中国人工智能产业白皮书全文（上）

目前，一场技术革命于是以席卷全球，逃跑该机遇的国家将支配21世纪。没哪个领域对大众生活、生计、安全性以及兴旺平稳的变革力匹敌人工智能（AI）技术。人工智能将转变全球经济和国际关系的力量均衡，因为首先掌控人工智能技术的国家在制订下一个全球秩序方面将具备关键性战略优势。

就像任何变革性技术一样，很难超越人工智能的抹黑指控。记者和专家可以重点引人注目最重要的新兴趋势和行业问题，比如人工智能和人工智能驱动的自动化转变劳动力市场时有可能产生的政治影响。却是，即使技术变革带给了低收入总人数的净快速增长，也不会使大批缺少教育和培训的劳动者失业。这一现实将使各国政府更加无法符合每个公民的市场需求。

但人工智能的观点及其含义有可能误解有所不同类型人工智能、以及政府对其辨别。日前，全球仅次于政治风险咨询公司亚欧集团（EurasiaGroup）牵头世界领先的AI研究者兼任“创新工场”(SinovationVentures)创始人李开复，公开发表了有关中国人工智能领域的白皮书。当前的共识是，美国和中国早已开始了双向的AI主导竞赛。在全球决策者和立法者辩论美国在全球未来地位的时候，白宫和硅谷之间的气氛日益紧绷，而中国则开始大力发展AI。

尽管中国在顶级硬件和人才方面依然领先于美国，但其互联网用户数量多达了美国和欧洲的总和，这一优势可以使中国在累积大量数据的过程中享有不可磨灭的领先优势，而这些数据则是人工智能创意的核心。但是，美中竞争是两国关系的中心因素，这某种程度是一场胜者仅有得博弈论。随着中国大大增大在人工智能方面的差距，对这个领域的细心研究也表明了该超级大国与新兴挑战者之间更好的异化。

除了这两个大国之外，许多大小国家的决策者现在都在希望应付人工智能问世带给的机遇和挑战。虽然这样一来可能会造成贸易摩擦激化，并引发人工智能在短期内不会对国家安全性造成危害的忧虑；但从将来来看，人工智能、自动化和涉及技术将是未来公民安全性和兴旺的关键。中国的人工智能变革：理解北京的结构性优势如果2017年中国AI产业只是“加压和抹黑”，那2018年中国在AI领域的优势才将确实反映。

媒体关于中国人工智能兴起的报导大部分集中于在中国大型互联网公司、人工智能的部署、政府对该技术的高度兴趣、以及美中“AI战”的可能性。关于后者的辩论往往牵涉到对人工智能潜在的军事用途的警告，以及人们对刺客机器人的过分忧虑。这些分析在许多方面令人沮丧。它们一般来说无法区分AI的有所不同含义，AI如何被用于，以及如何将AI用作为各种应用软件加添智能功能等。

本白皮书企图解决问题这种不均衡问题，首先通过对中国AI多种表现形式明确提出更为精细的观点，然后阐述中国人工智能优势的主要来源。人工智能不只是另一种产品或服务。这是一项基本的使能技术，可以加到到现有的流程和服务中，使其更为智能、更加高效、更加精确、更加简单。

AI并不是一个庞然大物。最佳说明为四种有所不同的应用程序：互联网AI、企业AI、感官AI以及自律AI。

评估一个国家或公司在AI的现有能力和未来前景必须对这些有所不同的AI领域以及其他变量（如数据量、人才质量以及顶尖硬件的可用性）有精细的理解。通过以上分类，我们可以对中国人工智能的发展作出如下预测：新一代科技人才将加快中国人工智能的发展.目前中国经常出现了顶尖AI人才赤字，但是一支可观的年长科学家队伍正在积存。

我们预计这种人才紧缺将随着时间的流逝而演变一个优势。·AI准备就绪数据将沦为一个关键优势来源：可观的数据集，以及在AI应用于中的更大灵活性，将沦为中国的核心AI优势。

这个单一的优势是其他国家无法容忍的。·中国将在四个核心AI应用于中的三个应用于中正处于领先地位：中国在互联网人工智能、感官人工智能以及自律人工智能方面的能力不仅将十分强劲，而且将正处于世界领先地位。

·企业AI在中国将不会迟缓：由于缺少企业软件和数据仓库，中国在商业智能方面的实力将发展得更快。·中国人工智能将之后获益于十分不利的监管环境：政府的大力支持将很大减缓中国人工智能的发展。·中国将沦为一个全球人工智能大国：北京将沦为一个硅谷级别的人工智能创意中心，打破多伦多、蒙特利尔和伦敦。

AI方程中的关键因素AI是大量流程、数据分析、反对技术、应用程序和软件的总称，它使现有流程“更加智能化”，并取得高度优化的结果。人工智能可以构建智能游戏（如AlphaGo），有效地的金融应用于（如贷款借贷），超级人类感官（如语音或人脸识别），甚至是高级决策（如自律车辆）等。

为了使AI发挥作用，必须四个最重要的先决条件。·海量数据：到目前为止，最重要的因素是大量标示数据集的可用性（例如，还包括申请人贷款的人以及他们否偿还债务或欠薪贷款的信息；抑或是递交了客户滋扰的人，他们否失望或不失望等）。AI用于这些大数据集作为示例来引领算法展开优化。·计算能力：可观的数据集必须大量的计算能力。

随着训练样本数量从数百万减少到数十亿，以及每个样本数量的大大快速增长（视频数据小于静止图像，静止图像小于语音，语音小于搜寻或电子商务数据），训练样本的数量也随之减少。十分大的数据集一般来说必须并行处理，以及专门的硬件，如图形处理单元（GPUs）。探讨特定领域：当前的人工智能只应用于具体定义的单个领域。

它不具备广义智力或常识（AI在经过训练确认贷款借贷的任务中可以比不上人类，但是却无法展开任何其他任务）。·所需的类似（人类）专业知识：AI算法还无法视作是“平台”或“框架”，无法被普通工程师用于。

尽管不具备公开发表的学术论文甚至开源软件，但是专家还必须对AI展开“调整”，以便在特定的领域和数据集进行工作。这种状况可能会持续几年，直到像Google的第二代深度自学系统TensorFlow这样的工作显得像手机操作系统普遍用于的编程包在一样更容易用于。

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