识别和摧毁敌人。并非所有这些都像“人工智能武器”这类词语所暗示
那样具有g,m性。例如，几十年来，人们已经拥有
发射后不管自导导弹。但随着武器变得更智能、更自主，武器对计算能力需求只会增长。
埃尔莎·卡尼亚，《中国军事创新中“人工智能技术”》，全球中国，布鲁金斯学会，2020年4月。本·布坎南，《人工智能三位
体及其对国家安全战略意义》（TheAITriadandWhatItMeansforNationalSecurityStrategy），美国安全与新兴技术中心，2020年8月。中国不能保证会赢得开发和部署人工智能系统竞赛，部分原因是这场“竞赛”不是关于单技术，而是关于复杂系统。值得记住是，冷战军备竞赛并不是第个将卫星发射到太空国家赢。但中国在人工智能系统方面能力无疑令人印象深刻。乔治敦大学本·布坎南（BenBuchanan）指出，利用人工智能需要数据、算法和计算能力“三位体”。除计算能力，中国能力可能已经与美国相当。
马特·希汉（MattSheehan），《关于数据困扰：美国和中国如何叠加》（MuchAdoAboutData:HowAmericaandChinaStackUp），麦克罗波洛智库（MacroPolo），2019年7月16日，数据类型方面，中国和美国都没有明显优势。中国支持者认为，中国国情让其能够搜集更多数据，尽管搜集人口数据能力在军事领域可能没有多大帮助。然而，中国在搜集与军事系统相关数据方面没有内在优势。
《全球人工智能人才追踪》（TheGlobalAITalentTracker），麦克罗波洛智库，算法时，
们很难说方是否具有优势。以人工智能专家数量来衡量，中国似乎拥有与美国相当能力。家专注于中国智库麦克罗波洛（MacroPolo）研究人员发现，在世界领先人工智能研究人员中，有2
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