中國AI能否實現對美國的彎道超車？願望很美好，現實很骨感

近日，牛津大學未來學院的一份報告《解碼中國AI夢》，考察了中國人工智慧的戰略和背景，綜合硬體、數據、人才、演算法和產業等核心驅動力，提出「國家AI潛力指數」，對比中美後發現中國當前AI實力約為美國的一半，除了數據，在其他方面均處於落後水平。

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這份研究認為，除了中國數據量更大以外，中國在其他領域依然大幅度落後於美國。這並不令人驚訝。在討論彎道超車時，我們需要清楚，彎道超車是歷史上的偶發現象，很多時候並非單一國家的努力就能夠實現的。而所謂彎道超車中的核心是「彎道」，一般被認為是新興領域。要在新興領域超車，需要考慮幾個方面：1，可以動員並被投入到新興領域的資源；2，潛在動員資源的方式；3，資源的組織效率。

就第一點來看，中國和美國目前根本就不是一個量級的對手，美國可以動員全世界的優質資源，而中國還只能動員國內的資源，這兩者體現在人才以及由人才導致的演算法差異。所謂「美國主導的世界秩序」這句話背後的含義是目前整個世界的秩序大部分是圍繞著美國為中心的體系運行的。這點筆者之前已多次說過，再次不再贅述。

紐約的繁榮背後是全世界優質資源地匯聚

第二點是動員資源的方式。其實有三種手段：軍事掠奪、利潤驅動和文化吸引。但是與第一點相關，美國控制著世界秩序，這意味著美國擁有先天的優勢地位。不論是哪個領域，美國都保持著相對於歐洲、中國、日本和俄國的優勢。結構總是在自我加強，這點我們不能沒有太多辦法。

麻省理工

谷歌公司

第三點，中國的程序員需要996的高強度加班才能保持與美國程序員接近的產出，這其實以及非常不容易了。除此之外，中國企業的管理水平也與美國企業有著巨大的差距。我們應該看到，美國企業也有辦公室政治，也有人情世故，但是這是被嚴格控制在利潤和公司以及更廣泛的法治環境之下的，中國企業能做到這點的依然不多。中國企業以及社會的信息仍然比較閉塞，沒有達到自由流動的水平，這會在未來制約中國持續創新的潛力。從整個社會化的進程來看，中國現有的社會化體系效率依然要遠遠低於美國，未來也不太可能出現超車的可能性。受到自身以及外界的影響，中國企業的效率整體依然不如美國，這些都是我們面臨的整個結構性的問題，短時間很難改變。

中國程序員的高強度工作背後其實是社會整體效率偏低（圖片來源於網易）

所以，即便是在人工智慧這個尚屬較為新興的領域內，中國實現超車的可能性並不大。中國面臨的環境依然是美國主導的全球秩序帶來的美國目前沒有衰弱的驚人動員能力，中國現在談論「超車」的問題仍然為時尚早，「緊跟」和「深度學習」是中國目前最好的策略，以此逐步提高自身的效率，為未來具備「超車」的可能性奠定基礎。

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