洞察 | 中美人工智能差距到底有多大？《斯坦福大学2025年人工智能指数报告》深度解析

科研产出是衡量一个国家基础研究和前沿探索能力的重要指标。《报告》在这一领域揭示了中美两国复杂的关系。

1.  AI出版物总量与地理分布

（1）中国在总量上持续领先。《报告》数据显示，中国在人工智能相关出版物的绝对数量上保持领先地位。2023年，全球AI出版物中约有26.9%来自中国机构，而美国机构贡献了约16.4%，欧盟和英国合计贡献了20.4% 。这一趋势表明中国在AI领域的科研活跃度和参与度非常高。

（2）美国在高影响力引用上仍具优势。尽管总量落后，但在衡量研究影响力的指标——被引用次数方面，美国通常表现更强。虽然《报告》2025版未明确给出当年中美总引用对比，但历史趋势和对顶会论文的分析表明，美国的研究成果往往具有更高的国际影响力。

（3）区域内合作主导。尽管中美之间存在科研合作，但两国各自的AI出版物主要还是来源于国内机构之间的合作。数据显示，无论是中国还是美国，其绝大多数的合作论文都是与本国其他机构共同完成的。

2.  中美科研合作态势

（1）合作量下降但仍重要。自2010年以来，中美一直是AI领域最主要的国际科研合作国家。然而，从2020年达到峰值后，中美两国机构间的AI论文合作数量在2021年和2022年连续下降，2023年略有回升但仍低于峰值。2023年，中美合作发表了4,392篇AI论文，虽然较峰值有所减少，但仍然是全球范围内数量最多的跨国AI研究合作。

（2）地缘政治影响显现。报告认为，这种合作量的波动可能反映了地缘政治紧张局势对科研合作的影响。尽管合作量有所起伏，中美合作产生的AI论文被引用次数仍然显著高于其他任何一对国家之间的合作，显示了其在全球AI研究中的高质量和高影响力。

3.  顶级会议论文

（1）机构来源地多元化。在顶级AI会议上发表的论文是衡量前沿研究水平的重要风向标。《报告》分析了 NeurIPS、ICML、ICLR 等顶级会议的论文作者机构来源地。虽然美国机构（如谷歌、斯坦福、MIT、卡内基梅隆等）在这些顶级会议上发表的论文数量上长期占据主导地位，但中国机构（如清华大学、北京大学、中国科学院、以及一些科技公司）的贡献也在快速增长，尤其是在某些特定领域的会议上。

（2）中美机构贡献显著。总体来看，在人工智能顶级会议的舞台上，来自美国和中国的研究机构是贡献论文数量最多的两大群体，其他国家或地区的贡献相对较少。

技术性能是衡量AI发展水平的硬指标。《报告》在多个技术维度对中美进行了比较。

1.  AI模型发展，特别是基础模型

（1）美国在基础模型数量上绝对领先。基础模型（Foundation Models）是近年来AI发展的核心驱动力，特别是在生成式AI领域。根据《报告》统计，截至2024年，全球共发布了149个基础模型。其中，绝大多数（109个）来自美国机构，主要是大型科技公司（如Google, OpenAI, Meta, Microsoft等）和顶尖高校。

（2）中国位居第二，但仍然存在差距。中国是基础模型发布的第二大来源国，贡献了20个模型。虽然数量上远少于美国，但显示出中国在该领域的快速追赶态势，主要贡献者包括领先的科技公司（如百度、阿里巴巴、腾讯等）和研究机构。

（3）开源模型贡献。在开源基础模型方面，美国的贡献同样领先，但也受到其他国家（包括中国部分机构）的积极参与。

（4）模型训练成本与算力。训练顶尖基础模型的成本极为高昂。《报告》估计，GPT-4的训练成本约为7800万美元，Gemini Ultra更是高达1.91亿美元。虽然没有直接对比中美模型的训练成本，但美国公司投入的巨大资源是其能够开发出众多领先模型的重要原因。中国也在大力投入算力基础设施建设，以支持本土大模型的发展。

2.  特定基准测试表现

《报告》追踪了AI系统在图像分类、目标检测、视觉问答、自然语言处理（如问答、摘要、翻译）、语音识别等多个基准测试（Benchmarks）上的表现。虽然报告并未系统性地按国家对所有基准的最佳表现进行归因，但在许多前沿基准上，领先的模型往往来自美国的大型科技公司或研究机构。例如，SuperGLUE、SQuAD等自然语言理解基准上，以及ImageNet等图像识别基准上，顶尖模型多出自美国。然而，中国在某些特定领域或特定任务的基准上也取得了优异成绩，尤其是在语音识别、某些视觉任务以及特定语言处理任务上。

3.  机器人技术

（1）工业机器人安装量。中国遥遥领先：工业机器人是衡量制造业自动化水平和AI在实体经济中应用的重要指标。根据国际机器人联合会（IFR）的数据，《报告》指出，中国是全球最大的工业机器人市场，其年度安装量远超其他任何国家。2022年，中国安装了超过29万台工业机器人，占全球总安装量的一半以上，而美国同年的安装量约为3.9万台。这一巨大差异反映了中国作为“世界工厂”对自动化改造的巨大需求和投入。

（2）机器人研究与创新。虽然在安装量上差距悬殊，但在机器人技术的研究和创新方面，美国仍然保持着强大的实力，尤其是在人形机器人、自主移动机器人、医疗机器人等前沿领域。中国的研究机构和企业也在快速追赶。报告中关于机器人研究的出版物和专利数据可能进一步揭示两国在此领域的相对强弱（需查阅相关章节）。

4. 人工智能专利

从专利申请总量与来源国来看，中国大幅领先。《报告》指出，从全球范围来看，中国是人工智能专利申请活动最为活跃的国家。数据显示，2022年（可获得数据的最近年份），全球AI专利申请中有高达61.1%源自中国，这一比例远超其他任何国家或地区，包括美国。同期，源自美国的AI专利申请量虽然位居第二，但占比远低于中国。这表明在专利申请的“量”上，中国具有压倒性的优势。

AI对经济的影响是各方关注的焦点。《报告》从多个维度追踪了AI的经济足迹，中美对比鲜明。

1.  AI私营投资

（1）美国吸引投资额全球第一。在全球AI私营投资（包括风险投资、私募股权、并购、公开募股等）方面，美国长期占据主导地位。《报告》数据显示，2023年，美国的AI私营投资总额达到672亿美元，虽然较前一年有所下降，但仍然是全球最高的。

（2）中国位居第二，但投资额大幅下降。中国在2023年的AI私营投资额为78亿美元，位居全球第二，但与美国差距巨大，且较前几年（尤其是2021年的峰值）出现了显著下滑。这可能受到多种因素影响，包括宏观经济环境、监管政策调整以及投资热点的转移等。

（3）投资领域差异。报告还涉及到中美两国AI投资的具体领域偏好差异，例如美国可能更侧重于基础模型、生成式AI、生物科技等前沿领域，而中国可能在特定应用领域（如智慧城市、自动驾驶、工业互联网）有较多投入。

（4）新获投资的AI公司数量。在衡量创新活跃度的新获投资AI公司数量方面，美国同样领先。2023年，美国有753家新获投资的AI公司，而中国为90家。

2.  AI人才与就业

（1）美国对全球AI人才的吸引力。美国凭借其顶尖高校、研究机构和科技公司，对全球AI人才具有强大的吸引力。《报告》分析了AI人才的国际流动，美国是主要的净流入国。虽然报告中可能未直接给出2025年版中美人才流动的精确对比数据，但历史趋势显示美国吸引了大量来自中国、印度等国的顶尖AI人才。

（2）AI相关岗位的需求。报告分析了在线招聘平台（如LinkedIn, Lightcast）的数据，以衡量AI技能的需求。在美国，对具备AI技能（如机器学习、深度学习、自然语言处理）的岗位的需求持续增长。中国作为AI应用大国，对相关人才的需求同样旺盛，但两国需求的具体技能结构和行业分布可能存在差异。例如，美国可能更侧重于研发和前沿算法岗位，而中国可能在AI应用工程师、数据标注等岗位上有更大需求。

（3）AI对劳动力市场的影响。报告探讨了AI对生产力、工资和就业替代的潜在影响。虽然结论通常是全球性的或针对发达经济体，但中美作为最大的两个经济体，其劳动力市场如何适应AI转型是重要议题。两国政府都在关注AI可能带来的就业结构变化和技能再培训需求。

3.  企业对AI技术的采纳

（1）全球采纳率差异。报告援引麦肯锡等机构的调查数据，展示了全球不同地区和行业对AI技术的采纳情况。发达经济体（包括美国）的企业AI采纳率通常较高，尤其是在金融服务、高科技、电信等行业。

（2）中美采纳情况对比。报告没有提供精确的并排比较数据，但一般认为，美国大型科技公司在内部广泛应用AI，并且在推动面向企业的AI解决方案方面处于领先地位。中国在AI应用方面也极为广泛，特别是在移动互联网、电子商务、智慧城市、安防监控等领域，拥有海量数据和丰富的应用场景优势。中小企业的AI采纳率在两国可能都面临挑战，但程度和原因可能不同。

政府在引导和规范AI发展方面扮演着关键角色。《报告》追踪了全球范围内的AI政策动向，中美两国的路径选择值得关注。

1.  AI相关立法数量

（1）全球立法激增，美国近年来立法急剧增加。《报告》指出，全球范围内提及“人工智能”的立法记录数量近年来急剧增加。美国是制定AI相关法律数量最多的国家。截至2024年，美国共有76部包含“人工智能”的法律通过，远超其他国家。这反映了美国立法机构对AI带来的机遇和挑战的高度关注，以及试图通过立法进行规范的努力。

（2）中国立法活动亦活跃。中国在AI立法和政策制定方面也非常活跃，尤其是在数据安全、个人信息保护、算法推荐、生成式AI服务管理等方面出台了一系列法规和国家标准。中国的政策往往更侧重于促进发展与规范秩序并重。

2.  国家AI战略与投入

（1）两国均高度重视。美国和中国都将AI视为国家战略重点，并发布了相关的国家战略规划。两国政府都投入了大量资金支持AI研发和基础设施建设。

（2）侧重点差异。美国的战略在不同时期有所侧重，近年来强调保持领导力、促进创新、规范伦理、应对国家安全挑战以及加强国际合作（尤其与盟友）。中国的战略则更强调抓住发展机遇、实现技术自主可控、推动AI与实体经济深度融合、建设智慧社会以及参与全球AI治理。

3.  监管方法与重点

（1）美国：分散与风险导向。美国的AI监管呈现出部门分散、基于风险（risk-based）和现有法律框架调整的特点。例如，FTC关注AI相关的消费者保护问题，EEOC关注算法歧视问题，NIST制定AI风险管理框架。拜登政府的AI行政命令试图加强联邦层面的协调，并关注安全、公平、隐私等核心风险。

（2）中国：整合化与快速迭代。中国的AI监管更具集中性，由中央政府主导，通过网信办、工信部等机构快速出台针对特定技术（如算法推荐、深度合成、生成式AI）的管理规定。监管重点涵盖数据安全、算法透明度、内容管理以及促进技术应用等多个方面。

随着AI能力的增强，对其伦理、安全、公平和透明度的担忧日益加剧。“负责任的AI”成为全球共识，中美在此领域的进展和关注点有所不同。

1.  相关研究

（1）全球关注度提升。关于AI公平性、偏见、可解释性、鲁棒性等负责任AI议题的研究在全球范围内都在增加。《报告》可能通过分析相关领域的出版物或会议论文来追踪这一趋势。

（2）中美研究侧重。美国在AI伦理、公平性算法、隐私保护技术等方面的研究起步较早，拥有众多顶尖的研究团队和机构。中国近年来也高度重视AI治理和伦理研究，并在国家层面成立了相关研究机构和伦理委员会，研究重点可能更结合中国的应用场景和社会治理需求。

2.  企业实践

（1）大型科技公司的努力。美国的大型科技公司（如Google, Microsoft, Meta）普遍发布了AI原则，并设立了内部的AI伦理和负责任AI团队，开发相关工具和流程。但其实践效果和透明度仍面临公众和监管机构的审视。

（2）中国企业的响应。中国的科技公司也在积极响应政府的监管要求，加强内容审核、算法备案、数据合规等工作。大型企业也开始发布社会责任报告，阐述其在AI伦理和治理方面的努力。

（3）《报告》新数据。《报告》2025年版新增了对企业采纳负责任AI实践的评估数据，这提供了中美企业在具体实践层面（如进行公平性审计、建立红队测试等）的更直接比较。

3.  面临的挑战

（1）标准与评估。如何界定和衡量“负责任”仍然是全球性难题。缺乏统一、可操作的标准和评估方法，使得负责任AI的落地充满挑战。中美两国都在探索制定相关的标准和最佳实践。

（2）文化与价值观差异。对于公平、隐私、安全等概念的理解可能存在文化差异，这为制定全球通用的负责任AI规范带来了困难。中美两国在这些价值观上的差异可能会体现在各自的监管方法和企业实践中。

公众对AI的态度和信任度是影响其接受和应用的关键因素。《报告》通常会引用或进行跨国民意调查，以揭示不同国家民众对AI的看法差异。

1.  认知水平：美国和中国的公众对AI的认知程度存在差异，这与媒体报道、教育普及、技术渗透率等因素有关。

2.  态度差异（益处 vs. 风险）：调查数据显示，不同国家的民众对AI带来的益处和风险的感知存在显著不同。例如，中国民众可能对AI改善生活和经济发展更为乐观，而美国民众可能对AI带来的就业冲击、隐私泄露、算法歧视等风险更为担忧。

3.  信任度：对于开发和部署AI的公司以及监管AI的政府，中美两国公众的信任程度也不同。这受到文化背景、政府公信力、企业声誉以及具体AI应用体验的影响。

《斯坦福大学2025年人工智能指数报告》通过大量数据和分析，系统性地揭示了中美两国在人工智能领域的全方位图景和深刻差异。

在研发创新层面，中国凭借庞大的科研队伍在出版物总量上领先，但在高影响力研究和基础模型开发数量方面，美国仍保持显著优势。中美之间的科研合作虽然面临挑战但依然重要且影响力巨大。

在技术应用与基础设施层面，美国在尖端模型研发和私营部门投资方面遥遥领先，而中国则在工业机器人部署和特定AI应用场景（如智慧城市、安防）方面展现出规模优势。

在经济影响方面，美国的AI私营投资生态系统更为成熟和活跃，吸引了全球最多的资金和人才。中国拥有巨大的国内市场和数据资源，AI在赋能传统产业和数字经济方面潜力巨大，但投资活跃度近期有所放缓。

在政策与治理层面，两国都将AI置于国家战略高度，但路径有所不同。美国立法活动更为频繁，监管呈现分散化和风险导向；中国则倾向于集中管理和快速迭代，强调发展与规范并重。

在负责任AI和公众认知方面，两国都面临挑战，但在具体关注点和公众态度上可能存在差异。美国社会对伦理、公平、隐私等问题的讨论更为激烈，公众担忧程度可能更高；中国则可能更侧重于将AI伦理融入具体应用规范和社会治理。

总而言之，中美在AI领域的竞争与互动是多维度、动态变化的。美国在基础研究、前沿创新、高端人才吸引和私营部门投资方面拥有深厚积累和领先优势。中国则凭借庞大的市场规模、丰富的数据资源、快速的应用落地能力以及国家层面的战略推动，在AI应用、特定技术领域（如工业机器人）和科研产出总量上表现突出，并正在奋力追赶前沿技术。未来，两国在AI领域的竞争格局、合作模式以及各自的治理路径选择，将对全球人工智能的发展方向和国际秩序产生深远影响。《报告》提供的数据和洞察，为理解这一复杂态势提供了宝贵的基础。

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网络法理论与实务前沿编辑 | 赵盼盼