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10张图,讲透中美AI差异!

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匿名
匿名  发表于 2019-4-11 08:00 |阅读模式

10张图,讲透中美AI差异!





  我们把美国作为前沿的基准进行对比,目的不是为了对比国力,而是通过基准对比,知道中国所处的位置。

  ——许成钢”

  01

  学术领域

  中国学术论文激增

  但千级期刊论文引用逊于美国

  在学术会议参与方面,中美两国学者参加学术会议呈不断增长趋势,而美国每年都要高出中国。

  

  ▲图1:中美人工智能期刊论文年度发表量对比

  从1995年至今,虽然美国在人工智能领域发表的论文数量整体超过中国,但是中国的增长速度较快。

  

  ▲图2:中美学者参加所有人工智能学术会议的总数

  人工智能领域的迅速发展,使得大量学者常常会把自己的短期研究成果首先会发表在学术会议上(甚至只发表在学术会议上),之后便投入到实践工作中。

  而学术会议的常规是,申请者的论文得到会议学术委员会或组织者接受,才获得参会资格。因此,参会人数通常可以视为会议论文发表的数量。

  

  ▲图3:中美人工智能期刊论文被引用总数

  为了进一步将两国学者发表的论文质量进行对比,报告将论文的引用数量划分为了6个等级进行分析,分别是千级(引用量 1000 及以上),百千级(引用 量 500-999),百级(引用量 100-499),十级(引用量 10-99),个级(引用量 1-9)以及零 级(引用量 0)引用量文章。统计的次数是每篇论文截止 2018 年 10 月的总引用次数。

  以千级和零级两个极端的级别为例:

  

  ▲图4:中美千级期刊论文引用总数量对比分析

  对有高等级影响力的千级论文(是指每一篇论文被引用的数字超过了1000次),中国与美国差距巨大,中国只有个别的产生大影响力的论文,而在美国则比较多一些。

  

  ▲图5:中美零级期刊论文发表总数量对比分析

  这一部分是发表的这些论文是从来没有被任何人引用过的。从2011年之后,中国大幅度的超过美国,而且超过了很多,这个很有趣。

  为什么中国很多论文从来不被引用?原因可能有两点:

  第一,这些论文讨论的问题是在比较狭窄范围里的应用问题,有兴趣的人少。

  第二,中国的激励机制所致。中国的科研体制是计算研究人员在国际期刊上发了多少篇文章,为了职称评定,学者被迫拼命发文章,却不注重文章的影响力和价值贡献。

  02

  人才分布

  AI人才中国是精英模式

  美国则量大面广

  决定一国人工智能长期竞争力的是人才要素,美国的人工智能工程师远比中国多。

  

  ▲图6:根据从业时间分为五个不同类别进行的中美AI人才分布对比

  据领英(LinkedIn)人才数据库显示,中国的AI人才总数为5万人,而美国的AI人才总数为83万人。美国AI人才总数是中国的16.5倍之多。

  如果把中国人工智能领域所有的从业人员(领英里面搜集到的),按照他们已经工作多少年划分的话,可以看到,中国人工智能领域工作10年以上的不到39%,相比之下,美国超过71%的人工智能领域的人,工作了10年以上。

  在中国,人工智能是更年轻的行业,而在美国虽然领域是年轻的,但是里面的多数人并不年轻,是有充分经验的。

  

  ▲图7:根据子领域划分对比的两国AI人才分布比例

  人才分布方面,中国在智能交通/自动驾驶,智能/精准营销, 硬件/GPU/智能芯片需求比例要多于美国,但在算法、机器学习的方面,美国不但人才的比例比中国大,人才总数也是中国的20多倍。

  03  

  产业领域

  中国AI创业公司数量少于美国

  从产业领域的角度看,中国活跃的人工智能创业公司在2012年之前要多于美国,但是在2012年以后美国超过中国,且增长速度大幅度提升,而中国在2015年以后开始下降。

  

  ▲图8:中美人工智能领域创业公司数量对比

  据了解,美国私营部门正在开足马力发展AI技术。美国与人工智能有关的企业数量远超中国。美国的投资力度似乎也很大,例如,谷歌公司、苹果公司、脸书网站、国际商用机器公司(IBM)、微软公司和亚马逊公司等总部设在美国的企业,其研发支出总计高达540亿美元,其中大部分开支进入人工智能科研领域。

  最近二十几年里,中国活跃的人工智能初创公司整体上呈快速发展趋势,2016年超过400家,达到顶峰。中国活跃的人工智能初创公司数字在2012年之前多于美国,但是在2012年以后被美国超越。

  尤其是在2016年之后,美国的人工智能初创公司数量快速上升, 2018年超过600家,而中国则在2016年之后下降,在2018年降至不到200家。

  04

  开源软件包的使用和开发

  93%的中国研究者使用的

  开源软件包是美国开发

  中国在最近三年里,关注人工智能开源软件包的总数迅速上升,并在2017年秋超过了美国。

  

  ▲图9:中美 AI 研究者的 AI 软件包关注总数对比

  但是,几乎93%的中国研究者使用的人工智能开源软件包,是美国的机构开发提供的。中美两国人工智能研究者使用最多的软件包是Google开发的TensorFlow。在2018年初,中美研究人员对此的关注人数,分别达到将近9000人和约7000人。

  整体上中、美AI研究者关注美国机构开发的开源AI软件包的数字,相当于他们关注中国机构开放的软件包数字的20几倍。这表明中国研究者在基本算法方面,对美国开源软件包的依赖。

  05

  公众认知及媒体报道

  中国对AI的公众认知正面情感高于美国

  从公共认知及媒体报道的角度看,中美两国对于人工智能的报道正面情感要高于负面情感,而中国的正面情感比例相对更高一些。

  

  ▲图10:中国、全球(英语国家)人工智能文章正负比例

  《中国人工智能指数报告》收集的媒体大数据显示,在2014年之前,中国媒体对人工智能的正面报道略多于负面,差距不大。此后,负面报道持续下降,正面报道逐年增加,全面压倒负面报道。

  相比之下,全球英语世界的报道,多数属于没有正负之分的中性。在2013年到2015年之间,正负报道之间的差距曾经大幅度缩小。在2016之后,正面报道大幅度提高,而负面报道则没有显著变化。这个趋势与2016年之后美国人工智能投资初创企业的快速增长高度相关。

  总之,在深度学习的应用方面,如果我们只看规模,中国和美国已经非常接近有一些地方甚至是超过。

  但是,在人工智能的基本算法、芯片、传感器等等许多的方面,中国都落后于世界上多数的发达国家,除了美国外,还有比如,英国、德国、日本、以色列等国家。

  美国的AI产业布局非常完善,基础层、技术层和应用层都有涉及,尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域,积累了强大的技术创新优势,各层级企业数量全面领先中国。相比较而言,中国在基础元器件、基础工艺等方面差距较大。

  06

  不可错过的巅峰对话

  Q1:人工智能给社会生活经济领域所带来了哪些重要的正面影响?可能的潜在风险和负面是什么?

  我本人是一个人工智能的乐观派,人工智能更多是一种对于人类或者整个社会的赋能。它作为一种工具,可以帮助我们提高效率、建立美好的生活,甚至包括建立美好的环境,在各方面进行相应的赋能。

  对社会影响,比如美国的大选,其中一个最大的问题就是人工智能在社交媒体的应用,最后影响到了我们对于信息的消费导向,最终会影响我们的思想。我们最应担心的应该是人工智能对于人类思想的控制,而不是人工智能能够毁灭人类,我相信毁灭人类的只有自己,人工智能是一个工具。

  ——崔晓晖

  武汉大学教授

  大数据与云计算实验室主任

  Q2:从历史上看,科技对于商业的推动和变化应该是至关重要的,在人工智能领域,已经看到的、可见的巨大的商业变革,和即将来临的新的浪潮会是什么?

  一方面,人工智能的发展成为万众瞩目的焦点,今年的政府工作报告中第一次出现的“智能+”的概念。另一方面,也有人冷嘲热讽说“发展这么多年,现在的人工智能在很多方面还不如一个三岁的婴儿。”

  这种说法混淆了技术和科学的不同。比如,飞机已经有一百多年的历史。虽然在灵活性、能源利用率等诸多方面还不如小鸟(在这些方面很多原理也没有完全清晰),但这项技术已经产生的产业价值是如此超乎想象。

  在我们走向人工智能的彼岸的时候,在我们等待一个黎明到来的时候,人工智能带给我们的究竟是“苦涩的教训”还是“甜蜜的一课”,是一个值得持久讨论的话题。

  ——何晓冬

  京东集团人工智能研究院副院长

  Q3:天云大数据跟很多传统行业进行了结合,催生了很多的超级独角兽,目前在国内,哪些传统行业已经跟人工智能的成果产生了非常深刻的衔接和后续的影响?

  从现实商业的市场的路径和快慢上看,数字化转型是最充分的,无论是传统的IT信息化技术很成熟的行业,比如金融,银行、保险、券商,还有一些新兴的物联网,就是机器数据产生以及大规模制造业、能源,还有一些新兴科技,比如生物医药等。

  无论是新兴行业,还是像石油这样的传统行业,被数据逐渐渗透的过程,都会被AI所改造。

  过去知识产生来自于经验,由专家封装、移动知识。现在知识在数据中,我们通过数据,用系统的方法快速学习大量知识。从这个角度看,AI是知识再生产的一次规模性革命,是对很多行业专业知识的新的表达。所以,重构的过程是人工智能对于所有行业的很深远的商业结构的影响

  ——雷  涛

  天云大数据CEO

  Q4: 物联网目前的研发进展和在中国的真实应用,场景是什么?

  举个例子,比如我们尝试用人工智能为卡车司机提供安全服务。

  从线上下单,到确认收货,这是一个完整的物流过程,但中国每年要为卡车运输和最后的配送牺牲2万多条人命。卡车司机只有2000万,即平均每年每1000个司机中就会有1人牺牲。对司机来说,90%以上的车毁人亡是因为追尾。

  去年我们服务了2万名司机,没有一个车毁人亡的。我们通过AI收集司机的信息包括踩油门、刹车、打方向盘的数据,判断司机所处的状态。如果发现危险,比如下着雨,司机开着满载的卡车在高速公路上90迈的速度,还频繁地玩手机,这就相当危险了。这时候通过电话干预,让他恢复理智,就避免了意外的发生。

  但其实这项服务并没有完全离开人,我们有100个安全顾问,司机处于危险的时候,由安全顾问打电话给司机进行提醒。第一个月上线的时候,一位安全顾问智能服务50台车,现在可以一人服务500台车,因为AI的算法越来越强大,越来越能够替代安全顾问做更深入的判断,算是人工×智能。

  ——翟学魂

  G7创始人兼CEO

  Q5:中国媒体对于AI的报道,积极面越来越多,甚至都没有什么负面,而美国一方面保持了乐观,同时从公众和媒体的角度来讲保持了保守。对此应该怎么看?

  作为一个媒体人我尤其是有这样的希望,就是作为一家媒体,还是能够从科学的角度对任何一个事物做出实事求是、客观、准确的判断。

  我们应该对人工智能有清醒的认识,如果用人的一生来比喻人工智能,现在人工智能可能还没满月。因为与人工智能相关的基础学科还没有大规模突破,我们不应该人云亦云。

  任何一个产业、一种产品,包括人工智能产业、产品,只有企业家最有资格、最有能力也最有意愿对它的发展前景做出判断,别人不能越俎代庖。

  ——刘亚东

  科技日报总编辑

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