各位老铁们好，相信很多人对人工智能中美差距都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能中美差距以及人工智能中美差距极大的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，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. 中国的AI技术有可能赶超美国吗？
3. 中美医疗水平的差距有多大？
4. 中国的AI技术与美国相比如何？

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。

中国的AI技术有可能赶超美国吗？

当做理想来做吧。中国顶尖人才去美国了，相当于中国非顶尖的人才与汇聚美国的全球顶尖人才竞争。我们的好处就是有巨大市场，海量数据，对隐私不是那么关注的用户

中美医疗水平的差距有多大？

差距肯定是存在的，而且可以说非常大。从医疗理念、技术水平、设备设疑、医院设置、从业人员水平、从业人员待遇、医疗教育等各方面都有很大的差距。

我们就从中国做的非常差的医疗教育说起，都知道中国的医疗教育一团糟，曾经的儿科医生培养更是遭遇了重大误区，导致了巨大的人才缺口。来看看美国的医疗教育。

在美国，医学院是一个旨在教育美国医师在医学领域的机构。入学医学院在技术上可能并不需要完成以前的学位;然而，申请人通常需要在大学水平完成至少3年的“医学预科”课程，因为在美国，医学学位被列为第二入学学位。一旦入读医学院，四年累进研究分为两个大致相同的组成部分：临床前（包括基础科学中的教学课程）和临床（由教学医院的不同病房轮换组成的护理课程）。在这四年的研究结束时授予的学位是医学博士（DoctorofMedicine，MD），或者不太常见的骨科医学博士（DoctorofOsteopathicMedicine，DO），取决于医学院;这两个学位都允许持有者在完成认可的居留计划后行医。

在毕业后医学教育的最后一年，学生申请研究生驻在自己的领域专业化。这些竞争力取决于专业的可取性，计划的声望以及相对于可用职位数量的申请人数量。除了少数几个职位外，他们还通过国家计算机比赛，将申请人的偏好与计划对申请人的偏好配对。

从历史上看，研究生医学教育始于一年一次的独立实习。今年的完成仍然是在大多数州取得一般执业执照的最低培训要求。但是，由于研究生医学教育的逐渐延长，以及作为培训终点的下降，大多数新医师都将实习要求作为他们第一年的居住期限。

尽管将实习纳入分类住院的趋势不变，但为期一年的“传统轮换实习”（有时称为“过渡年”）仍然存在。一些住院医师培训项目，如神经学和眼科学，不包括实习年，并在实习或过渡年完成后开始。有些人用它来重新申请他们未被接受的课程，而另一些人则用它作为一年来决定一门专业。此外，骨科医师“必须完成美国骨科协会（AOA）-批准的第一年培训，才能在佛罗里达州，密歇根州，俄克拉荷马州和宾夕法尼亚州获得执照。”

研究金是一项正式的全日制培训计划，侧重于专业领域的特定领域，其要求超出了相关的居住条件。许多高度专业化的领域需要超越居住地的正式培训。这些的实例包括心脏病，内分泌学，肿瘤学后内科;麻醉后心胸外科麻醉学;心胸外科，小儿外科，普外科手术后肿瘤学;生殖内分泌/不孕症，母胎医学，妇产科妇科肿瘤学。每个研究领域还有许多其他的东西。在一些专业如病理学和放射学方面，大多数毕业生继续进行培训。这些领域的培训计划被称为奖学金，他们的参与者是研究员，表示他们已经完成了居住权，并且在其基础专业中获得了董事会资格或董事会认证。奖学金范围从一年到三年不等，并通过向个人计划或亚专业组织委员会提出申请。奖学金通常包含一个研究部分。

中国的AI技术与美国相比如何？

牛津大学发布的研究报告《解读中国AI梦》，对世界主要科技大国的AI能力进行了数量化比较，认为中国的AI能力相当于美国51.5%。中国全面领先于美国之外的其他国家，但是与美国差距巨大。除了数据可得性之外，其他指标均落后于美国。

硬件方面。2015年，中国半导体资金投入占4.3%，美国占50%。美国十大顶级芯片制造商中，有四家专注于生产GPU，而中国十大顶级芯片商中，没有人专门研发GPU（Li,2017）。中国亟需增强芯片研发生产能力，补足AI产业的短板。

数据方面。中国数据量庞大，2018年中国网上零售市场份额占全球的50%。据CCID咨询的预测，中国到2030年将有拥有世界30%的数据。中国执行严格的本土数据保护，这有利于通过排他性数据控制促进国内AI产业发展，但封闭式的数据控制，也会导致外国数据不愿向中国分享，从而限制中国企业获取多样化境外数据的可能。

算法方面。中国的算法质量高，但缺乏基础创新。中国研发人员能够快速复制世界各地最先进的算法。中国吸引了大量国际人才，做出了大量研究成果，但是从质量上还不能媲美世界先进国家。2014年，中国AI相关专利注册和深度学习文章的数量超过了美国，从而在数量上领先全球。但是在质量上，代表顶级AI研究水平的前沿人工智能协会(AAAI)的会议论文中，中国研究者的论文数量占20.5%，而美国占48.4%。而且，根据麦肯锡全球研究院的报告，美国和英国研究成果的引用率（H-index）高于中国。目前最重要的AI研究实验室主要来自美国，如谷歌大脑、脸书AI研究、开放AI等，中国的实验室贡献很小。

并且，中国学术界和企业更倾向于应用业已存在的AI技术，而不是开发新技术。而开发新技术的能力和速度，才真正决定中国未来AI事业的成败。

基础研究差距背后是，人力资源和教育能力的差距。尽管中国的理工科毕业生数量极大，但专业AI研发人员只有3.9万人，而美国有7.8万人。美国拥有大量世界顶级大学，AI研究实力雄厚，同时美国还有成熟的AI商业生态，AI专家能够和市场无缝接轨。美国AI研发人员中，50%左右拥有10年以上工作经验，而在中国，这个比例只有25%。

截至2017年6月，全球有AI企业2542家，其中美国企业占42%，中国企业占23%。美国商业生态系统培育了更多富有竞争力的AI初创企业，39家登上AI100榜单，而中国只有3家。2012-2017年间共有79家AI小微企业被AI巨头收购，其中，66家被美国51家企业收购，只有3家被中国企业收购，发起收购的只有百度。

文章分享结束，人工智能中美差距和人工智能中美差距极大的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！