不久前，谷歌前CEO施密特在出席众议院科学、太空和技术委员会的听证会时表示，美国可能在五到十年后失去在AI方面的领先地位，中国正在努力超越美国。
AI无疑正在成为全球科技行业进步的驱动器，随着其重要性愈发突显，越来越多的国家将人工智能上升到国家战略层面。中国《新一代人工智能发展规划》定下了2030中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平的目标;俄罗斯总统普京认为全球人工智能领域的领头羊将成为“世界的主宰者”，签批了2030年前俄罗斯国家人工智能发展战略。
作为目前站在引领者位置上的美国，面临着来自各个方面的挑战。其中，中国无疑是最强有力的竞争者之一。
AI发展：谁在浪潮之巅
施密特在这场活动中讲到，中国正投资数以十亿美元的资金，试图在人工智能、量子技术、超级计算等领域取得领先;相比之下，美国政府对人工智能的投资落后，需要增加研发投资，培训符合AI需求的劳动力。
事实上，仅从政策方面来讲，不少国家都注意到了人工智能在未来的重要性，出台了各个方面的政策和规划，力图抓住新一轮国际竞争中的主导权。
2011年的《国家机器人计划》、2017年的《人工智能未来法案》、2018年白宫召开“人工智能峰会”，再到2019年特朗普签署了“美国人工智能倡议”行政命令，美国从政府、法律、技术、投资等方面部署着国家的AI战略，引导谷歌、亚马逊等科技巨头将资金投入到AI研发和产业化中;
日本在人工智能技术方面的研究也相对较早，而其AI产业化发展规划的重中之重则是人才培养，《日本机器人战略：愿景、战略、行动计划》、《人工智能技术战略》、《科学技术综合战略2017》等政策规划，体现了日本意图保持机器人领域优势、推进智能社会5.0建设的目标;
欧盟地区的人工智能技术发展则相对薄弱，近年来也出台了一系列发展战略，如《地平线2020战略-机器人多年发展战略图》、《欧盟人工智能》等，并计划投入资金组建人工智能研究中心，升级人工智能科研基础设施，欧盟的AI政策更关注安全、隐私、伦理等方面。
而我国在人工智能方面也有着长远的布局和规划。2017年的《新一代人工智能发展规划》提出了三步走的战略目标，计划到2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元，与世界先进水平同步;到2025年实现基础理论的重大突破，初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系;2030年成为世界主要人工智能创新中心，形成一批全球AI科技创新和人才培养基地。这一规划刺激了政府和企业在AI领域的投资力度，随之而来有大批的相关政策涌出。
对于AI论文的平均引用率
Nature上发表的《中国人工智能2030年能领先世界吗》一文，从学术影响、人才状况、前景及政策等方面分析了中国AI的现状和未来。
在学术影响力方面，自从在2017年AAAI上的投稿量以微弱优势超过美国后，中国一直位居榜首。2020年的论文录取率更是稳稳地占据着总量的第一，占总投稿率的37%，但在影响力方面仍存在差距;
2019年初在全球创投研究机构CB Insights发布的32家全球AI独角兽公司名单中，有10家就来自中国，BAT虽然还不能与谷歌、微软等公司相比，但他们在AI领域的进一步布局将在商业、研究等层面带动中国整体AI的发展。
百度的自动驾驶开放平台Apollo、深度学习开源平台PaddlePaddle、百度大脑等方面的成就推动着百度甚至中国人工智能事业的发展;而阿里云ET城市大脑则是目前全球很大规模的人工智能公共系统，实现了城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破。
正如中国AI发展研究者牛津大学人类未来研究所的Jeffrey Ding所说的那样：“毫无疑问，中国视AI为时代核心科技，并且想要在这方面赶超美国。”
中美两大主力的AI竞速
中美在计算机领域发展竞速从未停止过。
美国在互联网领域的发展要比中国早得多。在PC互联网时代，美国全球中心的地位难以撼动，而中国则保持着模仿学习中前进的姿态。
智能手机的发展改变了局势，移动互联时代的来临让中国互联网产业有了弯道超车的机遇。移动支付的各类场景应用的普及正是移动互联网发展的加速度之一，如今中国二维码支付已然发展到人脸识别、无感支付，普及程度要高于西方国家;电商平台方面的发展也是中国在这场竞速中的砝码之一，即使晚于亚马逊，阿里巴巴的市值已然可以和美国分庭抗礼;
5G技术更是中国拥有领先地位的技术之一。根据中国信通院新的报告，我国5G基站已经建设有13万座，用户达到三百万，而今年则会实现大规模的网络化。华为5G技术在世界范围内广泛采用，也体现了其技术的世界先进地位。
从产业优势来看，美国主要依靠的是治理和技术优势，即对全球网络关键资源和优秀技术的控制，而中国的崛起主要依靠的是庞大的市场规模和潜力，仅仅依托市场红利发展的中国互联网产业在质量方面仍需提高;且美国更注重底层技术方面的转型，而中国的创新仍多停留于应用层面，如客户端的开发或是国外模式的本土化等，中国互联网的转型是其必然路径且早已开始步伐。
人工智能时代的来临则激起了新一轮的国际竞争，自从1956年“人工智能”首次在达特茅斯会议提出已经过去了几十年，但直到21世纪其优势与能力才逐渐体现出来并为人们所熟知，这与计算技术的发展密不可分。
美国凭借更悠久的研究历程与更强大的技术，较早地投入了AI产业化发展中，从科学研究到实用化与产业化，美国始终走在世界前列，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。
我国AI领域的研究开始于20世纪70年代，而真正获得较大发展也是在互联网技术和计算能力发展的推动之下实现的。随着云计算技术和芯片处理能力的迅速发展，深度学习为代表的人工智能核心技术突破，使得图像识别、语音识别、自然语言处理等方面得到了较大幅度的提升，国内的互联网巨头企业纷纷加大了人工智能领域布局，构建了一系列人工智能开放平台。
如今我国的AI研究已经进入爆发期。在语音识别技术方面，科大讯飞正向着99%的人际交互质变阈值接近;计算机视觉方面，中国学术界和工业界团队在2016年ImageNet图像识别赛中包揽了多项冠军。根据麦肯锡预计，中国人工智能应用市场将以50%的增速逐年增长，远远超过全球市场20%的复合年增长率。
在未来，中国想要实现AI发展方面质的突破，仍需要基础科研的支持，才能不被“卡脖子”。柏林智库墨卡托中国研究中心的政治学家Kristin Shi-Kupfer说，“基础理论研究的提升将是中国实现长期AI目标的关键。如果没有在机器学习领域实现实质性的突破，中国的AI将止步不前。”
薛定谔的AI：是否吹过了?
人工智能曾被看做是继移动互联网之后，下一个能够诞生百亿美金级巨头的机会，AlphaGo和李世石的比赛也曾使大众对于AI能力无限推崇甚至恐惧。AI在各个应用层面上的发展似乎也在如火如荼地进行着。
各大企业未来发展的趋势是扎根场景的落地，让AI产品真正“有用”：去年全球智能音箱出货量仍以45%的速度增长，人脸识别的应用无处不在，安防、教育、金融、交通、医疗、无人驾驶……越来越多的AI应用正润物细无声地出现这些场景里。
以人脸识别为例，2019年实现从技术到大众的“出圈”的正是此项技术，在刷脸支付、日常考勤、银行开户、城市安防等场景的应用，以及ZAO软件AI换脸的火爆，让人们深切体会到了此项技术的发展。而人脸识别从技术到民生的背后，正是计算机视觉技术的在应用层面的广泛落地，过去一年中国成为计算机视觉技术比较大的消费者与提供商。
猎户星空等创业公司开始将注意力放在深耕垂直化应用场景方面，将其视觉识别技术落地到智慧办公、智慧轨交、智能家电、智慧教育等领域;此外，计算机视觉领域，BigGAN、3D人脸建模、Fast.ai(快速、低成本、高准确率的图像模型分类训练)、vid2vid技术(超逼真高清视频生成AI)等新研究也在推动着更多应用层面的发展。
然而在看似火热的同时，仍存在创投公司求生艰难，头部企业存在发展受阻的情况。截至2017年上半年，有超过50家AI企业因资金链断裂宣布倒闭，2018年有90%的AI企业处于亏损状态。获得谷歌和阿里巴巴投资的明星AI公司Magic Leap被曝严重亏损，最大消费级机器人制造商Anki面临破产……
同时，大众也发现当前的人工智能并没有想象中那么全能，概念很多但落地很少。不少人在热情消退时发问：“人工智能，吹过了吧?”
去年的一篇爆文《投资人逃离人工智能》似乎给已经为AI行业的寒冬定了基调。纽约大学心理学与认知科学教授加里·马库斯撰文指责对于AI的过度宣传，批判正是由于Hinton、吴恩达、Le Cun等AI领袖默许下的夸大宣传的泛滥，导致了寒冬的到来;中科院院士张钹也表示，“AI奇迹短期难再现，深度学习技术潜力近天花板。”
AI是否真的被吹过了呢?事实上，我们现在AI的发展状况与媒体上所畅想和展现的人工智能仍相差甚远，AI具有的“思维”能力与人类的思维尚不可同日而语，从这个角度上，目前AI确实是被高估了的。但未来强人工智能将会具备怎样的能力，大多数人还是持有相对乐观的态度。这也是多个国家开始AI政策规划方面布局的原因之一。
不再仅限于全球科技巨头之间的较量，世界上多个国家、地区也开始了人工智能发展方面的竞赛，AI技术及产业的发展或许将会重新改写国际格局。
