華為近日公佈了全球第一款移動AI晶片——麒麟NPU，引起了業界及資本市場旋風。其實，中國在人工智慧（AI）領域的創造性應用已受全球關注。AI與大資料的連接應用被認為是中國AI研究最可能取得突破的領域。
剛剛結束的2017國際人工智慧聯合會議（IJCAI）上，中國不僅是參會人數最多的國家，提交的最新學術成果更是比美國與歐洲相加的總和還要多。作為興起於1969年的AI領域頂尖學術會議，此次會議東道主澳大利亞維多利亞州政府的大中華區特派專員Tim Dillon對記者坦言，他對此一點也不意外。這一方面得益於中國政府在人工智慧等高科技領域的政策支援與資金投入，另一方面來自於中國領先企業對於前沿技術的推動和重視。
資料顯示，2017國際人工智慧聯合會議收到的2540篇論文投稿中，879篇來自中國，占比37%，被錄用的論文中，34%來自中國。今年中國第一次成為大會論文占比最高的國家，過去幾年中這個占比也不斷上升。
正如Tim所說，中國的科學家和科研成果已開始在世界贏得關注和尊重。《經濟學人》雜誌最新撰文指出，在人工智慧領域，中國有趕超美國之勢。預計到2030年，與人工智慧有關的增長將令全球GDP增長16萬億美元，有分析認為這筆增量財富近一半都將流向中國。近年來，中國研究人員提交的與人工智慧相關的專利申請數量已增加近200%。
而在《麻省理工學院科技評論》（MIT Technology Review）雜誌剛剛揭曉的2017年全球青年科技創新人才榜評選中，阿裡巴巴人工智慧實驗室首席科學家王剛、阿裡雲首席安全科學家吳翰清入選。自該獎項創立18年以來，這也是第一次出現一家中國公司同時有2人入選榜單。
今年7月，以4.1億美元B輪融資，創下公開報導中全球人工智慧領域單輪融資最高紀錄的商湯科技也是來自中國。該團隊在2014年至2016年基於深度學習的各類AI應用性技術全球評測中排名第一，對原創技術的堅持和在底層技術架構上的原始積累，正是其獲得創紀錄融資的重要原因。
皇家墨爾本理工大學電腦學院的人工智慧專家宋正認為，中國最有可能取得突破的方向是將AI與大資料連接起來的領域，例如基於大量動態資料的強大的機器學習技術，以及可應對高速資料流程輸入和複雜環境下的策略制定與優化的快速回應與決策支持機制等。這一方向也是未來AI在中國的主要應用方向，基於大資料的AI應用將適用于電商、災害管理、城市化建設和社會福利等許多領域。目前中國在AI應用的很多領域都已經處於領先地位，諸如機器人、移動視頻直播及共用經濟等，都將為世界上其他國家起到參考作用。
Tim在接受記者採訪時坦言，論文數量不是衡量創新力的唯一指標，只有落地產業化才能成功，這需要花很長時間。儘管如此，從全球經驗來看，世界不乏領先的研發、投資乃至政府機構可以加速科技的產業化。一旦在關鍵技術取得理論突破的基礎上，再從政府及社會資本層面配套、孵化，必將實現技術的商業化落地。從澳大利亞維多利亞州的經驗來看，Tim建議中國未來可以加大對AI等新技術創業公司的扶持，特別是那些能夠將先進技術帶到行業應用裡去的公司。
宋正認為，中國未來在AI領域中的突破，不管是理論還是應用，在很大程度上都可能是國際合作的成果，必然會給其他國家帶來益處。
剛剛結束的2017國際人工智慧聯合會議（IJCAI）上，中國不僅是參會人數最多的國家，提交的最新學術成果更是比美國與歐洲相加的總和還要多。作為興起於1969年的AI領域頂尖學術會議，此次會議東道主澳大利亞維多利亞州政府的大中華區特派專員Tim Dillon對記者坦言，他對此一點也不意外。這一方面得益於中國政府在人工智慧等高科技領域的政策支援與資金投入，另一方面來自於中國領先企業對於前沿技術的推動和重視。
資料顯示，2017國際人工智慧聯合會議收到的2540篇論文投稿中，879篇來自中國，占比37%，被錄用的論文中，34%來自中國。今年中國第一次成為大會論文占比最高的國家，過去幾年中這個占比也不斷上升。
正如Tim所說，中國的科學家和科研成果已開始在世界贏得關注和尊重。《經濟學人》雜誌最新撰文指出，在人工智慧領域，中國有趕超美國之勢。預計到2030年，與人工智慧有關的增長將令全球GDP增長16萬億美元，有分析認為這筆增量財富近一半都將流向中國。近年來，中國研究人員提交的與人工智慧相關的專利申請數量已增加近200%。
而在《麻省理工學院科技評論》（MIT Technology Review）雜誌剛剛揭曉的2017年全球青年科技創新人才榜評選中，阿裡巴巴人工智慧實驗室首席科學家王剛、阿裡雲首席安全科學家吳翰清入選。自該獎項創立18年以來，這也是第一次出現一家中國公司同時有2人入選榜單。
今年7月，以4.1億美元B輪融資，創下公開報導中全球人工智慧領域單輪融資最高紀錄的商湯科技也是來自中國。該團隊在2014年至2016年基於深度學習的各類AI應用性技術全球評測中排名第一，對原創技術的堅持和在底層技術架構上的原始積累，正是其獲得創紀錄融資的重要原因。
皇家墨爾本理工大學電腦學院的人工智慧專家宋正認為，中國最有可能取得突破的方向是將AI與大資料連接起來的領域，例如基於大量動態資料的強大的機器學習技術，以及可應對高速資料流程輸入和複雜環境下的策略制定與優化的快速回應與決策支持機制等。這一方向也是未來AI在中國的主要應用方向，基於大資料的AI應用將適用于電商、災害管理、城市化建設和社會福利等許多領域。目前中國在AI應用的很多領域都已經處於領先地位，諸如機器人、移動視頻直播及共用經濟等，都將為世界上其他國家起到參考作用。
Tim在接受記者採訪時坦言，論文數量不是衡量創新力的唯一指標，只有落地產業化才能成功，這需要花很長時間。儘管如此，從全球經驗來看，世界不乏領先的研發、投資乃至政府機構可以加速科技的產業化。一旦在關鍵技術取得理論突破的基礎上，再從政府及社會資本層面配套、孵化，必將實現技術的商業化落地。從澳大利亞維多利亞州的經驗來看，Tim建議中國未來可以加大對AI等新技術創業公司的扶持，特別是那些能夠將先進技術帶到行業應用裡去的公司。
宋正認為，中國未來在AI領域中的突破，不管是理論還是應用，在很大程度上都可能是國際合作的成果，必然會給其他國家帶來益處。
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