中美人工智能政策、技术与科研对比-基于“政策、技术、科研”三维分析框架

政策建议政策建议—2*2摘要人工智能已成为全球科技竞争的战略制高点，中国、美国在发展路径、制度设计与技术创新方国人工智能行动计划》等最新政策文本，结合2025年以来前沿模型技术突破和斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》数据进行分析。研究表明，中国形成了以产业落地与场景反哺为主导的发展模国和美国之间差距已显著收窄。在此基础上，提出完善中国人工智能治理体系的3方面系统性建议，gence，AI）技术正在引发与蒸汽1.中国科学院大学经济与管理学院，北2.西南财经大学工商管理学院，成都6100743.西南民族大学国家安全学院，成都610041革命，其影响已超越单一产业范和国际秩序。中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议明生产力、实现高质量发展的核心已将AI上升至国家战略高度，但选择了差异化的发展路径。中国方面，国务院于2025年8月印发[1]2027、2030、2035年三阶段目标；2026年3月通过的“十五五”规划（2026—2030年）进一步将“人工智能+”和具身智能列为跨部门国家级战略[2]。美国方面，2025年 1月特朗普总统签署第14179号行政命令[3]，标志着AI政策从“安基金项目：国家自然科学基金重点项目（72231010国家自然科学基金应急管理项目（72541024中华民族语言文字数字化与智能化研究项目（GGT2025ZDWT02）箱：biaoli@引用格式：石勇,李彪,郭琨,等.中美人工智能政策、技术与科研对比——基于“政策、技术、科研”三维分析框架[J].科技导报,2026,44(14):173−181;doi:10.3981/j.issn.1000-7857.2025.12.00136174[4]体政策行动。已有研究主要从3个视角探讨中美AI竞争与合作：一是政策规标准的对比[5−6]；二是技术创新视角，聚焦模型能力、算力基础、开源生态的差异[7]；三是产业应用育等领域的融合模式[8]。然而，现一分析框架的系统性比较；第二，现有比较多以2024年以前数据为基础，而2025年以来前沿模型密中美AI格局演变[9]，以及中国日亿[10]的新现象带来的治理范式差异，以及token经济作为AI商业化核心指标的新针对上述不足，本文重点关—技术—科研”三维分析框架，并将token经济作为新型量化维度纳入其中，系统揭示中美AI发展2025—2026年最新政策文本、前沿模型数据与权威报告，反映AI国人工智能治理体系提供系统性对比分析基于政策文本分析、技术指标评估、科研数据统计三重方法，从政策设计范式、评估标准体系、科研与技术发展水平、技术创新路径、决策支撑机制、token经济格局6个维度，对中美AI发展进行系统比较。1.1政策设计范式：应用落地导向与技术突破导向的战略分野中美AI政策体现了截然不同的设计逻辑。中国政策呈现略愿景与阶段目标”的纵向规划特征。《意见》[1]采用典型的五年规划思维，设定2027、2030、2035年3个时间节点的递进目标：到2027年实现AI与6大重点领域深度融合、智能终端普及率超70%；到2030年智能经济成为重要增长极；到2035年全面步入智能经济和智能社会新阶段。2026年3月通过的“十五五”规划进一步将“人工智能+”行动提升为跨部门国家战略，并将“具身智能”列为与集成电路、生物制造、商业航天并列的新兴产业赛道之一[2,11]。工业和信息化部同步于2025年 12月成立具身智能和人形机器人标准化技术委员会，并于2026年3月发布首个覆盖人形机器人全生命周期的国家标准体系[11]。美国政策则体现“AGI技术[4]按 AI基础设施、推动AI国际合作”3大支柱，部署了90余项具体政策行动。该计划预计到2035年数据中心电力需求将从2024年的4GW增至123GW（增长30倍为此配套了简化联邦土地审批、加快输电线路建设、推动核能小型反应堆商业化等机制创新。2025年11月，白宫管理和预算办公室（OfficeofManagementand录，要求联邦机构在2026年3月 11日前修订AI采购程序[12]。此外，美中经济安全审查委员会（US−ChinaEconomicandSecurityReviewCommission，USCC）在2024年11月年度报告中，将“建立曼哈顿计划式AGI研发项目”列为对国会的首要政策建议[13]，进一步体现了美国AGI战略的国家安全导向。中国和美国政策框架关键维度对比如表1所示。政策设计差异的根源在于战略目标的本质分野。中国已在多领域实现AI深度应用：据工业和信息化部2026年3月数据，20251.2万亿元人民币（约1739亿美元AI相关企业超过6200家，超过30%规模以上制造业企业已采用AI技术，中国企业发布了超过300款人形机器人产品，并在全球1[14]。这些数据充分体现了“场景表1中美AI政策框架关键维度对比对比维度美国战略取向规划方式纵向规划：2027/2030/2035三阶段递进目标横向执行：90余项具体政策行动清单核心文件核心关键词场景融合、开源生态、具身智能、数据要素加速创新、基础设施、国际领导、AGI关键量化目标2027年智能终端普及率>70%；2030年>90%2035年数据中心电力123GW（2024年的30倍）专家参与机制侧重人才培养体系建设，未明确首席AI官制度首席AI官委员会（CAIOC各机构须设CAIO监管创新机制AI监管沙盒、AI−ISAC威胁共享、OMB采购规则新纳入战略议题具身智能列为新兴赛道；AGI首次写入五年规划则将AGI研发作为战略核心：OpenAI首席执行官SamAltman多次公开表达对近期实现AGI的信心，Anthropic首席执行官DarioAmodei预计AGI可能在未来数年内实现。这种战略分野反映了两国的AI发展哲学：中国追求“用的AI”，强调技术对经济社会的实际改造能力；美国追求“强大的AI”，强调技术的认知边界突破和未来控制力。值得关注的是，中国“十五五”规划以“探索通用人工智能发展路径”的表述[15]，首次将AGI正式纳入国家政策议程，显示出应用导向与前沿探索并重的战略调整。1.2评估标准体系：定性表述与量化评估的测度差距中美AI政策在评估体系设计上存在显著差距。中国AI政策设经济社会效益的测度方面多采用定性表述。《意见》[1]明确提出智能终端普及率的量化指标（2027年超70%、2030年超90%但在为经济发展的重要增长极”等表率等可用于跨国比较的精确指标。“十五五”规划虽对AI核心家AI数据语料、多模态模型推进考核指标仍待进一步细化[15]。美国AI政策注重建立可测制。《行动计划》[4]提出由国家标准与技术研究院（NationalInstitute业等特定领域建立AI生产力测量框架，包括任务完成时间、错误CaseInventoryOMB定期开展体系的差异会直接影响政策执行效果：缺乏量化指标，政策评标的微观数据，难以在中美AI竞合的动态格局中精准判断政策1.3科研与技术发展水平：数量领先与质量追赶的动态演进AI科研与技术产出是政策实施效果和技术竞争力的直接体现。从论文产出、人才储备与模型性能3个维度，系统分析中美AI科研实力的动态演变。1）论文产出与专利申请：数量优势确立但影响力差距犹存。根据斯坦福大学《2026年人工智量上已建立明显优势：2024年中国AI论文引用份额达20.6%，超占2023年全球AI专利申请量的table）的前沿AI模型，中国发布织投资和技术促进办公室与东壁[16]动驾驶等应用导向领域表现突出，但在智能算法、边缘计算等基础性新兴方向起步相对较晚。2）人才储备：规模扩张与结176年人工智能指数报告》[9]显示，进内降幅达80%。胡佛战争、革命与和平研究所2025年4月发布的研究[17]对DeepSeek的5篇基础性论文的223名作者进行分析发现：任职，仅15名在美国机构任职；在49名有美国求学经历的研究人即返回中国。该报告指出，Deep-Seek现象反映出“美国在AI人才外，DigiChina2025年研究分析也指出，中国AI人才呈现“重应用盾在长远发展中仍须破解。3）前沿模型性能：中美差距12月至2026年4月，中美AI技术竞争进入白热化阶段。根据斯坦福大学《2026年人工智能指数[9]，中美顶级模型在LMSysArena基准测试的Elo得分差距从2023年5月的17.5~31.6个百2.7%：Anthropic的ClaudeOpus4.6得分1503分，字节跳动Dola−Seed−2.0−Preview得分差距仅39分。报告还指出，2025年2月DeepSeek−R1曾短暂追平美国顶级模型，中美模型在2025—在MMLU、MATH、HumanEval差距已进入单次模型发布即可反转的近距离阶段。这一数据反映出：美国在私人AI投资和前沿模型数量上仍具优势（2025年美国私人AI投资为中国的约23倍[9]落地等综合要素的竞争。中美代表性前沿AI模型性能与特征对比见表2[9,18−20]。1.4技术创新路径：应用场景驱动与通用智能探索的路径分野在前述数量、质量指标基础上，进一步分析中美AI技术创新的路径差异。中国以“应用场景1）整体技术竞争格局：从参数竞赛到能力竞赛的范式转变。AI技术竞争正在经历从参数规模竞赛到综合能力竞赛的范式转变。2024年以来，技术创新重心2024年8月2025年2月2025年8月2026年3月图1中美顶级AI模型性能收敛态势（2023—2026年）表2中美代表性前沿AI模型性能与特征对比（2026年3月）模型开发机构/国家ArenaElo上下文窗口核心特点Dola−Seed−2.0−Preview字节跳动/中国20万tokens中国最强模型；多模态见长智谱AI/中国12.8万tokens中国最佳开源模型；国产芯片训练深度求索/中国约142412.8万tokensDSA稀疏注意力；成本革命代表ClaudeOpus4.6Anthropic/美国100万tokensGemini3.0ProGoogle/美国约1494100万+tokens原生多模态；DeepThink推理模式OpenAIo3系列OpenAI/美国约148120万tokens推理合成引擎；ARC−AGI测试领先注：资料来源于斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》[9]；LMSysChatbotArena排行榜（2026年3月各厂商技术报告[18−20]。体、RAG、多模态融合）[7]。斯坦福大学《2026年人工智能指数报[9]指出benchVerified编程基准上的表现1年内从60%跃升至接近80%~94%，在Humanity'sLastE的得分也从2025年初的8.8%提升至2026年3月的50%以上。截至2025年底，中国在制造业建成域的深度应用持续推动技术迭代。2）中国技术代表：DeepSeekDeepSeek模型采取“快速迭代+技术开源+成本优化”的差异化竞争Exp实验版，首次引入DeepSeek推理的计算资源消耗[18]；2025年12月1日，V3.2正式版和V3.2−Speciale发布，在公开推理测试中ciale在IMO2025、CMO2025、ICPCWorldFinals2025、IOI2025四项顶级竞赛中获得金牌级成绩[18−19]。V3.2−Exp发布时同步将应用程序接口（applicationpro-soft宣布将DeepSeek−V3.2集成到Foundry平台[21]，标志中国开源模型首次进入美国主流云服务生态。据USCC2026年3月报告[22]，2022—2025年中国开源模型数量源模型数量首次超过闭源模型。3）美国技术代表：ClaudeOpus4.6、Gemini3.0Pro与Open-AIo3的通用智能探索。Anthro-pic的ClaudeOpus4.6于2026年3月以1503Elo登顶LMSysArena排行榜[9]tokens上下文窗口。Google公司于2025年11月发布Gemini3.0Pro，采用原生多模态架构、支持长上下文、具备DeepThink推理AI的o3模型则代表了AGI探索的另一条路径，通过推理合成引擎在ARC−AGI等基准测试中展现了较强能力[9]。总体来看，美国模型凭借闭源生态的平台整合优势在Arena顶级排名中占据主导，形成了与中国低成本开源路径的显4）技术路径对比：互补性竞争与战略分化风险。中美技术路径分化带来三重深层影响：第一，技术标准竞争的实质是发展模式之争。中国主张“以应用促创新、主张“先突破再应用”的线性逻化和安全风险。USCC在2024年11月年度报告中明确将AGI研发其列为对国会的首要政策建议[13]。第三，发展路径分化可能导致全球AI生态撕裂。卡内基国际和平 （十字路口时代DeepSeek的突破使中国在AI治理中获得了更大术标准、全球市场等方面的竞争1.5决策支撑机制：人才培养与专家参与的制度化差距中美AI政策在决策支撑机制上存在显著差距。中国AI政策强调人才培养体系建设[1]，提出“健全人才培养体系”“强化AI+教育”“推动新工科建设”“深化产教融合”等举措。然而，政策文件中未明确提出将AI技术专家纳入政策制定核心决策层的制度性安排。美国AI政策强调技术专家在建议设立首席AI官委员会（Chief各联邦机构指定首席AI官（ChiefAIOfficer并明确规定“各机构的首席AI官应具备AI技术背景了技术专家能实质性参与政策设向赋能。这种制度化差距对决策科学化具有重要影响：当AI技术快速迭代（如从GPT−4到ClaudeOpus4.6仅2年时间技术专家深度参与决策能够显著提升政策竞争中的成本革命与规模爆发Token作为大语言模型处理信息的最小单位，正在成为AI时代继算力、数据、模型之后的第4类核心要素。中国国家数据局局长刘烈宏在2026年3月中国发展高层论坛上明确指出：“Token178接技术供给与商业需求的结算单[10]。Token经济已成为衡量AI商业化深度与产业成熟度的关键中美对比分析。千倍增长并在全球模型调用中反超美国。据中国国家数据局披露[10]2024年初的1000亿增至2025年底的100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，2年间实现逾千动公司的Doubao模型通过火山引擎平台的日token消耗达120[19]。这一增长技术兴起使单次任务token消耗中国以DeepSeek为代表的开源模板塌陷”。据行业追踪数据[27−28]，DeepSeekV3.2当前定价为每百万输入token0.28美元、每百万输[10][24]图2中国日均AItoken消耗量变化（2024年1月—2026年3月）折扣后输入成本可低至0.028美元/百万token。与OpenAIGPT−5.4比，DeepSeekV3.2输入价格便宜约9倍、输出便宜约24倍；与ClaudeOpus4.6（输入5美元、输各主要LLMAPI的代表性定价汇总见表3。转变。Token经济揭示了中美AI竞争的深层变化。第一，AI价值评估从模型参数转向token流量，大厂资本开支竞相向token服务基础设施倾斜[26]。第二，token成为中国AI出海的新业态。“低价开源+高调用量”策略使中国模型在发展中国家获得规模优势。据RAND公司2026年1月研究[29]，2025年初DeepSeekR1发布后，中国模型在全球LLM网站访问量中的份额从3%跃升至13%，仅用2个月实现460%增长，在30多个国家渗透率超过10%。但研究同时指出，美国模型凭借先发优势仍占据全球LLM访问量的约93%。第三，中国AI企业商业化表3代表性LLMAPItoken定价对比（202模型输入定价/输出定价/相对DeepSeekV3.2倍数（输入/输出）Gemini2.5Flash−Lite美国0.1000.400.36x/0.95xDeepSeekV3.20.2800.420.0280.420.1x/1xGPT−5Nano美国0.0500.400.18x/0.95xGPT−5.4美国2.5008.9x/23.8xClaudeSonnet4.6美国3.00010.7x/35.7xClaudeOpus4.6美国5.00025.0017.9x/59.5x注：资料来源于各厂商API官方定价页面（2026年4月TLDL平台LLMAPI定价追踪报告[27]。压力依然突出[26]，token规模扩张与盈利模式构建仍存在显著张力，“用最少token解决最关键业务问2结论与政策建议2.1主要结论本文基于“政策—技术—科研”三维分析框架，结合token经深入实施“人工智能+”行动的意[1][2]与美国术突破[9，18−19]与斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》[9]等权威数研究主要发现可概括为3点。第一，政策设计方面，中国体现向阶段规划为主要特征，“十五五”规划进一步确立了具身智能等新兴赛道战略地位，但在量化评估体系、专家决策参与机制方面仍有完善空间；美国展现出“AGI技政策行动和首席AI官制度保障执行效率，并将AGI研发与国家安全深度绑定。第二，技术与科研方面，中美模型性能差距已大幅收窄至个位数百分点[9]，前沿竞争已进入单次模型发布即可反转的近距离阶段；但美国在私人投资、前沿模型产出、技术商业化率等方面的优势仍将在较长时期内延续。第三，token经济方面，中国凭借“低价+开源+场景”组合形成了新token消耗量实现千倍增长并在全球开源模型调用份额中与美国形成持续竞争格局，但中国AI企业的盈利模式与规模扩张之间的张力仍待破解。2.2政策建议定、评估闭环”的可执行政策机制。第一，建立政策目标的层级分解和责任锚定机制。建议将《意目标分解为可量化、可考核的部门目标和地方目标。由国家发展改革委牵头，会同工业和信息化部、科技部、教育部等部门，制定《“人工智能+”行动目标分解方案》，明确各部门、各地区的具体任务、时间节点、考核指标。统化机制。借鉴美国清除繁文缛节做法[4]，由国务院办公厅牵头，与触发式监管理念[2,15]，实施AI发展的法律法规。估和纠偏机制。建议由国家统计的进展情况。2）建立“技术—经济—社会—token”四维量化评估体系。第一，构建AI发展的综合评估指标体系。建议参考美国NIST做法[4]，由国家市场监督管理总局（标准（公众信任、伦理合规、安全事件并新增token维度（日均token消耗、跨境token调用量、token−GDP弹性）。第二，建立AI经济核算的统计制度。建议由国家统计局牵头，研究制定《人工智能经济核算方法》，在工业和信息化部2025年 1.2万亿元核心AI产业规模基础上[14]，进一步细化产业链各环节分类统计。参照国家数据局对 token消耗量的公开披露机制[10]，建立月度/季度token经济数据发布制度。第三，建立AI发展的国际对盟等AI强国的差距和优势[9,23]。3）建立技术专家深度参与决立国家层面的AI技术委员会。建议在国务院设立“国家人工智能机制[4]，委员会主任由国务院分管副总理担任，委员包括顶尖AI科第二，建立部门和地方的AI技术顾问制度。建议在各部委和省级政府设立“AI技术顾问”岗位，由具有AI技术背景的专家担的激励机制。建议在国家科技奖180士评选、人才计划评审中，将AI政策咨询和社会服务作为重要考4）加强AGI与具身智能前瞻布局，培育token经济新增长点。面向AGI已进入实质性突破阶段的新形势，中国应在保持“人工智沿技术布局和token经济生态建索通用人工智能发展路径”的战略部署[15]，设立国家AGI研究计划，聚焦认知智能、具身智能、世界模型等前沿方向2）建立“应用牵“场景—数据—算法—场景”的正向循环，充分发挥中国在具身智能和智能工厂领域的规模化优势[11,14]；（3）制定token经济国家战略，支持开源模型出海、token跨境结产业转化为中国AI的战略性出口4）加大对中小企业AI应用扶持力度，利用DeepSeek等开源生态的成本革命优势，扩大AI的普惠性覆盖5）在国际AI治理中国方案[5]，推动构建公平合理的全球AI治理秩序，避免AGI竞赛演化为新的军备竞赛。人工智能正在重塑全球经济社会发展格局，中美两国在AI领域的竞合关系深刻影响着世界科技发展方向和国际秩序演进。面向未来，中国应在保持战略定力、际先进经验[9,23,29]，着力构建可执行的政策落地机制、建立四维量化评估体系、完善专家参与的决策支撑机制，并加强AGI与tokenAI竞合中赢得主动。[1]关于深入实施"人工智能+"行动的意见(国发〔2025〕11号)[EB/OL].[2025−08−26]./gong-bao/2025/issue_12266/202509/con-tent_7039598.html.[2]中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要[EB/OL].[2026−03−01]./yaowen/liebiao/202603/content_7062633.htm.[3]Executiveorder14179:RemovingbarrierstoAmericanleadershipinartificialintelligence[EB/OL].[2025−01−23]./presidential-actions/2025/01/remov-ing-barriers-to-american-leadership-ni-artificial-intelligence/.[4]Winningtherace:America'sAIactionplan[R].Washington,D.C.:TheWhiteHouse,2025.标、挑战与中国方案[J].当代世界,2024(5):25−31.[6]人工智能法律政策图景研究报告[R].北京:中国信息通信研究院,2025.[7]RaschkaS.AtechnicaltouroftheDeepSeekmodelsfromV3toV3.2[EB/OL].[2025−12−02].https://maga-/p/techni-cal-deepseek.[8]中国人工智能应用发展报告(2025)[R].北京:中央广播电视总台,阿里云研究院,2025.[9]StanfordUniversityHAI.The2026AIIndexReport[R].Stanford:Stan-fordInstituteforHuman−CenteredArtificialIntelligence,2026.[10]深化数据赋能人工智能发展,加快03−23]./sjj/jgsz/jld/llh/llhldhd/0323/20260323202204680553721_pc.html.[11]SchellO.China'snewfive-yearplanprioritizesrobotics.Theworldshou-ldpayattention[EB/OL].[2026−03−14].https://diplomatico.news/articl-es/2026-03-13-china-s-new-five-year-plan-prioritizes-robotics-the-world-should-pay-attention.[12]WhiteHouseAIactionplan:Policyprogress&policychangessinceJuly[EB/OL].[2026−01−02].https:///articles/white-house-ai-plan-policy-update.[13]US−ChinaEconomicandSecurityReviewCommission.2024annualreporttocongress:Keyrecommen-dationsincludingaManhattanpro-ject−likeprogramforAGI[R].Wash-ington,D.C.:USCC,2024.[14]李乐成.2025年中国核心AI产业规模突破1.2万亿元[EB/OL].[2026−03−06]./politi-cs/20260305/e8d78b5a77c844da984d5ec442dbfa9f/c.html.[15]Forum:TechnologyinChina's15thfive−yearplan[EB/OL].[2026−04−05]./work/forum-technology-in-chinas-15th-five-year-plan/.[16]全球人工智能科研态势报告(2015—2024)[R].北京:联合国工业发展组织投资和技术促进办公室,2025.[17]ZegartA,JohnstonE.AdeeppeekintoDeepSeekAI'stalentandimpli-cationsforUSinnovation[EB/OL].[2025−04−21].https://www.hoover.org/research/deep-peek-deepseek-ais-talent-and-implications-us-inno-vation.[18]DeepSeek−V3.2−Exp:Boostinglo-ng−contextefficiencywithDeep-Seeksparseattention[EB/OL].[2025−12−01].https://api-docs.deepseek.com/news/news250929.[19]全球AI大模型Token调用量最新排名:DeepSeekV3.2居第二[EB/OL].[2026−04−05].https://www.nbd.co/articles/2026−04−20/4346395.html.[20]AneweraofintelligencewithGemini3[EB/OL].[2025−11−18].https://blog.google/intl/en-mena/product-updates/explore-get-answers/gemini-3-launches-in-mena/.[21]IntroducingDeepSeek−V3.2andDeepSeek−V3.2−specialeinmicro-softfoundry[EB/OL].[2025−12−15].https://techcommunity.micro-/sjj/swdt/mtsy/0416/20260416142716686596283_pc.html.[25]140trilliontokensaDay:Theecon-omyChinaisbuildingaroundAI[EB/OL].[2026−04−06].https://he-/p/china-token-economy-140-trillion.[26]China'sAIboom:BlazingIPOs,anAIagentcraze,andanew/sjj/swdt/mtsy/0416/20260416142716686596283_pc.html.[25]140trilliontokensaDay:Theecon-omyChinaisbuildingaroundAI[EB/OL].[2026−04−06].https://he-/p/china-token-economy-140-trillion.[26]China'sAIboom:BlazingIPOs,anAIagentcraze,andanew'tokeneconomy'[EB/OL].[2026−04−12]./2026/04/12/china-token-economy-ai-boom-big-tech-startups/.[27]LLMAPIpricing2026—compareGPT−5,Claude4,Gemini2.5,Deep-Seekcosts[EB/OL].[2026−04−06].https://www.tldl.io/resources/llm-api-pricing-2026.[28]DeepSeek−V3.2−ExpreleaseNoteandAPIpricingupdate[EB/OL].[2025−09−29].https://api-docs.deep-/updates.[29]FishbeinB.US−ChinaCompetitionforAImarkets[R].SantaMonica:RANDCorporation,2026.[30]HowChinaovertooktheUSinAI[2026−04−06].https://www.ceibs.edu/new-papers-columns/28826.[22]Twoloops:HowChina'sopenAIstrategyreinforcesitsindustrialdomi-nance[R].Washington,D.C.:USCC,2026.[23]SingerS.China'sAIpolicyatthecrossroads:BalancingdevelopmentandcontrolintheDeepSeekEra[R].Washington,D.C.:CarnegieEndow-mentforInternationalPeace,2025.[24]一季度国民经济运行情况新闻发布会:日均Token使用量突破140万亿[EB/OL].[2026−04−17].https://ChinaandtheUnitedStates:Basedonathree_dimensionalanalyticalSHIYong1,LIBiao2*,GUOKun1,ERGUDaji3,KOUGang21.SchoolofEconomicsandManagement,UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China2.SchoolofBusinessAdministration,SouthwesternUniversityofFinanceandEconomics,Chengdu610074,China3.SchoolofNationalSecurity,SouthwestMinzuUniversity,Chengdu610041,ChinaAbstractArtificialintelligencehasbecomeastrategiccommandingheightinglobaltechnologicalcompetition,withChinaandtheUnitedStatesexhibitingsignificantdifferencesindevelopmentpathways,institutionaldesign,andtechnologicalinnovation.Thispaperconstructsathree−dimensionalanalyticalframeworkof"policy,technology,andscientificresearch"tosystematicallycomparethesimilaritiesanddifferencesinAIdevelopmen