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        林巍峣 上海交通大學教授

當今人工智能技術包括三個元素：數據、算法、計算能力。

中國在數據上是有優勢的，因為人口規模龐大，在采集各方數據、統計數據方面，中國領先美國很多。

算法上，中美差距不是很大，雖然美國往往會提出創新性的技術，但中國能夠很快地跟上，雖然技術創新引領性上弱一些，但實際應用的差距并不大。

人工智能

中國的人工智能在國際上的地位，和GDP排名是相符合的。從應用規模、綜合實力上看，總體排在第二的位置。排名第一的是美國。

中美之間存在著一定差距，同時，排名第三、第四的國家和中國的差距非常大，這些差距不一定是技術上的差距。

很多國家的技術并不弱，比如加拿大、英國，都有著世界非常頂尖的人工智能科學家，但技術沒有大規模的應用，所以綜合實力會弱一些。

我們都知道，計算機視覺是人工智能的一個重要分支。CVPR（國際計算機視覺與模式識別會議）是人工智能視覺領域的一個頂尖會議。

一般來說，一個企業能夠贊助CVPR這樣一個頂尖會議，說明它在這個領域本身有一定影響力。圖里面展現了，AI的視覺方面，幾乎就是中美兩家的天下。我們所耳熟能詳的互聯網公司幾乎都在里面。

CVPR’2018 鉆石、白金、及金牌贊助企業名單

亞馬遜、微軟、英偉達、Facebook、谷歌、英特爾、IBM、高通公司、Adobe、甚至還有迪士尼。迪士尼做電影、動畫的特效都會用到人工智能的圖像處理。這些都是美國的公司。

中國有百度、阿里、騰訊、頭條、滴滴、360、海康威視，幾乎我們聽過大公司都在里面。

其他國家的企業就非常少，只有零星類的一點兒，韓國的三星、Line，日本的三菱。所以從規模上來看，人工智能的視覺領域，基本上是中美兩國的天下。

在人工智能領域，中美兩國是存在一些共同點的。

首先，兩國都有強大的本土互聯網企業的支撐，形成產學研一體化、人才儲量大的良好生態。

中國人才儲量比其他國家多的多，但仍和美國有較大差距。龐大的用戶和市場也是一個決定因素，美國互聯網企業的市場是全世界，谷歌、Facebook在全世界市場都處于壟斷性的地位。中國互聯企業依靠國內的龐大市場、人口基數也形成巨大的規模，政府也對這個領域大力支持并投入。

中美兩國在人工智能之間的差異到底在哪里呢？ 

美國在技術的創新基礎、技術能力、技術的影響力上具有很大的優勢。

中國是在應用落地、應用創新上具有獨特優勢，比如刷臉支付，是中國首創的。

有一些粉絲追星時看視頻，希望只看到偶像出現的場景，視頻里的“只看他”功能，也是中國最先發明出來。這樣的創新是比較有中國特色的。

但美國在技術創新和基礎技術上仍具有很大影響力。

如果把技術創新比作挖坑，各國分別跳到坑里，很多坑都是美國、北美的科學家先刨出來。提出深度學習技術是三位北美的科學家，對抗生成網絡也是加拿大的北美的科學家提出的。中國在這種原創性基礎上，相對來說有一定的差距。

現在人工智能通用的一些平臺， tensorflow是谷歌的，MXNet是亞馬遜的，Caffe和PyTorch是Facebook的。人工智能從業者都是基于這些平臺來訓練算法和能力，我們中國人用的都是美國公司的平臺，中國只有百度推出了PaddlePaddle，影響力會小很多，且主要是百度自己在用。

細分中美國之間的差距，重點體現在以下。

1

計算，或者說計算設備上的差距

當今人工智能技術主要是三個元素：數據、算法、計算能力。

中國在數據上是有優勢的，因為人口規模龐大，在采集各方數據、統計數據方面，中國領先美國很多。

算法上，中美差距不是很大，雖然美國往往會提出創新性的技術，但中國能夠很快地跟上，雖然技術創新引領性上弱一些，但實際應用的差距并不大。

最主要的差距，是在基礎的計算設備的差距。因為無論要做訓練或者檢測，硬件設備都是必須的，這些設備不僅限于人工智能本身，還涉及到硬件芯片GPU。

訓練人工智能、深度學習算法往往需要顯卡，GPU現在全球由英偉達一家壟斷。

另外一個必備的硬件是CPU， 在CPU領域，英特爾一家獨大。

還有傳感器，訓練人工智能，首先要感知周圍的環境。傳感器中包括雷達，它在自動駕駛的應用上非常重要，這些硬件設備幾乎都是由美國的公司所壟斷。所以，造成了硬件方面不小的差距。

2

缺少突破性引領性的創新技術

中國很多公司更偏向應用，偏向商業模式應用上的創新。美國每每搞出來新技術，中國也能馬上跟進，但在引領性、突破性上可能還是有一定差距。

AlphaGo是谷歌旗下的Deep Mind搞出來的，是世界首創，受到了廣泛的應用，形成一個引領性作用。阿法狗出來后，大家都知道這個是可以實現的，于是中國很多公司紛紛在搞圍棋，但在話題性、引領性上就弱了很多。

綜上，目前在人工智能領域，中國總體來說，雖然跟美國有一定的差距，但還處于一個發展比較好的態勢。