專題 | 中國人工智能發展國際位勢比較研究與政策建議

人工智能被視為新一輪科技革命和產業變革的核心引擎，其發展態勢將深刻塑造全球經濟社會發展格局，并推動人類文明邁向新的進步。黨的二十屆三中全會指出，“健全推動經濟高質量發展體制機制”“完善推動人工智能等戰略性產業發展政策和治理體系，引導新興產業健康有序發展”。本文分析了我國人工智能發展的國際位勢、相對優勢和面臨的挑戰，為國家層面統籌布局人工智能技術創新、確保形成可持續的人工智能領域創新能力、提升我國人工智能發展的競爭實力提供決策參考。

1 中國人工智能發展的相對優勢

得益于國家重視和超大規模市場應用優勢，中國人工智能領域快速發展，已由技術嘗試階段轉入規模化應用階段，技術創新能力實現了飛速提升，在成果產業、場景應用、基礎設施建設等方面具有相對優勢，有突破超越的機會。

1.1 中國人工智能期刊出版物總量居全球首位

中國、美國和歐盟是全球人工智能出版物的主要力量。根據斯坦福大學發布的《2024年人工智能指數報告》（The 2024 AI Index Report），2010—2022年，人工智能出版物的總數增加了近兩倍，從2010年的大約88000種增加到2022年的超過240000種。按照部門劃分（圖1），中國教育部門人工智能出版物的占比居世界第一，達到81.75%，而美國企業部門人工智能出版物的占比在全球主要經濟體中最高，達到14.06%。報告顯示，2021年中國的人工智能領域期刊發表數量在全球占比31.04%，歐盟和英國占比19.05%，美國占比13.67%。

自2010年以來，中國人工智能期刊論文被引占比逐步上升（圖2），2021年達到29.07%，而歐盟和英國（21.51%）、美國（15.08%）均有所下降。報告顯示，2021年在全球人工智能頂級會議發表的論文數中，中國占比最大，達到26.15%，歐盟和英國緊隨其后，其占比為20.29%，位居第二，而美國以17.23%位居第三。

1.2 中美在人工智能專利申請數量和海外專利布局中處于第一方陣

專利數量是較為常用的反映技術差距的指標，利用人工智能專利申請量可以衡量其技術水平。從人工智能有效發明專利申請人來源國分布來看，中國人工智能專利總量已在全球處于領先地位，但是全球不同國家之間人工智能技術差距較大，呈現明顯的“方陣”分布。斯坦福大學《2025年人工智能指數報告》（The 2025 AI Index Report）指出，2010—2023年，全球AI專利授權量從3833增長到122511，截至2023年，中國在人工智能專利總量方面處于領先地位，占所有授權的69.70%（圖3），而韓國和盧森堡在人均人工智能專利生產國中名列前茅。

從主要國家申請人海外發明專利數量來看，美國海外布局略微領先，美、中、日、韓差距較小。2024年，世界知識產權組織發布的《生成式人工智能專利態勢報告》（Patent Landscape Report - Generative Artificial Intelligence）顯示，2014—2023年，中國生成式人工智能專利申請量超過3.8萬件，占全部專利數量的70.30%，居世界第一。中國人工智能技術創新能力在快速提升，美國的相對優勢和中美差距呈持續縮小態勢。

1.3中國人工智能應用依托場景豐富，具有優勢地位

中國在人工智能應用發展層面具有一定的優勢，包括豐富的技術應用場景、完善的創新生態鏈、企業數量及規模優勢。當前國內人工智能應用已由技術嘗試階段轉入規模化應用階段，在教育、醫療、新零售等領域廣泛布局，安防、金融、機器人、零售等行業亦有較多人工智能企業參與。此外，較為完備的工業體系和龐大的人口基數也使我國在人工智能應用發展方面優勢明顯。根據麥肯錫預測，到2030年，人工智能可為全球經濟活動產值增加13萬億美元。普華永道預測，到2030年人工智能將帶動我國國內生產總值增加7萬億美元。

1.4 中美在人工智能算力基礎設施競爭中處于第一梯隊

整體上看，美國數年來深耕基礎理論研究和創新，而且牢牢把控芯片等核心產業，人工智能生態占據壟斷地位；而中國的基礎軟硬件嚴重依賴美國，芯片企業大多面向國內，僅在中低端市場上有一定優勢。但中國在全球基礎算力和智能算力競爭中與美國處于第一梯隊，且中美差距不斷縮小。根據中國信息通信研究院發布的《中國綜合算力指數報告（2024年）》，2022年，美國、中國、歐洲、日本在全球算力規模中的占比分別為34%、33%、17%和4%。截至2023年底，全球算力基礎設施總規模達到910 EFLOPS（FP 32），同比增長40%。美國、中國算力基礎設施規模位列前兩名，算力占比分別為32%、26%。在政策引導和人工智能發展需求的雙重驅動下，我國人工智能算力基礎設施實現快速部署與發展，算力網絡日漸完善，對促進人工智能生態建設、確保產業長期可持續發展發揮著越來越關鍵的作用。

2 中國人工智能發展面臨的挑戰

人工智能技術具有高復雜性、高變化性的特征。中國人工智能雖然發展迅速，但總體上呈現重應用、輕技術的特點，基礎平臺創新薄弱，半導體芯片等關鍵硬件創新嚴重依賴國外，并且在人工智能國際規則體系中缺乏話語權，在人才、數據等方面仍面臨嚴峻挑戰。

2.1 中國在人工智能國際規則體系中缺乏話語權

人工智能技術和產業發展具有高度的國際化特征，人工智能治理逐漸走向法律治理時代,目前的人工智能國際治理體系仍以倫理規則為主，通過人工智能倫理及法律體系的完善來減少人工智能創新與應用中的障礙。在人工智能國際法規則還未建立的情況下，倫理準則和共同價值標準可發揮重要作用，最大限度地保障那些價值導向突出的技術在其運行中實現準確性與客觀性。2021年11月，全世界在政府層面達成了最廣泛的人工智能共識——聯合國教科文組織大會通過的《人工智能倫理問題建議書》（Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence），即倫理共識。目前，國際法體系尚未包含針對人工智能的多邊國際條約，不過與之相關的雙邊條約和共識正在逐步形成。2024年4月1日，美國和英國宣布達成“人工智能安全科學合作伙伴關系”，對英美兩國政府將如何匯集有關人工智能安全的技術知識、信息和人才作出規劃。同年8月，全球首部全面監管人工智能的法律《歐洲人工智能法》（European Artificial Intelligence Act）正式生效。當前，我國在人工智能全球產業體系中具有明顯的規模優勢，屬于人工智能大國，在參與國際法立法的過程中，盡管人工智能領域行業巨頭在行業內具有充分的規范引領動機和資源以及相當的話語權，但在國際法形成過程中的話語權與其行業地位并不匹配。

2.2 中國的頂級人工智能人才缺口嚴重

當前，在全球范圍內，人工智能人才的分布以美國為主導。美國以壓倒性優勢吸引全球人工智能人才，中國、英國、法國、德國、加拿大等國緊隨其后。美國保爾森基金會下屬的麥克羅波洛智庫（MacroPolo）發布的《全球人工智能人才追蹤調查報告2.0》（The Global AI Talent Tracker 2.0），分析了頂級人工智能研究人員和科學家的全球分布與流動情況。在頂尖人工智能研究員工作的主要國家中，美國占比為57%，居世界首位，中國（12%）位列第二，英國（8%）位列第三。該報告顯示，在美國工作的中國頂尖人工智能研究人員的比例，從2019年的27%增長到2022年的38%（圖4）。

從人才發展路徑來看，頂尖人工智能研究人員的整體流動性似乎較低，在美國完成博士學位后，絕大多數非美籍人工智能人才留在了美國（圖5）。雖然有51.40%的中國頂尖人工智能人才在本科畢業后選擇留在中國進行研究生學習，但選擇赴美深造的學生比例仍高達36.10%。

中外智庫相關研究均認為,現階段美國人工智能人才更豐富且更有經驗,中國人工智能人才規模相對較小，經驗相對欠缺。

2.3 人工智能發展導致的地緣政治競爭加劇了數據跨境流動風險

人工智能模型的訓練和優化高度依賴大規模數據的輸入。在全球范圍內，各國在數據隱私保護、安全、知識產權和執法訪問等方面的政策側重點和競爭態勢各不相同。歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR）規定了嚴格的數據保護和隱私權要求，美國則采取了相對寬松的數據保護政策。這導致跨境數據流動的監管摩擦和全球性的數據治理機制無法形成。公共數據跨境流通的安全已演變為國家安全與政治主權的角逐，因缺乏全球層面的數據治理機制，跨境數據流動的規則和機制主要在歐盟和美國兩個獨立法域內實施。美歐之間在價值理念和規制范式上存在根本性差異，使得雙方在數字化企業競爭等方面產生了難以調和的分歧。中國人工智能的產業化發展，必然帶來數據的跨區域、跨國家流動，而各國對于數據保護的法規和標準差異巨大，給人工智能技術的應用帶來了挑戰。

2.4 中國人工智能產業規模和企業潛力與美國相比依然差距顯著

從人工智能技術相關企業數量、獨角獸企業數量及風險投資規模等方面進行衡量，美國在全球的人工智能產業規模遠超其他國家。根據畢馬威與中關村產業研究院發布的《人工智能全域變革圖景展望：跌遷點來臨（2023）》，美國人工智能企業數量約1.3萬家，居全球首位，占比33.60%；中國排名第二，占比16%；英國排名第三，占比6.60%。全球人工智能領域獨角獸企業總數有291家，美國占比達45%，中國占比37%。根據OECD人工智能政策觀測站的數據統計，2012—2020年，全球人工智能初創企業的風險投資從30億美元增長至780億美元以上。中國和美國是人工智能風險投資主要貢獻國。2023年，美國對于人工智能初創企業的風險投資達到548.36億美元，在全球占比56%；中國對于人工智能初創企業的風險投資達到182.71億美元，占比19%。按投資行業劃分，在全球范圍內，2021年之前無人駕駛和相關移動技術領域吸引投資最多；2022年起投資領域開始出現多元化趨勢；2023年在IT基礎設施和托管的投資最多，投資額約211億美元，居第二位的是媒體、社交平臺和營銷，對移動和自動駕駛汽車的投資排名第三。中美比較來看，美國最多的投資領域在媒體、社交平臺和營銷，達到156億美元；而中國投資最多的領域依然是移動和自動駕駛汽車，達到46.8億美元。相較而言，美國人工智能產業生態系統更具規模和活力。

3 完善中國人工智能領域發展機制

全球人工智能領域目前處于“一超多強”格局，中國人工智能領域發展在世界競爭中的位勢處于“多強”的前列：與美國相比存在差距，但也有相對優勢，有突破超越的機會。面對外部的嚴峻環境及人工智能治理的時代挑戰，中國尚未形成具有絕對領先優勢的核心競爭力，需要參與人工智能國際治理合作，發揮市場和數據的規模優勢，發掘人才潛力，加快推動實現人工智能領域的高水平科技自立自強。

3.1發揮政府主導的組織機制優勢，以多邊對話協同共治為契機提升國際話語權

人工智能的全球治理要求多極化主體的主導，主體間的充分協調是人工智能治理機制有效發揮作用的關鍵。一是促進人工智能領域的多層次國際合作。積極在多邊貿易協定中推動人工智能治理的國際互認，除了傳統大國和新興大國，還要與在科技領域具有顯著地位的關鍵小國開展多方位合作。在“一帶一路”沿線國家科技創新行動計劃中加強人工智能領域多邊合作平臺建設。二是把握關鍵時機，借助重大國際平臺，在金磚國家組織、上海合作組織、東盟地區論壇等以發展中國家居多的國際機制中，倡導有關人工智能國際標準的議程安排與高級別外交活動，循序漸進建立發展中國家主導的人工智能規則體系。三是秉持負責任的大國擔當，在國內外促進人工智能技術的良性發展和創新。《新一代人工智能倫理規范》提出增進人類福祉、促進公平公正、保護隱私安全、確保可控可信、強化責任擔當、提升倫理素養6項基本倫理要求，推動人工智能應用的社會倫理研究和法律制度建設，不斷提升中國人工智能技術的透明度和可信度，從而增強中國自身在國際規則制定中的權威性和話語權。

3.2 發揮數據規模優勢，以數字經濟發展為契機搭建共享包容的數字治理平臺

要推動數字經濟實現高質量發展，需構建一個共建共享、開放包容的數字治理平臺。在這一過程中，人工智能既是關鍵的技術載體，也是重要的戰略舉措。一是建立多邊跨境數據政策框架，與各國政府、國際組織和企業開展廣泛合作。通過常態化的會議與座談會等對話機制，交流探討制定全球性數據治理規則的途徑，以促進全球數據流動和數字經濟的發展。二是共同制定更加符合各方利益的跨境數據流動規則。以全球數據安全倡議為基礎，強化跨境數據流動與個人信息保護方面的國際規則協調，同時與美國、歐盟等國家和地區開展建設性對話，促進跨境數據流動領域的合作。三是主動深化與發展中國家的數字合作，營造包容互利的數字新環境。通過共建多方參與的數字經濟共享平臺，開發優質普惠的數字公共產品，切實縮小國家間的數字差距，并以此增強中國自身的國際競爭力。

3.3 發揮人才儲備優勢，以跨學科專業人才培養為契機提升人工智能人才供給能力

一是提升人工智能人才的質量。結合高校、研究機構的雄厚理論研究基礎與企業的實踐經驗和海量數據，鼓勵我國人工智能相關企業創辦研究機構，與高校聯合建設實驗室培養人才，鼓勵研究人員在高校和企業之間流動。二是加強人工智能領域技術創新人才培養。鼓勵高校積極引入具有企業實踐背景的人工智能專業人才，面向相關專業學生開展有針對性的定向培養，以確保人才培養與市場需求及行業發展趨勢實現緊密對接。三是構筑信息共享的數字化專業技術人才平臺，完善和整合科技發展重點領域國外人才數據庫、高層次留學人才及專業人才信息庫，通過結合大數據與人工智能技術，梳理深度學習和機器學習人工智能領域人才的學術影響力、合作網絡、研究方向等，為人才引進提供基本方向。

3.4 發揮應用牽引優勢，以應用平臺技術攻關為契機培育人工智能開放創新生態體系

中國人工智能技術創新生態整體布局存在一定滯后性，尤其是在算法、芯片及基礎研究等核心環節，尚需集中發力、加速追趕，因此需利用應用場景驅動不斷優化人工智能創新生態。一是統籌發展與安全，鼓勵應用場景開放，推動工業人工智能發展中的數據生態優勢的形成和互補性創新的開展。依托數字經濟平臺的搭建，實現知識、資源、實踐經驗等要素的有效匯聚與流轉，進而助推人工智能快速創新和發展。二是鼓勵人工智能頭部企業構建開源開發框架，形成應用接口和硬件適配的雙向主導權。通過自身的技術和開源項目，形成多元化的創新生態，促進創新與合作。三是依托應用場景的推廣，引導國內外更多企業和機構運用人工智能技術進行創新探索，聯合開發人工智能應用領域的前沿產品與新型服務，探索以應用為導向的應用研究和基礎研究良性互動的創新范式，實現國內和國際創新雙循環。

高 懿

中國科學技術發展戰略研究院副研究員。主要研究方向為國際科技關系、科技創新政策與治理、國家創新體系、科技人才政策等。

本文原載于《中國科技人才》2026年第2期

引用格式：高懿.中國人工智能發展國際位勢比較研究與政策建議[J].中國科技人才,2026(2):13-20.

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