一、调研基本概况
本次调研源自美国兰德公司2026年8月17日发布的《美国与中国的人工智能发展：来自AI开发企业新数据集的证据》重磅报告，是覆盖中美AI产业核心主体的系统性对比研究。调研团队历经多轮筛选，从26629个候选实体中，最终确定1181家有效AI开发企业样本，其中美国企业743家、中国企业438家，样本均为具备自主AI模型研发、训练、落地能力的商业主体，剔除了单纯算力供给、系统集成等下游配套企业，数据专业性与行业参考性极强。
调研数据采集周期为2026年1-2月，通过大模型智能检索+人工盲评双重校验，核心变量数据一致率超90%，重点对比中美AI企业的商业定位、技术架构、应用场景、产品形态四大核心维度，精准揭示两国AI产业差异化发展路径，也成为美方担忧中国AI物理世界布局的核心数据依据。
二、中美AI产业共性特征
调研显示，中美AI产业在底层技术框架、企业商业模式上存在高度共性，并未出现根本性技术代差。
底层架构层面，两国主流AI模型均以Transformer架构为绝对核心，卷积神经网络、扩散模型等辅助架构占比基本持平，无明显技术路线分化。企业结构层面，两国仅约19%-20%的企业专注基础大模型研发，超八成企业聚焦垂直场景应用型开发，并非单纯追逐前沿模型参数竞赛。商业模式上，中美均以AI垂直产品落地为核心，10%左右企业提供模型接口服务，整体产业商业化逻辑趋于一致。
三、核心差异：中美AI发展路径分野
本次调研最核心的发现是，中美AI产业已形成“美国重软件、中国重实体”的鲜明分化格局，核心差异集中在应用场景、产品形态、技术落地逻辑三大维度，也是中国AI物理世界布局的核心体现。
（一）应用场景：中国深耕实体产业，美国聚焦知识服务
中国AI企业深度扎根实体经济核心领域，与物理世界产业场景深度绑定：制造业布局占比30%、交通领域26%、能源领域12%，三大实体赛道占比远超美国，形成“AI赋能工业生产、交通运维、能源调度”的落地体系。
美国AI企业则集中于轻量化知识服务领域，医疗保健与生命科学占比28%、科学研究10%、网络安全7%，更多聚焦软件服务、科研创新、数字医疗等虚拟、知识型场景，与实体硬件、工业生产结合度较低。
（二）产品形态：中国软硬件融合，美国纯软件主导
产品载体的差异最为直观。美国61%的AI企业仅提供纯软件产品，无硬件落地载体；而中国纯软件AI企业仅占26%，超七成企业实现软硬件协同落地。
在物理智能载体领域，中国优势尤为突出：人形机器人企业占比12%（美国仅2%）、地面四足机器人24%（美国16%）、自动驾驶落地企业14%（美国7%）。中国AI不再局限于数字屏幕与虚拟场景，而是通过机器人、自动驾驶设备、工业智能终端等载体，直接切入真实物理生产生活场景。
（三）技术落地：中国主攻物理控制，美国侧重软件优化
两国强化学习应用呈现“同分异构”的差异化特征，核心技术服务目标完全不同。美国企业的强化学习多用于大模型人类反馈对齐（RLHF），核心是优化软件交互体验、提升模型语言逻辑；中国企业的强化学习集中应用于机器人运动控制、自动驾驶决策、工业自动化调度，核心是解决AI在物理世界的行动、适配、操控问题。
同时，中国企业36%采用3D空间数据、29%应用物联网传感器数据，远超美国同行，这类物理空间数据的规模化积累，持续反哺AI模型迭代，形成“物理场景落地-数据采集-模型优化-场景升级”的闭环生态。
四、美方核心担忧：中国AI物理布局的战略价值
美智库基于上述数据明确提出警示，认为全球AI竞争已从“软件模型性能比拼”进入物理场景落地竞争下半场，中国的差异化布局正在形成美国难以复刻的战略优势，核心担忧集中三点。
（一）物理场景构建独特数据与工程壁垒
美方指出，美国AI产业依赖纯软件迭代，数据来源单一、场景虚拟，模型优化局限于数字层面；而中国依托庞大的制造业、交通、能源实体产业，让AI持续在真实、复杂的物理环境中迭代，积累海量稀缺的物理空间数据、工业运维数据、动态场景数据。这类数据无法通过虚拟训练生成，是通用人工智能中“具身智能”的核心训练资源，长期将形成难以超越的工程经验与数据壁垒。
（二）软硬件闭环形成产业自主优势
中国AI与实体产业的深度绑定，构建了完整的产业闭环：上游开源模型低成本迭代（中国开源模型全球调用份额从2024年末近乎零占比，升至2026年与美国持平），中游机器人、自动驾驶、工业智能终端规模化落地，下游实体场景持续反哺技术优化。即便在算力、高端芯片存在外部约束的情况下，中国仍可依托场景优势实现AI技术持续迭代，摆脱单一依赖软件算力竞赛的被动局面。
（三）抢占下一代AI竞争核心赛道
行业共识表明，具身智能、世界模型、物理环境自适应学习是下一代通用人工智能的核心突破口。美国智库判断，美国AI产业过度集中于软件领域，在物理智能落地、软硬件协同工程化能力上存在明显短板；而中国提前布局物理世界AI场景，在机器人、工业自动化、交通智能体等领域的规模化落地，恰好契合下一代AI发展趋势，有望在新一轮AI产业变革中抢占先发优势，颠覆当前美国主导的软件AI霸权格局。
五、调研总结与客观研判
本次1181家中美企业调研清晰印证，中美AI并非简单的“强弱差距”，而是发展路径的结构性分野。美国立足技术基础优势，深耕数字软件AI，追求模型智能化、精细化；中国依托完整工业体系和海量实体场景，深耕物理落地AI，追求技术实用化、工程化。
美方的担忧本质上是对自身AI发展路径局限性的焦虑：单纯的软件迭代已接近瓶颈，而中国“AI+实体产业”的融合模式，开辟了全新的技术进化路径，让AI从“数字智能”走向“实体智能”，具备更强的产业落地价值、技术迭代韧性和长期战略潜力。但同时需客观看到，中国在基础模型底层创新、高端算法理论、核心算力硬件上仍存在短板，物理AI优势的持续巩固仍需长期技术深耕。
