出了超過1000篇人工智能領(lǐng)域論文。從總量上看，中國前十大人工智能企業(yè)在過去五年發(fā)表的人工智能論文總數(shù)約為美國前十大企業(yè)的一半。因此，盡管中國的人工智能論文總數(shù)已超過美國，但這些論文很可能更多地來自大學和科研院所而非產(chǎn)業(yè)界。

接下來，根據(jù)合作論文的頻率定義了中美人工智能頭部企業(yè)論文合作上的前十大伙伴，并特別關(guān)注中美機構(gòu)之間的合作。因為美國企業(yè)較少發(fā)表中文論文，下面的分析基于企業(yè)的英文論文數(shù)據(jù)。其中，中國的螞蟻、字節(jié)跳動、北京三快（美團）和阿波羅智能技術(shù)4家企業(yè)沒有英文論文產(chǎn)出，而國家電網(wǎng)、浪潮和格力3家企業(yè)相關(guān)論文數(shù)量較少且沒有中美合作論文。因此，表5只匯總了騰訊、百度和華為這3家企業(yè)的情況。可以看到，這3家企業(yè)的前十大人工智能領(lǐng)域論文合作伙伴幾乎都是國內(nèi)頂尖的大學或科研院所，其中中國科學院同時是這三家企業(yè)合作最多的機構(gòu)。此外，除了百度與羅格斯大學新布朗斯維克分校有著較廣泛合作外，騰訊或華為都沒有與美國機構(gòu)建立起緊密的合作關(guān)系。百度與悉尼科技大學，以及華為與悉尼大學建立了緊密的合作。另外值得注意的是，這幾家中國人工智能頭部企業(yè)的科研合作對象局限在大學或科研院所，并沒有與其他人工智能企業(yè)建立起廣泛的研究合作關(guān)系。

表6匯總了美國的微軟、英特爾、亞馬遜和蘋果4家企業(yè)的前十大人工智能領(lǐng)域論文合作伙伴。由于國際商業(yè)、谷歌、福特、高通和Meta這5家企業(yè)的前十大論文合作伙伴中沒有來自中國的機構(gòu)，它們的情況并未在表6中列出。其中，微軟和英特爾展現(xiàn)出了極強的中美科研合作。它們的主要中國合作機構(gòu)包括清華大學、北京大學、上海交通大學、中國科學院、中國科學技術(shù)大學和北京航空航天大學。對于微軟來說，它與中國機構(gòu)在人工智能領(lǐng)域的科研合作甚至可能超過了與美國本土機構(gòu)的合作。此外，表6還顯示出美國人工智能頭部企業(yè)間一定的科研合作。例如谷歌同時是亞馬遜和蘋果的前十大人工智能論文合作伙伴之一，而蘋果也與Meta也有著較廣泛的合作。

為了更好地展示中美兩國人工智能頭部企業(yè)的合作伙伴選擇之間的差異，在表5和6的基礎(chǔ)上繪制了圖3進行對比。從圖3可以看出，與美國人工智能頭部企業(yè)相比，中國企業(yè)的研發(fā)合作網(wǎng)絡更多局限在國內(nèi)頂尖大學和科研院所，應當更積極尋求跨國界的合作關(guān)系。此外，中國企業(yè)與美國同行相比的另一個差異體現(xiàn)在缺乏企業(yè)間的合作。與科研機構(gòu)相比，企業(yè)在人工智能的技術(shù)突破和創(chuàng)新中扮演著越來越重要的角色。中國的人工智能頭部企業(yè)可以通過探索企業(yè)間科研合作模式，更大程度地發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢和比較優(yōu)勢，實現(xiàn)互利共贏。

主要結(jié)論與政策啟示

主要結(jié)論

鑒于人工智能在塑造政治、經(jīng)濟和社會秩序方面的巨大潛力，世界主要國家都在大力發(fā)展這一領(lǐng)域。自2015年以來，黨中央、國務院發(fā)布了多份涉及人工智能的政策文件，其中2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將人工智能提升到了國家級戰(zhàn)略層面進行部署。美國從2013年開始部署國家層面的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，近年來更是立法提出要維護美國在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導力和世界領(lǐng)先地位。盡管中美兩國均將人工智能發(fā)展納入國家戰(zhàn)略的重點領(lǐng)域，但兩國在技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展方向上存在顯著差異。

通過對比中美兩國前十大人工智能企業(yè)，本文發(fā)現(xiàn)了這2個人工智能領(lǐng)先國家在企業(yè)技術(shù)和研究合作方面的結(jié)構(gòu)性差異。與美國的人工智能頭部企業(yè)相比，中國的頭部企業(yè)尚未在人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)層和技術(shù)層形成領(lǐng)先的技術(shù)集群，尤其在處理器架構(gòu)和機器學習等領(lǐng)域與美國存在較大差距。這一發(fā)現(xiàn)與一個普遍存在的觀點一致，即由于人工智能的開放科學性質(zhì)和快速應用優(yōu)勢，中國企業(yè)更傾向于投資圖像識別、語音識別等應用場景更明確的技術(shù)以獲得較快商業(yè)回報，而非投資具有更持久影響的基礎(chǔ)性技術(shù)。展望未來，中國企業(yè)需要加強在人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層和核心技術(shù)層的研發(fā)。

在科研合作方面，以微軟和英特爾為代表的美國人工智能頭部企業(yè)已經(jīng)與中國科研機構(gòu)建立起了非常緊密的合作，共同發(fā)表人工智能領(lǐng)域的科研論文。而以百度、騰訊、華為等公司為代表的中國頭部企業(yè)仍然主要是與國內(nèi)的大學和科研院所進行合作。此外，像谷歌、亞馬遜、蘋果和Meta這樣的美國企業(yè)雖然直接競爭，但它們?nèi)栽诳蒲泻献骶W(wǎng)絡中建立了明顯聯(lián)系。相比之下，中國前十大人工智能企業(yè)中沒有一家與國內(nèi)其他人工智能企業(yè)建立了明顯的科研合作。鑒于企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移在推動人工智能技術(shù)進步中的關(guān)鍵作用，中國企業(yè)需要培養(yǎng)更開放的合作文化，以期提高創(chuàng)新能力和競爭力。

政策啟示

對中國政府

從政策牽引的角度出發(fā)，可以從3個方面入手提升我國人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭力。

加快設立人工智能領(lǐng)域的企業(yè)專項基金或通過稅收政策激勵企業(yè)加大對基礎(chǔ)研發(fā)的投入，以支持長周期的基礎(chǔ)研發(fā)項目。通過資金支持，可以強化目前企業(yè)在人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層和技術(shù)層的薄弱環(huán)節(jié)。此外，基礎(chǔ)研發(fā)專項基金也將成為促使企業(yè)與科研院所建立更緊密合作關(guān)系的催化劑，鼓勵雙方從實際產(chǎn)業(yè)場景和實踐問題中挖掘技術(shù)邏輯和解決方案。對于在人工智能特定基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域進行研發(fā)的企業(yè)，還可以提供稅收優(yōu)惠以降低其研發(fā)成本，鼓勵企業(yè)在人工智能更基礎(chǔ)性的技術(shù)上取得突破。

從人才隊伍培養(yǎng)和建設入手，促進人工智能企業(yè)的開放與彼此合作。政府可以考慮在大學和科研院所設立工程類專業(yè)研究生學位。此舉不僅有助于培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才，還可以成為促進人工智能企業(yè)間合作的平臺。例如，美國加利福尼亞大學伯克利分校的“人工智能開放共享研究”項目就通過與Meta、微軟、谷歌、亞馬遜等企業(yè)合作研究，并將其校園內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)、代碼、結(jié)果以非獨家形式公開，以促進人工智能領(lǐng)域的開放式研究。在中國，政府同樣可以考慮通過鼓勵多家企業(yè)共同參與人工智能相關(guān)學位點建設，提供更多共享資源的機會，并間接促進企業(yè)在科學研究方面的合作。

加強中美兩國優(yōu)勢互補型合作，共同推動解決未來人類社會發(fā)展所面臨的關(guān)鍵問題。中美兩國在人工智能方面如何開展優(yōu)勢互補型合作也是發(fā)展中國人工智能產(chǎn)業(yè)需要重點考慮的問題。美國在人工智能基礎(chǔ)層和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，而中國在人工智能相關(guān)人才、數(shù)據(jù)和應用場景上也具有獨特的優(yōu)勢。中國政府可以考慮與美國政府共同設立合作研究項目，特別是在人類社會發(fā)展面臨的共同關(guān)鍵問題上進行合作，如醫(yī)療、環(huán)境、教育挑戰(zhàn)等。這些合作項目應該涵蓋政府部門、研究機構(gòu)和企業(yè)，以提升中國人工智能企業(yè)的國際化合作程度，并通過有效整合資源、人才和技術(shù)專長推進全球人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

對于美國的人工智能產(chǎn)業(yè)

持續(xù)加強人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的研究與資金投入至關(guān)重要。美國人工智能頭部企業(yè)在基礎(chǔ)技術(shù)層面擁有顯著優(yōu)勢，這為全球人工智能的發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。通過投資長期研究項目，例如量子計算與人工智能的結(jié)合，將有助于探索下一代人工智能技術(shù)的潛力，為未來技術(shù)變革提供動力。

開放式創(chuàng)新是加速技術(shù)突破的關(guān)鍵。美國人工智能頭部企業(yè)應繼續(xù)深化與學術(shù)界及同行業(yè)企業(yè)的緊密合作，共同孵化新技術(shù)。特別是在與中國企業(yè)的合作方面，美國企業(yè)可以依托其在人工智能基礎(chǔ)研究方面的深厚積累，與中國企業(yè)在人工智能應用實施方面的廣泛經(jīng)驗相結(jié)合，共同開發(fā)出滿足多樣化市場需求的解決方案。

作為人工智能領(lǐng)域的先鋒，美國企業(yè)應推廣利用人工智能技術(shù)解決全球性問題。例如，增加對能源、環(huán)境和生命健康等人類社會重大問題的研發(fā)投入，探索人工智能在解決全球性危機中的作用。

（作者：楊錫怡、周小宇，上海科技大學創(chuàng)業(yè)與管理學院；賈佳，上海科技大學圖書信息中心；汪壽陽，上海科技大學創(chuàng)業(yè)與管理學院 中國科學院預測科學研究中心 中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院。《中國科學院院刊》供稿）