全球价值链视野下的欧盟人工智能竞争力分析*

黄郑亮

冷战结束后，全球价值链迅速在世界范围内扩展，目前已经成为经济全球化的主要承载形式。全球价值链描述的是“一项产品从理念到最终使用的一系列过程，包括研发、设计、制造、营销、售后等环节”。(1)[美] 加里·杰里菲等著，曹文、李可译：《全球价值链和国际发展：理论框架、研究发现和政策分析》，上海人民出版社2018年版，第3页。其主要形式在于全球生产分工活动，各国、各经济体依托于自身的要素禀赋优势和比较优势，在全球分工体系中占据相应的位置，把研发、生产、加工、销售、回收等环节通过贸易和服务进行链接，从而构成了全球性的分工体系和贸易体系。然而，全球价值链并非一套固定的生产流程，各国劳动力资本的投入、生产流程的改善、生产技术的更新，都会提升产品的增加值收益，实现产业的升级，从而提升各国在全球生产体系中的位置，改变价值链角色。在新技术革命的背景下，全球价值链也存在着生产技术变革、生产分工重组的可能性。从第一次工业革命后的“蒸汽时代”，到第二次工业革命开启的“电力时代”，再到第三次科技革命后的“信息时代”，每一次技术的革命性进步，都带动了全球生产力的飞跃，也推动全球生产体系和贸易体系进入新的阶段。

今天，人工智能技术站在了新一轮技术革命的最前沿，成为本轮新技术革命的核心领域。人工智能技术的高速发展以“人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)”的研究为基础，依赖于计算机在算力和算法方面的重要突破，在诸多领域都取得了兼具商业开发潜力和社会影响力的卓越成果。同时，人工智能也将摆脱传统技术作为生产工具的属性，作为创造性的伙伴关系直接参与人类改造世界的活动，并表现出与人类理性思维方式完全不同的思考逻辑，这在一定程度上改变了人类与技术的深层次联系。(2)封帅：《人工智能时代的国际关系：走向变革且不平等的世界》，《外交评论》2018年第1期，第128～156页。为此，近年来有多个国家和科技“独角兽”企业相继制定了一系列旨在推动人工智能发展的战略规划，希望抢占新技术革命的制高点，率先在人工智能领域取得先发优势地位。人工智能发展是企业变革生产技术、国家获得新型国际领导权的有效途径。一场无硝烟的国际技术竞争正在缓缓拉开帷幕。

作为世界经济最为活跃、产出能力最强的地区之一，欧盟通过自身的产业优势，逐渐成为全球价值链的三大生产中心之一，(3)全球价值链的三大生产中心包括：欧盟、东亚和北美。不仅为全球生产提供必要的生产原料和中间产品，也是世界上主要的最终品消费市场，从源头和末端两个方向为全球价值链提供运行动力。与此同时，作为历史上两次工业革命的主要发源地，欧洲有着雄厚的科研、产业和资本优势，也正积极地参与人工智能的发展，并树立了远大的目标。2018年欧盟委员会发布的《欧盟人工智能》报告提出，要推动欧盟成为人工智能技术革命中的“领导者”，(4)European Commission, “Artificial Intelligence for Europe,” https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/artificial-intelligence.以重塑历史的荣耀，带领人类走向新的发展阶段。欧盟能否实现人工智能“领导者”的这一宏大目标呢？本文将结合全球价值链的分析框架，尝试对这一问题进行回答。

一、欧盟人工智能在全球价值链的位置和依赖度

在以人工智能为核心的新技术革命背景下，传统的全球价值链模式将在一定程度上出现变革，其中，与人工智能联系紧密的知识密集型价值链(5)知识服务价值链以高技能劳动力为参与者，以服务业为主，包括专业服务、金融中介、IT服务等高价值行业，且半数以上的劳动者具有学士或以上学位。参见Susan Lund et al., “Globalization in Transition: The Future of Trade and Value Chains,” pdf, p.3。和全球创新链(6)全球创新价值链主要存在于汽车、计算机和电子以及机械等行业，以制造业，尤其是高端制造业为主体，对劳动力技能要求仅次于“知识服务价值链”。参见Susan Lund et al., “Globalization in Transition: The Future of Trade and Value Chains,” pdf, p.2。在全球价值链的地位被大幅提高。而随着欧盟人工智能与产业的融合程度逐步加深，欧盟人工智能也成为全球价值链的一部分。人工智能本身作为一种前沿性技术，并不能对其进行量化的计算，但是，把人工智能与生产的具体环节相结合，通过对与人工智能高度相关的产业进行数据分析，可大致得出人工智能参与全球价值链的概况。也就是说，可通过对具体产业的全球价值链进行分析，说明欧盟人工智能在全球价值链中的表现。根据“贸易增加值”数据库(Trade in Value Added，TIVA)的产业分类，可选择出欧盟与人工智能紧密联系的两大产业：服务业中的“信息服务业”(7)“信息服务业”即“信息和通讯服务”，代码：D58T63，包括电讯、IT、数字等服务。与制造业中的“电子产业”(8)“电子产业”即“电脑、电子产品及电子装备”，代码：D26T27，包括电脑、电子、光学产品和装备。。前者是“知识密集型价值链”的主要组成部分，代表了人工智能发展所需要的“软件”，其产业分工往往处于价值链的“研发端”，负责技术研发、标准制订等任务。而后者则是“全球创新链”的主要载体，为人工智能的发展提供必要的“硬件”支持，包括计算机、芯片、半导体等，其产业分工基本位于“生产端”。与此同时，为了更直观的反映欧盟人工智能在全球价值链中的表现，本文还选择与美国和中国这两个人工智能大国作比较，对欧盟人工智能进行分析。

对欧盟人工智能在全球价值链中的测量，可通过全球价值链“位置”和“依赖度”两大指标进行计算。全球价值链“位置”是指各经济体、各产业在全球分工中的排列次序关系，其位置的基本单位是“贸易增加值”，增加值收益的高低与相关经济体和产业的全球价值链位置成正比。而全球价值链“依赖度”则是各经济体的产业相互影响关系，通过对国外增加值在本国出口的总增加值所占比例予以测量。在全球价值链的分析体系中，关于一国某项产业在全球价值链的位置和对外依赖程度，有着固定的分析模型(9)Robert Koopman, William Powers, Zhi Wang and Shan-Jin Wei, “Give Credit Where Credit is Due: Tracing Value Added in Global Production Chains,” https://www.nber.org/papers/w16426.：

在“位置指数”模型中，IVir表示r国i产业出口的“间接增加值”，即r国i产业的中间品出口到第三国，被第三国再加工并继续出口后的增加值；FVir表示r国i产业出口的“国外增加值”，即r国i产业的出口中包含的国外增加值部分；Eir代表着r国i产业的总出口额。当全球价值链位置指数大于0，代表了该产业在全球价值链中处于上游位置，而当指数小于0，则处于下游位置。位置指数越大，表明该国的相关产业在全球价值链位置越高，反之，则表明位置较低。而在“依赖度指数”模型中，FVAjr(i)表示在r国i产业出口中含有的j国增加值；而Er(i)则表示r国i产业的总出口增加值；FVAjr(i)数值越高，就表明r国i产业对j国的依赖度也就越高，反之，则表明依赖度较低。

“贸易增加值”数据库提供了测算全球价值链的一系列指数，其中包括2005～2015年10年间各产业的总出口增加值、间接增加值、国外增加值以及各产业的增加值来源。通过测算，在与人工智能紧密相关的“信息服务”和“电子产业”中，欧盟的位置指数均大于0，这说明，欧盟在两大产业的全球价值链位置较高，基本位于上游供应端的位置，对其他经济体起到领导作用。欧盟的领导力主要依托于全球价值链上游的研发端优势与生产端核心部件技术的掌握，为下游产业提供必要的信息和技术服务，以至于自身的国内增加值也能体现在下游生产制造中。但是，从欧盟位置指数变化来看，在这10年间，欧盟位置一直处于下降态势。从欧盟和中美两大竞争对手的位置关系来看，欧盟的领导作用正在趋于衰落。在信息服务业中，欧盟的位置指数下降幅度超过了美国，在2008年后位置又逐渐被中国超越。而在电子产业中，欧盟的位置优势已经被中国追上。因此，从人工智能的角度来看，欧盟在“软件”和“硬件”领域基本处于世界上游位置，主导着“信息服务”和“电子产业”的发展，但这种优势地位正受到来自美国和中国的严峻挑战(见表1)。

表1 欧盟、美国、中国“信息服务”和“电子产业”的全球价值链位置指数

数据来源：笔者根据全球价值链测算模型和“贸易增加值”数据库提供的数据计算所得。“贸易增加值”数据库网址：https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=TIVA_2018_C1。

与此同时，通过计算欧盟“信息服务”和“电子产业”的对外依赖度可发现，在2005～2015的10年间，欧盟与美国和中国呈现“不对称”依赖关系(见表2)。在“信息服务”产业中，欧盟对中美两国的依赖度指数均呈现上升状态，而美国对欧盟的依赖度指数基本不变，中国对欧盟的依赖度指数逐渐下降。在“电子产业”中，欧盟和美国的依赖度指数虽然均呈现下降态势，但是欧盟对美国依赖度整体大于美国对欧盟的依赖度。而从中国角度来看，欧盟对中国的依赖度表现出大幅上升趋势，10年间依赖度指数翻了一倍有余，中国对欧盟的依赖度则持续下降。这种“不对称”依赖关系意味着在人工智能的“研发端”和“生产端”，欧盟对中美两国的影响力均处于趋于衰落的态势，即欧盟信息服务和电子两大产业对中美两国的依赖度提升，而中美两国对欧盟的依赖度在下降。

表2 欧盟与美国、中国“信息服务”和“电子产业”的相互依赖度指数

数据来源：笔者根据全球价值链测算模型和“贸易增加值”数据库提供的数据计算所得，“贸易增加值”数据库网址：https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=TIVA_2018_C1。

总体来看，依托于“信息服务”和“电子产业”的欧盟人工智能，在知识密集型服务价值链和全球创新链上均处于优势地位。这就推动了欧盟在全球人工智能价值链上基本处于上游位置，通过对相关产业提供研发和生产技术，在一定程度上主导着全球人工智能事业的发展。但是，和欧盟的两大竞争对手——美国和中国相比，欧盟在人工智能领域的“主导”地位并不稳定。一方面，其位于价值链上游的位置逐渐被中美两国赶上或者超过；另一方面，欧盟自身对中美两国的影响力正在趋于衰落。因此，在与美国和中国的竞争中，欧盟人工智能显然处于劣势。

二、欧盟人工智能“主导”地位的优势

通过测算，依托于人工智能，欧盟“信息服务”和“电子产业”均位于全球价值链的上游供应端，在一定程度上对全球价值链形成了“主导”作用。欧盟特殊的政治经济环境是其人工智能走在世界前列的根源，也打造了欧盟独有的全球价值链参与优势。

(一)构建欧盟人工智能“区域价值链”

在全球价值链框架下，欧盟内部基本形成了人工智能“区域价值链”。区域价值链是全球价值链在区域内的表现形式，是区域内的分工和贸易体系，也是全球价值链不可或缺的组成部分。对于国家和经济体来说，参与区域价值链是最终融入全球价值链的有效途径，而区域价值链成立的条件则是区域内产业的相互关联，能够形成独立的“研发—生产—消费”体系。这就要求人工智能在研发端有着“本土化”的属性，同时区域内还要有着能够承接技术转化的“应用基础”。

这几年，城市就像气球，不断膨胀。老城之外，又衍生出新城。车多了，人也多了，老城的路跟不上时代了，城市的机关单位就得挪出去，搬到城市的外围。路修得宽宽的，向北京的长安街看齐，生怕再过几年又落后了。嗅觉灵敏的开发商早瞅准时机，在新城的四周竖起一幢又一幢楼盘。

从人工智能的“研发”角度来看，欧盟高质量的研究机构是推动其人工智能研发的主要动力。据英国高等教育调查公司(QS)日前公布的数据，在世界排名前20的高校中，位于欧洲的高校高达7所，世界排名前100的高校，欧盟内部的高校数量达到33所。不仅如此，理工类高校占据了欧洲上榜高校的75%。(10)《2020 QS世界大学排名全名单》，http://news.sina.com.cn/zt_d/qswur2020/。正是依托于欧盟内部成熟的教育体系，欧盟的人工智能研发不断获取必要的人才。据2017年的统计，在“每百万人口中研发人员的数量”全球排名中，前20位国家中欧盟成员国占据15位，欧盟整体的平均人数为3822人，位列世界经济体的第22位。(11)联合国教科文组织统计研究所：《R&D研究人员(每百万人)》，https://data.worldbank.org.cn/indicator/SP.POP.SCIE.RD.P6?view=chart。与此同时，欧盟的高校和研究机构目前在人工智能研发领域均有着自己的优势。例如英国牛津大学在关于“视觉识别”和“深度学习”方面有着世界领先的经验；位于法国巴黎的欧洲理论神经科学研究所是全球人工智能基础研究的一个重要开放性研发平台；德国的柏林自由大学在“视觉应用”、“眼动交互”技术的研发已被苹果公司的新产品所应用。在强大的研发体系支撑下，欧盟敢于对人工智能进行前沿性探索。在欧盟委员会“研究与创新”项目下，欧盟列举出了15项前沿探索领域，包括可循环生物经济、欧洲计量研究计划(EMRP)、人类大脑研究计划、石墨烯等新材料的改革与应用。对这些前沿技术的探索，有助于揭开人工智能在认知开发、“黑盒子(black box)”、计算机硬件、场景应用等方面的疑惑，推动欧盟在国际创新领域处于领导者地位。根据《全球创新指标2019》的统计，在创新指数最高的前10位国家中，欧盟国家占据7位。(12)World Intellectual Property Organization, “Global Innovation Index 2019,” https://www.wipo.int/publications/en/details.jsp?id=4434.因此，欧盟已基本构筑了根植于本土的教育、科研、开发相互连通的体系，这既是欧盟人工智能区域价值链“研发端”的主要组成部分，也是推动欧盟人工智能在全球价值链处于上游位置的原因所在。

从人工智能的“应用”角度来看，“应用”是承接“研发”的成果转换阶段，与区域价值链的“生产”和“消费”紧密相关，涉及到人工智能的成果落地，是衡量经济体人工智能现实能力的主要指标。欧盟人工智能的应用表现主要为三部分。首先，利用自身小企业(SMEs)形成的产业基础，把人工智能作为提升企业生产力的技术手段，积极培育中小企业人工智能应用能力。欧洲境内广泛存在的中小型企业，被欧盟视为“欧洲工业的核心，是将创新转化为产品、流程和服务链条的关键组成部分”(13)EU Commission, “SMES in FP7,” http://docplayer.net/45759761-Smes-in-fp7-european-commission-dg-research-unit-t4-smes-reflects-the-currect-status-subject-to-changes.html.。由中小企业组成的欧盟区域产业链，正在逐渐形成欧盟人工智能的“产业集群”(14)产业集群通常包括在固定、明确的区域内从事近似行业经济活动的企业和相关组织。参见[美] 加里·杰里菲等著，曹文、李可译：《全球价值链和国际发展：理论框架、研究发现和政策分析》，上海人民出版社2018年版，第230页。，为欧盟工业机器人、物联网、云计算提供了广泛的应用场景，也为欧盟人工智能成果转化创造了有利的市场环境。其中，智能机器人在生产中的运用，是欧盟产业中的一大亮点。据“欧盟机器人协会”统计，欧洲在工业机器人领域处于全球领先地位，工业机器人的生产占全球总生产的63%，而应用市场则占全球市场的32%。(15)“Robotics in Europe: Why is Robotics Important?” https://www.eu-robotics.net/sparc/robotics-in-europe/.其次，加速推进产业的数字化转型，建立欧盟中小企业“数字联盟”(European DIGITAL SME Alliance)。这可以被视为借助人工智能，改善区域价值链的生产关系。2016年，欧盟委员会宣布创建“数字单一市场”的战略，(16)EU Commission, “Commission Sets out Path to Digitise European Industry,” https://ec.europa.eu/growth/content/commission-sets-out-path-digitise-european-industry-0_en.其目标在于搭建链接欧盟中小企业的信息和通信技术网络，通过5G通信技术和“欧洲云”的数据库建设，消除各经济部门间的数字壁垒，提高工业部门和相关服务的数字化水平，并把数字化创新作为未来欧盟经济发展的主要动力。在传统的区域价值链建设中，中间产品的相互贸易是实现产业关联的媒介，而欧盟中小企业“数字联盟”的建设本质就是把数字视为区域价值链的“中间产品”，以数字“交流和共享”搭建欧盟产业关联的平台。最后，在公共领域中推动人工智能应用的应用。欧盟委员会发布的一系列文件，均提到要通过人工智能提升公共服务的质量，认为人工智能将在养老、治安、环境治理等领域有着充分的应用价值。这就使得人工智能进入欧盟区域价值链终端的“消费”环节，从而构筑完整的区域内“研发—生产—消费”体系，欧盟人工智能区域价值链基本成型。

(二)抢占人工智能“治理”高地

在人工智能近年来实现越来越多的技术突破之时，世界主要国家对人工智能的态度以强调“发展”为主，而欧盟却另辟蹊径，在打造以“研发—生产—消费”为基础的区域价值链的同时，还特别强调人工智能的“治理”作用，意图打造人工智能“治理体系”，抢占人工智能国际“治理”的高地。全球价值链不仅有助于经济的增长、产业的升级，更重要的是，全球价值链还关注与社会的兼容度，确保自身与所处的社会环境相融合，而这一点有赖于全球价值链的“治理”结构。自2015年以来，欧盟主要从两个方面入手积极构建人工智能“治理体系”：一是通过规则机制的建立，完善人工智能的社会责任；二是制定人工智能的“道德标准”，以标准作为话语权，推动欧盟在人工智能的国际竞争中实现“弯道超车”。

在人工智能实现技术突破的同时，也带来了诸如数据偏见、隐私泄露、网络安全等领域的风险和问题。在此背景下，各国都在寻求人工智能的治理路径，促使人工智能更加符合社会伦理和法律标准。一贯重视社会公平、隐私保护的欧盟，将控制人工智能带来的风险置于与技术发展同等重要的位置。欧盟委员会发布的三份具有战略意义的报告——《欧盟人工智能》、《人工智能——欧盟的视角》、《人工智能合作计划》，均提出要重点关注人工智能所涉及的法律、伦理、道德、责任问题，并建议欧盟成立专门的监管机构，以应对未来人工智能可能产生的挑战，加强对人工智能规范的监督。不仅如此，2019年4月，欧盟发布了专门针对人工智能社会责任的文件——《值得信赖的人工智能伦理指南》，对人工智能的开发、部署和应用提出七项关键要求，即建立社会监督机制、保证技术的安全性、保护数据的隐私、提升技术透明性、平等性和非歧视性、建立“社会—环境”友好型机制、落实“问责制”。

这一系列法规的颁布，基本完成了欧盟人工智能治理的“机制框架”，其治理机制根植于欧盟长久以来的价值观选择，以欧盟“伦理道德”为典范。一方面，欧盟注重开发的透明性和应用的公平性，致力于为人工智能创设有利的环境，并基于广泛认可的价值观和原则来建立全球监管规范和框架，以保证人工智能的发展“以人为本”，(17)《欧洲人工智能战略解读：走向以人为本的人工智能时代》，http://www.sohu.com/a/229445244_118792。使欧盟人工智能价值链与欧盟的社会经济环境相适应。另一方面，欧盟治理的潜在逻辑是对人工智能治理“标准”的竞争。在多份人工智能报告中，欧盟都提出“可以基于其价值观和基本权利，为全世界有关人工智能事业的开展做出贡献。”(18)Peter Teffer, “EU in Race to Set Global Artificial Intelligence Ethics Standards,” https://euobserver.com/science/141681.在技术层面不能赢得国际竞争的背景下，欧盟将积极抢占人工智能所涉及的道德、法律、规范等标准的国际高地，把公平、开放、人权保护、多元友好等具有“欧盟特色”的价值观融入人工智能的国际竞争中，把标准作为影响人工智能发展的话语手段，进而从话语体系角度塑造欧盟人工智能对未来全球价值链的领导权。

三、欧盟人工智能竞争力的隐患与不足

(一)区域价值链主导力的缺乏

在以人工智能为代表的新技术革命推动下，全球价值链“生产关系”出现了一定程度的变革，这种变革以“极端一体化”趋势为主。“一体化”是全球价值链运行的一大特征。传统语境上的“一体化”，主要指产业之间的联系，通过相互之间的贸易把分散的生产连为一体。而在人工智能的发展影响下，一体化的“极端”趋势表现为“主导行为体”把上下游产业链的研发机构、制造工厂、销售渠道等一系列企业与机构进行有机整合，从而使产业的流程集中于统一的平台上，实现了任务与任务之间、产业与产业之间的快速对接，减少了沟通的复杂性和差异性。在现实中，这种整合表现为主导行为体通过兼并、收购或自我创造等形式，一方面推动业务向产业的源头——技术供应链方向延伸，形成“后向一体化”趋势；另一方面，也表现为主导行为体向产业的末尾——终端服务方向扩展，形成“前向一体化”。(19)关于“前向一体化”、“后向一体化”,参见[美]杜大伟、[巴西]若泽·吉勒尔梅莱斯、王直主编：《全球价值链发展报告(2017)》，社会科学文献出版社2018年版，第62～63页。可以说，在这种“极端一体化”趋势下，未来的全球价值链分工将更为“精细化”，从产业间分工逐渐衍化为行为体内部的“部门分工”或更为具体的“工作室分工”等。

在全球价值链“极端一体化”驱使下，“主导行为体”是推动人工智能发展的核心力量，然而，目前欧盟尚没有这种主导力量。首先，在政治层面，欧盟内部出现了“多元并立”的人工智能发展格局。欧盟委员会作为欧盟立法机关，负责制定与人工智能发展相关的政策规划，这些政策虽然涉及欧盟内部的国家协调、资金投入、标准制订等一系列领域，但是，仍然缺乏人工智能的系统整合能力。人工智能在实践中的开发依托于欧盟成员国的努力，不少成员国出台了本国的“人工智能产业政策”，各国依据自身的要素禀赋优势有着不同的发展方向。英国依托自身的融资和教育优势，在人工智能领域的“研发”方面表现较为突出，走在创新的最前沿；德国凭借国内的制造业优势和中小企业的集群模式，在人工智能的“应用”方面表现突出；法国作为欧盟的核心国家，在顶层设计、要素质量和融合质量等方面具备较强优势，并力主把人工智能上升为“欧盟主权”；此外，北欧、南欧等欧盟成员国均有着自身的特色。总体来看，以国家为单位的欧盟人工智能难以转化为欧盟整体的发展力量，甚至出现了多个成员国为了人工智能的领导权而相互竞争的局面。这表明，欧盟虽然有着欧盟委员会的统一指导规划，却没有统一的执行力，这种组织结构势必造成人工智能发展力量的分散。

其次，在经济层面，欧盟人工智能缺乏“主导企业”的整合。在人工智能时代，对企业的要求将不再是传统上对单一领域的钻研，而是要进行“规模化”的平台经营，打造“极端一体化”的人工智能价值链，能够对人工智能的研发、应用等产业链进行有效整合，从而实现机器对海量的数据进行分析、挖掘，完成深度学习。这需要企业具备广泛的人才、技术、资金，以及应用场景等要素。从这个角度来看，欧盟目前还没有培育出具有主导力的人工智能“巨头”企业。欧盟内部的诸多中小企业虽然是欧盟人工智能应用的主力，但是，这并不适用于人工智能的长期发展。据“创新数据中心”统计，2018年欧盟开展人工智能业务的企业，处于天使融资或种子轮融资阶段的数量占全部融资企业的70%，在成长期或成熟期的C轮融资比例中，欧盟的比例仅为1%。作为对比，美国和中国企业在初创阶段的融资比例为45%，而成熟期的融资比例则为5%和6%。(20)Daniel Castro, Michael McLaughlin and Eline Chivot, “Who Is Winning the AI Race: China, the EU or the United States?” https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai-race-china-the-eu-or-the-united-states/.这说明，在欧盟的企业中，资本需求的最大来源主要是初创企业和新兴公司，而具有一定规模的公司对资金的需求则少于中美两大竞争对手。

最后，欧盟人工智能主导力的缺失，导致欧盟相关企业一定程度上沦为美国、中国人工智能价值链的一部分。欧盟人工智能大型企业的缺失，无疑限制了欧盟人工智能的整体竞争力，致使欧盟内部难以孕育出能够与谷歌、亚马逊、阿里巴巴等国际大型人工智能公司相抗衡的巨头企业。而且，由于欧盟初创企业发展能力弱，有不少企业被美国科技巨头收购。例如2014年，谷歌母公司阿尔法特(Alphabet)斥资5.2亿美元收购了英国计算密集型公司深度思考(DeepMind)，曾引起业界震动；2018年，英国沙赞公司(Shazam)、Platoon公司、布鲁姆斯伯里人工智能公司(Bloomsbury)，德国的对话半导体公司(Dialog)，丹麦鬼魅公司(Spektral)等13家欧盟初创企业均被美国科技巨头收购，(21)《2018年美国科技巨头收购了这13家欧洲初创公司》，https://tech.qq.com/a/20181225/001384.htm。其技术范围涉及计算机视觉、音频识别、图形驱动测试、虚拟现实等领域；2019年，中国也开始对欧盟科技企业进行并购，闻泰科技、紫光国微、晶方科技分别对荷兰安世半导体(Nexperia)、法国林科森斯(Linxens)、荷兰安特利翁(Anteryon)进行了并购，业务范围涵盖了芯片、半导体的制造和测试等环节。(22)《2019年以来半导体领域十大并购案》，http://finance.sina.com.cn/stock/relnews/us/2019-04-28/doc-ihvhiewr8773875.shtml。从全球价值链角度来看，随着欧盟人工智能初创企业不断地被美国和中国人工智能企业所收购，欧盟人工智能也就成为美国和中国所主导的人工智能国际产业分工的一部分，其自身的研发、应用等均要受到美国和中国的制约。这导致欧盟人工智能对外依赖性加大，在人工智能全球价值链中失去了一定的独立性，从而丧失了人工智能的国际竞争力。

(二)算力和算法的技术性落后

人工智能推动下的全球价值链变革，不仅在生产关系上推动了“极端一体化”趋势，而且在生产力方面也实现了根本性的突破。这种突破表现为智能化机器对全产业链的介入，即从全球价值链的上游研发环节，到中游生产端，再到末尾的销售渠道，均可实现由智能化机器对传统人力劳动的代替，从而更大范围的解放生产力。在现实中，人工智能最重要的特征在于“机器学习(Machine Learning)”。截止2018年，包括89%的人工智能专利申请和40%人工智能范围内的相关专利均为机器学习范畴。(23)德勤：《全球人工智能发展白皮书》，https://www2.deloitte.com/cn/zh/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/global-ai-development-white-paper.html。而推动机器实现自主学习的技术支撑，则是“人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)”的成熟，这是由大量节点相互联结而构成的运算模型，从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象进而转为数据之间的运算，这就使人工智能可以模仿人脑进行识别、分析、建模等相关工作。而“人工神经网络”的形成基础，则是对“算力”和“算法”的高标准要求。前者的决定性因素在于计算机硬件性能的提升，包括智能芯片、半导体、存储器等硬件的更新换代，能够满足计算机在深度学习、重复训练、云计算方面的要求；后者的决定性因素在于数据的挖掘，其关键要素在于数据和信息的获得，使计算机能够对数据进行记忆和分析。也就是说，只有具备强大的计算能力和海量的数据支撑，才能够建立“人工神经网络”，进而推动“机器学习”，实现人工智能的整体进步。

事实上，在人工智能的“算力”领域，欧盟已经全面落后于中国和美国(见表3)。在以半导体、芯片与超级计算机为代表的核心硬件方面，欧盟没有与中美两大国竞争的优势。据统计，美国的英特尔公司开发了500台超级计算机中96%的处理器，在使用加速器或协同处理器来增强计算机性能的133台超级计算机中，有98%来自美国的英伟达(Nvidia)或英特尔公司。而中国近年来正加大对芯片、半导体研发的投入力度。此外，美国和中国已经开始在“量子计算”领域进行探索和实验，致力于开发出运算能力更强的量子计算机和量子通讯。由于缺乏足够的算力，欧盟在这轮硬件竞争中已处于不利局面，难以支持人工智能事业的大规模开展。算力的发展需要在资金、人才、技术和产业方面进行有机协调，需要政府和企业的强大动员能力。欧盟相对分散的政治经济结构，未能培育出人工智能算力领域的主导力量，从而难以形成算力领域的价值链，并致使其硬件的研发环节与生产环节不能有效对接。这是欧盟算力领域相对落后的根本原因。

表3 中国、美国、欧盟“算力”部分指标

数据来源：Daniel Castro, Michael McLaughlin and Eline Chivot, “Who Is Wining the AI Race: China, the EU or the United States?” https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai-race-china-the-eu-or-the-united-states/。

在“算法”领域，由于大型数据集可帮助计算机开发高度精确的模型，人工智能依赖大量数据进行训练和记忆。从欧盟的角度来看，欧盟在数据拥有方面并不落后于中国和美国，甚至个别指标还处于领先状态(见表4)。但是，由于欧盟《通用数据保护条例(GDPR)》的存在，欧盟对用户数据的访问和运用受到限制，从而导致欧盟丰富的数据集无法转换为人工智能所需的算法能力。欧盟制定《通用数据保护条例》的初衷在于保护个人的数据隐私，是欧盟“信息治理”的主要反映，但是在人工智能对数据的依赖性日益加强的今天，这一条例的存在使人工智能企业无法对用户数据进行收集和使用，进而影响到了自动决策的效果，增加了开发成本。目前，欧盟已经意识到这一条例带来的一系列负面效应，开始着手对数据访问和共享的相关条款进行修改，可是，这种做法已经迟于中国和美国两大竞争对手。由此看来，欧盟在算法领域落后的原因在于，算法本身对数据的开放需求与欧盟长期坚持的人工智能“治理”理念相悖。因此，阻挠欧盟算法进步的并不完全是技术上的障碍，更多的是社会理念与新技术发展的不兼容。

表4 中国、美国、欧盟“算法”部分指标

数据来源：Daniel Castro, Michael McLaughlin and Eline Chivot, “Who is Winning the AI Race: China, the EU or the United States?” https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai-race-china-the-eu-or-the-united-states/。

四、结 语

欧盟人工智能在全球价值链的表现呈现出优势和劣势明显的特征。一方面欧盟有着丰富的研发与应用资源，并能够在人工智能“治理”层面走在国际领先的位置，确保自身在全球价值链中处于上游位置。另一方面，欧盟特殊的政治经济架构难以形成人工智能发展的主导行为体，从而不能对人工智能上下游产业进行有效整合，进而导致欧盟无法应对来自中美两大国的激烈竞争。同时，欧盟自身在算力和算法方面的技术性落后，也限制了其人工智能的长期发展。可以说，在目前的全球价值链框架下，虽然欧盟仍然处于上游领导者的位置，但在全球价值链变革的趋势下，欧盟自身所固有的结构性问题被无限的放大。这使得欧盟在面对美国、中国等人工智能大国之时显得竞争力不足，形成了“不对称”的依赖关系。

在未来的发展中，致力于做人工智能国际“领导者”的欧盟，势必要对阻碍人工智能发展的障碍性因素进行改革，包括对其境内中小企业的整合，培育欧洲人工智能的“主导行为体”；协调欧盟成员国之间的发展任务，统一发展路径，减轻成员国之间的竞争成本；并在部分领域放松对数据访问的限制，促进欧盟算法能力的提升，在人工智能的发展和治理中寻求可平衡的中间道路。这种改革在本质上是顺应人工智能时代的全球价值链变革，通过对欧盟人工智能所涉及的生产关系和生产力进行有效调整，提升自身的国际竞争力，以应对来自美国、中国等人工智能大国的竞争压力。