最新一期英国《经济学人》杂志撰文称，由于拥有人才和数据优势，加之创业公司和BAT的大举投入，以及政府的大力支持，中国可能会在人工智能领域逐步赶超美国。
以下为原文内容：
对于关注全球人工智能行业动态的人来说，今年年初的两件事情尤其的注意。首先，微软高管陆奇1月宣布，他虽然从自行车事故中恢复过来，但却不准备重返这家全球最大软件公司，而是会出任中国顶尖搜索引擎公司百度的COO。当月末，人工智能发展协会(AAAI)推迟了年会日期，原因是今年1月的既定日期与中国春节冲突。
这些事件再次表明，中国在某些人工智能领域的地位仅次于美国——甚至已经超过美国。而值得一提的是，从数字助手到无人驾驶汽车，人工智能已然成为未来世界的支柱要素。陆奇解释道，中国是理所当然的选择，而百度则是中国最重要的一员。“我们有机会领导人工智能的未来。”他说。
这个观点还得到了其他证据的支撑。2016年10月，美国白宫在一份报告中指出，中国在深度学习(人工智能的一个分支)领域发表的论文数已经超过美国。咨询公司普华永道也预计，与人工智能相关的增长到2030年将把全球GDP提升16万亿美元，其中半数归于中国。
中国研究人员提交与人工智能相关的的专利数量最近几年保持近200%的增长，但美国的绝对数仍然领先。
想要理解中国何以表现如此突出，就需要考虑人工智能的输入端。从计算能力和资本两个最基本的要素来看，中国都拥有充裕资源。从阿里巴巴和腾讯等科技巨头，到兴业数字金融和Ucloud等创业公司，中国企业都在以尽可能快的速度建设各类数据中心。
美国市场研究公司Gartner预计，云计算市场最近几年保持着超过30%的增速，今后仍将延续这一趋势。据乌镇智库测算，2012至2016年，中国人工智能公司获得26亿美元资金。虽然这一数字不及美国同行同期179亿美元的融资总额，但中国人工智能企业的融资总额却在快速增长。
然而，真正在人工智能领域为中国赋予无限前景的却是另外两大来源。首先是人才。微软人工智能负责人沈向洋表示，中国人不光数学好，在语言和翻译研究领域也有悠久的传统。
负责管理阿里巴巴150位数据科学家的闵万里表示，在中国找到顶尖人工智能专家的难度大于美国。但他预计，这种情况将在今后几年发生变化，因为多数重点高校都开设了人工智能项目。据测算，全世界训练有素的人工智能科学家有超过五分之二位于中国。
中国的第二大优势就是数据，这是人工智能最重要的“原料”。以往，软件和数字产品主要遵循既定代码，为那些拥有一流程序员的国家赋予了优势。随着深度学习算法的出现，一些规则越来越依靠通过海量数据提取出来的模式。可供使用的数据越多，供算法学习的资料就越多，人工智能也就越“聪明”。
中国的庞大规模和显著的多样化环境为这一模式提供了强劲燃料。只需要处理日常工作，这个国家的近14亿人口产生的数据就能超过其他所有国家的总和。即便是在罕见疾病领域，中国也能提供足够的样本，教给算法如何识别这些疾病。
由于输入中文的繁琐程度高于西方文字，所以中国人也比西方人更有动力使用语音识别服务，从而为企业贡献了更多语音片段来改进语音服务。
数据领域的沙特
真正让中国与众不同的在于它数量庞大的网民：总数约为7.3亿。几乎所有中国网民都使用智能手机上网，而这种工具产生的数据比电脑更有价值，主要因为这类设备中包含了传感器，而且会随用户四处移动。
例如，在沿海大城市，现金已经在小额消费中渐渐消失：人们会使用支付宝和微信支付等工具来完成交易。
中国人似乎也不太担心隐私问题，这也大大简化了数据收集过程。例如，该国的共享单车服务已经席卷了各大城市，它不仅提供了廉价的出行方式，而且成为了一场“数据大战”。当用户租用一辆自行车时，一些公司就会借助自行车上安装的GPS设备不断追踪它的运动轨迹。
中国的年轻人似乎对人工智能服务尤其热衷，对于自身数据的警惕性较低。微软开发的小冰聊天机器人已经吸引了1亿多中国用户，多数人都在晚上11点至凌晨3点之间与之聊天，内容多数都涉及他们在白天遇到的问题。
小冰可以从这种互动中吸收数据，让自己越来越聪明。小冰不光能鼓舞人心，能讲笑话，还创作了人工智能撰写的第一本诗集：《阳光失去了玻璃窗》。这本诗集在中国文学圈引发了激烈争论。
中国人工智能的另外一大发展支柱就是政府。这项技术已经被中国政府列入了“十三五规划”。科技公司纷纷与政府展开了密切合作：例如，百度就受聘领导一个深度学习国家实验室。
政府不太可能给人工智能公司施加过于严苛的监管。该国有40多部法律包含了与个人数据保护有关的条款，但却很少实施。
创业者充分利用了中国的人才和数据优势。很多人工智能公司虽然成立只有一两年时间，但很多都比西方公司取得了更快的进步。“中国人工智能创业公司的迭代和执行速度通常更快。”李开复(微博)解释道，他曾在2000年代负责谷歌(微博)中国，目前则领导创新工场。
正因如此，中国已经汇聚了大批人工智能独角兽(估值超过10亿美元的创业公司)。今日头条就借助读者的兴趣和所在的位置，利用机器学习算法向其推荐文章。该公司还借助人工智能过滤虚假信息(在中国，这主要包括各种可疑的养生保健内容。)
另外一家人工智能创业公司科大讯飞则开发了一种语音助手，可以将普通话翻译成包括英语和德语在内的多种语言，甚至可以识别俚语，而且不受背景噪音的影响。
旷视科技的面部识别软件Face++可以则能在瞬间识别一个人的身份。
天网生活
在旷视科技的总部，他们会向访客进行一项展示。大厅里的摄像头使得人们不必再出示身份证：员工无需使用工卡便可直接进入。办公室里到处都有类似的设备，而反馈信息则会显示在一面视频墙上。当一张人脸出现在墙上时，就会立刻被白色的方框标出，还会出现一些关于此人的文本信息。
在这个屏幕的右上角写着Skynet(天网)，与电影《终结者》里那套试图消灭人类的人工智能系统同名。该公司已经帮助支付宝和滴滴出行识别新客户的身份(将他们的面部与政府数据库中的图像进行对比)。
看到这些创业公司取得成功后，中国科技巨头也开始大举投资人工智能。BAT都在开发很多类似的服务，包括语音和面部识别。但他们也试图借助现有优势主导某些人工智能细分领域。
腾讯目前为止最为低调，他们直到最近几个月才建立了自己的人工智能实验室。但该公司的数据量却超过阿里巴巴和百度。微信聊天服务大约拥有10亿帐号，而且已经成为一个能够提供成千上万服务的平台，其中包括支付、新闻、城市导游和法律援助。腾讯还是凭借《英雄联盟》和《部落冲突》等热门游戏成为全球顶尖游戏公司，这两款游戏的全球用户都超过1亿人。
阿里巴巴已经是一家电子商务巨鳄，他们还在投资数十亿美元，希望抢夺云计算市场的头把交椅。该公司今年6月在上海的一场会议上展示了一项名为“ET城市大脑”的人工智能服务，可以借助视频识别实时优化交通：它使用路边摄像头拍摄的画面来预测汽车的行为，从而调整特定地点的交通信号灯。
在阿里巴巴总部所在地杭州，该公司声称这套系统已经将平均交通速度提升了11%。阿里巴巴还计划扩大“ET医疗大脑”项目，它可以利用人工智能技术发现药物和诊断医学影像。该公司已经与数十家医院签约使用相关数据。
不过，真正把命运与人工智能系于一身的还是百度，部分原因在于这项技术或许是它追赶腾讯和阿里的主要机会。该公司把多数资源都投向无人驾驶：他们希望在2018年将无人驾驶汽车推向市场，并在2020年为全自动驾驶汽车提供技术。7月5日，该公司在北京举行的开发者大会上宣布了无人驾驶汽车软件Apollo的第一版。
Apollo项目的顺利实施不仅能提供道路安全性，还可以管理对外开放的项目。谷歌旗下的Waymo和电动汽车公司特斯拉都很注意保护自己的软件和数据。百度不仅要对软件进行开源，而且计划分享数据。他们希望，使用百度技术的汽车厂商也可以采取同样的做法，从而创造一个无人驾驶汽车的开放数据平台——用陆奇的话说，就是“无人驾驶汽车的Android”。
像北京人一样开车
中国在人工智能产品出口方面究竟能取得多大成功，还有待进一步观察——目前为止，只有少数的技术应用于海外市场。但从理论上讲，效果应该不错：在中国混乱的街道上接受训练的无人驾驶汽车，应该可以轻松适应欧洲更加文明的交通状况。相反，在德国的道路上接受训练的无人驾驶汽车，到了北京恐怕连一个十字路口都过不去。
但西方消费者在使用这种无人驾驶汽车时可能有所迟疑，因为这些在安全度较低的环境中训练出来的产品，对事故的容忍度可能较高。据称，中国的市民都很热衷充当无人驾驶汽车的测试场。
除此之外，还蕴含着另一个风险。数据是当今人工智能输入端最有价值的要素，但其重要性可能已经降低。人工智能公司已经开始使用视频游戏等虚拟场景中的模拟数据，而新型算法或许也可以利用更少的数据提升“智能程度”。
“我们面临的危险在于，由于我们在数据上领先，所以会停止算法上的创新。”北京无人驾驶汽车技术开发商驭势未来CEO吴甘沙说。但目前来看，中国并未自满。在人工智能大战中，它将逐步赶超美国。
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Murata村田系列：GRM32ER71E226KE15L、GRM21BR61E475KA12L、DLW43SH101XK2L、GRM32ER61A476KE20L、GRM55DR72J224KW01L、GRM21BR72A223KA01L、GRM32NF51E106ZA01L、GRM31MR71H105KA88L、CSTCC2M00G56-R0、GRM32DR72J473KW01L、BLM21AG121SN1D、GA355ER7GB333KW01L、CSTLS4M00G53-A0、GRM188R61E106MA73D、GRM188R60G106ME47D、GRM216R71H102KA01D、LQW15AN8N2G00D、BLM15GG471SN1D、BLM15HD102SN1D、NFE61PT472C1H9L、GCM31CR71H225KA55L、BLM31PG121SN1L、GRM21BR71A106KE51L、GA355QR7GF222KW01L、GRM31CR72A105KA01L、GRM188R72A104KA35D、GRM21BR60J476ME15L、GRM21BR61A106KE19L、NCP15WB473J03RC、PKM22EPPH4007-B0、NXRT15XV103FA1B040、NXRT15XV103FA1B040、LQM21NNR47K10D、VTL5C1、VTL5C2、VTL5C3、VTL5C4、VTL5C5、VTL5C6、VTL5C7、VTL5C8、VTL5C9、VTL5C10、EP4CGX75CF23C8、ADSP2105KP55X、MC908MR32CFUE、XC7K160T-2FBG484I、2EMGR-5.08-3P、LTST-S270KRKT、BSZ028N04LS、MAX13085、PIC18F87J11-I/PT、ZMM11V、CD4053BPWR、VSC2232XUQ-04、LET9070CB、GRM32EC72A106KE05L、GRM31CR60J476ME19D、PIC16F76-I/SP、GRM188D70J106MA73D、STPS5L40、TLP109、IRFB4110PBF、SN74LVC1G14DCKR、TL16C554FN、TLC27L1AID、AMS1117-ADJ、DEA162500LT-1217A1、GRM155R71H104KE14D、BY160808T-300Y-N、PBY160808T-600Y-N、STM32F407VET6、5CEBA4F17I7N、STM32F103VET6、CH376S、GM8142-SO、ULN2803、V12P12-M3/86A、Q1250ASMD、CUWI11T-900Y-N、V10P20-M3/86A、EPT110-40584、LM324MDT-TR、LM339MDT-TR、UC3845B、L-34GD-TW、IRF740PBF、CDRH127/LD-150、SN74HC595、G3VM-352C、STM32F107V、SN74HC595、PBSS5350X、VC0363TLVA、BM20B(0.8)-10DP-0.4V(51)、LM5122MHX、ADUM3200BRZ、PMZ350UPE、1.5SMC400A-E3/57T、TL431AIDR、BL-HS136D-AV-TRB、2SD965、ACM7060-301-2PL-TL01、SM712、TLP3052、TPD4134K、TPD4144AK,Q、TLP3052、TPD4134K、TPD4144AK,Q、SK45STA16、MCC95-16IO1B、IXTP90N055T、IXTP98N075T、IXTP110N055P、IXTP182N055T、IXTP76N075T、IXTP152N085T、DSEP29-03A、DSEK60-06A、DSEC30-06A、DSEP15-06A、DSEP29-06A、IXGH16N60B2D1、IXGH28N60B3D1、IXGH48N60B3D1、IXGH40N60B2D1、IXGH30N60B2D1、CS30-12IO1、CLA50E1200HB、CS30-16IO1、CS60-12IO1、CS45-16IO1、CS45-12IO1、TPHR9003NL.L1Q、MMBZ5234BLT1G、GRM31A5C2J101JW01D、GRM21BR61H475KE51L、SII9678CNUC、RA8875L3N
