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        林巍峣 上海交通大學(xué)教授

當(dāng)今人工智能技術(shù)包括三個(gè)元素：數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算能力。

中國(guó)在數(shù)據(jù)上是有優(yōu)勢(shì)的，因?yàn)槿丝谝?guī)模龐大，在采集各方數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方面，中國(guó)領(lǐng)先美國(guó)很多。

算法上，中美差距不是很大，雖然美國(guó)往往會(huì)提出創(chuàng)新性的技術(shù)，但中國(guó)能夠很快地跟上，雖然技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)性上弱一些，但實(shí)際應(yīng)用的差距并不大。

人工智能

中國(guó)的人工智能在國(guó)際上的地位，和GDP排名是相符合的。從應(yīng)用規(guī)模、綜合實(shí)力上看，總體排在第二的位置。排名第一的是美國(guó)。

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

很多國(guó)家的技術(shù)并不弱，比如加拿大、英國(guó)，都有著世界非常頂尖的人工智能科學(xué)家，但技術(shù)沒有大規(guī)模的應(yīng)用，所以綜合實(shí)力會(huì)弱一些。

我們都知道，計(jì)算機(jī)視覺是人工智能的一個(gè)重要分支。CVPR（國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議）是人工智能視覺領(lǐng)域的一個(gè)頂尖會(huì)議。

一般來說，一個(gè)企業(yè)能夠贊助CVPR這樣一個(gè)頂尖會(huì)議，說明它在這個(gè)領(lǐng)域本身有一定影響力。圖里面展現(xiàn)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?shù)幕ヂ?lián)網(wǎng)公司幾乎都在里面。

CVPR’2018 鉆石、白金、及金牌贊助企業(yè)名單

亞馬遜、微軟、英偉達(dá)、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(dòng)畫的特效都會(huì)用到人工智能的圖像處理。這些都是美國(guó)的公司。

中國(guó)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(guó)家的企業(yè)就非常少，只有零星類的一點(diǎn)兒，韓國(guó)的三星、Line，日本的三菱。所以從規(guī)模上來看，人工智能的視覺領(lǐng)域，基本上是中美兩國(guó)的天下。

在人工智能領(lǐng)域，中美兩國(guó)是存在一些共同點(diǎn)的。

首先，兩國(guó)都有強(qiáng)大的本土互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的支撐，形成產(chǎn)學(xué)研一體化、人才儲(chǔ)量大的良好生態(tài)。

中國(guó)人才儲(chǔ)量比其他國(guó)家多的多，但仍和美國(guó)有較大差距。龐大的用戶和市場(chǎng)也是一個(gè)決定因素，美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的市場(chǎng)是全世界，谷歌、Facebook在全世界市場(chǎng)都處于壟斷性的地位。中國(guó)互聯(lián)企業(yè)依靠國(guó)內(nèi)的龐大市場(chǎng)、人口基數(shù)也形成巨大的規(guī)模，政府也對(duì)這個(gè)領(lǐng)域大力支持并投入。

中美兩國(guó)在人工智能之間的差異到底在哪里呢？ 

美國(guó)在技術(shù)的創(chuàng)新基礎(chǔ)、技術(shù)能力、技術(shù)的影響力上具有很大的優(yōu)勢(shì)。

中國(guó)是在應(yīng)用落地、應(yīng)用創(chuàng)新上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，比如刷臉支付，是中國(guó)首創(chuàng)的。

有一些粉絲追星時(shí)看視頻，希望只看到偶像出現(xiàn)的場(chǎng)景，視頻里的“只看他”功能，也是中國(guó)最先發(fā)明出來。這樣的創(chuàng)新是比較有中國(guó)特色的。

但美國(guó)在技術(shù)創(chuàng)新和基礎(chǔ)技術(shù)上仍具有很大影響力。

如果把技術(shù)創(chuàng)新比作挖坑，各國(guó)分別跳到坑里，很多坑都是美國(guó)、北美的科學(xué)家先刨出來。提出深度學(xué)習(xí)技術(shù)是三位北美的科學(xué)家，對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)也是加拿大的北美的科學(xué)家提出的。中國(guó)在這種原創(chuàng)性基礎(chǔ)上，相對(duì)來說有一定的差距。

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

細(xì)分中美國(guó)之間的差距，重點(diǎn)體現(xiàn)在以下。

1

計(jì)算，或者說計(jì)算設(shè)備上的差距

當(dāng)今人工智能技術(shù)主要是三個(gè)元素：數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算能力。

中國(guó)在數(shù)據(jù)上是有優(yōu)勢(shì)的，因?yàn)槿丝谝?guī)模龐大，在采集各方數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方面，中國(guó)領(lǐng)先美國(guó)很多。

算法上，中美差距不是很大，雖然美國(guó)往往會(huì)提出創(chuàng)新性的技術(shù)，但中國(guó)能夠很快地跟上，雖然技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)性上弱一些，但實(shí)際應(yīng)用的差距并不大。

最主要的差距，是在基礎(chǔ)的計(jì)算設(shè)備的差距。因?yàn)闊o論要做訓(xùn)練或者檢測(cè)，硬件設(shè)備都是必須的，這些設(shè)備不僅限于人工智能本身，還涉及到硬件芯片GPU。

訓(xùn)練人工智能、深度學(xué)習(xí)算法往往需要顯卡，GPU現(xiàn)在全球由英偉達(dá)一家壟斷。

另外一個(gè)必備的硬件是CPU， 在CPU領(lǐng)域，英特爾一家獨(dú)大。

還有傳感器，訓(xùn)練人工智能，首先要感知周圍的環(huán)境。傳感器中包括雷達(dá)，它在自動(dòng)駕駛的應(yīng)用上非常重要，這些硬件設(shè)備幾乎都是由美國(guó)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(lǐng)性的創(chuàng)新技術(shù)

中國(guó)很多公司更偏向應(yīng)用，偏向商業(yè)模式應(yīng)用上的創(chuàng)新。美國(guó)每每搞出來新技術(shù)，中國(guó)也能馬上跟進(jìn)，但在引領(lǐng)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(chuàng)，受到了廣泛的應(yīng)用，形成一個(gè)引領(lǐng)性作用。阿法狗出來后，大家都知道這個(gè)是可以實(shí)現(xiàn)的，于是中國(guó)很多公司紛紛在搞圍棋，但在話題性、引領(lǐng)性上就弱了很多。

綜上，目前在人工智能領(lǐng)域，中國(guó)總體來說，雖然跟美國(guó)有一定的差距，但還處于一個(gè)發(fā)展比較好的態(tài)勢(shì)。