随着科技的日新月异，人工智能已经站在了全球竞争的前沿。然而，中国在人工智能领域的崛起之路上，亦面临着不少挑战与桎梏，这些在一定程度上影响了其在全球人工智能领域的竞争力。

算力，作为人工智能竞争的核心驱动力，对于推动人工智能技术的发展具有至关重要的作用。然而，中国在芯片制造领域相对滞后，这无疑为人工智能的发展设置了一定的障碍。尽管中国在芯片设计方面拥有一些领先企业，但在芯片制造环节，仍存在明显的短板。关键设备如光刻机主要依赖国外厂商，使得中国企业在算力方面难以完全实现自主可控。

数据，作为人工智能发展的基石，其重要性不容忽视。然而，中国在优质数据的获取上亦面临挑战。许多企业在数据清洗和标注方面需投入大量成本。此外，数据交易市场亦存在诸多问题，如数据灰色交易、数据保护不足等，这些都对中国在人工智能领域的发展构成了一定的制约。

人才培养是推动人工智能发展的另一关键因素。虽然中国高校纷纷开设人工智能专业，但在教育培养方面仍存在一些问题。高校过于注重边际创新而忽视原创性成果，导致高校的算力和数据资源难以满足大模型的教学和研发需求。

综上所述，尽管中国在人工智能应用场景方面具有广泛优势，但在核心技术领域如算力、数据和人才培养等方面仍需加强。为了提升竞争力，中国需继续加大对这些领域的投入和支持，以推动人工智能领域的持续发展。

为应对这些挑战与制约因素，中国可采取以下措施：

首先，加大投入，推动芯片制造产业发展。政府和企业应联手增加对芯片制造产业的投资，提升自主研发能力，降低对外部供应商的依赖。

其次，完善数据交易市场，加强数据保护。政府应加强对数据交易市场的监管，打击灰色交易行为，并强化数据保护措施，确保数据安全。

再次，改革人才培养模式，注重原创性成果。高校应调整人才培养策略，鼓励学生进行原创性研究，提高学生的创新能力。

最后，加强国际合作，引进先进技术和人才。通过与国际先进企业和研究机构展开合作，引进先进技术和人才资源，提升中国在人工智能领域的整体实力。

总之，尽管中国在人工智能领域面临诸多挑战与制约因素，但只要采取有效措施强化核心技术领域的发展，中国有望在全球人工智能竞争中占据更有利的位置。