人工智能哪家强?中美AI角逐战才刚刚开始

2020-03-14 10:20:35来源:

每次工业革命的,都伴随着全球产业的大转移和国际格局的大调整。从第一次的蒸汽机的发展,到今天第四次工业革命,来到了智能化圈地运动,“大数据时代”的拐点。第四次工业革命是全方位的革新,不只是5G,更重要的是物联网,人工智能的发展。

在政策、经济、市场需求等多方推动下,我国新一代人工智能发展迅速,部分指标已居于世界领先地位。国内有如百度、阿里巴巴等科技巨头取得领先地位,也有诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业在垂直领域名列前茅,推动着中国AI力量在世界舞台上的亮相。那么,中国人工智能实力与美国,以及欧洲之间相比如何呢?

人工智能哪家强?中美AI角逐战才刚刚开始

专利:中国AI专利数赶超美国,跻身全球第一梯队

根据《日经亚洲评论》统计的过去三年人工智能专利申请量排名前50名的企业。其中,中国公司专利申请总量大幅领先于美国,企业数量也翻了一番有余,相比于上一个统计周期(2013年-2015年),从8家增加至19家,成绩令人惊叹。2018年,中国公司一共在人工智能申请了三万多项公开专利,五年内增长了大约10倍,大约是美国公司的2.5倍。就具体专利申请方面,中国公司在电子商务、数据搜索和语言处理领域的人工智能专利不断增长。尤其是图像处理技术方面,中国公开的专利达到了1.6万件,是美国的4倍之多。

根据,胡润研究院发布的《2019中国人工智能企业知识产权竞争力百强榜》,中国已经逐渐成为计算机视觉、自然语言处理、机器学习专利申请的主要来源国。截至2018年,中国企业在这三个领域的专利申请总量均居世界第一。

AI论文:中国数量逐年增加,美国质量取胜

根据美国数据创新中心发布的数据显示,2017年,中国发表了15199篇AI论文,欧盟14776篇,美国10287篇(表1)。但是从历史上看,欧盟发表的AI论文最多。而从论文质量来看,2016年,美国的加权引文影响(FWCI)为1.83,这意味着全球人工智能研究人员引用的美国研究人员发表的论文比全球平均水平高83%。相比之下,欧盟和中国的FWCI分别为1.20和0.94。

另外,根据《2019人工智能索引报告》的数据,2019年中国已经发表AI领域全球28%的出版物,而欧盟占此类论文的27%。但从科学价值的观点来看,显然美国论文处于领先地位:它们被引用的数量比中国论文高出50%。我国每年发表的论文应用型论文较多,基础研究类论文较少,其中重要的原创性成果更少。要想在 AI 基础研究领域领先和起主导作用,还任重道远。

人才:各国注重人才培养,中国缺少高端人才

人才的质量和数量决定着人工智能发展水平和潜力,对人才的争夺和培养是各国发展人工智能的重要策略。在各国发布的人工智能战略中,人才都是重要组成部分。各国都推出了各项政策来支持人才投入人工智能浪潮中来。我国高等教育领域也采取了一系列行动计划,如人工智能+教师队伍建设行动计划、高等学校人工智能创新行动计划、卓越工程师教育培养计划、批准国家级虚拟仿真实验教学中心等。

根据《2019年全球AI人才报告》,美国的AI人才质量优于中国。分析AI就业地理分布数据,有46%的AI人才选择在美国就业,超过11%的人才留在中国大陆,中美两国AI从业人员总和占比全球57%,其次是英国(7%)、加拿大(4%)、德国(4%)和日本(4%)。而根据近三年来论文引用数量判定,会发现其中有大约4000人的研究对整个领域都产生了显著的影响,这4000人里,1095人都在美国,其次中国(255),英国(140),澳大利亚(80)和加拿大(45)。

产业:产业不断细分,中国技术应用领先

随着AI技术的发展,已进入到了遍地开花的“应用期”。虽然在基础研究领域我国与美国尚有一定差距,但在AI应用领域,中国实际已领先于美国。中国所拥有的数据约占世界数据总量的20%,到2030年会达到约30%,以及政府对数据监管的政策要比美国宽松。数据是AI发展尤其是机器学习发展的重要资源,因此中国在这方面占有非常大的优势。对于数据密集型的技术,中国能够率先进行大规模应用、发展和进化。因此,在人工智能技术的应用上,尤其是商业化、普及化以及数据资源上,中国是处于优势地位的。

总结:

从多份报告的几项指标中,我们可以清晰地看到,虽然中国在数据、论文、科研等方面有部分优势,例如人工智能论文质量逐步提升、产业化落地加快推进、多层次AI人才培养体系逐步形成等诸多亮点。但同时,我国的智能产业仍存在基础层发展薄弱、产学研合作不够紧密等短板。

整体上,中美两国仍在全球AI竞赛中处于领先地位,我国与美国在AI技术的发展上各有所长。我国应在芯片技术、资金投入、科研和人才培养等方面进行突破,清晰的认识到自己的优劣,以促进AI技术的发展和应用。同时应建立健全相关制度,加强数据管理,以规避AI发展的潜在风险,抢占科技制高点,实现人工智能产业的全面发展。

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