中国AI超美国？跨越这3座大山再说吧！

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神州日知  祗舍

中国大陆人工智能（AI）发展是否已超过美国？

对此，业内专家认为，目前大陆在AI领域无论产业还是学术层面，大陆更擅长从模仿、复制、应用与最佳化，但美国还是在创新与研发层面大幅领先。

目前，大陆企业仍注重战术应用，而忽略人工智能核心技术的突破。

据《电子时报》报导，纽约时报近日刊登长文《人工智能的竞赛，中国超越美国？》显示，大陆在AI领域的投入巨大，人才团队日益向东方倾斜，与美国差距正在缩小，甚至可能超越。

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前百度首席科学家吴恩达表示，大陆在AI的某些方面表现优异，部分原因是文化、技术、经济和地理市场力量等综合起来，使大陆对这些方面更为重视。

尤其，中文拼音在手机键盘上输入比输入英语更麻烦，所以大陆在语音辨识方面投资可能更加积极。

文中提到，大陆正在投入大笔资金支援AI发展。在之前几十亿美元投资的基础上，大陆又在为一个数十亿美元的新计划做准备。这些资金将用来资助登月项目、创业公司和学术研究，将增强大陆的AI能力。

此外，民营企业也在逐渐深入AI领域，比如百度今年在北京与官方联合成立深度学习实验室。大陆无数个省份和城市都在投入几十亿美元研发机器人，其中一部分资金可能会流向AI研究。

不过，大陆人工智能专家、新智元创始人杨静指出，AI已到了产业主导新阶段，市场和研发都是以企业为主体，但大陆企业跟美国的全球主导企业的实际差距还很大。

如2016年在科技研发投入上超过百亿美元的全球主要科技企业，大陆只有华为一家入围，在营收上更是无法与全球领导企业相提并论。

从《Forbes》刚发布的2017科技公司榜中，前10大科技公司美国占8家，另外2家分别是三星（Samsung）和富士康。

可以看出，大陆在全球科技行业的影响力，还是以硬件制造业或资讯通讯解决方案为主导的企业。

尽管大陆在AI领域出版的论文数量，自2011～2015年创下了超过4.1万的纪录，美国排名第二约为2.55万，但是从引文的影响力来看，多数大陆论文的品质仍远低于美国。

杨静认为，在人工智能领域无论产业还是学术层面，大陆更擅长从1到N的模仿、复制与应用、最佳化，但美国还是在从0到1的创新研发方面大幅领先。

据麦肯锡报告,人工智能生态系统方面，美国较中国更为完善和活跃，创业公司数量远超中国。

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由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。

硅谷在科技领域日积月累的强劲实力形成了强大而难以复制的优势。

除了技术储备和创业生态，中国在发展人工智能的时候还有以下问题需要考虑,拦在中国AI路上的三座大山:数据环境封闭、人才紧张、硬件技术短板。

首先，尽管中国的科技巨头能够通过其专有平台获得海量数据，但在创建一个标准统一、跨平台分享的数据友好型生态系统方面，中国仍落后于美国。

其次，全球各国都已意识到开放政府数据库有助于促进私营领域创新，但中国政府数据的开放度仍极为有限。

最后，对跨境数据流通的限制也使得中国在全球合作中处于不利地位。中国的研究人员在基础算法研发领域仍远远落后于英美同行。一个主要原因就是人才短缺。

美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年。中国在人才方面的持续努力将至关重要。

目前，中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。

此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，造成其他领域的人才相对匮乏。

高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重；特种处理器，如可以处理大量复杂计算的GPU，对人工智能的发展格外重要。

而其耗能长期以来，中国的微芯片严重依赖进口，部分类型的高端半导体则几乎完全依靠进口水平则决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。

中国的人口结构、产业结构和生产力发展现状决定了人工智能的应用发展大势，但数据环境、人才紧缺和智能硬件，特别是微芯片、CPU等产业的不成熟，可以说是中国人工智能发展面临的最大难题，很难在短期完善地解决。

此外，技术方面，中国论文数量并不能弥补论文质量的不足，在很多基础层的关键领域有待提高，这对于大数据红利之后的后深度学习时代而言非常重要。

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