從比爾·蓋茨說起，中國AI到底能否超過美國？

博鰲亞洲論壇2015年會

作者 | 阿司匹林

作為全球的最大的兩個經濟體，美國和中國常常被放在一起比較。當然，從整體實力上來說，中國仍然落後美國很多。不過在人工智慧這一領域，隨著中國的政府的大力支援以及中國公司的大力投入，中國將會彎道超車的說法一時甚囂塵上。

不過，蟬聯世界首富寶座多年的比爾·蓋茨給出了不同意見。

近日，比爾·蓋茨在接受 CNN 採訪時委婉地表達了自己的觀點，他並不認為中國能在人工智慧方面超越美國。在他看來，中國的位置會是第二名。

當然，除了比爾·蓋茨之外，百度董事長李彥宏也認為，美國在人工智慧領域依然排名第一。不過，李彥宏認為中國在人工智慧領域也有著自己的優勢。

• 首先，資料是中國得天獨厚的優勢。中國 7 億多的網民說的都是中文，就是文化都是中國的文化，法律也是符合同樣的法律。7 億多人產生的資料都是非常和諧、統一，這些資料用來訓練機器學習，訓練人工智慧的模型，它可以訓練出來非常有價值的結果。

• 第二，在政策上，中國政府總體來講還是比較開放和開明的，它願意讓這些新的東西先進行嘗試，即使在相關法律還不夠健全的情況下，它的總體態度也是鼓勵創新的，“像去年我把無人車開到五環上，相關部門雖然做出了處罰，但整體對創新的事還是有一定的包容程度。”

• 第三，中國在傳統產業相對比較落後的情況下，對於新技術的接受程度比美國要高，“機器可以做很好的預測，把傳統的產業不管是農業也好，工業也好，還是服務業也好，他們普遍可以更加開放一些，這方面中國也是有自己的優勢。

如果這些都只是科技圈大咖的個人看法，那麼現實情況如何呢？

一、政策支援

在政策支援這一塊，2017 年 3 月，人工智慧首次被寫入國務院的《政府工作報告》，正式進入國家戰略層面；2017 年 7 月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，提出了“三步走”的戰略目標，宣佈舉全國之力在 2030 年搶佔人工智慧全球制高點；2017 年 12 月，工業和資訊化部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》。

以下是 CSDN 根據公開資料整理的自 2015 年以來中國政府釋出的相關 AI 政策：

可以看出，自 2016 年以來，中國的人工智慧政策密集出臺，在全球競爭的背景下，人工智慧已經上升為我國的國家意志。

二、產業發展

在資金投入方面，美國 CB Insights 最新發布的《2018年人工智慧發展趨勢》報告顯示，2017  年，中國人工智慧初創企業股權融資額佔全球總量的 48%，相比 2016 年實現了翻倍以上增長，並高出美國 10 個百分點。

此前 CSDN 在調研時發現，中美在人工智慧產業領域其實互有勝負：

• 中國在 AI 晶片領域實力薄弱，玩家多為創業公司。而美國在這一領域既有英偉達、英特爾等重量級玩家，創業公司也層出不窮。

• 中國在 AI 領域除了 BAT 之外，還誕生了包括商湯、曠視、雲知聲在內新興獨角獸，融資額度甚至超過美國同行，支撐 AI 應用蓬勃發展。

三、人才和技術

在人工智慧人才數量上，由於統計口徑的不同，實際上很難有準確的數字可以用來比較。根據《經濟學人》今年 2 月的報導，中國 AI 專才的數目僅及美國的 6%。

此外，在培養人才方面，國內高校和國外高校也有很大的差距。根據 CSRanking 的排名，美國高校在 AI 領域依然有著巨大的優勢。

當然，最近也有很多國人的論文在 AI 頂會上獲得大獎，但是我們可以發現，大部分論文都是他們在國外高校做出來的成果。

此外，美國在基礎技術創新方面的地位依舊不可動搖，中國目前所做的工作大部分都是微創新，而不是突破性創新。

比如目前最流行的深度學習框架有 TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet、Torch、PyTorch、CNTK 等，這些基本都是美國科技巨頭的產品。雖然國內的 BAT 等也都有各自的深度學習框架，例如百度的 PaddlePaddle，但是影響力明顯不如谷歌、Facebook、微軟等國外巨頭，差距依然存在。

總之，目前中國在 AI 這個大領域肯定是落後於美國的，至於未來是否有機會趕超，就要依靠這一代以及下一代的年輕人了。

招聘

新一年，AI科技大本營的目標更加明確，有更多的想法需要落地，不過目前對於營長來說是“現實跟不上靈魂的腳步”，因為缺人~~

所以，AI科技大本營要壯大隊伍了，現招聘AI記者和資深編譯，有意者請將簡歷投至：gulei@csdn.net，期待你的加入！

如果你暫時不能加入營長的隊伍，也歡迎與營長分享你的精彩文章，投稿郵箱：suiling@csdn.net

AI科技大本營讀者群（計算機視覺、機器學習、深度學習、NLP、Python、AI硬體、AI+金融方向）正在招募中，後臺回覆：讀者群，聯絡營長，新增營長請備註姓名，研究方向。

☟☟☟點選 | 閱讀原文 | 檢視更多精彩內容