当前位置:主页 > 基础算法
腾讯研究院:中美两国人工智能产业发展全面解
日期:2017-09-10 浏览量:

AI泡沫前,我们怎么办?这是《中美两国人工智能产业发展全面解读》课题时候遇到的一个沉甸甸的问题。

无论中美,全球许多国家都对AI充满了憧憬与渴望。人们坚信,一个新的世界即将到来。人工智能是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革,可谓是互联网诞生以来的第二次技术社会形态在全球的萌芽。

所谓人工智能(AI),是人类在利用和改造“机器”的过程中所掌握的物质手段、方法和知识等各种活动方式的总和。AI赋予了机器一定的视听感知和思考能力,不仅会促进生产力的发展,而且也会对经济与社会的运行方式产生积极作用。

但是,站在新世界起点,我们也看到一些似曾相识的情形,不免会发现当下的AI领域像极了当年的互联网在1998年勃兴两年后又遇到寒冬的情形,近年来AI厚积薄发,主要因深度学习获得了突破,创业和投资由此情绪高涨。

作为见证过互联网发展热潮的人,我们要保持冷静的认知。深度学习仍有难以克服的缺陷。接下来几年,你将会发现投资越来越多,公司越来越少,项目越来越贵,而深度学习自身的不足并没有快速得到解决,AI商业化之路其实有点力不从心。

在行业即将出现泡沫的时候,不宜设定过高的期望。美国积60余年之功,全面领先全球,其他国家的AI创新尚处于萌芽阶段。赶英超美,并非朝夕可成,我们需要把有限的资源用到核心环节上,方能在未来占有一席之地。

1、中美顶层设计相仿

一种乐观观点认为,人工智能的发展将在30年内深刻改变人类社会生活、改变世界,因此,中美两国均在为这一时代的到来积极准备,在顶层设计方面有许多堪可玩味的地方。

从顶层设计来看,中美有近乎相仿的重视程度。

第一,美国和中国政府都把人工智能当作未来战略的主导,出台发展战略规划,从国家战略层面进行整体推进。美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家,中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。

第二,美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制,整体推进人工智能发展。但在应用系统中,美国走的较远,已经开始将AI装备到军事领域。

第三,美国一直处在人工智能基础研究的前沿,保持全球领先地位。中国在全球跻身第一梯队,但在基础算法和理论研究方面,与美国还有相当大的差距。

2、产业真实差距较大

但从产业发展实际情况来看,情形就显得不那么乐观了。本报告进行了七个维度的全面对比,结果非常出人意料。完全没有发现可以弯道超车的迹象,实际上中国只在局部有所突破。

第一,美国的AI企业数量遥遥领先全球。

在全球范围内,人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月,全球人工智能企业总数达到2542家,其中美国拥有 1078家,占据42%;中国其次,拥有592家,占据23%。中美两国相差486家。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。

从企业历史统计来看,美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽;1998进入发展期;2005后开始高速成长期;2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年,2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。

第二,美国全产业布局,而中国只在局部有所突破。

美国AI产业布局全面领先,在基础层、技术层和应用层,尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域,积累了强大的技术创新优势,各层级企业数量全面领先中国。

基础层(主要为处理器/芯片)企业数量来看,中国拥有14家,美国33家,中国仅为美国的42%。

技术层(自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台),中国拥有273家,美国拥有586家,中国为美国的46%。

应用层(机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾驶/语音识别),中国拥有304家,美国拥有488家,中国是美国62.3%。

第三,从人才队伍来看,美国梯队完整,中国参差不齐。

AI产业的竞争,说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员,不断加强基础研究,才会获得更多的智能技术。

美国研究者更关注基础研究,人工智能人才培养体系扎实,研究型人才优势显著。具体来看,在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上,美国形成了能够持久领军世界的格局。

美国产业人才总量约是中国的两倍。美国1078家人工智能企业约有78000名员工,中国592家公司中约有39000位员工,约为美国的50%。

美国基础层人才数量是中国的13.8倍。美国团队人数在处理器/芯片,机器学习应用,自然语言处理,智能无人机4大热点领域全面压制中国。

相关文章:
·2017年高性能科学计算基础算法与可计算建模重大
·他设计的并行算法为大数据技术奠定基础
·人机大战人脸识别比拼复盘胜负手不在双方算法
·何宝宏:人工智能有三大基础力量 新数据 新硬件
·人工智能产品化的关键是基础架构和数据,而非
→ 特别推荐
2017年高性能科学计算
他设计的并行算法为
人机大战人脸识别比
何宝宏:人工智能有
人工智能产品化的关
算法基础之每周算法
互联网真的不安全 基
从内容生产、内容平
示波器基础系列之十
AI·算法·伦理:发明
菜鸟CTO王文彬:未来
厉害了Word谷歌!攻破
游戏与算法的必经之
基础算法题,求思路
《计算机算法基础》
→ 热点TOP10
谁“杀死”了
万科最新大数
中国亟需修改
建阳区初步完
瓦力超级大脑
2017年公务员基
阿富汗一民营
中国开启“人
从初级菜鸟到
菜鸟网络推车

友情链接/网站合作咨询: