人工智能，中美两国的差距在哪里？_风闻

林巍峣 上海交通大学教授

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。