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中美人工智能大比拼

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CodeInHand
发布2018-03-26 11:52:28
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发布2018-03-26 11:52:28
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文章被收录于专栏:Pytorch实践Pytorch实践

《人工智能标准化白皮书(2018版)》指出了人工智能的定义:利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获取最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。并指出国内外人工智能研究现状、产业现状、发展趋势。强调了技术标准化对于指导技术发展的重要性。

目前,基于大数据的人工智能做的工作可以提炼为:从数据中提取信息,从信息中获取知识,通过总结和使用知识而获取智能。在学术界称作"Data Driven"的方法。具体过程如下图所示:

可以看出人工智能的产业也分为三个方面:基础设施、技术、应用。基础设施主要包括AI芯片产商、各类传感器等;技术主要包括数据处理技术、机器学习算法、深度学习算法、强化学习算法等;应用层面的企业主要是使用技术提供者实现AI产品化,例如人脸识别技术、语音识别技术等。

政策方面

中美两国政府对AI产业都十分关注,美国一直注重人工智能的研发,早在2013年财政年度,美国政府便将22亿美元的国家预算投入到现金制造业,2015年美国政府对人工智能相关技术的研发投资约为11亿美元,2016年投入增长到12亿美元,2016年5月,白宫成立人工智能和机器学习委员会,2016年12月,白宫发布关于《人工智能、自动化和经济》的报告。可想美国政府对于人工智能行业的关注。

中国政府也十分重视AI行业,2015年7月“人工智能”被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,将其列为互联网+战略的一部分;2016年3月,“人工智能”被写入国家“十三五”规划纲要;2017年3月,科技部“科技创新2030——重大项目”新增“人工智能2.0”;2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》。

企业方面

(1)企业数量比较,初创AI企业数量,中国是美国的一半;

(2)企业增量比较,AI企业增量比较,中国相较美国,增长峰值延后两年;

(3)企业融资比较,美国AI企业融资额度是中国的1.54倍;

(4)AI企业在各个领域的数量比较,主要从自然语言处理、机器学习应用、计算机视觉、技术平台、无人机、机器人、语音识别、智能芯片、无人驾驶等进行比较,可以发现基础研究方面中国远远落后于美国,而在AI技术的应用方面略优于美国。

人才方面

(1)团队人数的比较,总人数美国将近是中国两倍;

(2)人数分布的比较,芯片、自然语言处理等方面中国远远落后于美国;

总结

从中美AI行业的比较看来,中国AI行业还有待进一步提高和发展,目前仍处于发展期,国家或企业需要对基础理论、基础技术进行重大投入。

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原始发表:2018-02-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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