重新思考创新：靠什么才能赢得全球AI竞速
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陈白：中美在人工智能领域的差距可能并没有想象中的那么大，且由于产业和技术之外的因素，这种竞合又不得不继续以更倾向竞争的方式继续。

陈白

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不久之前，武汉的萝卜快跑引发了巨大的讨论声浪。在社会观念冲击之外，单从技术角度来说，在特斯拉FSD还没有落地之前，国产Robotaxi抢跑未必是件坏事——毕竟从研发到应用的AI竞争，全球各大科技公司从未停止过更新的步伐。

自年初OpenAI推出Sora到近期被曝光的“草莓”项目，硅谷的AI革命的进度条还在不断提速。也正是因为这样，一个关键问题在OpenAI对华封锁令之后而变得更加令人担忧：中美之间，前沿AI的能力差距到底有多大？

联合国世界知识产权组织（WIPO）今年7月最新发布的数据是，中国在生成式人工智能发明方面遥遥领先于其他国家，申请的专利数量是竞争对手美国的六倍。这一数据显示，2014年至2023年间，中国的生成式人工智能发明超过3.8万件，这一数据是排名第二的美国的6倍之多。

上个月，英国《经济学人》曾以《中国正在成为科学大国》为题刊出了一期封面报道，其中引用的数据也与联合国发布的数据结论是类似的。

这一数据，和此前人们的感知存在一定差异。但是，这或许是OpenAI封锁令没有产生太大影响的原因——几乎就在封锁令的同时，中国的大模型厂商就以更便宜且高效的方式，无缝替代了以往开发者对于OpenAI的需求。

一切迹象似乎都在表明，中美在人工智能领域的差距可能并没有想象中的那么大，且由于产业和技术之外的因素，这种竞合又不得不继续以更倾向竞争的方式继续。

在封锁加码的情况下，作为AI大国，中国从研发到产业，如何继续保持AI领域的创新能力，也就成为了接下来人工智能竞速的关键命题。

创新范式之变

中央财办副主任韩文秀在7月19日举行的中共中央新闻发布会上强调，要支持有能力的民营企业牵头承担国家重大技术攻关任务。

这被认为是一个利好的表达。事实上，这一轮人工智能革命最为突出的变化之一，就是企业在创新进程中正在扮演着重要角色。最能代表这种转换的是，ChatGPT诞生在一家创业公司，而不是某一个高校的实验室当中。

相比电脑出现时经历了从高校实验室再到企业应用落地这样的漫长的科技成果转化路径，现在，以往承担应用落地角色的企业，正在开始在创新的全链条中扮演重要角色。

据WIPO的数据，全球企业在专利申请方面的表现显著优于高校和研究机构。2023年，全球前50大专利申请者中，企业占据了绝大多数位置。而全球申请生成式AI专利前10位分别是：腾讯、平安保险、百度、中国科学院、IBM、阿里巴巴、三星电子、Alphabet（谷歌母公司）、字节跳动和微软。

除了中国科学院之外，中国互联网和科技公司占据了五席，其中，腾讯还完成了AI专利的全球领跑。

PwC的全球创新1000报告则显示，全球顶尖创新企业的研发投入和创新成果显著高于其他主体，这些企业通过技术创新和商业模式创新，推动了行业和市场的发展。

在创新的主体发生变化之外，另一重转变是，创新的精神也正在发生变化。从工业时代的“集中力量办大事”，现在更流行的概念是“伟大不能被计划”。

去年，以研究创新思维和前沿科技闻名的两位人工智能科学家肯尼斯•斯坦利和乔尔•雷曼的那本《为什么伟大不能被计划》风靡全球。而这本书的核心理念就是在谈创新到底是如何发生的。

在这两位作者看来，以明确目标为导向的计划不但无助于创新，反而阻碍真正的创新。以人工智能这一最热的前沿创新领域为例，其从诞生到进入社会大众的视野，正是所谓“无目标者的胜利”。

那么问题来了，如何才能做到“无目标者的胜利”？

从开源到开放创新

随着本轮AI革命的推进，来自软件工程师们的开源文化正在逐渐走出极客圈子，成为主流文化的新内核。

早在1665年著名杂志《哲学交流》的创刊号上就写道“常规的技术和成果的分享，以让其他人基于其基础上进行发展，这是开放科学的核心精神，开源正是基于这种核心精神应运而生。”如今，开源已经成为全球技术创新和协同发展的一种模式，开源精神的底层逻辑，天然要求开放共享。

在前几次工业革命中，内燃机时代依赖于组织、科层和管理，这种模式强调的是工业化生产的效率与规模经济，通过严格的层级制度和标准化流程来实现资源的最优配置和产能的最大化。

从互联网时代开始，技术进步更多要求开放共享，这不仅指信息的开放与共享，也包括知识、技术和资源的自由流动和协同合作。这种开放性使得创新速度大幅提升，并且带来了更多的跨领域融合和用户参与。

麦肯锡的一份报告指出，企业不仅通过内部研发推动创新，还通过开放创新、合作研发、风险投资等多种方式，成为创新生态系统的核心驱动力。

开放式创新，正在成为新的前沿创新模式，也成为了目前主要科技领军公司的一致选择。其中最具有代表性的是谷歌，Android系统可谓是当下最具有代表性的开放式创新成果。特斯拉的开源更广为人知，不仅在电动汽车领域创新，还在自动驾驶和能源管理系统中广泛应用开源技术。特斯拉公开了其部分专利，鼓励其他公司在电动汽车技术上的创新和应用。而中国的电动汽车开始快速腾飞，恰恰也正是在特斯拉开源之后。

回到中国市场，拿下全球生成式AI专利头筹位置的腾讯，可能是国内开源协同中跑的最早的一批代表公司。

从 2018 年“930 变革”宣布成立技术委员会，启动开源协同、建立开放的代码文化，到成立公司级开源协同小组 Oteam、推进开源治理、自研业务上云，2021年又陆续成立测试、前端、AI 等十大领域技术委员会。根据《2022年腾讯研发大数据报告》，腾讯内部代码仓库开源率已连续四年保持在80%以上。Oteam总数累计达到147个，涵盖了计算、存储、数据等所有互联网技术基石，涉及了微信、QQ、腾讯云等所有腾讯核心业务板块。

许多人都熟悉的腾讯会议就是一个经典案例。今年6月26日，腾讯主导的新一代语音编码标准AVS3P10正式对外发布。作为全球首个系统性引入人工智能并实现真正意义上的低码率下高质量语音编码标准，达到国际一流水准，仅需现有主流标准1/3的编码码率，就能实现同等清晰的音质。

这意味着，今后在线上会议、语音通话等实时音频场景，带宽要求大幅降低。即使在电梯、地库、隧道等网络很差的环境，也能实现清晰流畅的语音通话。这一前沿技术突破也是过去数年间腾讯在内部力推Oteam、跨部门协作攻坚的典型产物。

从当年的开源革命开始算起到今年腾讯推出的语音编码标准，诸多产品和实践开始导向这家大公司的新变化——开源正在成为腾讯从管理到技术创新的底层决策逻辑。

重估人的价值

但无论是创新范式之变还是创新精神的变迁，归根到底需要回归到人的价值。

创新驱动的本质是人才驱动。随着自动化和智能化水平的提高，一些传统岗位可能会减少，这也是自动驾驶引发争议的原因之一。但这恰恰是“创造性破坏的力量”，虽然我们无法提前预测具体会出现的新岗位，可从过往的技术革命浪潮来看，AI时代的到来一定会催生新的职业和技能需求。

但这要求人们不断学习和适应，掌握跨领域的知识和技能，在这个过程中，终身学习和个人成长成为了职业生涯中的新常态。

AI可以处理大量重复性高、规则明确的任务，而人类则在创造性思维、情感交流和复杂决策方面具有无可比拟的优势。人的创造力价值、创新能力从未像今天这样重要。这也是全球各个公司都在争抢AI人才的原因。

如今，美国和中国是AI人才争夺的主要竞争者，两国政府都发布了国家级的AI发展战略，鼓励AI研发并支持相关产业。在此前一次关于创新和人才的研讨会上，国务院发展研究中心公共管理与人力资源研究所研究员孙飞就指出，美国众议院和参议院近年来通过的两项法案——《美国竞争法案》和《美国创新与竞争法案》，这两项法案均涉及STEM（科学、技术、工程和数学）人才的吸引和培养。美国正在通过降低绿卡申请门槛等措施，进一步吸引全球高端人才。

而当企业成为创新的最重要主体，如何给予企业更多的创新人才空间同样值得探索。比如可以对企业在研发上的投入给予额外的支持，构建完善的创新基础设施，保护知识产权，强化专利的价值等等，这些都是为企业创造一个充满活力的创新生态系统的必要条件。

而回到企业创新本身来说，在AI能够替代掉基础、重复的工作之后，企业管理的方式，也应该是需要更加重视个人创造性的价值。

同样以腾讯为例，不久之前腾讯发布了其新的管理理念——让状态最好的人上场。而所谓状态最好，是拥有足够的空间和自由度能够释放出创造力。那些高自驱、有使命感的人出现的前提，是他在工作中首先能够获得足够的信任、尊重乃至授权。据了解，腾讯近两年削减中间层级等种种组织革新举措，仍是希望让员工在小团队里获得更多信任和尊重，从而鼓励自下而上的创新。

不过，生成式AI技术创新所带来的管理创新革命，现在才刚刚开始。哪怕是OpenAI，也一度受困于人事和组织架构问题。但事实已经证明，工业时代的管理方式已经不再适用于现在，AI时代到底如何创新，新的前沿企业管理实践有待全球领军企业共同探索。

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