不久前，谷歌前CEO施密特在众议院科学、空间和技术委员会的听证会上表示，美国可能在五到十年内失去其在人工智能领域的领先地位，中国正在努力超越美国。人工智能无疑正在成为全球科技行业进步的驱动力。随着其重要性的日益凸显，越来越多的国家将人工智能上升到国家战略层面。中国制定了到2030年我国人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平的目标；俄罗斯总统普京认为，人工智能领域的全球领先者将成为俄罗斯国家人工智能发展战略的“主宰世界”。美国作为现任领导者，面临着多方面的挑战。其中，中国无疑是最强劲的竞争者之一。人工智能发展：谁在浪潮之巅施密特在此次活动中表示，中国正在投入数十亿美元试图在人工智能、量子技术、超级计算等领域取得领先；相比之下，美国政府在人工智能方面的投入相对滞后，需要加大研发投入，培养满足人工智能需求的劳动力。事实上，仅在政策方面，许多国家已经注意到人工智能在未来的重要性，纷纷出台多方面的政策和规划，试图在新一轮国际竞争中抢占主导地位。《国家机器人计划》2011年，《人工智能未来法案》2017年，2018年白宫举办“人工智能峰会”，2019年特朗普签署“美国人工智能倡议”行政命令，在投资等方面部署国家人工智能战略，引导谷歌、亚马逊等科技巨头投入人工智能研发和产业化；日本对人工智能技术的研究比较早，其AI产业化发展规划最重要的是人才培养。《日本机器人战略：愿景、战略、行动计划》、《人工智能技术战略》、《科学技术综合战略2017》等政策规划，体现了日本在机器人领域保持优势，推进智能社会5.0建设的目标；欧盟人工智能技术发展相对薄弱近年来出台了《地平线2020战略-机器人多年发展战略图》、《欧盟人工智能》等一系列发展战略，并计划投入资金建立人工智能研究中心和升级人工智能研究基础设施。欧盟的人工智能政策更加注重安全、隐私、伦理等方面。而我国在人工智能方面也有着长远的布局和规划。2017年，《新一代人工智能发展规划》提出了三步走的战略目标。计划到2020年，人工智能核心产业规模超过1500亿元，相关产业规模超过1万亿元，与世界先进水平保持同步；理论取得重大突破，人工智能法律法规、伦理规范、政策体系初步建立；到2030年，成为全球主要的人工智能创新中心，形成一批全球人工智能技术创新和人才培养基地。这一计划刺激了政府和企业在人工智能领域的投入，随之而来的是一大批相关政策。Nature发表的关于AI论文平均引用率的文章《中国人工智能2030年能领先世界吗》从学术影响力、人才状况、前景和政策等方面分析了AI在中国的现状和未来。首先，在人才方面，我国留住人才的能力得到加强，而中美贸易战后，美国在学术交流和开放方面设置壁垒，本地人才流失有所缓解;在学术影响力方面，自2017年AAAI投稿数量微弱超越美国后，中国一直位居榜首。2020年论文录用率稳居总投稿率第一，占总投稿率的37%，但在影响力上仍有差距；全球风险投资研究机构CBInsights在2019年初发布的32篇论文全球AI独角兽企业榜单中，有10篇来自中国。BAT虽然比不上谷歌、微软等公司，但他们在AI领域的进一步布局将带动中国整体AI在商业和研究上的发展。.百度自动驾驶开放平台Apollo、深度学习开源平台PaddlePaddle、百度大脑等成果推动了百度乃至中国人工智能业务的发展；而阿里云ET城市大脑是目前全球最大的公共人工智能系统。实现了城市治理模式、服务模式和产业发展三重突破。正如中国人工智能发展研究员、牛津大学人类未来研究所的丁杰夫所说：“毫无疑问，中国将人工智能视为时代核心技术，并希望在人工智能领域赶超美国。对此。”中美AI竞争的两大主力中美在计算机发展领域的竞争从未间断。美国比中国更早发展互联网。在PC互联网时代，美国的全球中心地位难以撼动，而中国则保持着通过模仿和学习前进的态度。智能手机的发展改变了这一局面，移动互联网时代的到来给了中国互联网行业弯道超车的机会。移动支付在各种场景下的普及，只是移动互联网发展的加速因素之一。现在中国的二维码支付已经发展到人脸识别和无感支付，普及率高于西方国家；电子商务平台的发展也是中国在这场竞争中的砝码之一。即便晚于亚马逊，阿里巴巴的市值也已经可以匹敌美国；5G技术是中国领先的技术之一。中国信息通信研究院最新报告显示，我国已建设5G基站13万个，用户300万，今年将实现大规模组网。华为5G技术在全球范围内得到广泛采用，也体现了其技术在全球的领先地位。从产业优势来看，美国主要依靠治理和技术优势，即对全球关键网络资源和优秀技术的控制，而中国的崛起主要依靠其巨大的市场规模和潜力，而中国，仅靠市场红利发展的互联网产业质量仍有待提升；而美国更注重底层技术的改造，而中国的创新还多停留在应用层面，比如客户端的开发或者国外模式的本土化等，中国互联网的转型是必然路径已经开始了。人工智能时代的到来，引发了新一轮的国际竞争。“人工智能”自1956年在达特茅斯会议上首次提出至今已有数十年，但其优势和能力直到21世纪才逐渐体现出来。而众所周知，它离不开计算技术的发展。美国研究历史更久、技术更强大，更早投入人工智能产业化发展。从科学研究到实际应用和产业化，美国始终走在世界前列。谷歌2017年度开发者大会明确提出发展战略要从“移动优先”转向“人工智能优先”，而微软2017财年年报首次将人工智能列为公司发展愿景。我国人工智能领域的研究始于70年代，真正的大发展也是在互联网技术和计算能力发展的推动下实现的。随着云计算技术和芯片处理能力的快速发展，以深度学习为代表的人工智能核心技术的突破，使图像识别、语音识别、自然语言处理等技术得到了极大的提升。加大人工智能领域布局，建设一系列人工智能开放平台。现在我国的人工智能研究进入爆发期。在语音识别技术方面，科大讯飞正在逼近99%人机交互质变的门槛；在计算机视觉方面，中国学术界和产业界团队在2016年ImageNet图像识别大赛中获得多项冠军。据麦肯锡预计，中国人工智能应用市场将以每年50%的速度增长，远超全球市场20%的年复合增长率。未来，中国要想在人工智能发展上取得质的突破，还需要基础科学研究的支持，才能不被“卡壳”。柏林智库墨卡托中国研究中心的政治学家KristinShi-Kupfer表示，“基础理论研究的完善将是中国长期人工智能目标的关键。机器学习，中国的人工智能会原地踏步。”薛定谔的AI：风靡一时了吗？人工智能曾被视为继移动互联网之后的下一个产值数百亿美元的机会。无限的敬佩甚至是恐惧。各个应用层面的AI发展似乎如火如荼。各大企业未来的发展趋势是落地场景化，让AI产品真正“有用”：去年全球智能音箱出货量仍以45%的速度增长，人脸识别应用无处不在，交通、医疗、无人驾驶……越来越多的AI应用正悄然出现在这些场景中，以人脸识别为例，正是这项技术在2019年实现了从技术到大众的“出圈”。比如刷脸支付、日常考勤、银行开户、城市安防，以及ZAO软件AI换脸的普及，让人们深刻了解了这项技术的发展吉。人脸识别从技术向民生转变的背后，是计算机视觉技术在应用层面的广泛落地。在过去的一年里，中国已经成为计算机视觉技术的一个比较大的消费和提供者。猎户星空等初创企业开始关注垂直应用场景，将视觉识别技术应用于智能办公、智能轨道交通、智能家电、智能教育等领域；此外，在计算机视觉领域，BigGAN、3D人脸建模、Fast.ai（快速、低成本、高精度图像模型分类训练）、vid2vid技术（超逼真高清视频生成AI）和其他新的研究也在推动更多应用层面的发展。然而，看似火热的同时，创投公司的生存依然困难重重，龙头企业发展受阻。截至2017年上半年，已有超过50家人工智能企业因资金链断裂宣告破产。2018年，90%的AI公司都处于亏损状态。谷歌、阿里巴巴投资的明星AI公司MagicLeap被曝严重亏损，最大的消费机器人制造商Anki面临破产……与此同时，大众也发现，目前的人工智能并没有想象中的万能，概念多，实现少。很多人在热情消退后问道：“人工智能，你吹走了吗？”去年的一篇热门文章《投资人逃离人工智能》似乎为AI行业的寒冬定下了基调。纽约大学心理学和认知科学教授加里·马库斯(GaryMarcus)撰文批评人工智能的过度宣传。批评是在Hinton、吴恩达、乐存等AI领袖的默许下夸大宣传泛滥，导致寒冬来临；中国科学院张博院士也表示，“人工智能的奇迹短期内难以重现，深度学习技术的潜力已接近天花板。”人工智能真的被夸大了吗？其实，我们现在发展的AI跟媒体上想象的和展示的人工智能还是有很大的区别的。人工智能的“思考”能力与人类不一样。从这个角度来看，AI目前确实被高估了。不过，对于强人工智能未来具备什么样的能力，大多数人还是比较看好。这也是许多国家开始布局人工智能政策规划的原因之一。不再局限于全球科技巨头之间的竞争，世界上许多国家和地区也开始了人工智能发展的较量。人工智能技术和产业的发展或将改写国际版图。
