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中國人工智能和國外差距（中國人工智能和國外差距大嗎）

發(fā)布時間：2023-05-23 16:23:14 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 136

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本文目錄:

目前，國內(nèi)外人工智能差距有多大？深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展是否會短期遇到瓶頸
中國與美國在人工智能發(fā)展方面的真實差距有多大
中國與美國在人工智能發(fā)展方面的真實差距有多大
為何中國航天AI技術(shù)能領(lǐng)先于美國？中美航天差距在哪里？
我國和美國人工智能的發(fā)展有何不同的特點？

中國人工智能和國外差距（中國人工智能和國外差距大嗎）

目前，國內(nèi)外人工智能差距有多大？深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展是否會短期遇到瓶頸

國內(nèi)和國外的人工智能技術(shù)差距還是有的，但具體沒有表現(xiàn)在市場應(yīng)用領(lǐng)域上，具體表現(xiàn)在學(xué)術(shù)水平及氛圍上。拿圖像處理與識別這一領(lǐng)域而言，國內(nèi)涌現(xiàn)出了一批高科技公司（SenseTime、Face++）在和Google/Facebook這樣的大牛競爭中也不落下風(fēng)，技術(shù)很棒市場也很廣闊。但是人工智能的核心人才（國內(nèi)）？很多都是國外培育出來的，而且其實也只有國外才能培育出這個領(lǐng)域的大牛。論文數(shù)量、權(quán)威國際會議、大牛教授都是國外居上風(fēng)，其實也像搜狗CEO王小川說的，人工智能領(lǐng)域，國內(nèi)與國外的差異在高校上，它需要深耕，需要一個足夠良好的環(huán)境來吸引potential man。略顯浮躁的社會終究還是會導(dǎo)致差距繼續(xù)拉大。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前而言還有許多需要深挖的，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒到飽和期。所謂的瓶頸以前倒是存在硬件的瓶頸，隨著NVDIA和一些硬件廠商不斷的升級計算工具，硬件的瓶頸基本上消失了。其實關(guān)鍵還是要看其他學(xué)科，期待神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展能夠為Machine learning帶來一些新的東西，不然也就是論文中不斷提出網(wǎng)絡(luò)模型調(diào)整、換這個技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域......

中國與美國在人工智能發(fā)展方面的真實差距有多大

美國。人工智能軟硬兩個方面美國都是獨占鰲頭。美國的基礎(chǔ)工業(yè)水平，自然社會科學(xué)領(lǐng)域都是其他過短時間內(nèi)難以匹敵的。雖然在材料和高端電子方面日本，韓國等國家可能比美國強(qiáng)。但是人工智能是工業(yè)生產(chǎn)，信息電子，自然與人類科學(xué)很多全景知識的集成，絕對不是造些機(jī)器人這么簡單的事情。中國的機(jī)器人研究在世界上也有一席之地，但在集成上就遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足了

中國與美國在人工智能發(fā)展方面的真實差距有多大

其實不大，你信嗎，就以龍頭企業(yè)為例，在美國最前沿的人工智能就算是谷歌了，在中國就是百度了，谷歌是一個偉大的公司，這個是被認(rèn)可的，國內(nèi)的這個雖然問題多多了，但是畢竟中國人的錢多好賺，所以有錢干這一塊。輪尖端科技，谷歌》百度，但是輪實際應(yīng)用的實力，中國部分行業(yè)僅略慢于美國。

中國人工智能和國外差距（中國人工智能和國外差距大嗎）

為何中國航天AI技術(shù)能領(lǐng)先于美國？中美航天差距在哪里？

我國航天AI技術(shù)能領(lǐng)先于國外是因為我國的AI技術(shù)已經(jīng)是屬于全球領(lǐng)先，我們有專注的技術(shù)人員大力開發(fā)AI這個板塊，所以就技術(shù)領(lǐng)先。下面詳細(xì)說說中美航天差距：

打個比方，同樣是從零起步，國外是十幾個人在研究，我國始終是一個人在研究。為什么這么說？因為以國外為首的西方國家，他們的學(xué)術(shù)精英階層是可以交流、可以分享、可以共享、可以合作的，最多就是把利益談妥。這是國外最大的優(yōu)勢，能集百家之長，科學(xué)前沿始終站在各國的肩膀之上。

這一扇門是對我國關(guān)閉的，而且關(guān)閉了幾十年。本來現(xiàn)代科學(xué)就先在西方，我國花費數(shù)倍精力才勉強(qiáng)趕上，更尖端前沿的探索，沒有同行，就只能自己一步一個腳印走。這也正正是我國最大的劣勢。

我國最大的優(yōu)勢是能集中自己的力量幫大事，即舉國體制。這個優(yōu)勢放在現(xiàn)代，釋放的能量將倍增，將是我國超越西方國家的法寶！為什么呢？因為科學(xué)的淺層資源已經(jīng)被挖完了，以前科學(xué)大師們擺弄簡單的儀器就能推導(dǎo)出經(jīng)典物理定律的美好時代一去不復(fù)返。從暗物質(zhì)到量子科學(xué)、核聚變等等高尖端前沿科學(xué)，無一不需要巨額投入，可能僅僅為了驗證某個數(shù)據(jù)，就要發(fā)射一枚衛(wèi)星，或者深潛海底，成本之高而收獲可能為零。

所以，很多科學(xué)項目就以各國合作的方式進(jìn)行，畢竟單一國家負(fù)擔(dān)太重。但是國際合作都有各自的小算盤，真正的戰(zhàn)略性科研目標(biāo)仍然是以國家力量進(jìn)行整體推動，舉國體制就發(fā)揮特定的巨大優(yōu)勢。

我個人認(rèn)為，我國可能在某些關(guān)鍵領(lǐng)域卡殼，一旦某些點被突破，極有可能將會是全面開花，將來引領(lǐng)技術(shù)潮流亦可期待。畢竟能夠擁有全面科學(xué)和工業(yè)體系的國家屈指可數(shù)，能夠有人才資源和長期投入的國家屈指可數(shù)，能夠動用國家力量的國家更是屈指可數(shù)。

我國和美國人工智能的發(fā)展有何不同的特點？

第一，美國的AI企業(yè)數(shù)量遙遙領(lǐng)先全球。

在全球范圍內(nèi)，人工智能領(lǐng)先的國家主要有美國、中國及其他發(fā)達(dá)國家。截止到2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá)到2542家，其中美國擁有1078家，占據(jù)42%；中國其次，擁有592家，占據(jù)23%。中美兩國相差486家。其余872家企業(yè)分布在瑞典、新加坡、日本、英國、澳大利亞、以色列、印度等國家。

從企業(yè)歷史統(tǒng)計來看，美國人工智能企業(yè)的發(fā)展早于中國5年。美國最早從1991年萌芽；1998進(jìn)入發(fā)展期；2005后開始高速成長期；2013后發(fā)展趨穩(wěn)。中國AI企業(yè)誕生于1996年，2003年產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展期。在2015年達(dá)到峰值后進(jìn)入平穩(wěn)期。

第二，美國全產(chǎn)業(yè)布局，而中國只在局部有所突破。

美國AI產(chǎn)業(yè)布局全面領(lǐng)先，在基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域，積累了強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢，各層級企業(yè)數(shù)量全面領(lǐng)先中國。

基礎(chǔ)層（主要為處理器／芯片）企業(yè)數(shù)量來看，中國擁有14家，美國33家，中國僅為美國的42%。

技術(shù)層（自然語言處理／計算機(jī)視覺與圖像／技術(shù)平臺），中國擁有273家，美國擁有586家，中國為美國的46%。

應(yīng)用層（機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用／智能無人機(jī)／智能機(jī)器人／自動駕駛輔助駕駛／語音識別），中國擁有304家，美國擁有488家，中國是美國62.3%。

第三，從人才隊伍來看，美國梯隊完整，中國參差不齊。

AI產(chǎn)業(yè)的競爭，說到底是人才和知識儲備的競爭。只有投入更多的科研人員，不斷加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，才會獲得更多的智能技術(shù)。

美國研究者更關(guān)注基礎(chǔ)研究，人工智能人才培養(yǎng)體系扎實，研究型人才優(yōu)勢顯著。具體來看，在基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)、專利及論文發(fā)表、高端研發(fā)人才、創(chuàng)業(yè)投資和領(lǐng)軍企業(yè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)上，美國形成了能夠持久領(lǐng)軍世界的格局。

美國產(chǎn)業(yè)人才總量約是中國的兩倍。美國1078家人工智能企業(yè)約有78000名員工，中國592家公司中約有39000位員工，約為美國的50%。

美國基礎(chǔ)層人才數(shù)量是中國的13.8倍。美國團(tuán)隊人數(shù)在處理器／芯片，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，自然語言處理，智能無人機(jī)4大熱點領(lǐng)域全面壓制中國。

在研究領(lǐng)域，近年來中國在人工智能領(lǐng)域的論文和專利數(shù)量保持高速增長，已進(jìn)入第一梯隊。相較而言，中國在人工智能需要在研發(fā)費用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入，加大基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng)，尤其是算法和算力領(lǐng)域。

第四，從AI行業(yè)熱點領(lǐng)域來看，中美各有優(yōu)勢。

深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)了本輪AI發(fā)展熱潮。究其原因，在于算力和數(shù)據(jù)在近十年來獲得了重大的突破。當(dāng)下，人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了九大發(fā)展熱點領(lǐng)域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、計算機(jī)視覺與圖像、技術(shù)平臺、智能無人機(jī)、智能機(jī)器人、自動駕駛。

在美國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領(lǐng)域為：自然語言處理252家，機(jī)器學(xué)習(xí)242家，以及計算機(jī)視覺與圖像190家。

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