輝達首席執行官黃仁勳本月早些時候發出警告，稱在全球人工智慧主導權競爭中，中國正迅速縮小與美國的差距。年初深度求索（DeepSeek）異軍突起，恰恰印證了這種實力對比的快速演變。這場較量不僅在矽谷和深圳上演，更已延伸至大學校園。中國政府正依託清華大學穩步建構本土人工智慧引擎，挑戰美國常春藤盟校在尖端科技領域的霸主地位。圖片來源：VCG/VCG via Getty Images清華大學產出的全球百篇高被引AI研究論文數量位居全球高校之首，且該校每年申請的人工智慧相關專利數量超過麻省理工學院、史丹佛大學、普林斯頓大學和哈佛大學的總和。彭博社基於律商聯訊（LexisNexis）的資料分析顯示，2005年至2024年底，清華大學研究人員共申請4986項人工智慧與機器學習領域的專利，僅去年一年就申請了900多項。不過，美國仍保持著優勢。美國機構持有眾多最具影響力的AI專利，根據史丹佛大學《2025 年人工智慧指數報告》（2025 AI Index Report），美國已推出40個“重要AI模型”，數量遠超中國的15個。但中國模型正在質量方面迅速縮小差距。“政府、產業界和學術界對人工智慧和機器學習充滿熱情，” 今年從哈佛大學加盟清華大學、牽頭組建該校新統計與資料科學系的劉軍教授向彭博社表示，“吸引人工智慧人才的關鍵在於資本，以及中國政府對科學研究，包括人工智慧及相關領域的支援。”美國企業爭相吸納中國AI人才中國科技戰略佈局遠不止於大學階段。如今，人工智慧基礎知識已走進六歲學童的課堂。今年秋季，北京市中小學全面開設人工智慧通識課程，每學年不少於8課時，內容涵蓋聊天機器人等工具的使用、技術原理背景以及人工智慧倫理等主題。這種前瞻性佈局，為中國培育了規模龐大的科技人才隊伍。據美國戰略與國際研究中心（Center for Strategic and International Studies）統計，2020年中國STEM（科學、技術、工程和數學）專業畢業生為357萬人，而美國同期僅為82萬人。中國官方媒體後續報導稱，這一數字預計將突破每年500萬。（註：中國人口規模為美國的四倍多）美國科技企業已敏銳地察覺到這一趨勢，並爭相搶奪中國人才。今年夏季，Meta宣佈啟動全新“超級智能實驗室”，旨在打造超越人腦的智慧型手機器。據《紐約時報》（New York Times）報導，該實驗室11位創始研究員均非在美國接受高等教育，其中7人出生於中國。保爾森基金會（Paulson Institute）2020年的一項研究發現，在全球百位頂尖人工智慧科學家中，近三分之一是中國籍研究人員，且其中多數人供職於美國高校與企業。卡內基國際和平基金會（Carnegie Endowment for International Peace）後續研究發現，儘管地緣政治緊張局勢加劇，這些研究人員中仍有87%選擇繼續在美國工作。正如參與這兩項研究的分析師馬特·希恩對《紐約時報》所說：“美國人工智慧產業是中國人才紅利的最大受益者。”（財富中文網）

今天（14日），中國國務院新聞辦公室舉行“高品質完成‘十四五’規劃”系列主題新聞發佈會，介紹“十四五”時期數字中國建設發展成就。要點速覽→“十四五”時期中國數字基礎設施實現長足發展。中國數字基礎設施在規模、技術等方面處於世界領先地位，截至2025年6月底，5G基站總數達到455萬個，千兆寬頻使用者達2.26億戶，算力總規模位居全球第二。經過多年持續攻堅，中國在數位領域突破了一批關鍵核心技術，展示出中國顯著的發展成績。積體電路加快佈局，形成覆蓋設計、製造、封裝測試、裝備材料的完整產業鏈；國產作業系統加速崛起，鴻蒙系統生態裝置總量突破11.9億台，為手機、汽車、家電等1200多類產品裝上“智能中樞”；中國人工智慧綜合實力實現整體性、系統性躍升，人工智慧專利數量佔全球總量的60%。中國去年推出了公共資料資源開發利用等21項政策，今年還將推出資料產權等10多項制度，一批圍繞資料匯聚共享、開發利用的資料企業正在孕育興起，標準、規範不斷推出，資料交易日趨活躍，全國一體化資料市場正在加快建構。據國家資料發展研究院的研究資料，2024年，全國資料企業數量超40萬家，資料產業規模達5.86兆元，較“十三五”末增長117%，預計未來幾年仍將保持較高的增長水平。截至目前，全國已建成包含北上廣深等25個城市在內的資料流通節點城市，佈局了16個省市區的資料基礎設施架構，並在今年7月底全面完成了互聯互通。預計到今年年底，相關節點城市規模將擴大到50個左右，覆蓋80%的省市區，為資料規模化跨域流通奠定設施基礎。經過一段時間的努力，國內多數模型使用的中文資料佔比已超過60%，有的模型已達到80%。中文高品質資料的開發和供給能力持續增強，使得中國模型性能快速提升。在資料市場“軟環境”建設方面，國家資料局積極推動資料交易機構的最佳化佈局和進一步整合，同步推動資料交易機構互認、互通。目前在北京、上海、浙江等地已實現資料產品“一地上架，全國互認”。2024年中國資料生產量達41.06澤字節（電腦儲存容量單位，簡稱ZB，1ZB大約等於1兆GB），縱向看較“十三五”末翻了一番多，橫向看在全球佔比達26.67%。人均資料生產量是“十三五”末的2.2倍。當前，中國網民數量達到11.23億人，網際網路普及率達到79.7%，在各部門、各地區共同努力下，用得上、用得起、用得好的數字服務正惠及更多百姓。智慧醫療服務擴面提速，全國網際網路醫院年服務量超過1億人次，全國醫保碼使用者超過12億人，跨省異地就醫直接結算惠及5.6億人次。中國已建成全球規模最大、資源最豐富的國家智慧教育平台，慕課也就是大規模開放線上課程，建設數量和應用規模都居世界第一。 (央視一套)

中國在人工智慧專利領域領先全球的資料解析與背景分析一、核心資料：中國AI專利的全球佔比激增2010–2023 年全球人工智慧專利授權數量根據史丹佛大學《人工智慧指數報告 2025》（基於 Statista 圖表資料）：2023 年：中國獲得全球約 70% 的 AI 專利授權，較 2013 年的 20% 大幅增長。美國佔比下滑：從 2015 年的 43% 降至 2023 年的 14.2%。歐洲佔比萎縮：從 2017 年的 6.6% 降至最新的 2.8%。二、中國領先的政策驅動與戰略佈局1. 國家層面的早期戰略定位2017 年推出《新一代人工智慧發展規劃》，目標是到 2030 年成為全球 AI 市場領導者。核心措施包括：- 大規模投資科研、初創企業、高校及資料基礎設施；- 將專利申請作為創新衡量標準，系統性激勵高校、企業和研究機構高頻申請專利。2. 專利導向的創新激勵機制在中國，專利數量被視為技術實力的重要指標，政策驅動下形成了從研發到申請的全鏈條激勵，例如：企業可通過專利獲得政府補貼、稅收優惠；高校和科研機構將專利數量納入考核體系，推動技術成果快速轉化為專利。2013- 2023 年部分國家 人工智慧相關合同的公共支出（總額）三、歐美佔比下滑的深層原因1. 美國：開源模式與專利策略的差異美國科技巨頭（如 OpenAI、Meta、Google）更傾向於開源技術（如 PyTorch、TensorFlow、大型語言模型），這類項目技術複雜度高但通常不申請專利，因此未被納入專利統計，但對全球技術發展影響深遠。美國創新體系更注重技術落地與商業應用，而非單純的專利數量競爭。2. 歐洲：缺乏統一戰略與資源整合歐洲缺乏類似中美的統一 AI 戰略及明確的資金支援，多數計畫以國家為單位分散推進（如德國 “工業 4.0”、法國 AI 戰略），難以形成規模效應。監管框架（如《人工智慧法案》）更側重倫理與風險管控，一定程度上可能延緩技術商業化與專利申請的速度。四、專利資料背後的技術生態差異2013-2023 年全球電腦科學領域人工智慧出版物數量中國：專利數量的爆發式增長反映了政策驅動下的 “規模優勢”，但需關注專利質量（如核心技術原創性、商業化轉化率）。美國：開源生態推動技術快速迭代與全球協作，雖專利佔比下降，但在演算法理論、基礎模型等領域仍保持技術話語權。歐洲：在 AI 倫理、隱私保護等細分領域積累優勢，但整體競爭力因碎片化佈局而被削弱。2023 年電腦科學領域人工智慧出版物（佔總數的百分比）按行業和特定地區分類情況2021-2023 年按特定地區劃分的前100名高被引出版物數量2021–2023年按機構劃分的前100篇高被引出版物數量五、未來趨勢：從 “專利數量” 到 “技術主導權” 的競爭中國若要鞏固領先地位，需從 “專利規模” 轉向 “專利質量”，加強基礎研究與核心技術突破；而歐美可能通過開源標準、技術生態建構維持影響力。全球 AI 競爭將不僅限於專利數量，更聚焦於技術標準制定、人才儲備及產業鏈主導權。六、美國AI教育2016 年，歐巴馬總統推出 “全民電腦科學” 倡議，投入數十億美元，旨在確保所有幼兒園至 12 年級（K - 12）的學生都能學習電腦科學，從而成為數字經濟中的創造者以及技術驅動型社會中負責任的公民。聯邦資金專門用於加強專業學習舉措、完善教學資源，以及建立有效的區域合作關係，以擴大電腦科學教育的覆蓋範圍。美國國家科學基金會還牽頭開發並推行了兩門新的電腦課程（“探索電腦科學” 和 “大學預修課程：電腦科學原理”），旨在吸引更多學生參與電腦領域的學習。與此同時，科技行業和慈善機構也投入數百萬資金，在全國範圍內開展相關工作，讓數百萬學生接觸電腦科學。1.美國高中電腦科學課程的普及與差距美國高中電腦科學（CS）課程的可及性和註冊率較上學年略有提升，但差距仍然存在。學生參與度因州別、種族、學校規模、地理位置、收入水平、性別及殘障狀況而異。2.美國CS教師的AI教學困境美國CS教師希望教授AI，但自感能力不足。儘管81%的CS教師認同AI應用與學習應納入基礎CS課程，但僅有不到一半的高中CS教師認為自己具備教授AI的能力。3.全球K-12電腦教育的發展與挑戰全球三分之二的國家已開設或計畫開設K-12階段的CS教育，這一比例較2019年翻倍，其中非洲和拉丁美洲國家進展最快。然而，非洲國家的學生因學校缺電，獲得CS教育的機會最少。4.美國AI碩士學位人數激增2022至2023年間，美國AI專業碩士畢業生數量幾乎翻倍。儘管本科和博士學位對AI的關注增長較慢，但碩士人數的激增可能預示各學歷層次的相關趨勢正在形成。5.美國ICT人才培養的全球領先地位美國在各層次資訊、技術與通訊（ICT）人才培養上持續保持全球領先。西班牙、巴西和英國在不同層次緊隨其後，而土耳其在性別平等方面表現最佳。按年級劃分的電腦科學課堂中學習人工智慧的時間在2245名在課堂上教授人工智慧內容的教師中，大多數教師每門課程花費的時間少於5小時。小學教師花費的時間最少，其中70%的教師僅花費1 - 2小時 。從圖表來看，在1 - 2小時這個時間段，小學教師佔比70%，中學教師佔比48%，高中教師佔比42%；在3 - 5小時時間段，小學教師佔比22%，中學教師佔比33%，高中教師佔比35% ；在6 - 19小時以及20 +小時的時間段，小學教師佔比均低於中學和高中教師 。這都進一步驗證了文中所說小學教師教授人工智慧內容花費時間最少的情況。七、公眾對AI的看法不同人口群體對人工智慧是否會顯著影響個人工作的看法存在差異（圖3）。與X世代和嬰兒潮一代等較年長群體相比，Z世代和千禧一代等年輕群體更傾向於認同人工智慧將改變他們的工作方式。具體而言，2024年有67%的Z世代認同“人工智慧可能會影響其當前工作”這一說法，而嬰兒潮一代中僅有49%的人表示認同。2023至2024年間，所有代際群體均越來越認同“人工智慧將在未來五年改變其工作方式”這一觀點。有趣的是，在認同該觀點的比例增長了3%的群體中，千禧一代和嬰兒潮一代的增幅最大，這或許表明跨代際的認知正在提升。2023年與2024年關於人工智慧是否會在未來五年改變當前工作方式的全球看法（認同該說法的比例）圖3下面圖1 和圖 2 對上述資料進行了相關性分析，探究了對某些問題的回答之間的關聯程度。值得注意的是，受訪者認同人工智慧將改善就業市場與他們相信人工智慧會對自己的工作有益之間存在很強的相關性。在一些國家，比如波蘭，這兩方面的樂觀情緒都很低，分別只有 17% 和 21% 的受訪者表示認同。相比之下，中國的情緒則積極得多，44% 的人認為人工智慧將改善就業市場，62% 的人認為它會改善自己的工作。同樣，受訪者認為人工智慧會減少完成任務所需時間的國家，也更有可能表示人工智慧會改善他們個人的工作。 (OfferSea)2024 年全球關於人工智慧改善就業市場潛力與個人工作影響的觀點對比圖12024 年全球關於人工智慧在縮短工作完成時間潛力與對個人工作影響方面的看法圖2

據新加坡《聯合早報》網站7月3日報導，中國生成式AI的專利申請數遙遙領先美國。 聯合國資料顯示，中國在聊天機器人等生成式人工智慧（AI）開發方面提交的專利申請數遙遙領先其他國家，專利申請數是美國的6倍。 世界智慧財產權組織的資料顯示，從2014年至2023年，有關生成式AI的技術專利申請數量激增，總數超過5萬件。2023年的申請數佔了總申請量的四分之一。其中，中國提交了超過3.8萬項關於生成式AI的專利申請，同期美國僅提交6276項，位居第二。 報導說，世界智慧財產權組織專利分析經理克里斯托弗·哈里森說，中國提交的專利申請涵蓋自動駕駛、檔案管理等。