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《自然》(Nature)期刊發表的壹篇文章，從論文影響力、核心應用、硬件、人才等方面，詳細地對中國當前的AI發展現狀進行了分析。
2017年，我國制定了《新壹代人工智能發展規劃》，描繪了未來十幾年我國人工智能發展的宏偉藍圖，確立了 “三步走” 目標：
到 2020 年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步；
到 2025 年人工智能基礎理論實現重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平；
到 2030 年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。
隨著第壹個期限、2020年的臨近，中國的人工智能發展到什麽程度了呢？
研究人員註意到，中國的AI研究的質量出現了令人印象深刻的飛躍，他們還預測，中國留住本土人才的能力將發生轉變。
但觀察人士警告稱，有幾個因素可能阻礙中國的計劃，包括缺乏對開發支撐該領域的工具的理論的貢獻，以及中國企業不願投資於實現根本性突破所需的研究。
科學家們表示，中國對人工智能的追求不僅僅是與美國的壹場國力競賽。人工智能技術有望在醫療、交通和通信領域取得進步，在該領域取得根本性突破的國家可能會決定其未來的方向，並從中獲得最大的利益。
“毫無疑問，中國將人工智能視為這個時代的關鍵技術之壹，並希望與美國匹敵，”在英國牛津大學人類未來研究所研究中國人工智能發展的Jeffrey Ding表示。
在2017年《新壹代人工智能發展規劃》發布之後，促進了更多政策的出臺，以及來自部委、省級政府和私營企業的數十億美元的研發投資。
中國AI研究質量提升，核心技術落後
壹項對學術搜索引擎微軟學術(Microsoft Academic)收錄的人工智能論文的分析顯示，中國正朝著產生重大影響的方向穩步前進。這項由艾倫人工智能研究所進行的分析發現，在被引用最多的前10%的論文中，中國的作者比例穩步上升。其份額在2018年達到了26.5%的峰值，與美國的29%相差不遠，而美國的份額正在下降。如果這壹趨勢繼續下去，中國明年在這個指標上可能會超過美國。其他分析顯示，中國人工智能論文的平均引用量壹直在穩步增長，高於世界平均水平，但低於美國作者的論文。
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西安交通大學人工智能與機器人研究所所長鄭南寧表示，中國在計算機視覺、語音識別和自然語言處理方面也擁有世界領先的公司。
但在打造人工智能的核心技術工具方面，中國仍然落後。例如，由美國學者和企業開發的開源平臺TensorFlow和Caffe，在世界各地的工業和學術界得到了廣泛的應用。鄭南寧表示，中國由百度開發的PaddlePaddle是壹個主要的開源平臺，主要用於AI產品的快速開發。
中國在人工智能硬件方面也是落後的。全球領先的人工智能半導體芯片大多由英偉達、英特爾、蘋果、谷歌和AMD等美國公司制造。鄭南寧說：“我們在設計支持先進人工智能系統的計算芯片方面也缺乏專業知識。”
鄭南寧預測，中國可能需要5-10年的時間才能達到美國和英國在基礎理論和算法方面的創新水平，但這是可以實現的目標。
柏林智庫墨卡托中國研究中心政治學家Kristin Shi-Kupfer表示，為這些基本理論和技術做出貢獻，將是中國實現其長期人工智能目標的關鍵。她表示，如果在機器學習方面沒有取得真正突破的研究進展，中國在人工智能領域可能會面臨壹個增長上限。
中國對AI人才的吸引力提升
對中國的進步影響同樣重要的壹個因素是留住有才華的研究人員，而中國在這方面似乎更有希望。根據學術界和工業界聯合撰寫的2018年《中國人工智能發展報告》，截至2017年底，中國擁有全球第二大人工智能科學家和工程師群體，約1.82萬人，僅次於美國的約2.9萬人。但在頂尖人工智能研究人員的數量上，中國僅排在第六位。所謂頂尖，是根據他們的h指數衡量的，即最具生產力和被大量引用的作者。
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很多計算機科學家在美國接受高等教育，然後留在那裏為全球性科技公司工作。
然而，有跡象表明，情況正在發生變化。中國的人工智能研究機構正試圖以高薪吸引其中壹些研究人員回國。例如，在鄭南寧的機器人中心，壹些教授的工資是大學其他教授的2-3倍，他說。
鄭南寧說，該中心還為員工提供了壹個比中國許多大學更為全面的評估體系，相比其他標準，中國的大學往往會獎勵高發表率。他還實施了壹個招聘系統，繞過了大學的集中程序，允許科學家快速組建工程師團隊，目前正在開設人工智能的本科課程。
中國部署應用環境得天獨厚
Ding表示，考慮到騰訊、百度和阿裏巴巴這三家核心科技公司日益增長的專業技能，中國到2020年擁有全球領先的人工智能公司的計劃也是可以實現的。他說：“這些公司已成為人工智能領域的全球領導者，盡管它們仍未達到谷歌和微軟等美國公司的水平。”
CB Insights的數據顯示，中國至少還有10家估值超過10億美元的私營AI初創企業。
中國的壹大優勢是其人口規模，這為訓練AI系統創造了巨大的潛在勞動力和獨特的機會，包括用於訓練預測疾病的軟件的大型患者數據集。今年2月，中國研究人員表示，他們的NLP系統能夠從電子健康記錄中診斷出常見的兒童疾病，其準確性堪比經驗豐富的兒科醫生。該數據集包括了近60萬訪問壹家醫院的兒童病歷數據；在許多其他國家，獲取這麽多數據是十分困難的。
中國AI治理原則初現
如果中國要在人工智能領域擁有全球影響力，同樣重要的是，必須要有適當的治理，因為這將允許中國的研究人員和公司建立必要的信任來贏得世界各地的用戶，以及建立與其他國家的研究人員的合作。
與許多國家壹樣，中國已經開始為開發和使用人工智能制定倫理原則。今年6月，全國新壹代人工智能治理委員會發布了人工智能開發的八大治理原則，包括和諧友好、公平公正、包容***享、尊重隱私、安全可控、***擔責任、開放協作、敏捷治理，這與經濟合作與發展組織(OECD)今年5月發布的措施類似。
總結而言，中國的人工智能研究質量越來越高，應用和部署AI的環境得天獨厚，吸引和留下人才的能力正在提升，但在高影響力的論文，人才和道德規範方面，中國仍在追趕美國。