2021年1月25日，美国信息技术与创新基金会发布《谁在赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？》报告，从投资、人才、研究、硬件、应用、数据多个维度，系统对比中、美、欧人工智能发展现状，最终得出结论称，美国当前依然保持着世界人工智能发展总体领先地位，中国在一些重要领域与美国的差距缩小，欧盟在三者中相对落后。
一、背景及比较方法
人工智能是促进经济、安全和社会发展的基础性技术。在人工智能研发与应用领域处于领先地位的国家，将掌握该技术的未来，并获得竞争力的大幅提升，而落后的国家则可能在关键行业失去竞争优势。因此，世界主要国家当前都争相推进人工智能发展，其中30多个国家还专门制定了本国人工智能发展战略。许多国家在人工智能发展上取得了引人瞩目的进步，比如，印度人工智能人才数量快速增加，以色列人工智能领域人均私营投资额达到较高水平，澳大利亚深度学习领域的论文发表数量大幅攀升。
鉴于美国、中国、欧盟人工智能整体实力高于其他国家，报告基于投资、人才、研究、硬件、应用、数据六类31个指标，对这3个国家/地区的人工智能发展现状进行了详细比较。报告将31个指标视为一个总分100分的评分体系，给每个指标确定了一个权重分值（1～5分），然后按比例计算出美、中、欧在这一指标上的具体得分。考虑到劳动力规模对结果的影响，报告对每一指标都分别计算绝对值和按劳动力规模调整值。
二、主要结论
经评估，在100分的总分中，美国得分44.6（经劳动力规模调整后为58.0），在人工智能投资、人才、研究和硬件4类指标中处于总体领先地位；中国得分32.0（经劳动力规模调整后为17.8），在应用和数据2类指标中处于领先地位；欧盟得分23.3（经劳动力规模调整后为24.2），仅在人才类个别指标上表现较好，没有突出的大类指标领先优势。此外，美、中、欧人工智能发展有一个重要趋势：中国在超过半数指标中，缩小了与美国的差距或扩大了自身的领先优势，欧盟只在略多于1/4的指标中取得进步，意味着美国在近3/4的指标中维持或扩大了对欧盟的优势。
美国继续保持人工智能发展总体领先地位。尽管中国在有关指标上也取得了进步，但美国的总体领先优势仍然小幅提升。投资类指标方面，美国在风险投资、私募股权融资等权重较大的指标上表现出色，比如，美国拥有中、欧不可同日而语的人工智能初创企业数量，这些初创企业在2019年筹集的风险资金和私募基金比中国多出80亿美元。人才类指标方面，截至2018年的数据显示，美国的顶级人工智能研究人员数量、顶级人工智能研究人员从事教育行业的比例显著高于中、欧。研究类指标方面，2019年美国软件和计算机服务公司的研发支出是中、欧这一数值总和的3倍；美国人工智能研究的平均质量仍然高于中、欧。硬件类指标方面，世界15大半导体销售公司中，超过半数在美国；美国人工智能芯片设计公司的数量仍然遥遥领先于中、欧。
欧盟人工智能发展相对美国总体上落后但个别指标略有进步。研究类指标方面，欧盟软件和计算机服务公司的研发支出仍与美国差距巨大；2018年欧盟人工智能论文质量有所提升，美国则有所下降。投资类指标方面，欧盟人工智能公司获得的投资继续大幅落后于美国，在融资交易数量、人工智能公司收购数量、筹集资金超过100万美元的人工智能公司数量上，与美国的差距进一步拉大。但2016至2019年，欧盟人工智能企业筹集的风险资金和私募融资相对美国筹集融资的百分比已从13%提高到22%。此外，由于欧盟的诸多指标数据严重依赖于英国的发展，英国脱欧将在绝对水平和人均水平上削弱欧盟的人工智能实力。
三、对美欧建议
美国应实施更积极主动的人工智能发展策略。一是加强人工智能人才建设。向国家科学基金会拨款，加强对人工智能研究的资助和奖励，主要补助承诺在学术界坚守一定期限的大学教授；为人工智能专业学生提供更多奖学金，壮大国内人工智能人才队伍；通过提高H-1B签证（专业岗位外国公民在美临时工作签证）颁发上限等措施，吸引世界顶尖人工智能人才赴美工作。二是促进研发。提高研发税收抵免率，缩小与世界其他国家的差距，比如中国的研发税收补贴是美国的2.7倍。三是加快人工智能部署。加大力度采用人工智能；确保联邦数据隐私立法不会限制数据采集和人工智能应用。四是推进联盟合作。G7集团2020年6月创建“全球人工智能伙伴关系”（GPAI），致力于促进成员国之间的人工智能前沿技术研究与应用合作。美国作为成员国之一，应确保该机制加强成员国之间的联合，更好地与中国竞争，而不是走上对人工智能发展实施过多监管的欧盟道路。GPAI成员国也应发展共享数据库，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赛促进造福公众的人工智能系统发展。
欧盟应改变监管体系以促进人工智能创新。一是放松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在于，欧洲人普遍惧怕、限制而不是欢迎和促进人工智能技术发展，因此，欧盟至今仍在推行限制数据收集和使用的《通用数据保护条例》；2020年11月刚刚出台的《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利好人工智能发展的同时，也提出限制商业敏感数据传输等措施，一定程度抑制了全球合作。二是提高研发税收激励，改善欧盟软件和计算机服务公司研发支出较低的现状。三是进一步发展公立研究所，帮助企业引入新的或者显著改进的服务。四是通过公私合作增加高性能计算中心的数量，可参照美国马萨诸塞州政府与大学、企业合作创建马萨诸塞州格林高性能计算中心的成功经验。
