中国机器人可能决定人工智能竞赛的胜负

卡内基国际和平基金会的两位研究员昨日10月12日联名在《外交事务》杂志发表评论－－“中国机器人可能决定人工智能竞赛的胜负”。斯科特·辛格（Scott Singer）是该基金会研究员兼中国人工智能倡议联合主任。帕夫洛·兹韦尼霍罗德斯基（Pavlo Zvenyhorodskyi）是该基金会技术与国际事务项目高级研究分析员。他们认为－－“北京押注硬件，可能使华盛顿落后”：

速度最快的田径运动员已不再是牙买加短跑选手尤塞恩·博尔特（Usain Bolt）。事实上，它根本不是人：它是中国人形机器人“天工超能”，今年8月以9.39秒跑完100米，比博尔特的世界纪录快了近零点二秒，速度也是它一年前的两倍多。这场比赛登上了全球新闻头条，并在社交媒体上传播，很大程度上是因为它揭示了机器人仍然无法做到的事情——在这次比赛中，就是减速，因为“天工超能”径直冲过终点线，撞上了安全墙。但这也展示了中国机器人产业取得的惊人进步，以及人类能力与新技术之间不断缩小的差距。

中国在机器人领域取得的成就，已成为其不断演变的国家人工智能战略的核心。华盛顿和硅谷主要专注于扩大大型语言模型和数字人工智能应用的规模，而北京则集中精力结合其软件和硬件优势，开发将人工智能的先进认知能力与自主身体运动相结合的机器人。这些机器人在中国通常被称为“具身人工智能”，最终可能运营工厂、从事体力劳动，甚至在战场上取代人类士兵。如果人工智能驱动的机器人发展出足够的自主能力，能够在现实世界中执行复杂任务，它们就可能成为像电力或互联网一样的通用技术，能够改变经济中广泛领域的实体工作。

对北京而言，一个强大的人工智能驱动机器人产业，可以服务于其多项经济和战略目标。它可以通过减少对劳动力的需求和提供养老照护，缓解人口老龄化带来的人口压力。它还可以通过使侦察、后勤和作战行动自动化，大幅增强北京的军事能力。最值得关注的是，一些中国领先思想家认为，机器人技术可能是实现通用人工智能的关键——这种系统能够在大多数任务中达到或超过人类的表现。如果当今硅谷领先的人工智能企业难以将数字领域的进展转化为现实世界的进步，那么中国对人工智能驱动机器人技术的投资可能产生尤其重大的影响；这些企业目前专注于扩大用于训练大型模型的数据和算力规模。

怀疑者可能认为，人工智能驱动的机器人属于科幻作品。但随着机器人技术迅速发展，中国正在押注，人工智能领域一些影响最为深远的进步将取决于对现实世界的掌握。如果这一押注是正确的，哪怕只是部分正确，美国在前沿模型方面的领先地位，其重要性也将远低于华盛顿许多人所设想的程度。届时真正重要的，将是制造机器人、将其部署于制造业和物流等领域，以及生成足够数据以持续训练它们的能力——而这些都是美国目前投资不足的领域。为了参与竞争，华盛顿需要扩大自身制造业，并与世界各地在机器人供应链关键环节形成优势的伙伴合作。随着中国加速领先，美国需要认真对待人工智能驱动的机器人，否则就有被甩在后面的风险。

对具身人工智能的乐观态度

中国政府决心引领向人工智能驱动机器人世界的转型。北京已将具身人工智能与第六代移动通信和量子技术一道，列入其所称的“未来产业”，并将其列为第十五个五年规划的优先事项——该规划是中国截至2030年的社会经济发展蓝图。面对青年失业率居高不下、房地产市场仍处于危机之中、国内消费疲弱，以及人口老龄化和萎缩，北京将具身人工智能视为一种新的增长引擎，既能抵消这些不利因素，也能推动技术前沿发展。

旨在应对国内挑战的创新，可能迅速形成地缘经济优势。中国已经控制了新兴具身人工智能供应链中的关键瓶颈。例如，中国企业生产了全球约80%的激光雷达传感器——这项技术是自动驾驶车辆、仓储机器人和精准农业工具进行三维测绘和自主导航的基础。如果人工智能驱动的机器人如北京所希望的那样，成为全球经济的基础，各国对中国机器人供应链的依赖，将如同它们如今对关键矿产的依赖一样，而这种依赖已经赋予北京对全球经济的巨大影响力。

人工智能驱动机器人的战略收益还延伸至军事领域。今年2月，与国家有关联的全国性科学学会中国指挥与控制学会评估认为，具身人工智能可以使在空中、陆地、海洋和太空运行的无人系统网络共享信息、预判战场发展，并实时实施精确打击。这可能显著增强中国人民解放军在不同地形条件下协调联合作战的能力，例如在南海有争议的岛屿和露出水面的礁岩周边。

北京正在结合其软件和硬件优势。

最重要的是，越来越多的中国知名科学家认为，具身人工智能可能提供一条受到忽视的通用人工智能发展路径。清华大学人工智能研究院创院院长、人工智能研究先驱张钹（Zhang Bo）曾撰文指出，智能不仅依赖认知，也依赖在现实世界中学习和作出决策的能力。他认为，具身人工智能能够克服传统人工智能的缺陷，加快迈向通用人工智能的进程。中国领先人工智能研究机构之一上海人工智能实验室的主任兼首席科学家周伯文（Zhou Bowen）也提出了类似观点，认为人工智能模型需要机器人技术来理解现实世界。随着现实世界的数据反馈到人工智能系统中，中国无可匹敌的制造业基础可以成为人工智能的训练场。这些系统获得的有关如何应对复杂现实环境的数据越多，它们在新环境中的表现就越好，发展速度也就越快。

北京押注具身人工智能，并不意味着它转而放弃软件，也不意味着它在与华盛顿的软件竞赛中让步。深度求索和智谱等中国领先实验室，正在像美国同行一样积极扩大大型语言模型的规模。许多实验室已开始像美国企业一样，利用人工智能使人工智能研究自动化，使它们更接近技术专家所称的“递归式自我改进”——即能力强大的人工智能能够持续构建能力更强的人工智能，这可能引发智能爆炸。北京与华盛顿的不同之处，在于它同时致力于发展现实世界中的人工智能，而在这一领域，它正远远超越所有其他国家。

从机器人起步

为了加快人工智能驱动机器人的发展，北京已指示地方官员尝试各种促进创新和扩大生产的方法。善于理解并落实中央领导层优先事项的省级政府迅速作出了回应。包括北京、广东、上海和浙江在内，拥有成熟高科技生态系统的富裕省市，积极争夺全国领先地位。它们设立了专门的风险投资基金，推出补贴计划，并建立专门的训练设施，以支持当地的人工智能驱动机器人企业。

这种做法与北京成功用于发展电动汽车和太阳能等技术的战略如出一辙。在北京总体政策方向的指导下，省市官员为企业提供慷慨的补贴、税收优惠和优惠土地租赁条件。这些地方政府在落实北京战略时竞相超越彼此，造成了普遍的产能过剩和大量浪费。然而，这也帮助培育了具有全球竞争力的企业，包括已成为全球领先电动汽车制造商的比亚迪。

然而，为人工智能驱动机器人的繁荣提供资金，将比为电动汽车和太阳能电池板的繁荣提供资金更加困难。房地产市场低迷如今已持续五年，令地方财政承压。地方政府无法再依靠向开发商出售土地使用权来充实财政，这使它们失去了主要收入来源之一，也限制了可用于鼓励新产业发展的资金。除了最富裕的地区之外，可用于机器人技术的资金并不多。

由于政府资金难以获得，人工智能驱动的机器人企业已转向公开资本市场。今年8月，中国最大的人形机器人生产商之一宇树在上海证券交易所上市。该公司通过首次公开募股筹集了近10亿美元，股票认购需求大幅超过发行量，以至于上市首日股价上涨超过450%。但尽管公开资本市场可以帮助填补国家支持减少所留下的部分缺口，其覆盖范围仍然有限。只有少数机器人企业已经上市，而中国监管机构要求企业在上市前证明其收入稳定并已实现商业销售，使上市变得更加困难。监管机构保持谨慎，部分原因在于这项技术尚未具备大规模商业应用的可行性。

不过，有迹象表明，这项技术正变得更具吸引力，并可能迅速普及。尽管宇树在2025年前九个月售出的人形机器人大多用于教育和研究，但其四足机器人（实质上是机器狗）销售中，超过三分之二用于消费和工业用途——例如巡查工业场所的安全隐患，或陪伴孤独的老年人——而2022年这一比例还不到三分之一。如果机器人企业将通过政府支持、首次公开募股和销售筹集的资金投入其中，未来几年将有更多人工智能驱动的机器人投入商业使用。随着这一进程推进，中国各地的制造商可能开始为生产线购买这些机器人，从而产生宇树等具身人工智能企业所需的收入和现实世界数据，使它们能够更快地改进产品。

走向现实世界

硅谷主要集中于一种人工智能发展路径：通过软件（尤其是人工智能智能体）中自我强化的改进，完成日益复杂的数字任务。编程能力的提升，使大型语言模型能够更加自主地行动，并解决更困难的问题，包括看似不可能完成的数学证明。但尽管取得了巨大进步，将人工智能融入现实世界的投资仍然有限。相反，人们假定，软件进步最终将转化为现实世界中的能力。

这一假定可能是错误的。即使人工智能模型能够承担软件工程师、会计师、顾问和律师的工作，它们也未必能够轻松完成实体经济中的任务。仅靠数字系统无法操作生产线、收割农田、开采矿产或进行战争，也无法轻易获取反映这些实体任务如何完成的数据。使这些领域实现自动化，很可能既需要最先进的软件模型，也需要海量有关物理交互的数据。因此，即使华盛顿继续在软件领域引领世界，中国也可能通过在整个实体经济中部署人工智能，并收集更多现实世界数据，迅速缩小与美国的差距，甚至超越美国。

华盛顿忽视自身机器人产业的时间越长，就会落后得越远。美国企业在人工智能驱动机器人供应链的某些环节引领世界：例如，英伟达设计的芯片充当这些系统的“大脑”。但与中国相比，美国制造完整机器人的企业少得多，而且这些企业面临更高的生产成本和更严重的工程人才短缺。幸运的是，华盛顿表示希望对美国制造业基础进行的投资，对于增强美国在人工智能驱动机器人领域的竞争力至关重要。美国政府可以设立机械工程、自动化和机器人技术培训项目，建立人才培养渠道，并向在美国生产的制造商提供税收优惠。

中国的制造业基础可以成为人工智能的训练场。

美国机器人产业对中国硬件零部件的依赖也越来越深，这一问题长期来看将变得更加严重。这种依赖增加了中国供应商可能获取美国用户敏感数据的风险，也使华盛顿容易受到经济瓶颈被武器化的影响。未来几年，随着人工智能驱动的机器人更加深入地融入美国经济，中国对关键零部件出口的任何限制，都可能使美国装配线停工，并波及所有依赖这些系统的行业。

政策制定者认识到过度依赖中国供应链的危险。今年7月，美国联邦通信委员会禁止进口先进的外国机器人，希望创造一个美国企业能够与中国竞争的市场空间。值得关注的是，联邦通信委员会的规定豁免了用于美国产品开发的机器人进口，也没有全面禁止进口中国零部件。这是一个良好的开端，但更具挑战性的政策问题仍在前方，尤其是在华盛顿试图更强力地将中国排除出美国机器人产业的情况下。任何与中国硬件的迅速脱钩，都可能通过限制获取包括关键传感器和电池在内的一些必要零部件，扰乱美国国内的机器人生产。更好的解决办法是，华盛顿在开发替代来源的同时，有选择地进口必要的中国零部件，并深化与德国、日本等长期在工业机器人领域拥有优势的国家的合作。相关协议可以与美国主导、聚焦人工智能和半导体供应链合作的“硅和平”倡议相衔接，或以该倡议为范本，从而确保美国制造商能够以具有竞争力的条件，从可信赖的来源获得硬件。

美国还需要伙伴帮助其扩大对训练数据的获取。中国企业可以利用本国庞大的制造业基础和广泛部署的机器人所产生的现实世界数据，从而获得任何单一竞争对手都无法匹敌的数据优势。但美国的一些伙伴拥有独特的数据集。例如，乌克兰在与俄罗斯的战争中，积累了数百万张经过标注的战场图像和视频帧。今年早些时候，基辅表示愿意与伙伴分享这些数据，帮助它们训练人工智能系统。华盛顿可以与基辅合作，制定向美国企业分享这些数据的框架，帮助它们加快开发用于国防的机器人。

将人工智能融入现实世界，很可能为最善于做到这一点的国家带来深远的经济、技术和军事优势。照目前的情况看，这些优势将主要归于北京。如果华盛顿希望跟上，就必须将引领这项变革性技术列为国家优先事项，而不是事后才加以考虑。否则，美国可能很快发现，自己正在开发世界上最好的人工智能模型，而中国却在收获让这些模型在现实世界中发挥作用的收益。