尤其是中国在人工智能领域的工作处于领先地位。就人工智能领域的科学论文总数而言，中国早已超越美国。从2012年到2021年中国科学家撰写了24万篇论文，而美国科学家只有15万篇。然而，直到最近美国还是科学出版物被引用的领先者。不过，2020 年斯坦福大学的一项研究显示，中国在 AI 方面的工作占所有引用论文的 20.7%，而美国的论文占 19.8%。中国专家在国际行业会议上的参与度有所增加。例如，在 2019 年机器学习和神经计算国际会议上的演讲总数中，中国科学家占的数量最多（29%）。美国人排在第二位（20%）。
中国将人工智能视为具有重要战略意义的研究领域。2017年发布了至2030年的新一代人工智能发展规划。按照这一规划，届时中国将成为世界人工智能领域的主要创新中心。基础产业应积累1500亿美元，相关产业——1.5万亿美元。这份政策性文件得到了中央政府、各部委随后更具体的相应补充。其中，根据人工智能发展三年行动计划，要带动智能汽车、智能机器人和无人机、人脸识别系统、语音、医学影像机器分析等智能产品的发展。
在人工智能领域，中国不仅在理论研究领域，而且在实践方面，也取得了成功。例如，杭州早在2016年就与阿里巴巴合作开发了城市大脑系统，可以自动调节交通信号灯的运行、公共交通的数量等。由于在城市中引入了自动化“智能”系统，可以将平均交通速度提高 15%。随后许多中国城市开始使用“智能传感器”和人工智能算法来优化城市经济。例如，由于使用了配备人脸识别系统的摄像头的视频分析系统以及各种传感器，包括采集能源消耗数据的传感器，相关部门能够监控居民对隔离措施的遵守情况。中国人工智能算法也能帮助分析海量数据形成“健康码”。所有这些都为抗击 COVID-19 大流行的蔓延做出了自己的贡献。一些中国公司，如科大讯飞，已经连续10多年走在国际语音识别算法大赛的前列。中国资深互联网观察家刘兴亮在接受卫星通讯社采访时指出，这一切都是中国科学家多年努力的结果。
他说：“我认为，这与我国多年来在人工智能领域的积淀和研究密不可分。实际上中国在人工智能的很多领域起步时间都很早，尤其是在应用层面基本上中国应该是领先全世界的，甚至是领先美国。我们不仅在应用实践方面走得很早，而且走得速度也很快。所以中国学者的论文数量被大量引用，一点都不令人感到意外。”
实际上这个原则在实践中已经得到证明。在需要数据的地方，中国正处于领先地位。例如，自然语言处理算法“悟道”2.0的中文模型在参数数量上比去年被认为是世界最先进的美国OpenAi的GPT-3模型高十倍。就读于清华大学的中国第一个机器人学生华智冰，就是在“无道”2.0平台上学习和操作。虽然华智冰仅有六岁孩子的认知能力，但正如开发者所承诺的那样，一年后这个学生将能“聪明”到少女的水平。
美国仍然在基础研究方面处于领先地位。例如，世界各地的开发者使用的开源机器学习平台都由美国谷歌、Facebook 等公司开发。美国公司也在开发执行复杂计算所需的芯片。刘兴亮专家深信，如果将两国的力量结合起来，可以显著加快人工智能领域的进步。
他说：“我还是希望大家保持你追我赶、齐头并进的状态，不要出现两极分化。因为世界发展的潮流趋势仍然是合作和全球化，各国间还是应该通力协作，实现你中有我我中有你的共同前景。实际上无论政治关系如何变化，中美两国在人工智能领域一直进行着很多的合作，包括中国的很多大型公司在硅谷甚至美国各地都有实验室或研究机构。可以说过去两国间的合作是很多的，只是现在的政治局势给这种合作带来了一些不确定性。不过从长远发展角度来看，我认为未来合作仍然是国家间的主题。”
然而人工智能领域也受到了政治的干预。中国在人工智能方面的进步让感到华盛顿恐慌。今年春天提交给美国总统和国会的人工智能国家安全委员会的专家报告称，美国必须加大对人工智能的投资，否则将在与中国的竞争中失败。贯穿整个报告的红线就是人工智能技术与军工复合体之间的关系。报告指出，几十年来一直依赖于“重型”军事装备——军舰、航空母舰等的发展的美国，在人工智能技术的军事应用方面已经落后于中国。报告作者警告说，机会目前还没有错过，但如果这种情况继续下去，中国凭借其无人机，在群体智能的基础上，将能在潜在的军事冲突中战胜美国，尽管美国拥有强大的舰队。为防止中国技术能力快速发展，并至少在未来两代保持美国在芯片领域的领先地位，建议继续推行断供中国最新一代芯片生产设备的政策，并严格监控对中国的其他高科技供应。
就中国而言，也没有放弃美国人强加给它的游戏。北京深知自身竞争优势——大数据的重要性，正在加强对其流通的控制。例如，最近的法律，包括数据安全，严重限制了它们的跨境交易。顺便说一下，中国监管部门对在纽约上市的滴滴的指控，恰恰与用户数据的安全问题有关。中国政府明确表示，数据正在成为国家财富，成为一种新的生产要素，因此只有经过政府的彻底审核和批准，才能与外国合作伙伴交换数据。可见，就目前看来，人工智能系统发展的两极分化不可避免。唯一的问题是将用多长时间来表明，为创建完美的、更重要的安全人工智能系统，需要所有主要参与者进行密切的科学互动，并制定统一的国际规范来管理人工智能在现实生活中的应用。