2020年中美数据对比研究论文

2020年中美数据对比研究论文

2022年1月17日，国际统计局公布了我国2021年度经济发展有关数据，我国全年国内生产总值比上年增长。也就是说，实际增长远超年初制定的6%的目标。

如今，我国经济总量达万亿美元，位居世界第二位。此外，人均GDP突破万美元，已经超过世界人均水平。面对2021年疫情的冲击，我国经济总量有增无减。

反观美国，2021年万亿美元，同比增长。虽然美国仍然位居第一，但我国与美国GDP之间的差额，已经缩小到5万多亿美元。我国与美国未来差距是缩小还是拉大，小伙伴们怎么看？

一、稳中求进

面对2021年度严峻的国内外形势，我国采取多项措施，保证经济社会稳定发展。2021年前三季度累计增速达到。为我国2021年度经济增长达标甚至超额完成奠定了基础。

2022年我国经济发展依旧面临外部不确定因素。对于我国而言，经济发展和社会生活基本上回归到正常水平。预计2022年GDP发展增速在左右，全年继续朝着稳中有进的态势发展。

反观国内一些发达国家，为了刺激经济发展，采用增发货币的方式，导致流动性泛滥。以美国为例，继续在经贸领域对我国进行不合理的“压制”，这些行为都会对我国外部环境产生影响。

回望我国经济发展历程，都是在高基数的基础上不断增长的。2021年我国名义GDP从101万亿发展到114万亿，增长量相当于较大经济体的总量。

德国2021年GDP增速在左右，英国和日本分别下调至和。我国经济与日、美、英、德相比，都是名列前茅。即便是在外部环境带来的高压力下，我国经济发展也出现了许多亮点。

我国在制造业尤其是高技术制造业都在不断增长。2021年我国外贸行业连续跨过5万亿和6万亿美元大关。稳重推进不断推动我国经济高质量发展。

此外，我们更应该直面问题和挑战。即使我国经济发展总量已经位居第二位，但我国依然是世界上最大的发展中国家。即便人均GDP已经超过世界平均水平，但与发达国家之间还存在差距。

二、直面压力

2021年召开的经济会议指出，我国经济依然面临着三大压力。比如需求紧缩、供给冲击和预期转弱。相比过去而言，如今面临的困难和挑战依然很多。

我国中小企业受到疫情干扰，面临经营方面的困难。2008年国际金融危机时期，因为全球经济受阻，也发生过大规模救市行为。比如各国央行调整基准利率。

2007年中到2008年年末，美联储降息9次。英格兰银行和日本央行也多次降息，利率甚至接近零。我们知道零利率有可能带来流动性陷阱，还可能导致消费者信息不足。之后，各国开始探索非常规货币政策。

2008年国际金融危机之后，人民银行也持续关注各国央行资产负债表的情况。2020年疫情蔓延，央行也持续关注资产负债表。无论是我国还是美国，央行的目标都是为市场提供流动性。

虽然中美贸易摩擦还会长期存在，但是我国经济发展后劲十足。未来经济发展过程中，势必要克服老龄化和少子化。目前我国劳动力资源接近9亿，人口红利也在朝着人才红利不断发展。

三、后劲十足

如今我国拥有全球最大的消费市场。此外中等收入群体还在不断增加，目前我国城镇化率为，距离发达国家仍有十几个增长点，需要更多努力才行。

如今，我国与世界第一大经济体美国的规模差距正在缩小。未来十年，我国有望超过美国一跃成为世界第一大经济体，换句话说，如果我国未来十年的经济增速都能保持在左右的话，有望登顶世界第一宝座。

随着数字经济产业基础的发展，数字经济也逐渐成为推动我国经济高质量发展的新动力。2019年我国数字经济实现了万亿元的增加值。2020年数字经济规模突破40万亿大关。

我国5G创新发展已经突破400多个。涉及了包括工业、交通、医疗等多个行业。从结构来看，数字产业机构不断升级，带动了软件产业和互联网产业比重的提高。

互联网产业的发展又进一步带动了东、中部地区的工业升级。互联网与多领域合作，带动互联网+的产业升级。信息技术助力制造业升级和转型。

2022年是我国经济发展特别重要的一年。不仅需要创造良好的发展环境，更要以稳字当头稳中求进发展。即便如此，我国的经济发展仍然具有良好的优势。专注自身发展，有效应对外部环境变化，才是现阶段要走好的路。

未来疫情反复不仅仅是短期影响，而是影响长期发展的因素之一。如何促进内需，保证经济主体的增长？最主要的几点就是保就业，此外还需要保证市场主体和财政金融政策的有效实施。

若要保证2022年能够做好统筹规划，还需要进一步加大结构性调整力度。此外提升政策实施的精准性和可出席性。还要做好财政收支的跨周期平衡。备足经济发展过程中需要的财力。

为了推动2022经济多方面改革和发展，还需要多个方面着手努力。比如通过城市更新基础建设以此带动投资，以碳达峰和碳中和为目标稳步推动产业转型和升级。引导民众提升消费方式，促发经济新增长点。

总之，保证我国经济2022年平稳和可持续增长。还要关注各个领域取得的成就和技术突破。振兴乡村经济发展的同时，还要因地制宜找准着力点和认真规划，以此带动乡村经济可持续发展。

总结：

2022年是我国经济发展极为重要的一年。2021年我国不仅达成了经济增长的预期目标，更是在国际环境不确定的影响下超额完成了经济增速发展。如今，我国经济与排在第一的美国之间差距越来越小。

提高我国经济全要素发展还需要盘活其他生产要素，激发经济创新发展新动力。未来十年我国经济总量有望登顶世界第一，小伙伴们有信心吗？欢迎留言讨论。

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中美贸易差额由于两国统计方面的技术原因和方法误差导致统计数字差别巨大。美国方面的统计显示，在中美贸易中，1979年、1982年美国为顺差，1983年开始出现逆差。而中国方面的统计则表明，在从1979年-1992年的14年里,中方一直为逆差，自1993年转为顺差。但是应该看到的是，双方数据都表明，中美之间贸易逆差增长速度惊人。1993年，中方统计数据表明中美贸易逆差仅为63亿美元，美方数据也仅为228亿美元。2004年，中美贸易逆差中国数据达到586亿美元，美国数据更为1620亿美元。与1993年相比，增长幅度分别为830%和611%。中美贸易逆差如此之大，已经成为美国对外贸易最大的经济问题。

2020年GDP同比增长，GDP总量首次突破100万亿元。2020年中国全年国内生产总值为1015986亿元，按可比价格计算，比上年增长。分季度看，一季度同比下降，二季度增长，三季度增长，四季度增长。根据国际货币基金组织统计，2020年，全球GDP总量达到万亿人民币/万亿美元的规模。

中美对比研究论文

中美关系的论文中美两国，一个是世界上最大的发展中国家，拥有丰富的劳动力资源，明显的成本优势，广阔的市场和无可限量的发展潜力；另一个是拥有世界上最强大经济，科技实力的世界上最大的发达国家。中美两国的关系，直接影响到世界经济的发展。新时期中美关系应该具有以下特点。第一，应该是积极的关系。虽然两国社会制度、历史背景、文化传统、发展阶段不同，但双方都应该以积极的眼光看待对方，用积极的行动推进各领域对话和合作。第二，应该是合作的关系。双方应该携手应对21世纪人类社会面临的各种复杂棘手的挑战和问题，实现互利合作、共同发展。第三，应该是全面的关系。双方不仅应该深化经济、反恐、防扩散、执法、能源、气候变化、科技、教育、文化、卫生等领域交流合作，推动两军交往，还要加强在国际和地区事务以及全球性问题上的沟通和协调，不断充实两国关系战略内涵。在双方共同努力下，中美关系取得良好开局。当前，国际形势正处在复杂而深刻的变化之中，国际金融危机继续蔓延和深化，各种全球性挑战明显增多。中美无论是在应对国际金融危机冲击、推动恢复世界经济增长方面，还是在处理国际和地区热点问题、维护世界和平与安全方面，都拥有更加广泛的共同利益。当前中美关系正站在新的起点上，面临重要发展机遇。两国应该而且能够携手努力，共同建设21世纪积极合作全面的中美关系。一个良好的中美关系不仅符合两国和两国人民根本利益，而且有利于促进亚太地区乃至世界的和平、稳定、繁荣。中方愿同美方一道，坚持从战略高度和长远角度出发，加强对话和交流，增进互信和合作，相互尊重和照顾彼此核心利益，妥善处理分歧和敏感问题。中美双方决定建立中美战略与经济对话机制，是推动新时期中美关系发展的重大举措。相信在双方国家元首特别代表的共同努力下，中美战略与经济对话一定会取得积极成果。中美关系新定位立足新起点，面向未来，它要求双方始终从战略高度和长远角度、以与时俱进的思维方式审视和处理两国关系，尊重和照顾彼此核心利益，抓住机遇，共迎挑战。正如美国重要智库战略与国际问题研究中心中国问题委员会最近发表的一份报告所言，“要解决21世纪的许多重大挑战，美中伙伴关系不可或缺”，“美中关系向前发展的前提必须是一种致力于为全球福祉而努力的共同承诺”。 同舟共济、合作共赢是中美关系新航程的显著特色。中美都强调了两国同舟共济的重要性，美国国务卿希拉里·克林顿前不久还引用中国古语“毋临渴而掘井”来形容中美携手合作的紧迫性。两国决定建立中美战略与经济对话机制，这是推动新时期中美关系发展的重大举措，双方将继续加强就战略性、全局性、长期性问题的讨论，不断增进互信与合作。 在当前国际金融危机扩散和蔓延的形势下，中美最大的共同利益就是相互支持、共渡难关，这也是当前中美合作的重点。展望明天，即使世界经济的列车驶入较为平坦的地区，它也需要中美两国的引擎联手拉动持续前进。人类社会面临的诸多挑战为中美加强合作开辟了广阔的视野。双方不仅应深化经济、反恐、防扩散、执法、能源、气候变化、科技、教育、文化、卫生等领域交流合作，推动两军交往，还要加强在国际和地区事务以及全球性问题上的沟通和协调，不断充实两国关系战略内涵。新的航程展现新的前景。只要中美两国坚持相互尊重、求同存异、合作共赢的原则，尊重和照顾彼此核心利益，妥善处理分歧和敏感问题，中美关系就能长期健康稳定发展，就能为世界的和平、稳定与繁荣不断作出贡献

中美饮食习惯优劣比较 [ 2008-9-16 11:11:06 ] 西安餐饮 来源：转载 责任编辑：马建波 阅读：131次 美国营养学家赫尔曼教授在对中美两大民族完全不同的饮食习惯作了长达一年的深入研究后指出：中美饮食习惯都各有其长处和短处。他认为： 中国饮食习惯的十大优点在于—— 一、中国每天进食的新鲜蔬菜要比美国人多得多，而美国人虽每天摄入大量蛋白质，但肠胃功能却因进食纤维素太少而受到影响，因此消化系统的患病率及患癌率均大大超过中国。 二、中国人喜食粗粮，而美国人偏爱精白粉等细粮。而实际上，粗粮所含营养物质要比细粮多。 三、中国人爱吃植物油，而美国人做菜喜用含胆固醇较高的动物油，此外每天还摄入大量黄油。怪不得美国人心血管发病率特别高。 四、中国城乡居民都喜豆浆、豆腐、豆芽等豆制品，而美国人却往往“敬而远之”。 五、中国人饭后、迎客都沏一杯热茶。喝茶能减低血中胆固醇含量，相反，美国人喜喝的咖啡，却有可能提高血脂并刺激心脏。 六、餐毕，中国人爱吃点瓜果，而美国人往往再加一分甜食。瓜果自然要比甜食更利健康。 七、中国人大部分家庭习惯于每天买新鲜食品，而美国人喜从超级市场一次性大量购回，然后每天食用冷冻食品。美国人食用的罐头食品（含种种不利健康的化学添加剂）及腌腊食品（含有多种可能致癌的物质）分别为中国人的15倍和6倍。 八、中国菜名多富吉利色彩，席间互说祝福话，餐毕往往心情愉快、心弦放松。 九、中国人用筷时需动用数十条肌肉和10余根关节，因而称之为“健身活动”并不夸张。 十、中国人用餐时爱加醋、姜、蒜、葱、辣椒等佐料，能起杀菌、消脂、增进食欲、帮助消化等作用。 美国人的饮食习惯也有十大优点—— 一、美国人做菜放盐量只及中国人的一半，而摄入太多食盐有可能在中老年期引发种种疾病。 二、美国人做菜不爱放味精——味精含钠，摄入过量有损健康。 三、美国人做菜放的食油比中国人少。 四、美国人的分餐制自然比中国人的合餐制卫生。 五、美国人不吃猪肝、腰子等内脏，因为动物内脏无一例外地含有高量胆固醇。 六、美国主妇不爱用大火炝锅，厨房通风条件也较好，因而避免了吸入大量易致肺癌的油烟。 七、美国人喜一日多餐，这比中国人的一日仅二、三餐科学。 八、美国人喜清蒸食品（营养物破坏较少），而中国则偏爱热炒（营养物破坏较多）。 九、美国人过节或请客不喜暴饮暴食，这与中国人的大吃大喝形成了鲜明对比。 十、要是把吸烟列入广义的饮食习惯，那么，美国人中的戒烟者与日俱增，相反中国人却仍把吸烟当作一种“时髦”。

中美两国由于社会环境的不同，因此在教育上存在着许多差异。下面是我给大家推荐的中美教育差异浅析论文，希望能对大家有所帮助!中美教育差异浅析论文篇一：《中美教育的差异及思考》 摘 要：教育是立国之本，强国之策。中美两国由于文化背景、教育传统等的不同，在教育质量和人才培养方面存在差异。本文就中美两国的教育差异进行了初步的分析和比较，以为中国的教育改革提供一些启示和思考。 关键词：中国 美国 教育 差异 思考 教育是立国之本，强国之策，是人力资本形成的最主要途径。中美两国由于社会环境的差异，文化历史背景的不同，在教育，尤其是基础教育方面存在差异。而这些差异，也导致了中美两国在教育质量和人才培养等方面呈现出不同的状态。 如何评价中国和美国的教育，可谓众说纷纭，观点不一。较为普遍的看法是：中国的教育是打基础的教育，“学多悟少”;而美国的教育是培养创造力的教育，“学少悟多”。换言之：中国教育重视基础知识的巩固，美国教育重视创造力的培养;中国教育注重知识的灌输和知识的熟练掌握，重视“精”和“深”，美国教育注重对知识的灵活应用，重视“广”和“博”。 中美两国的教育有着极为不同的传统，差异之处颇多，不能简单地说孰优孰劣。我们分析了大量的事实和资料，并结合对美国教育的实地考察，进行了初步的探讨： 一、中美两国的文化背景、教育传统及教育观的不同 中国历来有重视教育的传统，中国古代特有的科举制度鼓励读书人“学而优则仕”。几千年的教育传统，造就了中国基础教育最根本的特点――以考试论英雄。在应试教育体制下，强调背诵和记忆，仅在考试范围内反复练习，达到熟能生巧;学生仅仅是知识的容器，是会考试的机器。中国的教育，注重对人类固有知识的传承和掌握。教师在课堂中的所有教学手段都是向孩子们灌输大量的知识，然后用作业、考试强化学生对知识的记忆和掌握。所有考试题目的设计都是考查学生对知识的掌握程度。[1] 美国是一个移民国家，各民族文化相互渗透、相互包容，美国教育的目标是为了训练和培养适应美国社会各行各业所需要的人员，尤其是培养造就高新技术领域的人才，以确保其社会稳定、经济持续发展和科研的领先地位。关于美国教育，可借用高钢在《遭遇美国教育》中的总结：“美国的学校虽然没有在课堂上对孩子们进行大量的知识灌输，但是，他们想方设法把孩子的眼光引向校园外那个无边无际的知识的海洋;他们没有让孩子们去死记硬背大量的公式和定理，但是，他们煞费苦心地告诉孩子们怎样去思考问题，教给孩子们面对陌生领域寻找答案的方法;他们从不用考试把学生分成三六九等，而是竭尽全力去肯定孩子们的一切努力，去赞扬孩子们自己思考的一切结论，去保护和激励孩子们所有的创造欲望和尝试。” 我国的教育注重知识的积累和灌输，注重培养学生对知识本身的掌握，注重培养学生的求同思维，即让学生“信”;而美国则注重培养学生运用知识解决实际问题的能力，注重学生对知识的拓展和创新，注重培养学生的批判性思维和发散性思维，即让学生“疑”。 二、知识观的不同 中国教育注重对知识的积累和灌输，注重对知识权威的尊重与维护，注重对知识的掌握和继承及知识体系的构建;美国则更注重培养学生运用知识的实际能力，注重对知识权威的质疑和批判，注重对知识的创造和拓展。中国学生大多是被动地学习;美国学生大多是主动地去探索。也就是说，前者在寻找标准答案，后者在追求真理。[2] 中国的教育注重窄而深，美国的教育注重广而博。中国教育使用题海战术，教师让学生重复练习，训练学生熟练掌握技巧，直至“炉火纯青”的地步;美国学校的数学教育则基本上是“点到为止”，让人明白是怎么回事。也有人说，中国教育是“精英”教育，把那些不能把知识学得精深的人淘汰出去。美国教育是普及与精英相结合的教育，走平民道路的，只需接受普及教育，接受社会生存所必需的基本知识的教育，这就是为什么很多知识的教学只是点到为止而已;选择走“精英”道路的，则需艰苦奋斗、努力学习，力求“精”“深”。 中国的教育，注重的是对知识权威的尊重与维护，强调的是学习学习再学习，希望学生一下子就能把人类所有的知识都掌握，对教科书的知识，要求全部不折不扣地掌握，要尊重和维护教科书的权威性。因此，人们都有这样一种思维定势，凡是书上说的都是对的，凡是权威说的话都是不能改变的。 美国的教育中，没有标准答案，同一个课题，几乎没有两个学生的答案是一模一样的。对现有的知识，他们侧重于教学生怎样去创新，鼓励学生去思考得出结论，至于结论的正确与否，是否有实际意义，并不重要;注重培养学生的自信、自主、自立精神，对一切事物持质疑和批判的态度，并不断从中发现新的东西。 有人说，中国的教育教会了学生相信权威，揣测领导;而美国的教育让学生有自己的观点，去探索追求真理。 三、教学模式的不同 在中国，全国中小学乃至大学，都有统一的课程设置和教学大纲，各地教育主管部门根据上级安排及本地实际情况，再制定当地相对统一的教学内容和教学进度，学校哪天开学、哪天放假都由教育主管部门安排。 而美国的中小学没有全国统一的的教学大纲，跟谈不上什么全国统一的教材，每个学校所设课程及课程难度，由学校及任课教师根据实际情况确定。美国的高校和中学都推行学分制、选科制和主辅修制，课程实行综合化，理论联系实际。学生可根据个人爱好选修科目，不同的科目学分不同，只要把学分修满即可毕业拿到文凭和学位。这也是为什么很多美国的大学生年纪轻轻就能取得好几个学位。[3] 两国学校在学业课程的选择上也有很大的区别。中国教育要求数理化各科面面俱到，哪一科学得不好都有可能对人生前途造成致命的影响;而美国的基础教育在达到最基本的要求的基础上，允许学生有较大选择的自由。 总言之，中国的教育比较单一化，而美国的教育重视多元化;中国的教育注重深度，而美国的教育则注重广度;中国的教育注意培养学生严格和严谨的治学态度，而美国的教育注意培养学生的自信和自立精神。 四、价值观取向及德育观的不同 中国以马克思列宁主义为指导思想，而中国的教育也是从社会本位出发的，强调以“社会为本”，即“社会第一”，以集体主义和爱国主义为价值追求，培养的是学生的社会主义价值观，为实现具有中国特色的社会主义现代化而献身，培养出一大批具有共产主义觉悟、不断注入社会主义经济新元素的先进分子。 中国的传统道德是以儒家学说的人伦道德为中心展开的。从孔子主张的“仁爱”、“忠恕”，到孙中山倡导的“博爱”、“天下为公”，再到现代的“全心全意为人民服务”，构筑起了中国文化传统中人与人、人与社会关系的道德标准和尺度，由此形成了整体利益高于个体利益、他人利益高于自我利益、社会发展高于个性发展的道德价值观念和社会意识。这一德育标准始终贯穿着中国的整个教育体系。 美国则以“个人为本”，即“个人第一”，追求的是个人的理想和权利。而美国大学生要树立的是资本主义价值观，充满了资产阶级的核心理念，因为“一个美国学生必须对美国的文化和精神传统有一个起码的体验和理解，否则他就不算是一个受过教育的美国人”。[4] 美国的道德传统源于欧洲，追求个性解放，强调个性的独立发展和培养，重视个体的地位和尊严。人是一切的出发点和归宿，一切为了人，为了人的幸福。这种人本文化养成了人们重视个人权利、独立、平等和民主的价值观。这一点在美国社会和学校德育中表现得尤为突出。 五、中美教育差异之思考 当然，中美教育的差别还有很多，这里只是初步探讨了其中的几点。由于中美文社会环境与文化传统的差异，我们不可能全盘照搬美国的教育模式，中美教育比较，没有孰优孰劣，中国教育要保持自己传统的优势，找出自己的弱点，借鉴他人的长处，从而构建本土化与国际化相结合的中国现代教育。 参考文献： [1]李仰安.中美教育观念差异的比较与思考[J].高等函授学报，2001，14，(5)：5. [2]田虎伟.中美两国高等教育研究方法现状的比较分析[J].中国高教研究，2008，(4)：28. [3]张晓飞.中美两国基础教育的比较分析[J].黑龙江教育学院学报，2008，27，(11)：35. [4]黄立坚，戴静.中美学校德育目标的比较及启示[J].中国校外教育，2008，(8)：15-25. 中美教育差异浅析论文篇二：《浅析中美学校教育的差异》 摘 要：学校教育指受教育者在各类学校内所接受的教育活动，是教育制度的重要组成部分。本文通过比较中国和美国学校教育中的课程类型、课程内容以及课程评价等方面，分析中美基础教育、中等教育和高等教育。通过对比，进一步反思。既认识到中国教育的精髓，也洞察到美国教育的领先，对当今我国的教育改革大有裨益。 关键词：中美学校教育 学校教育 比较教育 教育根据其发生场所，可以分为家庭教育、学校教育和社会教育。在原始社会，学校和家庭未出现之前，教育与生产生活是紧密结合在一起的，教育的基本形态是原始意义上的社会教育。原始社会末期，随着生产力的发展和私有制的出现，家庭在教育中的地位开始凸显，尽管奴隶社会出现了专门的教育机构――学校，然而由于受阶级和特权的影响，只有少数人可以接受正规的学校教育，家庭教育仍在教育中占据主导地位。直到资本主义工业革命后，社会需要大量的生产力，大量妇女从家庭走向社会，现代学校才开始在教育体系中占据主导地位。在后来的很长时期内，学校教育几乎成了教育的同义语。 学校教育指受教育者在各类学校内所接受的教育活动，是教育制度的重要组成部分。一般说来，学校教育包括基础教育、中等教育和高等教育。 我国是人口第一大国，邓小平曾提出“百年大计，教育为本”的指导方针。美国是世界上最发达的国家，也是教育质量最高的国家，通过对比中国和美国教育，在保持中国教育精髓的同时，挖掘不足之处，针对性改善，使我国教育能够越来越好。 1中美学校教育中的课程类型比较 美国幼儿教育阶段是在玩耍中度过的。当前，中国幼儿教育阶段也注意到这一点，一改往日“知识为王”的观点，做了一些改变，比如不允许教10以内的加减法。 基础教育阶段(0-6岁)，中国小学以学科课程为主，开始学习大量学科知识，但美国小学仍以活动课程为主，受杜威“学校即社会”思想影响。 中学阶段，中国仍是学校规定的课程，即使现在部分地区，高中部分课程改成选修，还是在原来科目范围内选修。不只中国高中生读书辛苦，美国的高中生也很辛苦。据数据表明，美国高中生一年要背超过112磅(约104斤重)的课本;美国高中进校第一天，分班考试!学校将对数学、科学、第二外语等科目实行分层教学，光数学就有五个等级的班。竞争其实早在孩子上高中前就开始了，初中时尽管下午3点就放学，但学生要花大量时间完成作业，甚至写作文，做演讲。除了必修课，美国的中学生还须应对大量的选修课。相较国内，美国的中学给学生提供选课的自由度更大。比如二外，就会开设法语、西班牙语、拉丁语等多个语种，供学生选择。有学生就在三年里学了三种不同的语言，为了每学期都得到好成绩。语言入门时总是简单的。虽然不是所有人愿意吃苦，但这不妨碍少部分人会连续三年选择艰深的拉丁语。事实上，当大学招生官拿到成绩单时，不仅看“分数”，也看“科目”，看学生是否选择了所在学校最难的课程，是否愿意挑战自己，并获得好成绩。 当前中国开始试行高中部分科目选修，必然会出现，大量学生选修容易科目的现象，我们可以参考美国的做法，进一步调整评价和考核机制。 2中美学校教育中的课程内容比较 近日，国际数学大师丘成桐对中国的基础教育作出了一个判断：“我不认为中国学生的基础知识学得有多好!”他比较了同在哈佛大学读书的中国和美国学生，认为美国学生的基础知识不仅不比中国学生差，“相反要强很多”。“中国学生基础知识比美国学生扎实”其实是自我麻醉，挑战了一直令中国教育自豪的领域，引起了强烈的争论。 在这之前，我国初等教育工作者聊以自慰的一个重要理由，恰恰是认为我国学生的“基础”要比美国学生“扎实”，至少在“数理化”方面比美国同龄学生要好得多。一些到美国走马观花地“考察”过一两个星期的中学校长和老师，几乎都著文持这种观点。更有甚者，有人还给出了一个理想教育的公式：中国初等教育+美国高等教育，这种公式无疑默认：中国学生的基础比美国学生好，但创造性、研究性能力不如美国学生。 问题在于：为什么“基础不好”的学生反而更有创造力、更懂得批判性思考和大胆质疑。这是不合乎逻辑和教育规律的。实际上，这种认识正如丘成桐教授所指出的那样：“这都是多少年来可怕的自我麻醉!”如果你认为教育成功的标准是会解多少道难题，你自然会得出这种结论，还会变本加厉地在学生身上强化。 丘成桐无疑揭开了中国教育脸上最后一块遮羞布。 近年来，国内关于美国教育的报道和书籍越来越多，其中一个重要原因，美国是世界上最强大的国家。当代重大的、改变了人类生活方式的科学发现和发明，几乎都出自美国;而在人文社科领域，美国也有举足轻重的地位。这肯定与美国的教育直接相关，与他们教育的方式和理念直接相关。这个判断是合乎逻辑的：1957年，苏联先于美国将人造卫星送上天，这导致美国举国上下展开了一场关于“美国教育是否出现了问题”的大讨论。 令人不解的是，尽管在信息上已毫不闭塞，尽管“素质教育”已喊得满天响，我国的基础教育和高等教育，都看不到什么实质性的改善，相反，“为考试而学”“为升学而学”的现象越演越烈。基础教育的“减负”，也成了“负负得正”般的戏谑之言。 3中美学校教育中的课程评价比较 在《素质教育在美国》一书中，作者讲到自己的孩子曾经洋洋洒洒地就某一事件写了很多认识，结果被老师痛批。“没有自己的观点，仅仅是材料的堆砌!”“答案没有正确或错误，只是你得有insights(见地)，并且自成逻辑!” 如果我们对学生的评价仍然停留在“做对多少题、考多少分”，对课程的评价仍然停留在“让学生学了多少知识”上。我们的学生将会“越教越笨”，老师“越教越累”。 美国教育的精髓究竟是什么?近年的三部作品里有极为详尽的描述。一本是高歌著《赴美就学笔记》，作者记录了自己从美国小学高年级直到大学的受教育经历;一本是留美教育学博士黄全愈的《素质教育在美国》，里面记录了自己儿子在美国受教育的经历;还有高钢的《遭遇美国教育》。这三位作者都有相同的背景，都是移民到美国，都是从中国教育过渡到美国教育。这三位作者居住在美国不同的州，自己或孩子上不同的学校，却对美国教育有着惊人相似的感受和判断。高钢在书中写到：“美国的学校虽然没有在课堂上对孩子们进行大量的知识灌输，但是，他们想方设法把孩子的眼光引向校园外那个无边无际的知识的海洋;他们没有让孩子们去死记硬背大量的公式和定理，但是，他们煞费苦心地告诉孩子们怎样去思考问题，教给孩子们面对陌生领域寻找答案的方法;他们从不用考试把学生分成三六九等，而是竭尽全力去肯定孩子们的一切努力、去赞扬孩子们自己思考的一切结论，去保护和激励孩子们所有的创造欲望和尝试。” 正是在“什么是教育的基础”这个核心问题上，我国教育整体迷失了方向。在美国，教育的理想和目标，是怎样才能保护和开发学生的创造才能，教育，必须适应孩子的天性和发展需要;而在我国，亿万学生的发展可能，被强力禁锢在考试、升学一条路上，有多少孩子在这种令人窒息的教育中感受到了快乐?这种所谓“扎实”的基础，其实是反教育的，背道而驰。 4对我国教育发展的思考 最近，国内有人统计了1999年2001年世界3所一流大学与中国6所包括北大、清华在内的一流大学在《自然》和《科学》两刊物上发表的论文数，结果是，6所中国一流大学总和只有20篇，还不及哈佛大学一所大学的零头(399篇);同处亚洲的东京大学，同期也有131篇。 造成这种差距的原因是多方面的，有体制原因和历史遗留问题，但最大原因肯定出在教育上。 我国基础教育过分注重学科知识等“表层基础”，不注重“情感”和“人格”的培养。应试教育又扼杀了学生的创新意识。研究生教育本意是创新教育，但是在基础教育和中等教育阶段实行应试教育，到研究生阶段再提倡创新无异于异想天开。 20世纪70年代后各国教育改革不仅朝向科学化，而且趋于民主化、国际化。课程改革则强调知识的基础性与系统性及学生能力的开发。知识经济背景下的教育理念是：知识经济是对智力和知识的占有和配置，知识成为首要财富。刨造性是人才观的核心，个性及健全人格的培养是教育观的基点。必须告别“没有人的教育”，推广“合格+特色”的教育模式，提倡“求实+求证+求用”的治学态度。这些趋势都不断为各国教育思想大厦的建造添砖加瓦。 通过以上对比和分析，我们应努力挖掘深层次原因。从课程类型到课程内容，再到课程评价，都应该有一个更深刻的认识和改变。把素质教育和创新教育真正植根于中国教育。充分发挥比较教育的借鉴对比功能，使之为我国教育改革和发展事业服务。 因此，我国教育的当务之急应是在保持优势点的同时，应努力学习其余先进国家的教育经验来改善本国教育。 参考文献 [1] 赵桂云，宋白玉.中美教育比较及对教学改革的启示[J].科技视界，2015(6). [2] 王智玲.中美教育差异对中国素质教育的启示[J].山东：潍坊学院学报，2014(14). [3] 杨文博.中外课堂教学的几点对比与思考[J].现代教育，2013(8)：12-14. [4] 芮火才.“双基”扎实等于“赢在起点”?――从中美教育比较说起[J].福建教育：中学版，2012(11). [5] 李绍青.中美教育价值观比较[J].教育科研，2010. [6] 粟高燕.中美教育交流的推进[J].济南：山东教育出版社，2010. [7] [美]陈旭.天才还是大师：中美教育的差异[M].北京：东方出版社，2010. [8] 高钢.遭遇美国教育[J].北京：北京文学，2003. [9] 高歌.赴美就学笔记[M].海南：海南出版社，2000.

中国的饮食礼仪：不宜吃得响声大作，“电闪雷鸣”。不宜乱吐废物，唾液飞溅。不宜张口剔牙，捅来捅去。不宜宽衣解带，脱鞋脱袜。不宜挑三拣四，挑肥拣瘦。不宜替人布菜，热情过头。不宜以酒灌人，出人洋相…… 通过这些内容，反映了“内强个人素质，外塑企业形象”的企业文化和精神文明建设成果，生动展示出现代企业和现代员工的风采。 不管是中餐还是西餐，无非是两方面的礼仪，一是来自自身的礼仪规范，比如说餐饮适量、举止文雅；另一个是就餐时自身之外的礼仪规范，比如说菜单、音乐、环境等。 中餐礼仪，是中华饮食文化的重要组成部分。学习中餐礼仪，主要需注意掌握用餐方式、时间地点的选择、菜单安排、席位排列、餐具使用、用餐举止等六个方面的规则和技巧。几种常见的用餐方式：我们主要介绍宴会、家宴、便餐、工作餐（包括自助餐）等具体形式下的礼仪规范。1．宴会，通常指的是以用餐为形式的社交聚会。可以分为正式宴会和非正式宴会两种类型。正式宴会，是一种隆重而正规的宴请。它往往是为宴请专人而精心安排的，在比较高档的饭店，或是其他特定的地点举行的，讲究排场、气氛的大型聚餐活动。对于到场人数、穿着打扮、席位排列、菜肴数目、音乐演奏、宾主致词等，往往都有十分严谨的要求和讲究。非正式宴会，也称为便宴，也适用于正式的人际交往，但多见于日常交往。它的形式从简，偏重于人际交往，而不注重规模、档次。一般来说，它只安排相关人员参加，不邀请配偶，对穿着打扮、席位排列、菜肴数目往往不作过高要求，而且也不安排音乐演奏和宾主致词。 2．家宴，也就是在家里举行的宴会。相对于正式宴会而言，家宴最重要的是要制造亲切、友好、自然的气氛，使赴宴的宾主双方轻松、自然、随意，彼此增进交流，加深了解，促进信任。 通常，家宴在礼仪上往往不作特殊要求。为了使来宾感受到主人的重视和友好，基本上要由女主人亲自下厨烹饪，男主人充当服务员；或男主人下厨，女主人充当服务员，来共同招待客人，使客人产生宾至如归的感觉。 如果要参加宴会，那么你就需要注意，首先必须把自己打扮得整齐大方，这是对别人也是对自己的尊重。 还要按主人邀请的时间准时赴宴。除酒会外，一般宴会都请客人提前半小时到达。如因故在宴会开始前几分钟到达，不算失礼。但迟到就显得对主人不够尊敬，非常失礼了。 当走进主人家或宴会厅时，应首先跟主人打招呼。同时。对其他客人，不管认不认识，都要微笑点头示意或握手问好；对长者要主动起立，让座问安；对女宾举止庄重，彬彬有礼。 入席时，自己的座位应听从主人或招待人员的安排，因为有的宴会主人早就安排好了。如果座位没定，应注意正对门口的座位是上座，背对门的座位是下座。应让身份高者、年长者以及女士先入座，自己再找适当的座位坐下。 入座后坐姿端正，脚踏在本人座位下，不要任意伸直或两腿不停摇晃，手肘不得靠桌沿，或将手放在邻座椅背上。入座后，不要旁若无人，也不要眼睛直盯盘中菜肴，显出迫不及待的样子。可以和同席客人简单交谈。 用餐时应该正装，不要脱外衣，更不要中途脱外衣。一般是主人示意开始后再进行。就餐的动作要文雅，夹菜动作要轻。而且要把菜先放到自己的小盘里，然后再用筷子夹起放进嘴。送食物进嘴时，要小口进食，两肘向外靠，不要向两边张开，以免碰到邻座。不要在吃饭喝饮料、喝汤发出声响。用餐时，如要用摆在同桌其他客人面前的调味品，先向别人打个招呼再拿；如果太远，要客气地请人代劳。如在用餐时非得需要剔牙，要用左手或手帕遮掩，右手用牙签轻轻剔牙。 喝酒的时候，一味地给别人劝酒、灌酒，吆五喝六，特别是给不胜酒力的人劝酒、灌酒，都是失礼的表现。 如果宴会没有结束，但你已用好餐，不要随意离席，要等主人和主宾餐毕先起身离席，其他客人才能依次离席。 3．便餐，也就是家常便饭。用便餐的地点往往不同，礼仪讲究也最少。只要用餐者讲究公德，注意卫生、环境和秩序，在其他方面就不用介意过多。 4．工作餐，是在商务交往中具有业务关系的合作伙伴，为进行接触、保持联系、交换信息或洽谈生意而用用餐的形式进行的商务聚会。它不同于正式的工作餐、正式宴会和亲友们的会餐。它重在一种氛围，意在以餐会友，创造出有利于进一步进行接触的轻松、愉快、和睦、融洽的氛围。是借用餐的形式继续进行的商务活动，把餐桌充当会议桌或谈判桌。工作餐一般规模较小，通常在中午举行，主人不用发正式请柬，客人不用提前向主人正式进行答复，时间、地点可以临时选择。出于卫生方面的考虑，最好采取分餐制或公筷制的方式。在用工作餐的时候，还会继续商务上的交谈。但这时候需要注意的是，这种情况下不要像在会议室一样，进行录音、录像，或是安排专人进行记录。非有必要进行记录的时候，应先获得对方首肯。千万不要随意自行其事，好像对对方不信任似的。发现对方对此表示不满的时候，更不可以坚持这么做。工作餐是主客双方“商务洽谈餐”，所以不适合有主题之外的人加入。如果正好遇到熟人，可以打个招呼，或是将其与同桌的人互作一下简略的介绍。但不要擅作主张，将朋友留下。万一有不识相的人“赖着”不走，可以委婉地下逐客令“您很忙，我就不再占用您宝贵时间了”或是“我们明天再联系。我会主动打电话给您”。 5．自助餐。是近年来借鉴西方的现代用餐方式。它不排席位，也不安排统一的菜单，是把能提供的全部主食、菜肴、酒水陈列在一起，根据用餐者的个人爱好，自己选择、加工、享用。 采取这种方式，可以节省费用，而且礼仪讲究不多，宾主都方便；用餐的时候每个人都可以悉听尊便。在举行大型活动，招待为数众多的来宾时，这样安排用餐，也是最明智的选择。

中美两国ai研究论文数量对比

文/陈根

人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点 。

作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进 社会 发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动 社会 形态转变的基本潜质， 因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮 科技 革命和产业变革的关键力量 。

纵观 历史 ，每一次 科技 革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。

美国领先，中国跟进

2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以分领先，中国以分位居第二，欧盟则以分位居第三 。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。

事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。

60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。 比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。

而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段 。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。

从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位 。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了倍。

尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。 但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为次，而中国为 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。

尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。 近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。

在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位 。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 ，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到美元。

从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告， 截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家 。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。

而从企业 历史 统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。

美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲 。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。

人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。 只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术 。

根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。

中美角逐，追赶和超越

尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。

经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。 不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。

从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进 。

早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。

美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。

从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。 纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的下降到2018年的。

目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。 这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。

横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶 。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。

2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。

从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。

对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。 百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。

应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。

着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势， 包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。

此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。

人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。

第一，美国的AI企业数量遥遥领先全球。

在全球范围内，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中美国拥有1078家，占据42%；中国其次，拥有592家，占据23%。中美两国相差486家。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。

从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。

第二，美国全产业布局，而中国只在局部有所突破。

美国AI产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。

基础层（主要为处理器／芯片）企业数量来看，中国拥有14家，美国33家，中国仅为美国的42%。

技术层（自然语言处理／计算机视觉与图像／技术平台），中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。

应用层（机器学习应用／智能无人机／智能机器人／自动驾驶辅助驾驶／语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国。

第三，从人才队伍来看，美国梯队完整，中国参差不齐。

AI产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。

美国研究者更关注基础研究，人工智能人才培养体系扎实，研究型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国形成了能够持久领军世界的格局。

美国产业人才总量约是中国的两倍。美国1078家人工智能企业约有78000名员工，中国592家公司中约有39000位员工，约为美国的50%。

美国基础层人才数量是中国的倍。美国团队人数在处理器／芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。

在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。

第四，从AI行业热点领域来看，中美各有优势。

深度学习引领了本轮AI发展热潮。究其原因，在于算力和数据在近十年来获得了重大的突破。当下，人工智能产业出现了九大发展热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。

在美国AI创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理252家，机器学习242家，以及计算机视觉与图像190家。

参考消息网12月8日报道 港媒称，中国近年着力发展人工智能（AI），已成为AI大国，无论在人才数量、企业数量均在全球均占第二位，唯美国在各领域均大幅领先中国。值得注意的是，在有研究AI的高等院校中，美国占了，中国要追赶美国，一定要加紧在高等院校中开始培养人才。

据《香港经济日报》网站12月7日报道，《财富》全球论坛昨在广州开幕，今年论坛以“开放与创新 构建经济新格局”为主题。中央近年推动科技创新，以带动经济转型，人工智能是关键一环。中国龙头科技近年也投放大量资源在AI领域上，目前已见到成绩。

报道称，发展AI产业最重人才，《全球人工智能人才白皮书》显示，全球AI领域人才总数约30万，而目前市场的需求则在百万量级，AI人才供应存在很大缺口。

截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，亦即美国企业占全球总数逾40%，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。其中，美国1078家人工智能初创企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工。

具体来看，全球30万AI人才中，高校领域约有10万人，产业界约20万人。目前，全球共有367所具有AI研究方向的高校，但每年AI相关领域的硕博毕业生只有约2万名。在这367所高校中，美国拥有168所，占据全球的，反观中国只有20所。

报道称，中美两国AI人才聚集的产业并不相同。在美国，投资者对于基础层面更为看重，而中国投资者对应用层的关注更多。

事实上，近年中国在AI领域发展的确在全球前列，成绩比不少发达国家更佳，但相比于美国，基础仍相对薄弱，要追赶美国仍有一大段距离。特别是美国高等院校研究AI占了全球近半壁江山，每年有大量人才补充，这点是包括中国在内的其他国家难以冀及。

报道称，更值得注意的是，美国投资者及企业，更注重基础技术研究，这些成果未必能即时商业化，但对未来科技的影响深远；而中国投资者更着重应用，这在起步之初无可厚非，但切忌急功近利。

资料图片：12月2日，第四届世界互联网大会·互联网之光博览会在浙江省桐乡市乌镇拉开帷幕，这是参观者在博览会上了解智能悬浮平台。

【延伸阅读】美媒宣称美国用人工智能分析卫星照片 搜寻他国导弹发射场

参考消息网11月26日报道 美媒称，在情报机构中，只有为数不多受过训练的分析人员从事从浩如烟海的卫星图像中寻找未公开宣布的核设施或秘密军事场所的工作。但是，使谷歌和脸书公司的人脸和喵星人图片的自动过滤成为可能的那种深度学习人工智能，在针锋相对的间谍世界中也可能被证明是无价之宝。一个早期的例子是：美国研究人员已经训练了发现中国地对空导弹发射场的深度学习算法，其速度要比人工分析快数百倍。

据美国连线杂志网站11月21日报道，深度学习算法被证明能够帮助先前不具备图像分析经验的人员，找到散布在中国东南地区近9万平方公里区域内的地对空导弹发射场。这种基于神经网络——即能够对海量数据进行过滤并从中学习的层状人造神经元——的人工智能可媲美人类图像分析专家在定位导弹发射场时取得的90%的总体准确率。也许更加令人叹为观止的是，深度学习软件帮助人类把找出潜在导弹发射场的时间从60个小时缩短至仅42分钟。

密苏里大学地理空间智能中心主任、电机工程和计算机科学教授柯特·戴维斯说：“算法被用来寻找据说被高度怀疑存在导弹发射场的位置，然后由人工对搜索结果进行评估以确保准确，并弄清算法节约了多少时间。”

报道称，密苏里大学的这项研究于10月6日发表在《应用遥感杂志》上。该研究是在卫星成像分析人员正在被大数据的洪流淹没的背景下展开的。知名商业卫星成像公司DigitalGlobe每天生成大约70兆兆字节的原始卫星成像数据，更不用说来自其他商业卫星和政府间谍卫星的所有成像数据了。

戴维斯和同事们证明了现有的深度学习模型——它们经过了针对卫星成像分析的培训和改进——能够如何发现让情报机构和国家安全专家产生极大兴趣的潜在目标。这些深度学习模型——包括GoogleNet和微软研究公司的ResNet——最初建立时的目的是从传统照片和视频信息中发现目标并进行分类。戴维斯和同事们对这些模型进行了调整以使它们适应解读卫星成像数据的难题和局限，例如培训一些能够解读彩色和黑白图像的深度学习模型，以备在只能获得地对空导弹发射基地的黑白图像时使用。

事实上，分析人员广泛依赖于卫星成像技术对朝鲜武器计划的发展进行跟踪。人类分析员很可能已经发现了这个幅员相当狭小的国家境内现有的大部分、甚至全部的地对空弹发射场。但是类似的深度学习工具可以帮助自动标记在朝鲜或其他国家境内出现的新的地对空发射场。对已有和新的导弹发射场的了解有时可以引导分析人员发现其他可疑地点，因为各国通常把地对空导弹发射场设置在特定区域以防其附近的宝贵装备遭到空中打击。

报道称，研究人员最终只利用了大约90个得到肯定确认的中国导弹发射基地样本来训练人工智能。规模如此小的培训数据集在正常情况下或许无法取得准确的深度学习成果。为了绕过这一问题，戴维斯和同事们通过在不同方向上对原始图像稍作改变，把这90多个培训样本转化成了万个培训样本。

报道称，这项研究令人印象深刻的深度学习成绩很可能得益于地对空导弹发射场的规模相当庞大，并且从卫星的俯拍照片上呈现独特的形状。戴维斯提醒说，在试图分析较小的目标如车载导弹发射器、雷达天线、车载雷达系统和军车等的时候，深度学习算法将面临大得多的挑战，因为现有卫星图像在提取识别特征时没有那么多的像素可以使用。

资料图片：这张拍摄于2012年12月2日的卫星图像显示的是朝鲜丰溪里核试验场地区的交通线路图。（卫星图像由DigitalGlobe公司拍摄、约翰·霍普金斯大学高级国际研究学院美韩研究所下属网站“38 North”添加注解并于2012年12月28日发表。）

【延伸阅读】外媒称中国人工智能5年内比肩美国：解放军将凭此获得优势

参考消息网11月29日报道 外媒称，美国情报界的一个研究机构近日举行了一场竞赛，看谁开发出的人脸识别技术最优秀。在所有参赛者中，荣获万美元最高奖的是一家名叫依图科技的中国初创公司。

路透社11月28日报道称，美国一家智库的报告举出类似的众多例子证明，中国军方也许会利用该国在人工智能领域的快速进步，推动武装力量现代化并有可能谋求对美军事优势。

由新美国安全中心的埃尔莎·卡尼亚撰写的这份报告称：“中国不再处于相对于美国的技术劣势，而是已经成为真正的对手，在人工智能方面也许会有能力超越美国。”

卡尼亚写道，未来美中两国在人工智能领域的竞争“可能会改变未来的经济和军事力量对比”。

“字母表”公司的执行董事长埃里克·施密特前不久在华盛顿的一次聚会上就中国的潜力发出了类似警告。他指出，中国7月份公布的《新一代人工智能发展规划》要求在未来几年赶上美国，并最终成为全球首要的人工智能创新中心。

施密特在这次会议上说：“我认为我们在今后5年里仍会处于领先地位，但中国的赶超速度会非常快。所以，5年后我们可能就会差不多处于同一水平。”

今年早些时候，五角大楼的一份未公开文件渲染说，中国企业正在通过购买美国公司的股权来绕开美国的监管，获取有潜在军事用途的美国人工智能敏感技术。

针对这种情况，一些美国国会议员本月提出了加强美国外资管理的议案。新美国安全中心的报告指出了中国的收购活动，并表示北京在培育国内人工智能产业与美国竞争方面有一些障碍，包括招聘顶尖人才。

然而，施密特说：“如果你们认为他们的制度和教育体系培养不出我所说的那种人，那你们就错了。”

人工智能技术促进了自动驾驶汽车的出现，可能会彻底改变交通运输的面貌。此外，这种技术还给医学带来重大进展。据估计，它也有能改变战场形势的军事用途。

五角大楼有一个项目，着眼于让计算机帮助筛选无人机拍摄的影像资料，从而减少人类分析师的工作量。这其中已经运用了一些机器学习技术。

报道称，报告引述公开文件的内容指出，中国人民解放军正投资于各种和人工智能有关的项目，解放军的研究机构正与中国国防工业合作。报告称：“解放军预计人工智能的出现会从根本上改变战争的性质。”

卡尼亚承认，鉴于人工智能的发展尚处于早期，且中国及其他国家有关人工智能的政策尚不完善，她的这一研究结果相当大一部分是推测性的。尽管如此，她在报告中表示，一些解放军思想家预计战场上即将出现“奇特景象”，届时人类在作战过程中会跟不上机器主导决策的速度和节奏。

资料图：青少年AI人工智能设计大赛苏州开赛。

【延伸阅读】美媒：第四次工业革命来临？人工智能将消灭过时岗位

参考消息网11月24日报道 美媒称，无人驾驶汽车和卡车占领公路，机器人“操作”工厂。超级智能手机呼来优步公司直升机，将手机主人送到迅速扩大的城区。机器利用算法自学完成一度需要人类智慧才能掌握的认知任务，消灭了无数管理及工业岗位。

据美国《华盛顿邮报》网站11月22日文章，这就是技术进步导致的第四次工业革命重塑世界的愿景——多半会在未来五至十年内实现。今天，这个景象不仅在硅谷初露端倪，而且在巴黎的智库、中国的电动车工厂甚或在撒哈边沙漠周边都能看到。

21世纪，技术所带来的影响不同以往。过去，蒸汽机、电力和计算机诞生时，社会有数年时间适应技术带来的变化。今天，变化是随时随地的，瞬间就以数字化形式遍布全球。

世界各地各级政府突然认识到社交媒体、其他形式的算法以及人工智能已迅速超出了其掌控范围，甚至令其毫无察觉。

文章称，美国人今天的生活受技术影响的范围要远比过去几十年更为广泛。自动驾驶汽车、云（技术）以及送货上门的成群结队的无人机都是众所周知的概念了。但是，这些技术步步紧盯你我，这个现实的确令人措手不及。

本月，法国国际关系研究所在摩洛哥召开世界政策年会期间，一位发言者说：“中国不仅是全球工厂，而且正在成为全球实验室。”他指的是北京迅速发展的军用和民用人工智能技术。

文章称，美国政府置身事外，任凭市场力量发展具有全球影响的技术公司巨头。中国则选择了正面竞争。欧洲允许美国技术公司进入市场，对其加以管理而不是与其竞争。俄罗斯则把信息技术武器化，为军队、导弹和坦克增添社交媒体。

外交官和战略家已经开始探讨技术与国际事务的交集，希望找到办法，将冷战式威慑和军备控制协议原则应用到网络威胁领域。

也有人呼吁，政府应当开始想办法解决技术影响对国内劳工市场和日益脆弱的政治体系造成的紧迫问题。

文章称，人工智能和自动化在消灭过时岗位的同时也在创造新的岗位，新岗位常常需要持续不断的再培训和多种职业与场所转换。美国用人单位报告目前空缺610万个就业岗位，主要是因为求职者缺乏所需要的技能或就业流动性。

人工智能机器人

【延伸阅读】外媒称中国在人工智能领域挑大梁：高科技非西方专属游戏

参考消息网10月30日报道 英媒称，高科技曾被认为只是美欧日等发达经济体的专属游戏，但如今中国正在颠覆这种偏见，在人工智能研发领域，中国已经令人意外地与美国共挑大梁。

据英国《金融时报》网站10月20日报道，“到2018年，中国政府对人工智能的研发支出可望达到150亿美元。”麦肯锡董事长兼全球总裁鲍达民如此预测。鲍达民是一名中国通，在成为麦肯锡掌门人之前曾长期驻扎上海。今年9月底他空降北京，再次呼吁中国加大力度发展人工智能产业。他认为，中国在这方面蕴藏着巨大的潜力，一个最根本的原因是这里拥有海量活生生的数据。他表示，20年前全球范围内曾出现过一次“假曙光”，但是当时没有可匹配的计算能力，如今随着计算技术的提升，加之移动互联网的发展，更多数据得以采集，人工智能正在从构想变为可应用的现实。

此前麦肯锡全球研究院在一份报告中做过三点判断：人工智能投资已进入到世界领先科技公司对专利和知识产权的竞争阶段；早期进入人工智能行业的公司往往更接近数字化前沿；高科技、通信与金融服务三年内将成为人工智能的主导产业。麦肯锡预计，人工智能应用的市场规模将在八年后达到1270亿美元。在2017年3月举行的中国发展高层论坛上，鲍达民在讲演中称，一些中国的互联网企业在自然语言处理、图像和语音识别等技术方面走在了前沿，可整合进诸如私人助理、自动驾驶等新产品中。

作为执掌这家全球顶尖合伙人咨询公司近九年的资深人士，鲍达民在每日与各类客户的接触过程中，训练出了非常敏锐的洞察力。一个趣闻是，现在越来越多机构开始认真对待中国2013年提出的“一带一路”倡议，其实早在2010年鲍达民就谈到可能会出现一个“新的贸易轴心”、“这是以前的一条丝绸之路”。

鲍达民对中国问题很感兴趣，也懂得如何发挥影响力。跟其他很多行业一样，今天的咨询业也面临着被人工智能大肆改造的命运，在高薪聘请员工与高价引进人工智能技术之间，以做决策为每日工作的鲍达民，此时更需要仔细权衡。他表示，公司要承担起“双重使命”——为满足客户需求而大力引进机器人和自动化程序，另一方面需要培训员工掌握运用人工智能必需的相关技能。

以下是鲍达民接受《高端视点》视频访谈的部分文字选编：

问：你为什么呼吁中国要加大力度发展人工智能？

鲍达民：我定期来中国的一个原因是，如果你不了解现在中国正在发生什么，你就会被边缘化。人工智能是我感兴趣的领域，因为我觉得它是会改变世界的重要技术。我认为中国在人工智能领域将具有重要的地位，主要得益于这里的人才和智力资源。（中国的参与）也会促进世界的发展，我们可以解决诸如医学方面的许多难题，像癌症；还有对孤独症的治疗等很多世界级难题，都是人工智能可以帮助解决的。另外，它还有助于提高生产力水平。因此，出于各个方面的原因，中国需要在人工智能领域扮演重要角色。

问：中美都集中发展人工智能，而中国的人口是美国的近五倍，中国仍是发展中国家，中国有什么优势吗？

鲍达民：美国在这一领域处于领先地位英国则是在研究领域十分先进，比如有“深层思维”这类公司，聚集了很多神经科学家、生物学家、计算机科学家等。即便是加拿大也在努力推动人工智能的发展，像多伦多和蒙特利尔都在尽力推动相关产业。于我而言，我认为对人才和领导力的把握更重要，人工智能是重要的机遇。中国已经拥有了数据，再次强调，发展人工智能仅仅有技术也不行，还得有数据。你提到了中国拥有美国五倍的人口，这些数据就是发展人工智能的重要材料。

问：你非常珍惜人才，注重教育。过去的几年里，中国毕业生留给你的印象有什么变化吗？

鲍达民：中国学生的质量一直都很高，也很有才干。我记得在几个大学举行招聘的时候，我说既然这些人都有能力进入这些大学，我们为什么还要费劲去测试他们解决问题的能力？我自己有可能都考不上这些学校。所以，他们都是非常聪明的人。我想我注意到的一个变化就是，我们现在招了很多没有那么多社会经验的人，有一次我在上海招聘了两个学生，他们非常棒，我让他们在肯德基工作了两晚，但他们的父母非常沮丧。一个学生的父母问，他们被招进了麦肯锡，为什么要在快餐连锁店工作？我说，因为你需要看看那些不冲厕所的人、偷东西的人，还有毫不讲理的顾客，这就是生活。如果一直仅身处学术环境中，你没有办法适应那些做奇怪事情的人。我发现如今更多毕业生拥有此类真实的社会经验，这非常重要，否则你会没办法与人打交道。

鲍达民。

【延伸阅读】美媒文章：下一场科技竞赛将聚焦人工智能

参考消息网11月9日报道 美国《外交政策》双月刊网站11月3日刊发美国布鲁金斯学会主席、前驻阿富汗美军司令约翰·艾伦以及美国人工智能专家阿米尔·侯赛因的文章《下一场太空竞赛目标是人工智能》称，虽然美国历史上是人工智能领域大部分最重要的创新和研究机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。

人工智能成必争之地

文章称，约60年前，时任美国参议院多数党领袖林登·约翰逊预测说，谁赢得太空竞赛，谁就将“控制、彻底控制地球”。美国最终赢得了那场竞赛，不仅登上了月球，而且还激发了下一代的科学家、技术人员和乐观主义者。

最近，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京在预测下一场伟大的科技竞赛——人工智能时，重复了约翰逊的这种表述。

文章认为，约翰逊和普京对技术力量的理解中，存在一条跨越时代和地缘政治的真理。不过，现在美国担心的是，它正面临在这场关键竞赛中落后的风险。

文章称，很快，在包括工作和娱乐在内的大多数社会经济领域，人工智能将成为给我们带来竞争优势的最具潜力的改变者，其影响将远远超过人们通常有关自动化取代制造业工作岗位的辩论。

文章认为，虽然美国是人工智能的诞生地，也是历史上这一领域大部分最重要的创新和研究机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。

文章称，中国最近宣布了一项斥资数十亿美元的人工智能发展计划，到2030年要在这一技术领域领先世界。俄罗斯正在开发具有人工智能的下一代米格-41战机，能够在高达6马赫的极超音速下控制战机。

美国或被中俄赶超

文章称，美国用肉眼就能看到自己的弱点：高层国家计划中人工智能项目的缺乏、科技经费缩减、限制移民等，这一切都在损害其竞争力。问题在于，美国能否在为时已晚之前纠正错误。

文章对美国所面临的问题，以及应该采取什么样的措施，进行了大量思考：

首先，鼓励美国研究人员引领世界创新的开放性，同样也在促使他们的研究成果在得到保护前迅速地进入公众视野。虽然美国珍视学术开放文化，但美国企业需要更快的专利程序和政府支持，这样在与海外侵权者发生知识产权纠纷时，它们才能拥有一些优势。

其次，监管部门使得在美国生产商品并销往别国变得非常困难，从而为外国竞争者创造了一个他们本来毫无机会的市场。多年来，美国一直禁止出口加密技术和基础处理器。这种做法所带来的仅仅是国际竞争者满足了需求，为它们自己创造出了一个市场。

第三，中国在深度学习方面发表的论文数超过了美国，超级计算机数量也超过了美国。美国需要在人工智能方面进行更多的公共投资。

第四，中国正吸引更好的人工智能人才，收购美国技术公司。解决办法很简单：为这一领域的专家提供更多绿卡；为公立大学的研究实验室提供更多的联邦资助；向罗兹奖学金这样的教育项目提供更多投资，以吸引未来的博士。

文章称，美国永远不能忘记，人工智能代表了人类创造能力的一个突破。人工智能是人类下一个伟大的跃进。最先登上月球的国家现在必须正确地迈出走向明天的那一步。

处于世界前列的水平，因为某些方面确实比美国强，而且生产出了很多震惊世界的产品。

中美肿瘤的研究对比论文

我认为这个药物可以将化疗药带到有肿瘤的地方，再进行治疗。这个药物不仅可以治疗原发肿瘤，还可以有效的去控制肿瘤转移。

这一次的研发是由中美两个国家的科研人员共同研制的新型材料，是指可以搭载化疗药物的新型纳米材料，主要目的是为了实现高效率低毒性的肿瘤治疗。

在近些年来随着科技的发展，纳米材料在生活的运用中变得越来越广泛，在医学方面来说，纳米材料其实就相当于一个尽职尽责的搬运工，他们能够搭载一些药物在生物体内进行运输，让它去到合理的地方，比如这一次中美两国研发人员所研制出来的新型纳米材料，就是能够准确的把化疗物带到具有肿瘤的地方，然后在按照需要发放的治疗量合理的用药，那么这对于肿瘤的治疗是具有重大的意义的。

通过科研人员的介绍，我们可以知道此次的新材料主要是硒和二氧化硅，那么其只要在X射线的照射下就可以自动的降解，通过其在动物身上的实验结果，我们可以知道这一次他们主要采取的是仿生策略，只要将纳米承载着化疗药物达到肿瘤细胞处，并成功的将肿瘤细胞包裹在材料里面，就可以对肿瘤细胞实现治疗。那么如何实现药物的精准释放呢？那么就要回到之前的使用X射线的叫射来对新材料进行一定程度的降解。

而目前通过在动物实验身上的结果，我们成功的发现，使用这种新型材料搭载化疗药物进入生物体之后，发现肿瘤治疗的效果比平常的治疗效果高了一倍以上，并且使用药物治疗之后带来的副作用也明显的降低。所以说这一次的科研成果给成功的实现高效且低毒的肿瘤治疗带来了很明显的希望。并且通过实验这些人员还发现使用这种新材料的治疗方法还能够刺激生物体产生对抗肿瘤的免疫反应，那么就意味着用这种方式不仅能够提高肿瘤治疗的成功率，同时还能够让机体自己产生抗体，自己来和肿瘤细胞做对抗，那么就更加表明着治疗的成功率会大大升高。

癌症分成不同的类型，有些癌症即便是早中期都凶险异常，但某些癌症即便晚期也未必一定会死，只不过多数癌症晚期的生还率都很低，因此才有这样的简单说法。晚期癌症如何致人死地的根源并没有完全搞清楚，除开那些直接破坏脏器功能的，比如肺＼肝＼肾＼脑功能衰竭，这些是最简单的能够让医生理解致死原因的后果，但除此之外，还有许多晚期癌症患者是死于整个身体代谢的衰竭，不可逆转的日渐消瘦，而原因不明。所以，如果我们找到了对抗这种不可逆转的消瘦的办法，那么只要不是那些直接破坏重要脏器的晚期癌症，患者的生存几率就会马上大幅度上升，这意味着，每多活一天，都可能意味着多活一个月，每多活一个月都可能意味着多活一年．．．．． 但我们还是有必要了解一下，肿瘤或者癌症是如何分期的，所谓早中晚期到底是什么意思。临床上对肿瘤进行分期的目的在于评估患者疾病的进展程度，并尝试预测未来有多糟糕，以指导最佳治疗方案的确定。同时，也给尝试新的治疗方法和药物提供一个实验数据可以进行比较的平台。毕竟对于同种类型的肿瘤而言，治疗早中期患者总是比治疗晚期患者要容易一些，而平均而言早中期患者的存活率也高于晚期。 肿瘤的TNM分期（tumor-node-metastasis） T: 指肿瘤原发灶的情况，随着肿瘤体积的增加和邻近组织受累范围的增加，依次用T1~T4来表示 N： N指的是区域淋巴结受累情况，即是否肿大是否被肿瘤细胞侵袭。没有则是N0，随着淋巴结受累程度和范围的增加，依次用N1~N3表示 M：M指远处转移（通常是血道转移），没有远处转移者用M0表示，有远处转移者用M1表示。 在此基础上，用TNM三个指标的组合（grouping）划出特定的分期（stage）。 中美肿瘤患者五年生存率对比 从此图中可以发现，大多数肿瘤美国患者的五年生存率高于中国，原因有三：美国患者更容易在早中期被发现，因为对肿瘤更加重视并且不那么讳疾忌医；医疗质量更高；护理质量更高。 但是也有些肿瘤无论在哪里都没有太好的办法，如 肺癌，胃癌，胰腺癌，肝癌，食道癌，胆囊癌，卵巢癌。 对比这张表，在不差钱的情况下，可以考虑到美国去试试。 很多人以为诊断癌症晚期就意味着马上就要面临死亡。这里首先纠正一下这种错误认识： 癌症晚期和癌症的终末期不是一个概念。 癌症晚期 在医学上是指，肿瘤一旦出现了其他器官的 远处转移 ，医学上已经没有了治愈的希望，就是晚期了，也叫 Ⅳ期；而 终末期 是指患者病情已经发展到了多器官 功能衰竭 的状态，随时有可能出现死亡，也叫临终期。 癌症晚期指的是出现了远处转移，目前的医学技术，已经难以把癌细胞彻底清除干净，所以抗肿瘤治疗的目的是以姑息治疗为主，尽可能控制、杀灭癌细胞，延缓和控制病情的进展。 到底癌症晚期患者还能存活多长时间呢？这个就要看所患疾病是那种癌症了？因所患病种不同，存活时间可以有巨大的差距。 举例： 1、肝癌、胰腺癌 这两种情况，因保守治疗效果差，肿瘤恶性程度高，一旦没有手术根治的机会，晚期患者生存期很短，大多在半年左右。 2、小细胞肺癌 恶性程度高，极易出现脑转移，但因为化放疗效果好，所以即使是晚期患者，通过化放疗很多人也能达到完全缓解，也就是达到把所有病灶全部消失的状态，但很快还会复发，所以，一般生存期较短，大约在1年左右，有的人也可以达到2-3年。 3、结直肠癌 也叫大肠癌，以前认为一旦出现转移，也就是晚期患者，基本上治疗的目的就是以姑息治疗为主了，随着医学技术的发展，目前对于晚期转移的患者，如结肠癌肝转移，已经不是再以姑息治疗为目的，仍然有一部分患者可以根治性的肝脏、结肠联合手术切除，大大提高了生存期。加之结肠癌患者化疗效果好，很多晚期根治术后的患者，仍然可以获得一个良好的生存时间，生存期超过5年的患者还是有的。 4、肺腺癌 以前的医学技术，晚期肺腺癌患者生存期一般在1年左右，目前随着基因测序及靶向治疗的突飞猛进，对部分基因检测结果有”敏感突变“的患者，生存期大大延长，通过口服一代、二代、三代靶向（TKI类）抗肿瘤药物，后续的解救化疗，很多晚期肺癌患者生存期延长了2-3年。 5、乳腺癌 乳腺癌是目前肿瘤医学研究最成熟的病种，乳腺癌可以分为多个不同的亚型，由于根治手术、化放疗、内分泌治疗以及靶向治疗的运用，部分分型好的晚期乳癌患者生存期超过了5年，甚至更长。我科一个初诊即为晚期的乳腺癌患者目前已经存活了14年，也创造了一个医学奇迹。综上可以看出，即使是晚期患者因病种及分型的不同，生存时间有着很大的差异，但并非诊断了癌症晚期就意味着很快死亡。 得了癌症晚期也就是被判了死刑，为什么我要这么说呢？我妈妈去年6月份在人民医院和四川肿瘤医院检查出是宫颈癌晚期。也就是是癌细胞扩散了，住院药物和手术治疗，妈妈年纪大了无法手术，住院放疗和药物治疗。l0月份癌细胞扩散到全身，医生叫我们放弃治疗。回家我们又去中医院最好中医专家看病，也就是延长生命！快去世的几个月里，癌细胞扩散到骨头，各种器官衰竭。大小便失灵，天天躺在床上，被癌症病痛折磨死去话来，骨瘦如柴。那个撕心裂肺的疼，我每流着无助眼泪，，，，，20|7年4月1曰，永远的离开了我！ 任何癌症晚期都是扯淡，我外公肝癌晚期，从医院诊断出来后到离我们而去，就一个月时间！我岳父现在是肺癌四期加脑转移，找了肿瘤科主任，人家直接和你说明白了，手术没有意义再做了，切片都不建议做，临床医生建议做什么靶向治疗，后来主任也直接明说了，延长不了多少时间，只会增加病人后期的痛苦！切记，癌症一定要趁早发现，一旦癌细胞扩散开来，基本宣判死刑了，真正到后期，药物治疗根本产生不了效果，化疗有一定的作用，但病人的痛苦可想而知，不分好坏细胞通通杀死！根据病人的求生欲望来选择吧，那种绝望真的是有钱没地方花！真希望有天才能发明治愈癌症的方法，那将造福人类，流芳百世！ 看到你的故事，我身同感受。我父亲辛苦一辈子，刚退休就检查出癌症晚期。医生诊断3-6个月的生存期，当时真如五雷轰顶，瞬间崩溃了！好在冷静后决定先不告诉父亲。因为刚做完手术，不能承担其它大伤害的治疗。于是就他吃口服化疗药物，说是预防性治疗，毕竟囊肿太大防止恶变。另外一直陪他谈心，谈一些有趣的事情，也很自然的谈一些癌症病人正能量的事例给他听。由于3个多月后指标不好只能化疗，一共做了9次，先3后6，头发都做没有了（现在已经长出来了）。尽管这样依然没有告诉他真实情况，联合医生护士他说囊肿（尽量不说敏感词，比如肿瘤等）有点大又粘连腹腔，为防止恶变只能做预防性化疗防止万一。（为隐藏病情求医生求护士当中的心酸就不说了）去年年底，也就是手术后二年半的时候借着一次契机，部分的跟他透露了一些病情（实在瞒不下去了）。当时能感觉到父亲的神态有些变化，但是我们又巧妙的避开话题，避重就轻的谈了一些。在以后的日子里一直坚持做一些心里辅导式的沟通聊天。现在除人瘦点饭量小外，精神还算不错。讲了这么多是想告诉和我有同经历的朋友，注意2点非常重要！1，不要过早或全盘的告诉病人真实的病情，再坚强再理智的人也是无法承受这种打击的，如果实在瞒不住也一定要尽量往轻了说，要做到让病人深信你讲的是真的。坚持心里辅导，坚持多陪伴！2，良好的生活和饮食习惯非常重要！注意，非常重要！不能贪凉贪吃！这种病人哪怕一次疏忽都有可能是致命的！当中有次父亲就是因为多吃了一点导致肠梗阻，差点出大事。愿我的遭遇能给大家一点帮助，愿天下父母 健康 平安！ 得了癌症晚期意味着什么？还可能有希望吗？这是很多人都想了解的。在很多人的观念中，癌症晚期就意味着没希望，意味着不治，意味着等死，所以才有各种怀疑或不必要的瞎折腾。可为什么还有人问这个问题？因为通常问这个问题的人，要么是癌症患者当事人，要么是他的家属。很多时候，事不关己时各种毒舌喷，真轮到自己或家人时，未必就真像他当初喷的时候那样，所以，还是奉劝那些喜欢喷的人还是留点嘴德，也留点退种，真到那一天，你可能就不是这样。 回到这个问题，得了癌症晚期意味着什么？有些喷子马上就会说，还能意味着什么，当然意味着等死，因为癌症晚期治不好，别治了，该吃吃，该喝喝，别把钱送到医院。 具体到这个问题，理性的科学的回答，既不能说意味着等死，不能认为肯定没希望，也不能说肯定有希望肯定治好，而是应该要具体病情具体分析具体对待，所有极端的说法都注定是错误的。 1、有的癌症晚期可能治愈 。一听癌症都晚期了，肯定就认为治不好，癌症晚期怎么可能治好？很多人不相信，可事实上，有的癌症有可能治好，比如某些淋巴瘤、白血病、卵巢恶性生殖细胞肿瘤，绒癌，睾丸恶性生殖细胞瘤等，它们不管是早期还是晚期，都是有可能治愈的。有的人会说，真的吗？我怎么看到很多淋巴瘤或白血病人没治好？是啊，我没有说肯定以治好啊，你不是说肯定无法治愈吗，我是说有可能治愈，就是为了否定你的“肯定治不好”，说肯定治不好当然是错的，反之，说肯定能治好，也同样是错的，有部分可治愈。 2、有的癌症晚期可以带瘤较长时间生存。 那除了上面说的那些癌症，其他癌症呢？毕竟上面说的都并不是最常见的癌症。是的，确实大部分常见癌症，比如肺癌，乳腺癌、肝癌、食管癌、胃癌、结直肠癌等，一旦到了晚期转移了，就基本不能治愈。为什么说基本呢？因为也有少数的例外，比如结肠癌肝转移，属于晚期，但如果肝转移灶是可切除的，还是有治愈希望的。不过，在部分癌症晚期有远处转移，很难治愈，但也并不是就没有希望，并不意味着就只能等死，什么都不能做。事实上，随着医学的发展，很多晚期癌症通过综合治疗，可以实现较长时间的带瘤生存，像晚期乳腺癌有可能活到七八十来年甚至更长，晚期肺癌有可能活到五六年甚至更长，当然，是可能，不是一定上，因为各人的病情不一样，经济条件不一样，不能一概而论，但你不能说，只要是癌症就意味着没戏，这是不对的。有的人会说，七八年也还是治不好，最终还不是要走，是啊，那你没得癌症的人，最终也不还是要走，而且你明天是不是能活着也是未知数，你能保证你明天明年活能活着？不一定。难道你说反正最后还是走的，干脆不活算了？你会这样吗？当然不会，那为什么在对待癌症病人的时候就采取不同的标准呢？人活着，不就是活在当下吗？ 3、有的癌症晚期没有有效的办法。 必须承认，以目前的医学水平，很多癌症晚期转移了，既无法治愈，也难于做到较长时间生存，比如胰腺癌晚期，肝癌晚期，食管癌晚期等等。但随着医学的发展，越来越的治疗手段和药物闻世，治疗效果也开始有了一些起色，活着，就还有希望的可能。当然，如果实在治疗效果不好，也不要一直折腾，在减轻痛苦，改善生存质量为主要目的，有时候现实也只能接受。这句话的言外之意透露着悲凉，无助！ 一是医生可能会说，你的生命还有3—6月，请您该吃啥吃啥吧！我们家属往往会失去理智，会磕头下跪，救救我们吧！ 我想说的是，这只是医生根据自己的经验得到的一个概念，或者按照这个医生的治疗方案会得到的一个结果！如果不按照他的方案去治疗？结果又怎么样？ 三，主动学习中医知识，自己懂得自己的身体寒热虚实，懂得食物寒热温凉，自己知道适合哪些食物，不适合哪些食物，合理运动，不是满目的走一万布两万步！“素问”五劳所伤指出，久视伤血，久卧伤气，久坐伤肉，久立伤骨，久行伤筋，是谓五劳所伤。所以运动也有很多学问！再就是情志管理，每个人都有七情六欲，指喜、怒、忧、思、悲、恐、惊等七种情志活动。过喜伤心，悲则伤肺，怒则伤肝，恐则伤肾，忧思伤脾！而如何运用情志管理预防疾病的发生！这些都在中医课堂里。一人学习全家受益！癌症病人不过是五脏不平衡了，我们通过运动饮食情志和中药调理至平衡，身体自然可以逢凶化吉！癌症晚期在大部分人的心里与死亡划等号了，其实不然。晚期与未期完全两个概念。讦多晚期的朋友正常生活甚至超长正常生活的大有人在。我们抗癌群里许多朋友都是这样。这与癌症的类型，分期，治疗方法，个人心里，饮食运动，休息安排，等有密切关系的。 别人我不太知道他们晚期是怎么做到正常生活的，但是我个人的经历可以分享给大家，也许对朋友们有所帮助。我是一八年五月底查出肝癌的，而且是巨大的肿瘤，16,3公分对稍有常识的人都知道意味着什么。在几家医院确诊后决定冒九死一生危险手术。手术后引起胃功能丧失一个月水米没进一口。人瘦的走形了。 出院三个月多检查双肺转移多发。这无疑是雪上加霜，对我稍调整过来的心里是巨大的打击。身体才刚刚恢复一些，经不起创伤与打击了。我拒绝了介入，消融，放化疗，选择了相对安全但又是盲试的靶向药。靶向药的副作用引起的各种痛苦只有经历过的人才体会到。上拉下泻，手疼脚肿，不能下床走路。冷静分析后知道不能继续这些了，这样下去只能死路一条。怎么办？心里在烈火煎熬中。停药肿瘤会涨大，不停药这样下去不死于癌症而死于这副作用了。左思右想后私下狠心减量靶向药。 几天后状态恢复不少，人也有精神了，饭量也长了。可以运动了。调整好心态后决定一博，与其痛苦的死于副作用的毒药，不如放手一击。给自已定了规划，早上六点起床，七点左右吃早饭，五红汤加两个蛋白。半小时后吃战友给介绍的中药，八点钟出门跑步。九点回家休息看电视听音乐。然后甩手功二十分钟。午饭以鱼虾青菜为主，一个玉米馒头，加一碗海带汤。饭后半小时吃益生菌，再半小时吃中药。然后午休一个小时。下午两点多到公园或者是绿树红花中走路，看看美景，听听音乐，心情放开。晚饭以小米稀饭为主，胡萝卜，青菜。饮食上除了少油少盐外，基本上不忌口，猪肉牛肉偶尔也吃。除了去复查和开抗病毒药外我不会去医院了，心里对医院特敏感。我两年多来打破了医院当初对我的预判几个月的生命期。我总结了一下，人的乐观心态在抗癌中起的作用占百分之四十，饮食运动占百分之二十，充足睡眠占百分之二十，合理治疗占百分之二十。只要你足够强大，积极向上生活，饮食运动适当，不过度医疗，晚期患者也可以正常生活的。加油。

要看你的专业和题目的，如果英语写作能力差就另当别论了。当时学校布置的作业也让我无从下手，还是学长给的莫文网，靠谱的说，很快就完稿了基于中美对比的食品安全管制研究基于案例的中美高能效办公建筑能耗水平对比研究世代和个人价值观:中美对比基于煤炭供应链的煤流图方法及应用研究中国西部地区乳腺癌诊断年龄的抽样分析及中美对比研究居民金融资产选择情况中美对比分析——以南京地区调研数据为例“以学生为中心”的中学英语校本课程开发——以“中美文化对比”课程为例国际文化贸易的发展及中美文化贸易的对比分析中美拒绝策略对比研究中美校内管理“计划实效性”的比较分析——美国加州澄县地区与我国广东深圳罗湖区各五所中学的调查研究中美综合交通的现状与未来对比分析家庭学校的中美对比研究中小企业技术创新支持政策的中美比较分析我国上市公司财务报告舞弊行为识别及其监管研究基于中美对比的中国货币政策传导梗阻研究中美政府公共危机管理比较研究中国综合类大学新闻学教育与就业困境——在中美对比中分析观察基于copula视角的股市期市债市相关性的中美对比研究中美快递产业对比分析研究非物质文化视角下中美大学篮球文化构建的对比研究光影自塑的本国形象——中美国家形象宣传片对比分析中美大学生英语语篇对比修辞分析自我与他者：当代美华移民小说中的中美形象中美新闻发言人答记者问中语用模糊的对比研究中美教材对比的高中地理活动模块优化整合研究不同国家的设计参考风速及中美结构抗风可靠度对比研究中美文化产业贸易对比分析大学生人格评定的和谐追求——200个人格词汇喜好度中美对比研究中美判决书多声介入资源对比研究

中美人工智能研究对比论文

特点如下：

1、美国在技术的创新基础、技术能力、技术的影响力上具有很大的优势。中国是在应用落地、应用创新上具有独特优势，比如刷脸支付，是中国首创的。

2、当今人工智能技术包括三个元素：数据、算法、计算能力。中国在数据上是有优势的，因为人口规模庞大，在采集各方数据、统计数据方面，中国领先美国很多。

算法上，中美差距不是很大，虽然美国往往会提出创新性的技术，但中国能够很快地跟上，虽然技术创新引领性上弱一些，但实际应用的差距并不大。

最主要的差距，是在基础的计算设备的差距。因为无论要做训练或者检测，硬件设备都是必须的，这些设备不仅限于人工智能本身，还涉及到硬件芯片GPU。训练人工智能、深度学习算法往往需要显卡，GPU现在全球由英伟达一家垄断，另外一个必备的硬件是CPU， 在CPU领域，英特尔一家独大。

还有传感器，训练人工智能，首先要感知周围的环境。传感器中包括雷达，它在自动驾驶的应用上非常重要，这些硬件设备几乎都是由美国的公司所垄断。所以，造成了硬件方面不小的差距。

3、缺少突破性引领性的创新技术，中国很多公司更偏向应用，偏向商业模式应用上的创新。美国每每搞出来新技术，中国也能马上跟进，但在引领性、突破性上可能还是有一定差距。

4、美国最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。

美国AI产业在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。

从基础层（主要为处理器/芯片）企业数量来看，中国拥有14家，美国33家，中国仅为美国的42%；技术层（自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台）方面，中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。

应用层（机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾驶/语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国。

可以看出，相比美国的全产业布局特征，中国主要集中在应用侧，另外在技术层和基础层只是局部有所突破。

综上，目前在人工智能领域，中国总体来说，虽然跟美国有一定的差距，但还处于一个发展比较好的态势。

人

工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸

近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。

人工智能市场格局

人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 万亿美元。

多角度人工智能产业比较

战略部署：大国角逐，布局各有侧重

全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。

总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。

技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 ，其中商汤市场份额 排名第一。

应用层面：群雄逐鹿，格局未定

应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到 亿元，约是技术层的 倍，基础层的 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能发展潜力

基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

从智能产业基础的角度

产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。

技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺

专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。

中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 的专利仍能得到有效保留。

人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 倍，基础层人才数是中国的 倍。

我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

从学术生态的角度

技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的增长至2018年的， 。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。

我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 ；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 ，较 2010 年增长 ，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 倍，欧盟的 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 ，与以色列（）、美国（）、日本（）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。

从创新环境的角度

研发投入：中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 ，同期美国 CAGR 仅 。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 ，低于日本和美国 、 个百分点。

资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。

相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估

数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

展望

转自丨 信息化协同创新专委会

文/陈根

人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点 。

作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进 社会 发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动 社会 形态转变的基本潜质， 因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮 科技 革命和产业变革的关键力量 。

纵观 历史 ，每一次 科技 革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。

美国领先，中国跟进

2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以分领先，中国以分位居第二，欧盟则以分位居第三 。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。

事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。

60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。 比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。

而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段 。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。

从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位 。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了倍。

尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。 但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为次，而中国为 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。

尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。 近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。

在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位 。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 ，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到美元。

从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告， 截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家 。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。

而从企业 历史 统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。

美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲 。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。

人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。 只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术 。

根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。

中美角逐，追赶和超越

尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。

经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。 不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。

从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进 。

早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。

美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。

从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。 纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的下降到2018年的。

目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。 这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。

横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶 。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。

2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。

从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。

对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。 百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。

应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。

着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势， 包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。

此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。

人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1、大数据大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。2、计算机视觉计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。3、语音识别语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。