欧洲可以从中国的关键技术创新推动中学到什么？

欧洲可以从中国的关键技术创新推动中学到什么？

发表于 十一月 9， 2025 作者： Conor Gallagher（其实是版主）

《赤裸裸的资本主义》

康纳(即版主 Conor）在这里：考虑到作者的背景，他们的论点并不奇怪。但看到这么多被当作技术突破和人工智能创新的东西，其实只是规模空前的盗窃，为了少数人的利益而要求无穷无尽的资源，撕碎社会契约，破坏环境，新的和改进的监控，以及使人们变得愚蠢的工具等等，落后者难道没有好处吗？

作者：Alicia García-Herrero 和 Michal Krystyanczuk。García Herrero 是法国投资银行 Natixis 亚太区首席经济学家、AGEAS 保险集团董事会成员和勃鲁盖尔高级研究员。她专注于新兴市场，特别关注亚洲和亚欧关系。Krystyanczuk 是一位经验丰富的数据科学家，他的目标是利用人工智能对社会产生影响。他一直定期为制药、营销和金融等不同行业的公司担任多个人工智能相关项目的顾问。最初发表于勃鲁盖尔。

摘要

本政策简报探讨了中国在人工智能、半导体和量子计算领域的前沿创新方面的快速崛起，以及这些突破背后最重要的公司。在这三个领域，美国总体上处于领先地位，但中国继续缩小差距，目前在半导体制造、人工智能视频和音频处理以及航拍等领域表现出色。中国在量子计算方面最落后。（？）欧盟在专利突破方面明显落后于美国和中国，在量子方面相对表现略好。

在传播此类突破方面，中国和美国的创新者在复制其他国家的新专利方面比欧洲同行快得多。欧洲创新者复制美国或中国突破所需的时间是人工智能、半导体或量子的两倍多。中国的复制速度几乎与美国的复制一样快，即使在出口管制严格的地区也是如此，这是中国在关键技术创新能力快速提升的另一个信号。

中国在主导新型专利申请的公司和机构的多样性方面脱颖而出。在美国，突破主要集中在大型科技公司。源自欧盟的新型专利由公司和公共研究中心共同申请，其中电信行业比其他地区更占主导地位。

此外，中国在基础研究领域的本土创新方面正在不断攀升。这提供了优势，尤其是在半导体领域，中国为此投入了巨大的精力和资金资源。相比之下，欧洲分散的市场和对公共研究的依赖限制了规模并阻碍了商业化。为了缩小差距，欧洲必须加强关键技术的研究和开发，同时进一步整合其国家创新生态系统。

1 介绍

关键技术，特别是人工智能、半导体和量子计算的霸主地位已成为经济和战略实力的基石。这些技术支撑着从自主武器到气候建模的方方面面。对它们的控制塑造了全球供应链、国家安全和经济弹性。

中国在这些技术上的崛起如此之快，以至于人们普遍认为它可能已经赶上了美国，保证了中国长期以来追求的自力更生。例如，DeepSeek 于 2025 年初突破性地发布了具有成本效益的开源人工智能模型，该模型在应对芯片出口限制的同时优于美国巨头的基准，这强化了人们认为中国在人工智能创新方面正在迅速超越美国的看法。与此同时，欧盟在这些技术取得突破方面被认为落后（Draghi，2024）。

在本政策简报中，我们展示了基于使用大型语言模型（LLMs;García-Herrero 等人，2025a），其中中国在人工智能、半导体和量子计算方面的立场与美国和欧盟相比。我们根据这三个经济体在这些领域的基础研究来评估它们，并研究每个经济体复制其他创新者获得专利的突破的速度。这个问题很重要，因为如果这种技术溢出效应迅速发生，它们可以减轻那些不处于关键技术前沿的国家或地区缺乏突破的后果。

最后，我们来看看创造了大部分这些突破的公司或研究机构，以及它们在中国、美国和欧盟有何不同。我们对此的分析基于 Garcia Herero 等人 （2025b）。

中国似乎在人工智能、半导体和量子计算方面取得了成功，但也有一些警告。如果欧洲要在这些技术上设计更有效的创新战略，了解中国如何如此迅速地在创新阶梯上晋升，以及欧盟可能落后的原因至关重要。更好的战略将有助于缩小欧盟和美国之间的差距，在许多情况下，也有助于缩小欧盟和中国之间的差距。

2 中国的立场如何？

自 2019 年以来，中国在人工智能、半导体和量子计算领域的专利申请数量猛增，但截至 2023 年，中国尚未超过美国（图 1）2。就“激进新颖性”专利而言，我们将其定义为在先没有类似专利的新专利，然后在后续专利中重复至少五次（García-Herrero 等人，2025a），中国在人工智能和半导体领域仅次于美国。除了量子技术之外，欧盟遥遥领先于第三位，在量子技术方面，欧盟和中国在激进的新颖性方面大致相当，尽管两者仍然远远落后于美国。

 中国在半导体相关的激进创新方面取得了尤为明显的进步，其次是人工智能，其次是量子（图 2）。美国显然在量子上占据主导地位。它也主导着人工智能，尽管中国越来越近了。在半导体方面，中国似乎已经走到了领先地位，但在我们的分析中，我们错过了该领域的两个主要参与者：韩国和台湾。这些更接近美国生态系统，并为其提供了我们分析中未捕捉到的突破。

 然而，像人工智能、半导体或量子计算这样广泛的领域的主导地位可能不会提供太多信息。第 5 页的图 3 总结了对这些关键技术子领域的更精细分析。

从人工智能开始，中国在监控和自主系统的计算机视觉方面取得了最大的进步。中国/美国/欧盟在这些领域中占了40%以上的激进创新。随着每天处理数百万个数据点的智慧城市数字基础设施的快速实施，中国在这些领域的比较优势已迅速进入实施阶段3。在无人机和飞行器人工智能领域，中国公司以55%的中国/欧盟/美国突破领先。尤其是中国在物流方面开创了群体智能，超过了美国，更不用说欧盟4国了。

在半导体领域，中国的领先地位集中在硬件密集型和生产导向的子领域。在这些领域，中国占中国、欧盟和美国申请的新专利总数的 65%，明确关注高密度存储器的 3D 堆叠（García-Herrero 等人，2025a）。这项技术对于尖端人工智能设备至关重要，这意味着如果中国不面临其他限制，尤其是在光刻技术方面，中国可能会生产人工智能芯片5。中国芯片的快速升级伴随着政府通过“中国制造20256”等计划的大力支持。从半导体制造和材料向机器人和自动化的扩张也反映了一种深思熟虑的战略，即将以前进口的能力内部化，将工业协调转变为技术倍增器。

中国似乎最落后的领域是量子。美国在大部分量子子领域占据主导地位，尤其是量子计算。尽管如此，中国在一些量子子领域表现出色，例如用于可扩展传感器的捕获离子系统，可增强地震预测等应用的精确测量（Omaar 和 Makaryan，2024）。

虽然中国在关键技术方面明显上升，但美国总体上仍然占据主导地位，原因有二。首先，美国倾向于主导最先进的子领域，包括机器学习、芯片设计、材料工程和量子系统控制。其次，美国的结构更加垂直整合，专注于深化算法和设计专业化，从而可以作为硬件突破的基础。这种互连加速了跨技术的传播。例如，人工智能的算法改进增强了芯片设计，而量子控制的进步则反馈到计算架构中。同样的公司和机构经常跨越这些边界运营，即使制造业在海外，也能维持创新周期。其结果是，美国的生态系统不如中国多样化，但也难以复制，因为它保留了对设计、优化和数据集成阶段的控制权，而这些阶段在整个价值链中产生了最大的溢出效应。

欧洲在机器人、医疗人工智能、电力电子、光刻和量子光子学等部分子领域仍然强劲，但这些优势显然比美国和中国更加分散和孤立。欧盟迎头赶上的机会出现在互补的利基市场中。在量子光子学方面，欧盟拥有28%的中美/欧盟激进新奇，比中国还要多。在人工智能伦理和可解释模型方面，欧盟仅落后于 18%，而中国为 20%，其偏见缓解框架的新颖性符合欧盟通用数据保护条例（GDPR，法规 （EU） 2016/679），为可出口标准提供了途径。在半导体方面，欧洲在光刻领域 15% 的份额低估了明显的优势，这得益于荷兰公司 ASML 对极紫外 （EUV） 工具的近乎垄断（VerWey，2024）。

总而言之，美国和中国所享有的优势不同，但都很强，而欧盟则落后。中国在制造业相关技术方面的集中度支撑了其按照工业广度逻辑扩大规模的能力。美国通过紧密集成实现了设计和应用之间的快速反馈。欧洲较平坦的状况反映了个别领域的卓越表现，但连通性较弱。换句话说，欧洲表现出没有密度或规模的深度。

 3 哪些公司正在推动创新？

中国、美国和欧盟的创新生态系统存在巨大差异（García-Herrero et al，2025b）。按类型划分，中国的创新者比美国多样化得多，而欧洲则介于两者之间，尽管它更多地依赖公共研究中心。

在美国，科技公司主导了整个激进的新奇事物。Microsoft、IBM、英特尔和高通因参与多项关键技术而脱颖而出，而美光科技、谷歌和亚马逊也跻身美国新专利数量前十名的创新者之列。这种对技术的高度集中是一种风险，但也具有促进协同效应的优势。此外，这个由全球最大风险投资市场支持的集中生态系统确保了快速商业化，尽管它有可能孤立数字领域的创新，而不是跨行业多元化。

美国公司在设计和软件驱动领域最为强大。特别是，包括Microsoft、Google、IBM和Nvidia在内的AI公司在机器学习和自然语言处理方面引领突破，而亚马逊则专注于应用自然语言处理。在半导体领域，美国公司在芯片设计、材料和电力电子方面的创新比中国或欧盟公司更多，英特尔、高通、应用材料公司和美光在整个价值链中建立了密集的合作网络7。

在量子计算方面，IBM 与一些主要大学一起在硬件和控制系统方面处于领先地位，将研究与早期商业产品相结合。人工智能、半导体和量子之间的这些联系显示出强大的跨行业溢出效应，帮助新想法从实验室快速进入市场。例如，谷歌的 Willow 量子芯片采用先进的半导体和人工智能纠错技术构建，可实现电池和药物模拟的快速量子比特缩放，开源工具可在几分钟内将实验室创意推向市场，以完成传统超级计算机以外的任务8。

美国关键技术创新生态系统中科技公司的高度集中表明了美国的真正优势：研究、工程和商业化的深度整合。这将尖端科学转化为可扩展的技术。对于关键技术来说尤其如此，因为它们的生态系统相互加强：人工智能依赖于先进的芯片，而量子进步则依赖于人工智能辅助设计。

然而，基础研究集中在少数公司也有局限性。首先，较小的创新很容易被大型科技公司捕获，这可能会抑制新路线，可能导致技术路径依赖。换句话说，科技公司的主导地位虽然在协同效应方面是积极的，但可能源于无法与此类大公司竞争的小型参与者的创新，并很快被这些科技公司接管，从而难以进入不同的创新路径。其次，科学卓越领域往往与这些公司的需求密切相关：数字和算法技术，而对工业或硬件应用的关注较少。总之，美国的关键技术生态系统是成功的，但很狭窄。美国要保持领先地位，除非促进跨行业更广泛的参与，否则保持其研发速度和深度可能还不够。

 与美国形成鲜明对比的是，中国拥有平衡的私营和公共实体组合，但其真正的差异化因素是来自不同行业的截然不同的公司的参与，使生态系统更加多样化并具有不同类型的协同作用。虽然华为在所有三个突破性领域（人工智能、芯片和量子）中占据主导地位，这凸显了其重要性，但在这些领域开展业务的公司类型比美国要多样化得多。半导体领域的创新冠军（TCL科技、长芯存储、长江存储和中芯国际）与华为等电信巨头并存，但突破也来自保险公司平安，该公司在预测性健康分析的人工智能创新方面处于领先地位，将从金融到生物技术的模式应用于全国性的远程医疗。

腾讯和字节跳动等科技平台在视频处理人工智能领域进行了创新，机器人公司 Autel 和优必选也在进行创新，它们开创了工业自动化的量子增强传感器。消费品公司海尔为数据中心的高效冷却做出了贡献。这种多样性——跨越超过 15 个产学界紧密联系的行业，例如通过清华大学的中心——能够扩散到监控、人工智能和电子商务物流等领域。中国的模式通过“小巨人”等产业政策计划激励任何研发强度高的公司（García-Herrero 和 Krystyanczuk，2024）。

中国更加多元化的生态系统与美国有着不同的优势：它将产业政策与市场实验融为一体。公共资金和协调提供了方向，而私营公司则竞相大规模交付实际应用。其结果是一个快速发展的创新基地，将数字技术与制造业联系起来，符合国家优先事项。

 欧洲更依赖公共研究中心，特别是在量子领域，包括CEA（法国）和大学（亚琛工业大学、瓦伦西亚、代尔夫特）在内的机构在量子领域引领了新奇事物，产生了欧盟量子激进新事物的 60%。私营公司的参与比美国和中国更有限，尤其是在人工智能和半导体领域。然而，也有明显的例外，包括爱立信和诺基亚在 5G 计算人工智能方面的表现，以及英飞凌在功率半导体器件领域占中国/欧盟/美国新颖总数的 42.9%（García-Herrero 等人，2025b）。

欧洲还有两个在这三个领域都表现出色的实体：瑞典的爱立信和法国的 CEA（原子能委员会）。虽然性质截然不同（私营电信公司和公共研究中心），但它们有非常重要的共同点：比同行更多的研发支出9 以及与其他研究领导者的广泛合作10。

尽管有这些相对更成功的案例，但现实情况是，欧洲在数字技术方面的突破数量和深度根本少于中国和美国。这可能与缺乏综合基础研究市场以及单一市场的分散有关，这限制了公司以盈利方式将创新商业化的能力。

 4 知识溢出速度：中美快，欧洲慢

虽然争夺新专利的顶级地位很重要，但复制伟大创新理念的能力也很重要。为了评估中国、欧盟和美国如何复制关键技术的突破，García-Herrero 等人（2025b）进行了溢出分析，给欧洲带来了非常悲观的结果。在这种情况下，溢出效应是指新技术或新思想从一个地区传播到另一个地区。它们的计算方法是测量原创的、极其新颖的专利的公布与类似技术在其他地区专利中出现之间的时间滞后。

在分析的三项关键技术中，人工智能传播最快（图 4）。中国在短短六个月内复制了美国或欧盟的新专利。中美双向流动（例如英伟达设计启发华为替代品）非常明显，因为美国也迅速复制了中国专利。在芯片方面，中国在复制美国专利方面的速度大约是人工智能和量子技术的一半。这与大多数美国与半导体相关的出口管制产生了共鸣11。

与此同时，欧盟国家需要 18-24 个月的时间才能复制中国或美国的新奇事物，无论是人工智能、芯片还是量子。有趣的是，欧盟创新者复制中国新专利所需的时间略少于美国新专利，尤其是在人工智能和量子领域。对于芯片，欧盟对美国和中国专利的复制滞后大致相同。

欧洲对美国或中国专利的复制速度要慢得多，这显然是一个问题。在欧盟内部，复制速度也非常缓慢，这一事实进一步加剧了这种情况。换句话说，一个欧盟国家的突破被另一个欧盟国家的创新者复制的平均时间与欧洲创新者复制中国专利所需的时间一样长，甚至更长（美国突破的复制仍然是最慢的）。

这一发现既令人震惊又令人担忧，值得进一步分析其原因。我们对欧洲卓越研究领域的碎片化以及其创新者与美国和中国相比的概况差异的分析提供了一些提示：

1. 欧盟对公共资金的依赖与美国风险投资市场的深度相比，私人投资是美国关键技术最重要的资金来源。

2. 欧盟缺乏现金充裕的科技公司，这些公司可以承担大胆的创新和复制任务。

3. 欧盟的语言和监管复杂性，以及可能过高的数据保护标准。

4. 单一市场的碎片化和创新商业化时的规模困难肯定是相关的（Draghi，2024）。

 5 影响和建议

美国继续在人工智能、半导体和量子计算领域激进的新产品生产方面处于领先地位，这得益于私营科技巨头的集中生态系统，这些巨头在高价值子领域表现出色并促进快速商业化。这种模式支撑了中欧美激进创新的35%至40%，将理论突破转化为万亿美元的产业。

中国已成为强大的第二名竞争者，特别是在半导体制造和特定人工智能应用（例如监控视觉和空中无人机群）方面。这要归功于其混合模型和国家支持的规模，可以快速吸收和适应突破。相比之下，欧盟尽管在量子光子学和可解释人工智能方面拥有优势，但产生的新奇事物比美国或中国少得多，并且在缓慢的溢出效应中苦苦挣扎，限制了其跟上步伐的能力。在某些利基市场，欧洲占据主导地位——例如 ASML 的 EUV 垄断——但创新的碎片化是一个明显的缺点。

如果欧盟不迅速加大力度，在关键技术上进行更多创新，并创建正确的生态系统，以更快地复制突破，这种差距可能会恶化。它还必须扩大创新者的数量。与欧洲相比，中国快速赶上美国的一个重要方面是资金。具有讽刺意味的是，欧盟在基础研究上的支出比中国多——47 美元。2024 年为 50 亿美元，而中国为 347 亿美元（经合组织，2025 年）。然而，中国的基础研究支出增长是欧盟的两倍（超过10%对5%）。换句话说，趋同正在发生得非常迅速。

除此之外，中国还加大了产业政策力度，特别关注关键技术，尤其是半导体。中国对半导体的推动始于中国于 2015 年启动的产业政策总体规划《中国制造 2025》。芯片方面的工业努力由两项主要努力资助，即大基金 I 和大基金 II，筹集了相当于 900 亿美元的资金（García-Herrero 和 Weil，2022 年）。这些努力的成果现在开始受到赞赏。中国在芯片制造方面取得了进步，而设计方面仍然存在挑战。更广泛地说，中国巨大的规模经济有助于使基础研究更容易商业化，除了中国庞大的出口机器外，还有存在大型单一市场的可部署产品。

虽然产业政策是推动中国创新的重要因素，但应避免将中国的成功归因于大额补贴的简单化判断。中国的产业政策在战略上将五年规划中概述的长期目标与灵活的实施机制保持一致，包括通过“小巨人”等计划选择专业公司。这些优先考虑研发强度和部门集中度，以有效地将资源引导到不同的技术中，包括我们分析的关键领域。政策杠杆还包括研发税收减免，并强调中国在目标领域处于领先地位的能力。

鉴于存在明显的制度差异，欧盟不能复制中国的产业政策，而必须在创新方面做更多工作。对欧洲来说，一个重要的教训是，在一个规模和速度决定技术领先地位的世界中，碎片化的卓越存在过时的风险。美国的私人活力和中国国家精心策划的敏捷性与欧洲的监管谨慎形成鲜明对比。如果不进行改革，欧盟将继续向美国和中国让步。通过学习中国的崛起，特别是其补贴的精确性、溢出效率和跨部门的活力，欧盟可以重塑其创新政策。欧盟还需要比美国和中国更关注其市场规模，不仅在商品和服务方面，而且在创新方面。

欧洲应实施多方面的战略，加强基础研究，同时加速传播、整合单一市场和加强商业化联系。除了资金之外，这还需要制度重新设计，有选择地借鉴中国的产业剧本，特别是创新重点，同时保留欧盟开放和可持续的价值观。具体说来：

1. 应建立欧盟范围内的沙盒（或测试环境）以进行专利许可和技术转让。这种专门的监管环境将支持跨境研究合作，并减少官僚障碍，目前欧洲的复制时间是中国的两倍。

2. 欧盟的研究资金（Horizon Europe）可能需要更多地关注关键技术，尤其是部署，通过对私营公司进行原型设计和商业化新产品的直接财政激励——就像中国推动其半导体生态系统的补贴一样。

3. 利用公共采购作为需求产生工具至关重要。通过要求将关键技术纳入公共合同——从公共服务中的人工智能到基础设施中的量子安全通信——欧盟可以创造直接市场，将创新从实验室拉到部署，促进产品扩散和再投资的良性循环，从而维持中国目前相对于欧盟的优势。欧盟 2 万亿欧元的公共采购市场可以通过一项“关键技术授权”来扩大，该授权要求到 2028 年，30% 的合同（例如国防、运输）采用欧盟采购的人工智能或半导体，违规者将受到处罚。

4. 应该在欧盟委员会的领导下建立一个欧盟关键技术观察站，以实时监测全球专利趋势，实现主动的“快速追随者”战略，识别和复制高潜力的新颖性。

5. 最后，欧洲推动增加但也更加一体化的军费开支应该会创造对军民两用技术的需求。

注：原文是英文，中文转帖人删掉本文的一些附表和图片，以及参考文献。