數字時代的“新能源”是人工智能
18世紀以來，人類社會發生了三次大規模的技術革命，即蒸汽機革命、電力革命和信息網絡革命。目前，人類社會已進入第四次工業革命，即人工智能革命，因此人工智能是各國競爭的制高點，國家間的競爭是政策、基礎研究、技術和資本等綜合實力的競爭。
一.政策爭端
2016年以來，世界主要國家和地區高度重視人工智能，各國紛紛出臺相關政策和官方計劃。
美國致力于維護全球技術主導地位。從奧巴馬時代到特朗普時代，美國一直積極支持人工智能研究，將政策態度從"指導和支持"轉變為"必須領導"。
歐盟注重工業、制造業、衛生保健、能源和其他領域，強調創新和創造力，并通過人工智能方法提升制造業和相關領域的智力。
由于少數運載工具和老化的嚴重問題，日本側重于人工智能在機器人、醫療、汽車運輸等領域的應用。
中國人工智能總體上分為三個階段：從智能制造的第一階段到"互聯網+"階段的第二階段，再到當前的"智能+"國家戰略時期。
二、基礎科學研究爭端
美國在基礎研究的斗爭中處于絕對領先地位。衡量基礎科學研究水平的重要標準是人工智能領域論文的數量和質量。盡管近年來中國這一領域的論文數量迅速增加，但質量與美國相差很大。
三.關于數據量的爭端
如前所述，數據與土地、資源等要素系統相結合，是人工智能時代的"新能源"。為什么這樣說我？因為人工智能的核心是"感知、思考和決策"。如果沒有足夠的原始數據，人工智能就不可能"感知"世界上的一切，也不可能沒有知覺就不能"思考和做出決定"。在這方面，中國有絕對的優勢。2018年，中國擁有全球數據的23.4%。隨著5G和物聯網的發展，預計到2025年，中國的數據量將占全球數據的27.8%。
未來，新能源汽車將成為數據收集的新載體。特斯拉目前在中國的設立，不僅可以拉動我國新能源汽車產業鏈的整體發展，而且可以讓我國收集更多的數據，當然，美國也會收集更多的數據。目前，美國已經因為這些數據而對豆印進行了打擊，未來可能會出現更多的數據爭議。
四、深入學習之爭
如果說數據是人工智能時代的"能量"，那么深入學習是人工智能時代的核心技術，深度學習是人工智能實現"思考和決策"的技術支撐，在數量和結構上都具有絕對優勢。
雖然中國和美國是全球人工智能的集散地，但美國人工智能企業占全球總數的42.1%，中國占21.7%，基本上是我國的兩倍。在結構上，美國重視基礎層和技術層的研究和開發，分別占39.1%、57.7%和3.2%。中國在應用層中所占比例最高，達到75.2%，而基礎層僅占2.8%。因此，我們應該深刻認識到美國在人工智能領域的優勢，這一優勢屬于核心優勢，在制約我國人工智能發展方面發揮了巨大的作用。
V.資本糾紛
雖然中國和美國是全球投資的焦點，但由于美國在技術上的絕對領先地位，而且資本是有利可圖的。因此，無論從投資額還是投資企業數量來看，美國都是世界上投資最多的企業。
因此，在第四次工業革命浪潮中，中國在通信和數據量方面具有優勢，但在深入學習的核心技術方面卻存在明顯的劣勢，正確看待競爭中的優勢和劣勢，對合理調整自身投資具有重要意義。
