如果说谷歌“阿尔法狗”与世界围棋冠军的人机大战，使人们惊愕于人工智能的“进化”速度，当我们环顾四周，看到无人驾驶、服务机器人、智能医疗等的发展，会不会产生科幻小说中的情景即将实现的想法？人工智能的发展与我们的生活越来越息息相关，随着人工智能的存在感越来越强，它也成为当下异常火爆的一个话题。更重要的是，中国在该领域发展异常迅猛，以至于引来外界热猜和“警告”：中国何时超越美国？美国要小心了！中国的人工智能水平究竟有多高？未来人工智能会怎样发展？

科大讯飞董事长刘庆峰：

海量用户是中国独特优势

本报记者　马俊

试想一下，对着话筒说“我的名字叫小明”，随即一行汉字显示在屏幕上，大部分人会认为这是一款语音转换工具；当这句话被快速翻译成美国总统特朗普口音的英语播放出来时，更多人会惊叹地“哦……”；可如果再补充一句“不是大小的小，是拂晓的晓”，屏幕上会“机智”地把“我的名字叫小明”改成“我的名字叫晓明”……

“AI”曾是“欺骗”代名词

以上是《环球时报》记者近日在科大讯飞公司年度发布会上看到的一幕。但比起这些“黑科技”，记者印象更深的是，能容纳数千人的会场被技术专家、产业人员和记者挤得满满当当——人工智能的火爆可见一斑。

对于老一辈业内专家而言，这种场景并不陌生，毕竟现在是人工智能的第三波热潮。上世纪70年代和90年代，也曾出现过类似情况。但那两波热潮因未能取得预期的商业效果而遭遇堪称“产业灾难”的毁灭性打击，大量公司破产、人才流失，“AI”几乎沦为欺骗的代名词。这两段苦难期还有个专业词汇——“AI之冬”。

不过，业内人士认为，正是由于“AI之冬”对整个产业的“清零”，当第三次人工智能浪潮来临时，中国得以和美国几乎同时从上次热潮的废墟上起步。科大讯飞董事长刘庆峰介绍说，当前的浪潮主要起源于2006年深度学习等新算法的提出，由于在数学统计建模上取得重大突破，使得机器在感知和认知智能上有了以往根本想象不到的优秀表现。机器通过学习行业顶尖专家的知识，达到一流专家水平，有望超过90%的普通专业人士。

例子有很多。讯飞智医助手今年成为全球第一个通过国家医师资格考试的机器人；2017年国际英文语音合成大赛暴风雪竞赛，科大讯飞第12次蝉联第一，而且是世界上唯一让语音合成技术达到真人说话水平的。另一个国际权威的人工智能比赛是针对肺结节医学影像的判断，人工智能技术已经达到三甲医院医生的平均水平。

中国在人工智能领域的成功不是凭空得来的。科大讯飞执行总裁胡郁对《环球时报》记者回顾说，1999年科大讯飞正式成立时，正值人工智能最艰苦的时期，“可以说我们在黑暗中摸索了很多年，但从1999年到现在的18年，我们从来没有放弃，一直在做。第三次浪潮到来时，成功就已经是一种必然，不管是深度神经网络还是其他算法，只要有做研究的人在坚持，他们就一定能够找到这条道路。”

“数据越多，事情越好办”

中国人工智能企业取得的一系列成就让世界瞩目，以至于美国谷歌公司前首席执行官埃里克·施密特最近发出警告：“到2020年，中国将迎头赶上；到2025年，他们将超过我们；到2030年，他们将主宰这些行业。”

刘庆峰对《环球时报》记者说，从技术角度来看，中国有着海量用户的独特优势。推动当前人工智能发展的深度学习等算法，严重依赖大数据的规模，“数据越多，事情越好办”。中国是手机和互联网市场中用户最多的国家。基于应用的人多，产生的数据推动技术发展，反过来的回补也多，从而提高整个中国对人工智能技术的认可度，使人工智能在各领域可以更快、更广地得到验证和使用，形成良性循环。

中国政府对于人工智能领域的坚定支持也被外界认为是一大优势。刘庆峰表示：“政府7月颁布的《新一代人工智能发展规划》提到，到2020年人工智能技术与世界先进水平同步；到2030年，成为世界主要人工智能创新中心。我觉得这个梦想一定能实现。”

但业内人士普遍表示，在对中国人工智能发展充满乐观的同时，也需要正视中美间的差距。科大讯飞副总裁江涛说，我们在一些最基础的理论方面依然存在差距。第三波人工智能浪潮是以应用为驱动的，因此中国企业在该产业的布局也偏重智能机器人、无人驾驶、语音识别等应用层面，而在源头性技术创新、顶层设计以及AI算法与芯片等基础层面，美国依然占据较大优势。

“人类不是要跟AI去PK”

高速“进化”的人工智能何时会取代人类？从“阿尔法狗”完胜人类棋手，到波士顿动力公司最新机器人做出完美后空翻，接连不断的突破让诸多西方媒体开始呼吁限制人工智能的发展。

科大讯飞副总裁江涛介绍说，从技术角度来说，人工智能的发展阶段分为计算智能、感知智能和认知智能。在计算智能领域，人工智能被公认为完全超过人类，“阿尔法狗”本质上属于计算智能。感知智能，就是能听会说，比如人脸识别、图像识别、自动驾驶、辅助驾驶等。现在感知智能基本可以跟人媲美，甚至在一些特殊任务中超过人类专家。第三个阶段是认知智能。在这个领域，人工智能才刚刚起步。比如阅读理解，让机器参加高考，让机器参加医师资格考试，这些都是典型的认知智能。科幻电影里的人工智能就是所谓通用人工智能，它能像人类一样，自主地在陌生环境里找到相应的知识并真正理解。

“我们要有一个正确的心态，人类不是跟AI去PK，比人类更强大的绝不是AI，而是掌握了AI的人。”刘庆峰说，未来人类的发展和机器正走在不同的路线上，人工智能将要大幅替代的，恰恰是人类并不喜欢的岗位。

对于人工智能的未来发展方向，胡郁提出3条线索：第一条是现在人工智能技术延续的深度神经网络、大数据。第二条是用超级计算及模拟方法得到一个“模拟脑”，我们已经逐步可以把老鼠、鱼甚至猴子的脑神经所有单位完全重构，这种全脑模拟有望复制人类的智能。第三条叫智能动力学。人的大脑受到非常多的生理限制，而人工智能不受这些限制，当我们研究出大脑的工作原理，未来可以有超过人脑的产物。▲

美国AI研究鼻祖维德罗教授的门生王维嘉：

美国这些公司的生意太难抢

本报记者 范凌志

关于中美两国在人工智能领域的研发水平，《环球时报》记者专访了美国斯坦福大学人工智能研究鼻祖之一维德罗（Widrow）教授的门生王维嘉博士，他是硅谷最懂人工智能的基金之一信中利美国创投公司的创始人。王维嘉每年“要看上千个案子”，他认为，单纯对比中美谁更强是不严谨的，而中国人工智能科研人员想要有所突破，最需要的还是“坐冷板凳”的精神。（为方便叙述，本文以王维嘉博士自述的方式展开。）

“三大天王”

我于上世纪80年代末在斯坦福大学攻读博士期间，开始人工智能神经网络的研究，我的导师维德罗教授从1959年开始研究人工智能，是该领域的鼻祖之一。关于中美人工智能领域的水平比较，不能笼统地说谁强，如果要比较，要根据人工智能的生态系统来分析。这个生态系统就像一个金字塔，最顶层叫算法，下边是芯片，再下边是软硬件系统，最下层是各种应用。这个系统里，做算法的人最少，他们研究的是最尖端的东西。

人工智能做了60年，为什么这几年火起来？主要是三个原因。一是计算能力大增，比30年前我做论文时提高了差不多100万倍。第二，互联网产生大量数据，据估算现在全世界每天产生1000万个TB的数据，这个数字还在“翻着跟头”增长。最后，最重要的一点是算法上有了突破，如果把人工智能比作火箭，计算能力就是发动机的马力，数据就是燃料，而算法就是发动机的设计。

人工智能神经网络算法的突破是在加拿大完成的。多伦多大学的杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授被谷歌挖去，他的法国学生雅恩·乐库（YannLe⁃Cun）被脸书聘走，多伦多大学还有一个教授约书亚·本希奥（YoshuaBengio），我认为他们是当今世界人工智能领域的“三大天王”。比如雅恩·乐库，现在人脸识别最主要的一种算法卷积神经网络（CNN）就是他提出的。他们提出的算法能让一个领域成为可能。

在基础研究领域，中国还没有能跟“三大天王”相比的人。原因很简单，在美国有一批人，包括我的导师，过去30年甚至50年基本不间断地从事一个领域的研究，虽然没什么突破，也没什么经费，但他们仍然在坐“冷板凳”。在中国，比较“冷门”的东西如果拿不到钱，发不了文章，研究者就比较少。

谁是霸主？

神经网络算法的理论突破是在上世纪90年代，工业界认识到其重要性是在2012年。全球计算机视觉领域的知名专家李飞飞教授有一个名为ImageNet的图像识别大赛，过去的图像识别率一直徘徊在74%上下，2012年杰弗里·辛顿教授的一个博士生利用神经网络方法一下把识别率提高到84%。从那以后，大家都开始用神经网络的方法。2015年以后，ImageNet图像识别率突破95%，超过了人的识别率。

在算法领域，这两年中国发展很快，国际一流会议发表的文章很多，但目前为止还没有特别重大的突破。但这并不代表没有可能赶上甚至超过对方，随着政府和民间在该领域加大投入，未来5到10年很可能会有跟“三大天王”一样重要人物的成果出现。

芯片层次，现在都在用英伟达公司的图形处理芯片（GPU），GPU和CPU（中央处理器）的区别在于，GPU可以把一个任务分解成千万个子任务同时处理。英伟达的股票过去两年涨了快10倍，就是因为全球做人工智能的公司比如百度、阿里巴巴、脸书等都用它的芯片。我每年要看很多做人工智能芯片的公司，目前不管是中国还是其他国家的公司，想抢英伟达的生意非常困难。

总体而言，在芯片层面，美国对中国仍是压倒性优势。PC的芯片霸主是英特尔，手机芯片是高通，而人工智能芯片是英伟达。中国手机芯片掌握的核心技术比PC芯片要多，人工智能芯片会不会更多？未来中国会不会出一个人工智能芯片霸主？如果说一定有，那太乐观了，如果说一定没有，又太悲观了。

在计算框架，最厉害的是谷歌的Tensorflow（张量流），它相当于让一个不懂人工智能神经网络底层数学的人也能利用人工智能来处理问题。现在很多公司在做类似平台，但谷歌上聚集的软件比其他所有竞争对手的总和还要多。

“扎堆赶热闹”

最后一层，在应用领域，我们可以拿自动驾驶为例，因为它牵涉的工业量级比较大。这一领域第一厉害的是谷歌。为什么？谷歌做了9年，起步早。业界有个评价，在自动驾驶应用上，谷歌也就打60分，其他公司最多10到20分。但中国有可能在自动驾驶上超过美国，不是因为钱多人聪明，而是因为政府层面的环境更友好。自动驾驶不仅仅是个技术问题，还涉及法律法规等问题，中国推进效率会很快。

在人脸识别应用方面，中国远远领先于美国，因为中国的人脸识别市场远大于美国，数据量大，更何况中国一些公司比如商汤等，有原创技术。在医疗图像识别、机器人方面，中国也不弱，可以和美国平起平坐。所以，在应用层面，中国是非常领先的。

中国以往的特点是核心技术较弱，应用较强，在人工智能领域也是这个态势。中国的优势首先是人才多、钱多、市场大，弱点在于从业者喜欢“扎堆赶热闹”。现在注意力全部集中在神经网络，但人工智能远不止这一个流派。它大概有6个流派，比如符号学派、推理学派等，其他5个学派现在都在坐“冷板凳”，而且主要是美国学者在“坐”。很有可能过几年其他学派异军突起，那些集中于神经网络的人到时又会傻眼。

当前对中国人工智能的高评价，有些是国外媒体炒作，西方人只是提醒本国“不要小瞧中国”。“中国赶得很快”，这是客观事实，但作为一个从业者，在该领域的各个层面深入分析，会得出不同结论。▲