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机器人
人工智能崛起，数学特别棒的中国人将引领世界！
现在，提到人工智能，中国已经成为不可忽视的发展中坚力量。无论是论文与学术影响力、国际赛事上的包揽大奖情况或者人工智能舞台上华人领袖的分量，都可以看出人工智能已经成为中国参与国际竞争的契机与优势。
在全球 2015 年发表的顶尖 AI 学术论文中有超过40%的比例含有中国作者。
在ACL 2017 公布的杰出论文中，共有 22 篇，其中 6 篇第一作者是华人，包括中国大陆作者完成的4篇。(国际计算语言学协会 ACL是世界上影响力最大的国际学术组织之一)
在CVPR 2017上，接收的华人学者论文数量超过了全部论文的 45%（DenseNet获得最佳论文，其第二作者来自清华大学)，同时在 81 名主席名单中，也有多位华人面孔。
在2017 数据挖掘顶会 KDD 接收的 200 多篇论文里，有 20 多篇来自中国大陆的高校和企业，中国团队成为KDD Cup的大赢家。
CVPR 2021主办团队归属华人，从参会人数到大会主席团，华人学者正在席卷计算机视觉顶会 CVPR。其中，中科院谭铁牛院士担任大会主席，上海科技大学的虞晶怡教授担任程序主席。
在ActivityNet 2017比赛中，来自百度深度学习实验室（IDL）的Genome团队获得其中Kinetics行为分类比赛的第一名，香港中文大学获得第二名。（ActivityNet竞赛是目前视频动作分析领域影响力最大的赛事）
在ActivityNet Challenge 2017竞赛中，来自上海交通大学计算机视觉实验室的团队获得了未修剪视频序列时序动作提名和时序动作定位两项任务的冠军。
近两年 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 中成绩优异的团队均为中国团队，其中半数以上都植根于中国本土······
在专利数量方面，从《乌镇指数：全球人工智能发展报告》可以看出，中国在相关方面的专利已经达到15745个，紧跟在美国之后，位列第二。
人工智能之所以能在中国这片沃土快速落地开花，与其自身的优势条件不无关系：
政策优势
在国务院上个月印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确了我国新一代人工智能“三步走”发展战略，提出了 AI 产业规模超过1500 亿元的目标以及于 2030 年将中国建设成为世界主要人工智能创新中心的战略。
与此同时，确定了将在中小学阶段即开始设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。至此，人工智能学科正在从计算机学科中划分开来，与其并列发展，这既契合人工智能的迅猛发展趋势，也是在充分考虑10年-20年后的孩子们的工作和竞争格局后作出的部署与规划。
其实，这只是国家人工智能发展战略的冰山一角，除了“新一代人工智能发展计划”，“中国制造2025”、“互联网+人工智能计划三年指导”等政策，无不是在扶持AI产业，不断推动中国的人工智能技术向前发展。
除了政府的优惠政策和财务激励，投资机构也在投入大量资金以争取人才和资源，使得人工智能初创企业如同雨后春笋伴不断涌现，进一步激发了中国中小企业和互联网巨头的创新。
数学基础
对于机器人，日本曾经投入举国之力搞了几十年，结果成绩并不突出，这个和日本人的数学能力不无关系，而现在中国在夯实的数学基础上，以举国之力做人工智能的时机刚刚好。
人工智能与数学高度相关，可以说人工智能的核心其实不是计算机，而是数学，这也是为什么人工智能职位总是偏向于有着统计学与数学基础的人才，而中国人恰恰在数学方面的功底特别扎实。
BBC曾拍过一部纪录片，在拍摄期间，50名英国学生完全按照中国学校规矩进行作息与学习，以验证中国式教学对英国学生是否有效。其中，仅数学而言，中国的数学老师用15分钟讲完了英国学生要学一周的三角函数公式，学生直呼跟不上，这可以在一定程度上反映中国数学教育的知识密集度。
一直以来，中国对数学等基础学科教育确实非常重视，严谨系统的教学培养了大量的数学人才，所以中国发展人工智能有天然的优势，同时在云服务上也非常领先，对中国而言，发展人工智能是一次时代的机遇。
有这样的一个笑话：一个美国留学生初到中国，去菜市场买菜，买了几斤蔬菜要结账，中国小贩抬头望着天上的云琢磨了一会儿，就告诉留学生应收多少钱，还十分准确，美国留学生对此由衷的感叹：中国人真牛啊，连小贩都会用云计算！
笑话归笑话，中国人的数学功底确实有目共睹。但是，至此也不能说中国人的数学就天下无敌了，良好的数学基础对于解决问题特别有力，同时也应该看到，中国学生在提出问题方面还是有所欠缺，这是一个普遍问题，但也是创新能力的重要体现，亟需培养提高。
数据量级
人工智能的智能并不是天生的，它的任何决定都要依赖于历史经验，需要大量数据喂养才能提升经验值。在这方面，中国人口基数大，拥有人口将近14亿，人一多市场就大，不仅有强劲的市场推动力去做相关研究，拥有更多的专业人才供选择，同时产生的数据量更是不在话下。
我国的数据基本上以国内产生居多，包括金融、娱乐、交通、饮食等方方面面的应用，而且移动化比较彻底，形成的移动数据量较多。受益于人口数量和高活跃度，单单我们局域网的体量就可以和其他所有国家加起来的总和媲美。
产业需求
政策优势、数学基础、数据量级等无疑为中国发展人工智能提供了良好的基础，但更大的驱动力在于产业需求。在快速发展过程中，中国的经济结构同样存在低效率的地方，同时劳动力成本快速增长，传统企业需要新技术来推动产业变革，顺应人工智能浪潮，形成一种新的竞争优势。
中国已经连续五年成为全球第一大机器人应用市场。在青岛自动化码头，机器人来回穿梭，干起活来行云流水；在北京亦庄机器人展览上，工业机器人、服务机器人、机器人宇航员等数千种机器人展品铺面而来······机器人逐渐应用于各行各业，它们在促进产业更新升级的同时，也进一步推动了中国人工智能市场的发展。
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应用场景
在人工智能的发展中，大规模的计算平台需要相应的应用场景与之相匹配，中国拥有搜索、电商、社交、互联网金融等丰富的应用场景，在这样的工作环境中，年轻人能在实验能力、算法理解等方面得到持续的锻炼和提高，这不是任何一个小实验室都能实现的。
2017年，在麻省理工学院科技评论的50个最聪明的公司名单中，以智能语音和自然语言处理闻名的科大讯飞排名全球第六，专门从事计算机视觉技术的旷视科技排名第11位，它的面部识别产品Face++，迄今为止已经识别并分辨出了1亿张面孔。站在世界舞台上的它们能提供的丰富应用场景是不言而喻的。
可以看出，不仅阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头在投资或尝试人工智能技术，同时科大讯飞、旷视科技、商汤科技、滴滴出行、小米、云创大数据等各个领域的企业都在发力，探索 AI 的应用，意与硅谷巨头们同场竞技。
以云创大数据为例，其自主研发了可用于图像识别、语音识别和语言翻译等领域，最大可提供每秒176万亿次单精度计算能力的深度学习一体机。在此基础上，通过病理切片的训练，云创大数据应用深度学习预测前列腺癌已经达到高准确率（在二分类下），目前正在从二分类向多分类发展，由有无患癌确定到癌症恶性等级以及严重程度划分细化。
通过哈佛医学院和MIT应用深度学习算法对乳腺癌的研究可知，在对肿瘤的判定评分中，一名病理学家的准确率为73.3%，而AI的得分可高达96.6%，而如果能将AI预判作为前期的医疗辅助手段，为医生后期诊断提供重要参照，准确预测率可以指望达到99.5%，这也正是云创大数据人工智能发展的预期与目标。
（癌细胞检测流程，图片来源：Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer）
除了在医学上的应用，在腾讯应用宝中，也可找到云创大数据开发的即时翻译APP——同声译，多达26种语言的语音与文字同步互译备受欢迎，在应用宝中的评分达到了5分（满分=5分）；在安防方面，云创大数据的模糊人脸识别技术帮助辨认分辨率不高的人脸，方便寻找失踪人口或犯罪嫌疑人，在某公安得到了具体应用；在环保方面，也能从环境云-环境大数据开放平台上清晰地看出雾霾动态，通过不断的数据喂给与训练，云创以深度神经网络学习强化和升级其预测能力，提高了雾霾预报的准确度。
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正如互联网的发展由第一代ARPANET、第二代WWW到第三代云计算直至未来云格（Grid+Cloud）的发展，云计算与网格技术将融为一体，成为云计算的明天，而在人工智能领域，潮流引领者也将逐渐从美国向中国倾斜，凭借高度的决策与执行效率，中国成为全球 AI 领导者已经是大势所趋。
如果您对上面观点尚有怀疑，今天是2017年9月1日，不妨等到2022年回头再来验证，一定会发现很多趋势早已奠定。
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最后更新：2017-10-08 00:13:54