高盛百页人工智能生态报告:美国仍是主导力量,中国正高速成长
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通向人工智能时代——兼论美国人工智能战略方向及对中国人工智能战略的借鉴通向人工智能时代——兼论美国人工智能战略方向及对中国人工智能战略的借鉴目前,人工智能已经成为全球瞩目的热门领域之一,被认为将引领下一个科技革命。
各个国家都加大了在人工智能领域的研发投入,并制定了相应的战略方向。
美国作为人工智能领域的开拓者和领先者,其人工智能战略方向值得借鉴和学习。
本文将对美国人工智能战略进行分析,并探讨其对中国人工智能战略的借鉴意义。
一、美国人工智能战略方向分析1. 技术研发的主导地位美国人工智能战略的核心目标是确保美国在人工智能技术研发方面的领导地位。
为实现这一目标,美国政府与企业密切合作,在基础研究、人才培养、应用推广等方面进行全方位的支持。
同时,美国大学和研究机构也积极开展人工智能相关的科研项目,吸引了全球顶尖人才的加入。
2. 数据资源的整合与开放数据是人工智能的重要基础,美国政府鼓励各个部门和机构进行数据资源整合与开放。
同时,美国也提出了许多涉及数据管理和隐私保护的政策法规,保障数据的规范化和安全性。
3. 产业应用与创新美国人工智能战略注重将人工智能技术应用于各个领域,加速产业转型和创新。
政府部门与企业合作,推动医疗健康、农业、交通物流等领域的人工智能应用。
此外,美国政府还鼓励创业公司和初创企业的发展,为其提供投资、监管和政策支持。
4. 国际合作与交流美国政府非常重视国际合作与交流,鼓励与各国开展人工智能合作研究、人才交流和政策对话。
通过与其他国家的合作,美国能够分享技术成果和经验,加强国际间的理解和合作。
二、美国人工智能战略对中国的启示1. 技术研发的重要性美国人工智能战略的成功离不开对技术研发的高度重视,中国也应加大在人工智能技术研发方面的投入,培养更多的高层次人才,提升核心技术竞争力。
2. 数据资源的整合与开放中国作为人工智能发展迅速的国家,拥有海量的数据资源。
但是,现阶段还需要加强对数据的整合和开放,提高数据的质量和规范性,促进数据的互通共享。
中美AI产业各具优势“融合”应大于“竞争”文 | 梼杌2018年将是人工智能爆发式增长的一年,中美贸易摩擦很大一部分原因也是人工智能制高点的相互角逐。
AI产业中美各具优势对于中美AI产业的比较问题,BrainCo首席执行官韩壁丞表示,中国一直在努力,并且总有一天会超越。
在资金方面,2017年,全球在人工智能领域的投资总共达152亿美元,中国占到48%,而美国是38%。
未来5年里,中国还将投入1500亿美元,从国家层面去支持人工智能产业。
在企业融资方面,云知声、华为、face ++等一系列公司近期融资了几亿美元。
“这个现象在美国是很难见到的,中国投资力度的增大一定会推进整个产业的发展。
”韩壁丞说。
从投资角度分析,纪源资本管理人童士豪认为,中美AI竞争的差距正在逐渐缩小。
“硅谷在AI技术最为领先,但谷歌有一块业务是其自身没有的,这就是数据,而亚马逊在这一方面掌握了大量的消费者数据。
”童士豪指出,对于阿里和腾讯而言,他们掌握的数据甚至要多于美国科技公司。
童士豪以腾讯为例讲道,腾讯会把生活中多方面的数据通过微信和QQ建立更完善的数据库。
因此相对而言,中国公司的数据量将越来越大。
可以看到,中国在AI领域取得了很多优势。
但是,Drive.ai联合创始人王弢表示,“从技术公司归属地来看,大多数AI技术仍然是美国公司的专利。
”王弢举例道,比如,谷歌、亚马逊等高新科技公司都聚焦在北美。
从学术原创贡献来说,近几年基础性质上突破的科研成果也是源自北美。
中国在商业应用上很厉害,但是基础知识还是跟随在美国后面。
云知声首席执行官黄伟则认为,AI是一种能力,在不同阶段的侧重点不同。
在基础发展到一定程度之后,着重的还是如何运用这一方面。
“在中国有更多的工程师,更努力的人才。
”黄伟指出,随着顶尖科研人才逐渐开始将目标转向中国的实验室和互联网企业,大量训练有素的工程师和科学家源源不断的为中国人工智能提供新鲜血液。
黄伟表示,鉴于中国有着大量的数据、人才随着AI领域的热度越来越高,在欧美公司激烈的竞争环境下,中国科技公司如何适应并推动国际AI领域的发展成了中国人工智能产业探讨的重点。
图1 人工智能发展历史图2 中美算法对比第8。
美国数据的特点是行业信息化程度更高大量高质量的行业数据中国在政府数据开放全球排名为第特点是拥有7.31为数据。
预计到2030国,成为全球第一准等方面,中国仍有一定差距地开放数据,将加快赶超美国数据总量的速度多的人工智能创新应用落地端)数据不如美国丰富上比美国更具优势2016年美国人工智能市场规模达到速18.1%。
2016元,增速24.2%人)。
美国互联Google、亚马逊等主要厂商均推出了各自的人工智能平台。
中国的人工智能平台也是互联网企业主导的度学习开源平台以百度台多为云平台、图3 中美在十大应用领域的对比Facebook、IBM等科技巨头均把人工智能作为未来重要战略方向,加大研发投入。
例如亚马逊投入163亿美元,占营收12%;IBM投入8.3亿美元,占营收3.8%。
中国虽然与美国有差距,但国内领先企业对AI研发投入不断增加,加快追赶的步伐,代表企业有百度、华为、科大讯飞等。
2016年百度研发投入达101.5亿元,占营收14.3%,投入规模居中国首位。
科大讯飞投入8.3亿元,占营收25%。
政府端,NSF(美国国家科学基金会)对人工智面的综合考量,赛迪顾问选择了无人驾驶智能助理等10类人工智能主流应用水平、商业应用、产业政策绘制中美人工智能应用落地的路线图见,未来中美在演进路线上将呈现不同的发展时序小结历史上的每一次技术革命都深刻重塑了全球竞争格局,如蒸汽机时代的英国成为、百度、[1]王朋朋.MCU产品、软件、生态系统的演变及未来展望.电子产品世界,2017(1):27-29。
中美人工智能竞争力比较研究
引言
自从人工智能技术发展起来,它极大地改变了我们的生活,在新一代信息技术中发挥着重要作用。
发展中国家和发达国家一直在竞争人工智能技术,其中中美两国就是最为重要的竞争者,也是影响着全球人工智能发展走向的主要国家。
两国在人工智能领域的竞争会带来什么样的影响,本文就将针对中美两国在人工智能技术竞争中逐一进行分析。
一、中国人工智能发展状况
从2024年起,中国积极推进人工智能的研究和应用,开展全国性的人工智能技术示范应用工程,形成了完整的人工智能技术发展体系,中国是世界最大的人工智能市场。
二、美国人工智能发展状况
美国是世界人工智能技术的先行者,也是最大的人工智能发展国家。
美国政府支持人工智能技术的研发,出台诸多政策,投入了大量资金,鼓励企业发展人工智能技术。
2019年中美人工智能产业分析报告2019年8月目录一、走进人工智能新时代 (6)1、人工智能是什么 (6)2、中美两国引领全球人工智能发展 (8)二、多角度对比中美人工智能投资 (11)1、看规模,中国人工智能投资额已超过美国 (11)2、看轮次,中国人工智能投融资更偏早期 (12)3、看投向,中国重应用层而美国重基础层 (13)三、人工智能带来新机会,中国有望从AI芯片突围 (18)1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18)2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21)(1)美国在芯片领域起步早,巨头众多,培养并积累了丰富的人才 (21)(2)美国芯片和互联网巨头众多,为资本退出提供更多选择 (22)(3)美国芯片产业链齐全,产业布局完整 (24)3、换道超车,中国在AI芯片上可以有所作为 (25)(1)AI芯片处于发展早期,竞争格局未定 (25)(2)边缘AI芯片领域,广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28)(3)芯片自主可控呼声高涨,政策为芯片研发保驾护航 (28)四、深入落地,计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30)1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30)2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33)(1)安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33)(2)我国计算机视觉技术领先,在数据方面占有优势 (35)(3)中国消费者对新技术接受度更高 (36)3、对比美国,看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37)(1)新零售 (38)(2)医疗影像 (38)(3)保险行业 (39)(4)工业制造 (39)五、主要风险 (40)1、人工智能芯片研发不及预期 (40)2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)中美两国引领全球人工智能发展。
得益于中国较好的互联网及信息技术产业底蕴以及国家、社会的高度重视,中国在人工智能方面发展迅猛。
目前,中美在人工智能企业数量、专利数量、论文数量以及人才数量上并驾齐驱,成为引领全球人工智能发展的两大动力来源。
2023年人工智能发展回顾人工智能产业快速发展当前全球和中国的人工智能产业均处于高速发展期,《全球数字经济白皮书(2023年)》数据显示,从产业规模来看,2023年全球人工智能市场收入预计达5132亿美元,同比增长20.7%;中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币。
从企业发展来看,截至2023年三季度,全球人工智能企业有29542家,其中美国和中国分别有9914家、4469家,中美人工智能企业数占全球总数的近一半。
从产业投融资金额来看,据IDC 数据,2022年全球人工智能IT 总投资规模为1288亿美元,2023年全球人工智能IT 总投资规模预计达到1540亿美元,同比增长19.6%。
据IT 桔子数据,截至2023年11月,我国人工智能产业投融资金额为2499亿元,投融资数量为743件,预计全年同比增加63.8%。
其中,人工智能大模型作为前沿领域发展尤为迅猛,据速途网测算,2023年中国大模型市场规模约为147亿元,同比增长高达110%,占全球市场规模的10%。
AI 大模型爆发式增长2022年11月,美国OpenAI 公司推出了AI 聊天机器人ChatGPT,其展现出的能力在全球范围内引发了一场AI“狂飙”,也在业界点燃了一场“百模大战”。
在ChatGPT 获得巨大关注后,谷歌、Meta、微软、亚马逊等全球科技巨头纷纷加快在AI 领域的布局。
国内各大企业、高校和科研院所也纷纷进入大模型领域,开启创新发展新时代■ 袁璐 ︱ 文人工智能2023年总结与2024年展望包括百度、阿里、腾讯、华为等头部科技企业,科大讯飞、商汤科技、旷视科技等垂直于AI 领域的厂商,以及百川智能、MiniMax、深言科技等大模型初创企业,复旦大学、清华大学、智源研究院、中国科学院自动化所等高校和科研院所也发布了各自的大模型成果。
《中国人工智能大模型地图研究报告》数据显示,中国和美国研发的大模型数量占全球总数的80%以上,中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
高盛人工智能报告中文版在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最引人瞩目的领域之一。
高盛作为全球知名的金融机构,其对人工智能的研究和洞察具有重要的参考价值。
人工智能正在以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
从智能手机中的语音助手,到医疗领域的疾病诊断,再到金融市场的风险预测,AI 的应用无处不在。
高盛的报告深入探讨了人工智能在多个行业的影响和潜力。
在制造业,人工智能能够优化生产流程,提高生产效率和产品质量。
通过对大量生产数据的分析,AI 可以精准地预测设备故障,提前进行维护,减少停机时间。
同时,智能机器人的应用也在不断增加,它们能够完成复杂且重复性高的工作,从而解放人力去从事更具创造性和战略性的任务。
金融行业一直是对新技术高度敏感的领域。
在风险管理方面,人工智能可以通过分析海量的市场数据和交易记录,更准确地评估风险,帮助金融机构做出更明智的决策。
在投资领域,AI 驱动的量化投资策略能够快速处理和分析大量信息,发现潜在的投资机会。
此外,人工智能还在客户服务、反欺诈等方面发挥着重要作用。
然而,人工智能的发展也并非一帆风顺。
数据隐私和安全问题一直是公众关注的焦点。
大量个人和企业数据的收集和使用,如果管理不当,可能会导致严重的隐私泄露。
另外,人工智能的决策过程有时缺乏透明度,这可能引发信任危机。
例如,在信贷审批等场景中,如果AI 系统的决策依据不清晰,可能会被认为不公平。
从就业市场的角度来看,人工智能的广泛应用确实会导致一些传统岗位的消失,但同时也会创造出新的就业机会。
例如,AI 的开发、维护和管理需要大量专业人才,同时与 AI 相关的伦理和法律领域也需要新的专业人士。
高盛的报告还指出,人工智能的发展在全球范围内存在不平衡的现象。
一些发达国家在技术研发和应用方面处于领先地位,而一些发展中国家可能由于基础设施和人才短缺等原因,面临着更大的挑战。
但这也为国际合作提供了机会,通过技术转移和人才培养,可以促进全球人工智能的共同发展。
25全球人工智能治理的目标、挑战与中国方案鲁传颖【内容提要】全球人工智能治理是指国家、市场和技术社群行为体为实现人工智能在全球的安全发展与和平利用而共同制定实施一系列原则、规范和制度的过程。
随着生成式人工智能取得技术突破,全球人工智能治理进程加速发展,各个行为体和平台围绕人工智能的伦理、规范和安全建立了诸多治理机制。
但是,地缘政治因素和复杂的政治、市场、技术逻辑之间的分歧制约了全球人工智能治理进程。
作为人工智能技术大国,中国及时提出《全球人工智能治理倡议》,为全球人工智能治理提供了切实可行的方案。
【关键词】人工智能治理 全球秩序 机制复合体 中国方案2023年7月,联合国秘书长古特雷斯呼吁成立实体机构负责人工智能安全治理,并召集成立“人工智能高级别咨询委员会”进行探讨,拉开了全球人工智能治理的序幕。
2023年2月和11月,荷兰与英国分别举办了全球性的人工智能峰会,发布了《军事领域负责任使用人工智能行动倡议》和《布莱切利宣言》。
2023年10月,中国国家主席习近平在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上的主旨演讲中提出《全球人工智能治理倡议》,向国际社会展示中国在人工智能治理方面的政策主张。
此外,联合国互联网治理论坛、世界经济论坛等国际组织也陆续提出有关全球人工智能治理的倡议。
据不完全统计,目前全球关于人工智能的倡议已有50多个,这标志着全球人工智能治理进入了全面发展的新阶段。
开启全球人工智能治理的新篇章全球人工智能治理是指国家、市场和技术社群等行为体为实现人工智能在全球的安全发展与和平利用而共同制定和落实一系列原则、规范和制度的过程。
人工智能作为一项战略性技术,具有改变全球格局和人类发展进程的潜力。
其中,人工智能技术发展与应用所涉及的广泛行为体和行业领域远远超出了常规技术,是最复杂也是影响力最大的战略技术。
正因为人工智能涉及议题领域广泛、行为体众多,如果缺乏规则和秩序,各方在伦理、规范和安全领域的很多分歧都难以解决,必将导致更多的冲突。
高盛:《中国人工智能崛起》(全文)论文类别:计算机论文 - 互联网研究论文写作时间:2017/9/20 17:35:33论文作者:未知论文版本:简体版(免费论文中讯)2017年9月,高盛发布最新报告《中国人工智能崛起》(China's Rise in Artificial Intelligence)。
在最新发布的报告中认为,中国已经成为AI领域的主要竞争者,中国政府建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标将有可能推动中国未来GDP的增长。
见闻将报告重点内容进行摘编,分为上下两篇进行呈现:上篇描绘中国AI领域的整体发展,下篇着重分析BAT三家的人工智能发展。
上篇:中国人工智能崛起,剑指全球第一中国AI在全球位列第二要归功于赶上浪潮的中国企业。
目前,中国共有超过700多家AI相关的企业。
截至2016年10月,全国在该领域共有超过1.6万个专利。
乌镇智库和网易科技的联合报告显示,2012年到2016年上半年之间,流入中国AI领域的投资共达到26亿美元,位列全球第二,是美国的七分之一、英国的三倍。
在与太平洋另一边的硅谷巨头们相比时,领衔中国AI发展的BAT也毫不逊色。
尽管从研发成本量比较,BAT与谷歌和微软不在一个量级上,但是比例上已经十分接近。
从研发成本占营收的比例来看,百度已经达到14.4%,十分接近谷歌(15.5%)和微软(14.5%)。
从人力资源比较,BAT也已经可以比肩硅谷巨头。
腾讯研发人员的比例达到51%,位居首位,阿里巴巴和百度紧随其后,分别为45%和43%,均高于谷歌(38%)和微软(32%)。
AI发展中最重要的四个因素分别是人才、数据、基础设施和芯片。
高盛认为,中国已经拥有了其中的3个要素。
深度学习(Deep learning)的商业化让人才的稀缺性变得更加明显。
微软研究总裁Peter Lee打了个比方,获得一位顶级AI研究员的成本堪比获得一位美式橄榄球联盟的四分卫。
不过在招揽人才方面,中国AI企业毫不吝啬。
It’s not easy to push me away as a stubborn gangster and become dusty as a diamond.悉心整理助您一臂(页眉可删)高盛人工智能生态报告机器学习在医疗领域中有广泛的应用前景。
医疗行业需要丰富且定义明确数据集,也需要随时随地对患者进行监督,而医疗结果也存在着极大的可变性。
机器学习可为其中不少的子行业提供获得高额回报的潜力,如药物发现、测试分析、治疗优化和患者监护等。
随着人工智能和机器学习的不断整合,人们将有望在新药研发的过程中显著地实现“去风险”,不但将节约每年约260亿美元的研发成本,同时还将提高全球医疗信息领域的效率,节约的成本价值超过每年280亿美元。
机遇何在?药物发现与开发。
在药物开发过程中结合机器学习,有着提升开发效率的潜力。
机器学习不但可以加速时间范围,还可以提高到达后期试验阶段药物的成功概率(probability of success,POS)。
Medicxi Ventures的合伙人 David Grainger认为,错误发现率(False Discovery Rate, FDR)是一个统计学现象,而避免FDR则有可能将后期试验阶段的风险减半。
此外,在药物发现的早期阶段中,现有虚拟筛选的方法名为“高通量筛选”,而它非常容易受到FDR的影响。
如果可以将第3阶段试验的风险减半,就可以为大型制药公司节约数十亿美元的成本,影响其超过900亿美元的研发经费并带来有意义的回报,使其能够腾出资源集中于寻找更有潜力的机会。
备注:虚拟筛选(virtualscreening,VS)也称计算机筛选,即在进行生物活性筛选之前,利用计算机上的分子对接软件模拟目标靶点与候选药物之间的相互作用,计算两者之间的亲和力大小,以降低实际筛选化合物数目,同时提高先导化合物发现效率。
虽然与后期试验相关的巨额费用往往侧重于临床试验的设计元素,但我们认为,将AI/ML应用于优化后期阶段在选择标准、规模和研究长度等方面的决策,也可以实现有意义的效率提高。
人工智能公需科考试多项选择题答案二、多选择题1.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。
(2.0分)A.超人工智能B.强人工智能C.弱人工智能D.人工智能2.根据国际评判健康的标准,()的韩国中年人心血管呈理想状态。
(2.0分)A.0.1%B.0.2%C.0.4%D.0.67%3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。
(2.0分)A.上海B.北京C.深圳D.杭州4.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。
据WTO统计,有()的肿瘤患者需要接受放疗。
(2.0分)A.18%B.22%C.45%D.70%5.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。
(2.0分)A.文本识别B.机器翻译C.文本分类D.问答系统6.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系,概率是()比较,从小到老的数据才是每个人的。
(2.0分)A.横向B.纵向C.交叉D.立体7.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。
(2.0分)A.深度学习B.机器学习C.人机交互D.智能芯片9.()是一种基于树结构进行决策的算法。
(2.0分)A.轨迹跟踪B.决策树C.数据挖掘D.K近邻算法10.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。
据WTO统计,在45%的肿瘤治愈率中,比重最高的治疗方式是()。
(2.0分)A.手术B.放疗C.化疗D.都一样11.()是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。
(2.0分)A.语音交互B.情感交互C.体感交互D.脑机交互12.在国际评判健康的标准中,血压值低于()才是健康的。
(2.0分)A.110/70mmHgB.120/80mmHgC.140/90mmHgD.160/100mmHg13.古代把计量叫“度量衡”,其中,“量”是测量()的过程。
证券研究报告 | 行业周报2021年03月07日计算机为什么全球AI 应用领军有望产生在中国?中国有望超越美国成为AI 全球领导者。
美国人工智能国家安全委员会发布研究报告指出,作为美国经济和军事力量支柱的技术优势首次受到威胁。
如果当前的趋势不改变,中国就拥有未来十年内超越美国成为人工智能全球领导者的力量、人才和雄心。
报告认为中国有组织、有资源、有决心赢得这场人工智能竞争。
当前人工智能显现四大时代特征。
第一,AI 技术对各产业的提升更多体现在赋能,与knowhow 结合,提升精准度,AI 赋能后的传统产品/服务由于优越的智能化性能,将享有价值提升与降本增效。
例如网络安全领域,AI将通过大数据挖掘和机器学习不断提升对安全威胁的认知,从而提供更好的安全防护。
第二,随着AI 的不断成熟,AI 目前已进入了产业化阶段,人工智能在各行各业的实际应用领域不断扩展,应用遍布B/G/C 端,面向C 端,满足消费者日常使用需求的AI 单品不断涌现,触及日常生活的各个方面。
面向G 端,国内各地政府也在通过建设一站式服务平台、城市大脑等方式积极推进政务智能化。
第三,从相关AI 上市公司来看,AI 行业从2020Q3已经显露明显拐点信号。
语音识别和图像理解领域的科大讯飞、图形图像视觉算法领域的虹软科技、AI+视频在安防领域的龙头海康威视在2020Q3的营收均高于Q2,智能操作系统领域的中科创达的营收增长更是持续维持在高位。
第四,AI 运用的边际成本极低,故而以人工智能替代人力必定具有规模效应,可以显著降本增效。
三大特征决定中国AI 领先优势。
在技术边界上,AI 没有通用技术,需要与行业大量数据相结合,而AI 已经在国内的金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透,沉淀大量数据。
在产业优势上,中国互联网、数字化应用都处于全球优势,给AI 智能化发展积累深厚的训练基础。
中国现已成为全球数据流动的主要参与国,中国的数据生态系统已经能够对全球服务、金融和数据流动产生明显影响。
国务院国资委:中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划 加快建设一批智能算力中心特别关注总之,央企应大举进军人工智能等新兴科技创新领域,国资委应全力推动传统央企有进有退、重新排兵布阵,让央企在关系到国家安全和国计民生的重大新兴产业领域中占据更多的龙头席位。
”我们发展人工智能的紧迫性当人类说用数据喂养人工智能时,他们却不知道真相经常是反过来的:是人工智能在用其所代表的能量、算力、质量、结构、科技,在喂养人类文明。
科技以人工智能的面目,反哺人类的文化积累,给人类文明的所有数据和事实一个全新的总加工,人工智能的“训练”或许也可以视作一种“观望”“处理”“消化”,而这种消化的本质,还是人类的自我消化,是人类通过人工智能这一镜像对自身的消化。
因此,人工智能对文明有着客观、宏大、冷静乃至残酷的反作用,人工智能的训练和学习进程,一切就已经在展开了。
就东方文明而言,中华儿女、科技精英们,如果再不将浩瀚无垠的医方典籍、诸子百家、野史杂抄、经史子集、四库永乐等,通过基于汉字特征的人工智能模式予以喂养式的自我消化,那么地球人就会在东方文明、人类学和华夏文化的视角时空中,出现一个足以让历史抱憾的大塌方,东方的遗存一不小心也不是没有可能,会因为西方文明在人工智能突破之后对东方文明的碾压和竞争性灭绝,而再无被用于喂养未来的机会,而就此沉没至于永恒。
中国当前最需要的二十一世纪的思想大解放,核心应贯彻如下方面:一是科技创新思想的大解放,二是新质生产力知识的大普及,三是中国式现代化理念的大弘扬,四是面向构建人类命运共同体目标的大进军。
人工智能出现的一次重大突破OpenAI发布了文生视频工具Sora,这意味着人工智能系统中关于文字与视频,或者说人造思维沟通与视觉传输这两大人类外感载体之间的对应机制,出现了一次重大突破。
如果说文字载体系统有着与人类社会化思维特质和进化记忆库密切相关的人工智能训练基础,而同时视频或者视觉载体系统有着与人类自然反应特质和作为视觉主导文明之物种记忆库密切相关的人工智能训练基础,并且在过往寥寥数年中的数据训练和激发下人工智能已经分别构建其与上述两个方面分别对应的生成式工具反应之准理性模式,那么,Sora的出现则是一次将上述社会理性能力和更加久远之自然理性能力相糅合,将两者各自的人工智能训练成果、或者说各自对于人类现有时空之文明剖面的社会面规律和自然面规律进行部分重叠性的文化记忆基因基础和训练发现进行对照匹配的新的重要尝试。
发展新质生产力量子技术大有可为作者:齐冠钧尹政平马培武刘牧茜来源:《国际商务财会》2024年第06期【摘要】以量子技术为代表的新质生产力写入今年的政府工作报告,并被列为2024年十大工作任务的首位,引发了业界的关注。
2024年2月2日,ICV TA&K发布了一份《GFII:全球未来产业指数》,得到了WIPO、OECD和IRENA等知名组织的支持,其中涉及许多新的概念、技术和领域,包括量子技术、人工智能、人形机器人等,针对这一趋势,全球各国都制定了政策,提供了更多的资源和支持,量子技术人工智能人形机器人等关键领域的发展显著地塑造了工业结构、就业动态和全球竞争力。
在重大技术创新之后,未来产业出现,扰乱现有市场,形成新的需求,影响政策制定,进而重新定义经济和社会结构。
近年来,以量子技术为代表的未来产业已成为世界主要国家新的竞争前沿,各国都在积极规划未来该领域的产业发展,文章以量子技术为切入点,充分梳理中国、美国、欧盟、日本、韩国各国所公布该领域的有关政策及发展态势,从中观察全球量子技术未来的发展趋势。
【关键词】新质生产力;量子技术;量子运算;通讯技术【中图分类号】F124;O413量子技术作为新质生产力中未来产业的重要组成部分,在政府工作报告中被两次提及,在2023年工作回顾中提到:“量子技术等前沿领域创新成果不断涌现,肯定了产业取得的成绩”。
在制定未来产业发展规划中提到:“开辟量子技术等新赛道”。
2024年量子技术产业创新有望继续获得政策支持,由此可见,在未来的一段时间内,以量子技术为代表的新质生产力无疑会受到全球的瞩目。
一、全球量子技术发展现状及趋势量子信息是一种基于量子力学基本原理的新型信息传输方法,它涉及利用量子系统的相关特性进行信息的计算、编码和传输。
量子技术将在包括航空航天、国防、汽车、化工、金融和制药在内的各个行业取得突破。
从全球芯片竞赛战线延伸,伴随科技产业链重组,台面上美国、中国、歐盟、日本等经济体,皆以电动车、半导体为名,建构产业竞争力。
为什么说,中国将在AI领域与美国齐头并进?作者:李北辰来源:《数字商业时代》2018年第09期不知你是否留意,最近一两年,许多西方媒体和分析机构,都不吝惜对中国在人工智能领域的赞誉,并将其视作除美国之外,培育AI最适宜的热土。
譬如去年《纽约时报》在走访一众美国政府官员和IT精英之后,得出一个谨慎结论:在AI的广袤疆域,中国将与美国齐头并进。
在他们看来,当创新经济演化到AI这一崭新的技术转捩点:深度学习技术起跑线的相对公平;庞大的数据量;巨头们的全力投入;创业公司在垂直领域的各自耕耘;以及顶层政策勾勒出的广阔蓝图,或许将给予中国AI市场弯道超车的机遇。
这并不难理解,与西方发达国家相比(尤其是在经济层面日渐凋敝的欧洲大陆),中国作为“后发现代型”国家,巨大的经济体量,让其必须拥有更迫切的产业升级诉求,而随着产业升级不断深化,以人工智能和大数据为代表的数字经济,势必对宏观经济产生巨大的拉动作用,去年中国数字经济规模达到27.2万亿元人民币,对GDP的贡献高达32.9%,倘若一切顺利,2025年数字经济有望成为中国经济发展的第一引擎——而作为未来商业文明的基础设施,实现这一目标,必然需要AI在不同领域落地生根。
事实上,倘若仔细聆听就会发现,AI落地的声音,要比许多人想象中的更为清澈——要知道,最近AI领域一大趋势就是大额融资频发,据清华大学发布的《中国AI发展报告2018》显示:2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元,融资事件1208笔,其中中国的投融资总额达到277.1亿美元,融资事件369笔,占全球总额的70%,融资笔数达31%。
与“资本寒冬”的认知相悖,中国AI投融资的热情升温,很大程度上是资本已敏锐察觉到AI与各个行业嫁接的无限前景——无论从何种角度,如今AI的演化阶段,都颇为类似19世纪电气革命催生出的“电器”物种大爆发,作为一项通用技术,AI正处于从“电”向“电器”无限细分的关键期,市场需求会日趋旺盛。
比较人工智能在中国和美国的发展的英语作文Artificial Intelligence (AI) has emerged as one of the most transformative technologies of the 21st century, impacting various sectors from healthcare to finance. The development and implementation of AI vary significantly between China and the United States, two of the leading nations in AI research and application. This essay delves into the comparative analysis of AI development in these two countries, highlighting their unique approaches, strengths, and challenges.In China, the government plays a pivotal role in driving AI development. The Chinese government has outlined ambitious plans and policies to become the global leader in AI by 2030. This includes the “New Generation Artificial Intelligence Development Plan” which aims to integrate AI into theeconomy, military, and society. The government has allocated substantial funding and resources to support AI research, development, and deployment. State-owned enterprises and private companies are encouraged to collaborate on AI projects, fostering a robust ecosystem.In contrast, the United States adopts a more decentralized approach. While the U.S. government supports AI research through grants and funding, much of the innovation is driven by private companies like Google, Microsoft, and IBM. The National AI Initiative Act of 2020 exemplifies the U.S. commitment to advancing AI, but the private sector remains the primary driver. Silicon Valley, with its concentration of tech companies and startups, continues to be a global hub for AI innovation.Both China and the United States boast world-class academic institutions that contribute significantly to AI research. In the U.S., universities such as MIT, Stanford, and Carnegie Mellon are renowned for their cutting-edge AI research andhave produced many leading AI scientists. These institutions collaborate closely with industry, ensuring that research findings are quickly translated into practical applications.China, on the other hand, has rapidly increased its research output in recent years. Institutions like Tsinghua University, Peking University, and the Chinese Academy of Sciences have become prominent players in AI research. The Chinese government’s emphasis on education and research funding has propelled these institutions to the forefront of AI innovation. Moreover, the establishment of research hubs and AI labs, such as the Beijing AI Research Institute, underscores China’s commitment to becoming a leader in AI.The industrial application of AI in China is characterized by large-scale implementation and rapid deployment. Chinese tech giants like Baidu, Alibaba, and Tencent are at the forefront of integrating AI into their services. For instance, Alibaba uses AI to optimize logistics and supply chains, while Baidu focuses onautonomous driving technologies. The Chinese market, with its vast amount of data and relatively relaxed data privacy regulations, provides an ideal environment for training AI algorithms.In the United States, AI innovation is driven by a combination of established tech giants and a vibrant startup ecosystem. Companies like Google and Amazon are leaders in AI research and application, particularly in areas such as natural language processing and cloud-based AI services. Additionally, the U.S. has a thriving startup culture that fosters innovation and attracts significant venture capital investment. This dynamic environment facilitates rapid advancements and commercialization of AI technologies.Ethical considerations and regulatory frameworks are crucial aspects of AI development. In the United States, there is an ongoing debate about the ethical implications of AI, particularly regarding privacy, bias, and accountability.Organizations like the Partnership on AI and the AI Ethics Lab are actively involved in addressing these issues. The U.S. government has also started to formulate policies to regulate AI, focusing on ensuring transparency and fairness.China, meanwhile, faces its own set of ethical challenges. The use of AI in surveillance and social credit systems has raised concerns about privacy and human rights. However, the Chinese government is also aware of the importance of ethical AI and has introduced guidelines to promote responsible AI development. These guidelines emphasize the need for AI to align with socialist values and benefit society as a whole.Both China and the United States face challenges in their quest to lead the AI revolution. In the U.S., there is a growing concern about the talent gap in AI. Although American universities produce top AI talent, there is a significant demand for skilled professionals that outpaces supply. Additionally,regulatory hurdles and ethical concerns can slow down the implementation of AI technologies.China, on the other hand, must address issues related to data privacy and international collaboration. The rapid pace of AI development in China has led to concerns about data security and the ethical use of AI. Furthermore, geopolitical tensions and trade restrictions pose challenges to international cooperation in AI research and development.Looking ahead, the future of AI development in both countries appears promising. Continued investments in research, education, and ethical frameworks will be crucial in shaping the trajectory of AI. Collaboration between China and the United States, despite their competitive stance, could lead to significant advancements that benefit humanity as a whole.In conclusion, the development of artificial intelligence in China and the United States showcases two distinct yet highlyeffective approaches. China’s state-driven model and the U.S.’s private sector-led innovation each have their own strengths and challenges. Both countries are making significant strides in AI research and application, shaping the future of technology on a global scale. As AI continues to evolve, the collaboration and competition between these two nations will play a critical role in determining the direction and impact of this transformative technology.。
全球视野下人工智能战略布局与未来展望目录一、内容概要 (2)二、全球人工智能发展现状 (3)1. 人工智能技术发展概况 (4)2. 人工智能应用领域现状 (6)3. 人工智能产业发展趋势 (6)三、全球人工智能战略布局 (8)1. 各国人工智能发展战略概述 (9)2. 全球人工智能产业布局特点 (11)3. 人工智能战略对全球竞争格局的影响 (12)四、全球视野下的人工智能技术趋势 (13)1. 技术发展热点 (15)2. 技术创新趋势 (16)3. 技术应用前景 (17)五、人工智能的未来展望 (18)1. 产业发展趋势 (19)2. 人工智能对社会的影响 (20)3. 人工智能伦理与法规问题 (21)六、中国的人工智能发展策略 (23)1. 中国人工智能发展现状 (24)2. 中国人工智能发展策略 (25)3. 中国人工智能未来展望 (26)七、案例分析 (27)1. 典型国家人工智能发展战略分析 (28)2. 典型企业人工智能应用案例分析 (30)八、结论与建议 (31)1. 研究结论 (33)2. 政策建议与未来发展思考 (34)一、内容概要随着全球科技的飞速发展,人工智能已经成为了当今世界最具潜力和竞争力的战略领域。
本文旨在从全球视野出发,对人工智能战略布局与未来展望进行全面梳理和深入分析,以期为相关企业和政府部门提供有益的参考和启示。
本文将回顾全球范围内人工智能的发展历程,从早期的概念提出到近年来的技术突破和应用实践,展示人工智能在全球范围内的重要地位和影响力。
本文将重点关注全球主要国家和地区的人工智能战略布局,通过对各国政策、产业、投资等方面的分析,揭示全球人工智能发展的趋势和特点。
在此基础上,本文将对人工智能在未来的发展趋势进行展望,包括技术创新、产业变革、社会影响等方面。
本文还将探讨人工智能在应对全球性挑战(如气候变化、能源危机等)和促进全球可持续发展方面的作用和潜力。
本文还将关注人工智能在教育、医疗、交通等领域的应用前景,以及可能带来的伦理、法律和社会问题。