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广泛采用人工智能技术对中国未来经济增长至关重要，因为随着全国人口老龄化的增长，人口红利的消失，提高生产效率成了迫切的需求。AI产业的发展需要一个更开放的数据环境和训练有素的数据科学人才，这两项必不可少。但AI也带来了复杂的社会和经济问题，需要仔细考虑。

中国在AI发展中的地位

中国和美国目前是全球AI发展的领导者。仅在2015年，它们在学术期刊上刊登了近10,000篇关于AI的论文，而英国，印度，德国和日本则加起来仅发表了大约一半的学术研究文章。

中国的AI大部分动力都是由民营的高科技公司推动的。在大量的搜索数据及许多产品线的帮助下，中国的一些互联网巨头都在图像和语音识别等技术领域处于领先地位。这些功能已经融入到新产品中，包括自动化的个人助理，自动行驶汽车，等等。

中国有理由对其在AI界未来的作用感到乐观。中国庞大的人口可以产生大量数据，这是“培育”AI系统的先决条件。中国也具有“经济范围”的优势：其广泛的行业提供了肥沃的部署市场。

但是，想要持续努力，保持在这样一个迅速发展的领域的前沿优势，并最大限度地发挥这些技术的经济潜力，中国需要专注于加强创新能力。例如，虽然中国学者实际上数量比美国研究人员发表了更多关于AI的论文，但他们的论文没有产生与美国或英国作者相同的影响。

此外，中国还没有像美国这样有生机勃勃的AI生态系统。美国这个生态系统比中国能孵化出更多大型创业公司。美国的生态系统是大型、创新和多元化的(包括研究机构和大学以及私人公司)。基于硅谷科技部门的一切优势，美国具有难以复制的优势。

我们可以通过AI的三个主要组成部分：数据，算法和计算能力来看待其在中国开发的挑战。

数据

正如人类需要食物一样，AI不能在没有稳定“食物”数据的情况下运行。这些系统必须提供大量的数据，以便他们自己“训练”，不断改进和完善产量。但数据的几个问题可能会阻碍中国的AI发展。

首先，中国的技术巨头通过他们的专有平台收集了大量的数据，中国在创造数据生态系统统一标准和跨平台共享友好方面落后于美国。

其次，周边和世界其他国家已经发现，开放的政府数据刺激了民营企业的创新，但中国的公共部门数据相对较少，无法进行勘探。

最后但并非最不重要的是，对跨境数据流的限制使中国处于全球合作的不利地位。

算法

在应用层面上，中国与其他国家的算法发展相当。事实上，中国玩家在开发用于语音识别和定向广告的算法AI方面取得了突破。感谢全球开源平台，中国企业能够快速复制在世界任何地方开发的最先进算法。

不过，中国落后于美国和英国推动AI发展的基础研究领域，其中一个主要原因是人才短缺。中国AI人才对持续推动AI事业的发展将至关重要。

超过一半的美国数据科学家已经有十几年的工作经验，而在中国，高达40%的人经验不到五年。中国目前有不到30个专注于人工智能的大学研究实验室，没办法发展足够的人才，来满足中国AI行业的招聘需求。

此外，中国的AI科学家在计算机视觉领域和语音识别的专业领域和其他领域不成比例，在其他一些领域存在空白。

中国大学课程在AI中也可以受益于学校可以提供更高的数学和统计要求并优先考虑其在全球范围内持续发展的努力，这也是值得思考的——是否可以通过改变奖励研究经费的模式来促进更大的创新。

计算能力

在中国计算能力不是AI商业开发的直接瓶颈。随着微处理器在全球市场上广泛使用，计算能力已经成为可以轻易获得的商品。

但中国不能忽视发展自身先进的计算能力，包括半导体，微处理器和高性能计算技术的重要性。计算能力是AI基础设施的一部分，因此具有重要意义。

AI的战略重要性

中国历来严重依赖国外的微芯片供应。一些中国的高价值半导体类型几乎全部依靠进口。但在2015年，美国政府禁止了英特尔，Nvidia和AMD三大芯片全球供应商把运用于高端超级计算机的芯片销售给中国政府，对核心技术供应的更强控制可能会改善中国在未来更广泛部署AI系统的能力。

为了解决这个问题，2014年中国政府出台了“国家准则”和“中国2025集成电路(IC)行业发展与推广”政策。政府还推出了国家IC投资基金。到目前为止，已经筹集了超过200亿美元。这些举措开始取得成果：2016年6月份，中国推出了双威太阳能灯，打破了世界史上超级计算机最快的记录，它不包含美国开发的处理器。

政府的前台投资是一个长期的赌注，应该具有明显的波动效应，因为它鼓励私营企业发挥积极作用。

专业处理器，如图形处理单元，可以进行大量的复杂的计算，对于AI是特别重要的。随着中国IC业的发展，也应该对这类处理器的发展给予足够的重视。

随着中国认为开发人工智能的战略应注意技术行业日益全球化重要性。AI价值链的各个方面，从基础研究到应用开发到硬件制造都涉及到全球合作。除了建立自己的数据生态系统，管道数据科学研究人才和半导体行业，中国需要确保其AI行业建立在与全球市场相结合的开放系统上。 <12>