全球人工智能竞争加剧，中美谁能领先
本文2021年4月10日发表于东方网，作者为东方智库研究员、东大国际战略智库研究员
中美两国的科技竞争正在全面展开，加速演进。
科技是人类文明的标志，科技是第一生产力。随着人类的不断进步，科技的创新发明乃至科技革命一直都在演进，科技革新为人类创造了巨大的物质财富和精神财富。世界大国的竞争，科技是至关重要的领域，谁能掌握时代的领先科技，谁就走在时代和世界的前列。
全球科技竞争，人工智能首屈一指
在全球新一轮科技革新中，人工智能（AI）已跃升到最前列。美国计算机行业协会（CompTIA）在设计、实施、管理和保护推动世界经济技术创新领域拥有约7500万行业和技术专业精英人士，并通过合作、教育、认证、推广和市场研究，组成了“由知情人士和业界领先组成的全球互联社区”，发现并支持全球的前沿技术，将学习和前沿技术的挖掘发现紧密结合，不断开拓具有前瞻性思维的科技创新。
CompTIA在每年年底都会评选出全球十大最新科技创新排行榜，2019年的排行榜囊括了物联网、人工智能、5G通信、无服务器计算、区块链、机器人技术，生物识别、3D打印、AR/VRAR（增强现实/虚拟现实）和无人机。2020年的排行榜则包括:人工智能、5G通信、物联网、无服务器计算，生物识别技术、AR/VR、区块链、机器人技术、NLP（自然语言处理）和量子计算。仅仅一年时间，人工智能取代物联网成为第一，这反映了全球科技创新的最新趋势和竞争状态。
人工智能演进，寒冬与春天交替
人们对人工智能这个词越来越熟悉。但何为人工智能似乎又很难说清楚。简单说，人工智能就是“人工+智能”两层意思的合成，可以理解为“人工和智能”，抑或“智能性的人工”，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
从理论与实践的起始与演进看，人工智能诞生于20世纪50年代中期，1956年被确立为一门学科，期间曾经历过经费枯竭的两个寒冬，分别在1974-1980年和1987-1993年，但其中也出现了两个大发展的春天，分别在1956-1974年和1993-2005年。
从2006年开始，全球人工智能进入了加速发展的新阶段，它将互联网、移动互联网、计算能力、大数据、智能算法和人工学习、自然语言处理和图像识别等先进技术融合在一起。近年来，人工智能的研究越来越受到各界特别是科技界、产业界、工商界和数字经济界的高度重视，产业界对AI的投资和收购更是如火如荼。
AI潜力无限，前景远大
人工智能确实前景远大，潜力巨大。早在上世纪70年代，人工智能就被认为是与人类空间技术和能源技术相提并论的世界三大尖端技术之一。到了21世纪，人工智能又被认为是新世纪的三大尖端技术之一，与基因工程、纳米科学并驾齐驱。在社会的应用和人们的感知中，人工智能更为突出。
但也必须看到，目前世界上对人工智能的理解还是初步的、肤浅的，今后世界的人工智能究竟会发展到何种程度，也许我们已知的远不如未知的，更大的发展在未来，就如同当年的互联网和移动互联网一样。目前看，北美、亚洲和欧洲的人工智能发展走在世界的前列。2019年底，冯德莱恩出任欧盟委员会主席后，最念兹在兹的就是加快推进欧盟的人工智能研发创新，她为此牵头制定了欧盟人工智能发展白皮书，将人工智能发展战略作为欧盟创新发展的重要抓手和战略方向。
美国的AGFAT(苹果、谷歌、脸书、亚马逊和特斯拉)等高科技巨头，都在加速全面布局人工智能行业，我国许多企业也在不断加大人工智能业务布局和发力。据一些投资公司预测，2030年全球人工智能行业市场规模将近16万亿美元，是全球经济科技中一块诱惑力极大的蛋糕。
人工智能拓展，双刃剑作用凸显
人工智能的应用延展大大加快。除了民用、商用、工业、医疗、教育、交通、媒体和科研等各种创新应用领域外，人工智能在军事和情报领域的应用也越来越普遍。不少国家的情报机构正在使用人工智能工具和技术进行监视、窃听等情报搜集，且人工智能化的机器也日益成为情报的使用者、决策者，以及其他自动化情报行动所打击的目标。有人估计，全球依托人工智能技术获取的情报数据在3年内将至少增加100万倍。在人工智能日益普及和技术日益先进的环境下，人类已经很难有密可保。
人工智能的双刃剑作用日益凸显，也因此带来了诸多困惑与疑虑，引起了很多争议。一是担心人工智能越来越多的应用对人类社会传统伦理道德、管理模式乃至法律法规和各种安全带来的巨大挑战，甚至引发颠覆性的革命及严重后果；二是各国对人工智能的技术和应用该如何及时管理、有效管理，防止失控无序。
人工智能并非万能，无数难题有待破解
在实际应用中，人工智能技术有创新，带来了各种便利和效益，但也应看到其尚不完善。有些人把人工智能说的神乎其神，似乎无所不能，不仅可以替代人类，甚至可以全面超越人类，其实这中间还有无数复杂的技术问题和社会法规与伦理道德衔接等问题没有解决，也很难解决。车辆自动驾驶问题便是其中之一。当下尤其要注意的是所谓的“人工智能万能论”和“人工智能乌托邦”，以及安全上的不负责任。
在军事和安全方面，人工智能系统已引起国际社会高度关注。不少组织和科技界人士强烈呼吁，应在世界范围内禁止开发和应用人工智能武器系统，防止这种不受人类控制即可下令主动杀人的“杀人机器人系统造成人类灾难。从理论上讲，人工智能武器系统可以更快识别对方，缩短做决定的时间，比人类更快作出军事反应，从而提高军事优势地位，但人工智能系统的“设计错误”或“运算错误”和“识别错误”很容易增加军事冲突乃至战争的危险。
美国国防创新委员会在2019年10月31日发布了一份关于人工智能伦理原则的报告，对美国国防部未来如何在战斗和非战斗场景中设计、开发和应用人工智能提出了建议和告诫，报告强调制定“负责、公平、可追踪、可靠和可控”的五大人工智能武器系统使用规则。
在国际商业领域，包括万事达、软银和IBM在内的25家国际领军企业在3月25日呼吁七国集团(G7)成立一个新机构，帮助协调成员国应对从人工智能到网络安全等的一系列问题。更多的人则对人工智能的技术研发和应用所涉个人信息（特别是隐私信息）的保护缺失与滥用，表示深深的忧虑；很多国家呼吁将人工智能的管理上升到全球科技治理的高度，加强这方面的全球治理协作。
中美AI比拼，胜负难决
从全球科技研发和应用看，目前中国和美国已被公认为走在世界人工智能研发应用的前列。但目前究竟是美国先进还是中国先进，很难得出综合性结论，只能说各有长短。人工智能实力的比较，目前国际上并无完整、统一认可的标准，大国的人工智能实力对比主要体现在以下六个方面：
一是人工智能领军人物。人工智能是世界前沿科技，不是人海大战，必须有杰出的人物领衔。施密特被认为是美国人工智能领域的领军人物，他长期来活跃于美国政界和军界，先后为奥巴马、特朗普和拜登行政当局提供与先进科技相关的国防事务咨询。施密特于去年2月辞去了在谷歌母公司Alphabet的所有职务，现专职于美国人工智能国家安全委员会并任主席。我国也有一大批优秀的人工智能科研和产业工作者，但因多方面原因，目前在国际知名度和认可度方面似要低一些。
二是人工智能研究成果。美国斯坦福大学今年3月发布的2021年人工智能指数报告（2021AIIndexReport）显示，在人工智能相关的专业期刊引用率指标方面，中国在2020年以20.7%的微弱优势超过美国的19.8%。从人工智能相关的论文发表数量看，中国在2017年就超过了美国，2020年发表的人工智能论文数量占全球总量的18%。不过，美国仍然保持了国际AI学术会议论文数量的领先地位，并在学术会议论文引用率指标上以40.1%大幅领先于中国的11.8%，后者被认为更能反映一国的人工智能研究国际领先成果和质量。
三是人工智能的开发应用。这方面目前没有具体的统计数据，以后也不大可能有完整准确的统计。从多方面的具体感知看，目前中国的人工智能开发应用数量，包括应用范围、领域和场景等，都超过了美国，因为中国的人口远多于美国，商业、工业和科技创新的活跃度很高。人工智能不可能一蹴而就，而需要在应用实践中不断优化提升，这方面美国远不如中国。如在车辆智能驾驶和商业应用方面，中国多家人工智能企业已大量试验应用人工智能技术，且因应用人数和场景量大丰富等原因，所获取的数据及相关的应用技术的改进完善也优于美国。
四是人工智能创新企业和独角兽企业的数量。目前普遍认为中国的人工智能企业数量要远多于美国，但平均的科研水平、创新能力等未必超过美国，中国的独角兽人工智能企业还不多，国际知名企业更少，一些人工智能企业的相关科研能力和管理水平都有待于提高。在人工智能企业融资方面，与美国同类企业也有不小的差距。
五是人工智能的相应配套技术。人工智能不是孤立的，它必须与相应的高科技软硬件配套。人工智能是最终解决方案，属于一种终端呈现与应用，其上游必须有相应的大数据和大数据技术支撑，其核心部位的计算必须有超算和高精尖半导体芯片支撑，其运营畅通和极速反应必须有至少5G的通信条件和物联网感知技术支持，其下端须有相应的精密仪器设备配套，否则是无法智能化安全运转。目前中国尚不掌握精密半导体材料和生产制造及高精尖芯片的技术和产品，这些卡脖子技术不能尽早攻破，人工智能的发展之路就很难走稳走远走深。
六是人工智能发展的政策支持和经费投入。美国媒体认为，中国对人工智能的重视程度和各种政策支持力度都要大于美国，社会对人工智能的应用容忍度也要高于美国。施密特在美国国会众议院的听证会上强调，美国要保持人工智能领先地位，未来5到7年间每年至少需要增加400亿美元投入。他领导的美国人工智能国家安全委员会的报告建议，美国需要将国防部年度预算的3.4%投入到科技领域，并至少拨款80亿美元用于核心AI的研发。拜登总统3月31日公布了2万亿美元的新投资计划，其中1800亿美元将用于加强美国的基础科研，拜登上任以来已多次强调人工智能的重要性，并表示其政府将大力支持美国人工智能的研发和竞争。
美国自认落后，呼吁仿效中国
微软公司总裁布拉德·史密斯在今年2月的参议院听证会上称，美国在与中国的竞争中面临的最大挑战不是技术研发，而是中国在人工智能等新技术方面实际部署和运用的速度优势。施密特称，中国不仅拉近了与美国的差距，而且中国在面部识别等AI技术方面突飞猛进，领先西方国家“好几代”。他指责中国“缺乏隐私保护”，因此能够建立大规模的人工智能应用数据库，并大力推动了医疗等领域的人工智能发展。
施密特提出，美国“需要在不损害美国核心价值观的情况下解决这些问题”，他提出美国应对中国AI实力的赶超，可效仿中国的“军民融合”做法。施密特估计，美国在人工智能技术方面“比中国领先一到两年，而不是5年、10年”。施密特称，“中国的崛起为我们带来了一个新的竞争对手，一个有能力的竞争对手”。可以预料，下一轮中美两国的人工智能竞争将更加激烈，除了政策和资金支持，国际化的高素质人才将是竞争胜败的关键。
人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。
人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。
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术语
人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。
在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)。在继续之前，让我们先了解这些。
机器学习(ML)涉及通过大数据为例向机器教学有关重要概念的知识，大数据需要被构造(以机器语言)以便机器理解。这些都是通过向他们提供正确的算法来完成的。
深度学习(DeepLearning)比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许自动翻译人类语言数据，并使两个使用不同语言的实体(计算机和人类)进行交互。
现在您已经掌握了术语，让我们深入研究人工智能的示例及其工作方式。
8个人工智能的例子
以下列出了您每天可能会遇到的八个人工智能示例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1.谷歌地图和打车应用
地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。
通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该应用程序已被教会理解和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于AI的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，通过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时，它都是这样工作的。
2.人脸检测与识别
当我们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智能的两个应用，现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。
这是如何运作的?
智能机器经常匹配，有时甚至超越的能力。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)在允许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
同样，优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常，我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制算法提供数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列，以获得最佳用户体验。
由于搜索引擎由代码组成，因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后，机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5.聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如，是/否问题)。他们可以回答需要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智能的另一个例子，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正，以确保最大的客户满意度。
6.数字助理
当我们全力以赴时，我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类语言，并集成了高级NLP和ML。他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。他们具有自适应能力，可以分析您的喜好、时间表和习惯。这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类快。通过他们以不同语言识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。这些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智能的一个很好的例子，它也能够理解用户产生共鸣的内容并向他们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们通过自动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并自动清除垃圾邮件或不需要的邮件。智能回复是用户可以享受的另一个功能。
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智能通过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8.电子支付
银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。
通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如，算法知道用户X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时，系统会立即提醒用户X。
总结
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源，而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。
聊一聊人工智能与视频技术的5大发展趋势与应用
随着互联网的快速发展，视频时代已经到来。据统计，目前互联网内容中，视频内容占据高达82%的流量，未来仍将持续增长。今天我们就来聊一聊关于视频技术的发展，以及现在的大热门–人工智能技术与视频技术的结合。
视频技术的发展趋势可以总结为以下几个方面：
1）高清和超高清
高清视频已经成为标配，而4K技术的普及也让超高清视频成为可能。未来，随着8K技术的发展，更高分辨率的视频将进一步普及。
2）VR虚拟现实技术
虚拟现实技术能够让观众身临其境地感受到视频内容，这种交互式体验将成为未来视频技术的重要发展方向。
3）AR增强现实技术
增强现实技术可以将虚拟物体叠加到真实场景中，这种丰富多彩的体验将会成为未来视频应用的一个重要趋势。
4）人工智能和机器学习
人工智能和机器学习的发展将会改变视频技术的生产、编辑、传播和消费方式。未来，这些技术将会普及到各个领域，让视频内容更加精准、智能和个性化。
5）5G网络技术
5G网络技术的普及将会大大提高视频传输的速度和质量，这将进一步推动视频应用领域的发展与创新。
最近ChatGPT的出现，让人工智能又掀起一阵风暴。无论是ChatGPT还是Midjourney，都表明了AI技术已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。人工智能技术在视频技术领域的应用和发展趋势，可以归纳为以下几个方面：
1）视频内容的分析和分类
利用人工智能技术对视频进行分析和分类，例如识别视频中的人物、场景、物体等，提取视频中的关键信息和元素，从而实现视频内容的自动化分类和标注。
2）视频编辑和智能剪辑
利用人工智能技术对视频进行智能剪辑和编辑，例如自动选择最佳镜头、调整视频的节奏、音量等，帮助用户快速制作高质量的视频作品。
3）视频搜索和推荐
利用人工智能技术对视频进行搜索和推荐，例如根据用户的兴趣和历史偏好，推荐相关的视频内容和主题，提高用户的观看体验和视频内容的曝光度。
4）视频直播和实时转码
利用人工智能技术对视频进行实时转码和处理，例如对视频进行压缩、优化、加速等，确保视频的实时性和质量。
TSINGSEE青犀视频深耕音视频流媒体领域多年，一直致力于AI+视频技术的开发与应用，随着人工智能技术不断融入行业的各个领域，我们也一直积极研发人工智能技术与视频平台的深度融合与应用，包括人脸检测、人脸识别、车牌识别、行为识别等等。
举个例子，我们的AI智能分析网关（V1/V2/V3），部署了多种AI深度学习算法模型，可支持人脸、人体、车辆、物体、行为等检测识别能力，并能实现抓拍、比对、告警、分发等视频能力服务，可应用在工地、工厂、煤矿、餐饮、消防、电力、社区、校园、园区等领域中。
未来视频技术将会通过更高的分辨率、更丰富的体验、更智能的应用和更快的传输速度，满足用户对视频内容的更高需求。伴随着人工智能技术的不断发展和应用，视频技术与人工智能的结合将会越来越紧密，基于视频技术的智能化应用也越来越多，场景也越来越丰富。