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中美欧人工智能的现状差距对比。
发布日期:2022-01-05 阅读次数:561

一、人工智能背景及比较方法。

人工智能是促进经济、安全和社会发展的基础技术。在人工智能研发和应用领域处于领先地位的国家将掌握该技术的未来,大大提高其竞争力,而落后的国家可能会在关键行业失去竞争优势。因此,世界主要国家目前正在努力促进人工智能的发展,其中30多个国家也制定了自己的人工智能发展战略。许多国家在人工智能的发展方面取得了显著的进步。例如,印度人工智能人才数量迅速增加,以色列人工智能领域人均私人投资达到较高水平,澳大利亚深度学习领域发表的论文数量大幅增加。鉴于美国、中国和欧盟人工智能的整体实力高于其他国家,该报告基于投资、人才、研究、硬件、应用和数据六类31个指标,详细比较了这三个国家/地区人工智能的发展现状。该报告将31个指标视为总分100分的评分系统,确定每个指标的权重评分(1~5分),然后按比例计算美国和欧洲的具体得分。考虑到劳动力的影响,报告对每个指标的绝对劳动力规模和调整。

中美欧人工智能的现状差距对比


二、人工智能中欧对比

经评估,在100分的总分中,美国得分为44.6分(劳动力规模调整后为58.0分),在人工智能投资、人才、研究和硬件方面处于总体领先地位;中国得分为32.0分(劳动力规模调整后为17.8分),在应用和数据方面处于领先地位;欧盟得分为23.3分(劳动力规模调整后为24.2分),仅在个别人才指标方面表现良好,在大类指标方面没有突出的领先优势。此外,在美国和中国,欧洲人工智能的发展有一个重要趋势:中国缩小了与美国的差距或扩大了其领先优势。欧盟只在略高于1/4的指标中取得进展,这意味着美国在近3/4的指标中保持或扩大了其对欧盟的优势。

美国继续保持人工智能发展的总体领先地位。尽管中国在相关指标方面也取得了进展,但美国的总体领先优势仍略有提高。在投资指标方面,美国在风险投资、私募股权融资等重量较大的指标方面表现出色。例如,美国拥有中国和欧洲不同的人工智能初创企业数量。这些初创企业在2019年筹集的风险资金和私募股权基金比中国多80亿美元。在人才指标方面,截至2018年的数据显示,美国顶尖人工智能研究人员和顶尖人工智能研究人员在教育行业的比例明显高于中国和欧洲。在研究指标方面,2019年美国软件和计算机服务公司的研发支出是中国和欧洲的三倍;美国人工智能研究的平均质量仍然高于中国和欧洲。在硬件指标方面,世界15家半导体销售公司中有一半以上在美国;美国人工智能芯片设计公司的数量仍远远领先于中国和欧洲。

与美国相比,欧盟人工智能的发展普遍落后,但个别指标略有进步。在研究指标方面,欧盟软件和计算机服务公司的研发支出与美国仍存在巨大差距;2018年,欧盟人工智能论文质量有所提高,而美国则有所下降。在投资指标方面,欧盟人工智能公司获得的投资继续明显落后于美国。在融资交易数量、人工智能公司收购数量、筹集资金超过100万美元的人工智能公司数量上,与美国的差距进一步拉大。然而,从2016年到2019年,欧盟人工智能企业筹集的风险资金和私募融资比美国筹集的融资从13%提高到22%。此外,由于欧盟的许多指标数据严重依赖于英国的发展,英国退出欧盟将削弱欧盟在绝对水平和人均水平上的人工智能实力。

中美欧人工智能的现状差距对比

三、美欧应有效促进世界人工智能发展。

美国应该实施更积极的人工智能发展战略。

一是加强人工智能人才建设。

向国家科学基金会拨款,加强对人工智能研究的资助和奖励,主要补贴承诺在学术界坚持一定时期的大学教授;为人工智能专业学生提供更多奖学金,扩大国内人工智能人才队伍;通过提高H-1B签证(专业外国公民在美国临时工作签证)的上限,吸引世界顶尖人工智能人才在美国工作。

二是促进研发。提高R&D税收抵免率,缩小与世界其他国家的差距。例如,中国的R&D税收补贴是美国的2.7倍。

第三,加快人工智能的部署。加强人工智能的使用;确保联邦数据隐私立法不限制数据采集和人工智能应用。第四,促进联盟合作。G7集团于2020年6月创建了全球人工智能伙伴关系(GPAI),致力于促进成员国之间的人工智能前沿技术研究与应用合作。作为成员国之一,美国应确保该加强成员国之间的联合,更好地与中国竞争,而不是走上欧盟对人工智能发展的道路。GPAI系统的发展也应该通过多的挑战。

欧盟应改变监管体系,促进人工智能创新。

一是放松对人工智能发展的监管限制。欧盟及其成员国面临的最大挑战是,欧洲人普遍害怕限制而不是欢迎和促进人工智能技术的发展。因此,欧盟仍在实施限制数据收集和使用的《通用数据保护条例》;2020年11月刚刚颁布的《数据治理法》不仅提出了允许个人捐赠数据、成立欧洲数据创新委员会、鼓励公共部门数据再利用等措施,有利于人工智能的发展,还提出了限制商业敏感数据传输等措施,在一定程度上抑制了全球合作。

二是提高R&D税收激励,改善欧盟软件和计算机服务公司R&D支出低的现状。

三是进一步发展公立研究所,帮助企业引进新的或显著改进的服务。

第四,通过公私合作增加高性能计算中心的数量,可以参考美国马萨诸塞州政府和大学创建马萨诸塞州格林高性能计算中心的成功经验。

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标签:人工智能,AI研发,AI应用,人工智能发展


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