AI在中国 - 近代历史优势和生态系统的弱点

在最近的一次联合国会议在上海一世对中国生态系统AI讨论的关键议题。该条明确，精心勾勒的中国AI生态系统的优势和劣势，根据我的采访，并与各种中国非政府组织，创始人和投资人讨论的观点。

中国现在被广泛认为是第二大经济AI，滞后仅次于美国，在AI公司和人才储备的数量方面。数据和备份这种看法报告整篇文章共享。

此外，这篇文章的目的是解决对于中国AI生态系统中的下列问题：

1. 什么是AI生态系统就像在中国？
2. 如何看待中国政府，私人机构和学术界都几乎协同工作，实现中国的AI目标是什么？
3. 什么是中国的AI生态系统的优势和劣势？
4. 什么是美国和中国的AI生态系统之间的主要异同？

我遇到了和采访谁正在改变美国和中国一样的AI生态系统的几个重要的中国领导人的AI。本文包括从这些领导人在整个文章的几个直接和编辑的报价给你什么构成了世界第二大AI生态系统更加可靠和实用的版本。

本文断然分为四个部分：

1. AI最近在中国的历史- 中国最近的AI计划，有关AI的投资和融资，说政策的执行等重要公告和政策
2. 中国的AI生态系统的优势- 国内外AI公司政府自上而下的方法，以人工智能，可用性和方便地访问一个庞大的消费数据量，闭环的生态系统，积极的投资和资金的泛滥。
3. 中国的AI生态系统的弱点- 国内AI人才短缺，宽松的数据隐私政策，残酷的国内市场和国外竞争，跨越重要部门资金的不规则分布。
4. 国际AI比赛中国和美国之间- 不容争辩的世界上最大的经济大国，有张力在人才，技术和监管，看看谁可以开发AI赢得21世纪的其余部分。

事不宜迟，让我们采取深入了解中国的AI生态系统，在引入新的计划增殖AI开始其最近的历史。

AI最近在中国的历史

在2016年，中国政府作出的承诺及其三年指导互联网加上人工智能计划（2016-2018），这将侧重于资金和人工智能的发展对改善其经济。

在2017年7月新一代人工智能发展规划released by The State Council of China details China’s strategy to build a $150 billion national AI industry in the near future, on its way to becoming the leading AI superpower by 2030. This focus on AI as a national goal seems to be a continuation of the 13th Five-Year Plan and the “Made in China 2025” industry plan. A more comprehensive version of these plans is depicted in the next section of this article.

该三年行动计划推进新一代人工智能产业发展（2018-2020）发表于上一代产品的承诺（侧重于AI作为国家优先级）。它概括了中国把重点放在与问候AI发展和扩散主要领域。它提到，AI和计划下下降到实施有利于基础设施的特定行业和子技术。

一些行业，技术和产品中国想要关注的是：

• 集成智能系统：车联网，服务机器人，无人驾驶飞机，医学影像辅助诊断系统，视频图像识别系统，语音交互系统，翻译系统和智能家居产品。
• 软件和硬件整合智能：传感器，神经网络芯片，开源平台等
• 智能制造和产业配套资源池，标准检测及知识产权服务平台，智能网络基础设施，网络安全等产业公共支持系统，以改善人工智能的发展环境。

地方政府在执行这一国家目标的积极参与者。在上海和北京政府也宣布了他们的实施计划，并在2017年分别为2018年，主要的AI为主题的产业环境。许多其他地区已经承诺为人工智能研究基金，包括广州，其创办AI的国际学院。

万钢，科技部部长，在承诺2018年3月新闻发布会中国将公布AI进一步的详细指导方针和政策。这些政策将提供指令，以国家安全，卫生，就业结构，一般的安全和个人隐私的问题。

和简洁看看中国AI策略

杰弗里·丁的中国铅的AI程序在牛津大学的治理，在他2018提供了中国AI策略的一个简洁版解读中国的AI梦纸：

1. 到2020年，中国的核心AI工业总产值和AI相关产业总产值将分别超过$ 22.5十亿和$ 150.8十亿，使中国在最先进的国家的联赛。
2. 到2025年，中国计划达到核心AI和AI-相关产业总产出分别超过$ 60.3十亿和$ 754十亿，使中国在许多领域AI的全球领导者。
3. 到2030年，中国寻求成为“世界上主要的AI创新中心”，与核心AI和AI-相关的总产出分别超过$ 150.8十亿和$ 1.5万亿美元。

对于中国AI战略的进一步理解，从同一纸张来源如下表列出的每一个中国的AI计划，它的驱动因素和价值：

对中国的精心计划增殖AI的实现和使用结束了，我们进入到敏感的指标如何这实际上可能是可能的，这可能阻止中国实现这一目标的潜在因素，以及其与美国AI生态系统的竞争。

艾生态系统在中国的优势

中国在AI超级大国赛与美国迅速赶上。

向这个方向推动中国的有利因素是中国政府，私营部门，投资者和学术界之间的合作。这鼓励多个玩家朝着一个目标行动起来，构成一个看似不可渗透的生态系统，其中许多人认为是闭环。

他们也有最大的消费数据库，在他们的处置，由于其人口规模和数量不断增加数字连接用户。它也不会伤害这个连接的用户群是服从共享数据。中国已开始利用这些因素，积极的基金，并在国家和全球投资于AI技术，特别是在美国

在这一节中，我们将详细的中国AI生态系统的优势：

中国政府的“自上而下的方法”国家AI目标

伊拉克利Beridze，该中心为人工智能与机器人，联合国元首，简洁地在我们与他的采访，从2019年初：

中国最大的优势是，政府，私营部门和学术界正在手牵手来实现这个[全国AI]目标。

He further expands on this, stating that China is currently the world’s second largest economy, and one of the first countries to announce a national AI strategy, which they did in 2016. In 2017, they declared their ambition to “take over the world” with this [AI] technology, according to Beridze.

Beridze认为，中国国家AI和投资策略有利于这一目标的执行。正如文章前面提到的，中国有庞大的人口好奇，连接的用户。因此，国家可以获取和分析大量大数据的进一步的AI的目标。

李开复，谷歌中国的前总统表达了他的观点在沃顿商学院面试关于中国是否会成为下一个超级大国AI：

中国政府是非常支持AI的。去年7月。[2017年]，它宣称AI是的专注于最重要的领域之一。省，市政府正在构建城市芝加哥的大小在考虑自主车。有路的两层。一层是行人，第二个是汽车，因此限制了可能发生的事故和人员伤亡的行人。公路要添加传感器，使自主车。这些高支出的基础设施项目是AI行业需要正是因为民营企业不可能承担建设城市和高速公路。

黄乙文创始人兼CEO，R2.ai公司股份李氏和Beridze的观点。他在美国被教育的，回到中国来发现R2.ai，一个AutoML公司。我们探讨了在美国和中国的AI生态系统既是他的观点。

黄解释说，确实是AI在中国政府的大力支持。不同的政策正在由中央和地方政府执行，以吸引合适的人才AI和项目。他们还发现AI项目，并有税收政策，益科技公司开发或采用AI。肯定是有在中国自上而下的AI气氛，在他的意见。

这些政策似乎与政府，资金和投资者的支持和激励更多的接入创造AI-利于微生态系统，当涉及到开发创新的AI产品。

鼎的“中国解读的AI梦”纸面权利，中国政府积极挑选的AI空间赢家。按照本文提出的教育部中华人民共和国中国的科学技术（MOST）指定的四家最大的中国公司的AI，百度，阿里巴巴，腾讯，和讯飞，以“引领的自动驾驶汽车全国AI创新平台，智能城市的发展，用于医疗诊断的计算机视觉和语音智能，分别“。

投资估算和资金的AI

丁指出在他的论文，中国政府正开始发挥资金AI企业发挥更大的作用。“通过地方政府和国有企业建立了‘政府引导基金’（GGF）支付资金，政府已投入逾1美元十亿国内创业公司，”他说。

根据本文从新鸿基金融统计数据表明，这些GGFs预计到eclipse中国民营创投基金的规模。在2016年，由政府筹款目标设定为$ 500强十亿，而不是由私人募集资金的$ 330十亿的目标。

他的文章还引用了2017年报告，该报告指出，关于投资的69％，获得了中国AI公司，而美国AI公司可能只召集约51％。丁也指出，AI投资的速度在中国比较快的。据该报称，平均时间为中国企业，从成立到接受天使投资，是9.73个月，相比14.82个月，美国公司的平均时间。

Beridze给了我们更多关于这方面的见解。在他看来，美国有更多的人才库比中国的更领先的技术机构。他说：

在中国，他们也试图吸引来自世界各地的人才。他们[私营]公司和机构都正在发行奖学金和有竞争力的薪酬西方的专业知识来与工作有关禽流感的发展。他们正在对现有的中国人才的保留。这将继续。

麦克龙，CCI-中国的移动支付公司，拥有5000万个用户的CTO，传达文化情绪的一个点作为一个实力给中国AI生态系统。他建议有实力的中国育儿正在促进早期投资在家庭中也是如此。

中国的父母非常重视孩子的教育。他们认为这是最重要的事情。也许这也是竞争的冲击感。由于AI的增加热，越来越多的家长开始关注它。市场非常及时响应这个信号和AI教科书甚至现在出现在幼儿园。

更多的用户。更多数据

李提供在中国人工智能的数据方面的见解：

中国拥有比任何人都和AI获得的数据更好更多的数据。如果你训练为AI，让我们说，广告引擎或广告靶向引擎，或使用AI来确定贷款的银行，你有更多的数据，更准确的AI变。中国拥有更多的用户，每个用户更多的使用，因为使用的数字服务是很普遍的。例如，中国几乎没有信用卡，没有现金。每个人都在使用手机付费。这是燃料火箭燃料AI更好的工作。

他的要求是由公布的2018年1月报告备份中国互联网络信息中心，中国的一个分支，是国家工业和信息化。根据这份报告，它的人口的57.7％，是连接用户。超过800万中国人是活跃在互联网上，其中有98％的移动用户（7.88亿）。

更多连接的用户装置更多的数据。

在Beridze的替换词，越来越多的人正在使用AI，特别是在沿海地区。中国有更多的天文数字连接的用户（人谁使用手机，互联网等）的数量，并拥有在网上通过一个时期的快速增长。微信单独有1个十亿用户。有大数据分析的一个巨大的范围，由于该公司的强大的计算能力。

黄声称，安全和预防犯罪部门越来越多地使用大数据，鼓励更多新的AI商业模式的发展。

愿意分享数据，国内

斯蒂芬·茨城，连续创业者和风险投资家，也同意黄和Beridze。在他看来，更加开放的政策是在中国提供易于使用和访问数据。他们在加快创新的方式使用。他仔细一提的是这是他个人的经验，他认为这一简单的数据的可用性并不像在世界其他地区在中国的一个大问题。

他还声明，他不能对政府更加开放的数据可用性策略发表评论。他认为，中国普通人群更愿意帮助，更愿意为创新比其他国家共享数据。

丁，在他的“解读中国的AI梦”的纸，笔记：

数据是AI系统的另一个重要驱动程序，因为机器学习是出了名的数据饿了。对大量数据的访问已被列为对中国的AI发展的优势之一。”根据他的论文，中国确实有比较宽松的隐私保护和“中国科技巨头收集数据的广阔troves，以及政府机构和公司之间共享是常见的。

但是，这也不是没有中国人口的同意，根据纸张。中国的消费者，谁是大部分数据的来源是“早，渴望尝鲜的高科技，由全国各地的智能手机普及率的体现。”

这就是说，这个数据的可用性是不是没有赶上，它似乎。中国有选择地共享数据不仅在国内，而不是国际。杰弗里讨论了他的论文中中国的数据保护主义。他声称，中国的互联网是一个封闭的生态系统：

中国政府审查和封锁Facebook和谷歌，从而使国内的平台，如微信和微博的兴起。人们可以看到AI开发数据保护主义的优势。如果数据是AI开发一种稀缺资源，中国可以在这个资源为它的企业和研究机构建立排他性控制。在另一方面，如果越来越多的数据跨平台和国家共享，其他演员可以从全局数据共享，同时中国仍然封闭中受益。

艾生态系统在中国的弱点

中国的AI生态系统也不是没有薄弱环节。

尽管其专注于技术和对教育和主流文化科学倾角，有一定的AI人才短缺在中国。也有国内和国际企业之间的激烈竞争渗透到或者在中国的AI生态系统维持。随着适度宽松的数据隐私保护政策，中国在国内和全球范围内引起了许多关注。此外，积极的AI投资和资金似乎并没有越过压制诸如医疗保健部门进行分配。

在本节中，我们来看看每一项详细的中国AI生态系统中的上述问题：

人才差异

人才的差距，尤其是在数据科学和人工智能领域，是一个全球性问题。但在中国，这个问题似乎是一个重大问题。对于一个国家，其目标是成为世界超级大国的AI，AI的人才短缺是不利的。

在他的论文中，丁声称，“尽管干的大池毕业生[相较于美国]，中国人工智能研究者共有39,000的人才储备，不到超过78000研究的美国池的大小的一半。”

他还指出，大量在美国的大学在人工智能研究世界各国领导人，而这，反过来，让位给更AI专家“的项目中的多个完整的周期。”他进一步澄清说美国人工智能研究的50％，有超过10年的经验，而只有25％的人在中国有相同的。

Beridze同意丁，说：

美国有更多的人才储备，梦幻般的大学。在中国，他们也试图吸引来自世界各地的人才。他们的公司[私营部门]和机构都正在发行奖学金和有竞争力的薪酬西方的专业知识来与工作有关AI的发展。他们（也）工作在现有的中国人才的保留。

丁磊坦言，中国的人才计划有一个混合的记录。根据他的报告中，千人计划，otherwise known as the Recruitment Program of Global Experts, launched in 2008, “attracted the largest influx of high-quality talent within a limited timeframe (2009-2011) in all of China’s history, per data released by the Chinese Academy of Personnel Science.”

然而，他的论文声称，在这段时间内，多次实证研究和招聘人员的采访显示，该计划未能留住了人才，由于各种因素，如即时的研究成果的预期。

This report also suggests that Chinese investors are fixing this talent disparity and retention problems through talent transfers via commercial means: for example, hiring foreign AI talent to work in China by recruiting them at 70-150% of average U.S. pay, as a “shortcut to accelerate AI development.”

Further, the report affirms that the largest Chinese AI players (Baidu, Alibaba, and Tencent) have set up shop in the U.S. to attract foreign talent, which seems to be working based on the following examples: Andrew Ng, former head of Google Brain, worked at Baidu for three years. Qi Lu, former executive vice president of Microsoft, served as Baidu’s Chief Operating Officer until 2018 and is currently heading Y Combinator China.

这表明，政府，投资者和民营企业和谐工作作为积极AI玩家一起弥合中国的人才缺口。

当地和国际市场竞争力

拥有世界上最大的人口基数可能是在中国的AI生态系统的收集和分析大数据的驱动器。然而，它也带来了竞争问题。

李和Beridze是，中国的人口规模有利于更多的AI使用情况的发展意见。更重要的是这里方便的是，这些用例进行测试和在短周期调整了，多亏了变化，市场预期和风景。因此，时间值是相对较短的。然而，这枚硬币的另一面是国内和国际企业之间的沉重，咄咄逼人的竞争，使其在这个封闭的生态系统。

陈志刚方正腾讯医疗保健大数据实验室主任，认为：

市场竞争是在中国非常残酷。在美国，有国内竞争。大公司在中国（阿里巴巴和腾讯）不认为在很多行业在美国竞争​​。中国的市场非常拥挤。他们有国内和国际竞争。

很明显（从数据统计和这篇文章中共享视图），在某种程度上，中国正在争夺由公司代扣国家以外的大数据这一国际竞争的问题，而人们越来越人工智能技术的投资U.S. aggressively and closing off the nation to global brands like Facebook and Google. This automatically pushes the population to use Baidu and the like.

宽松的数据隐私法规

在“解读中国的AI梦”纸，丁指出，在中国有一个“对数据隐私保护的主要辩论”。据该报称：

公司，各级政府，甚至是普通大众已经在这场辩论，这坑那些主张对那些推动数据开放更大的数据隐私保护中受益AI技术的积极参与者。

不过，他也旨在修改：

Recently, in January 2018, advocates for data privacy celebrated when the Chinese government released a new national standard on the protection of personal information, which contains more comprehensive and onerous requirements than even the European Union’s General Data Protection Regulation, per analysis by CSIS senior fellow Samm Sacks.

似乎是我们采访的是中国的数据隐私法律是相对宽松的，中国领导人AI的共识。但是，这些法规不严似乎只在国内执行。中国是更具侵略性，当谈到国外的竞争。

丁进一步扩大了这一点：

“数据安全的担忧已促使中国的努力，以确保中国高科技公司的控制下有价值的数据停留。在这方面，中国已经被推为AI相关的行业，比如云计算，工业软件和大数据，从国际标准不同，这可能有利于中国公司对外国公司在国内市场的举动国家标准“。

麦克龙强调共享知识去，至于建议，中国可以做更多的说的重要性，

就像应用程序的开发依赖于技术的发展，技术的发展依赖于科学理论的发展。大多数球员在AI生态系统依靠几个AI框架开源。有些玩家产生基于论文发表自己的AI框架。AI框架的开源可以大大加快AI的开发和生产出更多更强大的和有用的AI工具和应用程序。如果大牌球员都试图接近它们的来源或通过专利来保护自己的AI技术，AI生态系统的发展将放缓。打开是在AI的生态系统非常重要。由于政治原因，美国政府正在试图将越来越封闭。这不是人类社会的良好态势。由于政治原因，人为的障碍也可能对人工智能的生态系统构成威胁。根本人工智能技术的发展速度也影响AI生态系统。

基金的不规则分布在整个重要部门

当我们问陈约的力量推动AI创新在中国，他提到，从监管的角度来看，政府的介入推动创新。

不过，他承认：

从经验[发言]，我没有从政府那里得到钱。他们正在谈论AI很多，如何使用AI带来的经济更上一层楼。但是，这需要很长的时间。此外，他们有很多其他部门的关注。医疗是一个弱势的地位。该系统是因为中国的人口老龄化问题所淹没。该系统必须变得更加高效。政府必须在医疗卫生方面投入更多。否则，政府将不得不在路上更多的问题。

国际比赛 - 中国与美国

在中国和美国之间的国际竞争主要题材在我们与本报告中引述的AI领袖访谈出现了。

中国人工智能扩张是多边多个域中

沃顿商学院的什么的中国和美国AI生态系统之间的显著不同的是，当谈到他们对全球成为超级大国AI，李的回答解决问题：

一对夫妇的事情是了解中国独一无二的。首先，中国的企业家是多少饥饿，他们更难的工作，而且他们也更顽强。他们正在寻找各种商业模式中，AI可以帮助的。AI零售。AI教育。他们还制定出卓越运营应用AI改变人们的饮食方式，扰乱了自主商店和自主快餐店。因此它取代传统产业更快。

鉴于中国拥有世界上最多的人口和越来越多的用户连接，这一多边扩张是合乎逻辑的和适时的。还有的AI使用情况在中国多如牛毛，和国家环境，有利于AI开发利用它忠于自己的AI目标。

Beridze分享了他关于这一主题的见解：

中国并不比世界上其他经济大国不同[可供选择专注于多边AI扩张。诸如医疗保健，交通和能源行业将受益很多。安全和执法领域享有AI焦点的大量。

他还给出了一些实时的例子：

阿联酋国家，AI资金后，选择即使他们是一些最富有的国家在世界上的某些战略方向。在中国这样的国家，我不认为他们有有一个大的经济的一种奢侈。在一个点上，他们甚至可能会成为最大的经济体在世界上。所以，他们有[分支为许多行业的奢侈品，看看以后所处的区间将是[更为有利。

“重”公司与“轻”公司

在李开复的经验，“中国企业更好地筹集大量的资金，因为有一个很大的市场，它可以测试思想和缩放它们。”他还指出，中国和美国公司之间的主要区别在于，前者愿意“去重”。也就是说，中国可能“建立一些是令人难以置信的混乱和丑陋的和复杂的”，但一旦建成，“它成为周围有护城河[他们]的业务。”

李先生也认为，中国企业要承担风险，并更加努力的工作，以找到可行的解决方案解决的结果更加开放。用他的话说：

例如，在美国，我们有Yelp和Groupon的，非常轻便公司。在中国，有Meituan，它已经建立了一个60万的人交付的发动机，骑着电动轻便摩托车与很快用完了，必须更换电池。然而，他们运行它，以使每一个中国消费者点菜在他们回家的路上，并交由他们达到自己的家园的时候交付给他们。消费者不必等待。交货时间是30分钟，它的成本约70美分。这是在剃刮走了一个月几毛钱，最终得到70美分秩序的辛勤工作。然后，他们可以收支平衡。它走的是一条大跨越和大赌注和大风险，因为如果他们不为25万台的订单，每天成功，有一个巨大的损失。

但是，必须指出的是，Yelp和Groupon的业务模式比Meituan的显著不同。中国的最低工资也比少得多的美国，使其可以采用散装，中国的廉价劳动力。对于上述的商业模式，因为该国的高得多的成本和生活水平，相较于中国，这可能不是在美国可行的。

更积极的AI投资于中国

李声称在他的沃顿商学院的采访时表示：

AI也正在大量白领工作排量，这将影响美国和中国同样的使用。我认为，中国正在更快，因为企业家是由国家优先对AI底气，通过更多的资金资助。他们认为这是最热的区域。

丁俊晖的纸似乎备份李的说法。，在2017年，中国的AI初创公司获得全球AI资金的48％，超越了美国AI初创企业的38％资金的纸币。乌镇研究所的统计数据在同一份报告显示，在中国的投资情况是非常不同的在2016年从2012年至2016年的简称，根据乌镇研究所，中国AI公司收到了$ 2.6十亿，这是低于$ 17.2十亿获得了资金通过他们的美国同行。

Ding observes that the proliferation of AI in China in 2017 has been “astronomical” in that China accounted for only 11.3% of global funding in 2016. He believes that China’s AI industry has significantly increased in both absolute and relative terms in the past few years.

美国领先的核心技术。中国擅长AI实施和执行

当被问及如何中国和中美措施行动反对AI超级大国你追我赶，李冠瘿的比赛是一种错觉，他们是两个平行宇宙做独立的进展。

不过，李先生认为，“中国现在是带头执行，并通过各种应用和行业使用AI创造价值。”

黄镜李某的情绪在他的采访我们：“中国是在AI应用开发方面更好。”他进一步阐明了AI技术堆栈始于AI研究，数据采集，数据管理和整合，然后在AI的发展高潮。在他看来，美国是在AI技术堆栈，尤其是大数据平台的数据部分中国的领先地位。

中国有“主动AI玩家”显着较高的数量比美国

一个2018波士顿咨询集团（BCG）的研究报道称，“中国目前远远领先于AI实现工业化世界的其余部分，高达公司的85％，标识为人工智能‘现役球员’：”

据BCG的研究得出上述统计数据，相比于中国的85％，美国只有51％的AI整体“活跃玩家”的。这项研究，但是，提到了硅谷和数字初创行业内，这种“主动AI玩家”数量是高达76％。

中国的“技术转让”

在2018年，迈克尔·布朗和国防创新小组的Pavneet辛格（DIU），国防部的美国国防部（DoD）的组织，提供非摊薄资本组织，以换取该解决国防问题的商品，发布的一份报告呼吁中国的技术转移战略。

该报告称，中国正大力投资于美国AI公司，从而构成“技术转让”，从中美到中国。

根据这份报告，在风险投资支持的初创公司中国参与构成的所有风险交易10-16％，2015至2017年。

上述权利要求所述的报告进一步扩展到包括更多的数据。中国迅速增长的全球外国直接投资现在是〜$ 250十亿，与2016年$ 213十亿宣布收购同年，中国也是在中美，其中自2000年以来累计的外商直接投资超过百十亿美元投资$ 45.6十亿。特别是电子，在美国的信息和通讯技术，生物技术，能源部门已经看到了中国2006年至2010年$ 35十亿的投资。

下面的图片，从该报告显示，美国风险资本市场的中国的投资，并在各个系列的拨款，说投资的分配来源：

从中国投资者跨越人工智能，增强现实/虚拟现实，机器人特别活跃的报告数据提供如下：

2010 - 2017年间，中国参加了81 AI相关的融资和投资活动，促进共计$ 1.3十亿的融资。

中国已投资近2.37亿$的机器人创业公司2010- 2017年之间。

增强现实/虚拟现实空间，中国的投资在$ 2.1十亿价值的交易从2010-2017。

该报告严重警告说，美国需要对国内的技术知识对外转让，出于安全和国防目的严厉的措施。

下面是共享迈克尔·布朗的采访关于这一主题的视频。在这个小组面试[24:30]他坚持认为，中国正处于经济增长与剃刀专注于技术方面迅速赶上美国。He asserts matter-of-factly that economic security is closely tied to national security and the fact that China is aggressively focusing on technology and foreign investment funding in the U.S. is an actual threat “unlike any other we [Americans] have seen in our lifetime.”

他还指出，在第一次，其他国家实际上是能够成为一个经济竞争对手，美国他承认，过去的技术竞赛的美国不得不与苏联。然而，他持续说，“中国是一个潜在的更加危险的威胁，”在目前的AI比赛进行到美国。他建议美国硅谷和首席执行官，在一般的老总，要更加关注这个问题。他还要求对联邦技术研究像人工智能领域，STEM研究更多的资金。

非常感谢您对拉迪卡Madhavan表示对她的写作，这篇文章研究的帮助，从我采访推断中最重要的点，从牛津大学等的报告和资源