人工智能中国超过美国

一、人工智能中国超过美国

最新的研究表明，人工智能在中国的发展速度迅猛，超过了美国。这一消息掀起了全球科技界的热议，引发了人们对中美科技竞争的关注。

人工智能作为一项前沿技术，正在改变着我们生活和工作的方方面面。中国作为世界第二大经济体，正处于不断推动创新发展的关键时期。中国政府出台一系列支持人工智能发展的政策，不仅吸引着国内科技企业的发展，也吸引着国际企业和专家的关注。

中国的人工智能发展优势

人工智能中国超过美国，有其独特的发展优势。首先，中国拥有庞大的人口基数和快速增长的互联网用户。这为人工智能技术的应用提供了广阔的市场空间和数据支持。其次，中国的企业在人工智能领域投入巨资研发，吸引了大量顶尖人才加入。最后，中国政府积极支持人工智能技术的发展，提供政策和资源支持，助推行业创新。

人工智能中国发展趋势

随着人工智能在中国的快速发展，有一些明显的趋势不容忽视。首先是人工智能在各个行业的应用广泛普及，从医疗健康到金融科技，从教育到交通运输，人工智能正深刻改变着传统产业的运作方式。其次是人工智能与大数据、云计算、物联网等技术的融合加速推进，形成了新一代技术生态系统。再者是人工智能在智能制造、智慧城市、智能家居等领域取得突破，实现了跨界融合和创新发展。

中美人工智能竞争与合作

人工智能中国超过美国是否意味着中美之间的科技竞争？事实是，中美两国在人工智能领域既有竞争又有合作。中美科技企业在人工智能研发、产品应用、市场拓展方面展开激烈角逐，但也在标准制定、人才培养、行业规范等方面保持合作。中美人工智能的竞争与合作相辅相成，共同推动了全球人工智能技术的发展。

未来人工智能发展展望

展望未来，人工智能在中国的发展将面临更多机遇和挑战。中国需要不断加强自主创新能力，提升人才培养水平，加强国际合作与交流，推动人工智能产业健康快速发展。随着新一代信息技术的蓬勃发展和5G时代的到来，人工智能将迎来新的发展机遇，为中国乃至全球的科技创新和经济发展注入新的动力。

二、为什么英国和美国也很关注中国的抗战？

因为如果中国没有坚持下去，日本就会入侵苏联，导致苏联被迫两线作战，其结果可能是灾难性的，没有苏联在东线牵制纳粹德国，纳粹德国将把全部兵力放在西线，就会导致霸王行动（诺曼底登陆）无法实行，甚至纳粹德国会尝试海狮行动（登陆不列颠岛），所以英国与美国会关注中国的抗战，而且向中国提供援助。

三、人工智能在美国什么地位？

人工智能在美国发展很快，硅谷是美国人工智能的研发中心，其技术领先全球

四、中国和美国谁能成人工智能领域的领军者？

这个问题我认为目前还没人能回答，毕竟一切都还在发展，中美两国也在牟足了劲儿竞争，未来难料。但是我在此列举一下中美人工智能的发展概况还是可以的，供大家参考。

先说目前的现状，在人工智能领域美国可以说是全方位压制中国。

一、人工智能企业发展情况

截止到2017年6月，全球人工智能企业总数为2542家，其中美国1078家，占42%；中国592家占23%；其余872家企业分布在其他国家。

从目前人工智能九大热门领域来看，美国的投资也强于中国。同时可以看到，在处理器/芯片这种基础层领域，美国远胜于中国，企业数量美国是众多的2.3倍，而融资额美国则达到了中国的23倍。而中国则明显更偏重于应用层，只有计算机视觉、自然语言处理、智能机器人和语音识别能与美国抗衡。可以说相较于中国“头重脚轻”的现状，美国的产业布局更加合理。

二、人工智能人才队伍对比

人工智能领域的竞争主要表现在人才的竞争，这不仅包括从事人工智能领域行业人才的竞争，还包括基础研究人才的竞争。目前在人才竞争上中国还是远逊于美国。

目前美国人工智能产业从业人员总量是中国的两倍，并且背靠强大的高校科研水平，还有大量的专业人才可以持续跟进，对中国形成了强大的压力。

在基础研究领域，美国基础层人才数量是中国的13.8倍，世界人工智能排名前20的大学中，美国占16所，中国一所都没有。目前中国只有不到30所大学拥有专注于人工智能的研究室，其中仅有清华大学、中国科技大学等少数几所高校在国际有一定竞争力。

基础研究水平的另一标准是论文影响力指标。目前中国人工智能领域的论文数量已经超越了美国，但是影响力还远不及英美。

三、顶层设计对比

从全球范围来看，目前人工智能领域的领先国家有美国、中国及其他西方国家，其中中美已逐渐形成竞争态势，并且两国均将人工智能从国家战略层面进行推进。

2016年5月，白宫成立人工智能和机器学习委员会，协调美国各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律；

2016年10月，奥巴马政府时期总统办公室发布《为了人工智能的未来做好准备》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）和《美国国家人工智能研究与发展战略规划》（National Artificial IntelligenceResearch and Development Strategic Plan）的文件，将人工智能上升到美国国家战略高度， 为美国人工智能的发展制定了宏伟计划和发展蓝图；

2016年12月，白宫发布了一份关于《人工智能、自动化和经济》（Artificial Intelligence， Automation， and the Economy）的报告。报告讨论了人工智能驱动的自动化对经济预期的影响，并描述了提升人工智能益处并减少其成本的广泛战略。

与之相对，中国政府近年来对人工智能 重视程度也不断提高，不断推出各项政策推动人工智能领域发展。近年来的主要事件有：

2015年7月1日，国务院发布《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将人工智能列为了“互联网+”战略的一部分；

2016年3月17日，人工智能被写入“十三五”规划纲要；

2016年5月18日，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，全方位明确了人工智能在2015-2018年的发展方案和促进计划；

2016年7月28日，国务院印发《“十三五”国家科技创新规划”》，将人工智能作为新一代信息技术之一重点发展；

2016年11月29日，国务院印发《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，提出“培育人工智能产业生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用，打造国际领先的技术体系。”，并写入重点任务分工方案；

2017年3月5日，国务院总理李克强在第十二届全国人大五次会议上作政府工作报告时表示，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”这是“人工智能”一词首次出现在政府工作报告中。

2017年3月，科技部“科技创新2030——重大项目”新增“人工智能2.0”，人工智能进一步上升为国家战略。

2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对我国人工智能的发展进行了极为细致的全方位的规划，并提出了“三步走”目标：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点；到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力；到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2017年12月13日，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，将国务院《新一代人工智能发展规划》中2020年的各项发展目标进一步明确为各项技术指标，为我国人工智能产业发展预测提供了有力依据。

中国政府连续发文部署显示出了我国对发展人工智能技术的决心与魄力，目前我国已经形成了科技部、国家发改委、中央网信办、工信部、中国工程院等多个部门的人工智能联合推进机制，可以说人工智能未来3年在中国的爆发已成山雨欲来风满楼之势。

尽管目前中国的人工智能发展距离美国还有不小的差距，但是也并不是没有反超的机会，重要的是合理利用自身的优势，实现快速发展。

那么我们的优势有哪些呢？

一、制度优势

这就不得不提中美两国间的制度差异了。美国虽然政府也很重视，但是美国是一个强市场、弱政府的国家，美国政府能起到的推动作用与中国无法相提并论。特别是投入高、产出周期长的基础研究领域，在国家政策的不断推动下，相信未来10年内中国的研究水平一定能够达到世界先进水平。在国家集团作战的大背景下，“制度自信”还是可以有的。

二、市场规模优势

中国市场的规模是世界独一无二的，任何技术到了如此巨大的规模面前都被发生质变。不论是企业投资层面还是基础研究层面，巨大市场需求必然会刺激供给端的快速提升。

首先，中国庞大的人口基数产生了海量的数据，这些数据正是训练人工智能技术的重要条件；另外，巨大的市场也给与了企业充分的挑战，促进企业快速成长，从近年来的手机、家电领域的发展就可以看到，只要在中国市场做到最好，那么就一定是世界领先。

未来如何难以预测，但是可以看到世界的竞争格局将因人工智能而改变，我们能做的就是投身入这股巨大的洪流，与国运捆绑在一起，实现个人的价值。

这才是最大的风口。

五、人工智能是美国的几倍？

我国人工智能专利申请量是美国的近五倍

六、美国讲述人工智能的电影？

《人工智能》是由华纳兄弟影片公司于2001年拍摄发行的一部未来派的科幻类电影。由史蒂文·斯皮尔伯格执导，裘德·洛、海利·乔·奥斯蒙特主演。影片讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。

七、未来人工智能的爆发点在美国还是中国？

大概在美国吧，基于 ChatGPT / Bard 的出现，通用人工智能 AGI 的门槛差不多被摸到了，叫喊了很多年的第四次工业革命，很有可能就此开始。这一次，美国领先很多，中国在奋起直追，能不能追上不知道。

这个趋势已经显现，ChatGPT做出来了，Google Bard也大规模测试了，微软的全线产品都要接入 ChatGPT 了，包括浏览器和操作系统。

国内研究者们（包括国内最牛的高校，最高级别的三大人工智能实验室等等）还在讨论为啥国内做不出来。Diffusion Model，美英开源了，国内马上就有了； 而GPT3、Codex 以及 ChapGPT，美英没有开源，国内至今没有。

关于 ChatGPT 以及其他大模型（视频、语音和语言等），可参阅：

究其本质，就一个字：穷！因为穷束缚了想象力，穷夺走了面对失败的勇气！

事实上，在超大模型之前，人工智能领域出来个啥东西，国内都还跟的挺紧的，原创的内容也是有一些的。但自从 GTP3以及类似的超大模型之后，国内就跟不上了。其本质就是，AI（超大模型） 太费钱了。

这个是2020年关于 gpt3和alphaZero的估计：

1. 使用微软提供的AI超级AI计算机，训练一次GPT3的时间大约是5 天左右;如果使用美国云服务提供商提供的 GPU 来训练，训练一次 gtp-3 需要耗费从 280 万到 540 万美元不等，其价格主要取决于使用那 种 gpu/tpu 硬件。
2. 经估算，从零开始训练一个 alphaZero 的花费在 3500 万美元左右(按 2018 年 google 公布的 TPU 价格计算)。

这还仅仅是训练模型的钱，其他费钱的地方也很多：

1. 比如数据，高质量的数据收集。相比于英文的数据，中文的高质量数据太缺乏了！！！这其实也是需要钱堆出来的，而且，这个仅仅靠 AI领域的钱是远远不够的！！！
2. 比如专心的研究而不用考虑各种 KPI，这其实需要足够富裕的社会才能够容忍的。类似DeepMind和 OpenAI 这种到现在都光花钱不怎么产生收入，很难有短期经济效益的，是足够富裕的社会才会有的。

在 GPT3出来没多久（2020年），上海经信委就组织过关于 GPT3的调研，当时我给的建议是（但这两年看来，这个并没有跟上）：

1. GPT3很费钱，国内初创企业搞不定的，国内大企业也大概率会因为没有短期直接的收益而投入不多
2. 关于GPT3，以及当时的 AlphaZero 等，要抓紧组织研究、复现并在此基础上持续研究

上述这个建议的出发点很简单，就是：

GPT3，以及AlphaZero、 ChatGPT、AlphaFold 等所代表的是 AI领域的“大工程”，不是三五个研究小组就能搞定的，需要一个“大”的精英组织，有基础设施（算力集群）、并行计算、大数据（数据量 T 级别，甚至更高）、以及 AI 算法等。

顺带说说，为什么 ChatGPT和 Bard 值得重视呢？

一方面，对于 ChatGPT 来说，综合了机器学习的三大范式——有监督学习、无监督学习、强化学习。由于GPT3.5（包括未来的 GPT4）强大的能力，以及基于 RLHF 实现了人机交互，并且能够从人机交互中持续学习，这使得ChatGPT 已经有了 AGI 的雏形了。AGI 的基础特征就是一个模型能够适用于多种任务，特别是在训练时候所未能想到（设计/遇到）的任务，而 ChatGPT 与以往模型的最大差别是，在语言模型中，它好像能做一切事情（分类、抽取、生成、摘要、写诗，还有人用它来谱曲等等）。个人感觉，未来几年如果未能紧紧跟上这个领域，则新一代的技术革命危矣。深度学习的三巨头，一个在 deepmind（Google），一个在Meta。

第二，ChatGPT 和扩散模型所代表的 AIGC，还有另一个层面的意思，就是在AI 辅助创作方面的生产力能够极大提升，这将对未来的“知识”生产产生降维打击。现在“英文”知识已经远远好于“中文”知识了，在 ChatGPT等 AIGC 的协同下，未来可能进一步拉大差距。比如，国外已经出现了利用 ChatGPT 来共同写论文的例子了。

第三，Google 的Bard 所用的 LaMDA 不是新事物，事实上，如果不健忘的话，对LaMDA 应该不陌生，毕竟被 Google 工程师认为有“自主意识”，像“人”，需要考虑AI 的“人格”这种花边新闻，是江湖中流传最广的。另外为了能服务更多的用户，即将发布的Bard 是基于LaMDA 的轻量级版本。已公开的LaMDA 最大的版本是1370亿参数的模型，轻量级的可能是80亿参数或320亿参数的吧？

第四，Bard要保持“质量、安全和凭据（quality, safety and groundedness）”方面的高标准。这点要重点强调一下，Google 在 LaMDA 中始终强调现实世界的事实需要有依据，而知识图谱则是 Google 的秘密武器，Google 拥有全球最大的知识图谱，如何构建知识图谱，可参阅权威书籍珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》。根据 LaMDA论文，其外部信源有明显的三元组的印记“<Eiffel Tower, Construction started, 28 January 1887>”和“<Eiffel Tower, date opened , 31 March 1889>”，应该是用了 Google 内部所构建的全球最大的知识图谱。

第五，就是强化学习，这点 DeepMind 和 OpenAI 则老早就在研究，曾经名震江湖的 AlphaGo 就是用强化学习来搞的。国内搞这个的其实不多，特别是大规模产业化应用的。

关于穷，“穷”本身是相对的，在 AI 未来的进一步发展中，是需要很多钱的，这包括：

1. AI研究本身需要大量的钱，比如训练 AlphaZero、GPT3、PaLM 等，费钱不少，但这块国内大企业或大的研究机构是付得起的；
2. 投入大量的钱进行创新，比如 OpenAI 几百亿持续5年在研究生成式模型，这个从 GPT 、GPT2再到 GPT3都并不是业界所一致看好的，但OpenAI 能够持续研究。这个对国内大企业和头部研究机构来说，就不见得能付得起了；
3. 数据，目前高质量的数据还是以英文为主，相比之下，中文可谓稀缺。这块是需要百年的“富裕”来支撑的。从这个视角来讲，中国还很“穷”。
4. 与数据一样，能够有大量的人去探索、创新、去研究未知的科学，是需要大量富足的、高智商人去往我的投入的，这块对国内来说，刚刚起步。

关于数据问题，中文语言语料相比于英文语言语料的极大劣势，至少有3点是明确的，其他更多也欢迎评论补充：

1. 国内审核机制导致 UGC 内容极其缺乏，特别是高质量的 UGC 。从这个衍生出去，接下来的 AIGC 也会因此受阻。
2. 学术论文基本以英文为主，相对应的中文的科学类论文（以及广义的科学类语料，比如编程代码之类的）也是极其缺乏的（相比与英文）。
3. 一个众所周知的事实是：公开已标注的语料中也是以英文为主，中文极其缺乏（相比于英文）。

一个小问题：在大陆使用 Transformers、Pytorch 和 Tensorflow 等框架时，所有自动下载模型的接口都存在问题，一旦模型大一些（比如超过1G），往往需要数小时甚至下载失败，这非常影响使用。其原因没法说。

另一个壁垒，这点对国内来说还好，但 AI 是全球范围的事。 据2023年2月2日路透社的报道，ChatGPT 的当时的用户量已超过1亿，成为有史以来用户增长最快的产品。这点对于使用了 RLHF 的产品来说，大量用户的反馈能够迅速提升其水平，ChatGPT 能够根据用户反馈进行快速升级，这对后来的类似 ChatGPT产品形成了另一个壁垒。另一方面，大量的专业认识对 ChatGPT 的评估产生了大量的论文和 blog，这些内容也是 OpenAI 完善ChatGPT 的宝贵资源.比如被大量诟病 ChatGPT 数学能力（如牛津大学评估了 ChatGPT 的数学能力《Mathematical Capabilities of ChatGPT》），ChatGPT 就专门升级了其数学能力。这点对未来类似 ChatGPT 的产品来说，就没有那么多全球范围内的各个领域专家对其评估，“帮助”改进产品了。不幸的是【相反，对 OpenAI /美国来说是幸运的】，这两点对AI 产品来说，至关重要。

八、如何看待中国的人工智能已经全面领先美国的言论？

ai土博路过。私以为，中美差距反而跟一般认知不同：AI上的差距谈不上多少，但产品落地差了蛮多。

道理很简单。

AI算法的壁垒其实不高。近年的深度学习（DL）那是相当简单粗暴，本科生进组搞搞，也能发顶会。

科研交流也很通畅。尽管高校企业内部，存在很多不发表的东西，论文也有大量trick没写。终究AI没有像很多学科那样，靠私有数据，国家对立，或者单纯靠专利锁死，主打一个资产阶级法权。

AI迭代太快了，旧有技术是真可能全然无用，因而任何科研组织，包括OpenAI，都来不及形成什么护城河。

所以某种意义上，AI也谈不上国别的区别。

纯粹看猛男在哪，哪儿就强。甚至国内的“急功近利”也不全错，毕竟学科属性如此。

但中美之间的差距又是实实在在的，而这差距主要在计算机本身。

AI常被诟病是大力出奇迹，可你得有大力吧，。这里面的技术含量，反而我觉得蛮高的。

我也不敢说懂，只提供一个参考。朋友有在UCLA读通信的，跟我交流时，常感叹中美在计算机的基本原理、架构等方面的巨大差距；感叹那些老教授、外企程序员、架构师，在硬件、系统、架构等等方面的深入理解，数十年积累，以及进而的不可替代。

那是真越老越吃香。

人深耕了几十年，技术也顺延发展，并没有太大的迭代淘汰。这不是一朝一夕能追赶的，也许从科研角度看并不前沿和热点，却是重要的根基。

那国内在这方面如何呢？

我想稍微读过高校、或在大厂工作过的人，应该也知道，大部分表面光鲜亮丽的，在这些方面是个什么水平。

大厂稍微好点，目测在追赶。高校的教授们……

言尽于此，妄言之。这不仅仅是显卡的事。

九、怎样关注中国消防公众号？

公众号名称：中国消防微信号：zgxfwfb所属分类： 政府更新时间：2021.04.15 18:08

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公众号介绍：

中国消防官方微信公众号，由公安部消防局主办（公安部消防局已经于2018年10月9日转为应急管理部消防救援局），发布消防权威信息和消防安全知识。

应急管理部消防救援局官网：https://www.119.gov.cn/

十、关注中国禁毒微博流程？

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