如果說一切都是錯的

蓋茨講的有道理，但我們也不用妄自菲薄，中國在人工智能上並非沒有機會。

人工智能三要素：算法、算力和大數據。客觀地看，中國在算力和大數據上有優勢，但是在核心的算法上我們目前主要偏重的是應用，底層原理的研究上落後於美國。從2010年開始的第三次人工智能浪潮，主要源於深度學習領域的學術研究，而業界公認的“三架馬車”，Yann LeCun、Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio都是在為美國（或北美地區）服務。

雖然人工智能的原理不是我們發明的，但在基礎學科中的突破往往上是人類共有的財富。例如相對論，最早由愛因斯坦提出但並不僅限於某個國家，而中國恰恰是在人工智能的應用上有自己獨到的優勢，主要是因為海量數據和豐富的應用場景：

1.中國人口眾多，“大數據”的基礎好。截止到2017年12月，中國網民規模達到7.72億，手機網民規模達7.53億，這是其他國家無法比擬的。

2. 除了數據以外，中國還有許多人工智能應用的場景，尤其是在高度數字化的互聯網行業中。比如：電商、社交、智能製造等等。

即使是AI的底層原理，目前基於深度學習的算法基本已經成熟。或者換句話說，深度學習的潛力已經被充分挖掘，人工智能要有下一次革命性的突破，取決於能不能誕生新的原理和算法，將來可能又是新的一批科學家提出替代深度學習的理論。這點上，中國已經把人工智能上升到國家戰略的高度，也有不小的機會佔領前沿技術的高地。

高挺觀點

專業的事情還是要聽專業人士的意見。涵叔基本上是技術盲一個，只能從關注這事的一名旁觀者的角度來說，來說點自己的感想。

這些年關於中美競爭的話題，還是比較多的集中於中美經濟總量上，也就是說，對於量的關注遠多於對於質的關注。

但事實上，當中國已經將高質量發展明確為下一步的發展方向，那麼作為世界頭兩號經濟體的中美之間的競爭也必然會越來越多地體現在質量上。

如果將AI技術的發展作為衡量各國高質量發展的一個重要指標，那麼我倒認為，微軟創始人比爾·蓋茨在接受CNN採訪時對中國的評價是比較中肯，甚至是有些客氣的。畢竟，“第二名”的成績已經很不差了。

具體到AI這個領域，我並沒有多少的發言權，但就我從業這十幾年和中國政商兩屆尤其是企業界打交道的經歷以及我對兩國發展的個人觀察來看，

從另外一個角度說，這些年人們對於中美之間的競爭甚至是在中國的發展上存在一些認識誤區，認為既然競爭的話，就要什麼都能贏過對手，全面爭先。但其實，這不僅沒有必要，也是不現實的。除了一些涉及到國家長遠戰略和國家安全方面的關鍵、核心技術領域外，未來的全球競爭一定是相互之間“取長補短”，這樣才能形成比較良好有序的競爭態勢。

就像奧運會上，你非要中國和巴西去在足球上比個高低，非要中國和美國在籃球上爭個先後，那不是自取其辱嗎。但這不是說，我們的足球和籃球不用發展了，就指著乒乓球打天下就好了，而是我們要學習別人的優勢，來提高自己的水平，在合作中競爭，做到全面均衡的發展。

說到底，

涵一

一、比爾·蓋茨說的是事實

作為曾經的世界首富，比爾蓋茨的說法，有其道理，而且說的也是目前的事實。至少在短期來說，中國的人工智能超越美國，依然是一個無法想象的局面。

美國的谷歌、亞馬遜，facebook和蘋果等科技公司，以及為這些公司提供科技支持的麻省理工學院、斯坦福大學等世界一流大學，的確在人工智能的培育上，有著先天的科技、金融以及行業等方面的優勢。

二、任何偉大的人物都可能會看走眼

畢竟人無完人，就像曾經預言世界上只需要5臺電腦的前IBM董事長馬斯.沃森那樣，比爾·蓋茨，也不可能永遠都預言正確。即使這些曾經的偉大商業人物，他們對於當時的實際情況瞭如指掌，也很難分辨出哪些情況是未來才會出現，而當時看來絕對荒謬絕倫的。

為什麼微軟在互聯網以及之後的移動互聯網時代，開始漸漸地體力不支？

所以對於比爾蓋茨所說的，認為中國不能彎道超車的說法，看未來兩國可能的科技水平，其實是很難定論的。我們真正需要關注的可能是一個，別處的，但卻是很核心的問題，那就是人口的質量和數量。

三、中國的優勢——人口的質量和數量

當年日本經濟崛起的時候，美國人很是擔心，但很快日本就開始走了下坡路。表面上有所謂廣場協議和日本自身的產業結構缺陷，但深層次的原因在於，面對這些挫折和弊病，日本沒有足夠的新鮮人口，作為力量的源泉。換言之，日本無法通過足夠數量的高素質人口作為活力，來衝破自身產業上或者行業等方面的各種弊病和桎梏。

反過來看看中國，我們至少有與世界市場經濟直接或間接相連的龐大人口，這種人口初步具備了相應的勞動素質，而擺脫了印度雖然人口龐大，但無法有效介入市場經濟的困境。

所以，就人口問題而言，中國目前的龐大人口，初步具備了一定的勞動素養，這才是能夠於美國人口相抗衡的核心經濟競爭力。

為什麼人口質量如此重要呢？我們可以反觀日本。

日本原計劃用大量的智能機器人來代替需要餵養的麻煩更多的國民，到如今，日本的機器人產業也依然世界領先。可為什麼日本的經濟始終一蹶不振呢？那是因為日本沒有足夠數量的新鮮人口！新鮮人口的作用，不僅僅在於刺激需求，提供生產力，更重要的是還可以成為源源不斷的創新源泉，而這是機器人無法做到的。

除此以外，龐大的有素質的人口，還可以做到很多，我們目前可能並未想到，但實際卻非常重要的經濟貢獻。

這就像一片樹林，裡面其實是一個生態完整的體系。並非是因為有了一顆顆足夠數量的樹，而是因為這些樹衍生出了一系列的生機。以此類推，人口可以衍生出一系列的商機，和經濟活力一樣。

四、美國的大殺器——有擇優傾向的移民傳統

不過中國的人口也存在著問題：老齡化的趨勢日趨嚴重，理論上可能會步日本的後塵。而美國作為一個有著歷史悠久的移民傳統的國家，它可以不斷的從世界上擇優選用最先進素質的人為自己服務，在很大程度上這才是美國基業常青的根本。

無論是在中美之間的貿易戰，還是未來的經濟大比拼，在基於人口因素的力量博弈中，中國要想佔得優勢，必須更好的關注國民的生存狀態，讓百姓更好地生養。同時，中國應該創造希望和足夠有吸引力的機會，吸引世界的先進人才為自己所用。我想這才是，中國人口問題獲得根本性改善的方向。

鎂客網

中國能不能在人工智能(AI)方面超越美國，恐怕還不好說。更關鍵的是，是怎樣一個時間尺度來衡量。三五年之內？全面超越很難，但部分領域領先是有可能的。一二十年？全面超越也不是沒有可能。

的確，美國有Google、Amazon、Facebook、蘋果等科技公司，有麻省理工學院、斯坦福大學等世界一流大學，在人工智能的基礎研究和產業應用方面有著太多優勢。但中國的研究機構、創業公司，以及互聯網巨頭也都對人工智能投入了極大的精力和熱情。

美國CB風險投資公司最近發佈的《2018年人工智能發展趨勢》報告顯示，2017年中國人工智能初創企業股權融資額佔到全球總量的48％，比美國同行高出10個百分點。而且，以“深度學習”和“人工智能”等關鍵詞檢索，來自中國的專利數量明顯高於來自美國的專利數量，其中以“深度學習”相關的中國專利數量甚至是美國的六倍。

中國的力量絕對不容小覷。而且，特朗普似乎對科技不是那麼重視，這也會給中國留出一些機會。普華永道發佈的2018AI預測報告就稱，人工智能產業規模在 2030 年將達到 15.7 萬億，很多國家都在出臺新戰略從而獲取最大利益，但2017年特朗普執政以來，美國政府已經在消減人工智能研究經費。這份報告還說，“如果中國開始製造領先的AI 應用，西方將會回應。”

老虎科技

在人工智能領域中國，究竟能不能趕上美國，成功實現”彎道超車”？從目前來看，下這個結論顯然還為時過早。

首先必須承認，人工智能是目前中美兩國你追我趕的一個領域。對中國這麼一個後起科技大國來說，這已經是相當不錯的成績了。大家記得，在以往的科技發展歷史上，中國幾乎沒有在任何一個科技領域裡面能夠與美國站在相對同樣的起跑線上；而只有這一次的人工智能是個例外。這也從另外一個側面折射出中國國家實力，其中包括科技實力的發展水平。

同時也必須承認，中國畢竟是一個科技後起大國，與美國相比無論在人才制度應用投入等各個方面，還存在一定的距離。

就人工智能領域而言，我們可以從國家戰略、資金、人才、行業分佈等各個領域著手進行比較，從中看出中美兩國的實力水平及其差距。

首先，從國家戰略而言，應該說中美兩國政府對人工智能的認識都達到了一個戰略高度，因此並沒有很大的差異。就資金投入而言，兩國目前也幾乎不相上下。

就人工智能公司的數量而言，目前美國雄居第一，中國名列第二。從人才的數量質量而言，應該說美國還是遠遠超過中國。更重要的是，美國的人工智能人才分佈較廣，而中國則相對而言則是垂直性的分佈。而這其實也涉及到兩國人工產業的分佈問題。美國人工智能技術在產業領域的應用相對較廣，而中國則相對而言更呈現出一種垂直領域的分佈。

換言之，美國作為一個老牌科技強國，企人才和領譽的分佈已經呈現一種多元、廣闊的分佈格局，而中國則依然是傾國家之力或資本之力，擁有一批頂尖的人工智能人才。但這些人工智能人才要麼大多來自美國，要麼依然呈現一種垂直分佈的狀態，對行業的輻射並不廣泛。而這也將在相當程度上阻礙中國人工智能技術的進一步突破和發展。從這個意義上說，比爾.蓋茨的觀點有一定的參考價值，而對中國也是一種激勵。

從人工智能的發展格局來看，未來爭雄的兩國無疑是美國和中國。從發展的時間表上看，2020年、2025年和2030年將是三個重要的時間節點；而2020-2025年顯然將是中美人工智能領域決戰的關鍵階段。

2020-2025年，中美人工智能決賽，成敗在此一舉。

邱震海

不得不說，比爾·蓋茨說的是有一定道理的。

我們知道，人工智能的提升需要三方面的作用，算法、算力和數據。算法，就是以深度學習為主要理論基礎的各種AI模型；算力，就是計算基礎設施的性能和架構；數據比較簡單，就是用於模型訓練的“糧食”。

我們可以在這三個方面一一做比較。在算法方面，蓋茨說了，美國的高科技企業和科研機構在學術上比較領先，事實也確實如此。算法需要的頂尖的科學家，在深度學習方面，業界公認的“三架馬車”，Yann LeCun、Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio三人，其中前兩個人在美國公司Facebook和Google工作，Bengio雖然人在加拿大，但是也屬於北美自由貿易圈範疇，還是北美勢力。

在算力方面，中國力量成長速度很快。在去年的全球超級計算機500強榜中，中國的“神威·太湖之光”和“天河二號”是冠亞軍，在總榜超過了美國。但是個體的優秀不能代表整體的超越。現在，越來越多的AI訓練和應用跑在雲計算平臺上，中國的雲計算產業規模目前和美國仍存在差距，更不用說在底層芯片平臺，無論是用於訓練的GPU，還是用於推理的CPU，或者專用計算芯片，比如Google的TPU，中國芯片產業力量和美國的差距就更大了。

數據方面，則可能是我們的一個優勢點。中國的海量互聯網人口，中國龐大的製造業，在萬物互聯的時代，每一刻都在產生海量的數據，它們正是人工智能時代的石油。但這個優勢點也需要我們做好數據的開放和共享才行。

所以綜合而言，比爾·蓋茨的看法大致上是正確的。不過，技術的進步需要合作和協作，中美之間，應該增加學術交流和產業合作，共同推動人工智能技術，不能一味看兩地的競爭。

科技行者

不做代不代表落後？

我們對人以及國家有很多時候是有誤解的。特別是對美國。總以為美國是沒有自己技術的。是靠外國技術移民。

比如我們都知道NASA，如果一箇中國人移民美國，那麼可以進入NASA，但是，無法進入核心部門。

美國NASA這種機構的核心部門的權力高管，是需要爺爺就是美國公民的這種。只是，大部分人不會進入到這種級別的審查。

美國的背景調查是非常嚴格的，從地方企業查員工有沒有吸毒歷史，到波音公司對工程師的要求。

在這樣嚴格的背景調查下，我們能說美國的核心科技，是主要靠移民嗎？

美國是個資本主義國家，自己能不做的，能買的，就去買。自己呢？吃吃喝喝，做最前沿的研發。因為精力有限啊。

假設你是一個科學院院士，那，你會一週花3小時時間拖地板嗎？也許一年會花3小時，算是運動一下。

同樣，很多技術，美國是在完全擁有的情況下，是在一旦需要投入自己生產，一個月就能出貨的情況下，去海外購置。或者不去發展。

比如AI這個事情，我就說幾個例子

最頂級的，而且還是人生精力最充沛的AI科學家在美國。

全世界最主要的頂級數學家，大部分在美國。

我們都知道數學計算在變成計算機計算語言的時候，要換算成算法。FORTRAN的算法，是美國的數學家來做的。intel有針對自己芯片開發的C, C++下的優化數學算法軟件。最便宜的價格也要2000美元一個。

這些，都是AI發展的核心。

更重要的是，高工資，與寬鬆的工作環境。要知道創造力的敵人是束縛。

AI，中國會發展，會有很大的空間。但是，沒必要為了競爭而競爭。能做出符合中國人民需要的AI產品就足夠了。

令狐迦基

AI不應該只是某個方面的應用，比爾蓋茨的意思是，如果中國實力夠強，應該在AI的多個領域戰勝美國，這才叫「彎道超車」，後發制人。

從這方面來講，蓋茨是對的。就創新能力來講，中國人才多的是，但主要部分幾乎向“錢”看，缺乏精耕細作的“匠人精神”，缺乏有擔當有實力的科技領軍人物。中國和美國的創新差異在於，中國重在業務模式的創新，而美國在於技術的創新。這在高端的製造行業表現尤其明顯。

（李彥宏和他的無人汽車）

中國現在擁有全世界最大的人工智能市場，總體分為兩類，一類是AI與互聯網、大數據有關的應用，如人臉識別、圖像識別等，另一方面則是與傳統行業相互融合，如無人駕駛汽車等。無不是由市場業務推動技術創新的。

而美國的AI產業佈局非常完善，全面打通了基礎層、技術層和應用層，尤其是在算法、芯片和數據等產業核心領域，積累了強大的技術創新優勢。這也說明了，中國的AI或許可以在某個細分領域上超越美國，但要在AI發展上全面超越美國是很難的。因為核心技術差距依然大。

（騰訊研究院統計數據）

不可否認，中國AI近些年的爆發式增長，已經走上了世界人工智能發展第一梯隊，在某些領域甚至享譽世界，但要實現對美的「彎道超車」，至少在短期內是不可能的。

根據國務院發佈的人工智能發展規劃，到2030年，中國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。對於中國來說，如今最重要的是，人才的培養和建設。

以中國的人口基數，只需沉澱一段時間，比爾蓋茨這番話，自然就不勝辯解了。

廣告人阿術

比爾蓋茲說的沒有錯，基於微軟目前在世界的地位，還有AI技術賴以維繫的基本土壤——操作系統，目前全球沒有能夠逾越美國者。包括很多軟硬件核心基礎技術，我們確實也還遠遠落後於美國，這個不能不承認。

在這種情況下，我們確實在軍事領域某些技術硬件上實現了超越，但是AI技術不同於個別軍事技術，AI技術需要基礎學科的長期綜合技術積累，不但是操作系統，還有編程、語言的突破，更離不開芯片、CPU等硬件支持。至少到目前為止，我們三五年要趕上來，確實難度不小。

在這種基於事實的基礎上比爾蓋茲有理由質疑我們就一定能夠成為世界第一。如果上帝不再偏愛美國，他為什麼一定就會偏愛距離美國還很遙遠的中國？對於守成者看後來者沒有理由不抱持這種心態。

但是還是那句話，對於未知，沒有人是可以穿越未來的先知先覺者。在未來，我們不敢說我們一定是各個領域都會世界第一，只要我們眾志成城，持續不斷的努力，什麼奇蹟都可能被創造出來。比爾蓋茲也只是推斷未來可能，而無法決定歷史發展。

謝金澎

比爾蓋茨的說法已經是很客氣了。把它把中國在AI人工智能的研究領域放在第二位，現在似乎，中國處於第二的位置，但實際上，恐怕未必就是這樣子。

起了個大早，趕了個晚集，這在中國是經常發生的事情。人工智能方面恐怕也不會例外。要像我這樣說，恐怕一大群噴子在路上了。但是，再多的噴子也改變不了這樣的一個結果。

你說他們要做快遞了，我相信他們會去做。他們要做外賣了，我相信他們會去做。他們要去做共享單車了，我相信他們會去做。為什麼，簡單，直接，有效，燒錢。

關鍵字: 人工智能 美國 蓋茨