Re: [討論] 中國將成為全球人工智慧新龍頭？

chliu6686 發表於 2021/8/21 上午12:09:22

看板HatePolitics標題Re: [討論] 中國將成為全球人工智慧新龍頭？作者

(chliu)時間Aug 21 00:09:22 2021推噓 4 推:4 噓:0 →:9

※ 引述《hoanbeh (昔年朱弓壁上空懸)》之銘言：
: 中國將成為全球人工智慧新龍頭？
: Is China Emerging as the Global Leader in AI?
: 哈佛商業評論 2021/7/15 Daitian Li , Tony W. Tong , Yangao Xiao
: https://www.hbrtaiwan.com/images/articles_images/AR0010553.jpg

: IvancoVlad / Getty Images
: 中國早就甩開生產廉價產品的「山寨國」名聲，逐漸走向科技大國的地位，尤其在人工: 智慧研究的領域，發展速度正在急速逼近目前仍處於領先地位的美國。但作者分析，雖: 然這樣的「中國速度」令人吃驚，不過水能載舟亦能覆舟，推動中國高速發展人工智慧: 的種種因素，其實也是一把雙面刃，可能會在某種層面上，變成阻礙發展的高牆。
: 十年前，中國與美國在人工智慧（AI）研究上，存在巨大的落差。美國的公共機構與私: 部門對相關研究的投入持續成長之時，中國仍在進行全球製造方面的低附加價值活動。: 但這段期間以來，中國已急起直追。從研究的觀點來看，中國已成為人工智慧文獻發表: 和專利的全球領導者。這股趨勢顯示，中國也已蓄勢待發，可望成為AI賦能事業的領導: 者，例如語音與影像辨識應用等事業。
: 中國的AI發展成績斐然。根據早期的研究〔也就是本文作者之一（李代田）協助開創的: 《中國人工智能發展報告2018》（China AI Development Report 2018）專案〕，以及: 一項針對AI技術對經濟和社會所造成影響的持續研究顯示，中國有驚人的進步。中國在: AI領域發表的研究報告在全球的占比，從1997年的4.26％（1,086篇），增加到2017年的
: 27.68％（37,343篇），超越全球任何其他國家，包括原本一直獨占鰲頭的美國。中國的
: AI專利申請數，也一樣超越其他各國。截至2019年3月，中國AI企業的家數已達到1,189: 家，僅次於美國，美國的AI企業活躍家數超過兩千家。相較於海外的同儕企業，中國的: AI企業更多聚焦在語音（例如，語音辨識、語音合成），以及影像（圖片辨識、影片辨: 識）。
: 人工智慧新研究的來源
: https://www.hbrtaiwan.com/images/articles_images/AR0010553_1.jpg

: 這些成績儘管看起來輝煌，卻不一定能轉化為AI創新的強勁優勢，也無法保證未來一定: 會成為全球領導者。矛盾的是，協助中國迎頭趕上的那些條件，在中國抵達創新的最前: 線之際，可能反而構成它未來在AI發展的挑戰。為解釋原因何在，並做為早前研究的延: 續，我們實地訪談了15家AI相關、不同類型的組織（包括企業、大學、研究機構和政府: 單位），並運用「追趕週期」（catch-up cycle）的概念；追趕週期是一種理論架構，: 用來解釋國家在產業領導地位的更迭。
: 中國如何迎頭趕上
: 中國如何能以「跳級超越」（leapfrog）的方式，越過那些已投入AI科技的時間更久得: 多的國家，並在區區二十年內，建立領先世界的AI研究基礎設施？
: 在這裡，「追趕週期」這個概念可以幫助我們理解這個問題。基本上，追趕週期架構是: 指，在某些環境下，科技、市場狀況和政策環境的變動，可以讓後進者和先行者或多或: 少站在同等的立足點。根據這個架構，這些變動可以迅速削弱既有業者的優勢，藉此為: 後進者開啟機會之窗；例如，Android系統的智慧型手機就屬於這類科技變動，它的出現
: ，剷平了市場領導者諾基亞（Nokia）的優勢，讓三星、華為等動作迅速的廠商得以取而
: 代之。這個架構也幫助我們理解，後進者何時與為何會取代既有業者。
: 在中國如何設法迎頭趕上的故事裡，這個架構點出幾個重要因素：AI研究的本質，意味: 著領導者的科技優勢不會特別穩固；中國廣大的市場，特別有利於AI的改良；中國友善: 的法規環境，特別能促進AI的投資和採用。
: 在AI領域，研究無法提供可長可久的優勢。
: AI與其他科技有幾個重大的差異。儘管研究推動了這個領域前進，但研究通常會公開分: 享，專利研究的收益較不重要，而改良的來源，通常是生成數據的使用者，與根據從那: 些數據所得見解來改良產品的公司之間的良性循環。
: AI是開放的科學，這點不同於電腦硬體或藥物開發。在知識和技術方面，AI領域有許多: 基本的演算法已成為公共知識，可以從已發表的論文和研討會公報裡取得。「當今，每: 個人都對發表AI研究的結果感到自豪，」專精AI演算法和AI晶片的新創公司NISE
: Intelligent Technology一名主管告訴我們：「一般來說，如果你發表一篇論文，在這: 個行業，別人要推論出編碼並執行，並不是太難的事。」
: AI的開放科學本質，是後進者趕上先行者的重要因素，因為它讓後進者能在短時間內，: 弭平與先行者之間的知識差距。
: AI產業與傳統產業的第二個差異，在於創新能創造獲利之處。簡單來說，數據和人才勝: 於AI研究的專利。在傳統產業，像是醫藥或行動通訊，專利在確保公司地位與保護獲利: 流方面，扮演關鍵角色。AI的開放科學本質，則意味著公司的競爭優勢，通常來自公司: 能否比其他公司更快速建置大型資料庫，並開發領域專屬知識或針對資料庫的應用。
: 這表示AI時代的關鍵資產有二：一是數據，二是電腦科學與工程的人才。這兩項資產，: 中國剛好都相當豐富。中國龐大的人口，賦予它在生成、利用大數據方面的優勢，而它: 推動科技與工程的數十年努力，讓它有豐沛供給的高素質電腦科學家和工程師。
: 最後，我們今日發展的「弱AI」，也就是解決定義狹隘的問題所用的AI，需要領域專屬: 知識和使用者生成的數據，才能改善這種AI。例如，AI通常需要針對特定商業情境進行: 客製化。首先，你做出產品（例如聲音辨識）。然後，你吸引許多使用者，而這些使用: 者會生成數據。最後，你運用機器學習，以數據來改善產品。產品就透過這個良性循環: 來改善。
: 中國有活絡的市場，可接納這些以AI為基礎的新產品，而中國企業引進AI產品和服務進: 入市場的速度，也相對快速。中國消費者採用這類產品和服務的速度也快。如此形成的: 環境，能支持AI科技與AI驅動產品快速精進。
: 中國市場有利於AI的採用和改善。
: 大型數據集對AI的創新很重要，因此我們不難明白，中國龐大的市場規模，有助於解釋: 它何以能在AI領域快速追趕。這個市場的量，提供中國企業一個建置大型資料庫的獨特: 機會。以中國版優步（Uber）、當今全世界最大的共乘平台公司「滴滴出行」為例：它: 的執行長柳青表示，滴滴出行每天處理超過70 TB的數據，也就是一天要規畫九十億條路
: 線、每秒鐘有一千筆叫車單。
: 中國龐大的市場不只提供大數據方面的優勢，也讓企業有強烈的經濟誘因，去解決技術: 挑戰。比方說，雖然晶片組長久以來，一直是中國資訊與通訊科技（information and: communication technology，ICT）的弱點，但中國企業近來在拉近AI晶片組的落後缺口
: 上，突飛猛進。名列全球前幾大ICT公司的中興通訊，有位高階主管告訴我們：「中國在
: AI晶片的發展相對快速……只要有市場，企業就有動力（開發AI晶片）。」中國龐大的
: 市場，為ICT產業帶來很大的規模經濟，這表示推動這項科技的投資，能很快獲得報酬。
: 除了龐大的規模，中國市場也展現多樣的種類，而且變動迅速。這為新創公司及老牌企: 業都創造了多采多姿的機會，可以在不同的市場區隔裡，快速地探索不同的AI應用。早: 期的研究顯示，這些類型的市場動態發展，通常有助於後進者追趕，促使產生新產品和: 新事業。
: 中國有強勁的AI促進政策，薄弱的隱私法規。
: 最後一根支柱，與政策環境有關。中國近年來訂定許多政策，以推動AI的發展。這類政: 策包括但不限於「中國製造2025」「促進大數據發展行動綱要」「新一代人工智能發展: 規畫」等。這些政策對創業者、投資人，甚至研究人員等不同的AI利害關係人，傳達一: 個清楚的訊號，就是AI是有政府支持、值得投資的領域。
: 中國在隱私權之類的領域，缺乏明確的政策和法規，這點可以解釋它怎麼能在某些AI應: 用領域，有如此驚人的追趕速度。例如，在中國無所不在的監視攝影機，為專精於影像: 和臉部辨識的AI公司，創造了龐大的市場。若是在隱私法規更嚴密的其他國家，這個市: 場不會成長得如此快速。NISE Intelligent Technology的一名專案領導人告訴我們，中
: 國寬鬆的隱私法規，是部分中國國內AI企業的關鍵優勢。
: 挑戰與未來的展望
: 從許多指標來看，以AI的技術發展和市場應用來說，中國現在正站在全球AI發展的最前: 線。在新興AI產業裡，中國企業面臨技術、市場、政策的獨特環境，為它們打開機會之: 窗，迅速趕上全球領導者。
: 但矛盾的是，儘管中國以破紀錄的時間追趕上，但讓它得以做到這一點的各項條件，可: 能會阻礙它在AI領域進一步發展。
: 例如，由於AI的開放科學本質，以及當個迅速跟進者所享有的優勢，中國企業常缺乏強: 烈誘因，去投資開發核心的AI技術。在西方已開發經濟體裡，AI專利的主要持有人是企: 業，但在中國，AI的專利大多數是由政府或贊助人提出申請的。但在中國，大學與產業: 之間的關係相對薄弱，技術移轉仍然相當有限。整體來說，雖然中國在AI研究的總體產: 出（例如，科學文獻發表、專利）迅速增加，卻缺乏真正原創的構想，以及突破性的技: 術。
: 此外，中國充滿不確定性的企業經營環境，加上AI產品的龐大市場，以及中國消費者對: 採用AI產品的熱中，在在都導致企業與投資人偏好能快速變現的應用型AI研究，而不是: 可望產生長遠影響的基礎研究。在更根本的層次，就像許多研究人員強調的，中國的研: 究文化需要大幅改進。
: 在政策面，寬鬆的法規環境已證明是一把兩面刃。儘管有些企業能大膽利用這種環境，: 積極在市場推出不同的AI應用，但還是有些企業感到氣餒，因為政策的不確定性，讓它: 們不知道什麼是合乎規定、可以做的。蘇州藍珀醫療科技董事長就感嘆說，這種不確定: 性，讓他的公司決定不要觸及任何可能落入灰色地帶的數據（例如，為了其他商業目的: ，而使用個人健康數據）。「我們目前的想法是，如果我們能不碰數據，就不要碰……
: 但如果我們不碰數據，（那些數據）很大一部分的價值就無法實現。因此，從我們公司: 的觀點來看，確實希望政府能盡早讓法規變得更明確。」
: 今日，全球的經營與科技環境，面臨一系列的政治不確定性，包括中美之間的貿易戰，: 以及對智慧財產權升高的衝突、去全球化運動、保護主義升高等。這些挑戰，會立即衝: 擊到中國進一步的AI追趕之路，但它們對中國AI創新的速度和方向有什麼影響，仍有待: 觀察。在這段期間，無論是否有這些不確定性，中美在AI領域的競合關係仍將持續多年: 。
: （周宜芳譯）
: https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0010553.html
: 中國科技崛起人工智慧領域大趕超美國
: 引領人類史上第四次工業革命就在中國
: 井蛙覺青還在做著中國產業崩潰的美夢

曾經在一個電視財經節目看到主持人問台積電前研發處處長、柏克萊電機博士的中芯獨董楊光磊。
問他說你留學美國，又在兩岸待過，覺得中國的科技水準如何? 他說一般中國老百姓都會覺得自己科技了不起，侃侃而談支付寶，大數據，AI人工智慧，....
他說那只是用人口紅利所堆疊出來的應用端。基礎的科技沒有建立起來，沒有先進的積體電路，那些技術只是空談而已。以他在台積電和中芯都任職過。他說兩岸差距有20年.

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totenkopf00108/21 00:11看到這種新聞只想到兩個字北七

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iamalam200508/21 00:12中國的AI聽說是真得滿強的，但那是因為他們有大量資

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iamalam200508/21 00:13料可供學習的關係。

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sunrise200308/21 00:15沒有吧發明AI核心的部分依然是老外啊

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