老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于中美人工智能大赛和中美人工智能竞赛的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享中美人工智能大赛以及中美人工智能竞赛的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 全球AI领域的竞争，中美PK谁更强？
2. 中国目前的人工智能在全球处于什么水平？
3. 我国人工智能计划正在取得重大突破，这是机遇还是挑战？
4. 自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？

全球AI领域的竞争，中美PK谁更强？

AI指的是人工智能，这个概念刚提出来的时候，大家都认为是科幻想法，基本不可能实现的。但是随着日益发展的科技，AI慢慢的出现在了人们的视野里。

各国对AI的研究，其实最早是基于军事应用（不要问为什么，所有技术都是优先应用于军事，后面才普及到民用）。因为AI的出现，能够使得军事调配管理更加的系统化，更加的精准有效。甚至于，能够代替原有的士兵去执行危险任务。

随着慢慢对民用市场的开放，AI才会逐步的出现在人们的视野中。例如各大手机商，电脑商自行开发的AI系统等等。目前看来，大家的AI系统更偏向于稍微智能的语音识别搜索功能。当然，真正的技术都在实验室中，一般大众都不知道。就市场上看，中美的民用AI系统半斤八两。反正只要语音识别度高，搜索功能健全，基本上都不会太差。

中国目前的人工智能在全球处于什么水平？

中国应该属于第二阵营。

根据中国信息通信研究院发布的报告数据，截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业达5386家；美国的科技全球领先，自然AI企业数量也是最多，有2169家；中国排第二，AI企业数量是美国的一半多点，有1189家。

人工智能被看做是下一个时代当中极具影响力的技术，如今全球范围内包括微软谷歌苹果等一系列科技巨头都在加紧研发当中。中国的人工智能也已经硕果累累。其中中国的AI芯片研发进度是非常快的。如今已经在出现了云知声AI芯片，中天微AI芯片等等，尽管半导体方面中国处在劣势，但是加入了人工智能技术之后，就连华为麒麟处理器也非常响亮。

我国人工智能计划正在取得重大突破，这是机遇还是挑战？

人工智能是下一次工业革命的标志，世界各国谁先完成国力就会有显著提高，可以凭借先发优势对落后国家形成碾压，对我国自然即是机遇又是挑战。我不是人工智能相关专业的，主要谈谈中美两国基础人工智能发展和比较，至于高端人工智能并不太了解就藏拙了。

首先中国人工智能发展趋势。人工智能未来主要应用于民用、工业、军事这几个领域。民主主要是家用电器、汽车出行、生活伴侣这几个方面，中国的发展一直处于世界前沿。工业主要是生产自动化、物流自动化、加工自动化这几个方面，中国有些工厂已经初步达到自动化水平。军事主要就是无人化武器装备和单兵辅助装备这几个方面，中国虽然不如美国但达到世界第二的水平是没问题的。我国民用和工业领域现在正在研究5G网络与机器形成万物互联，然后通过一个人工智能连接多个控制终端，这样大大的降低成本能够加速人工智能的发展速度。

人工智能民用方面的主要困难是5G基站的建设速度，虽然我国已经加大力度但是距离完成还有一段时间。人工智能工业方面的主要困难将是对下岗工人的再培训和再就业，这将是中国政府在工业初步达到自动化之后的主要工作。军用方面随着中国经济的腾飞只需要按部就班的向前走全面超过美国指日可待。

其次美国的人工智能发展趋势。美国的人工智能一直处在世界前沿，但是发展方向与中国并不相同，不管民用和工业方面的发展都有独到之处，但是美国因为网络不如中国发展迅速，所以人工智能更偏向于个体人工智能的发展。

美国民用方面主要是伴侣型人工智能的发展，智能家居方面和我国基本处在同一水平。工业方面主要是高技术工业的生产加工的自动化，在中低端工业方面发展非常迟缓。军事方面美国的智能化水平与我国各有优劣。

最后两国人工智能的未来比较。

政府层面：中国以万物互联为基础发展人工智能，低廉的成本发展前景非常好。美国因为受限于基础建设能力不强无法建设新一代的网络（星链网速只有4G水平并且无法在城市使用），单凭提高个体人工智能只会导致成本很高，最后发展前景必然不如中国。

民间层面：中国政府执行能力强，工业自动化导致的人员下岗相信中国政府有能力解决。美国在中低端工业科技革新的能力非常差，美国民众非常追求个人主义，工业自动化导致工人下岗必然引发抗议，由于工人掌握着选票最后政府必定妥协。

企业层面：中国是由政府对市场形成导向，能够给予企业足够的优惠来促进人工智能的生产研发和工业自动化改革，并且中国可以以国有企业作为改革的桥头堡，损失一定代价来加速人工智能的工业革命，中国这两年加速5G基站建设速度就是在抢占未来新一代工业革命的先机。美国完全市场化国家无法对市场进行干预，随着新冠疫情的影响国家无法给予企业足够的优惠和指导，美国企业上无优惠下有民众闹事的双重夹击下发展速度必然慢于中国很多。

综上所述中国有完整的工业项目，这个优势随着工业自动化的到来会对世界各国形成冲击。欧美日韩等国受各方面影响外加没有完整工业体系在未来只能完成部分工业领域的工业革命，在未来必然处于守势。我国积极完成5G基站建设、RCEP协议签订、一带一路协议签订都是为了新的产业革命打基础，反观欧美日韩还在新冠疫情的肆虐下苦苦支撑，对下一次工业革命更是毫无作为。以无算迎有算，有算者胜；以少算战多算，多算者胜！中国必胜！

自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？

1、开源框架（Open-SourceFrameworks）

人工智能的进入门槛比以往任何时候都低，这要归功于开源软件。2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow，越来越多的公司，包括Coca-Cola、eBay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和PyTorch（Python的开源机器学习平台），而Theano是蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的另一个开源库，随着这些工具的使用越来越广泛，Mila公司已经停止了对Theano的开发。

2、胶囊网络(CapsuleNetworks)

众所周知，深入学习（DeepLearning）推动了今天的大多数人工智能应用，而胶囊网络（capsulenetworks）的出现可能会使其改头换面。深入学习界领航人GeoffreyHinton在其2011年发布的论文中提到“胶囊”这个概念，于2017年-2018年论文中提出“胶囊网络”概念。针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一：卷积神经网络(CNN)，Hinton指出其存在诸多不足，CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面，CNN仍会将其辨识为人脸。CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。经测试，胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击，比如篡改图像以混淆算法，且优于CNN。胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段，但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。

3、生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)

2014年，谷歌研究员IanGoodfellow提出“生成式对抗网络”（GAN）概念，利用“AIVSAI”概念，提出两个神经网络：生成器和鉴别器。谷歌DeepMind实习生AndrewBrock与其他研究人员一起合作，对Gans进行了大规模数据集的培训，以创建“BigGANs”。GANs面对的主要挑战就是计算能力，对于AI硬件来说必须是并行缩放。研究人员用GANs进行“面对面翻译”，还有利用GANs将视频变成漫画形式，或者直接进行绘画创作等，但GANs也被一些不怀好意的人利用，包括制作假的政治录像和变形的色情制品。

4、联合学习(FederatedLearnnig)

我们每天使用手机或平板会产生大量数据信息，使用我们的本地数据集来训练AI算法可以极大地提高它们的性能，但用户信息是非常私人和隐秘的。谷歌研发的联合学习（FederatedLearning）方法旨在使用这个丰富的数据集，但同时保护敏感数据。谷歌正在其名为Gboard的Android键盘上测试联合学习。联合学习方法与其他算法的不同在于考虑了两个特征：非独立恒等分布（Non-IID）和不均衡性（Unbalanced）。联合学习已运用于搜索引擎Firefox、人工智能创业公司OWKIN等。

5、强化学习(ReinforcementLearning)

当谷歌DeepMind研发的AlphaGo在中国围棋游戏中击败世界冠军后，强化学习（ReinforcementLearning）获得了广泛关注。基于强化学习，DeepMind接着又研发了AlphaGoZero。UCBerkeley研究人员利用计算机视觉和强化学习来教授YouTube视频中的算法杂技技能。尽管取得了进步，但强化学习与当今最流行的人工智能范式监督学习相比，还算不上成功，不过关于申请强化学习的研究越来越多，包括Microsoft，Adobe，FANUC等。

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6、人工智能终端化

人工智能技术快速迭代，正经历从云端到终端的过程，人工智能终端化能够更好更快地帮助我们处理信息，解决问题，我们舍弃了使用云端控制的方法，而是将AI算法加载于终端设备上（如智能手机，汽车，甚至衣服上）。英伟达（NVIDIA），高通（Qualcomm）还有苹果（Apple）等诸多公司加入了对终端侧人工智能领域的突破和探索，2017和2018年是众多科技公司在人工智能终端化进入快速发展期的两年，同时他们也在加紧对人工智能芯片的研发。但AI依然面临着储存和开发上的困境，亟需更丰富的混合模型连接终端设备与中央服务器。

7、人脸识别

8、语言处理

好了，关于中美人工智能大赛和中美人工智能竞赛的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！