新加坡南洋理工大學計算機科學與工程學院計算機科學教授林國恩指出，中國有巨大人口基數和應用市場，中國的資訊與通信企業更容易通過提供服務，收集海量數據，來滿足發展AI和機器學習的需求。
中國安徽一名女子曾接到一通詐騙電話，對方自稱掌握了她的個人信息和法院傳票，要求她轉錢到指定賬號以擺平事情。這個看似尋常的騙局因爲有了人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），結局出人意料。
就在騙子通過電話一步步誘導女子轉賬之際，警方及時掐斷電話通信，而成功揭穿這場騙局的是一項聲紋識別技術。
2012年，中國AI行業領軍企業科大訊飛和安徽省公安廳、公安部物證鑒定中心合作成立實驗室，研發通過語音識別，比對警方重點監控人員的聲紋數據，協助警方破案。防範電話詐騙的攔截平台，就是實驗室推出的一項應用。系統通過聲音辨認出電話中聲音的“主人”，成功識別騙子的身份。
以語音識別、機器視覺爲代表的AI這幾年在中國快速推廣，呈現出遍地開花的繁榮景象。中國也成爲全球AI領跑地位的有力爭奪者，向傳統AI強國美國發出挑戰。
有分析認爲，中國具備發展AI的重要先天條件。新加坡南洋理工大學計算機科學與工程學院計算機科學教授林國恩向《聯合早報》指出，中國有巨大的人口基數和應用市場，中國的資訊與通信企業更容易通過提供服務，收集海量數據，滿足發展AI和機器學習的需求。
此外，中國相對薄弱的隱私保護意識也讓搜集數據的工作變得更容易。加拿大工程院院士、西安大略大學計算機科學系教授兼蘇州大學人工智能研究院院長淩曉峰受訪時說：“在中國下載很多App時就會遇到‘霸王條款’，要求用戶同意收集各種數據。用戶隱私的保護也是靠公司自律，這與美國和加拿大有很大的區別。相對而言，企業就能拿到海量數據，幫助AI發展。”
不過在業界看來，中國社會的發展現況也讓基于AI的科技更有應用空間。
科大訊飛輪值總裁陳濤向《聯合早報》指出，中國未來要在微觀上解決不平衡、不充分發展導致的城市優質資源短缺問題，也要在宏觀上解決城市規劃的局限性、滯後性和模糊性，這就更需要把優質資源進行快速複制，因此在AI技術應用方面，中國具有巨大潛力。
依圖科技人工智能科學家吳雙也認同，用“數據多”歸納中國發展AI的優勢過于簡單。他以醫療領域爲例指出，中國比很多國家面臨更嚴峻的醫療資源緊缺，采納科技的迫切性更大，“因此中國的優勢不只是大數據，而是對AI有非常大的需求”。
機器視覺大面積應用于安防領域
上世紀50年代誕生的AI屬于計算機科學的一個分支，它通過計算機程序實現人類智能，讓機器在海量數據的協助下，掌握像人一樣的感知、學習、推理等能力。
在各個領域中，安防是中國AI應用的重要戰場，除了通過聲紋比對識別犯罪分子，機器視覺更在中國開啓安防的新視界。
2012年成立的依圖科技是中國AI領域的“獨角獸”，這家以機器視覺爲主要業務的企業，最初主打的就是安防領域的應用。
去年8月青島啤酒節期間，依圖與青島開發區警方合作在活動現場布置人臉識別系統，利用高清晰攝像頭捕捉采集人臉圖像，鎖定進入場地的可疑人員。
在啤酒節期間，此系統識別預警重點人員190多人。警方在盤查核實後，抓獲網上逃犯25名，比對涉毒前科人員71名，抓獲吸毒人員19名。系統也預警37名有扒竊前科的人員，當場抓獲作案扒手五人，並驅趕32名有扒竊前科者。
吳雙介紹，AI在安防領域的運用非常普遍，在大型演唱會、音樂節、展覽會等，人臉識別系統都能把“黑名單”上的人篩選出來，警方可通過這個辦法對付慣犯，識別票販子、扒手等。
AI在改善社會安全上能力顯著，但它也因隱私保護和政府監控等問題受到诟病。美國智庫“新美國安全中心”資深研究員保羅·沙雷（Paul Scharre）本周二（22日）在華盛頓舉行的一場有關AI對全球人權影響的聽證會上就指出，自動人臉識別系統與安全攝像頭相結合，讓英國作家喬治·奧威爾在《1984》中描繪的情形變得可行。
AI將給社會帶來巨大紅利
與悄無聲息“盯上”你的安防領域AI相比，讓普通人直接感受到AI存在的是日常生活中刷臉支付、智能機器人、智能翻譯機等應用。受訪業者和學者相信，AI未來能給中國社會帶來巨大紅利，特別是在改善工作效率、提供生活便捷度方面發揮積極作用。
陳濤指出，在教學、醫學、司法、城市發展等領域，AI都可以成爲人類很好的助手。他說，AI優先改變人類生活的是“減少白領所做的一些機械性和重複性工作”，甚至能做到比人員犯更少錯誤。
“它其實就是一種生産力，把原先稀缺的知識分子、智力成果，或是原先知識經濟中受限的人力資源問題，通過人機搭配的方式來解決，在一些需要複雜計算的領域，甚至取得超越人類的效果。”
他舉例說，傳統上銀行在發放貸款時要反複評估貸款方的資料，但這類工作在AI時代可由機器代勞，機器甚至有更強的數據穿透力，看出貸款方不想暴露的信息。
AI在醫學領域運用，也是提升生産力的一個例子。依圖兩年前開始同浙江省人民醫院合作，通過圖像識別技術輔助放射科醫生閱讀肺部CT影像，把醫生重複性的工作交給AI。
吳雙介紹，機器承擔大量初步篩選工作，大大減輕放射科醫生的工作負擔，醫生也能把更多精力集中在真正有問題的病患身上。
AI對行業的顛覆也引發機器取代工作的擔憂，從現有的趨勢判斷，傳統上被視爲需要高智力的工作，例如司法、金融、醫療等工作也會受到沖擊。
不過吳雙認爲：“AI不是魔法，不會一下子讓整個行業天翻地覆……發展過程中當然有一些工作會受影響，但這是社會進步的常態。”