一、背景及对比方法人工智能是推动经济、安全和社会发展的基础技术。在人工智能研发和应用领域走在前列的国家将把握这项技术的未来，实现竞争力的大幅提升，而落后的国家则可能失去在关键产业的竞争优势。因此，目前世界主要国家都在争先恐后地推动人工智能的发展，已有30多个国家专门制定了自己的人工智能发展战略。许多国家在人工智能发展方面取得了显着进步。例如，印度人工智能人才数量快速增长，以色列人均人工智能私人投资达到较高水平，澳大利亚深度学习领域论文发表量大幅攀升。鉴于美国、中国和欧盟的人工智能综合实力高于其他国家，报告基于31项指标对这三个国家/地区的人工智能发展状况进行了详细比较六大类：投资、人才、研究、硬件、应用和数据。.报告将31项指标作为一个总分100分的评分体系，为每个指标确定一个加权分值（1-5分），然后计算出美国、中国和欧洲在这方面的具体得分比例指标。分数。为了考虑劳动力规模对结果的影响，报告计算了每个指标的绝对值和劳动力规模调整值。二、主要结论经过评估，在总分100分中，美国得分为44.6分（劳动力规模调整后为58.0分），在人工智能投资四项指标中处于总体领先地位，人才、研究和硬件；中国得分32.0（调整劳动力规模后为17.8），在应用和数据两大类指标上均处于领先地位；欧盟得分为23.3（调整劳动力规模后为24.2），仅在人才类别的单项指标上表现良好，大尺度指标无突出表现。班级指标领先。此外，美中欧人工智能发展还有一个重要趋势：中国在一半以上的指标上与美国的差距缩小或扩大，而欧盟仅在略高于四分之一的指标上取得了进展，这意味着美国在近四分之三的指标上保持或扩大了对欧盟的优势。美国继续保持其在人工智能发展方面的总体领先地位。尽管中国在相关指标上也取得了进步，但美国的整体领先优势略有增加。在投资指标方面，美国在风险投资、私募股权融资等权重较大的指标上表现较好。资本和私募股权基金比中国多出80亿美元。在人才指标方面，截至2018年的数据显示，美国顶级人工智能研究人员数量和顶级人工智能研究人员在教育行业工作的比例明显高于中国和欧洲。从研究指标来看，2019年美国软件和计算机服务企业的研发支出是中国和欧洲总和的3倍；美国人工智能研究的平均质量仍然高于中国和欧洲。在硬件指标方面，全球最大的15家半导体销售公司中，超过半数在美国；美国的人工智能芯片设计公司数量仍遥遥领先于中国和欧洲。与美国相比，欧盟人工智能发展总体滞后，但部分指标略有进步。在研究指标方面，欧盟软件和计算机服务企业的研发支出与美国仍有巨大差距；2018年，欧盟人工智能论文质量有所提升，而美国则有所下降。从投资指标来看，欧盟人工智能企业获得的投资继续落后于美国，在融资交易数量、人工智能企业收购数量、以及融资超过100万美元的AI公司数量。然而，从2016年到2019年，欧盟人工智能公司筹集的风险投资和私募股权融资相对于在美国筹集的资金的比例从13%上升到22%。此外，由于欧盟的许多指标严重依赖英国的发展，脱欧将削弱欧盟人工智能能力的绝对值和人均值。3.向美欧建议美国实施更加积极主动的人工智能发展战略。一是加强人工智能人才队伍建设。向国家科学基金拨款，加强对人工智能研究的资助和奖励，主要资助承诺在学术界坚持一定时间的大学教授；增加人工智能专业奖学金名额，壮大国内人工智能人才队伍；-1B签证（外国公民在美国从事专业职位的临时工作签证）等措施吸引全球顶尖人工智能人才来美工作。二是推进研发。提高研发税收抵免率，缩小与世界各国的差距。例如，中国的研发税收补贴是美国的2.7倍。三是加快人工智能布局。加大采用人工智能的力度；确保联邦数据隐私立法不限制数据收集和人工智能应用。四是推进联盟合作。G7集团于2020年6月成立“全球人工智能伙伴关系”（GPAI），致力于推动成员国在人工智能前沿技术研究和应用方面的合作。美国作为成员国之一，应该确保该机制加强成员国之间的联盟，更好地与中国竞争，而不是重蹈欧盟对人工智能发展过度监管的覆辙。GPAI成员国还应开发共享数据库，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项推动人工智能系统发展造福大众。欧盟应改变监管体系以促进人工智能创新。一是放宽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是，欧洲人普遍害怕、限制而不是欢迎和推动人工智能技术的发展。因此，欧盟仍在执行限制数据收集和使用的法律；《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以造福人工智能发展的同时，还提出了限制商业敏感信息传输等措施数据，这在一定程度上抑制了全球合作。二是加大研发税收优惠力度，改善欧盟软件和计算机服务企业研发支出偏低的状况。三是进一步发展公共研究机构，帮助企业引进新的或显着改进的服务。四是通过公私合作，增加高性能计算中心的数量。可以参考麻省绿色高性能计算中心与美国高校和企业合作的成功经验。
