中国与美国人工智能哪家强行业数据对比告诉你
全国人工智能企业的平均年龄为5.5年。其中，北京、上海和天津等地初创企业云集，企业平均年龄相较于全国更年轻，平均年龄在5.5年以下。山东和辽宁等地老牌工业机器人和自动化企业转型较多，企业年龄相对较大。
随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2015年，我国人工智能产业规模为69.3亿元，同比增长42.7%；2016年我国人工智能产业规模达到95.6亿元，同比增长37.9%。
到2017年，我国人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。
随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇，核心计算芯片也成为巨头们战略布局的一环，谷歌升级TPU3.0，英伟达发布最大GPU，国内寒武纪推出首款云端智能芯片MLU100，阿里、华为、小米纷纷推出自己的AI芯片产品，并将进入大批量商用上市阶段，人工智能产业将继续增长并与垂直行业加深融合。预计到2022年，我国人工智能产业规模将达到335.6亿元。
二、人工智能产品和应用伴随着算法、算力的不断演进和提升，基于语音、自然语言处理和视觉技术有越来越多的应用和产品落地。比较典型的包括语音交互类产品、智能机器人、无人机、无人驾驶汽车等。小智君今天以智能机器人举例。
智能机器人的关键技术包括视觉、传感、人机交互和机电一体化等。从应用角度分，智能机器人可分为工业机器人和服务机器人。根据IFR2018年6月发布的数据，2017年全球机器人市场规模已达500亿美元。2017年全球工业机器人的总销量达38万台，同比增长29%。中国自2013年以后一直是全球最大的工业机器人市场。2017年，中国的工业机器人销售达13.8万台，其次是韩国和日本。中、韩、日、美、德五国2017年工业机器人销量占全球总销量71%。
全球主要工业机器人市场出货量（单位：台）
在行业解决方案方面，人工智能的应用范围则更加广泛，目前已经在医疗健康、金融、教育、安防、商业、智能家居等多个垂直领域得到应用。
三、主要国家重点研发领域各国科学技术水平和实际国情存在重大差异，因此其人工智能政策在研发重点和重点应用领域存在极大不同。
世界各国人工智能政策研发策略比较分析
特朗普政府初期对人工智能反应缓慢和冷淡，但这种情况正发生巨大改变。目前，美国宣布成立人工智能特别委员会，以改善联邦政府在人工智能领域的投入。其研发以自主、无人系统作为预算重点，尤其对国土安全和国防领域给予重点支持。在应用创新层面，美国的人工智能现已被广泛应用到国土安全领域、医疗影像、国防军事等领域。
欧盟对于人工智能重视度很高，积极团结各成员国并开展立法讨论。大部分欧盟国家都加入了地平线2020计划以及SPARC机器人计划，力图通过这次改革新提高欧洲的整体竞争力。欧盟对人工智能的研究多涉及数据保护、网络安全、人工智能伦理等社会科学方面。
德国依托工业基础优势于2013年开启工业4.0计划，将研究重点确定为人机交互、网络物理系统、云计算、计算机识别、智能服务等方面。
中国的人工智能发展，强调“1+N”规划体系，聚焦人工智能基础理论和关键技术，同时支持对人工智能交叉学科研究的自由探索。在应用领域，中国关注人工智能在智能制造、智能农业、智能物流、智能医疗、智能养老等领域的重要作用。从中可看出，中国人工智能研究和应用满载了对中国经济与社会持续发展壮大的期望，覆盖了广泛的研究和应用领域，力图实现人工智能产业的全面发展。
四、中国国家层面人工智能政策变迁伴随着重要政策的发布，不同阶段的主题发生了显著变迁。
1.第一阶段（2009年—2013年）
人工智能政策主题关注重点在于物联网、信息安全、数据库、人工智能、基础设施。该阶段人工智能研发和应用尚未成为社会热点，对其研究多隐藏于相关基础科研之中，因此多以计算机学科研究展示出来。
2.第二阶段（2013年2月—2015年5月）
人工智能政策主题词频从高到低排序是物联网、技术标准、基础设施、大数据、人工智能，这一时期为中国新一代人工智能发展初期阶段，社会各界逐渐认识到人工智能的重要性，政策调整体现在对于技术的重视（如大数据、基础设施等），同时强调在发展初期进行技术标准的制定。
3.第三阶段（2015年5月—2016年3月）
人工智能政策主题词为大数据、基础设施、物联网、云计算、数据共享。该阶段为中国人工智能飞速发展期，出台了大量政策文献，发展人工智能上升为国家战略，相关关键词注重人工智能发展的基础设施，包括技术和硬件，如大数据、云计算、数据共享和人工智能基础设施。不难发现，从这一阶段开始，人工智能进入大数据时代，相关政策开始重视对海量数据的深度挖掘和分析处理。
4.第四阶段（2016年3月—2017年7月）
人工智能政策主题词从高到低排序是大数据、人工智能、基础设施、物联网、云计算。该阶段为中国人工智能稳定发展期，对人工智能的研发和产业发展认识越发成熟，政策文献稳步增加。人工智能的主题概念再次频繁出现，说明这一时期社会各阶层对人工智能的关注急剧增加，某些人工智能产业得到了快速发展。
5.第五阶段（2017年7月—目前）
人工智能政策高频主题词包括人工智能、大数据、信息安全、云计算、基础设施。该阶段经历了人工智能发展热潮，社会各界对人工智能的认识更加务实，相关政策更加具有针对性。因此，在这一阶段，人工智能以大数据、云计算、信息安全等技术为支撑，依托相关基础设施获得迅猛发展，并成为国家重要发展战略产业。
中国人工智能的发展已经具备了非常优越的条件，不仅具有广阔的应用市场和丰富的数据，也有国家和地方政府强有力的支持，然而，要成为真正的人工智能强国，中国还任重道远。
本文来源：i智E返回搜狐，查看更多
人工智能，有多少人工就有多少智能
在人工智能挺火，感觉现在做项目，不扯上点大数据，深度学习都不好意思和人打招呼。
而现在媒体的宣传也比较有意思，动不动就说机器将要全面替代人类，说人工智能将是下一个风口。
惶恐之际，风雨欲来。
正所谓，站在风口，猪都能飞起来，其实何止是猪，牛自然也是可以吹起来的。
但本文倒不在意牛飞了多远，而是最近刷了本心理学的经典书籍，即《改变心理学的四十项研究》，书里介绍了很多心理学研究历史上具有奠基性质的经典实验，其中一些观点似乎和人工智能有点联系，以此引申，权当做个读书笔记吧。
1
情绪识别？人工智能，人脑智能那家强？
这个实验比较有意思，就是探究人类对于面部表情，准确讲是面部情绪的识别机制是否是在不同文化中存在差异。
说白了，就是你对面部表情喜怒哀乐的理解全人类大家都一样不？
做实验的人类学家特地选取了一个非洲新几内亚的高原，尚处于原始阶段的部落群体进行实验。
实验的基本流程比较简单，就是借助翻译，给被试讲一个有特定情绪背景（比如高兴、悲伤、恐惧等）的语境或者小故事，然后让被试找出对应的情绪照片。
为了尽可能避免干扰，对应的情绪照片都是白种人，而这个部落几乎就是与世隔绝，所有被试都没见过或者说接触过任何白种人。
结果比较有意思，就是无论是大人还是小孩，大多数都能准确识别出语境对应的情绪来，即便是面对从未谋面的陌生白人的照片，而小孩的测试结果与成年人并无显著性差异。
你看，感到高兴，咧嘴一笑，这个简单的面部表情其实是世界通用语言，是印刻在我们人类基因里的。
而要机器识别人脸的情绪效果怎么样呢？我还刻意搜了点文献看看，不出意外，情绪识别的准确性还是不够理想，至于说要达到上述案例中，首先能“听懂”故事，其次再找出对应的情绪照片，那就更难了。
人类漫长的进化过程，留在基因里的看似漫不经心的功能，实际上还是比计算机高级不少。
2
触类旁通？小样本，大数据哪个狠？
这个案例不是出自《改变心理学的四十项研究》里的，却是大家能够观察到的一个现象。
写入小学课本的乌鸦喝水的例子大家一定还记得，这个案例也是和聪明的乌鸦有关。
某个动物学家发现，他所在的小区里有些乌鸦会准确看红绿灯，会过马路，但有趣的是，这些乌鸦并不是先前就有的，而是没多久前才飞来的。
也就是说，乌鸦的这一系列行为，是在乌鸦自己主动观察学习后习得的，最关键的是，从不会到会，乌鸦自我训练的次数肯定不会是很多，并且还是用一种“试错成本“极低的方式（嗯，废话，车流滚滚，采取不断试错的方式往往就是找死）。
即便放在我们人类身上，我们说聪明的人总会举一反三，而我们责骂不懂事的小屁孩的时候，也会说事不过三。
三次，就要长长记性，这是我们人类对于学习的基本要求。
但如果是计算机呢？靠三个样本就训练出一个模型吗？估计就是一件十分搞笑的事。
现在动不动就说大数据，动则上百万条，PB级别，彷佛非要数据量很大才能解决问题。
而乌鸦呢，你看它那小脑袋，要多少能耗？训练它过马路又要多少组数据？
自然界告诉你，靠有限的小样本数据，照样能漂亮的解决问题。
小样本学习，进而到达人类聪明人的触类旁通的水平，不知道是不是和现在“大数据”正好相悖却极为有趣的发展思路？
3
自我迭代？大脑神经元，硬件CPU哪个溜？
成长型思维模式不知道养活了多少鸡汤书。
这个思维模型其实比较简单，就是说即便是成年后，你也是可以不断取得进步的。
但我觉的这还不是真正惊艳的部分，真正牛的我觉得还是这个理论背后的生物学基础。
《改变心理学的四十项研究》提到，科学家发现，给小白鼠提供丰富的娱乐空间，比如色彩缤纷的小球，小迷宫，或者常见的跑动轮，与对照组，就是简单关在笼子里的小白鼠进行对比分析。
发现前者小白鼠的大脑脑回路较后者变深了，更直接点说，就是说前者外界刺激比较丰富的小白鼠在大脑这个层面已经和后者有了不同。
结论：你的行为能改变你的大脑。
更进一步的，研究人员发现，具体到人类行为，当人练习某个活动的时候，从不熟练到熟练，你大脑的神经元结构其实也在发生着变化，从突触的连接到神经元外鞘的变厚都在潜移默化的发生着变化。
这是一个自我迭代、自我更新的过程，我们常说越学越聪明，越练越顺手，也就是这个原因。
这个看似比较简单的自我迭代更新机制计算机能很好的实现吗？
软件算法估计还好，有的算法就是学习人类这种试错学习的方式来修正模型，自我训练。
但要做到人类这样硬软件高度统一，协调反馈一体，甚至达到肌肉记忆的层面，现在只会在柜台一问一答的可爱小“AI"显然是难以做到的。
前段时间，某顶尖大佬说现在的人工智能实际上就是统计学，还引起了网上不小的争议与讨论。
其实，放在现在的大环境下，感觉扎扎实实做研究的还是太少，炒概念，蹭热度倒是挺多。
风口处，是只猪也能飞起来，但这其中，不仅要能准确看到风口，站在风口，懂得顺势而为，也需要有点打铁也要自身硬的做派，这样，才能好风借力，不然，即便风再大拖你一阵，迟早也要摔下来的。
完。