5月25日，數(shù)博會“人工智能·甲秀論劍”論壇在貴陽舉行，中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院院長盧山以中美人工智能對比啟示為題做了演講。
以下為演講速記整理：
比較中美10個AI應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展，決勝點在未來10年內(nèi)
盧山：
非常榮幸能夠在這里代表中國電子產(chǎn)業(yè)信息研究院跟各位前期研究的成果跟大家作一個分享，來比較一下中美兩國在人工智能領(lǐng)域各自做了一些事情。
首先，給大家看一下人工智能所帶來的產(chǎn)業(yè)變革，那么這里頭有幾個數(shù)據(jù)是蠻有意思的。
第一個時間點是1956年，第一次提出人工智能，就是達特模斯會議，參加會議的最后一個人員是2016年去世的，也就是在圍棋大戰(zhàn)開始之后，最后一個當年參會人員去世。
在這場比賽之前，大概半年的時間，曾經(jīng)在內(nèi)部進行過一次評估，到底是人工智能和李世石誰能勝利，那時候大家都判斷，人工智能勝利的可能性很少，所以大家把那場比賽拿到全世界去看，結(jié)果可想而知。
所以我們給出這樣的一個概念，就是經(jīng)歷了整整60年之后，人工智能經(jīng)過兩次低谷，從2016年再次讓全世界引起了關(guān)注。那么前天，我們看到在烏鎮(zhèn)最新的比賽，第一場，是人工智能第三個版本又勝了，這說明人工智能是否會是以人的不可企及的速度在迭代。
我們總結(jié)背后的力量在三個方面，第一個是算立
，剛才沈威先生分享的GPU的發(fā)展，背后代表的就是這個算立，我們看到在烏鎮(zhèn)這次的復(fù)盤過程當中，谷歌講得最多的一個詞是TPU，這是谷歌自己的一顆計算器的GPU，第一個代表叫算立。就是我們所說的深度學(xué)習(xí)也好，CN也好，還是LEN也好等等，不同的算法。第三個是算距，算距實際上就是大家所說的大數(shù)據(jù)，但是這一次比賽，我覺得谷歌的團隊告訴了大家一個很有意思的結(jié)論，因為我們過去一直認為數(shù)據(jù)的重要性，在人工智能當中扮演了特別重要的作用。
那么算法解決的是什么？算法解決了直覺和計算的問題。過去我們講算力算得越來越快，只是解決了一個計算的問題，但是算法解決了人類所擅長的一個直覺的問題，所以在這個過程當中，我們認為算法，算力，算距是人工智能獲得新生的三個基本要素。
這一次的比賽告訴我們人工智能強大的地方在于算法，更強大的算法比數(shù)據(jù)更為重要。
我們過去有一句話，天上一天，人類十年，今天是人類的一天，可能對于人工智能是十年的時間，所以短短的一年過去了，人工智能的智慧可能已經(jīng)增長了十歲。
那么我們比較一下中美人工智能結(jié)論，可以得出在這次發(fā)展的浪潮當中，中美雙雄的格局初步顯現(xiàn)。我們知道，除了美國、中國以及世界上各個科技領(lǐng)先的國家都在布局人工智能。我們做了一個測算，人工智能能夠推動我們GDP的增長，預(yù)計到2035年將達到8.1％，如果這件事情所有的測算可以做復(fù)盤的話，那意味著經(jīng)濟增長規(guī)律和經(jīng)濟增長的L型曲線，可能會在未來因為人工智能等科技技術(shù)的發(fā)展帶來新的拐點。同樣的我們看過愛森德也作過預(yù)測，美國的經(jīng)濟增長到2035年將會達到4.6％，大家可以想象，這是一個多么可怕的一個數(shù)據(jù)。
其中算法，數(shù)據(jù)，應(yīng)用，以及人工智能的平臺是核心要素。還有四個方面是環(huán)境要素，包括政策、人才、投資創(chuàng)業(yè)和研發(fā)投入，我們從這八個方面分別作一個比較。
應(yīng)該怎么樣來看待中美人工智能的發(fā)展?我們列出這八個方面來進行比較，
算法解決的是計算和直覺的問題。
首先我們來看算法，我們看到在MAT科技評論所發(fā)布的2017年的上榜當中，中國的很多算法已經(jīng)榜上有名，包括百度，阿里，科大訊飛等。當然美國的很多算法遙遙領(lǐng)先，但是我們在細分的領(lǐng)域當中，已經(jīng)有了明顯的優(yōu)勢，比如我們在去年比賽當中，拿了5個單項的第一，在此之前，我們一次冠軍都沒有拿過。
第二個從數(shù)據(jù)上看，
中國是一個數(shù)據(jù)的大國。數(shù)據(jù)顯示，2016年，中國的數(shù)據(jù)資源占全球的21%，到2030年，將占到全球的30%，而美國到2030年，數(shù)據(jù)占全球的29%，屆時中美在數(shù)據(jù)量的占有上基本上達到了持平。
第三個是在應(yīng)用方面
，應(yīng)用方面我們先來看一個去年的人工智能的市場規(guī)模，是100億人民幣，增長速度是24%，這里面不包括人工智能的硬件、軟件等。那美國人工智能的市場562億，增速18%，比較起來，美國的應(yīng)用市場更為成熟。算法、算據(jù)、算力三個要素一定要結(jié)合基于平臺，才能發(fā)揮出效用。目前國內(nèi)有很多成熟的平臺，比如百度的TIDO，以及語音平臺，圖形圖像等更多垂直行業(yè)的平臺。而在美國這些人工智能的巨頭，他們的平臺更多的是全方位的一個部署，那么上面這四個方面是最核心的要素的比較。
接下來快速比較政策的分析。
美國的政策方面，跟中國相比它更全面，而我們國家現(xiàn)在還缺少國家層面的人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略和計劃，雖然在今年政府工作報告當中已經(jīng)把人工智能列入了中國政府報告，但在研發(fā)方面，無論是政府還有企業(yè)，中國還有很大的差距。
但是我們看到進步很快，所以在全球100家值得關(guān)注的人工智能體驗當中，中國有27個席位，也僅次于美國。人才方面，總的來說，美國在現(xiàn)在人工智能的專業(yè)化人才總量方面保持領(lǐng)先，而且通過0K的數(shù)據(jù)分析，美國的數(shù)據(jù)有5年到10年以上的人才方面，比中國占更大的優(yōu)勢。
總的來說，叫美國和中國雙雄的格局顯現(xiàn)，但是總體來講，美國比中國領(lǐng)先，在特定的領(lǐng)域當中，比如數(shù)據(jù)和人才，我們和美國的差距越來越少。
我們把八個方面作總體的概括，
中美人工智能在特定領(lǐng)域的應(yīng)用。
第三個部分，報告下我們選擇了這些特定的十個領(lǐng)域來比較一下中美人工智能的發(fā)展優(yōu)勢。什么時候L5級別的無人駕駛的車輛能夠達到100萬輛?那么美國可能用6到7年完成達到100萬輛，中國也就7到8年，也就差一年多的時間。
而在人臉識別方面，中國達到50%滲透率要遠遠快于美國，我們可能用兩到三年，而美國至少需要十年以上。
為什么美國要這么長時間，這里面涉及到個人隱私數(shù)據(jù)保護，后面還包括智能紅綠燈助理，我們可以看到除了在人臉識別，智能紅綠燈這些特定的領(lǐng)域當中，我們比美國的應(yīng)用要來得快得多，其他的我們基本持平，或者要慢一些。
我們稍微拿出幾家作下比較，第一家是百度和谷歌，它們都是正在，或者說已經(jīng)啟動了從互聯(lián)網(wǎng)公司向人工智能公司轉(zhuǎn)型的公司，從研發(fā)投入上來說，兩家的研發(fā)投入強度基本差不多，一個是3.6%，一個是14%，但是絕對額的差距，就差不多有10倍，從軟件和硬件上來看，軟件上大家都試圖構(gòu)建一個人工智能的平臺或者操作系統(tǒng)，硬件上的差距也比較大，一樣的可能是無人駕駛汽車，其他的我們看谷歌在底層芯片部署方面要比百度做得更快。阿里巴巴和亞馬遜比較，那么它們也都是從電商向人工智能專業(yè)正在轉(zhuǎn)變的兩家公司，他們的研發(fā)投入也基本上差不多，占12%，13%這個比例。
那么總額的投入差距也在六七倍左右，那么軟件上的都是基于云，阿里阿里云，亞馬遜的AWS，他們也做自己的硬件，兩者相似，科大訊飛和IBm，科大訊飛更多的像Sir，我們把IBM拿來作下比較，科大訊飛正在向單純的語音識別向人工智能作轉(zhuǎn)變，它的投入強度，研發(fā)強度是最高的企業(yè)，差不多四分之一用來作研發(fā)，也開放了自己的平臺。那么這是我們把中美幾個企業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用作下匯報。
趨勢和啟示，就未來智能的本質(zhì)到底是什么？
最后和大家報告下在回答這個問題之前，我們先來回答三個方面的問題，我認為在幾個地方，那么我們過去更多的是基于閉源的來做平臺，無論是過去的Wintel平臺還是IOE平臺都是用的閉源的平臺，但是我們看到物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)導(dǎo)致了閉源基本上被淘汰，大家都選擇了開源，在這一輪當中，能否建立一個開源平臺為核心的生態(tài)系統(tǒng)，這是關(guān)鍵的。
在這個生態(tài)當中，一定有一個領(lǐng)軍企業(yè)，就是1＋N的結(jié)果，
過去我們講企業(yè)的競爭是產(chǎn)業(yè)鏈的競爭，在這個情況下，更多的是生態(tài)環(huán)境的競爭，再有一個是行業(yè)應(yīng)用為核心的主戰(zhàn)場，中國這一輪想突破，一定是基于特定的行業(yè)應(yīng)用，無論是在CV當中，我們舉例子來說，剛剛說的智慧城市的攝像頭當中的動態(tài)圖形圖像的識別，可能是一個特定的細分應(yīng)用，但是這樣的細分應(yīng)用，一定比美國，比其他國家，我們來得要快得多。
第二個，現(xiàn)在的挑戰(zhàn)，對中國的挑戰(zhàn)，一個是現(xiàn)在的監(jiān)管制度，研發(fā)投入，行業(yè)領(lǐng)軍人才，剛才也跟大家作了匯報。
第三個如何破局，站在政府關(guān)心的角度來說，以政府的示范項目，我們來帶動人工智能的應(yīng)用。我們和業(yè)內(nèi)的100多家企業(yè)做了一個人工智能的創(chuàng)新聯(lián)盟，我們這個聯(lián)盟運營的模式，跟美國的OpenAI極其相似，我們剛才的是動態(tài)圖像圖形的識別和智能報告的產(chǎn)生，這兩個細分領(lǐng)域，再一個開放政府數(shù)據(jù)，制定了數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，我們很高興的看到貴陽已經(jīng)出臺了相關(guān)的條例，這件事情落地起來難度還會很大，再有一個是針對的重點的應(yīng)用領(lǐng)域和加速政策，和法規(guī)的創(chuàng)新，很多人說，我們選擇出來的十個領(lǐng)域當中，技術(shù)不是問題，關(guān)鍵是我們的監(jiān)管和政策問題，還有如何吸引優(yōu)秀的科學(xué)人才，以及加大技術(shù)的研發(fā)等等。
中美的對比不重要，更重要的是中國美國，以及所有的人類的智慧能夠連接在一起我們?nèi)箼C器的智能，也許有一天，AI這個詞一定會過時，那時候有兩個詞更為重要，一個叫做MI叫機器智能
那這個視頻告訴我們，AlphaGo也不是不可戰(zhàn)勝的，它也是一個自我迭代的過程，我們分析中美的對照，更重要的給大家一個概念，，是人去研究機器智能，還有一個是HI，是機器去研究HI，當人研究HI的時候，我覺得那時候真正的智慧的對抗才會到來，所以智能的本質(zhì)是讓我們挑戰(zhàn)MI更重要的發(fā)現(xiàn)宇宙最深刻的規(guī)律，謝謝大家。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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