老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于中美人工智能差异和中美人工智能差距的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享中美人工智能差异以及中美人工智能差距的问题，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. 自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？
2. 全球AI领域的竞争，中美PK谁更强？
3. 中国科技与美国科技相差多少年？
4. 李开复：中国AI超越美国只需5年。这有可能吗？

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

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。

中国科技与美国科技相差多少年？

中国的科技与美国相差多少年?

从目前整体走看，中国只是军事大国，并不是军事强国。

中国的军事实力和美国差距大约差距20左右吧，军事实力的差距也是整个工业基础的差距，从软件到硬件，从设计到材料科学，我们的差距不是一点两点。

材料科学是解决中国军事发展实力的瓶颈，虚然我国科学家解决了设计问题，但是受制于材料，就无法把设计变成产品，就因为有许多现代材料，中国不能生产，受制与人，航空航天，中国就落后美国至少20年吧。

从软件上看，我们能生产，但是设计问题差距比较大，需要解决的问题不少，不过军事方面，我国的设计水平和美国差距不是很大，差距只是设计细节问题，这个差距大约5--10年吧。

现代准备制造，也是影响中国军事发展实力的一个问题，因为我国有没有现代生产准备，解决生产问题，而且外国无论花多少钱都不卖给你，中国高端准备制造业和美国差距至少有10吧。

从中兴事件，就可以看出我国民间高新技术的差距，解决问题绝对不是几年的问题，而是一个长期计划。

其实中国军事实力还是比较强的，只要中国能解决材料，现代装备制造技术难题，我国才可能成为一个军事强国。

李开复：中国AI超越美国只需5年。这有可能吗？

我赞同李开复的观点，不是可能，而是一定。

李开复哥伦比亚大学计算机专业毕业，在卡内基梅隆大学取得博士学位。卡内基梅隆大学是AI学科的领军者，李开复作为业内人士，是对当前中美AI学科有深入了解的人，所言不虚。

根据最新统计（2018年前上半年），在全球高校计算机科学领域排名——CSranking中，AI领域，清华大学力首次登上排行榜冠军宝座，北京大学排在第二位，第三名是南洋理工大学。

这个排名既考虑论文数量，也考虑论文质量，是按照入围的论文质量评分来做排名依据。

这里的AI指的是：人工智能、计算机视觉、机器学习与数据采集、自然语言处理、网页信息检索。

除了清华北大，排在前面的还有：中国科学院大学、浙江大学和上海交大。前12名中有5所中国多学，这在以前是不可想象的。

我们再来看看CSranking排名2007年的情况，当时排行榜前面看不到中国高校，分数最高的清华和浙江大学排在第22位。

如果计算历年累计论文量，清华还排不到前面，下面是累计10年论文平方排名：

卡内基梅隆第一，清华第二、北大第四。虽然中国进步速度很快，但美国AI界早前积累的技术数量比较多。按照目前的发展态势，李开复所说的5年后，中国AI超过美国概率是非常大的。

李开复还说道：“芯片方面我们还有很长的路要走”。

这是因为，在学术研究和软件领域，追赶相对容易，而在硬件方面，牵涉面太广，想要追赶难度就大多了。乐观估计，在芯片制造方面，再奋斗10-15年的时间，有可能接近世界领先水平。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。