國華的世界
這是國華對讀過的書, 看過的電視／電影, 聽過的音樂, 訪遊過的地方, 經曆過的事物， 和時事的感想或點評.
5月18日拜登總統在參觀位於密歇根州迪爾伯恩市(Dearborn, Mich)的福特汽車公司總部的電動汽車中心時說(下圖1 CNBC)，美國在多年前是全球電動汽車研發#1，中國大陸是#9。可目前中國大陸是第1，美國掉到了第8。同樣的現象似正在人工智能研究領域出現。曾經，美國在人工智能研究上要甩中國大陸好幾條街。由於認識到人工智能技術有望成為下個25年經濟發展的最大推動力，中國大陸近年來開始迅速趕上美國，並在一些領域崛起，尤其是在人工智能授權業務(如語音和圖像識別應用)。哈佛大學肯尼迪學院政府學教授格雷厄姆·艾利森和穀歌前CEO、國防創新谘詢委員會主席埃裏克·施密特 (Allison & Schmidt 下圖2 BELFER CENTER)合作發表在《國家利益》(The National Interest)雜誌上一篇關於美中人工智能競爭的文章中，對中國大陸的快速發展以及未來十年中國大陸在應用人工智能方麵超越美國的前景敲響警鍾：“今天，在人工智能的商業和國家安全應用方麵，中國是美國的全麵競爭對手; 中國在規模、數據收集和國家決心方麵的優勢使其在過去十年中縮小了與美國這一行業領導者的差距。它正前行在未來十年超越美國的軌道上。” 艾利森和施密特還提供了一些中國大陸在人工智能領域趕超美國的數據 -- Facebook推出的支付，抄自中國大陸的騰訊；在2018年的國際麵部識別比賽中，中國大陸隊奪得前五名；在語音技術領域，中國人在包括英語在內的所有語言領域都擊了敗美國公司；在係統性能競賽中，中國大陸的iFlytek經常以第二語言擊敗穀歌、微軟、Facebook、IBM和麻省理工學院的團隊。在斯坦福大學的國際機器閱讀理解挑戰賽上，中國隊贏得了前五名中的三個，包括第一名；在人工智能技術的公開專利方麵，中國在2015年超過美國，2018年的申請量是美國的2.5倍。
中國大陸學者也提供了大陸在人工智能研發急起直追美國的資料。根據《2018年中國人工智能發展報告》(China AI Development Report 2018)項目，以及一項正在進行的關於人工智能技術對經濟和社會影響的研究顯示，中國大陸在人工智能領域的研究論文全球份額已從1997年的4.26%(1086篇)躍升至2017年的27.68%(37343篇)(下圖 Harvard Business Review)，超過了世界上包括美國在內的任何其他國家，且這一地位仍在繼續加強。中國大陸申請的人工智能專利也一直比其他任何國家都多。截至2019年3月，中國大陸人工智能企業數量已達1189家，僅次於擁有2000多家活躍人工智能企業的美國。與國外同行相比，大陸這些公司更專注於語音(如語音識別、語音合成)和視覺(如圖像識別、視頻識別)。
中國大陸如何能在短短20年內超越那些在這項技術上工作了更長時間的國家，建立起一個世界領先的人工智能研究基礎設施？
大陸趕超的三個因素
三個重要因素使大陸得以在人工智能領域趕超美國，即開放的技術交流；巨大的市場；友好的監管環境。
開放的技術交流 人工智能研究通常是公開分享的，專利研究成果並不重要，改進往往來自用戶生成數據和公司根據他們從數據中學到的知識改進產品的良性循環。與計算機硬件或藥物開發不同，人工智能是開放科學(下圖 Adobe Stock)。在知識和技術方麵，人工智能領域的許多基本算法已經成為公共知識，可以從發表的論文和會議記錄中獲取。研究人員積極發表人工智能研究成果，這既可使她/他們得到同行認可和專業的榮譽，更可能獲取更多的科研經費。這種開放性意味著後進者可在短時間內彌補與先進者間的知識差距，讓新入門的後進者迅速了解領域的最新前沿動態。一篇論文發表後，其同行搞定代碼並重現研究結果並非難事。
人工智能不同於傳統行業的第二點就是數據和人才勝過專利。在製藥或移動通信等傳統行業，專利在確保企業地位和保護利潤流方麵發揮著關鍵作用。人工智能的開放科學本質意味著，企業的競爭優勢往往源於他們能夠以比任何人都快的速度建立一個大型數據庫，並圍繞數據庫開發特定領域的知識或應用程序。這意味著在人工智能時代有兩項關鍵資產：數據和計算機科學與工程人才。大陸恰好擁有這兩種資源 -- 人口眾多使其在生成和利用大數據方麵具有優勢，數十年來在促進技術和工程方麵教育的努力使其擁有大量高素質的計算機科學家和工程師(下圖 NEXTBIGFUTURE)。
第三點，我們今天開發的“弱人工智能”(weak AI)——解決狹義問題的人工智能——需要特定領域的知識和用戶生成的數據來改進。例如，人工智能通常需要根據特定的業務場景進行定製。您首先製作一個產品(例如，語音識別)。然後，您吸引了許多用戶，這些用戶生成數據。最後，你可用機器學習來改進掌握的數據產品。大陸有一個充滿活力的市場，能夠接受這些基於人工智能的新產品，而大陸公司將人工智能產品和服務引入市場的速度相對較快。因此，該環境支持人工智能技術和人工智能驅動產品的快速改進。
利於人工智能的大市場 大數據集對人工智能創新的重要性表明，大陸龐大的市場規模極大地幫助了其在人工智能領域的快速追趕(下圖 daxueconsulting)。這個市場的規模為大陸企業提供了一個建立大型數據庫的獨特機會。以當今世界上最大的共享單車公司、優步(Uber)在大陸的對手滴滴為例。據滴滴網CEO柳青介紹，滴滴網每天處理的數據量超過70TB，每天計劃90億條線路，每秒1000個用車請求。騰訊的微信支付(WeChat Pay)在中國有9億用戶，而蘋果支付(Apple Pay)在美國隻有2200萬。大陸的iFlytek的用戶群為7億，幾乎是3.75億蘋果Siri用戶的兩倍。
大陸巨大的市場不僅提供了大數據優勢，也為企業應對技術挑戰提供了強大的經濟動力。例如，盡管半導體芯片長期以來一直是中國信息和通信技術(ICT)行業的薄弱環節，但中國企業最近在縮小AI芯片的差距方麵取得了巨大進展。全球最大的ICT公司之一中興通訊的一位高級經理說，“中國AI芯片的發展相對較快…一旦有了市場，企業就有動力(開發人工智能芯片)。“中國巨大的市場給信息通信技術產業帶來了巨大的規模經濟，這意味著推動這項技術的投資將迅速獲得回報。
中國市場除了規模龐大外，還品種繁多，變化迅速。這為初創公司和老牌公司創造了一係列機會，使他們能夠快速探索不同市場領域的不同人工智能應用。正如先前的研究所表明的那樣，這種市場動態往往有助於後來者迎頭趕上，導致新產品和新企業的出現。在麵部識別方麵，現在世界上最有價值的人工智能初創公司是大陸的SenseTime公司; 全球最大的語音識別初創公司是大陸的科大訊飛。
友好的政策環境 (下圖 Forbes)近年來，大陸通過了一係列促進人工智能發展的政策，包括但不限於《中國製造2025》、《促進大數據發展行動綱要》、《下一代人工智能發展規劃》等。這些政策向不同的人工智能利益相關者(包括企業家、投資者，甚至研究人員)發出了一個明確的信號，即人工智能是一個得到政府支持的領域，值得投資。
大陸在隱私等領域並無明確的政策和法規，這可以解釋為什麽大陸在某些人工智能應用領域發展如此迅速。例如，監控攝像頭在大陸的普及為專門從事視覺和麵部識別的人工智能公司創造了一個巨大的市場。在許多對隱私有更嚴格規定的國家，這個市場不會發展得這麽快。來自NISE智能技術公司的一位項目負責人指出，大陸寬鬆的隱私規定是其國內人工智能公司的一個關鍵優勢。
美國的優勢，大陸的挑戰
從許多指標來看，大陸目前在技術發展和市場應用方麵都處於人工智能的全球前沿。大陸企業在新興人工智能領域所麵臨的獨特的技術、市場和政策環境，使它們有機會迅速趕上全球領先者。但大陸存在的一些短板，可能會阻礙它在人工智能領域的進一步發展。
例如，考慮到人工智能的開放科學性質和快速跟進的優勢，大陸企業往往缺乏投資開發人工智能核心技術的強大動力(下圖 Quora)。與西方發達經濟體中公司是人工智能專利的主要持有者不同，大多數大陸的大多數人工智能專利申請來自由政府擁有或資助的大學和研究機構。而大陸大學與產業的聯係相對薄弱，技術轉讓相當有限。而且，大陸人工智能研究成果(如科學出版物、專利) 仍然缺乏有獨創性想法和突破性的技術，即便其數量在迅速增加。此外，大陸企業和投資者更青睞能夠快速帶來收益的應用人工智能研究，而非能產生長期影響的基礎研究。政府政策的不確定性，也讓企業在做決策時畏首畏尾，因為不知道什麽允許，什麽不允許做。大陸醫療器械公司蘇州藍琥珀醫療科技有限公司(Suzhou Blue Amber Medi Tech)的董事長就表示，這種不確定性導致他的公司決定不接觸任何可能屬於某些灰色區域的數據(例如，將個人健康數據用於其他商業目的)。“我們目前的想法是，如果我們不需要觸碰數據，我們就不會觸碰它…但是，如果我們不接觸數據，(數據的)價值的很大一部分就沒有實現。因此，從我們公司的角度來看，我們確實希望政府能盡快明確規定。”今天，全球商業和技術環境麵臨一係列政治不確定性。其中包括美中貿易戰、知識產權衝突加劇、去全球化運動、保護主義抬頭等等。這些挑戰將對大陸人工智能的進一步趕超產生立竿見影的影響，但其對大陸人工智能創新速度和方向的長期影響仍有待觀察。
艾利森和施密特認定美國在這場美中競爭中擁有一些決定性的優勢。首先，美國最聰明 -- 美國公司目前已經招募了100位世界公認的人工智能天才中的一半以上。而且，每年很多中國的AI優秀人才也都會選擇來美國學習或工作。美國的自由開放製度意味著這些天才能充分發揮出她/他們的才華、創造力和創新。人才之外的語言也是美國的一大優勢，英語作為科學、商業和網絡的通用語言確保美國從開始即可持續競爭。今天，地球上75億人中有一半以上說英語，另有10億人正在準備學英語。而競爭對手中國人麵臨著要麽學會用英交流語，要麽自言自語的選擇。美國公司還具備一個顯著的先發優勢 -- 擁有人工智能的主要平台，包括操作係統(安卓和蘋果)、先進半導體設計(ARM)以及Instagram、YouTube和Facebook等殺手級應用程序。其中，Instagram每月有10億活躍用戶，Facebook超過24億。盡管中國在許多指標上取得了漸進式的進步，但美國數據創新中心(Center for Data Innovation)分析了中國和美國的人工智能能力後發現，美國在四個方麵（人才、研究、開發和硬件）領先，中國在兩個方麵(采用和數據)領先。在100分的總得分中，美國以44.2分領先於中國的32.3分。因此，盡管中國競爭對手的氣勢咄咄逼人，艾利森和施密特堅信美中在人工智能領域的競爭是一場美國能夠而且必須贏得的比賽。
參考資料
Allison, G. & Schimdt, E. (2020). Is China Beating the U.S. to AI Supremacy? BELFER CENTER. 鏈接 https://www.belfercenter.org/publication/china-beating-us-ai-supremacy
Castro, D. & McLaughlin, M. (2021). Who Is Winning the AI Race: China, the EU, or the United States? — 2021 Update. ITIF. 鏈接 https://itif.org/publications/2021/01/25/who-winning-ai-race-china-eu-or-united-states-2021-update#:~:text=It%20finds%20that%20the%20United%20States%20still%20leads%2C%20with%2044.6,size%20of%20their%20labor%20forces.
Hudson, T. (2021). ‘This sucker’s quick’: Biden takes a test drive in Ford electric truck. Fox5. 鏈接 https://fox5sandiego.com/news/politics/this-suckers-quick-biden-takes-a-test-drive-in-ford-electric-truck/
Lahut, J. (2021). Biden floors electric Ford F-150 in test drive: 'This sucker is quick'. INSIDER. 鏈接 https://www.businessinsider.com/biden-ford-electric-truck-f150-test-drive-dearborn-michigan-visit-2021-5
Li, D. & Tong, W. T. & Xiao, Y. (2021). Is China Emerging as the Global Leader in AI? Harvard Business Review. 鏈接 https://hbr.org/2021/02/is-china-emerging-as-the-global-leader-in-ai
Niedzwiadek, N. (2021). Biden touts America's electric automotive future during Ford tour. POLITICO. 鏈接 https://www.politico.com/news/2021/05/18/biden-ford-electric-vehicles-489291
Tadjdeh, Y. (2020). China Threatens U.S. Primacy in Artificial Intelligence (UPDATED). National DEFENSE. 鏈接 https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2020/10/30/china-threatens-us-primacy-in-artificial-intelligence
“寫的很全麵，美國的確有落後的風險，但是在AI技術全球化方麵，中國和美國還是有較大的差距，美國需要積極鼓勵創新，讓私營企業在國家的扶持下更加高效的發展”
“國內在芯片方麵已經是吃夠了浮誇的苦，但願人工智能別再來一次一哄而上，然後變成一哄而散：），既虧了國家也虧了百姓！”
“京妞說的“一哄而起，一哄而散”，確實是中國幾十年的老問題。天天想著賺快錢，人人想著一夜暴富。怎麽破局呢？可以考慮由國家扮演西方的風險基金的角色，國家收購私營企業裏有成功希望有市場價值的技術產品，包括技術創意。中小民營企業也有相當水平的研發能力，關鍵是知識產權保護不到位，發花費時間財力開發出來的產品，還沒賺到錢就可能被偷走了。”
“最先進工藝製程芯片，比如7納米，5納米等，主要用於智能手機這類較小體積電子產品。估計絕大多數工業或民用實用AI芯片，並不需要這麽高製程工藝。中國現在不能製造最先進製程的芯片，主要是受限於買不到最先進光刻機。因為西方技術封鎖，中國必須在所有每一個高科技領域具體到每個技術每一種產品，都在世界稱王或至少頂尖平起平坐，這其實西方任何單一國家現在也都沒做到，西方科技優勢是集團優勢，並不是1對1跟中國血拚的優勢。從另一方麵看，如果有一天中國真做到在所有高科技領域每個具體裝備和產品都領先或至少平起平坐，西方工業和經濟還有活路麽？
從大趨勢看，中國高科技包括AI會全方位取得跟西方的競爭地位，一個重要因素就是錢。PRC建政後科技落後主要就是因為窮，投入太低，現在和未來跟以前不一樣了。美國指望科技上永遠壓製中國，這大約不可能。大家都有人又有錢，誰能比誰聰明多少呢？”
從大趨勢看，中國高科技包括AI會全方位取得跟西方的競爭地位，一個重要因素就是錢。PRC建政後科技落後主要就是因為窮，投入太低，現在和未來跟以前不一樣了。美國指望科技上永遠壓製中國，這大約不可能。大家都有人又有錢，誰能比誰聰明多少呢？
“不好意思，博主， 我就是看前兩天國內又一個芯片公司爛尾， 心裏很失望， 話說得急了點。”
此外美國的優勢還包括一些主要的工具箱和軟件框架，如TensorFlow、Pytorch和Caffe，通常用於人工智能研究。但是，中國已經開發出類似的平台。假以時日，該優勢會逐漸消失。 OS也有待觀察華為的鴻蒙是否能堅持用下去。
美國《安全與新興技術中心》的安德魯·因布裏(Andrew Imbrie), 艾爾莎 B.卡尼亞(Elsa B. Kania),和羅蘭·拉斯凱(Lorand Laskai)去年發表的一篇研究報告對美、中兩國各自在AI研發的優、劣勢有一個非常客觀的分析。如感興趣，可參閱---> https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/CSET-The-Question-of-Comparative-Advantage-in-Artificial-Intelligence-1.pdf
“人工智能的根本是兩點， OS 和芯片， 一個軟件一個硬件。 再多的智能手機，再多的語音識別動向識別等等都是要建立在上麵的。 所有的APPs 都是雕蟲小技。 而中國這兩個基本點一個沒有， 因此華為被人一擊而倒。 我本來以為中國造芯加大力度， 會從中上的芯片開始， 坐下來一個個技術公關， 穩步推進。 沒想到融資一擁而進，到處蓋房子，高薪挖人，然後爛尾。 真讓人大失所望。 三個和尚沒水吃的道理不懂嗎？ 中國造芯片這十年落後，就是工藝問題， 自己造的廢品多， 所以造芯不如買芯便宜。 結果就越來越落後了。 表聽別人說 #1， 自己就美得不行。 這個#1， 都是山寨的， 一旦被人卡住， 又是完蛋。”
“回複 '老天真' 的評論 : +1
“分析了中國和美國的人工智能能力後發現，美國在四個方麵（人才、研究、開發和硬件）領先，中國在兩個方麵(采用和數據)領先。”這個條件的比重是伴隨時間可以改變的。
關於巨大的漢字數據的AI識別問題，隻要將來【大型集能計算及係統】有了飛躍式的技術革命，能有“光年”水平的計算速度，就可以達到。
問題是博文中上述的條件中的最重要的一條“人才”！而這點暫時不會改變人才的流向，相信今後一定會出現“遣唐使”那樣的人才回流，所以要和平安定→國富民強。”
“PC剛出來的時候，人們曾認為中文字是不能進入計算機時代了，因為不可能造出有四千多個鍵的鍵盤。即使造出來也沒法用。怎麽能在四千多個鍵裏，很快找出某個字的鍵呢？
很快，中國人發明了五筆字型輸入法和簡拚輸入法，中文鍵盤輸入使中文一下子成了世界上輸入信息量最快的語言。語音輸入技術的發明，更進一步有利於中文，隻要比較“科技體係”和“system of science and technology"。中國人把四個字都說完了，用的時間比美國人讀technology一個詞的音還短。
我現在越來越覺得，電腦簡直就是為了發揮中文的優勢，為中國人服務，發明出來的玩意。”
“分析了中國和美國的人工智能能力後發現，美國在四個方麵（人才、研究、開發和硬件）領先，中國在兩個方麵(采用和數據)領先。”這個條件的比重是伴隨時間可以改變的。
關於巨大的漢字數據的AI識別問題，隻要將來【大型集能計算及係統】有了飛躍式的技術革命，能有“光年”水平的計算速度，就可以達到。
問題是博文中上述的條件中的最重要的一條“人才”！而這點暫時不會改變人才的流向，相信今後一定會出現“遣唐使”那樣的人才回流，所以要和平安定→國富民強。
很快，中國人發明了五筆字型輸入法和簡拚輸入法，中文鍵盤輸入使中文一下子成了世界上輸入信息量最快的語言。語音輸入技術的發明，更進一步有利於中文，隻要比較“科技體係”和“system of science and technology"。中國人把四個字都說完了，用的時間比美國人讀technology一個詞的音還短。
我現在越來越覺得，電腦簡直就是為了發揮中文的優勢，為中國人服務，發明出來的玩意。
-------------------------------------------------
viBravo5 發表評論於 2021-05-25 15:25:48
一直對象形文字文化在AI領域能否超越語音文字文化有疑慮。
“國華是科技評論的笨狼，笨狼是國關評論的國華。”
“技術有競爭是好事，不然美國坐定老大缺乏進取動力。
美國吸引全球人才不錯，但職位隨市場需求而定，而美國的市場規模會被中國超越。若美國缺乏足夠的技術職位，那麽吸引人才的優勢會弱化。中國市場超過美國這一點可能引起很多方麵重新洗牌，不比製造業的轉移影響小。”
美國吸引全球人才不錯，但職位隨市場需求而定，而美國的市場規模會被中國超越。若美國缺乏足夠的技術職位，那麽吸引人才的優勢會弱化。中國市場超過美國這一點可能引起很多方麵重新洗牌，不比製造業的轉移影響小。
“一直對象形文字文化在AI領域能否超越語音文字文化有疑慮。AI領域的所有terminology都是來自英語，也就是說這些AI領域的概念的創立都是來自英文思維。至今還沒有看到一個AI領域新概念原創於中文環境後來翻譯到英語中的.”
"技術層麵，美國和加拿大是一體的。說中國超越屬言過其實"
“人工智能研究領域有三大先驅：Yoshua Bengio，Geoff Hinton和Yann LeCun，他們因開發深度學習人工智能領的工作在2018年共同獲得了有“諾貝爾計算機獎”之稱“圖靈獎”，也被譽為“深度學習之父”。
這三位科學家是親密的朋友和研究夥伴，與加拿大都有很深的淵源，甚至被AI領域的人戲稱為 “加拿大深度學習黑手黨 ”。”
“沒有監管地隨意開發，並重點再用於軍事，最後的結果是怎樣，看看新冠就知道了。十歲的孩子開上坦克，就是最好的類比。”
“有文章沒用的。 現在是工藝問題。 最近又一個爛尾的。 好幾百億地打水漂。 光蓋廠房， 挖人也沒用。要踏踏實實坐下來才行。”
“國內人工智能有各級政府的大力支持， 隻看近年的頂會就有越來越多的大陸高校文章，有些蓋過北美大陸。撇開製度的優劣和文化的因素，中國政府的全社會動員能力全球數一數二， 拜登的擔憂不無道理。”
"中國怎麽能是 #1 呢？ 人工資能沒有芯片， 那就是癡人說夢啊。"
這三位科學家是親密的朋友和研究夥伴，與加拿大都有很深的淵源，甚至被AI領域的人戲稱為 “加拿大深度學習黑手黨 ”。
國內人工智能有各級政府的大力支持， 隻看近年的頂會就有越來越多的大陸高校文章，有些蓋過北美大陸。撇開製度的優劣和文化的因素，中國政府的全社會動員能力全球數一數二， 拜登的擔憂不無道理。