【美印太事务官员谈中美关系，强调“竞争”，但又称必须在一个领域合作】美国国家安全委员会印太事务协调员坎贝尔当地时间6日在参加卡内基国际和平基金会举办的线上活动时谈到中美关系，他宣称未来中美关系将“压倒性地被竞争所支配”，但也提及“合作”，认为两国必须在一个领域合作——即共同应对气候变化。
https://t.cn/A6JLo3zK
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【美印太事務官員談中美關係，強調“競爭”，但又稱必須在一個領域合作[白眼]】據美國“防務一號”報道，美國國家安全委員會印太事務協調員坎貝爾當地時間6日在參加卡內基國際和平基金會舉辦的線上活動時談到中美關係，他宣稱未來中美關係將“壓倒性地被競爭所支配”，但也提及“合作”，認為兩國必須在一個領域合作——即共同應對氣候變化。
“我們的雙邊關係和全球政治的一些因素要求美國和中國之間進行一定程度的建設性接觸……最有效的外交領域之一是氣候領域，”不過據報道，坎貝爾強調所謂氣變問題中的“中國因素”，宣稱“我認為每個人都認識到，未來 10 年最重要的因素是讓中國更多地融入與氣候相關的全球框架”。
去年11月10日，中國和美國在聯合國氣候變化格拉斯哥大會期間發佈《中美關於在21世紀20年代強化氣候行動的格拉斯哥聯合宣言》，引起巨大關注。
不過，在接下來的發言中，這位元美國印太事務官員還是不忘扯上所謂新疆“人權”問題，並強調所謂盟友“支持”。坎貝爾聲稱拜登政府的首要任務——也是與特朗普政府最大的不同——是美國在對華政策方面得到了盟友的支持。坎貝爾還提及要加強與印太地區的歐洲盟友的夥伴關係，包括澳大利亞、英國和美國於去年 9 月成立、被認為是搞排他的“小圈子”三邊安全夥伴關係機制（AUKUS）。
坎貝爾宣稱，“我們需要與盟友和夥伴合作，在更大的範圍接觸，因此我們對華政策的最重要的因素……是在中國周邊地區，與盟友和夥伴合作……確保我們為共同的目標而努力。 ”
“我們的雙邊關係和全球政治的一些因素要求美國和中國之間進行一定程度的建設性接觸……最有效的外交領域之一是氣候領域，”不過據報道，坎貝爾強調所謂氣變問題中的“中國因素”，宣稱“我認為每個人都認識到，未來 10 年最重要的因素是讓中國更多地融入與氣候相關的全球框架”。
去年11月10日，中國和美國在聯合國氣候變化格拉斯哥大會期間發佈《中美關於在21世紀20年代強化氣候行動的格拉斯哥聯合宣言》，引起巨大關注。
不過，在接下來的發言中，這位元美國印太事務官員還是不忘扯上所謂新疆“人權”問題，並強調所謂盟友“支持”。坎貝爾聲稱拜登政府的首要任務——也是與特朗普政府最大的不同——是美國在對華政策方面得到了盟友的支持。坎貝爾還提及要加強與印太地區的歐洲盟友的夥伴關係，包括澳大利亞、英國和美國於去年 9 月成立、被認為是搞排他的“小圈子”三邊安全夥伴關係機制（AUKUS）。
坎貝爾宣稱，“我們需要與盟友和夥伴合作，在更大的範圍接觸，因此我們對華政策的最重要的因素……是在中國周邊地區，與盟友和夥伴合作……確保我們為共同的目標而努力。 ”
人工智能科研发展的国际比较：中国、美国和欧盟
中国科协创新院 2020-03-04 12:49:19
第3期（总第335期）2020-1-14
编者按：2019年8月，美国信息技术与创新基金会（Information Technology and Innovation Foundation，ITIF）的数据创新中心发布了《谁会在人工智能角逐中获胜：中国、欧盟或美国》（Who Is Winning the AI Race: China, the EU or the United States？）。该报告通过对人才、科研、开发、应用、数据和硬件六类指标进行比较，对中国、美国、欧盟人工智能发展现状进行了测算。本报告主要对这六类指标中的科研指标进行分析。
一、各国需要不断创新保持领导地位
在过去的十年中，算法创新及更大的计算能力提高了AI系统的功能，并大大减少了训练它们所需的时间。但是，人工智能还远远不是成熟的技术，需要更多的研究和更多的进步。
中国、欧盟和美国都在进行AI研究计划。例如，中国的新一代人工智能发展计划要求中国在2025年之前在人工智能理论上取得重大突破，为此，政府已经建立了研究中心，包括拥有100多人的人工智能研究中心，以实现这一目标。此外，中国工业和信息化部计划每年拨款9.5亿美元来资助战略性AI项目。欧盟委员会承诺2018—2020年投资15亿欧元（约合17亿美元）用于人工智能研究，并建议通过“数字欧洲计划”在2021—2027年投入至少70亿欧元（约合80亿美元）在AI中。2015年，美国联邦政府在AI相关技术的未分类研发上投入了11亿美元。此外，2018年9月，美国国防部（DOD）国防高级研究计划局宣布了一项在5年内进行20亿美元的投资，以开发下一代AI技术。
二、AI论文
1．AI论文数量
2017年，中国发表了15199篇AI论文，欧盟14776篇，美国10287篇（表1）。但是从历史上看，欧盟发表的AI论文最多。1998—2017年，欧盟研究人员撰写了近164000篇AI论文，中国和美国的研究人员分别撰写了135000篇和107000篇。以人均指标来看，美国在2017年每100万学者中发表了63篇AI论文，领先于欧盟（59篇）和中国（19篇）。
2．AI论文质量
2016年，美国的加权引文影响（FWCI）为1.83，这意味着全球人工智能研究人员引用的美国研究人员发表的论文比全球平均水平高83％。相比之下，欧盟和中国的FWCI分别为1.20和0.94（图1）。由此表明，中国研究人员发表的人工智能论文被引用的频率低于全球的平均水平。但是，自2012年以来，中国的FWCI每年都在增加。
三、研发支出
衡量一个地区研究能力的另一种方法是检查其在研发方面的支出。很难知道有多少公司专门在AI R＆D上花费了多少，但是统计软件和计算机服务公司的总体R＆D支出（其中很多正在开发AI服务）可以代替AI R＆D支出。该指标检查了2018年R＆D支出排名前100位的软件和计算机服务公司。其中，美国（62家）领先于欧盟（13家）和中国（12家）。每1000万工人中，美国领先于欧盟和中国（表2）。
2018年，全球2500家公司的R＆D支出中有268家软件和计算机服务公司。报告统计了按地区划分的268家公司的R＆D支出。其中，美国（770亿美元）领先于中国（120亿美元）和欧盟（110亿美元）。按人均计算，美国（人均470美元）领先于欧盟（人均42美元）和中国（人均15美元）（表3）。
四、总结
1.美国在人工智能研究方面处于领先地位，中国正在追赶
对数据的分析表明，美国在AI研究方面处于领先地位，因为其在研发方面的有巨额支出，还有优秀研究机构的投入。尽管如此，中国正在追赶美国和欧盟，因为其不仅进行了更多的研究，而且已经开始进行高质量的研究。
2.美国拥有优秀的研究机构
美国之所以在科研方面处于领先地位，部分原因是它拥有精英组织。例如，全球进行研发的前五名软件和计算机服务公司是美国公司。衡量一个国家的研究质量的另一种方法是统计其组织发布最多AI论文的影响。美国在这项指标上也处于领先地位。2013—2017年发表AI论文最多的机构包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院、微软、IBM和斯坦福大学。这五个机构的FWCI总计为4.0，高于排名前五位的欧盟（1.9）和中国（1.4）组织的FWCI。
3.欧盟第二名的地位并不牢固
尽管欧盟顶尖组织的平均研究质量高于中国，但欧盟的论文产量和质量却相对停滞。自1998年以来，欧盟的FWCI仅增长了11％，而美国为24％，中国为154％。中国的FWCI保持与2012—2016年相同的增长速度，2018年，中国的FWCI可能已超过欧盟（数据仅提供至2016年）。该报告的研究与其他的AI研究报告，如斯坦福的《2018人工智能指数报告》的结论基本一致，2016年，中国的AI论文被引用率比2000年高出44％。此外，英国、德国、法国、西班牙和意大利这五个国家主要在欧盟推动AI研究，但自2014年以来，它们的AI年度出版物输出量已经收缩。
4.中国的科研质量正在提高
2009年，美国和欧盟的FWCI与2016年的FWCI几乎相同（美国为1.82和1.83，欧盟为1.21和1.20），同期中国的FWCI从0.59增长到0.94。因此，中国的FWCI正迅速接近或超过全球平均水平。例如，由艾伦人工智能研究所（AI2）近期对AI论文进行的分析发现，在被引用最多的10％的AI论文中，美国所占的份额从1982年的47％下降到了2018年的29％。中国则从1982年的约0％增长到了26.5％。AI2的研究表明，2020—2025年，中国的论文产量将超过美国。虽然中国的论文被引率可能会因自引而被夸大，但相比于美国和欧盟，中国的研究质量绝对提高了。
中国科协创新院 2020-03-04 12:49:19
第3期（总第335期）2020-1-14
编者按：2019年8月，美国信息技术与创新基金会（Information Technology and Innovation Foundation，ITIF）的数据创新中心发布了《谁会在人工智能角逐中获胜：中国、欧盟或美国》（Who Is Winning the AI Race: China, the EU or the United States？）。该报告通过对人才、科研、开发、应用、数据和硬件六类指标进行比较，对中国、美国、欧盟人工智能发展现状进行了测算。本报告主要对这六类指标中的科研指标进行分析。
一、各国需要不断创新保持领导地位
在过去的十年中，算法创新及更大的计算能力提高了AI系统的功能，并大大减少了训练它们所需的时间。但是，人工智能还远远不是成熟的技术，需要更多的研究和更多的进步。
中国、欧盟和美国都在进行AI研究计划。例如，中国的新一代人工智能发展计划要求中国在2025年之前在人工智能理论上取得重大突破，为此，政府已经建立了研究中心，包括拥有100多人的人工智能研究中心，以实现这一目标。此外，中国工业和信息化部计划每年拨款9.5亿美元来资助战略性AI项目。欧盟委员会承诺2018—2020年投资15亿欧元（约合17亿美元）用于人工智能研究，并建议通过“数字欧洲计划”在2021—2027年投入至少70亿欧元（约合80亿美元）在AI中。2015年，美国联邦政府在AI相关技术的未分类研发上投入了11亿美元。此外，2018年9月，美国国防部（DOD）国防高级研究计划局宣布了一项在5年内进行20亿美元的投资，以开发下一代AI技术。
二、AI论文
1．AI论文数量
2017年，中国发表了15199篇AI论文，欧盟14776篇，美国10287篇（表1）。但是从历史上看，欧盟发表的AI论文最多。1998—2017年，欧盟研究人员撰写了近164000篇AI论文，中国和美国的研究人员分别撰写了135000篇和107000篇。以人均指标来看，美国在2017年每100万学者中发表了63篇AI论文，领先于欧盟（59篇）和中国（19篇）。
2．AI论文质量
2016年，美国的加权引文影响（FWCI）为1.83，这意味着全球人工智能研究人员引用的美国研究人员发表的论文比全球平均水平高83％。相比之下，欧盟和中国的FWCI分别为1.20和0.94（图1）。由此表明，中国研究人员发表的人工智能论文被引用的频率低于全球的平均水平。但是，自2012年以来，中国的FWCI每年都在增加。
三、研发支出
衡量一个地区研究能力的另一种方法是检查其在研发方面的支出。很难知道有多少公司专门在AI R＆D上花费了多少，但是统计软件和计算机服务公司的总体R＆D支出（其中很多正在开发AI服务）可以代替AI R＆D支出。该指标检查了2018年R＆D支出排名前100位的软件和计算机服务公司。其中，美国（62家）领先于欧盟（13家）和中国（12家）。每1000万工人中，美国领先于欧盟和中国（表2）。
2018年，全球2500家公司的R＆D支出中有268家软件和计算机服务公司。报告统计了按地区划分的268家公司的R＆D支出。其中，美国（770亿美元）领先于中国（120亿美元）和欧盟（110亿美元）。按人均计算，美国（人均470美元）领先于欧盟（人均42美元）和中国（人均15美元）（表3）。
四、总结
1.美国在人工智能研究方面处于领先地位，中国正在追赶
对数据的分析表明，美国在AI研究方面处于领先地位，因为其在研发方面的有巨额支出，还有优秀研究机构的投入。尽管如此，中国正在追赶美国和欧盟，因为其不仅进行了更多的研究，而且已经开始进行高质量的研究。
2.美国拥有优秀的研究机构
美国之所以在科研方面处于领先地位，部分原因是它拥有精英组织。例如，全球进行研发的前五名软件和计算机服务公司是美国公司。衡量一个国家的研究质量的另一种方法是统计其组织发布最多AI论文的影响。美国在这项指标上也处于领先地位。2013—2017年发表AI论文最多的机构包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院、微软、IBM和斯坦福大学。这五个机构的FWCI总计为4.0，高于排名前五位的欧盟（1.9）和中国（1.4）组织的FWCI。
3.欧盟第二名的地位并不牢固
尽管欧盟顶尖组织的平均研究质量高于中国，但欧盟的论文产量和质量却相对停滞。自1998年以来，欧盟的FWCI仅增长了11％，而美国为24％，中国为154％。中国的FWCI保持与2012—2016年相同的增长速度，2018年，中国的FWCI可能已超过欧盟（数据仅提供至2016年）。该报告的研究与其他的AI研究报告，如斯坦福的《2018人工智能指数报告》的结论基本一致，2016年，中国的AI论文被引用率比2000年高出44％。此外，英国、德国、法国、西班牙和意大利这五个国家主要在欧盟推动AI研究，但自2014年以来，它们的AI年度出版物输出量已经收缩。
4.中国的科研质量正在提高
2009年，美国和欧盟的FWCI与2016年的FWCI几乎相同（美国为1.82和1.83，欧盟为1.21和1.20），同期中国的FWCI从0.59增长到0.94。因此，中国的FWCI正迅速接近或超过全球平均水平。例如，由艾伦人工智能研究所（AI2）近期对AI论文进行的分析发现，在被引用最多的10％的AI论文中，美国所占的份额从1982年的47％下降到了2018年的29％。中国则从1982年的约0％增长到了26.5％。AI2的研究表明，2020—2025年，中国的论文产量将超过美国。虽然中国的论文被引率可能会因自引而被夸大，但相比于美国和欧盟，中国的研究质量绝对提高了。
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