摘要：人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。大力发展人工智能，是实现高水平科技自立自强、建设科技强国的重要举措，是提升国家核心竞争力、在全球科技竞争中脱颖而出的战略抉择。中国近年来高度重视人工智能发展，产业规模不断扩大，部分技术达到世界领先水平，与此同时，在技术、伦理、社会层面也面临诸多挑战。全球人工智能竞争格局中，中美两国的竞争日趋激烈。美国凭借技术、教育科研等优势争夺人才和技术资源，巩固其在该领域的领先优势。面对美国在人工智能领域的“进攻”与“防卫”战略，我国需未雨绸缪，制定系统性应对策略，深化技术融合创新，驱动产业转型升级，提升政府治理效能，拓展国际合作空间，赋能国防军事现代化，在人工智能领域实现突破，推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升，赢得全球科技竞争主动权。

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心技术特征和大国竞争新焦点

如果说第一次工业革命、第二次工业革命是以蒸汽机、火车、汽车、电力、原子能的发明推动人类劳动从手工畜力转变为机械电力动力的话，那么第三次工业革命就是以计算机和互联网部分替代人类脑力劳动，增强了人类解决复杂问题的计算能力，扩展了人类在虚拟空间交往的边界。

21世纪快速兴起的人工智能（Artificial Intelligence, AI）完全颠覆了以人脑为主驱动力的脑力劳动形态。全球最大的半导体高端芯片（GPU）公司英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋在2025年的GTC（GPU Technology Conference）大会上指出，人工智能从被动吸收现有数据信息并提出问题解决方案（感知式AI，Perception AI）到实现广泛应用，只用了10年时间（黄仁勋，2025年）。在过去10年里，这种被动式AI已经演变成了主动式AI，也就是生成式AI（Generative AI），而后者才出现5年时间，AI大模型（如ChatGPT）就是一个典型代表。过去两年和未来几年里，已经和即将出现的代理式AI（Agentic AI）和物理式AI（Physical AI）具备人脑甚至远远超过人脑的逻辑推理和解决复杂问题能力。如果说生成式AI基于用户指令输出的答案往往缺乏多维度、多场景的反复验证，难以确保结果的一致性（consistency），那么代理式AI与物理式AI则突破了这一局限。它们不仅能够在脱离人脑干预的情况下，自主分析并解决各类复杂问题，还能通过持续验证与迭代优化，输出具有高度一致性与可靠性的结论。物理式AI的典型代表就是人形智能机器人，是目前人工智能领域的顶端产品。

各类人工智能大模型的不断涌现及其对人类解决复杂问题效率的指数级提升，催生出前所未有的新兴生产生活形态，使新一轮科技革命和产业变革在本质上区别于第三次工业革命。这是在以计算机和互联网推动下的第三次工业革命超过70年发展基础上所形成的一种新的工业革命形式。人工智能、大数据、区块链、物联网发展从根本上重塑了人类生产生活方式，基于此，以人工智能为核心驱动力的新一轮变革被越来越多的人定义为“第四次工业革命”。这场变革的战略重要性不言而喻，使得人工智能成为21世纪大国竞争与博弈的核心焦点。

2025年3月18日，美国知名国家战略研究智库瓦赫巴战略竞争研究所（The Wahba Institute for Strategic Competition, WISC）发表了马克·肯尼迪所长的文章《美国人工智能领导力的愿景：支持安全、创新、民主和全球繁荣》。文章指出，人工智能不仅仅是一项技术突破，它正在塑造未来的经济、安全格局、全球权力动态和日常生活（肯尼迪，2025）。肯尼迪提出美国必须从“进攻”和“防卫”两方面确保美国在全球人工智能发展的领导力地位，否则“中国将决定人工智能治理的未来”。在肯尼迪的报告中，中国及华为等高科技企业被多次提及，却未涉及其他国家与高科技企业。这充分表明，在美国战略分析家的认知中，中国已成为美国人工智能发展道路上的强劲竞争对手；与此同时，人工智能发展已成为大国核心竞争力的关键构成要素，更是大国主导并影响全球地缘政治格局的核心技术力量。

中国近年来高度重视人工智能发展，发布了一系列国家战略和政策文件，推动人工智能技术创新与产业融合。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出“三步走”战略目标：第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，核心产业规模超过4000亿元；第三步，到2030年成为世界主要人工智能创新中心，核心产业规模超过1万亿元。围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求，文件提出在八大关键共性技术领域，例如知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人系统的智能技术等，构建开放兼容、稳定成熟的技术体系。

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》先后六次提及人工智能这一关键领域，指出人工智能是事关国家安全和发展全局的基础核心领域，在原创性引领性科技攻关的任务布局中，人工智能更是被置于首位；同时，强调“促进数字技术与实体经济深度融合”，加强基础研究（如人工智能关键算法、高端芯片）、支持数字技术开源社区等创新联合体发展，布局“新型基础设施建设”，包括加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群，建设E级和10E级超级计算中心，等等。2019年起，工业和信息化部先后支持在上海（浦东新区）、深圳、济南-青岛等11个地区建设人工智能创新应用先导区。2022年科技部等六部门发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，提出着力打造人工智能重大场景（如教育、金融），运用新模式新方法推动人工智能应用场景落地，支持中小企业参与场景创新，完善场景生态等重点任务。此外，立足将伦理规范融入人工智能全生命周期，科技部于2021年发布了《新一代人工智能伦理规范》，强调人工智能发展的“可控可信”，要求保障数据安全、避免算法歧视；2023年，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局七部门发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，进一步明确内容合规性、数据来源合法性要求。

与此同时，我国政府和有关部门进一步明确了人工智能的未来发展方向。在技术攻关层面，重点聚焦高端芯片（如GPU）、框架软件等“卡脖子”领域，力求实现核心技术突破；在国际合作方面，积极参与全球人工智能标准制定，提升国际话语权。通过国家顶层设计与地方创新实践的深度融合，我国正加速实现从“AI大国”向“AI强国”的跨越。同时，坚持技术创新应用与风险防范治理并重，确保人工智能产业健康可持续发展。数据显示，2022年我国人工智能相关产业规模已突破5000亿元，企业数量超过4000家。

随着人工智能技术和生态系统演进，人类的脑力劳动正逐步被人工智能替代，在某些行业或生产服务环节，还有可能被完全替代，尤其是在涉及简单重复计算、标准化操作、程式化语言表达、家庭服务等领域，可能出现被人工智能完全替代的场景。当前，我国正面临人口老龄化加剧、生育率持续走低等人口结构性转变带来的严峻挑战，在此背景下，人工智能对人类体力和脑力劳动的替代，成为保障社会经济持续高质量发展的关键技术支撑。从技术特性来看，人工智能具有显著的强外部性、规模性和范围性，其应用及渗透效率效益很大程度上取决于新系统、新形态、新工具、新产业的应用规模和范围。因此，土地面积越大、人口越多、人才越集聚、科技力量越雄厚的国家，在新一轮科技革命和产业变革中越有可能占据更大的发展优势，我国刚好具备上述发展条件（姚树洁、陈锡毅，2024；姚树洁、蒋艺翅，2024）。

从全球范围看，中国、美国、欧盟、印度等国家和经济体具备理想的规模经济和范围经济优势。在这场人工智能创新浪潮中，谁能率先抢占技术高地、实现产业突破，谁就有望在21世纪成为全球经济强国，主导国际竞争格局。而许多中小国家，往往只能跟随领先经济体的步伐，难以在人工智能领域实现突破性引领。正如习近平主席2022年在金砖国家领导人第十四次会晤上的讲话中指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”新一轮科技革命和产业变革是以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴面临的重大历史机遇和时代挑战。深刻把握人工智能与大国竞争力的内在逻辑关联，是推进中国式现代化、实现经济社会高质量发展的重大理论和实践问题。大力发展和推广人工智能技术，赋能新质生产力发展，是我国在全球竞争格局中巩固领先优势、迈向科技强国的核心举措；是应对世界百年未有之大变局，乘风破浪全面推进中华民族伟大复兴的战略布局（姚树洁、韦开蕾，2023；姚树洁、房景，2024）。

人工智能的发展历程及面临的现实挑战

人工智能的发展演进。人工智能的概念可以追溯到1956年达特茅斯会议，这次会议被认为是人工智能正式诞生的标志。在随后的70多年里，人工智能经历长时间的跌宕起伏，在探索与突破中呈螺旋式发展态势。1956～1974年是人工智能发展的首个黄金期，逻辑推理机、专家系统等早期人工智能系统相继问世。然而受限于当时的计算机算力与数据储备，1974～1980年间人工智能发展遭遇瓶颈，跌入低谷。1980～1987年间，专家系统商业化应用带来短暂繁荣，但因其固有局限性，人工智能发展在1987～1993年间再次跌入低谷。直至90年代和21世纪初期（1993～2006年间），机器学习算法取得革命性突破，推动人工智能再次步入快速发展阶段。

从2006年开始，数字经济和计算机算力呈爆发式增长，推动全球进入了人工智能的深度学习时代，人工智能在生产、生活、社交媒体、医疗诊断、社会服务各个领域得到了快速应用和发展。因此，真正对人类社会经济发展产生重大推动力的人工智能时代，应该是从2006年开始的。2010年以后，随着全球主要国家的电商平台走向规模化发展，移动支付和智能手机广泛应用，人工智能在大数据和区块链赋能之下，引领新一轮科技革命和产业变革加速推进，显著区别于以计算机和互联网为标志的第三次工业革命。

根据黄仁勋的观点，真正意义上的人工智能革命时代仅有十年。这十年间，GPU、人工智能、数字经济、工业互联网、区块链、智能机器人、智能制造和服务等，催生了许多决定整体国家竞争力，特别是大国竞争力的新系统、新业态、新消费模式、新健康方式等。人工智能本身也经历了Perception AI-Generative AI-Agentic AI-Physical AI（感知式AI-生成式AI-代理式AI-物理式AI）的快速升级迭代和激烈进化阶段。

随着GPU、算力、区块链、人工智能标准化持续发展，人工智能对人类社会发展的影响日益深远，人工智能技术的应用边界不断拓展，突破农业、制造业和交通通讯等传统领域，深度渗透医疗、金融、教育等民生与生产性服务领域，成为重塑全球经济社会格局的核心驱动力。在金融行业，智能投顾、风险控制模型、反欺诈系统等应用实现规模化落地；在生产性服务领域，预测性设备维护、智能化质量管控、供应链优化等场景显著提升产业效能；在交通领域，自动驾驶、智能交通管理与物流路径优化等应用加速行业变革；教育领域更是借助个性化学习平台、智能测评系统和虚拟教学助手等，推动教育模式创新升级。

人工智能发展面临的多维挑战。在人工智能蓬勃发展的进程中，人类社会文明与进步也面临着许多严峻的风险和挑战，主要集中在技术、伦理和社会三个层面。

在技术层面，存在算法可解释性、数据隐私与保护的矛盾，以及算力瓶颈等问题。随着超级计算机的出现和云计算蓬勃发展，算力和算法方面的难题在一定程度上能够得到缓解。然而，数据隐私和保护问题却难以轻易解决，厂商、平台和个人逐利本性，加之法律法规的不完善，以及跨地区、跨文化带来的差异，共同构成了全球范围内系统解决数据隐私保护问题的巨大障碍。与此同时，中国在高端芯片及计算机中央处理器方面，与世界顶尖水平相比仍存在明显差距，尤其在高端芯片制造、极小尺寸高性能芯片设计生产等关键环节，尚未完全突破技术瓶颈。而这些核心技术恰恰是人工智能发展的重要基石，一定程度上制约着人工智能产业的发展。

在伦理层面，主要问题体现在算法偏见、责任认定和就业替代三个维度。首先，计算机程序和机器学习都离不开人类指引，尽管不同人工智能机器的基础算法具有一致性，但最终判断结果很难完全脱离人类主观意识的影响。因为人工智能是在学习人类大脑活动的基础上，产生可能超越众多人类大脑思维的“机械性”结果，在这个过程中必然会受到不同人类思维的干扰，因此人工智能很难摆脱算法偏见的困扰。其次，当人工智能的运行结果对当事人或社会群体的利益产生不利影响时，现有法律法规难以明确界定责任归属。最后，就业替代也是一个长期存在且难以彻底解决的问题。任何新技术的出现都会对旧产业造成冲击，许多原本经营良好的行业可能因新技术的兴起而走向衰败。虽然新技术新业态的出现能够创造新就业新产业，但新旧产业与就业的更替，很可能使部分企业和劳动者遭受严重损失，而新兴企业和就业者往往无法完全弥补这些损失。即便政府干预可以起到一定作用，也难以彻底解决“新旧交替”所带来的局部性经济损失。

在社会层面，人工智能发展面临的挑战主要体现在数字鸿沟、监管框架和国际竞争三个方面。数字鸿沟是指不同国家地区和同一国家地区不同人群驾驭数字能力的异质性，导致就业和收入差距不断扩大。在数字经济和人工智能蓬勃发展的大背景下，无论是我国还是美国等全球主要经济体，都不同程度面临着数字鸿沟问题。许多教育水平较低、年龄较大、学习新知识较慢的人群，在就业和收入方面逐渐落后于时代发展。在近十年新兴的人工智能、机器人、无人机等先进领域，大型企业创始人中超过五十岁者寥寥，这一现象也在一定程度上印证了数字鸿沟的影响。

监管框架不完善和监管能力不足，进一步加剧了数字鸿沟现象。对于人工智能发展过程中涌现的新问题和新挑战，监管部门的应对往往相对滞后，这就容易引发“赢者通吃”现象，也就是经济学领域所说的垄断问题。处于市场顶端的垄断平台获取超额利润，抬高市场竞争门槛，排挤新进入者，损害用户和消费者权益。近年来，美国贫富差距进一步拉大。美联储最新数据显示，美国最富有的0.1%的家庭（约13.3万户）拥有13.8%的国家财富，这一数字打破了历史纪录。与此形成鲜明对比的是，最底层的50%的家庭仅拥有全国财富的2.5%。长期存在的两极分化和种族矛盾，在科技进步的影响下，不仅没有缓和，反而愈加激化，难以调和。

我国在面对可能出现的数字鸿沟问题上，主要是通过国有企业推动数字通信技术和人工智能的全国性低成本普及加以解决。例如在充电桩、5G网络、道路建设等方面，我国致力于实现全域覆盖，尤其关注乡村和山区等偏远地区，保障数字技术的无差别接入。同时，在手机、互联网、电商、新能源汽车等领域，以极具竞争力的价格和优质服务，提升了低收入群体的社会福利水平，有效避免了像美国那样的两极分化现象。党的十八大以来，我国城镇居民和农村居民的人均可支配收入差距持续缩小，从2012年的3.1倍降至2024年的2.34倍。科技创新为实现共同富裕提供了强劲内生动力。

全球人工智能竞争格局下中国的赶超与突破

作为全球第一大经济体、第一科技教育强国和第三大人口大国的美国，是全球人工智能发展的领导者、引领者。美国硅谷聚集了全球最顶尖的人工智能企业和研究机构，谷歌、微软、特斯拉、英伟达等科技巨头持续加大人工智能方面的投入。2025年初，美国十大上市公司总市值达18.7万亿美元，前六名均与互联网、半导体和人工智能密切相关，凸显了人工智能对其市值的核心驱动作用。相比之下，中国十大上市公司总市值为2.82万亿美元，且多数为银行、能源企业，仅腾讯、阿里巴巴等少数公司与人工智能密切相关。欧洲十大上市公司总市值为2.76万亿美元，虽有阿斯麦（ASML）、埃森哲（Accenture）等科技企业，但规模远不及美国。

从美国、中国、欧洲三大经济体前十大上市公司目前市值和规模来看，美国具有压倒性技术与金融垄断优势。在技术层面，美国在基础算法、芯片设计等领域持续保持全球领先优势，以高端半导体为核心的人工智能领域发展，已经演变为美国及其盟友维持其技术霸权的核心领域和主要手段。欧盟、日本等世界主要经济体也在积极布局人工智能。欧盟高度关注人工智能伦理和隐私保护，将其融入工业4.0，制定了严格的人工智能监管框架；日本凭借领先的机器人技术，在护理机器人等领域推动人工智能与制造业融合发展。

中国虽错失前两次工业革命，但自改革开放以来，通过深度融入全球经济分工协作，构建起“市场与政府相协调、国有经济和非国有经济竞合兼济”的新型的社会主义市场经济体制（姚树洁，2024；姚树洁、张小倩，2024）。同时，依托高等教育数十年的稳定发展，积累了全球规模最大的人才储备，加之政府有效政策引导，构建起一个规模庞大、运转高效的创新创业生态体系。

20世纪80年代后，我国科技发展紧紧围绕第三次工业革命不断发力，赋能农业、制造业和生产性服务行业。加入世界贸易组织后，中国出口贸易额持续攀升，2024年出口突破25万亿元，占全球份额的14.5%，商品出口总值全球占比、商品贸易顺差均创造历史新高，展现出强大的市场韧性。在制造业领域，中国从改革开放初期的来料加工低端制造，开始走向全球产业链、供应链中高端。其中，科技创新，特别是电子计算机、互联网、机器人、现代交通基础设施、移动通讯的广泛应用，推动我国从“跟跑者”逐步转变为“并跑者”与“领跑者”。

在人工智能领域，华为、字节跳动、大疆等企业推动人工智能的商业化应用。我国在计算机视觉、语音识别等领域已经达到世界领先水平，智慧城市、移动支付等应用场景非常丰富。战略性新兴产业如智能网联新能源汽车、光伏、低空经济等方兴未艾。2024年中国新能源汽车产量超全球六成，出口突破200万辆，连续两年成为汽车出口第一大国。新疆哈密“光热＋光伏”项目并网发电，通过人工智能实现24小时不间断供电，年发电量18.6亿千瓦时，减排二氧化碳150万吨，彰显了人工智能赋能绿色能源领域的巨大潜力。

2024年，中国人工智能企业深度求索公司 推出DeepSeek-R1以低成本实现媲美Chat-GPT的性能并免费开源，引发全球震动，导致英伟达等美国科技股市值下挫，加剧了中美在人工智能领域的竞争。2025年政府工作报告提出“因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系。推动科技创新和产业创新融合发展，大力推进新型工业化”，强调“推动商业航天、低空经济、深海科技等新兴产业安全健康发展。建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”，凸显了人工智能对产业升级的战略意义。

综合来看，尽管我国科技创新生态系统的发展路径与美国硅谷不尽相同，但凭借独特的制度优势和发展模式，成功孕育出深度求索、宇树科技、大疆等众多优秀科技公司，在“新三样”（新能源汽车、锂电池、光伏产品）相关领域也涌现出众多科技力量雄厚的企业。这一发展成就的深层密码，既源于超大规模市场所赋予的广阔容错试错空间与强大商业转化能力，也得益于新型举国体制构建的产学研用协同创新生态体系；更离不开近半个世纪以来我国培养的2.5亿多高等教育人才资源，每年新增的600余万工程师和科研人员，以及国家年超过3万亿元的研发投入，以上共同构筑起支撑创新发展的坚实根基。

人工智能领域大国竞争格局的演变和未来走向

从全球范围看，人工智能发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。可以说，把握住人工智能和数字技术发展机遇，就把握住了世界科技革命和产业变革先机，就能够抢占未来发展主动权和制高点。党的十九大报告明确了全面建设社会主义现代化国家及其“两步走”战略安排，提出到本世纪中叶把我国建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国。在大国竞争中，人工智能发展方兴未艾，未来二十五年将成为这一领域发展的关键时期。作为现代化强国，我国要实现长远发展，推动关键核心技术自主可控、实现高水平科技自立自强是根本所在。而在全球竞争日益激烈的当下，在人工智能领域领先于全球主要经济大国，将成为我国实现发展目标的关键着力点。

在科技创新与人工智能发展领域，美国、中国和欧洲处于全球领先地位。欧洲主要由欧盟27国以及英国、俄罗斯构成，它并非传统意义上的单一“大国”。在全球人口超过五千万的七个发达经济体（美国、日本、韩国、德国、英国、法国、意大利）中，尽管有四个位于欧洲，但欧洲不具备成为超大统一经济体的条件（姚树洁，2023）。不过，欧洲拥有发展新技术和人工智能所需的科学技术与教育基础，在相关领域也占据重要地位。美国作为唯一人口超过三亿的发达经济体，其科技创新和教育能力在全球处于领先甚至垄断地位。从人口规模来看，中国和印度都超过十四亿，分别接近美国人口的四倍、欧盟人口的近三倍，具备庞大的人口红利和市场潜力，二者被视为未来有可能撼动美国在人工智能等领域垄断地位的统一经济体。近年来，印度在人工智能赋能下实现了经济快速增长，经济增速位居全球主要经济体首位。然而，以名义汇率计算，印度GDP总量和人均GDP约为我国的五分之一，在人工智能、数字经济等新兴技术经济领域的国际竞争力也与我国存在较大差距。因此，当前围绕人工智能展开的大国竞争，实际上主要在美国、欧洲和中国之间展开，而真正有实力挑战美国在人工智能领域垄断地位的统一经济体，只有中国。可以预见，21世纪中美两国将成为该领域的主要竞争者。

人工智能技术的迅猛发展，使中美之间的竞争日趋激烈。自2018年起，美国以滥施关税、科技封锁、金融施压等手段，系统性遏制我国人工智能及相关高科技产业发展。华为作为中国科技企业的代表遭遇美方的多轮制裁和打压。在新能源汽车领域，美国联合欧洲盟友对中国新能源汽车加征关税，试图压制中国在智能网联汽车领域的后发优势。荷兰阿斯麦对先进光刻机的出口禁令，更是直指中国人工智能产业的芯片“心脏”，意图切断中国在高端半导体制造领域的技术升级路径。面对美国、欧洲、日本、韩国等国家的打压，我国将人工智能视为破局关键，展开全方位战略应对。在战略布局上，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，依托共建“一带一路”倡议、区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）等合作机制，拓展人工智能技术应用的国际空间。在科技领域，将人工智能深度融入数字产业化、产业数字化进程，加快关键核心技术攻关，打造自主可控、安全可靠、竞争力强的现代化产业体系，为国家社会经济发展安全夯实根基。以人工智能为核心的大国竞争，本质上是技术创新能力、产业生态韧性与全球治理话语权的综合较量。随着人工智能技术与实体经济的深度融合，其对大国竞争的影响将愈发深远，成为决定未来国际格局走向的关键变量。

相对我国而言，美国具备诸多先天优势，在技术、教育科研能力、融资能力、全球影响力方面长期居于领先位置，人均收入水平颇高，国内资源极为丰富；同时，现代经济发展历史悠久，科技创新体制机制相对成熟，有力推动了科技成果的转化与应用。相对美国而言，我国也具有诸多显著优势：一是具有新型举国体制优势，能够集中力量进行重大科技攻关，化解系统性风险，确保社会经济安全运行。二是人口规模巨大（是美国人口的四倍多），人力资源丰富，工业制造实力雄厚，发电量是美国的两倍以上，钢铁产量是美国的十倍以上。三是具备强大的后发者优势，消费者对新产品、新业态、新服务积极尝试、主动学习，为科技创新和产业升级营造了广阔的市场空间。四是农业发达，农产品丰富多样、产量可观，为粮食安全提供了坚实保障。五是历经近半个世纪的改革开放，我国在对外投资、对外贸易以及国际合作等方面成果丰硕，积累了丰富经验。不仅打造了规模庞大、层次多样、潜力巨大、统一开放的国内市场，还在国际经济舞台上扮演着日益重要的角色，找到了以全局性思维、复杂性思维、多样性思维消弭“修昔底德陷阱”思维的“金钥匙”，具备了跨越“中等收入陷阱”和“中等技术陷阱”的能力（姚树洁，2018）。

美国人工智能的战略方向与中国的应对之策

科学无国界，亦不应受政治和意识形态的束缚。然而在人工智能领域，不同经济大国的发展目标与手段，却深深卷入以争夺大国竞争力为核心的地缘政治博弈之中。在前文提及的美国瓦赫巴战略竞争研究所所长马克·肯尼迪的文章中，字里行间充斥着“美国优先”的排他性思维，特别是针对中国的竞争意图尤为明显。其提出的美国人工智能发展的“进攻性”与“防卫性”战略，本质上是为美国谋取地缘政治优势的非中立决策建议。

肯尼迪提出的“进攻性”战略措施包括五个方面。一是加强人工智能人才培养。针对人口大国实施人才吸纳计划，“特别是大量培养吸收来自中国和印度的科学、技术、工程和数学（STEM）博士研究生，为美国提供大量高科技外国人才”。二是提供高性能计算能力支持。“建立国家人工智能计算网络以支持研究型大学，增加国内半导体生产和高性能计算（HPC）资源，以支持人工智能研究和私营部门创新，在有望实现更快、绿色算力的新兴技术中取得决定性优势”，例如光学计算（使用激光光波），神经形态计算（仿照人类大脑系统），以及使用亚原子粒子的量子计算。三是保障数据安全。为美国人工智能研究人员提供无偏见、高质量数据的安全访问权限，“应对中国对全球电信数据（华为、中兴）和物流（LOGINK）软件的数据控制，同时推广安全、与美国结盟的替代方案”。四是加强科研资助。加大人工智能领域基础研究的投入力度，“全面资助《芯片与科学法案》授权的研究，优先支持人工智能及量子技术、生物技术、纳米技术等将塑造未来的领域”。五是以人工智能投资提升经济竞争力。加大人工智能领域投资，“通过出台激励政策推动中小企业采用人工智能技术以及扩大人工智能驱动的劳动力培训计划，支持关键行业（医疗保健、制造业、能源、金融）的人工智能创新应用，借助人工智能提升生产效率、创造就业机会，保障美国本土劳动力的持续就业”。

肯尼迪的“防卫性”战略措施同样包括五个方面。一是依托人工智能巩固美国国家安全优势。扩大人工智能驱动的网络安全措施、实时威胁检测和情报分析能力，“使国防部采购现代化，以快速整合人工智能驱动的军事应用，确保美国在人工智能驱动的防御系统中的军事主导地位”。二是保障人工智能供应链安全。“减少在稀土材料、半导体和云计算基础设施领域对战略竞争对手的依赖，防范数字技术产品及信息平台被敌对势力利用的风险，以维护国家安全、经济稳定，建立由美国主导的人工智能供应链，防止战略竞争对手的渗透利用，增强美国的经济韧性。”三是校准人工智能出口管制。“限制人工智能赋能技术的对外输出，这可能促使竞争对手加快军事领域人工智能技术的自主研发进程。同时，需确保出口管制政策的有效性，避免在客观上推动竞争对手加快实现技术自给自足。推动与民主盟友间的战略性技术共享，尽可能向新兴市场推广。”同时，人工智能出口政策应平衡安全需求与经济竞争力。四是强化人工智能模型安全与监管。开放权重模型和封闭式人工智能模型均存在安全风险：开放权重模型易受对抗性微调滥用，封闭式模型存在算法偏见和秘密数据收集风险。“应基于人工智能扩散框架制定保障措施，防止开放权重人工智能的滥用，并在必要时限制外国开发的人工智能在敏感领域的使用，以保障国家安全。”五是影响国际人工智能标准制定。“美国必须主导全球人工智能治理，确保国际标准保护个人自由、促进创新，保障经济和国家安全。在中国推出自主研发的人工智能大模型、欧盟实施限制性法规的背景下，碎片化的政策可能削弱美国竞争力并威胁个人自由。通过推动透明、市场驱动的人工智能标准制定，深化与盟友及行业的协同合作，确保人工智能出口管制与国家战略利益相契合，美国能够构建一个既能保障公民权利、弘扬民主价值，又能稳固自身技术领先地位的人工智能发展的未来格局。”

面对美国在人工智能领域的“进攻”与“防卫”战略，我国需未雨绸缪，制定系统性应对策略，把握技术创新机遇，为实现中国式现代化筑牢科技根基。在推动人工智能发展的过程中，我国应统筹安全与开放，兼顾效率与公平，协调新旧动能转换，积极培育新兴业态；积极参与国际标准制定，构建范围广、韧劲强的跨国发展服务体系；坚持“人才是第一资源”，努力培养高端人才，构建“留得住、用得好”的人才体系；促进“政府-企业-个人-产业”的社会生产服务生活生态体系；积极应对外部竞争压力与安全挑战，牢牢掌握大国发展主动权、自主权和国际话语权，确保中国式现代化发展行稳致远。

习近平总书记指出：“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”全面提升人工智能领域的核心竞争力，我国可围绕以下五个方面持续发力。一是深化技术融合创新。加速人工智能与物联网、区块链等技术的深度融合，催生更多前景广阔的新业态，尤其是智能物联网（AIoT）。依托区块链技术构建数据安全防护体系，通过边缘计算实现终端设备智能化升级与实时数据处理，拓展应用场景边界。二是驱动产业转型升级。以人工智能赋能传统产业智能化改造，提升农业精准化生产水平；加速培育元宇宙、数字孪生等新兴产业形态，推动产业结构向高端化、智能化演进。三是提升政府治理效能。借助人工智能优化智慧城市管理，特别是在政策模拟和效果预测、社会风险智能预警等方面；优化社会服务，重点提升智能政务服务和个性化服务水平。四是拓展国际合作空间。在技术标准层面，深度参与国际标准化组织（ISO）、电气与电子工程师协会（IEEE）等国际组织的标准制定，推动人工智能技术的全球通用性，提高人工智能技术的可及性和应用效率；在数据治理领域，建立跨境数据安全流通机制，促进国际数据合作共享；在伦理规则方面，响应联合国教科文组织倡议，凝聚全球性伦理规则共识，联合各国构建包容性的治理框架，打破技术垄断，实现互利共赢。五是赋能国防军事现代化。强化人工智能在智能无人机、先进战机、超音速航空器、战略核潜艇等装备中的应用，推动军事工业向智能化、无人化升级。通过深化军民融合，提升国防科技的实战能力与经济社会效益，应对中美在经济、技术、军事等多维度的全方位竞争，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴提供坚实保障。

结语

人工智能技术正在重塑全球经济格局，创造新的经济形态，重新定义人类文明发展轨迹。新的职业不断涌现，AI训练师、算法工程师、数据标注师等岗位需求激增。传统产业与人工智能深度融合，催生智能制造、智慧农业、智能诊断、智能交通等新业态。据预测，到2030年，人工智能相关产业将为全球经济贡献十五万亿美元的巨大价值。

未来，人工智能发展将更加注重在技术创新与伦理约束之间寻求平衡，推动人类社会向着更加智能、更加包容的方向发展。在这个过程中，国际合作与良性竞争将成为推动人工智能持续进步的重要动力。

人工智能正在开启人类文明的新纪元。这场变革不仅带来效率提升，也重塑了人类认知世界的方式。面对这场深刻变革，我们需要以开放和理性的态度拥抱人工智能，让这项技术真正服务于增进人类福祉，为人类社会的长远发展创造更多价值。

姚树洁，辽宁大学李安民经济研究院院长、资深教授，重庆大学国家级特聘教授，城市化与区域创新极发展研究中心秘书长，教育部“长江学者”特聘教授。研究方向为应用经济学。主要著作有《中国经济增长和对外直接投资战略》《中国精准脱贫战略及效果》《中国银行业改革——从加入WTO到后危机时代的中国银行业发展》等。

来源：《学术前沿》杂志2025年第9期（注释从略）