中美AI创新力对比：方法与洞见

1 AI产业创新能力比较的理论依据

在当前错综复杂的国际局势下，提升产业创新能力是我国增强竞争力、培育新质生产力的关键。产业创新能力，简而言之，是指一个国家或地区在科学、技术和生产领域所拥有的隐性或可编码的专业知识和技能，其核心在于能否在特定创新领域提供具有竞争力的产品或成果。学术界普遍认为，可以通过考察科学出版物、国际专利以及国际贸易数据等维度来衡量一个经济体的产业创新能力。此外，一些学者还提出了复杂性指标、相关性原则和专业化策略等分析方法。其中，复杂性指标用于量化产生特定领域成果所需的专业知识的数量与深度；相关性原则则关注一个经济体未来实现多元化发展的潜力，这与其当前掌握的相关技能密切相关；而专业化策略则强调在充分了解各地科技资源禀赋的基础上，明确科技投资的重点方向。

当前，关于人工智能（AI）产业创新能力的比较研究主要分为三类：首先，是AI技术本身及其前沿发展的比较。自2017年起，斯坦福大学每年发布的《AI指数报告》都会对中美等国在AI细分研究领域的论文发表情况进行分析。2024年，世界知识产权组织（WIPO）发布的《生成式AI的专利图景》报告，则侧重于分析各国在生成式AI领域的专利申请状况。其次，是AI相关产业的比较研究。2023年，国际货币基金组织（IMF）首次推出了AI准备指数（AIPI），该指数从数字基础设施、人力资本、劳动力市场政策、创新与经济一体化、监管与道德等四个维度，利用宏观结构性指标评估了174个国家和地区的AI发展准备水平。再次，是AI对其他领域影响的比较研究。世界经济论坛通过设定指标和开展问卷调查，研究了AI对就业和社会创新的影响。世界贸易组织（WTO）发布了关于“AI如何塑造国际贸易以及被国际贸易塑造”的分析报告，WIPO也推出了一系列探讨“人工智能对全球知识产权生态系统影响”的指南和研究。

上述研究为我们比较中美两国AI产业创新能力的差异提供了广阔的视角和扎实的数据基础，尤其是在AI科研的系统性分类评价和对社会经济影响的深入探讨方面。然而，仍存在一些局限性。其一，单纯的论文总量数据难以准确反映中美差距。尽管中国AI论文总量已超越美国，且论文引用总量位居全球前列，但这不足以完全说明两国在原始创新能力上的差异。其二，专利申请数据可能存在失真。专利申请流程要求公开技术信息，而像OpenAI这样的AI公司更倾向于通过商业秘密来保护其创新成果。同时，我国AI专利申请在一定程度上受到产业政策的驱动，例如，申请流程可能获得加速预审和优先审查等政策支持。其三，AI产业结构本身具有高度的复杂性和多样性，需要进行系统性分析。举例来说，AI技术正在赋能各行各业，在统计AI企业数量、AI风险投资、产业复杂性以及市场占有率时，需要对相关行业进行清晰的界定和分类。因此，探索新的思路和方法来衡量中美AI产业创新能力的差异显得尤为必要。

2中美人工智能产业创新能力的比较方法

2.1 概念和内涵

在梳理和分析国内外文献及报告的基础上，本文尝试提出AI产业创新能力的概念：AI产业创新能力是指国家/地区在AI相关的科学、技术和生产领域所具备的隐性或可编码的专业技术和知识，以及在AI创新领域提供有竞争力产品和产出的能力。AI产业创新能力包含以下几个层面的内涵：

首先，它离不开高水平人才和科研成果的支撑。唯有具备深厚的专业知识、创新思维和实践能力的人才队伍，才能产出高质量的科研成果，更好地抓住时代机遇，应对挑战，并推动产业向更高级、更智能化的方向发展。其次，它需要一个多维度、多层次的创新生态体系提供持续动力。这个生态系统应涵盖从基础层（包括算力、算法、数据）到技术层、工具层乃至应用层的完整链条，每一环节都发挥着不可或缺的作用，共同促进产业的全面进步。再次，它需要充裕的风险投资提供资金支持，以及巨大的市场规模来体现其价值。风险投资是衡量AI初创企业活力的关键指标，它反映了市场对该领域的预期以及创业生态系统的活跃程度。AI技术的核心价值最终体现在其应用层面，而大规模的市场是实现这一价值的必要条件。

2.2思路和框架结构

本研究比较中美AI产业创新能力的思路是：借鉴“投入—产出”逻辑模型，构建一个比较研究的框架结构。其中，“投入”要素包括顶尖人才、顶级论文、AI风险投资和数字基础设施；而“产出”要素则聚焦于创新型企业和市场规模（如图1所示）。

第一，顶尖人才。美国智库MacroPolo自2019年起便开始追踪分析全球顶尖AI人才的