中美人工智慧大比拼

《人工智慧標準化白皮書（2018版）》指出了人工智慧的定義：利用數字計算機或數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識並使用知識獲取最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。並指出國內外人工智慧研究現狀、產業現狀、發展趨勢。強調了技術標準化對於指導技術發展的重要性。

目前，基於大數據的人工智慧做的工作可以提煉為：從數據中提取信息，從信息中獲取知識，通過總結和使用知識而獲取智能。在學術界稱作"Data Driven"的方法。具體過程如下圖所示：

可以看出人工智慧的產業也分為三個方面：基礎設施、技術、應用。基礎設施主要包括AI晶元產商、各類感測器等；技術主要包括數據處理技術、機器學習演算法、深度學習演算法、強化學習演算法等；應用層面的企業主要是使用技術提供者實現AI產品化，例如人臉識別技術、語音識別技術等。

政策方面

中美兩國政府對AI產業都十分關注，美國一直注重人工智慧的研發，早在2013年財政年度，美國政府便將22億美元的國家預算投入到現金製造業，2015年美國政府對人工智慧相關技術的研發投資約為11億美元，2016年投入增長到12億美元，2016年5月，白宮成立人工智慧和機器學習委員會，2016年12月，白宮發布關於《人工智慧、自動化和經濟》的報告。可想美國政府對於人工智慧行業的關注。

中國政府也十分重視AI行業，2015年7月「人工智慧」被寫入《國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》，將其列為互聯網+戰略的一部分；2016年3月，「人工智慧」被寫入國家「十三五」規劃綱要；2017年3月，科技部「科技創新2030——重大項目」新增「人工智慧2.0」；2017年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃的通知》。

企業方面

（1）企業數量比較，初創AI企業數量，中國是美國的一半；

（2）企業增量比較，AI企業增量比較，中國相較美國，增長峰值延後兩年；

（3）企業融資比較，美國AI企業融資額度是中國的1.54倍；

（4）AI企業在各個領域的數量比較，主要從自然語言處理、機器學習應用、計算機視覺、技術平台、無人機、機器人、語音識別、智能晶元、無人駕駛等進行比較，可以發現基礎研究方面中國遠遠落後於美國，而在AI技術的應用方面略優於美國。

人才方面

（1）團隊人數的比較，總人數美國將近是中國兩倍；

（2）人數分布的比較，晶元、自然語言處理等方面中國遠遠落後於美國；

總結

從中美AI行業的比較看來，中國AI行業還有待進一步提高和發展，目前仍處於發展期，國家或企業需要對基礎理論、基礎技術進行重大投入。

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