極客網(wǎng)·極客觀察(小刀)4月19日,有許多外媒曾經(jīng)夸張地說,中國正在贏得AI大戰(zhàn),真是這樣嗎?外媒可能真的有些夸張了。自2017年以來,中國的確越來越重視AI,政府向AI領(lǐng)域投入巨資,促進行業(yè)發(fā)展。不過細細深究,不難發(fā)現(xiàn)美國仍然在AI競賽中處于領(lǐng)先地位,它們投入的資源更多、AI人才更多、高質(zhì)量研究論文更多、芯片也更先進。
斯泰爾企業(yè)管理咨詢中國公司(Stieler Enterprise Management Consulting China)主管Georg Stieler表示:“有無數(shù)的行業(yè)說,它們想成為行業(yè)領(lǐng)導者。你需要組織體制,需要文化基礎(chǔ),然后獨立演員才能協(xié)同表演。中國還沒有達到這一水平?!?/p>
今天就來了解一下中國與美國在AI領(lǐng)域的差距:
先從AlphaGo說起
中國之所以制定宏大的AI發(fā)展計劃,受到兩個重要歷史事件的刺激。
2016年3月,AlphaGo在圍棋游戲中擊敗世界冠軍李世石。牛津大學人類未來研究所AI治理中心中國主管Jeffrey Ding認為:“這是一個重要轉(zhuǎn)折點,你不妨看看百度趨勢,它和谷歌趨勢有點類似,顯示某個關(guān)鍵詞的搜索熱度歷史記錄,自AlphaGo事件之后,搜索AI的熱度明顯上升?!?/p>
美國新安全技術(shù)和國家安全項目中心兼職研究員Elsa B. Kania認為,這件事告訴我們AI正在快速發(fā)展,在戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)上,圍棋和戰(zhàn)爭高度相似,圍棋AI取得成功,可能預示著我們也許可以將AI系統(tǒng)用于戰(zhàn)爭,讓它制定決策。
第二件事,奧巴馬政府發(fā)布三份報告,也就是《時刻準備著:為了人工智能的未來》、《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》、《人工智能、自動化和經(jīng)濟》。
Ding說:“自這件事之后,百度熱度也上升了,一些中國政策制定者認為,在AI規(guī)劃、對AI戰(zhàn)略價值的認識方面,美國走在中國前面?!?/p>
相比美國,報告在中國引起更多關(guān)注,Kania說:“人們認為這些報告是個跡象,它顯示美國將會把AI提升到主要國家戰(zhàn)略的層面,可惜,自此之后美國沒有多少實際行動,但是美國的許多構(gòu)想和政策卻在中國的計劃和倡議中得到不同程度的體現(xiàn)?!?/p>
2017年7月,中國公布發(fā)展計劃,準備在2030年之前成為世界AI領(lǐng)導者,政府還承諾將向AI創(chuàng)業(yè)公司、研究院投入幾十億美元。2019年2月,美國總統(tǒng)特朗普也發(fā)布期待已久的美國AI發(fā)展行政命令。在命令中,特朗普提出要求,在制定2020年年度預算報告時,執(zhí)行或者資助AI研發(fā)的聯(lián)邦機構(gòu)主管應(yīng)該優(yōu)先考慮AI研究。不過特朗普沒有為計劃提供新的資金支持,也沒有公布執(zhí)行細節(jié)。
Stieler認為,雖然中國公布了宏大的發(fā)展計劃,但是中國在AI方面的進步速度并不像國有媒體所說的那樣快。Stieler還說:“每天我都能看到許多半真半假、明顯夸大的消息,在西方行不通的在中國也行不通?!?/p>
雖然媒體不斷宣傳,但在AI發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域,中國仍然落后美國。
芯片
Stieler指出,中國企業(yè)快速行動,積極應(yīng)用新技術(shù),測試商務(wù)可行性,但是其中的構(gòu)建塊并非全部來自國內(nèi)。
想成為AI霸主,中國最大的障礙是芯片。Ding認為,搭建AI市場需要投入很高的初始成本,而且創(chuàng)建周期很長,研發(fā)芯片也很困難。在驅(qū)動AI、機器學習算法的芯片方面,很大程度上中國仍然依賴美國。
Kania也說:“在AI方面,中國高度依賴美國進口硬件,嚴重依賴美國半導體,研發(fā)中國自主芯片面臨重重困難。到目前為止,中國已經(jīng)向該領(lǐng)域投了許多錢,但效果并不明顯?!?/p>
Kania還說,中國想在這些領(lǐng)域更加獨立,動機再明顯不過,中美關(guān)系遇冷,中國獨立的意愿更強烈。2019年2月,中國芯片制造商Horizon Robotics聲稱自己的估值達到30億美元,它還預測說未來一年會在第三代處理器架構(gòu)方面取得進步。
研究論文
有些外國人擔心中國在AI領(lǐng)域崛起,主要是因為他們看到中國發(fā)表的AI論文數(shù)量已經(jīng)超過美國,還有其它國家。2018年12月,Elsevier在報告中指出,1998年至2017年美國發(fā)表AI研究論文106600份,中國有134990份。
Stieler說:“當你看看報告的引用質(zhì)量,看看發(fā)表論文期刊的聲譽,這樣一算,中國論文的質(zhì)量突然大降,數(shù)字比美國還少。美國論文的質(zhì)量比中國高。”
Ding認為,美國有大量的頂尖大學,所以在研究方面有結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。他還說:“斯坦福、卡耐基梅隆、MIT,它們都吸收了中國一些最棒最頂尖的研究人員,這些人最終選擇在美國工作?!?/p>
人才
德勤在報告中說,在全球10所最頂尖的機器學習人才培育大學里,有5所位于中國,但是那里的畢業(yè)生很多并沒有留下。其中四所是清華大學、北京大學、上海交通大學、中國科技大學,最近幾年它們培育了12521名畢業(yè)生,但是只有31%的學生留在中國,62%前往美國。
Kania表示:“如果說現(xiàn)在正在展開AI軍備競賽,那么戰(zhàn)場就是人才?!敝袊笮涂萍脊菊跔帄Z人才,政府項目也在招募學生和研究人員。Kania進一步說:“在人才方面美國有巨大優(yōu)勢,因為世界頂級大學、許多關(guān)鍵人才都在美國?!?/p>
Diffbot在報告中表示,全球機器學習人才主要集中在美國。全球共有機器學習專家約720000人,當中31%(約221600人)在美國。換言之,美國的AI人才數(shù)量是其它10個國家的總和,包括印度、英國、加拿大。
Kania認為,中國正在快速追趕,擴大AI教育項目的規(guī)模,想擁有更多的工程師和研究人員,誰能成功現(xiàn)在還言之過早。
“中國的確有可能成為AI主要領(lǐng)袖,不論是在技術(shù)、還是在頂級AI人才儲備方面,都有可能。正因如此,谷歌及其它企業(yè)才會著手在中國設(shè)立辦事處,這樣才能進入中國市場,獲得人才?!?/p>
資金
ABI Research在報告中說,2017年,中國AI創(chuàng)業(yè)公司融資近50億美元,美國44億美元。ABI Research分析師Lian Jye Su認為:“雖然在融資方面中國超過了美國,但是美國的投資交易宗數(shù)還是更高一些。”美國投資交易宗數(shù)為155宗,中國19宗,而且中國的投資更加集中,偏向某些領(lǐng)域。
Jye Su認為,我們可以從兩個角度來看待AI競爭,一是技術(shù),二是執(zhí)行。在技術(shù)方面,美國仍然領(lǐng)先,它成為大企業(yè)的故鄉(xiāng),比如谷歌、亞馬遜、Facebook和微軟,它們的AI開發(fā)框架、工具被行業(yè)廣泛采用。
但在執(zhí)行方面,中國有優(yōu)勢,Jye Su說:“中國政府已經(jīng)承諾要在關(guān)鍵領(lǐng)域加速AI技術(shù)的開發(fā)、普及、部署,比如智能城市、工業(yè)制造、健康醫(yī)療領(lǐng)域,這是首要事務(wù)。投資者看到中國創(chuàng)業(yè)公司具備商業(yè)可行性,而且市場潛力巨大?!?/p>
數(shù)據(jù)與監(jiān)管優(yōu)勢
中國擁有優(yōu)勢有一個重要原因,也就是數(shù)據(jù)數(shù)量,相比美國,中國有更多的人口,而且數(shù)據(jù)監(jiān)管也要寬松一些。
Kania說:“中國大約擁有全球數(shù)據(jù)的20%,2030年之前可能達到30%。數(shù)據(jù)是AI開發(fā)的燃料,尤其是機器學習研究,數(shù)據(jù)可能會成為中國的關(guān)鍵優(yōu)勢?!盞ania還說,AI的一些特定領(lǐng)域(比如面部識別)需要大量數(shù)據(jù),但在其它領(lǐng)域需要更先進的算法,在這些領(lǐng)域美國有優(yōu)勢。
還有,因為美國科技公司全球化程度更高,它獲得的數(shù)據(jù)比中國企業(yè)更加多樣。不過Kania說:“中國科技公司的全球化程度正在提升,未來它們會獲得更多豐富的數(shù)據(jù),來源更加多樣。中國在數(shù)據(jù)方面有優(yōu)勢,但數(shù)據(jù)也存在限制。”
Kania還說,未來AI是不是需要如此多的數(shù)據(jù),新算法新技術(shù)的開發(fā)會不會變得更重要,現(xiàn)在還難說。
Ding認為,大型中國科技公司(比如微信)打造生態(tài)系統(tǒng),擁有數(shù)據(jù)流,在AI浪潮中可能會搶得先機,它們可以收集大量用戶數(shù)據(jù)。
中國有2億個監(jiān)控攝像頭,目的是識別抓捕罪犯。未來,根據(jù)面部識別、智能眼鏡及其它技術(shù)捕捉的數(shù)據(jù),中國可能會按照公民行為設(shè)立個人積分。
Ding說:“美國這樣做的意愿并不那么強烈。與此同時,一些中國面部識別公司擁有更棒的技術(shù),在計算機視覺領(lǐng)域,它們在一些大型競爭對手面前擁有優(yōu)勢,面部識別不只可以應(yīng)用于監(jiān)控,還有安全、金融、支付。這是一個多方面的故事?!?/p>
Stieler則說,雖然中國企業(yè)在面部識別方面取得成功,但并不意味著它們能將相關(guān)AI技術(shù)應(yīng)用于無人駕駛、智能制造,這些領(lǐng)域的技術(shù)更特別一些。Stieler還說:“除了面部識別、語音識別,在中國我還沒有看到太多的AI使用案例。中國的確擁有更多的數(shù)據(jù),如果不能善加利用,可能就會被數(shù)據(jù)淹沒?!?/p>
一個相互依賴的系統(tǒng)
Kania認為,AI是一個相當籠統(tǒng)的術(shù)語,在技術(shù)的某些方面,中美各有優(yōu)勢,但在執(zhí)行時又都存在這樣那樣的限制。在開發(fā)技術(shù)時,它們是相互依賴的,一個國家取得進步,對另一個國家來說不一定是壞事。
Ding說:“在AI領(lǐng)域,中國與美國是競合關(guān)系,要想理解這一點,就要知道兩個國家的不一定非要是零和游戲。兩者有依賴的一面,也有許多跨國投資。這是一個交織的系統(tǒng),我們應(yīng)該多多強調(diào)依賴,抑制以零和方式競爭的沖動?!?/p>
Kania則說,在中美AI研發(fā)方面的確有許多的協(xié)同性,有很大的合作空間,的確有許多理由為此感到興奮,貿(mào)易、地緣政治競爭——尤其是軍事技術(shù)研發(fā)——會不會影響合作呢?這點還有待觀望。
Stieler說,美國科技企業(yè)會繼續(xù)盯住中國AI開發(fā),但不能太過認真。他說:“要持有保留態(tài)度,謹慎對待,因為抱負就在那里。誰擁有大膽的想法,并且知道什么人合適,就會擁有足夠的資本去試驗?!?/p>
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