隨著美國總統(tǒng)特朗普在白宮簽署備忘錄，將對600億美元的中國進口商品征收大規(guī)模關(guān)稅，中國商務部同樣給出一份涉及30億美元的反擊清單。從美國官方的發(fā)聲和目前公開的擬征稅清單，不難看出，在這一場貿(mào)易戰(zhàn)的一對一的正面交鋒背后，實際是美國針對中國一系列高科技的阻擊戰(zhàn)。

其中AI就是最核心的目標。中美之間AI差距到底有多大，中國在AI領(lǐng)域是否有機會超越美國？今年年初，創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復給出了一個明確的答案：“中國至少有50%機率可以贏得此一競賽?！?/p>

去年年底，李開復在“預見2018”分享中就指出，中美之間AI差距主要有三個層面：

第一，AI人才方面，中美差距很大。但中國有大批從事人工智能領(lǐng)域得年輕人，在人工智能技術(shù)論文發(fā)表的數(shù)量更是大幅增長長，并且在多項國際性的人工智能技術(shù)挑戰(zhàn)賽中，中國團隊都打敗了來自谷歌、微軟、Facebook、卡耐基美隆的團隊。

據(jù)了解，在全球AI領(lǐng)域技術(shù)人才分布地圖上，中國以5萬人排在全球第七位，而高居榜首的美國從事人工智能技術(shù)的人才總數(shù)超過85萬。

但在人工智能領(lǐng)域，華裔已經(jīng)成為一股不可忽視的科研力量，陸奇、吳恩達、李飛飛等華裔明星科學家都成為領(lǐng)軍人物。而且，海外AI人才回流已成為大勢所趨，中國9%的AI從業(yè)者擁有海外工作經(jīng)驗（40%來自于美國）。華人人才的持續(xù)回流，將加快縮短中國與美國等國家的技術(shù)差距。

第二， 李開復認為，中國相比美國，有更大量的數(shù)據(jù)。中國的移動互聯(lián)網(wǎng)、共享單車、移動支付等等新業(yè)務產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)，可以推動做出更好的AI。因為AI吃數(shù)據(jù)，大量的數(shù)據(jù)將推動很棒的技術(shù)。

根據(jù)《烏鎮(zhèn)智庫》發(fā)布的報告，在人工智能專利數(shù)上，中國自2011年起就超越美國。

在人工智能細分領(lǐng)域的專利數(shù)量，中國與美國有4項相同。前五項占總體的80%以上。例如，在自然語言處理、無人車、計算機視覺3個領(lǐng)域中，中國的專利數(shù)量均超過了美國。其中，在自然語言處理、計算機視覺方面，中美兩國的專利數(shù)量差距還在擴大的態(tài)勢中。

以計算機視覺為例，最近5年，中國申請的專利數(shù)比美國多出的數(shù)量，從2012年到2016年依次為690、876、1210、2240、3179項。

但是從AI專利質(zhì)量上，目前中國還是落后于美國，就論文的引用和專利的使用上，中國的專利影響力落后于美國。

第三， 中國政府在2013年人工智能發(fā)展規(guī)則上，清晰描述在2020年要跟上全球AI技術(shù)應用、2030年要成為全球主要的AI創(chuàng)新中心。無論是雙創(chuàng)帶來八千家孵化器或高鐵在6年成為全球最大的高鐵國家，中國的執(zhí)行力非常強。在十九大演講中，人工智能也是非常重要的環(huán)節(jié)，因此李開復非常看好中國AI的發(fā)展。

據(jù)了解，美國有四大AI公司，分別為Google、Facebook、Microsoft和亞馬遜，其中最好的是Google。谷歌做AI的有三個部門：Google大腦、Google云、DeepMind。

Facebook的深度研究非常精彩，不僅有AI研究部門，還有AI產(chǎn)品部門。這兩大部門都在做頂尖研究，同時快速推廣研究在Facebook的使用。但Facebook沒有平臺策略。

中國則有BAT領(lǐng)跑AI，其中百度主要產(chǎn)品為DuerOS、Apollo等，專注對話式人工智能操作系統(tǒng)和自動駕駛領(lǐng)域。目前已推出了多款AI硬件：無人車、百度EYE、百度筷搜、Dubike等。

騰訊內(nèi)部則有AI Lab、優(yōu)圖實驗室、微信AI三個部門專注于AI相關(guān)技術(shù)研究，掌握了圖像識別、人臉識別技術(shù)。產(chǎn)品有針對醫(yī)療的騰訊覓影和騰訊叮當。

阿里有阿里云ET大腦、Doctor you等。目前ET具備了在語音識別、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能，并朝著大數(shù)據(jù)AI的方向發(fā)展。ET大腦包括城市大腦、工業(yè)大腦、電商大腦和醫(yī)療大腦。

阿里健康“Doctor You”是和多個政府、醫(yī)院和學術(shù)機構(gòu)合作研發(fā)的醫(yī)療AI系統(tǒng)，包括臨床醫(yī)學科研診斷平臺、醫(yī)療輔助檢測引擎、醫(yī)師能力培訓系統(tǒng)等。