美國科技霸權(quán)中的人工智能優(yōu)勢及對全球價值鏈的重塑*

李 括

根據(jù)中國專利保護協(xié)會的定義，“人工智能(Artificial Intelligence，AI)”也稱為機器智能，是指人造機器所表現(xiàn)出來的智能，一般指通過普通計算機程序?qū)崿F(xiàn)的類人智能技術(shù)，其核心問題包括建構(gòu)能夠跟人類似，甚至在推理、知識、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動和操作物體等方面超越人類的能力。(1)中國專利保護協(xié)會：《人工智能技術(shù)專利深度分析報告》， http://www.199it.com/archives/796330.html。根據(jù)這一定義，“弱人工智能”階段以人類本身為模仿主體，本質(zhì)上是賦予機器解決問題的能力(硬件與軟件結(jié)合)的智能技術(shù)。人工智能的技術(shù)構(gòu)成包括數(shù)據(jù)、算力、算法和場景應(yīng)用(見圖1)。如果將人工智能進一步與產(chǎn)業(yè)鏈相結(jié)合，那么數(shù)據(jù)屬于基礎(chǔ)層，算力與算法屬于技術(shù)層，而場景屬于應(yīng)用層，并由此延伸出人工智能的水平應(yīng)用與垂直應(yīng)用兩個向度。

圖1 人工智能技術(shù)端、產(chǎn)業(yè)端、應(yīng)用端的結(jié)構(gòu)關(guān)系

圖表來源：作者自制。

迄今為止，人工智能經(jīng)歷了三個發(fā)展階段。人工智能的技術(shù)本質(zhì)在1.0時代是“邏輯推理”，在2.0時代是“知識工程”，在3.0時代是“機器學(xué)習(xí)”。在3.0時代，人工智能的技術(shù)控制主體開始由前兩個階段的人類轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器系統(tǒng)，以算力、算法的大規(guī)模突進為基礎(chǔ)，基于深度學(xué)習(xí)的機器人，在各領(lǐng)域活動中已經(jīng)能夠普遍超越人類自身的表現(xiàn)。例如2011年美國國際商業(yè)機器公司(IBM)的沃森(Waston)系統(tǒng)在“危險邊緣”(Jeopardyl)節(jié)目打敗人類選手；2012年深度學(xué)習(xí)算法參與圖片網(wǎng)絡(luò)(ImageNet)比賽；2016年阿爾法圍棋(AlphaGo)擊敗李世石。(2)中國信息通信研究院、Gartner：《2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書》，http://www.199it.com/archives/776122.html。

雖然中國學(xué)界將人工智能與國際關(guān)系相結(jié)合的研究開始得較晚，但有學(xué)者對人工智能與國際關(guān)系學(xué)科的交叉研究進行了總結(jié)梳理，并進一步系統(tǒng)性地闡述了人工智能技術(shù)在軍事戰(zhàn)略、社會經(jīng)濟、思想觀念等領(lǐng)域?qū)H關(guān)系的直接與間接影響，形成了較為完整的理論框架。(3)封帥：《人工智能時代的國際關(guān)系：走向變革且不平等的世界》，《外交評論》2018年第1期，第128～156頁。也有學(xué)者基于全球范圍內(nèi)人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的中美兩強特征、主要國家在人工智能領(lǐng)域的積極布局以及美國在技術(shù)領(lǐng)域的霸主雄心，較有預(yù)見性地提出人工智能發(fā)展對國際秩序的深層影響和中美在科技領(lǐng)域出現(xiàn)“一個世界、兩套系統(tǒng)”的潛在風(fēng)險。(4)陶翔、張毅菁、任曉波：《全球視野下的人工智能：趨勢、影響和挑戰(zhàn)》，《競爭情報》2019年第3期，第2～11頁。國外社會科學(xué)領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿难芯慷嗑劢褂谔接懭斯ぶ悄苄再|(zhì)的科技發(fā)展史，(5)Ray Kurzweil, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Viking Adult, 2005; Stephen Lucci and Danny Kopec, Artificial Intelligence in the 21st Century, Mercury Learning and Information, 2012; Hector J. Levesquem, Common Sense, the Turing Test, and the Quest for Real AI, The MIT Press, 2017.人工智能技術(shù)的機遇、挑戰(zhàn)與應(yīng)用前景及其社會影響，(6)Pedro Domingos, The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World, Basic Books, 2015; Jerry Kaplan, Humans Need Not Apply: A Guide to Wealth and Work in the Age of Artificial Intelligence, Yale University Press, 2015; Calum Chace, The Economic Singularity: Artificial Intelligence and the Death of Capitalism, Three Cs, 2016.以及人工智能的法律倫理問題。(7)Ryan Calo, A. Michael Froomkin and Ian Kerr， eds., Robot Law, Edward Elgar Publishing, 2016.將人工智能與全球價值鏈相結(jié)合，研究新技術(shù)變革如何影響國家政策選擇，進而對全球價值鏈產(chǎn)生深層影響方面，國內(nèi)外尚存在較大空白。

一、美國的人工智能政策

作為在全球高新尖端技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位的國家，美國對先進科技領(lǐng)域的戰(zhàn)略規(guī)劃與產(chǎn)業(yè)政策制定從未間斷過。2016年，美國公布了嚴格意義上的“美國人工智能”官方政策和戰(zhàn)略規(guī)劃。這普遍晚于其他西方發(fā)達國家，但并不能因此判斷美國不重視人工智能的發(fā)展。實際上，美國現(xiàn)有的人工智能政策框架，早已經(jīng)廣泛地嵌入在美國宏觀發(fā)展戰(zhàn)略、機器自動化技術(shù)、研發(fā)、經(jīng)濟發(fā)展與國家安全的各領(lǐng)域之中(見表1)。而且，美國有關(guān)研發(fā)的《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》文件和關(guān)于國家安全的《人工智能與國家安全》文件均處于持續(xù)更新狀態(tài)。這反映出美國人工智能政策體系全面且具有持續(xù)重點方向。2019年2月11日，美國總統(tǒng)特朗普發(fā)布了《維持美國在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)地位的行政命令》。這一行政命令獲得了國會參眾兩院的普遍支持。參議院軍事委員會和情報委員會成員馬丁·海因里希(Martin Heinrich)、眾議院人工智能核心小組聯(lián)合主席、德克薩斯州共和黨眾議員皮特·奧爾森(Pete Olson)、共和黨國會女議員艾麗斯·斯蒂芬尼克(Elise Stefanik)分別發(fā)表聲明，表示對啟動美國人工智能計劃的歡迎，以及對特朗普政府宣布加大對人工智能研發(fā)投入的支持。(8)“Heinrich Statement on the American Artificial Intelligence Initiative,” https://www.heinrich.senate.gov/press-releases/heinrich-statement-on-theamerican-artificial-intelligence-initiative; “Stefanik Releases Statement on the American Artificial Intelligence Initiative,” https://stefanik.house.gov/media-center/press-releases/stefanik-releasesstatement-american-artificial-intelligence-initiative.

表1 美國人工智能政策文件

(續(xù)表)

資料來源：作者根據(jù)美國官方網(wǎng)站信息與文件整理制作。

美國人工智能政策總體框架由決策系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和反饋系統(tǒng)三大部分組成。第一、決策系統(tǒng)?？偨y(tǒng)是首要發(fā)起人和最高負責(zé)人，美國行政體系內(nèi)各部門依據(jù)自身職能貫徹執(zhí)行頂層政策設(shè)計。美國科技委員會、白宮科技政策辦公室等機構(gòu)也是美國人工智能政策的決策主體層，主要負責(zé)政策的制定、發(fā)布、協(xié)調(diào)與監(jiān)督執(zhí)行。第二、執(zhí)行系統(tǒng)。當(dāng)前階段，聯(lián)邦通信委員會、國防部及其下屬的高級研究計劃局是最為活躍并直接參與和負責(zé)實施早期人工智能部署的機構(gòu)。前者的主要職能是在《安全與可信通信網(wǎng)絡(luò)法》框架下為美國人工智能搭建穩(wěn)定安全的5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施與環(huán)境；而后者則通常作為發(fā)包方在國防軍工領(lǐng)域?qū)ζ髽I(yè)主體的人工智能技術(shù)研發(fā)方向起著至關(guān)重要的引導(dǎo)作用。由此，美國人工智能很多源頭技術(shù)的研發(fā)帶有濃厚的軍工特點。能源部、運輸部、農(nóng)業(yè)部等部門的職責(zé)是，負責(zé)在各自職能范圍內(nèi)部署和迭代升級無人駕駛、智能算法、音像識別、智能傳感等技術(shù)，如2018年能源部發(fā)起搭建的“新型人工智能高性能計算(HPC)”系統(tǒng)和交通運輸部的“自動化交通工具3.0”計劃。

第三，立法與反饋系統(tǒng)。聽證會在立法和反饋這兩個環(huán)節(jié)均發(fā)揮著重要的銜接作用。立法環(huán)節(jié)可以進一步分為法律形成和議會共識形成。在法律形成中，提交至議會眾議院并通過初步投票形成動議的法案(Bill)必須通過公開聽證才能提交至參議院審議乃至最終形成法律(Law)。例如，丹尼爾·利平斯基(Daniel Lipinski)在2018年7月12日舉行的“大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和先進的計算解決方案”聽證會上，為《能源部的研究和創(chuàng)新法案》(Department of Energy Research and Innovation Act)做公開陳述。他探討了基于機器學(xué)習(xí)的方法對能源部、學(xué)術(shù)界和工業(yè)界應(yīng)對大數(shù)據(jù)科學(xué)挑戰(zhàn)的影響，同時呼吁平衡與協(xié)調(diào)對能源行業(yè)加大大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)使用的支持規(guī)模。(9)“Ranking Member Lipinski’s Opening Statement for AI Energy Applications Hearing,” https://science.house.gov/news/press-releases/ranking-member-lipinskis-opening-statement-for-ai-energy-applications-hearing.最終，該法案于9月通過參議院投票并由總統(tǒng)簽署成為美國法律。(10)丹尼爾·利平斯基(Daniel Lipinski)是民主黨眾議員，美國第115屆國會眾議院科學(xué)、空間和技術(shù)委員會研究和技術(shù)組委會主席?！赌茉床康难芯亢蛣?chuàng)新法案》于2017年交至眾議院并通過投票形成動議，隨后交由能源和自然資源委員會審議并發(fā)起后續(xù)聽證活動。詳見“H.R. 589-Department of Energy Research and Innovation Act,”https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/589/actions?r=20&s=3&KWICView=false。而議會共識形成中，通過公開聽證的法案或立法建議有時不僅僅作為法律形成的依據(jù)，議會兩院也會吸取各自認為必要的方案，形成不具有法律約束力的決議案(Resolution)，并將此作為未來工作中的原則性共識。例如，利平斯基在2018年6月26日出席“人工智能——能力越大，責(zé)任越大”聽證會時指出，人工智能的倫理問題應(yīng)該引起足夠重視，如教育體系中潛在的數(shù)據(jù)應(yīng)用偏差帶來的不公正與歧視性影響。(11)“Ranking Member Lipinski’s Opening Statement for AI Energy Applications Hearing,”https://science.house.gov/news/press-releases/ranking-member-lipinskis-opening-statement-for-artificial-intelligence-hearing.雖然這次聽證會的建議并沒有成為法律，但在2019年2月被提交至第116屆國會眾議院，成為《支持制定人工智能倫理發(fā)展指南》決議案的重要內(nèi)容。(12)詳見“H. Res. 153-Supporting the Development of Guidelines for Ethical Development of Artificial Intelligence,” https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-resolution/153?r=13&s=6。

在反饋環(huán)節(jié)，議會向社會各界公布有社會影響力的智庫與黨派成員在聽證會上提出的與人工智能發(fā)展相關(guān)的建議，并邀請持有正反兩方觀點的代表人士發(fā)表意見，從而為未來的立法與政策制定提供參考。例如，《針對有需求社區(qū)的資源法案》(An Act Targeting Resources to Communities in Need)于2019年4月提交至眾議院，旨在為美國貧困地區(qū)的相關(guān)項目增加撥款。(13)詳見“H. R. 2055- An Act Targeting Resources to Communities in Need,” https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/2055?r=3&s=6。作為該法案發(fā)起者之一的埃迪·約翰遜(Eddie Johnson)于2019年10月出席了“智能移動：一個社區(qū)問題”聽證會，發(fā)表關(guān)于將人工智能引入社區(qū)發(fā)展議題框架的陳述。在這場聽證會中，到場的專家證人由政府負責(zé)人，高校與科研機構(gòu)負責(zé)人、工程師、教授、以及企業(yè)主管經(jīng)理人等社會各界人士組成。(14)“Field Hearing: Smart Mobility: It’s a Community Issue,” https://science.house.gov/hearings/field-hearing-smart-mobility-its-a-community-issue.

具體而言，美國的人工智能政策主要包括以下三個方面。首先是美國人工智能政策的宗旨。自特朗普發(fā)布人工智能總統(tǒng)行政令以來，美國人工智能政策的根本宗旨就是加大對這一行業(yè)的鼓勵與支持力度，謀求并維護美國在這一領(lǐng)域的顯著領(lǐng)先優(yōu)勢，其中“發(fā)展”與“安全”是最核心的兩個方面。其次是美國人工智能政策的關(guān)鍵著力點。人工智能技術(shù)的興起為美國政府帶來了眾多需要給予執(zhí)行、扶持、監(jiān)管的政策議題，如給予人工智能技術(shù)優(yōu)先事項地位，確定政府各部門角色，厘清人工智能的政策空間、發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，鼓勵研發(fā)并加大投資規(guī)模，促進應(yīng)用數(shù)據(jù)的充分開發(fā)與利用，加速建設(shè)人工智能技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用所需的基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，在維護勞動力就業(yè)穩(wěn)定的同時增強人工智能人才培訓(xùn)，完善人工智能發(fā)展的政、產(chǎn)、學(xué)、研社會協(xié)作體系，主導(dǎo)人工智能國際競爭與合作的標(biāo)準與規(guī)范，以及保障隱私安全，加強法律適用與監(jiān)管。最后時美國人工智能重點關(guān)注的應(yīng)用領(lǐng)域。供應(yīng)鏈與通訊網(wǎng)絡(luò)安全、軍隊中的智能決策系統(tǒng)和無人作戰(zhàn)裝備以及智能駕駛、智能物流、智能識別、智能醫(yī)療是美國最主要的人工智能應(yīng)用發(fā)展領(lǐng)域。

二、美國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)和人才優(yōu)勢

作為傳統(tǒng)科技強國，美國憑借深厚的科研和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，取得了全球人工智能技術(shù)發(fā)展的絕對優(yōu)勢。從絕對數(shù)量層面分析人工智能科技產(chǎn)業(yè)在美國的發(fā)展?fàn)顩r可以發(fā)現(xiàn)，美國在企業(yè)數(shù)量、資本規(guī)模、核心技術(shù)專利以及科研隊伍四個方面具備明顯的領(lǐng)先優(yōu)勢。(15)Daniel Castro, Michael McLaughlin and Eline Chivot, “Who Is Winning the AI Race: China, the EU or the United States?” https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai-race-china-the-eu-or-the-united-states/.

(一)美國人工智能企業(yè)數(shù)量與產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模

2018年，美國已擁有2000多家人工智能企業(yè)，幾乎相當(dāng)于全球人工智能企業(yè)數(shù)量第二至第六位的中國、英國、加拿大、印度和以色列的總和。中西部硅谷的人工智能企業(yè)占美國總量的1/3至1/2，主要集中在舊金山市與圣克拉拉市及其下轄的帕羅奧多、山景城、森尼維爾及圣何塞，以及西北部的西雅圖。此外，東北部的紐約與波士頓也是人工智能企業(yè)聚集區(qū)，占據(jù)另外1/3份額，而南部地區(qū)則以德克薩斯州的奧斯汀為中心。

美國人工智能企業(yè)以傳統(tǒng)的頂級大型跨國公司為主，如全球500強中的頂級設(shè)備制造供應(yīng)商，如美國國際商業(yè)機器公司、英特爾、英偉達、超威半導(dǎo)體公司，通訊業(yè)巨頭蘋果、高通，系統(tǒng)軟件供應(yīng)商，如微軟、甲骨文，以及平臺商谷歌、亞馬遜、臉書等。其中英偉達與超威半導(dǎo)體公司是全球僅有的兩家圖像處理器芯片(GPU)供應(yīng)商，而微軟和甲骨文是全球最大的兩家計算機軟件企業(yè)。這些巨頭企業(yè)憑借自身完整、成熟、領(lǐng)先的業(yè)界生態(tài)體系為美國人工智能技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用提供了廣闊的空間與技術(shù)生態(tài)架構(gòu)。此外，美國人工智能領(lǐng)域還有一批獨角獸企業(yè)，其所分布的領(lǐng)域包括從算法到應(yīng)用的不同產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)(見表2)，并且成為吸引新增投資的主要力量。

資料來源：中國信息通信研究院數(shù)據(jù)研究中心：《全球人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報告(2019Q1)》， http://www.199it.com/archives/880678.html。

2012年美國人工智能產(chǎn)業(yè)融資總量僅為5.6億美元，融資項目數(shù)150個，但到2017年，美國融資總量已增長到60億美元，融資項目數(shù)660個，融資額增長10.7倍，項目數(shù)增長4.4倍。其中基于企業(yè)早期運營模式構(gòu)想評估的種子輪和天使輪融資占比達到50%，基于企業(yè)初期實際業(yè)績表現(xiàn)估值的A輪融資占比為20%。由此可見美國人工智能的發(fā)展優(yōu)勢主要體現(xiàn)為風(fēng)險投資資金對初創(chuàng)企業(yè)的前期扶持，以及市場對人工智能發(fā)展方向的充分認可與及時把握。

美國人工智能水平應(yīng)用各領(lǐng)域的融資呈現(xiàn)以下幾個特征。首先，機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)行業(yè)融資情況分化明顯，以早期A輪和成熟期上市前的C輪為主，前者規(guī)模在1000萬美元左右，后者為5000萬美元。其次，計算機視覺行業(yè)發(fā)展較為成熟。計算機視覺行業(yè)的融資情況以中后期的B輪、C輪為主。B輪融資規(guī)模為1500～3000萬美元之間，而C輪融資規(guī)模為3500～5000萬美元之間。最后，美國人工智能水平應(yīng)用行業(yè)的融資情況反應(yīng)出各行業(yè)間存在差異。語音/語言識別與處理行業(yè)的融資情況以中前期的種子輪、A輪、B輪為主，其規(guī)模分別為200萬美元、900萬美元和1000～1200萬美元。計算機視覺由于起步早，技術(shù)構(gòu)成相對簡單，因此在各水平應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)展成熟度最高；語音和語言識別處理與計算機視覺類似，但競爭企業(yè)數(shù)量更多，業(yè)務(wù)細分也更加多樣化，因此單筆融資規(guī)模在三大領(lǐng)域中最小；機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)屬于人工智能領(lǐng)域技術(shù)門檻最高、涉及技術(shù)水平難度最大、研發(fā)最復(fù)雜的領(lǐng)域，其起步早的企業(yè)已經(jīng)進入成熟期，而起步晚的企業(yè)則剛剛形成雛形，因此分化明顯。由于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在水平應(yīng)用各領(lǐng)域的技術(shù)迭代與升級中發(fā)揮著根本的驅(qū)動與突破作用，因此融資的單筆規(guī)模最為可觀。

表3 美國人工智能主要市場投資主體

資料來源：UpHonest Capital：《美國人工智能投資分析報告》，http://www.199it.com/archives/662867.html。

按照垂直應(yīng)用領(lǐng)域劃分，企業(yè)服務(wù)、智能醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)三大行業(yè)占美國人工智能融資的比重最大，分別為29%、15%和14%，總計58%；而AI+金融科技、AI+網(wǎng)絡(luò)安全、AI+新零售與AI+新應(yīng)用這四個行業(yè)各占10%左右的份額。從人工智能投資性質(zhì)來看，風(fēng)險投資占比最大，為68.5%，而企業(yè)戰(zhàn)略投資占比為25%，其中不乏紅杉資本、Accel合伙公司和創(chuàng)業(yè)投資加速器公司(Y Combinator)等全球頂級風(fēng)險與戰(zhàn)略投資機構(gòu)的身影(見表3)。(16)本部分數(shù)據(jù)源自UpHonest Capital：《美國人工智能投資分析報告》，http://www.199it.com/archives/662867.html。

(二)美國人工智能的核心技術(shù)與人才優(yōu)勢

1.美國人工智能核心技術(shù)專利結(jié)構(gòu)

美國在人工智能核心技術(shù)方面的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在兩個方面。一方面，專利申請總量大且由大型跨國公司主導(dǎo)。如圖2所示，在全球主要國家人工智能專利申請中，美國以279145件位居第一，相當(dāng)于其后中、日、德、英、西班牙五國總和。另據(jù)日內(nèi)瓦世界知識產(chǎn)權(quán)組織(World Intellectual Property Organization，WIPO)的分析數(shù)據(jù)顯示，位于全球前500名的人工智能專利申請方中，有219個美國機構(gòu)，占比43.8%；500家機構(gòu)中有333家企業(yè)和167家高校科研機構(gòu)，其中美國企業(yè)為109家(32.7%)，高?？蒲袡C構(gòu)為110家(65.9%)。(17)World Intellectual Property Organizaiton, “The Story of AI in Patents,” https://www.wipo.int/tech_trends/en/artificial_intelligence/story.html.2019年3月，世界知識產(chǎn)權(quán)組織在《2019技術(shù)趨勢：人工智能》報告中進一步統(tǒng)計了全球前30名人工智能專利申請機構(gòu)，美國共有6家大型跨國企業(yè)進入排行榜，占比20%，專利申請總量約為2.35萬件。(18)World Intellectual Property Organizaiton, “Technology Trends 2019, Artificial Intelligence,” pdf, P.60.其中美國國際商業(yè)機器公司位居榜首，專利申請量達到8920件，位居第一；微軟其次，專利申請量為5930件，位居第二；阿爾法特(Alphabet)專利申請量約為3900件，排在第10位；紐昂斯通訊(Nuance Communications)作為智能語音識別領(lǐng)域的獨角獸公司位列第23位，申請數(shù)約為1700件；英特爾和惠普分別位于第27、28位，各有1500件左右。

圖2 全球主要國家人工智能專利申請存量(截至2019年3月，單位：件)

圖表來源：Statista Research Department, “Number of Artificial Intelligence (AI) Patent Applications Worldwide as of March 2019, by Country,” https://www.statista.com/statistics/1007944/number-of-ai-patents-worldwide-by-country/。

另一方面，美國企業(yè)的專利申請年增長率也維持在高位。2013～2016年間，美國國際商業(yè)機器公司專利申請年均增速為30%以上，微軟維持在10%左右，而阿爾法特較為特殊，其近年來新增專利申請一度跌至負增長，因為該公司轉(zhuǎn)型為以全球范圍內(nèi)并購人工智能企業(yè)取代自主研發(fā)，從而在過去幾年里減少了專利申請活動。美國人工智能專利申請量最多的高校與公共科研機構(gòu)分別為加州大學(xué)、麻省理工大學(xué)和哥倫比亞大學(xué)。

美國人工智能專利結(jié)構(gòu)具有以下特點：第一，技術(shù)專利與應(yīng)用領(lǐng)域之間存在緊密的伴生關(guān)系。機器學(xué)習(xí)類專利技術(shù)最常產(chǎn)生于電信領(lǐng)域、生命和醫(yī)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域，而計算機視覺專利技術(shù)則通常產(chǎn)生于電信和交通應(yīng)用領(lǐng)域。其次，技術(shù)自有性和規(guī)模優(yōu)勢相結(jié)合。核心技術(shù)的自有性成為人工智能技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域的國際共識。在30所頂級人工智能專利申請機構(gòu)中，共有性人工智能投資組合的占比均未超過1%，而美國憑借其絕對總量的優(yōu)勢牢牢掌握了自有核心技術(shù)的體量規(guī)模。第三，美國形成了人工智能企業(yè)發(fā)展的生態(tài)優(yōu)勢。作為人工智能基礎(chǔ)的芯片、操作系統(tǒng)與電子通訊網(wǎng)絡(luò)等上游關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，美國人工智能企業(yè)的國內(nèi)合作伙伴均為全球同領(lǐng)域核心技術(shù)的領(lǐng)先者甚至壟斷者。例如，英偉達、美國超微半導(dǎo)體公司作為全球僅有的圖像處理器芯片生產(chǎn)供應(yīng)商，嵌入在大型企業(yè)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈體系中，成為核心技術(shù)的主導(dǎo)者；而蘋果與高通公司作為電子通訊技術(shù)領(lǐng)域的世界500強，也在新興的5G產(chǎn)業(yè)浪潮中扮演者頂級玩家的角色。

2. 美國在人工智能領(lǐng)域的人才優(yōu)勢

美國人工智能在企業(yè)數(shù)量、市場融資規(guī)模和核心技術(shù)專利結(jié)構(gòu)等方面所擁有的競爭優(yōu)勢，一方面得益于強大科研隊伍的“存量優(yōu)勢”，另一方面得益于其成熟完整的科技產(chǎn)業(yè)生態(tài)對全球人工智能人才產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”的“流量優(yōu)勢”。

美國人工智能技術(shù)專利申請量最多的科研機構(gòu)以及頂級人工智能技術(shù)誕生地與核心重鎮(zhèn)有：加利福尼亞大學(xué)、麻省理工學(xué)院、哥倫比亞大學(xué)、卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)和斯坦福大學(xué)等，其中麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)和卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)直接由美國國防部高級研究計劃局提供資金與項目管理等方面的支持。在專家團隊數(shù)量方面，美國人工智能頂級專家總體規(guī)模約為1萬人以上，而全部人工智能研究人員則在4萬以上。在人工智能算法的細分技術(shù)領(lǐng)域中，美國均擁有700～1200人規(guī)模的頂級專家數(shù)量，處于絕對領(lǐng)先地位(見表4)。這些專家除了來自于上述幾所院校機構(gòu)外，有的還來自于加州理工學(xué)院、美國企業(yè)研究所、康奈爾大學(xué)、德克薩斯州農(nóng)工大學(xué)帕拉索爾(Parasol)實驗室、威斯康辛大學(xué)密爾沃基分校、普渡大學(xué)、猶他大學(xué)、克萊姆森大學(xué)、LIGO—Hanford天文臺(主要專家團隊來自加州理工學(xué)院和麻省理工學(xué)院)、伊利諾伊大學(xué)香檳分校等機構(gòu)，同時還包括美國國際商業(yè)機器公司、微軟、臉書、谷歌等大型企業(yè)。

印度與中國是美國最大的兩個人工智能人才海外來源國，比重分別為43.7%和18.8%，占美國人工智能海外人才流入總量的60%多，而英國(11.3%)、加拿大(7.5%)、德國(5.2%)等西方主要人工智能強國共占比20%左右。歐洲流向美國的人才占比不多的原因在于，英、加、德等國自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模與市場體量有限，并且在前沿技術(shù)領(lǐng)域同屬于競爭關(guān)系，因此現(xiàn)階段在美國與歐洲國家之間人工智能人才流動方面缺乏包括預(yù)期收益在內(nèi)的正向激勵因素。(19)國務(wù)院發(fā)展研究中心國際技術(shù)經(jīng)濟研究所、中國電子學(xué)會、智慧芽：《人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢》，中國人民大學(xué)出版社2019年版，第217頁。此外，這一人才流動結(jié)構(gòu)也與美國近年的教育政策和立法相關(guān)。近年來，美國培養(yǎng)高科技人才的有關(guān)政策與教育立法導(dǎo)向增大了對新興經(jīng)濟體國家科技人才的吸引力。如2017年3月生效實施的《高等教育創(chuàng)新法案》新增加了社會創(chuàng)新主體取得運營資格授權(quán)的條件與流程、審查指標(biāo)與業(yè)績標(biāo)準等內(nèi)容，同時還增加了針對在校學(xué)生獲得國家獎助學(xué)金的評定條件，并上調(diào)了獎助學(xué)金的總體規(guī)模和個人申請的金額上限。2018年9月，美國科學(xué)技術(shù)委員會科學(xué)分委會量子信息科學(xué)組委會發(fā)布的《國家量子信息科學(xué)戰(zhàn)略概述》報告，將量子信息科學(xué)作為下一代技術(shù)革命的潛在驅(qū)動力，并致力于打造面向未來的量子智能從業(yè)人員隊伍。美國科學(xué)技術(shù)委員會技術(shù)分委會先進制造業(yè)組委會于2018年10月發(fā)布了《美國先進制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略》報告，提出為了開發(fā)與升級新一代制造技術(shù)，擴大美國國內(nèi)制造供應(yīng)鏈的能力，美國要打造適應(yīng)新形勢、新需求的勞動力隊伍，向他們提供教育與培訓(xùn)。這些政策導(dǎo)向?qū)ξ嗟娜斯ぶ悄苋瞬棚@然有積極作用。

中美之間的數(shù)據(jù)對比更直觀地反映出美國在人工智能全球競爭中擁有的人才優(yōu)勢。在絕大多數(shù)具體分支領(lǐng)域中，中美兩國均處于全球前兩名的地位，但美國在人工智能各技術(shù)領(lǐng)域的頂級專家團隊人數(shù)大大超過中國。美國的專家人數(shù)處于700～1200人左右，而中國的人數(shù)規(guī)模僅為150～400左右。即使在中國專家人數(shù)較多而美國專家人數(shù)較少的多媒體技術(shù)領(lǐng)域(非人工智能核心復(fù)雜技術(shù)競爭領(lǐng)域)，中國為572人，美國為711人，美國的專家人數(shù)也多于中國。

表4 美國人工智能各分支領(lǐng)域?qū)＜胰藬?shù)(降序排列)

數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)—中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心：《2019人工智能發(fā)展報告》，https://static.aminer.cn/misc/pdf/pdf/caai2019.pdf。

三、科技霸權(quán)的維護與中美價值鏈解構(gòu)

人工智能技術(shù)不僅體現(xiàn)在美國的社會經(jīng)濟發(fā)展效益與變革中，它還被賦予了重要的戰(zhàn)略意義，即給予美國主導(dǎo)全球競爭、強化霸權(quán)地位的目的指向性。因此美國人工智能戰(zhàn)略布局的目的就是維持其在全球的全面領(lǐng)先地位，(20)國務(wù)院發(fā)展研究中心國際技術(shù)經(jīng)濟研究所、中國電子學(xué)會、智慧芽：《人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢》，中國人民大學(xué)出版社2019年版，第105頁。并將在兩個主要方面竭力謀求對科技霸權(quán)體系與地位的維護。一個方面是引領(lǐng)人工智能國際規(guī)則與標(biāo)準的制定，并在這一新領(lǐng)域中尋求增強傳統(tǒng)盟友體系的一致性與凝聚力。另一個方面是將人工智能技術(shù)新領(lǐng)域作為遏制中國、俄羅斯等戰(zhàn)略競爭對手的新戰(zhàn)場、新手段，進而完成對全球價值鏈的深度調(diào)整與重塑。

(一)聯(lián)合盟友共同塑造人工智能國際規(guī)則

特朗普執(zhí)政后的一系列政策措施盤活了美國在人工智能企業(yè)、資本、科研隊伍等方面的優(yōu)勢基礎(chǔ)。美國期望在此基礎(chǔ)上主導(dǎo)人工智能國際規(guī)則和標(biāo)準的制定，以獲得新技術(shù)領(lǐng)域的全球主導(dǎo)權(quán)，強化美國霸權(quán)地位。但由于集團內(nèi)部成員之間在經(jīng)濟技術(shù)發(fā)展方面存在競爭，在戰(zhàn)略方向上存在差異，美國不得不承受集團內(nèi)部離心力帶來的影響。

1. 美國對人工智能國際規(guī)則的塑造

2019年5月3日，美國主導(dǎo)下的西方32國在捷克首都布拉格召開會議，并發(fā)布了“布拉格提案”。表面上，各方商討如何加強5G網(wǎng)絡(luò)與產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全，實質(zhì)上這次會議是以美國為首的西方集團，將中國排除在全球5G發(fā)展合作第一梯隊之外的一場聚會?！安祭裉岚浮敝荚趯で蟠_立西方集團內(nèi)部關(guān)于5G技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用的共識。梳理“布拉格會議”參加國名單可以發(fā)現(xiàn)，除阿爾巴尼亞、以色列兩國外，其余30國均為“瓦森納”協(xié)議成員國。而1996年美國主導(dǎo)下簽署的“瓦森納”協(xié)議旨在控制向中國出口高技術(shù)及相關(guān)貨物。因此，“布拉格會議”可以被視為美國在實施“技術(shù)冷戰(zhàn)”的關(guān)鍵信號，本質(zhì)是美國在構(gòu)建一種聯(lián)盟內(nèi)部的人工智能“管控型貿(mào)易”框架。歷史上“瓦森納協(xié)議”框架的既有邏輯可以為當(dāng)前乃至未來美國在人工智能領(lǐng)域進行大國間博弈、塑造國際規(guī)則提供有用的經(jīng)驗與教訓(xùn)。

2019年經(jīng)濟合作與發(fā)展組織數(shù)字經(jīng)濟政策委員會(CDEP)發(fā)布了全球首份政府間人工智能政策指南——《經(jīng)合組織數(shù)字經(jīng)濟政策委員會關(guān)于人工智能的建議》(Recommendation of the Council on Artificial Intelligence)。該建議提出了五項人工智能發(fā)展原則，即促進包容性成長、可持續(xù)發(fā)展和福祉、基于以人為本的價值觀和公平正義、增強公開透明與可解釋性、安全無害、建立問責(zé)制以及五項人工智能發(fā)展政策建議，即加大人工智能的研究與發(fā)展投資、促進人工智能的數(shù)據(jù)生態(tài)體系、塑造有利的政策環(huán)境、提高人力資源能力、加強國際合作。上述“原則”與“政策建議”基本與特朗普人工智能總統(tǒng)令的基調(diào)完全一致，并且恰恰由于美國的參與和支持，該政策指南成為一份被發(fā)達國家認可的“國際準則”。該政策指南已被經(jīng)合組織全體成員國以及阿根廷、巴西、哥倫比亞、哥斯達黎加、秘魯、羅馬尼亞共計42個國家采納。(21)OECD, “Recommendation of the Council on Artificial Intelligence,” https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449.這進一步證明美國已開始踐行“塑造國際環(huán)境”的關(guān)鍵原則，以及聯(lián)合盟友制定人工智能國際規(guī)則和規(guī)范的政策計劃。隨著人工智能領(lǐng)域的競爭越來越傾向于規(guī)則和價值觀之爭，美國聯(lián)合盟友共同塑造人工智能國際規(guī)則的趨勢也將越來越明顯。(22)《為什么美國強力支持這份OECD的AI原則建議報告？》，https://www.secrss.com/articles/11218。

2. 美國塑造人工智能國際規(guī)則的困難

美國及其西方盟友在人工智能這一尖端領(lǐng)域存在著競爭關(guān)系，這將限制美國西方盟友及相關(guān)企業(yè)支持美國科技霸權(quán)維持行為的范圍與效率。波士頓咨詢公司的持續(xù)研究表明，新一輪先進智能制造的尖端領(lǐng)域與技術(shù)難點在于：(1)基于操作環(huán)境感知的智能傳感器研發(fā)制造，(2)基于混合操作的人機交互設(shè)備與環(huán)境搭建，(3)基于產(chǎn)品靈活度的高精度軸承部件生產(chǎn)制造。在上述領(lǐng)域中，美國的西方盟友及其大型公司都有自身的發(fā)展規(guī)劃，并在美國對中俄乃至其他潛在戰(zhàn)略競爭對手的技術(shù)遏制與封鎖政策中，仍然保留基于自身核心利益的選擇，以及合理的經(jīng)濟貿(mào)易合作訴求。這些選擇和訴求可能成為阻止他們倒向美國，對中俄乃至其他潛在戰(zhàn)略競爭對手實行技術(shù)遏制與封鎖政策的制約因素。以聯(lián)盟形式發(fā)起遏制封鎖與盟友自身利益考量之間的矛盾，在冷戰(zhàn)中曾出現(xiàn)過。例如法國企業(yè)為蘇聯(lián)供應(yīng)輸油管，以及日本東芝公司為蘇聯(lián)供應(yīng)螺旋槳設(shè)備。由此看來，基于國家間自然經(jīng)濟供需結(jié)構(gòu)形成的產(chǎn)業(yè)相互依賴關(guān)系和全球價值鏈的深入關(guān)聯(lián)，遠比美國想象的更加牢固，并可能在很大程度上削弱美國遏制戰(zhàn)略的有效性。

(二)針對中國的價值鏈解構(gòu)行為

雖然中國人工智能發(fā)展在前沿領(lǐng)域仍與美國存在較大差距，但憑借內(nèi)部應(yīng)用端和場景擴張的強大驅(qū)動力，中國在數(shù)據(jù)和融資模式兩個方面對美國發(fā)起快速與強勁的追趕。人工智能時代的本質(zhì)是“算力+算法”賦能現(xiàn)實物質(zhì)世界，因此人工智能通向與權(quán)力和戰(zhàn)略的組合路徑必然是產(chǎn)業(yè)與現(xiàn)實應(yīng)用場景的結(jié)合與應(yīng)用。盡管早已制定了國內(nèi)的大數(shù)據(jù)政策支持框架，但受制于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及由人口規(guī)模導(dǎo)致的應(yīng)用場景豐富度有限，美國難以與中國當(dāng)下的全社會場景增殖與發(fā)散對等。同時數(shù)據(jù)的體量增長為人工智能提供了充分的“養(yǎng)料”，而美國在這方面也并不具有優(yōu)勢。全球市場調(diào)研機構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)預(yù)計，到2020年，全球數(shù)據(jù)總量將達到40ZB，其中中國數(shù)據(jù)量將達到8.6ZB，占全球總量的21%左右。(23)周文：《2020年全球數(shù)據(jù)總量將超40ZB 大數(shù)據(jù)落地成焦點》， http://net.chinabyte.com/139/12703139.shtml，轉(zhuǎn)引自國務(wù)院發(fā)展研究中心、國際技術(shù)經(jīng)濟研究所、中國電子學(xué)會和智慧芽：《人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢》，中國人民大學(xué)出版社2019年版，第128頁。此外，中國的潛在競爭實力還體現(xiàn)在融資模式上。雖然，全球人工智能企業(yè)新增數(shù)量與增長率自2015～2016年達到峰值后均出現(xiàn)穩(wěn)步下降趨勢，其中亞洲地區(qū)降速明顯快于美歐地區(qū)，但全球融資增長卻進一步加速，且在規(guī)模上，亞洲的表現(xiàn)超過美歐總和。這一反差說明在當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展水平的限制下，企業(yè)之間的差異化競爭空間幾近飽和，而增量資本的驅(qū)動效應(yīng)是維系人工智能產(chǎn)業(yè)增長的關(guān)鍵因素。在這一宏觀競爭限制條件下，亞洲尤其是以中國為代表的大規(guī)模資本集中投入方式具備相當(dāng)大的優(yōu)勢。

表5 美國國防部高級計劃研究局人工智能項目的部分開發(fā)情況

圖表來源：《DARPA斥資20億美元開發(fā)人工智能新技術(shù)》，www.elecfans.com/d/790888.html。

面對中國的快速追趕，美國試圖重拾“抵消戰(zhàn)略”(Offset Strategy)?！暗窒麘?zhàn)略”指以科技競爭優(yōu)勢削弱和消耗對手，是“冷戰(zhàn)”以來美國維持其霸權(quán)事業(yè)的主要手段之一。美國國防部下轄的國防部高級計劃研究局自“冷戰(zhàn)”以來就一直是主導(dǎo)前沿科技發(fā)展方向、為美國戰(zhàn)略性技術(shù)提供前期資助與扶持的實體部門，并充當(dāng)美國參與科技競爭的幕后“舵手”。在本輪人工智能發(fā)展競賽中，該部門繼續(xù)發(fā)揮著關(guān)鍵的主導(dǎo)和驅(qū)動作用(見表5)。國防授權(quán)法是美國國防部門的指導(dǎo)性文件，2019財年的國防授權(quán)法提出“對華全政府戰(zhàn)略”(a whole-of-government strategy with respect to the People’s Republic of China)(24)“National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2019,” https://www.congress.gov/115/crpt/hrpt676/CRPT-115hrpt676.pdf, p.259.這一具有明顯“冷戰(zhàn)”色彩概念。在此背景下，美國國防部高級計劃研究局主導(dǎo)的美國人工智能發(fā)展在很大程度上可能服務(wù)于美國對華“抵消戰(zhàn)略”。(25)詳見潘書陽：《美國國防部最新人工智能戰(zhàn)略的主要特點及對我國的啟示》，《江南社會學(xué)院學(xué)報》2019年第3期，第29～42頁。另一方面，美國國防部高級計劃研究局能夠在很大程度上克服美國行政系統(tǒng)下各部門相互掣肘的局限。美國國防部高級計劃研究局所采用的項目經(jīng)理管理制度以及通過對產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的生態(tài)關(guān)系的塑造，能夠進一步充分利用市場需求，以企業(yè)融資和人才隊伍培養(yǎng)為動力，快速推動關(guān)鍵技術(shù)提升。這種綜合性運營競爭模式和自我造血循環(huán)能力的培養(yǎng)，成為美國參與全球科技競爭并取得成功的關(guān)鍵因素和可資借鑒的經(jīng)驗。

美國針對中國的價值鏈解構(gòu)行為主要是，將對中國人工智能產(chǎn)業(yè)的遏制與中美經(jīng)貿(mào)關(guān)系調(diào)整結(jié)合起來。美國重施“冷戰(zhàn)”中的經(jīng)濟“故技”，通過特定貿(mào)易領(lǐng)域的關(guān)稅、禁運清單等手段，切斷關(guān)鍵核心技術(shù)及相關(guān)貨物的流通與供應(yīng)，從而對人工智能國際競爭領(lǐng)域的全球價值鏈加以解構(gòu)和深度調(diào)整。從貿(mào)易進口控制方面來看，美國強調(diào)進口商品的原產(chǎn)地比例。在美國2019年總統(tǒng)貿(mào)易政策議程中，美國對進口商品的原產(chǎn)地成分比例與結(jié)構(gòu)進行了看似簡單卻影響深遠的調(diào)整。2018年11月30日簽署的美墨加協(xié)定(USMCA)與此前的北美自貿(mào)協(xié)議(NAFTA)相比，其具體變化突出地體現(xiàn)為：(1)將汽車及零部件免稅門檻的本區(qū)域原產(chǎn)地比例從北美自貿(mào)協(xié)議框架下的62.5%提高到美加墨協(xié)定框架下的75%，(2)增加汽車免稅門檻條件，整車必須達到40%～45%以上由美加墨協(xié)定成員國工人生產(chǎn)，且工人平均工資不低于16美元/小時，(3)增加汽車免稅門檻條件，整車中某些零部件必須由美加墨協(xié)定國生產(chǎn)。(26)Office of the United States Trade Representative, “2019 Trade Policy Agenda and 2018 Annual Report of the President of the United States on the Trade Agreements Program,” pdf, p.12.該協(xié)定表面上是為美國提供穩(wěn)定的高工資、高技能就業(yè)崗位來源，而且上述價值鏈關(guān)聯(lián)的改變是發(fā)生在傳統(tǒng)汽車制造產(chǎn)業(yè)，但實質(zhì)上，價值鏈關(guān)聯(lián)的改變未來還會在更高端的人工智能制造與技術(shù)服務(wù)領(lǐng)域擴散。這不僅會擠壓中國技術(shù)與產(chǎn)品的全球貿(mào)易空間，也會導(dǎo)致全球價值鏈的結(jié)構(gòu)性調(diào)整朝著美國主導(dǎo)掌控的方向發(fā)展。

出口控制方面，美國的解構(gòu)行為主要表現(xiàn)在對高科技產(chǎn)品的控制以及對主要競爭企業(yè)的遏制。自2018年“中美貿(mào)易戰(zhàn)”開啟以來，除了將中興通訊、晉華、華為等中國企業(yè)列入“實體清單”并加以技術(shù)斷供外，美國又從硬件與軟件兩個方面對中國采取更嚴格的技術(shù)管控措施。在硬件方面。2019年6月，美國國務(wù)卿邁克·蓬佩奧親自游說荷蘭首相馬克·呂特(Mark Rutte)，試圖阻止荷蘭阿斯麥爾(ASML)公司按照正式合同向中國交付用于高端芯片生產(chǎn)的EUV光刻機。(27)“Trump Administration Presse Dutch Hard to Cancel China Chip-equipment Sale,” https://www.reuters.com/article/us-asml-holding-usa-china-insight/trump-administration-pressed-dutch-hard-to-cancel-china-chip-equipment-sale-sources-idUSKBN1Z50HN.2020年1月15日，美國國際貿(mào)易委員會(ITC)針對中國可穿戴設(shè)備、系統(tǒng)及組件發(fā)起所謂知識產(chǎn)權(quán)侵犯案例337調(diào)查。(28)“337 Info,” https://pubapps2.usitc.gov/337external/3895.在軟件方面，2020年1月6日，美國政府正式采取措施限制人工智能軟件出口，以防敏感技術(shù)被以中國為主的競爭對手獲取。這些軟件類別涉及傳感器、無人機和衛(wèi)星等軍民兩用性質(zhì)的技術(shù)領(lǐng)域。(29)“U.S. Government Limits Exports of Artificial Intelligence Software,” https://www.reuters.com/article/us-usa-artificial-intelligence/u-s-government-limits-exports-of-artificial-intelligence-software-idUSKBN1Z21PT.這一系列密集動作本質(zhì)上反映了美國意圖造成中美雙方在既有先進技術(shù)產(chǎn)業(yè)價值鏈合作上的“半脫鉤”狀態(tài)，進而在解構(gòu)全球價值鏈的基礎(chǔ)上尋求有利于其維系在人工智能領(lǐng)域的霸權(quán)地位的操作空間。

四、以人工智能優(yōu)勢重塑全球價值鏈

除了通過國家層面的競爭和遏制解構(gòu)既有經(jīng)貿(mào)往來中的價值鏈關(guān)聯(lián)外，美國還憑借其對核心技術(shù)與價值鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的掌控，在強化自身優(yōu)勢的同時壓縮競爭對手的發(fā)展空間。這種策略將對全球價值鏈的傳統(tǒng)理論與現(xiàn)實貿(mào)易關(guān)系兩個方面都帶來深刻影響。

(一)美國人工智能價值鏈的重點布局

美國對人工智能價值鏈的布局主要通過企業(yè)來推動。近年來，美國大型企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展策略是鯨吞式收購。2018年10月至2019年8月，美國國際商業(yè)機器公司完成對紅帽(Red Hat)的收購，并將重新定義企業(yè)級云服務(wù)市場；亞馬遜的收購策略是從電商和亞馬遜云服務(wù)(AWS)角度出發(fā)，關(guān)注計算機視覺技術(shù)(如圖像識別能力)和自然語言處理，研發(fā)智能機器客服系統(tǒng)，以人工智能提升網(wǎng)絡(luò)安全進而帶動云服務(wù)安全性的提高；谷歌公司的收購策略則圍繞搜索工具布局，關(guān)注深度學(xué)習(xí)算法、自然語言處理和計算機視覺技術(shù)方面的初創(chuàng)企業(yè)。美國企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的收購事件不勝枚舉且仍在持續(xù)進行中，其中尤其以谷歌公司向收購路線轉(zhuǎn)型的規(guī)模最大，完成并購數(shù)量最多。

另外，在產(chǎn)研應(yīng)用層面，美國人工智能三大重鎮(zhèn)中的加州，憑借企業(yè)數(shù)量與產(chǎn)業(yè)豐富度的優(yōu)勢，在人工智能綜合發(fā)展與行業(yè)規(guī)則生成方面發(fā)揮引領(lǐng)作用；紐約州在將人工智能與城市生態(tài)結(jié)合的智能場景應(yīng)用方面獨樹一幟；而馬薩諸塞州則憑借科研特點與優(yōu)勢在生命科學(xué)領(lǐng)域驅(qū)動人工智能的前沿發(fā)展。

(二)美國利用人工智能對全球價值鏈理論和現(xiàn)實的深度重塑

美國對人工智能價值鏈環(huán)節(jié)的開源與拓展加上前述國家層面對中國等競爭對手的遏制與阻斷，將共同作用，增加其人工智能全球價值鏈的長度；而美國所主導(dǎo)的人工智能全球價值鏈在長、寬兩個維度上的增加將對經(jīng)典全球價值鏈從理論到實踐產(chǎn)生深刻的影響。

1. 對全球價值鏈經(jīng)典理論的修正

人工智能在理論基礎(chǔ)、理論表現(xiàn)形式(微笑曲線及其形狀)、以及全球價值鏈類型結(jié)構(gòu)三個方面，對全球價值鏈進行深刻的修正。首先，理論基礎(chǔ)從全球產(chǎn)業(yè)內(nèi)分工向定制需求轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)經(jīng)貿(mào)產(chǎn)業(yè)中的全球價值鏈，基于國家間稟賦差異產(chǎn)生的成本價差，以全球分工，尤其是產(chǎn)業(yè)內(nèi)分工為理論基礎(chǔ)，依賴于生產(chǎn)外包、加工裝配代工等離岸配置生產(chǎn)貿(mào)易環(huán)節(jié)。而人工智能生產(chǎn)對此類全球價值鏈具有明顯的替代效應(yīng)。由于人工智能生產(chǎn)既不依賴于勞動力成本及規(guī)模，也不受限于倉儲用地及成本，這使得在生產(chǎn)驅(qū)動型價值鏈和消費驅(qū)動型價值鏈兩種分類中，以大型機械、設(shè)備等為主的生產(chǎn)驅(qū)動型價值鏈將出現(xiàn)向以特定場景應(yīng)用與具體功能實現(xiàn)的定制需求型價值鏈轉(zhuǎn)變。這也是在本輪中美貿(mào)易戰(zhàn)中雙方最直接、最快速實現(xiàn)布局調(diào)整的產(chǎn)業(yè)與措施。其次，理論表現(xiàn)形式從“U”形態(tài)向深“V”形態(tài)轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)分工模式?jīng)Q定了全球價值鏈理論的表現(xiàn)形式為“微笑曲線”，呈“U”形態(tài)。而本輪智能制造的產(chǎn)生基礎(chǔ)是德國“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略，即通過對硬件設(shè)備的智能軟件嵌套，實現(xiàn)對生產(chǎn)的精密控制與精工制造。這種基于全新生產(chǎn)力的新型生產(chǎn)關(guān)系，使得技術(shù)成熟型商品在制造端的附加值超過了設(shè)計研發(fā)端和銷售端，從而出現(xiàn)了“微笑曲線”翻轉(zhuǎn)為倒“U”形態(tài)。但是從長期來看，人工智能時代在生產(chǎn)制造領(lǐng)域的深度發(fā)展趨勢是設(shè)計端與制造端越來越緊密的融合，并最終可能融為一體，即設(shè)計與制造同時同地進行。由于制造端被內(nèi)部垂直一體化的生產(chǎn)關(guān)系所吞并，價值鏈形態(tài)上呈現(xiàn)深“V”狀，并且由于從研發(fā)制造到銷售的價值鏈環(huán)節(jié)縮短而使曲線敞口收窄。最后，模塊型價值鏈的地位上升。除了人工智能對加工裝配業(yè)與成熟制造業(yè)全球價值鏈理論的修正外，人工智能也將對高端行業(yè)產(chǎn)生深刻理論影響。模塊化分拆與重組是實現(xiàn)復(fù)雜功能的基本技術(shù)趨勢，在高端芯片設(shè)計生產(chǎn)中的應(yīng)用空間十分巨大，而模塊化技術(shù)也將促進與之相應(yīng)的模塊型價值鏈的地位權(quán)重。在全球價值鏈概念創(chuàng)造者蓋瑞·杰里菲(Gary Gereffi)的五種分類中，(30)蓋瑞·杰里菲將全球價值鏈具體分為五類：市場型、模塊型、關(guān)系型、俘獲型、層級型，其分類的依據(jù)是價值鏈各環(huán)節(jié)主體之間權(quán)力及控制力的緊密程度從弱到強。模塊型價值鏈是兩種極端理想類型之外，各環(huán)節(jié)之間關(guān)系最自由、權(quán)力控制程度最松散的價值鏈類型，其主體參與效率與互動程度更高。此類價值鏈比重的增加有利于實現(xiàn)更加開放、平等的供需關(guān)系和良性的貿(mào)易相互依存。

2. 對全球價值鏈貿(mào)易現(xiàn)實的重構(gòu)

人工智能在經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)中的廣泛與深度應(yīng)用，將催生深刻的產(chǎn)業(yè)形態(tài)變革，進而從生產(chǎn)要素、生產(chǎn)方式、參與主體以及投資與貿(mào)易形式四個方面對全球價值鏈貿(mào)易帶來深刻的重構(gòu)效應(yīng)。

第一，智能生產(chǎn)制造賦予了發(fā)達國家對傳統(tǒng)生產(chǎn)要素稟賦結(jié)構(gòu)的迭代與超越能力。在人工智能的影響下，簡單勞動力將被擠出，勞動力要素結(jié)構(gòu)向高質(zhì)量置換，同時原有新興經(jīng)濟體國家的勞動力成本紅利將向由頂級科研設(shè)計人員、高級工程師、熟練技工所組成的高素質(zhì)人才紅利轉(zhuǎn)變。人口在經(jīng)濟活動中的性質(zhì)、角色與作用的深刻轉(zhuǎn)變所產(chǎn)生的宏觀影響表現(xiàn)為，國際經(jīng)濟中廣大發(fā)展中國家原本憑借人口紅利所參與的生產(chǎn)驅(qū)動型全球價值鏈部分轉(zhuǎn)變?yōu)樾枨篁?qū)動型全球價值鏈。這將增加發(fā)展中國家對外貿(mào)的依賴度，同時削弱他們參與全球價值鏈的位勢。

第二，在生產(chǎn)關(guān)系與各價值鏈環(huán)節(jié)上的主體相互依賴方面，由于生產(chǎn)方式的改變，傳統(tǒng)設(shè)備制造等大型集成產(chǎn)業(yè)中的生產(chǎn)線及配套系統(tǒng)的設(shè)計、制造、維修，以及相關(guān)的周邊生產(chǎn)性服務(wù)的地位將大幅提升。此外，以3D打印為代表的增材制造與柔性制造將使特定功能、性質(zhì)與結(jié)構(gòu)的原材料供應(yīng)方的地位得到加強。區(qū)別于能源礦產(chǎn)和化學(xué)加工品等傳統(tǒng)原材料，這種特定材料本身就是某種含有技術(shù)成分的制成品。因此可以發(fā)現(xiàn)，價值鏈上游的原料供應(yīng)渠道和中后端維修與服務(wù)環(huán)節(jié)地位的提升，正是前述價值鏈理論修正中“微笑曲線”向深“V”型轉(zhuǎn)變并收窄敞口的現(xiàn)實原因所在。

第三，一些小國的人工智能企業(yè)也發(fā)揮重要作用。當(dāng)前在人工智能全球價值鏈中發(fā)揮主導(dǎo)地位的無疑是美、中、德、日等主要科技大國，以及美國國際商業(yè)機器公司、谷歌、微軟等全球頂級企業(yè)，但眾多小國如荷蘭、瑞士、以色列等國的人工智能公司同樣作為人工智能隱形冠軍企業(yè)參與到全球價值鏈中并發(fā)揮重要作用。其原因在于，這些隱形冠軍企業(yè)不以規(guī)模和產(chǎn)能見長，而是在某個或某些智能軟硬件的設(shè)計制造環(huán)節(jié)提供全球范圍內(nèi)不可替代的產(chǎn)品與服務(wù)。例如前述的荷蘭阿斯麥爾公司作為全球唯一EUV光刻機供應(yīng)商而引起美國的重視。由此可見，在人工智能的影響下，傳統(tǒng)的全球價值鏈貿(mào)易僅僅重視附加值的做法被超越，在關(guān)鍵環(huán)節(jié)擁有壟斷性與不可替代性的小國小企業(yè)被賦予極其重要的價值鏈地位。這也將為一國在人工智能時代參與全球價值鏈競爭與合作帶來極其重要的啟示。

第四，投資與貿(mào)易形式方面的影響。在自由貿(mào)易氛圍主導(dǎo)的全球化中，稟賦結(jié)構(gòu)、要素成本與交易成本等成本因素是國家間開展投資與商品貿(mào)易的主要考量依據(jù)，投資與貿(mào)易的形式主要為構(gòu)建雙邊、多邊自由貿(mào)易協(xié)定(FTA)體系。智能生產(chǎn)與制造能夠兼顧標(biāo)準化生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)與個性化定制的設(shè)計功能，大程度地抹平了東道國之間的成本因素，如要素成本中的原材料與人員費用，以及交易成本中的關(guān)稅與運輸費用，進而使得需求結(jié)構(gòu)與消費水平超越了服務(wù)行業(yè)的范圍，開始成為投資與商品生產(chǎn)貿(mào)易行業(yè)越來越重要的驅(qū)動因素。國家與跨國公司在進行投資與貿(mào)易的離岸布局中更多的將東道國市場需求結(jié)構(gòu)納入考量，“市場就近”原則成為最重要的決策依據(jù)與出發(fā)點。這就意味著傳統(tǒng)的自由貿(mào)易協(xié)議框架下基于倉儲、物流、稅務(wù)與通關(guān)便利的自貿(mào)區(qū)(FTA)升級為集就地投資、設(shè)計、生產(chǎn)制造、銷售、維修服務(wù)等功能為一體的自由貿(mào)易港區(qū)(Free-Trade Port)這一新型國際貿(mào)易形式。

(三)美國利用人工智能重塑全球價值鏈的制約因素

由上述分析可以發(fā)現(xiàn)，人工智能對全球價值鏈的理論修正與現(xiàn)實重構(gòu)作用本身蘊含著兩面性，因此美國利用人工智能重塑全球價值鏈的策略也將面臨著來自內(nèi)部主動性和有效性的制約。前述荷蘭阿斯麥爾公司案例反映出美國當(dāng)前外貿(mào)管制體系仍處于持續(xù)深刻調(diào)整變革中，即從對外貿(mào)易管制門檻標(biāo)準的進一步降低，到監(jiān)管對象從產(chǎn)品擴散到技術(shù)，再到對門檻進行靈活調(diào)整的權(quán)力與措施的積極主動運用。這些調(diào)整變革所產(chǎn)生的深層影響是，在國際生產(chǎn)分工合作中，某種高科技產(chǎn)品在美國國內(nèi)間接增加值的比重將有所提高，或者美國國內(nèi)間接增加值比重更高的產(chǎn)品的貿(mào)易份額將增加。由于國內(nèi)間接增加值是衡量一國在全球價值鏈中位置的核心指標(biāo)，美國將試圖提升其在先進技術(shù)領(lǐng)域的全球價值鏈位勢。但美國將面臨兩方面的客觀阻力。一方面是由企業(yè)自身的生存與利益訴求導(dǎo)致的阻力。2019年11月美國商務(wù)部長羅斯在美國工業(yè)與安全局的講話中呼吁美國私營部門以“自由”的名義維護美國國家安全利益，抵制貿(mào)易伙伴對美國知識產(chǎn)權(quán)的“竊取”“侵犯”和“擴散”。(31)“Remarks by U.S. Commerce Secretary Wilbur L. Ross at the Bureau of Industry and Security Annual Conference on Export Controls and Security,” https://www.commerce.gov/news/speeches/2019/07/remarks-us-commerce-secretary-wilbur-l-ross-bureau-industry-and-security.然而由于一些企業(yè)對中國等新興國家市場存在剛性需求，他們?yōu)榱司S持正當(dāng)?shù)馁Q(mào)易訴求，可能采取降低美國技術(shù)成分含量或增加其他國家技術(shù)成分含量的做法，使美國技術(shù)的總體比例降至標(biāo)準以下，以規(guī)避這一政策調(diào)整。另一方面是全球價值鏈自身的內(nèi)在合作屬性帶來的阻力。在人工智能的新技術(shù)變革中，全球價值鏈在不同的政策選擇下、歷史周期中和技術(shù)水平約束下，在程度、深度、方向等結(jié)構(gòu)方面發(fā)生重組。但無論發(fā)生何種重構(gòu)，價值鏈現(xiàn)象的邏輯內(nèi)核中始終存在合作的要素，這不以個人或政府的選擇為轉(zhuǎn)移。具體而言，如前所述，在人工智能模塊化技術(shù)趨勢驅(qū)動下的模塊型價值鏈，在現(xiàn)實中有利于釋放更平等、互動性更強的經(jīng)濟合作空間，搭建良性的相互依賴關(guān)系。

五、結(jié) 論

綜合本文分析，人工智能技術(shù)發(fā)展將通過改革生產(chǎn)要素構(gòu)成的方式，為人類帶來巨大的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效益與深刻的社會與生活方式變革。但如果被引向全球大國爭霸的方向，特別是其過程和結(jié)果可能對當(dāng)下全球價值鏈體系產(chǎn)生本質(zhì)性改變，人工智能將加劇全球動蕩與失衡。潛在的、巨大的技術(shù)競爭的不確定性和戰(zhàn)略風(fēng)險，呼吁建立基于技術(shù)可控、規(guī)則可控、競爭可控、影響可控的開放式國際準則，以及良性的競爭與合作模式，而非封閉、排他性的“俱樂部”式集團模式。