人工智能,中美两国的差距在哪里?
当今人工智能技术包括三个元素:数据、算法、计算能力。
中国在数据上是有优势的,因为人口规模庞大,在采集各方数据、统计数据方面,中国领先美国很多。
算法上,中美差距不是很大,虽然美国往往会提出创新性的技术,但中国能够很快地跟上,虽然技术创新引领性上弱一些,但实际应用的差距并不大。
中国的人工智能在国际上的地位,和GDP排名是相符合的。从应用规模、综合实力上看,总体排在第二的位置。排名第一的是美国。
中美之间存在着一定差距,同时,排名第三、第四的国家和中国的差距非常大,这些差距不一定是技术上的差距。
很多国家的技术并不弱,比如加拿大、英国,都有着世界非常顶尖的人工智能科学家,但技术没有大规模的应用,所以综合实力会弱一些。
我们都知道,计算机视觉是人工智能的一个重要分支。CVPR(国际计算机视觉与模式识别会议)是人工智能视觉领域的一个顶尖会议。
一般来说,一个企业能够赞助CVPR这样一个顶尖会议,说明它在这个领域本身有一定影响力。图里面展现了,AI的视觉方面,几乎就是中美两家的天下。我们所耳熟能详的互联网公司几乎都在里面。
亚马逊、微软、英伟达、Facebook、谷歌、英特尔、IBM、高通公司、Adobe、甚至还有迪士尼。迪士尼做电影、动画的特效都会用到人工智能的图像处理。这些都是美国的公司。
中国有百度、阿里、腾讯、头条、滴滴、360、海康威视,几乎我们听过大公司都在里面。
其他国家的企业就非常少,只有零星类的一点儿,韩国的三星、Line,日本的三菱。所以从规模上来看,人工智能的视觉领域,基本上是中美两国的天下。
在人工智能领域,中美两国是存在一些共同点的。
首先,两国都有强大的本土互联网企业的支撑,形成产学研一体化、人才储量大的良好生态。
中国人才储量比其他国家多的多,但仍和美国有较大差距。庞大的用户和市场也是一个决定因素,美国互联网企业的市场是全世界,谷歌、Facebook在全世界市场都处于垄断性的地位。中国互联企业依靠国内的庞大市场、人口基数也形成巨大的规模,政府也对这个领域大力支持并投入。
中美两国在人工智能之间的差异到底在哪里呢?
美国在技术的创新基础、技术能力、技术的影响力上具有很大的优势。
中国是在应用落地、应用创新上具有独特优势,比如刷脸支付,是中国首创的。
有一些粉丝追星时看视频,希望只看到偶像出现的场景,视频里的“只看他”功能,也是中国最先发明出来。这样的创新是比较有中国特色的。
但美国在技术创新和基础技术上仍具有很大影响力。
如果把技术创新比作挖坑,各国分别跳到坑里,很多坑都是美国、北美的科学家先刨出来。提出深度学习技术是三位北美的科学家,对抗生成网络也是加拿大的北美的科学家提出的。中国在这种原创性基础上,相对来说有一定的差距。
现在人工智能通用的一些平台, tensorflow是谷歌的,MXNet是亚马逊的,Caffe和PyTorch是Facebook的。人工智能从业者都是基于这些平台来训练算法和能力,我们中国人用的都是美国公司的平台,中国只有百度推出了PaddlePaddle,影响力会小很多,且主要是百度自己在用。
细分中美国之间的差距,重点体现在以下:
一、计算,或者说计算设备上的差距
当今人工智能技术主要是三个元素:数据、算法、计算能力。
中国在数据上是有优势的,因为人口规模庞大,在采集各方数据、统计数据方面,中国领先美国很多。
算法上,中美差距不是很大,虽然美国往往会提出创新性的技术,但中国能够很快地跟上,虽然技术创新引领性上弱一些,但实际应用的差距并不大。
最主要的差距,是在基础的计算设备的差距。因为无论要做训练或者检测,硬件设备都是必须的,这些设备不仅限于人工智能本身,还涉及到硬件芯片GPU。
训练人工智能、深度学习算法往往需要显卡,GPU现在全球由英伟达一家垄断。
另外一个必备的硬件是CPU, 在CPU领域,英特尔一家独大。
还有传感器,训练人工智能,首先要感知周围的环境。传感器中包括雷达,它在自动驾驶的应用上非常重要,这些硬件设备几乎都是由美国的公司所垄断。所以,造成了硬件方面不小的差距。
二、缺少突破性引领性的创新技术
中国很多公司更偏向应用,偏向商业模式应用上的创新。美国每每搞出来新技术,中国也能马上跟进,但在引领性、突破性上可能还是有一定差距。
AlphaGo是谷歌旗下的Deep Mind搞出来的,是世界首创,受到了广泛的应用,形成一个引领性作用。阿法狗出来后,大家都知道这个是可以实现的,于是中国很多公司纷纷在搞围棋,但在话题性、引领性上就弱了很多。
综上,目前在人工智能领域,中国总体来说,虽然跟美国有一定的差距,但还处于一个发展比较好的态势。
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