摘要：2023年12月11日，美国顶级智库兰德公司发布了《中国人工智能出口：技术分布与数据安全》报告，探讨了2000年至2017年中国AI出口的技术分布、竞争优势及挑战。报告指出，2000至2017年间，中国资助了155个海外AI项目，涵盖AI应用项目和基础设施项目

摘要：2023年12月11日，美国顶级智库兰德公司发布了《中国人工智能出口：技术分布与数据安全》报告，探讨了2000年至2017年中国AI出口的技术分布、竞争优势及挑战。报告指出，2000至2017年间，中国资助了155个海外AI项目，涵盖AI应用项目和基础设施项目。这些项目集中在医疗、政府和通信技术领域，广泛分布于“一带一路”国家，且无明显政治体制偏向。中国AI出口的竞争优势包括综合性解决方案、低中端定价的可负担性以及根据受援国需求量身定制方案的灵活性。但中国AI出口也面临公众对数据隐私和有效性的质疑、本地技术能力不足以及法律监管薄弱等挑战。

近年来针对中国国内AI发展生态系统及其驱动力的研究日益增多，但有关中国推动AI出口项目的具体细节仍然较为模糊。为填补这一研究空白，兰德公司与AidData的研究团队联合建立了“中国人工智能出口数据库”（CAIED）。2023年12月11日，兰德公司发布了《中国人工智能出口：技术分布与数据安全》报告，分析了中国AI出口在技术、融资、分布及数据安全等方面的表现，研究的问题包括：2000年至2017年（可获得数据的最新年份）期间，中国政府资助的AI出口经历了哪些变化？哪些国家、行业和社会领域受中国AI出口影响最大？是什么因素使中国的AI出口在发展中国家具有竞争力？受援国公众如何看待中国的AI出口？本文对该报告内容进行编译，重点探讨中国AI出口的分布特点、竞争优势、面临的挑战。

一、 中国人工智能出口：全球分布趋势分析

1.中国的人工智能出口主要分为两类：

中国的AI出口项目主要分为两类：AI应用项目（面部识别、语音识别和辅助医疗诊断的算法），和AI基础设施项目（建设数据中心、连接5G网络技术、铺设光纤电缆、进行AI技术培训以及安装提供AI部署必要平台的硬件）。

从2000年到2017年，中国人工智能出口数据库（CAIED）共记录了155个人工智能相关项目。其中包括94个人工智能应用项目和61个人工智能基础设施项目，占中国全球开发性金融项目总数的1.4%，占中国全球开发性金融项目总金额的0.5%，中国全球开发性金融项目总金额达8537亿美元，涉及11394个项目。大多数人工智能项目由中国政府贷款或赠款资助，其中65%属于官方援助项目。

2005年之前，人工智能项目很少，2006年至2012年间这些项目有所增加，并在2012年后达到更高水平。其中AI应用项目的增长速度高于基础设施项目，这反映了应用项目对强大基础设施的依赖。2012年之后，AI项目总体增速放缓，主要原因是AI应用而非基础设施成为主要驱动力，而与其他竞争者相比，中资AI应用项目不如AI基础设施项目那样具有优势。

2.中国的人工智能出口项目集中在三个领域和四项技术

中国的AI出口项目主要集中在三个领域——医疗（35%）、政府和民间社会（25%）以及通信技术（25%）。卫生部门平均每个项目的成本为1100万美元。2000年代中后期，大多数医学影像技术都使用AI应用程序来提高诊断准确性并减少患者辐射暴露，用于医学影像技术的高级生物特征捕捉和图像处理是AI项目的一个关键组成部分。

在技术方面，医疗成像技术占主导地位，占项目总数的39%，其次是平安城市或智能城市倡议（19%）和电子政务项目（15%）。平安城市和电子政务项目的平均成本要高得多，分别为6100万美元和5300万美元。其余26%的项目涉及先进计算、遥感、安全扫描仪、无人驾驶车辆和其他技术，凸显了中国AI出口的多样化应用。

3.中国的人工智能出口遍布全球，无政治体制偏向

中国的人工智能出口项目遍布全球，主要是“一带一路”倡议的合作伙伴，包括亚洲、非洲和拉丁美洲的发展中国家。接受中国人工智能项目的国家包括选举民主（占31.0%至46.0%）、选举威权（占46.6%至58.1%）或封闭威权（占7.0%至9.3%）政体。AI项目的分布情况与非AI项目在不同政权类型的分布情况一致。

二、 中国在AI出口方面的竞争优势与挑战

1. 中国AI出口在发展中国家具有竞争力的关键因素

（1）全方位解决方案

中国在非洲和亚洲市场提供从硬件到软件的完整AI系统，包括云存储、数据中心建设及AI功能的集成。这种整体解决方案让接受国的政府无需负担额外的技术整合成本。例如，在肯尼亚，华为的“安全城市”系统整合了监控摄像头、警察指挥中心和数据分析工具，并得到了中国进出口银行的贷款支持，使之成为一个价格具竞争力的综合方案。在巴基斯坦，中国协助其建造了Paksat-1R卫星项目和远程感知系统，并搭建了地面控制设施，帮助其发展基础技术能力。在巴基斯坦，一位AI企业家表示，中国技术因其成本低廉且易获取而被广泛采用，而较高成本的西方技术则较少受到关注。

（2）强大的融资支持

中国通过政策性银行（如中国开发银行和中国进出口银行）为AI出口项目提供优惠贷款和买方信贷。例如，在肯尼亚，中国向AI基础设施和应用项目提供了52笔贷款，显著降低了接受国的资金压力。同时，这种融资模式吸引了许多非洲部长，因为它能够提供直接贷款并保证项目完成。

（3）技术适应性和本地化

中国能够根据受援国需求量身定制方案，调整融资和项目进度，增强合作效果。例如，中国的传音手机针对非洲肤色优化了面部识别技术，成为肯尼亚移动市场的主导者。中国音乐应用Boomplay也迎合了非洲用户需求，提供大量本地音乐资源。这种本地化设计增强了AI产品的竞争力。此外，中国采用长期战略视角，愿意与政治不稳定或经济不确定的国家合作，同时注重通过技术转移发展长期的软实力，而非追求短期商业利润。通过与接受国的长期合作，中国得以获取大量数字数据，帮助优化AI算法。例如，肯尼亚的监控系统为中国公司提供了丰富的生物识别和视频数据，用于进一步提升AI技术水平；此外，一些非洲国家领导人对中国的“经济发展与社会控制并行”的模式表现出高度兴趣，认为这与他们国家的政策优先级相吻合。

2. 受援国对中国AI出口的看法是多方面的

发展中国家的高级行政人员通常对中国AI出口持积极态度，认为它们符合本国需求。但受援国公众对AI出口的态度则更为负面，社交媒体上的情绪分析显示，乌干达和赞比亚等部分国家的公众对中国AI技术持负面态度，例如，赞比亚的公众情绪中，愤怒、恐惧和悲伤分别占26%、27%和27%。这种消极情绪主要来源包括：

（1）对数据隐私、透明性和安全问题的担忧

接受国民众和民间社会对中国出口的AI技术普遍存在数据不透明、隐私和安全受威胁的担忧。在肯尼亚，“Huduma Namba”项目中的生物数据保护问题也备受质疑，多位受访者对政府的数据使用表示强烈不满，认为政府可能将公民数据出售给出价最高的第三方。相比之下，公众对私营部门AI技术的信任度更高，认为其责任更明确、透明度更高。在巴基斯坦，“安全城市”项目和国家数据库（NADRA）的数据收集同样引发不信任，公众对政府可能滥用AI技术监控抗议者等行为表示担忧，主要原因在于数据用途和存储缺乏透明性。

（2）AI技术有效性受到质疑

一些AI项目在接受国的实际效果未达到预期。例如，肯尼亚和巴基斯坦的“安全城市”项目未能显著提升公共安全，反而更多地用于监控和面部识别。相关技术在打击犯罪和提升安全方面的表现不佳，进一步削弱了公众和政府对AI项目的信心。

（3）本地技术能力不足

许多接受国缺乏独立维护和运用复杂AI项目的能力。例如，在肯尼亚，AI算法和维护技术主要掌握在中国公司手中，本地企业和政府部门的技术能力有限。语言障碍和软件兼容性问题进一步阻碍了AI技术的有效应用，当地技术人员因不熟悉中文系统而难以对接和维护相关软件。而在巴基斯坦，大部分AI基础设施项目主要由中国团队负责实施高端技术，而本地技术人员只承担低层级任务，且巴基斯坦的政府部门在AI技术的理解和管理能力上明显落后，难以实现技术的本地化和深度应用。

（4）数据治理与法律框架薄弱

接受国的法律与监管能力普遍薄弱，使得AI项目在数据保护和隐私方面缺乏强有力的法律约束。例如，尽管肯尼亚通过了《数据保护法》，但实际执行能力有限，政府与私营部门在数据使用和管理上缺乏透明度。巴基斯坦则推出了《2021年个人数据保护法案》的草案，但该国的数据治理仍然分散在不同部门之间，缺乏系统性和可执行性。这种法律和政策的缺失使AI项目面临更大的伦理和社会风险。

三、 政策建议

为最大化人工智能技术在发展援助中的积极影响，并减少浪费、欺诈和风险，报告基于对中国2000年至2017年人工智能出口的分析，为捐助国、受援国和投资者提出以下建议：

促进透明度与问责制：受援国政策制定者应确保人工智能进口的透明度，特别是在治理和通信领域的项目中，通过遵循最佳采购标准、保障公民权利、并向公众提供充分的信息来增强信任。

加强数据治理与安全：各国应建立健全的数据治理框架，完善数据保护法律和实施流程，确保数据隐私与安全。东道国监管机构需继续优化数据安全政策，并增强民间社会支持相关措施的能力。

培养本地AI能力与生态建设：捐助国应协助提高当地人工智能素养，支持人才培养、教育培训和国际合作伙伴关系，推动人工智能技术的可持续应用。同时，应为AI应用生态系统提供辅助支持，包括技术转移、市场对接及基础设施建设。

四、 总结

2000年到2017年间，中国人工智能出口数据库（CAIED）共记录了155个人工智能相关项目，其中大多数由中国政府贷款或赠款资助，目前在中国海外官方开发项目中占比较低，占中国全球开发性金融项目总数的1.4%，占中国全球开发性金融项目总金额的0.5%。中国AI出口项目主要分为AI应用项目和AI基础设施项目两大类，集中在医疗（35%）、政府和民间社会（25%）以及通信技术（25%）三个领域，涵盖医疗成像技术（39%）、平安城市或智能城市倡议（19%）、电子政务项目（15%）和先进计算、遥感、安全扫描仪、无人驾驶车辆等其他技术（26%），AI出口应用多样化。

中国AI出口在发展中国家具有竞争力主要有三个原因。第一，中国提供综合性解决方案，将人工智能基础设施与应用相结合。第二，中国通过政策性银行为AI出口项目提供强大融资支持，提出高性价比解决方案。第三，中国根据接收国的需求定制项目，并适应接受国政治、经济环境。

受援国对中国AI出口的看法是多方面的。发展中国家的高级行政人员通常对中国AI出口持积极态度，认为它们符合本国需求。但其公众对AI出口的态度则相对负面。这主要是出于对数据不透明、隐私和安全受威胁的担忧，对AI技术提升公共安全的有效性的质疑。此外，许多受援国缺乏独立维护和运用复杂AI项目的能力和必要的数据治理法律框架。最大化人工智能技术在发展援助中的积极影响需要各国促进人工智能进出口的透明度与问责制，建立健全的数据治理框架，并建设本地AI能力与生态。

参考文献：

Bouey, Jennifer, Lynn Hu, Keller Scholl, William Marcellino, Rafiq Dossani, Ammar A. Malik, Kyra Solomon, Sheng Zhang, and Andy Shufer, China's AI Exports: Technology Distribution and Data Safety. Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2023. https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2696-2.html. Also available in print form.

编辑： 信沫含

来源：新浪财经