美国的卡脖子清单 哪25项科技卡住了中国“咽喉”
美国的“卡脖子”清单 哪25项科技卡住了中国“咽喉”2020-09-24 · 武器知识0 跟贴9月中旬以来 ， 美国正在加紧对中国科技产业的遏制 ， 而中国则在全面反击 。 除了当年为了应对美苏冷战的“核讹诈” ， 中国全力投入“两弹一星”的研制之外 ， 中国在科研领域尚未如此急切 。 按照中国科学院院长白春礼的表述 ， 中国正在决心把美国“卡脖子”的清单变成科研任务清单进行布局 。 倾举国之力尽早突破美国在关键核心技术上的产业封锁和遏制 ， 补全中国的基础研发短板 ， 发动新的科技革命 ， 中国已经有了明确的方向 。然而 ， 除了人们比较熟知的电子、芯片领域 ， 究竟具体哪些领域和项目上卡住了中国产业的“咽喉” ， 美国的“卡脖子”清单可能还包括什么？中国又将从哪些方面发起反击呢？
按照美国制订的《国家量子倡议法》（2018）、《美国人工智能发展倡议》（2019） ， 以及《出口管制改革法案》（2018）等相关法案和计划 ， 美国已经针对中国在AI技术、AI芯片、机器人、量子计算、脑机接口、先进材料等14类新兴和基础技术领域限制出口和技术合作 。另据此前《科技日报》的报道 ， 这份“卡脖子”清单还包括：一、高端光刻机以及相关技术——中国自主生产的光刻机加工精度较低 ， 其相关元器件、组装工艺、光刻胶等也依赖进口 。 目前正在组织相关企业和科研院所全力进行技术攻关 。二、芯片制造以及相关设计工程软件——国际最先进芯片量产制程精度已达7纳米 ， 中国只有28纳米 。 14纳米制程芯片尚不能完全自主生产 。 在高端射频芯片、光芯片等领域也处于追光阶段 。 尽管在实际应用中 ， 通过系统优化中国可以采用低端芯片代替大多数高端芯片的进口 ， 但是在高端手机等高度集成设备中短期难以形成进口替代 。 目前正在以“举国体制”组织企业和科研机构全力进行技术攻关和关键芯片的替换 ， 乐观估计3至5年内将产生初步成果 。三、个人电脑和手机操作系统 ， 以及相关工程软件——谷歌（Google）、苹果公司（Apple Inc.）、微软（Microsoft）等美国公司处于绝对垄断地位 。 中国尽管起步较早但投入严重不足 ， 市场壁垒较高、技术积累不足 。 尽管在政府、军事、大型工程领域 ， 中国有自主产品支撑 ， 又有开源的软件系统可用 ， 但是市场生态建设严重缺乏 。 目前加大相关产业投入 ， 加速推进军用技术向民用产品的转化 。 在核电控制、手机操作、5G物联网等领域已经取得突破 ， 替代效果正待市场验证 。四、核心工业软件——目前美国对中国的制裁已经延伸这一领域 。 中国的部分大学和研究机构已经被禁用Mathlab数据分析软件 。 作为重要的科研和工程开发工具 ， 这对中国的科研工作已经造成极大不便 。 对此 ， 中国尽管起步较早 ， 但投入和重视程度严重不足 。 目前 ， 正在组织相关机构进行替代研发 ， 但是已经形成的市场壁垒和经验积累方面的差距 ， 依然使得中国企业难以进入 。 此外 ， 在航空设计软件领域也几乎被欧美企业垄断 。 中国设计机构要投入巨资购买软件 。 尽管中国在上世纪80年代也曾经研制过相关产品 ， 但是由于中国国产飞机设计的停滞 ， 导致相关产业缺乏市场支撑 ， 最终不了了之 。五、数据库管理系统——目前甲骨文（Oracle）、IBM、微软等美国公司占据了大部分的市场份额 。 中国国产数据库管理系统尽管一直追赶 ， 但是在稳定性、通用性上依然存在不足 。 尤其是在整个应用生态和市场开发投入上无法与国际产业巨头相比 。 但是 ， 随着近年来中国电商企业和云计算 ， 以及5G应用场景的爆炸式发展 ， 中国自主的数据库产品将迎来机遇 。六、机器人核心算法——中国是世界第一大机器人应用市场 ， 但高端机器人仍然依赖进口 。 由于没有掌握核心算法 ， 中国国产工业机器人稳定性、故障率、易用性等关键指标尚不如日本发那科（FANUC）、瑞士ABB的产品 。七、航空发动机——在军用航空发动机领域中国的CJ-1000型发动机已经取得关键性进展 ， 但是距离商用还存在一定差距 。 而在航空发动机短舱领域（飞机上安放发动机的舱室） ， 中国尚无自主研制产品 。 中国在航空发动机上要想完全实现进口替代 ， 所面临的困难和需要的时间并不亚于芯片技术 。八、触觉传感器——这是工业机器人制造的核心部件 。 尽管目前中国有近百家传感器企业 ， 并且在光学、声音等传感器领域拥有一定优势 。 但是在触觉传感器领域基本被日本企业垄断 ， 中国在该项目上距离国际先进技术差距巨大 。九、真空蒸镀机——目前中国还没有生产蒸镀机的企业 ， 其高端市场被日本企业垄断 。十、手机射频器件——目前其高端市场被美国企业垄断 。 尽管中国企业华为已经取得了手机射频芯片上的技术突破 ， 实现了进口替代 。 但是对于这种极为依赖技术经验积累的模拟芯片研发 ， 目前依然存在产量有限和成本较高和市场认知不足等问题 。
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