人工智慧崛起，數學特別棒的中國人將引領世界！

現在，提到人工智慧，中國已經成為不可忽視的發展中堅力量。無論是論文與學術影響力、國際賽事上的包攬大獎情況或者人工智慧舞台上華人領袖的分量，都可以看出人工智慧已經成為中國參與國際競爭的契機與優勢。

在全球 2015 年發表的頂尖 AI 學術論文中有超過40%的比例含有中國作者。

在ACL 2017 公布的傑出論文中，共有 22 篇，其中 6 篇第一作者是華人，包括中國大陸作者完成的4篇。(國際計算語言學協會 ACL是世界上影響力最大的國際學術組織之一)

在CVPR 2017上，接收的華人學者論文數量超過了全部論文的 45%（DenseNet獲得最佳論文，其第二作者來自清華大學)，同時在 81 名主席名單中，也有多位華人面孔。

在2017 數據挖掘頂會 KDD 接收的 200 多篇論文里，有 20 多篇來自中國大陸的高校和企業，中國團隊成為KDD Cup的大贏家。

CVPR 2021主辦團隊歸屬華人，從參會人數到大會主席團，華人學者正在席捲計算機視覺頂會 CVPR。其中，中科院譚鐵牛院士擔任大會主席，上海科技大學的虞晶怡教授擔任程序主席。

在ActivityNet 2017比賽中，來自百度深度學習實驗室（IDL）的Genome團隊獲得其中Kinetics行為分類比賽的第一名，香港中文大學獲得第二名。（ActivityNet競賽是目前視頻動作分析領域影響力最大的賽事）

在ActivityNet Challenge 2017競賽中，來自上海交通大學計算機視覺實驗室的團隊獲得了未修剪視頻序列時序動作提名和時序動作定位兩項任務的冠軍。

近兩年 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 中成績優異的團隊均為中國團隊，其中半數以上都植根於中國本土······

在專利數量方面，從《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告》可以看出，中國在相關方面的專利已經達到15745個，緊跟在美國之後，位列第二。

人工智慧之所以能在中國這片沃土快速落地開花，與其自身的優勢條件不無關係：

政策優勢

在國務院上個月印發的《新一代人工智慧發展規劃》中，明確了我國新一代人工智慧「三步走」發展戰略，提出了 AI 產業規模超過1500 億元的目標以及於 2030 年將中國建設成為世界主要人工智慧創新中心的戰略。

與此同時，確定了將在中小學階段即開始設置人工智慧相關課程，逐步推廣編程教育。至此，人工智慧學科正在從計算機學科中劃分開來，與其並列發展，這既契合人工智慧的迅猛發展趨勢，也是在充分考慮10年-20年後的孩子們的工作和競爭格局後作出的部署與規劃。

其實，這只是國家人工智慧發展戰略的冰山一角，除了「新一代人工智慧發展計劃」，「中國製造2025」、「互聯網+人工智慧計劃三年指導」等政策，無不是在扶持AI產業，不斷推動中國的人工智慧技術向前發展。

除了政府的優惠政策和財務激勵，投資機構也在投入大量資金以爭取人才和資源，使得人工智慧初創企業如同雨後春筍伴不斷湧現，進一步激發了中國中小企業和互聯網巨頭的創新。

數學基礎

對於機器人，日本曾經投入舉國之力搞了幾十年，結果成績並不突出，這個和日本人的數學能力不無關係，而現在中國在夯實的數學基礎上，以舉國之力做人工智慧的時機剛剛好。

人工智慧與數學高度相關，可以說人工智慧的核心其實不是計算機，而是數學，這也是為什麼人工智慧職位總是偏向於有著統計學與數學基礎的人才，而中國人恰恰在數學方面的功底特別紮實。

BBC曾拍過一部紀錄片，在拍攝期間，50名英國學生完全按照中國學校規矩進行作息與學習，以驗證中國式教學對英國學生是否有效。其中，僅數學而言，中國的數學老師用15分鐘講完了英國學生要學一周的三角函數公式，學生直呼跟不上，這可以在一定程度上反映中國數學教育的知識密集度。

一直以來，中國對數學等基礎學科教育確實非常重視，嚴謹系統的教學培養了大量的數學人才，所以中國發展人工智慧有天然的優勢，同時在雲服務上也非常領先，對中國而言，發展人工智慧是一次時代的機遇。

有這樣的一個笑話：一個美國留學生初到中國，去菜市場買菜，買了幾斤蔬菜要結賬，中國小販抬頭望著天上的雲琢磨了一會兒，就告訴留學生應收多少錢，還十分準確，美國留學生對此由衷的感嘆：中國人真牛啊，連小販都會用雲計算！

笑話歸笑話，中國人的數學功底確實有目共睹。但是，至此也不能說中國人的數學就天下無敵了，良好的數學基礎對於解決問題特別有力，同時也應該看到，中國學生在提出問題方面還是有所欠缺，這是一個普遍問題，但也是創新能力的重要體現，亟需培養提高。

數據量級

人工智慧的智能並不是天生的，它的任何決定都要依賴於歷史經驗，需要大量數據餵養才能提升經驗值。在這方面，中國人口基數大，擁有人口將近14億，人一多市場就大，不僅有強勁的市場推動力去做相關研究，擁有更多的專業人才供選擇，同時產生的數據量更是不在話下。

我國的數據基本上以國內產生居多，包括金融、娛樂、交通、飲食等方方面面的應用，而且移動化比較徹底，形成的移動數據量較多。受益於人口數量和高活躍度，單單我們區域網的體量就可以和其他所有國家加起來的總和媲美。

產業需求

政策優勢、數學基礎、數據量級等無疑為中國發展人工智慧提供了良好的基礎，但更大的驅動力在於產業需求。在快速發展過程中，中國的經濟結構同樣存在低效率的地方，同時勞動力成本快速增長，傳統企業需要新技術來推動產業變革，順應人工智慧浪潮，形成一種新的競爭優勢。

中國已經連續五年成為全球第一大機器人應用市場。在青島自動化碼頭，機器人來回穿梭，干起活來行雲流水；在北京亦庄機器人展覽上，工業機器人、服務機器人、機器人宇航員等數千種機器人展品鋪面而來······機器人逐漸應用於各行各業，它們在促進產業更新升級的同時，也進一步推動了中國人工智慧市場的發展。

青島無人碼頭

1069個機器人同時跳舞，創吉尼斯世界紀錄

【最強大腦】憑老照片找新城市

應用場景

在人工智慧的發展中，大規模的計算平台需要相應的應用場景與之相匹配，中國擁有搜索、電商、社交、互聯網金融等豐富的應用場景，在這樣的工作環境中，年輕人能在實驗能力、演算法理解等方面得到持續的鍛煉和提高，這不是任何一個小實驗室都能實現的。

2017年，在麻省理工學院科技評論的50個最聰明的公司名單中，以智能語音和自然語言處理聞名的科大訊飛排名全球第六，專門從事計算機視覺技術的曠視科技排名第11位，它的面部識別產品Face++，迄今為止已經識別並分辨出了1億張面孔。站在世界舞台上的它們能提供的豐富應用場景是不言而喻的。

可以看出，不僅阿里巴巴、騰訊、百度等互聯網巨頭在投資或嘗試人工智慧技術，同時科大訊飛、曠視科技、商湯科技、滴滴出行、小米、雲創大數據等各個領域的企業都在發力，探索 AI 的應用，意與矽谷巨頭們同場競技。

以雲創大數據為例，其自主研發了可用於圖像識別、語音識別和語言翻譯等領域，最大可提供每秒176萬億次單精度計算能力的深度學習一體機。在此基礎上，通過病理切片的訓練，雲創大數據應用深度學習預測前列腺癌已經達到高準確率（在二分類下），目前正在從二分類向多分類發展，由有無患癌確定到癌症惡性等級以及嚴重程度劃分細化。

通過哈佛醫學院和MIT應用深度學習演算法對乳腺癌的研究可知，在對腫瘤的判定評分中，一名病理學家的準確率為73.3%，而AI的得分可高達96.6%，而如果能將AI預判作為前期的醫療輔助手段，為醫生後期診斷提供重要參照，準確預測率可以指望達到99.5%，這也正是雲創大數據人工智慧發展的預期與目標。

（癌細胞檢測流程，圖片來源：Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer）

除了在醫學上的應用，在騰訊應用寶中，也可找到雲創大數據開發的即時翻譯APP——同聲譯，多達26種語言的語音與文字同步互譯備受歡迎，在應用寶中的評分達到了5分（滿分=5分）；在安防方面，雲創大數據的模糊人臉識別技術幫助辨認解析度不高的人臉，方便尋找失蹤人口或犯罪嫌疑人，在某公安得到了具體應用；在環保方面，也能從環境雲-環境大數據開放平台上清晰地看出霧霾動態，通過不斷的數據餵給與訓練，雲創以深度神經網路學習強化和升級其預測能力，提高了霧霾預報的準確度。

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正如互聯網的發展由第一代ARPANET、第二代WWW到第三代雲計算直至未來雲格（Grid+Cloud）的發展，雲計算與網格技術將融為一體，成為雲計算的明天，而在人工智慧領域，潮流引領者也將逐漸從美國向中國傾斜，憑藉高度的決策與執行效率，中國成為全球 AI 領導者已經是大勢所趨。

如果您對上面觀點尚有懷疑，今天是2017年9月1日，不妨等到2022年回頭再來驗證，一定會發現很多趨勢早已奠定。

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