美国科技界对中国人工智能的现状存在几个常见的误解，比如： 1、他们常常将海量数据的优势归因于中国人多。
2.中国竞争激烈的人工智能商业环境和技术发展是建立在盗窃知识产权的基础上的。
3.中国政府通过给予人工智能公司巨额补贴来支持它们，以保护它们免受外国竞争对手的侵害。
这些简单的理解非常粗暴，它们将中美之间的AI竞争解读为类似于零和游戏的AI霸权竞争。
本文是李开复博士在《纽约时报》发表的专栏文章。
理清上述误区后，提出一个新的视角：事实上，两国可以通过取长补短来提高获胜的机会，并以跨文化学习为契机，共同推动改善人类生活的全球人工智能项目。
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以下为中文译文。
原标题：中国人工智能的发展给美国带来什么启示？ （关于人工智能，中国可以教给美国什么）每一项技术的发展都必须经历探索期和应用期。
在探索期间，科学家们在实验室进行核心科学研究，实现技术突破，推动整个研究领域向前发展。
在应用期，相关技术已经实用化，开始从实验室走向现实世界。
在过去的十年里，我亲眼目睹了人工智能如何从一个阶段过渡到另一个阶段。
20世纪80年代和90年代是人工智能的探索时期。
当时我正在卡内基梅隆大学和苹果公司进行语音识别研究。
近年来，我作为谷歌中国区总裁、中国移动互联网早期投资人，参与AI应用潮流。
从探索期到应用期的转变，也标志着AI领域重心的重大转移——从美国转向中国。
凭借其在前瞻性研究和创新项目方面的卓越表现，美国取得的创新成果几乎足以支撑整个人工智能探索期。
几十年来，美国凭借其高度自由的智力环境、无与伦比的大学研究网络以及对移民一贯的开放态度，成为人工智能领域伟大思想的孵化器。
然而，如今的AI已经正式进入应用期，这需要完全不同的条件。
中国在人工智能应用期的几大方面都表现出了显着的优势，包括海量的数据、竞争极其激烈的商业环境以及基础设施的不断迭代，推动政府积极推动人工智能发展。
此外，中国还善于将抽象的技术突破转化为大量实用且具有商业可行性的产品。
这个过程比大多数研究人员想象的要困难得多，许多中国科技公司的市值也因此不断扩大。
这让曾经指责他们“抄袭”的美国同行望尘莫及。
当然，前瞻性研究在人工智能领域的重要地位依然不可动摇，这意味着中国还有很多值得向美国学习的地方。
然而，随着人工智能应用逐渐成为趋势，美国现在在很多方面都需要向中国学习。
尽管西方分析人士经常承认中国在人工智能的某些领域具有优势，但他们往往对这些优势的本质缺乏准确的理解。
例如，他们经常将海量数据的优势归因于中国庞大的人口（拥有11亿移动互联网终端设备），并声称中国宽松的隐私保护法律允许每个人都获得用户数据。
但中国的核心数据优势不仅在于其广度（用户数量）和访问量（用户贡献的数据量），还在于每个用户贡献的数据深度：中国人在网络世界之外的活动现在可以也可以以数字形式捕获供人工智能算法使用。
例如，中国人经常使用微信等应用程序来处理许多日常事务，例如购买生活必需品、预约诊所、支付水电费和小额贷款。
此外，中国人也是共享单车和网约车的主要消费群体，占全球总需求的68%。
移动应用的普及在一定程度上呈现出“跨越式效应”：中国人从未真正养成使用信用卡的习惯，而是直接进入移动支付阶段；中国的医院从未建立起广泛覆盖的网络。
预约挂号流程不使用传统的门诊预约系统，而是直接使用智能手机；这样的例子还有很多。
这些庞大的数据流勾勒出中国用户的多维度画像，帮助AI企业更好地个性化服务。
尽管硅谷的公司正在开发类似的产品，但他们持有的数据主要仅限于在线活动，例如谷歌搜索记录、YouTube观看记录、亚马逊购买记录和Facebook点赞。
面对中国竞争激烈的人工智能商业环境，西方分析人士经常误解中国在这方面的优势。
他们认为，中国的技术发展主要是建立在盗窃知识产权的基础上的。
这种误解体现了双方在看待合法学习和模仿行为方面存在明显的文化差异。
作为接班人，一些中国企业借鉴了现有的成功商业模式，并进行了改造和迭代。
在硅谷，模仿其他公司的商业模式或功能被认为是极其可耻的，因为这违背了史蒂夫·乔布斯等创新者的“Think Different”精神。
其结果是，行业先驱者在很长一段时间内不受挑战——即使没有充分探索或利用其技术潜力，他们也可以成为行业的主导者。
相比之下，中国企业家则毫不犹豫地学习和模仿。
一旦一个商业理念被证明具有市场潜力，数十家甚至数百家企业就会蜂拥而至，引发残酷的生存竞争。
其结果与进化过程中的优胜劣汰颇为相似：所有企业都是从“家谱”的同一个分支开始，但为了获得竞争优势，都会促使产品“变异”或商业模式。
如果改进的产品受到好评，公司就会生存和发展，而不能快速适应市场需求的公司就会被淘汰。
从中国共享经济的发展轨迹中可以清楚地观察到这一现象。
在Uber、滴滴出行等公司证明了共享出行服务的商业可行性后，中国创业圈几乎尝试了所有可能的项目迭代，比如共享篮球、共享雨伞、共享自行车、共享充电宝等。
虽然这些项目中的大多数很快就消失得无影无踪，但那些幸存下来的项目——包括少数最强大的自行车共享初创公司——最终在短短几年内成长为价值数十亿美元的公司，并彻底改变了城市交通。
最后，关于中国政府对AI的支持问题，在美国流传的最简单的版本是这样的：中国政府官员首先选择几个优秀的企业，给予他们巨额补贴，然后保护他们免受外国竞争对手的侵害，但这种说法从根本上曲解了中国政府鼓励人工智能应用所采取的各项措施。
中国政府明白，随着人工智能的影响从纯粹的数字世界延伸到现实世界，公共基础设施和政府机构将不得不做出改变。
如果我们希望通过无人驾驶汽车减少交通事故，我们可能需要在道路上嵌入传感器。
如果我们希望人工智能诊断工具能够更早地发现癌症，我们可能需要医院管理层制定数据共享协议，以保护患者隐私，同时允许病例数据用于研究。
对于公职人员来说，这些决定都涉及一定程度的风险，特别是在高度对抗性的政治环境中，每一次失误都可能被政治对手利用。
中国政府宣布人工智能将成为国家最高发展战略之一，这向地方官员发出了这样的信号：他们将因支持人工智能基础设施而获得奖励。
中国发展人工智能的模式不是基于自上而下的法令或无限制的补贴，而是鼓励地方官员在当地进行必要的改革，从而推动私营人工智能企业开发实用产品。
上述中国做法是否完全掌握了人工智能领域的成功方案？此时很难轻易下结论。
人工智能从探索阶段转向应用阶段并不意味着探索不再重要。
事实上，由于人工智能领域还存在很多问题，目前还没有人能够确定人工智能发展的最佳路径。
让我们考虑一下像自动驾驶汽车这样的人工智能产品。
中国和美国的科技公司正在狂热地追逐大规模部署自动驾驶汽车的梦想，这些汽车的自动驾驶能力预计将超过所有人类驾驶员。
谁能赢得这场战斗，可能取决于主要障碍是核心技术还是实施细节。
如果障碍是在技术层面，即核心算法的重大改进，那么美国处于有利地位；如果障碍是在应用层面，涉及智能基础设施或与其兼容的政策，那么中国就占据上风。
目前，尚不清楚哪个是主要障碍，但我们所知道的是，两国可以通过学习对方的优势来提高获胜的机会。
中国的科研人员、初创企业和人工智能企业应该进一步释放想象力，通过长期尝试获得新突破的机会，而不是苦苦追赶。
同时，美国企业应该向他们眼中不那么光鲜亮丽的商业模式张开双臂，充分探索成熟商业理念的其他应用场景；美国政策制定者也应该放弃对人工智能持观望态度，积极调整美国实体结构和公共机构，以更好地拥抱新技术。
如果两国能够转变观念，原本在博弈论中看似零和博弈的中美人工智能战争，或许会变成跨文化学习的契机，共同推动改善人类生活的技术。
全球人工智能项目。