對于美國加大對人工智能軍事能力的投資，以及與中國合作避免人工智能軍備競賽的危險，美國人的支持褒貶不一。向受訪者提供有關中美AI軍備競賽風險的信息，略微降低了對美國在人工智能軍事能力方面投入更多資金的支持。提供親民主義信息或關于人工智能對人類的威脅的信息未能影響美國人的政策偏好。

　　美國人對發展高水平機器智能的支持力度較弱:31%的美國人支持，27%的人反對。準確是人工智能各個領域發展的最重要目標。當前人工智能領域往往卡在某個數字上難以逾越，例如，自然語言識別的準確率維持在百分之九十幾上難以突破;計算機視覺識別特定物體的準確率還達不到90%，而且還會因為未知的原因出現難以理解的錯誤。

　　更多的美國人認為高水平的機器智能是有害的，而不是對人類有益的。22%的人認為這項技術“總的來說很糟糕”，12%的人認為它“非常糟糕”，可能導致人類滅絕。盡管如此，仍有21%的人認為“總的來說是好的”，5%的人認為“非常好”。

　　3、反思中美人工智能的差距

　　我國人工智能雖然起步較晚，但在國家多項政策和科研基金的支持與鼓勵下，最近幾年發展勢頭迅猛。在語音識別、視覺識別、機器翻譯、中文信息處理等技術方面處于世界領先地位。

　　智能芯片技術也實現了突破。中科院計算所發布了全球首款深度學習專用處理器，清華大學研制出可重構神經網絡的計算芯片，比現有的GPU效能提升了3個數量級。

　　但中國人工智能整體水平與美國相比仍有差距。盡管我國在一些人工智能關鍵技術尤其是核心算法方面與美國水平相當，但我國人工智能整體發展水平與美國相比仍有較大差距，比如在高精尖零部件、技術工業、工業設計、大型智能系統、大規模應用系統以及基礎平臺等方面。

　　在產業應用方面，人工智能技術成果雖然已經在我國越來越多的領域應用，但也存在一些問題。

　　比如，除少數垂直領域憑借多年大數據積累和業務流程優化經驗，催生出營銷、風控、智能投顧、安防等人工智能技術可直接落地的應用場景外，大多數傳統行業的業務需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小差距。

　　面向普通消費者的移動互聯網應用與人工智能技術之間的結合尚處在探索階段。

　　在人工智能生態系統方面，美國也更為完善和活躍，創業公司數量遠超中國。而且由研究機構、大學及私營企業共同組成的生態系統龐大、創新且多元。

　　美國在人工智能布局均衡且在算法、芯片等產業核心領域積累了強大的技術優勢。AI和云計算等領域類似，同樣需要基礎層、技術層和應用層幾個方面的支持。

　　而國內在芯片、自然語言處理、計算機視覺和圖像等領域積累尚不足，直接對AI應用也帶來一定影響。

　　最后，由于AI人才的缺乏，也導致國內在吸引人才和基礎研究等方面需要下狠功夫。

　　美國對于科技基礎研究極為發達，扎實的人才培養體系為產業不斷輸送優秀AI人才，這目前則是國內一大軟肋。