人工智能（AI）的发展始于上世纪五六十年代，进入本世纪尤其是最近二十年里，随着自然语言理解、深度学习、多模态信息处理、具身智能、脑机接口等软硬件技术的跃进与突破，AI越来越广泛地应用到社会经济生活的各个领域。更为重要的是，自2022年年底以来，一直到2024年年初，美国的AI明星公司OpenAI推出的大语言模型ChatGPT、文生视频模型Sora火热出圈，使AI在全球范围内进一步“破圈”。
在大众认知语境中，中国的AI发展到什么程度了？发展水平在国际上领先还是落后？这是很多AI产业以及从业者长期以来一直关注的问题。尤其是在不到两年的时间里，当OpenAI先后抛出ChatGPT、Sora等成果点燃AI行业热情时，“中美AI的差距在拉大吗？”在2024年全国两会开幕之际，该话题又一次成为公众热议话题。
《中国经营报》记者近日来采访了多名来自不同行业领域、职业岗位的从业者以及行业观察者，试图找到这一问题的答案，或者为探寻答案找到一个有效的“钥匙”，从而为读者提供认知与理解这一问题的参考。
中国航天事业奠基人、著名科学家钱学森曾提出，现代科学技术体系从纵向来看分为基础理论、技术科学、工程技术和系统工程四个层次，这四个层次构成了从基础科学到应用的完整链接。而广受科技界认同的Gartner新兴技术成熟曲线，将每个技术的生命周期划分了技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂谷底期、稳步爬升复苏期、生产成熟期5个关键阶段。尽管说法不同，但实际上，无论是作为新兴技术的更广义范畴的AI，还是AI领域中的各个细分技术，显然大致遵循着这一演进过程。
多名业内人士在接受记者采访时都坦言，我国AI发展从整体来看处于一个追赶美国的状态。上海人工智能研究院副总工程师沈灏直言，身在计算机行业看到更多的新技术变革，对新技术的发展变革会有更清晰的认知与紧迫感。目前我国AI发展受制于顶尖人才的稀缺、硬件的限制等，在加速追赶的过程中，很多行业领域的人员自然会出现一些较为普遍性的焦虑情绪。
商汤智能产业研究院院长田丰则向记者指出：“（中国）在追赶（美国）是毋庸置疑的，但AI发展包含多个维度，所谓的差距往往需要一个评测对比，从基础研究层面来说，各个国家、各家企业并没有完全公开自身的研发成果，所以很多维度的差距既没法证实，也没法证伪。”
田丰指出，单就市场上开源的大语言模型来看，根据AI开源社区HuggingFace最新排行榜，在综合能力以及推理、数学、编程能力评测中，由商汤和上海AI实验室等联合打造的书生·浦语2.0包揽前两位，谷歌最新推出的开源大模型Gemma排名第三位，在与美国Meta的LLM2、法国的Mistral等开源模型的评测对比中，书生·浦语2.0同样表现优异。需要说明的是，OpenAI的ChatGPT是闭源的，因此并不在此排行榜中。“在全球开源大模型发展中，目前中国厂商是具有领先能力的。”田丰如是说道。
全国政协委员、360创始人周鸿祎近日也公开表示，中美在AI上的差距主要在于“确定技术方向”上，一旦方向确定，中国的优势是学习能力很快，在一两年内能够追上。中国现在要做出一个超过GPT-4的通用大模型可能比较难，但在一些垂直领域超过GPT-4是完全有可能的。
中国工程院院士郑纬民在2023年11月底公布的《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书2023》中指出，美国作为全球科技霸主，一直引领人工智能领域发展前沿，整个大模型的产业布局全面领先，在研发能力、人才储备、硬件设施及融资环境方面占据优势。相较而言，中国占据海量数据资源和应用场景优势，但顶尖的AI人才缺乏 ，在基础理论、原创模型等颠覆型、阶跃型技术方面仍缺乏引领能力。产业基础层的整体实力较弱，高质量数据积累不足，在高端芯片、关键基础软件等领域受制于美国。
旗下拥有自研大模型“序列猴子”的出门问问CEO李志飞团队则发文指出：“对于新技术的发展既不能视而不见，但也不必妄自菲薄。”在出门问问团队看来，“中国在AI产研和认知方面跟美国的差距，相比ChatGPT发布时期应该是缩短了，而不是加大了。”“作为中国的AI创业者，我们不再有初见Sora时的茫然无措和无力之感，而是滋生出更坚实的力量和信念。”“中国AI同仁完全有实力迅捷追赶，而不是被迎面而来的时代所困顿。”
谦询智库创始合伙人龚斌指出，当前以OpenAI为代表的生成式AI总体是“大力出奇迹”的工程成果，无论是ChatGPT，还是Sora，OpenAI的思路就是做“大”模型。在这一路线上，我国AI发展与美国相比还存在一定的短板，尤其表现在算力的代差、大规模海量数据集等方面。受商业环境影响，国内许多AI技术企业在AI基础研究方面的研发投入远不及美国科技巨头的投入规模和强度，再加上美元基金投资的收缩，由此造成AI基础理论研究和模型近些年创新步伐放缓。
2023年，国产大模型密集面市，一度被业界冠以“百模大战”之称。田丰认为，当前人工智能正在从昂贵走向低成本，最终将成为每个人都用得起的设施和终端。大模型的上半场是知识工程的革命，下半场加上机器人是新一代工业革命。以操作系统发展历程为例，田丰认为未来头部效应会越来越明显，头部AI操作系统加上超级应用，会成为大模型的发展方向。随着新能源+芯片技术的突破，大模型的成本会持续降低，将会有更多的创新者通过大模型创造微型的创业企业，形成多样行业创新的服务，开创迷你企业和个人IP时代。
需要说明的是，大模型生成AI并不能代表AI的全部，事实上，大模型的发展才刚刚开始，它的问题与缺陷也在不同程度地展现，比如谷歌大模型Gemini将美国首任总统华盛顿、特斯拉CEO埃隆·马斯克等画成了黑色皮肤；在OpenAI的文生视频模型Sora生成的视频中，玻璃杯倒下摔碎之前红酒就已洒在桌上；国内最早版本的文生图工具将中国传统美食“夫妻肺片”“红烧狮子头”等生成了惊悚图；OpenAI与《纽约时报》等媒体机构的知识产权纠纷；微软AI团队最新被曝涉及3万条内部信息和38TB数据遭外泄；AI换脸诈骗案件在世界范围内出现……
在大模型热潮按下全球AI发展加速键的同时，无论是美国、欧洲等地区，还是国内市场，在脑机接口、具身智能、量子通信等领域的科研技术及工程成果也在提速。人工智能的加速发展已成为大趋势。
记者注意到，近年来我国从中央到地方已出台了多项推动人工智能产业发展的政策及措施。中共中央总书记习在二十届中央政治局第十一次集体学习时讲话指出，科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素。必须加强科技创新特别是原创性、颠覆性科技创新，加快实现高水平科技自立自强，打好关键核心技术攻坚战，使原创性、颠覆性科技创新成果竞相涌现，培育发展新质生产力的新动能。显然，人工智能技术对于新质生产力的培育与发展起着至关重要的作用，无论是中国，还是其他国家和地区，AI技术都在快速地发展与落地应用，与此同时，各个国家对AI的安全监管及治理也在同步推进。
