2024年8月16日在斯坦福大学的一次深刻演讲中，谷歌前总裁埃里克·施密特（Eric Schmidt）深入剖析了人工智能（AI）领域的现状与挑战。他明确指出，在AI的全球竞争版图中，美国已经确立了对中国的领先优势，尤其在微电子制造、人才集聚、资本流入等关键领域。

施密特的见解引发了学术界的广泛关注。众多学者纷纷提出各自的对策建议，涉及AI高端人才的引进与培养、高质量数据的管理和利用、以及AI技术的安全伦理问题。然而，这些对策建议往往各自为战，缺乏系统性的整合，有时甚至可能因局部的专注而忽略了整体的视角。

为了克服这种零敲碎打的局限，笔者通过广泛阅读国内外在AI技术创新领域的文献，综合考量了人工智能在技术创新、产业赋能、国防安全等多个维度的特征。在此基础上，笔者绘制了一幅全面的人工智能生态系统全景图（如图1），旨在提供一个宏观的视角，更全面地理解AI领域的复杂性和多维性。

这幅全景图不仅展示了AI生态系统的各个组成部分，还揭示了它们之间的相互作用和依赖关系。通过这种系统性的视角，我们可以更清晰地识别AI发展的关键驱动力，更有效地应对可能出现的挑战，从而推动人工智能技术的健康发展和广泛应用。   

图1 人工智能生态系统全景图

一、AI技术创新生态系统构成及逻辑分析

人工智能技术创新生态系统是一个多元化、协同合作的网络，它由大学、科研机构、信息通信技术（ICT）巨头以及中小企业等多方参与者共同构成。这一生态系统专注于三个核心层面的发展。

科学理论层：这是生态系统的基石，涉及基础研究和理论探索，旨在推动人工智能领域的科学原理和知识体系的深化与创新。目前认可度较高的人工智能科学理论体系涵盖八种理论：哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制理论和控制论、语言学。   

对美国人才流动数据分析发现，越来越多的AI人才从大学（理论研究阵地）流向科技巨头（应用场景）。联邦资助拨款申请成功率年年滑低和越发复杂的官僚程序，致使大学的专家和学生渐渐被大型科技公司吸引。长期下去，这势必削弱美国在AI理论领域积累的研发优势。同时，基于神经网络理论的AI算法和技术不断渐进性创新，会导致研发成本将不断上升，内卷性竞争将愈演愈烈。这也意味着人工智能初创公司在美国的增长路径越来越窄，削弱美国在人工智能研发方面的创新能力和全球竞争力。这说明，只有理论研究上实现颠覆性创新，将会为AI技术赋能产业带来可持续的、外卷性的良性竞争。综上，AI科学理论上的突破视为赢得AI技术竞争的根基，需要联邦政府坚持对AI理论研究的持续性投入。然而，科学理论的重大突破，具有高风险性，少有企业愿意“注资”该领域，这需要政府承担这一风险，强化对该领域的持续性“赌徒式”注资。

技术体系层：在这一层面，科研机构和企业共同致力于技术开发和集成，构建起一套完整的技术解决方案和应用框架，以实现人工智能技术的实用化和商业化。技术体系涵盖了三个关键要素：数据、算力和运力。其中，数据，是经过精心处理和组织的信息资源，为人工智能系统提供了训练和学习的原材料。算力，代表数据处理的能力，是推动算法运行和复杂计算的引擎。运力即网络和通信通道，它们构成了数据传输的高速公路，确保信息流动的高效性。以庞大的数据体系和强大的数据处理能力（算力）为核心的信息机构，构成了人工智能信息机制与智能决策机制的基石。这些海量、精准且有效的数据信息流，为计算机模拟、预测和决策提供了坚实的科学基础。   

遵循这一逻辑，美国的AI国家战略在关键领域进行了重点部署。这包括对微电子领域的深入投资，以影响算力的发展；对量子计算的探索，以推动算法的革新；以及国家人工智能研究基础设施（NAIRI）计划的扩建，旨在创建海量的AI数据资源库。此外，高速的网络和通信通道（运力）被视为连接海量数据与运算终端的关键桥梁。美国国防部在此方面也进行了重点部署，强化网络和通信能力，以提供必要的带宽支持，不仅促进数据的传输和融合，还确保了各级软件系统的有效集成。综上所述，美国在AI技术体系的构建上展现了全面而深远的战略布局，旨在通过技术创新和基础设施建设，巩固其在全球人工智能领域的领先地位。

标准推广层：为了确保技术的广泛采纳和行业的健康发展，生态系统中的各方还积极参与制定和推广行业标准，确保技术的兼容性、互操作性和安全性。尤其是，当科技巨头、顶尖大学和科研机构掌握着关键技术和前沿产品时，它们实际上已经拥有了对人工智能技术标准和安全伦理的主导权和话语权。   

在国际A类人工智能顶级会议如CVPR、NeurIPS、ICML、ICCV、AAAI、ACL、IJCAI的组织委员会成员构成中，我们可以看到美国大学和企业占据了超过80%的比例。这一现象不仅凸显了美国在人工智能领域的前沿研究中的先发优势，而且也意味着它在全球人工智能研究的舞台上扮演着至关重要的“裁判员”角色。这种地位赋予了美国在制定行业标准、引领技术趋势、推动伦理规范等方面的巨大影响力。

二、AI赋能产业转型生态构成及逻辑分析

人工智能的高赋能性预示着它将对现有产业布局带来颠覆性变革，并深刻影响核心企业的转型与发展。AI的这一特性不仅在学术界引起了广泛的研究兴趣，成为研究的热点领域，同时也在企业界构成了一项实践上的挑战。

AI技术准备是AI赋能产业转型的基础。在企业与AI技术融合的进程日益加速的今天，AI不仅逐步加深了企业与各利益相关者之间的联系，还显著提升了企业的运营效率，并进一步增强了企业的创新能力。因此，企业在AI技术方面的准备程度，已经成为决定其转型成功与否的关键因素。为了确保AI技术准备的有效性，首先需要企业高层的坚定支持。高层管理者的远见卓识和战略规划能够为企业的AI转型提供方向和资源。同时，基层员工的理解与参与同样不可或缺。员工的积极参与和对AI技术的正确理解，是确保技术顺利融入日常运营并发挥最大效能的实践基础。此外，企业还需要构建一个全面的AI技术框架，包括但不限于数据管理、算法开发、系统整合以及技术伦理等方面。通过这一框架，企业能够系统地评估和提升自身的AI技术准备度，确保在转型过程中能够灵活应对各种挑战。   

创新路径的选择或将颠覆现有产业布局。AI赋能下的产业转型路径可分为两类。其一，“异军突起”。这是ICT巨头利用其在AI技术和数据资源方面的优势，向新能源汽车、无人驾驶等新兴应用领域扩展的路径。例如，华为将其在ICT领域的30多年技术积累和在消费电子领域的经验，注入智能汽车行业，推动传统汽车产业向智能网联汽车的转型。同样，美国的ICT巨头也在积极探索AI技术在应用层面的新业务机会。

其二、“核心企业AI转型”。现有产业链中的核心企业通过利用其在产业技术和数据积累方面的优势，运用AI技术来提升产品功能、生产效率和管理水平，从而引领整个产业链的转型和发展。这一转型过程需要企业高层的坚定支持和具有前瞻性的决策。同时，企业不仅要与ICT企业和高等教育机构建立紧密的合作关系，以实现在人工智能领域的核心技术突破，还需要对现有的业务流程进行重组，优化供应链管理，并调整与上下游供应商的协作模式。    

三、国防AI生态系统构成及逻辑分析

AI军事化应用可能会打破既有国家间力量均衡，各国技术水平的差异将会大大加剧国家军事与战略竞争。透过美国“AI＋国防”战略部署，AI国防创新生态系统发展可分为“数字化国防技术”、“数字化军队”和“AI军事伦理”三个阶段。

数字化国防技术和武器系统的建设标志着"技术对抗"在现代战争中取代了传统的"军事对抗"。人工智能技术正逐步描绘出一个全新的战争图景，其中"以人为核心"的作战体系被重新解构，智能机器和智能系统逐步取代了人类作为战争的直接参与者。

以美国“AI＋国防”战略为例，“国防研发持续投入”和“数字技术广泛采用”是数字化国防技术实现的重要途径。“国防研发持续投入”，专注于投资那些具有高风险、高回报的颠覆性技术。通过将技术投资战略与未来作战需求紧密结合，美国致力于在国防科技创新领域保持领先地位。“数字技术广泛采用”，涉及到对国防部门（公有部门）与商业部门（私有部门）之间合作关系的深化和重塑。通过这种合作，可以更有效地利用私营部门在数字技术领域的创新成果，加速这些技术在国防领域的应用。

在军事战争领域，AI的影响不单取决于行为主体对AI军事化应用的意识，更在于其对技术应用能力的理解与掌握。

以美国的“AI+国防”战略为例，数字化军队建设的核心聚焦于两个关键方面。一是，“士兵AI化训练”。这一概念旨在利用AI执行那些士兵难以有效完成的复杂计算和分析任务，从而辅助士兵在军事决策中做出更加精准和高效的选择。通过AI的辅助，士兵能够更快地处理战场信息，优化战术规划，并提高对复杂战场环境的适应能力。二是，“军队AI化协同作战”。这涉及到技术人员、操作人员和领域专家共同构成一个完整的作战指挥部。在这个体系中，各参与主体借助先进的人工智能国防系统，实现公共参与和协同作战。AI系统在此过程中起到信息整合、实时分析和决策支持的作用，增强了作战指挥的效率和响应速度。   

AI军事伦理的核心在于构建一个负责任的人工智能（Responsible AI，简称RAI）生态系统。这一生态系统在美国国防部首席数字和人工智能官（Chief Digital and Artificial Intelligence Officer，简称CDAO）的领导下，汇集了政府机构、学术界、工业界、盟友以及合作伙伴的共同努力。在这一生态系统中，所有参与者共同致力于RAI系统的设计、开发、部署和实施。这不仅涉及到技术层面的创新和完善，更包括确保AI技术的应用与发展符合道德伦理标准，以及推进基于美国民主价值观的全球AI军事伦理规范。