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中國AI,這些領域亟待發力

2017年7月,國務院下發的《新一代人工智慧發展規劃》確立新一代人工智慧發展三步走戰略目標,將人工智慧的發展上升至國家戰略層面。

那麼,就目前來看,我國在人工智慧領域,還有哪些方面等待發力?

首先是晶元。中科院計算所教授陳雲霽告訴科技日報記者,如果說劣勢,還是在基礎晶元生產製造工藝上。目前我國的晶元設計水平提升較快,但是生產製造工藝還相對落後。即便是華為、展訊這樣的大企業,能設計很好的晶元,最終流片生產往往也要去國外。

其次是人工智慧領域的理論和基礎演算法與研究。全國政協委員、百度CEO李彥宏近日在接受媒體採訪時表示,在人工智慧這個領域美國還處於領先位置。兩者相比,李彥宏認為,美國人工智慧在人才、基礎理論的研究方面具有優勢,目前,人工智慧演算法領域的創新絕大多數都發生在美國。另外,美國公司,尤其是互聯網公司對人工智慧的重視程度也普遍比中國互聯網公司更高,所以他們的投入也更堅決、更大。

再者,我國在人工智慧領域,人才依舊有著不小的缺口。中國信息通信研究院政策與經濟研究所主任工程師秦業告訴科技日報記者,中美人才培養模式尚存在差距。我國很多高校對人工智慧領域的人才培養模式仍然相對模糊,而在人工智慧的誕生地美國,基本上大的院校都有人工智慧專業和研究方向。「人工智慧在行業中的應用落地既涉及到人工智慧演算法也涉及到行業知識經驗,而對二者都能熟悉貫通的人才非常少,這需要產學研加強合作來共同培養相關人才。」秦業說。

《經濟學人》:這一賽場,中美差距日漸縮小

美國白宮曾在一份報告中指出,中國在深度學習(人工智慧的一個分支)領域發表的論文數已經超過美國。諮詢公司普華永道也預計,與人工智慧相關的增長到2030年將把全球GDP提升16萬億美元,其中半數歸於中國。

儘管美國在絕對數量上領先,但中國研究人員提交與人工智慧相關的專利數量最近幾年保持近200%的增長。

想要理解中國何以表現如此突出,需要考慮到AI領域所需的投入。從計算能力和資本兩個最基本的要素來看,中國都擁有充裕資源。從阿里巴巴和騰訊等科技巨頭,到興業數字金融和Ucloud等創業公司,中國企業都在以儘可能快的速度建設各類數據中心。

美國市場研究公司Gartner預計,雲計算市場最近幾年保持著超過30%的增速,今後仍將延續這一趨勢。據烏鎮智庫測算,2012年至2016年,中國人工智慧公司獲得26億美元資金。雖然這一數字不及美國同行同期179億美元的融資總額,但中國人工智慧企業的融資總額卻在快速增長。

目前來看,中國並未對取得的成績自滿,在爭奪人工智慧皇冠上鑽石的比賽中,中國與美國的差距將越來越小。

(本文刊發於《科技日報》3月10日5版)

編輯:陳瑩

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