2019/04/22 08/23/52　　【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】在技术方面，美国仍然领先，它成为大企业的故乡，比如谷歌、亚马逊、ＦＡＣＥＢＯＯＫ和微软，它们的ＡＩ开发框架、工具被行业广泛采用。

　　ＳＴＩＥＬＥＲ说：“当你看看报告的引用质量，看看发表论文期刊的声誉，这样一算，中国论文的质量突然大降，数字比美国还少。到目前为止，中国已经向该领域投了许多钱，但效果并不明显。换言之，美国的ＡＩ人才数量是其它１０个国家的总和，包括印度、英国、加拿大。

　　ＫＡＮＩＡ则说，在中美ＡＩ研发方面的确有许多的协同性，有很大的合作空间，的确有许多理由为此感到兴奋，贸易、地缘政治竞争——尤其是军事技术研发——会不会影响合作呢？这点还有待观望。”

　　ＫＡＮＩＡ表示：“如果说现在正在展开ＡＩ军备竞赛，那么战变频器维修场就是人才。

　　研究论文

　　有些外国人担心中国在ＡＩ领域崛起，主要是因为他们看到中国发表的ＡＩ论文数量已经超过美国，还有其它国家。中国还没有达到这一水平。”

　　今天就来了解一下中国与美国在ＡＩ领域的差距：

　　先从ＡＬＰＨＡＧＯ说起

　　中国之所以制定宏大的ＡＩ发展计划，受到两个重要历史事件的刺激。

　　ＳＴＩＥＬＥＲ认为，虽然中国发布了宏大的发展计划，但是中国在ＡＩ方面的进步速度并不像国有媒体所说的那样快。”

　　ＫＡＮＩＡ还说，将来ＡＩ是不是需要如此多的数据，新算法新技术的开发会不会变得更重要，现在还难说。

　　ＪＹＥ　ＳＵ认为，我们可以从两个角度来看待ＡＩ竞争，一是技术，二是执行。ＡＢＩ　ＲＥＳＥＡＲＣＨ分析师ＬＩＡＮ　ＪＹＥ　ＳＵ认为：“虽然在融资方面中国超过了美国，但是美国的投资交易宗数还是更高一些。他还说：“斯坦福、卡耐基梅隆、ＭＩＴ，它们都吸收了中国一些最棒最顶尖的研究人员，这些人最终选择在美国工作。全球共有机器学习专家约人，当中３１％（约人）在美国。２０１８年１２月，ＥＬＳＥＶＩＥＲ在报告中指出，１９９８年至２０１７年美国发表ＡＩ研究论文份，中国有份。

　　想成为ＡＩ霸主，中国最大的障碍是芯片。投资者看到中国创业公司具备商业可行性，而且市场潜力巨大。”

　　美国新安全技术和国家安全项目中心兼职研究员ＥＬＳＡ　Ｂ．　ＫＡＮＩＡ认为，这件事告诉我们ＡＩ正在快速发展，在战略和战术上，围棋和战争高度相似，围棋ＡＩ取得成功，可能预示着我们也许可以将ＡＩ系统用于战争，让它制定决策。中国的确拥有更多的数据，如果不能善加利用，可能就会被数据淹没。两者有依赖的一面，也有许多跨国投资。２０１９年２月，中国芯片制造商ＨＯＲＩＺＯＮ　ＲＯＢＯＴＩＣＳ声称自己的估值达到３０亿美元，它还预测说将来一年会在第三代处理器架构方面取得进步。数据是ＡＩ开发的燃料，尤其是机器学习研究，数据可能会成为中国的关键优势。”

　　ＳＴＩＥＬＥＲ则说，虽然中国企业在面部识别方面取得成功，但并不意味着它们能将相关ＡＩ技术应用于无人驾驶、智能制造，这些领域的技术更特别一些。”

　　虽然媒体不断宣传，但在ＡＩ发展的关键领域，中国仍然落后美国。

　　ＤＩＮＧ说：“在ＡＩ领域，中国与美国是竞合关系，要想理解这一点，就要知道两个国家的不一定非要是零和游戏。”

　　一个相互依赖的系统

　　ＫＡＮＩＡ认为，ＡＩ是一个相当笼统的术语，在技术的某些方面，中美各有优势，但在执行时又都存在这样那样的限制。美国论文的质量比中国高。这是一个交织的系统，我们应该多多强调依赖，抑制以零和方式竞争的冲动。”

　　ＤＩＮＧ认为，美国有大量的顶尖大学，所以在研究方面有结构性优势。

　　ＫＡＮＩＡ认为，中国正在快速追赶，扩大ＡＩ教育项目的规模，想拥有更多的工程师和研究人员，谁能成功现在还言之过早。在驱动ＡＩ、机器学习算法的芯片方面，很大程度上中国仍然依赖美国。”

　　相比美国，报告在中国引起更多关注，ＫＡＮＩＡ说：“人们认为这些报告是个迹象，它显示美国将会把ＡＩ提升到主要国家战略的层面，可惜，自此之后美国没有多少实际行动，但是美国的许多构想和政策却在中国的计划和倡议中得到不同程度的体现。

　　还有，因为美国科技公司全球化程度更高，它获得的数据比中国企业更加多样。２０１９年２月，美国总统特朗普也发布期待已久的美国ＡＩ发展行政命令。

　　ＤＩＮＧ说：“自这件事之后，百度热度也上升了，一些中国政策制定者认为，在ＡＩ规划、对ＡＩ战略价值的认识方面，美国走在中国前面。”ＫＡＮＩＡ还说，ＡＩ的一些特定领域（比如面部识别）需要大量数据，但在其它领域需要更先进的算法，在这些领域美国有优势。”

　　人才

　　德勤在报告中说，在全球１０所最顶尖的机器学习人才培育大学里，有５所位于中国，但是那里的毕业生很多并没有留下。你需要组织体制，需要文化基础，然后独立演员才能协同表演。”

　　ＤＩＦＦＢＯＴ在报告中表示，全球机器学习人才主要集中在美国。

　　斯泰尔企业管理咨询中国公司（ＳＴＩＥＬＥＲ　ＥＮＴＥＲＰＲＩＳＥ　ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ　ＣＯＮＳＵＬＴＩＮＧ　ＣＨＩＮＡ）主管ＧＥＯＲＧ　ＳＴＩＥＬＥＲ表示：“有无数的行业说，它们想成为行业领导者。”美国投资交易宗数为１５５宗，中国１９宗，而且中国的投资更加集中，偏向某些领域。”

　　。”

　　资金

　　ＡＢＩ　ＲＥＳ丹佛斯ＥＡＲＣＨ在报告中说，２０１７年，中国ＡＩ创业公司融资近５０亿美元，美国４４亿美元。在开发技术时，它们是相互依赖的，一个国家取得进步，对另一个国家来说不一定是坏事。不过细细深究，不难发现美国仍然在ＡＩ竞赛中处于领先地位，它们投入的资源更多、ＡＩ人才更多、高质量研究论文更多、芯片也更先进。

　　芯片

　　ＳＴＩＥＬＥＲ指出，中国企业快速行动，积极应用新技术，测试商务可行性，但是其中的构建块并非全部来自国内。在命令中，特朗普提出要求，在制定２０２０年年度预算报告时，执行或者资助ＡＩ研发的联邦机构主管应该优先考虑ＡＩ研究。牛津大学人类将来研究所ＡＩ治理中心中国主管ＪＥＦＦＲＥＹ　ＤＩＮＧ认为：“这是一个重要转折点，你不妨看看百度趋势，它和谷歌趋势有点类似，显示某个关键词的搜索热度历史记录，自ＡＬＰＨＡＧＯ事件之后，搜索ＡＩ的热度明显上升。

　　ＤＩＮＧ认为，大型中国科技公司（比如）打造生态系统，拥有数据流，在ＡＩ浪潮中可能会抢得先机，它们可以收集大量用户数据变频器维修 。与此同时，一些中国面部识别公司拥有更棒的技术，在计算机视觉领域，它们在一些大型竞争对手面前拥有优势，面部识别不只可以应用于监控，还有安全、金融、支付。

　　“中国的确有可能成为ＡＩ主要领袖，不论是在技术、还是在顶级ＡＩ人才储备方面，都有可能。正因如此，谷歌及其它企业才会着手在中国设立办事处，这样才能进入中国市场，获得人才。

　　ＳＴＩＥＬＥＲ说，美国科技企业会继续盯住中国ＡＩ开发，但不能太过认真。ＳＴＩＥＬＥＲ还说：“每天我都能看到许多半真半假、明显夸大的消息，在西方行不通的在中国也行不通。”

　　ＫＡＮＩＡ还说，中国想在这些领域更加独立，动机再明显不过，中美关系遇冷，中国独立的意愿更强烈。

　　２０１６年３月，ＡＬＰＨＡＧＯ在围棋游戏中击败世界冠军李世石。ＳＴＩＥＬＥＲ还说：“除了面部识别、语音识别，在中国我还没有看到太多的ＡＩ使用案例。其中四所是清华大学、首都大学、上海交通大学、中国科技大学，最近几年它们培育了名毕业生，但是只有３１％的学生留在中国，６２％前往美国。

　　ＤＩＮＧ说：“美国这样做的意愿并不那么强烈。”

　　数据与监管优势

　　中国拥有优势有一个重要原因，也就是数据数量，相比美国，中国有更多的人口，而且数据监管也要宽松一些

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