我们有点跑题了。尽管工业领域的国家计划有很多优势，但卡特不认为它是一种理想的体制，并且认为没有必要模仿中国的做法。因为后者可能严重扭曲资金分配，导致开支效率低下。我们以合肥量子计算中心为例。中国一些科学家抱怨，由于这个中心，许多方向失去了拨款。如果项目名称中没有“量子”一词就很难得到资助。终究应该明白，中国预算中的巨量资金不是无限的，国家领导层需要安排好优先方向。

　　图2 全球军贸格局

卡特对国家投资科研工作的战略意义提出了警告。商业研发聚焦于能确保快速带来效益的项目。基础研究可能需要二十、三十年甚至更久才能收回成本，但它具有革命性。

在中国，发展人工智能技术甚至得到了地方政府的支持：湘潭市和天津市政府准备在此方向上一共拨款70亿美元。而相比之下，美国政府2015年只为人工智能技术研发拨款11亿美元。而且特朗普打算将人工智能课题的科研预算削减10%。卡特认为，在该领域的国家拨款应该增加，而不是减少。

国防部工作的组织本身是另一个具有战略意义的问题。您大概已经厌倦了“信息时代的急剧变化”这种陈词滥调。确实，变化是急剧的。而且变化是如此急剧，以至于国防部的旧的工作模式——包括提前一年编制预算、招标、接触秘密信息审批、官僚主义的繁琐手续——为国家安全带来很大的风险。

在中国，“军民融合”正在成为一个选项。在其框架内来自国防研究机构的科学家们与主要的商业公司共同研发产品。美国也有此类机制：国防创新试验单元（DIUx）、In-Q-Tel公司。但与旧的官僚主义做法相比，这些计划的规模很小。卡特要求尽可能提高国防部做出反应的灵活性和速度，以在各方面都不能输给目前的黑客公司。

武装力量还需要重视像四轴飞行器或谷歌地图这样的 “两用技术”。“目前，大部分大众化技术在理论上都可用于军事用途……”

“可能不仅是我们能获得未来最先进的技术，但我们可以尝试比我们的对手更快地掌握和使用新技术。”

因为先进技术将更快地出现在“谷歌”和“脸书”公司里，而不是军事试验室里，卡特建议在研发领域选择激励性措施，而不是限制性措施。设置障碍很可能会通过对业已形成的创新经济体系产生不良效应而损害国家安全。

此外，战略的态度要求在教育领域采取主动。卡特指出，中国扩大与人工智能有关的教育计划是成功的关键点。美国也需要增加对其院校的投资。国防学说需要以教育战略为支撑。

我觉得威廉·卡特对“大数据”、海量的社交网络和软件用户个人信息的态度十分重要。他认为这是开发人工智能技术过程中的关键资源，再宽泛一点，是保障国防力的关键资源。卡特十分严肃地看待美国和中国公司的用户数据库的数量和质量数据。

我有很大的把握相信，谷歌公司和亚马逊公司的领导人目前还不大关心用户数据的“国防潜力”。但是我有更大的把握相信，卡特的观点将逐渐进入军方的计划文件，进入试验性方案，进入强力部门的工作实践。

这是军备竞赛，在这场军备竞赛中应该全力以赴去努力超过对手。（全文完）