文 | 青菀杳声闻

编辑 | 青菀杳声闻

谁都能看明白，下一次科技革命的锚点就在AI或能源领域，因此我国AI水平的高低，是个很令人关心的话题。

不少人都猜测：我国在AI领域投入这么多，发展这么快，是不是能和美国掰掰手腕呢？

事实令人大失所望，清华研究员刘嘉的解释，给期待者浇了很大“一瓢凉水”。

清华研究员刘嘉

清华大学的心理系主任刘嘉，兼修心理学和无线电信息工程，他领导的脑与智能实验室，致力于理解智能的本质，堪称中国AI研究的前沿。

这份资历，足以证明刘嘉在人工智能（AI）领域的的权威性了。而刘嘉却在采访中，对中国的AI水平不那么“看好”。

尽管中国在人工智能领域，取得了显著进展，但刘嘉指出，中国的AI研究总体上仍处于第二梯队。

甚至在第二梯队中，中国都不是最顶尖的，诸如英国和德国之类的老牌强国，才是第二梯队的顶尖国家，中国还要靠后一点。

至于AI领域的第一档，刘嘉表示只有美国，美国在研究和实验的各个方面，都远超其他国家。

这个回答，实在超出了大多数网友的预料，很多人都想到，中国的AI还会“落后”于主流！

而刘嘉也在后续采访中，给观众们解释了，中国AI落后于美国的原因。

人工智能

在刘嘉的解释中，中国与美国的AI差距不仅体现在技术层面，还包括人才、研究氛围、战略规划等多个方面。

人才流失是中国AI发展的一个严重短板。作为全球第二大AI人才储备国，中国在高端人才的数量上远远落后于美国。

大量中国顶尖人才赴美深造后，回国比例不足20%，这意味着中国本土，难以积累足够的高水平研究力量。

赴美留学

虽然近年来，国内高校加大了对AI方向的培养力度，但毕业生多缺乏实际项目经验，难以与国际前沿研究接轨。

人才的匮乏，使得中国在AI基础研究领域始终被动，限制了技术突破的可能性。

而科研环境和研究氛围的不足，进一步制约了中国在AI领域的进步。

研究环境

与美国相比，中国的学术氛围尚显保守和封闭，缺乏对原创性研究的足够支持。

在美国，开放的研究环境和多元化的学术生态，极大地促进了创新能力的提升，而中国的科研环境则更注重成果转化，研究者往往被短期利益所驱动。

这种过于功利化的倾向，不仅使得基础理论研究难以深入，也让企业和投资者，过于关注AI能带来的商业价值，忽视了长远规划的重要性。

关注商业价值

中国在关键技术领域的受限问题，也非常突出。要知道AI技术的发展，离不开算力支持，而高端GPU等硬件设备成为制约中国AI发展的瓶颈。

在全球供应链紧张的背景下，技术封锁进一步加剧了中国在硬件方面的劣势。

这不仅影响了现有技术的优化，还对未来技术的突破形成掣肘，令中国在国际竞争中处于不利位置。

高端GPU

更让人揪心的一点——中国在AI领域的基础研究，相较于美国依然薄弱。

AI的核心竞争力源于算法和理论创新，而中国在这些方面的投入与成果，尚难以匹敌美国顶尖机构。

例如，美国的OpenAI和DeepMind等机构，在通用人工智能（AGI）等方向取得了里程碑式的突破，而中国缺乏类似的世界级研究中心。

OpenAI

企业高层对AI的长期意义认识不足，使得高风险、高回报的前沿研究得不到应有的支持。

所以在全球AI创新指数排名中，美国多年来稳居第一，而中国则难以真正进入领先梯队。

还有很重要的一点：中国的跨学科融合的欠缺，也是一个重要问题。

ai 技术背景下跨学科学习创新实践

AI的发展离不开与其他学科的结合，尤其是脑科学等领域的协同研究，而中国在这一领域的探索尚显浅薄，缺乏深入的跨学科合作。

这种局限性使得中国，在AI技术的多元化发展上面临困难，限制了其创新能力和应用深度。

这些问题相互交织，共同制约了中国AI的快速发展。 那么，中国发展AI领域，就没什么独特的优势吗？当然有！

中国AI

作为全球第二大经济体，中国在AI发展中面临一些挑战，但同时也具备许多独特的优势。

数据资源是中国发展AI的重要基础。在AI技术中，数据被视为训练机器学习模型的关键“燃料”。

中国作为世界上人口最多的国家，拥有全球最大的互联网用户群体，其数据规模无与伦比。

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无论是电商交易、社交媒体互动，还是移动支付的普及，都使得中国能够积累海量的高质量数据。

这些数据不仅丰富了AI技术的训练样本，还使AI在实际应用中更具优势。

在产业结构和市场规模上，中国也具备显著优势。中国拥有全球最完整的制造业产业链，为AI技术在工业自动化、智能制造领域的应用，奠定了坚实基础。

制造业产业链

中国消费市场也是规模庞大，消费者对新技术的接受度较高，这为AI技术的商业化应用提供了广阔舞台。

例如，从智能家居到无人超市，从智能客服到在线教育，中国市场为AI技术的快速落地，提供了理想环境。

国内众多行业，都在积极引入AI技术以优化生产效率，为技术迭代提供了大量实践机会。

未来生产

更值得注意的是，中国在AI技术应用的广泛性方面也具有显著优势。

从智慧城市到精准医疗，从无人驾驶到工业机器人，中国的AI应用场景多样且规模庞大。

这不仅是技术研发的重要驱动力，也为AI技术提供了大量的验证机会。

模块化巡检机器人

阿里巴巴、华为等企业的智慧医疗解决方案，已经改善了偏远地区的医疗资源问题，而中国的物流巨头京东、菜鸟网络，利用AI技术大幅提升配送效率。

中国在基础研究、核心技术突破方面，还需要持续努力。但凭借这些优势，中国完全有可能在未来，实现“AI强国”的人转变，最终在全球AI竞争中占据引领地位。

如果下一次科技革命，真的发生在AI领域，中国无论如何也不会掉队了！

人形机器人

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信源：

未来已来，人工智能逐渐“涌现”出“意识”｜专访刘嘉