在北京北部海淀區的一座熠熠生輝的高層建築中，兩名 20 多歲的硬體愛好者正在測試新的計算機晶片，這些晶片可能有朝一日會讓智慧型手機、機器人和自動駕駛汽車真正地智能化。旁邊站著 34 歲的計算機科學家陳雲霽，他同時也是寒武紀創始人之一。他解釋說，傳統的處理器在處理人工智慧所需的大量數據時，速度緩慢，性能低效，因為它們都是在幾十年前設計的。
「即使你的算法非常好也不奏效。」傳統晶片的效能在今天非常有限，它不能很好地運行在手機、汽車和其它裝置上。「所以我們的目標就是改變這一切。」
圖丨中國的一些公司現在使用人工智慧臉部識別程序來進行身份確認
「AI 現在站在中國所有產業的頂端」
2012 年 Google Brain發布的能夠識別貓的程序需要運行 1.6 萬個微處理器，當時這被譽為是深度學習領域內的一項壯舉。但一年後，陳雲霽和他的兄弟——寒武紀科技公司的 CEO 陳天石，一起設計了一種全新的晶片架構，它可以讓可攜式消費設備也能夠運行人臉識別、道路導航、翻譯語言等人工智慧程序，這將會是另一個壯舉。
未來的科技中心似乎就是人工智慧。世界各地的科技公司和計算機科學部門現在都在研發 AI 晶片。而陳氏兄弟已經是這波 AI 大潮中的開拓者了，他們研發的 Cambricon-1A 晶片在去年秋天的華為手機發布會上首次亮相，而該款華為手機也被譽為世界上第一部「真正的 AI 手機」。「陳氏兄弟在專業晶片架構領域開創了一個新時代」，香港科技大學計算機科學家楊強評論道。
現在開發者們希望像 Cambricon-1A 這樣的 AI 晶片能讓手機具備自我學習的能力
「中國在尖端硬體設計方面落後於美國，」華盛頓分析師 PaulTriolo 表示。「但中國想在這場 AI 晶片競賽中獲勝。」中國已經在從 AI 晶片到 AI 算法的整個 AI 領域做出了大量投資。其實，陳氏兄弟在中國科學院計算技術研究所工作時就已經開發出了他們的晶片，而在 2016 年他們出來成立寒武紀科技後，該機構也為他們提供了種子資金。（該公司現在估值 10 億美元）
去年夏天，中國國務院發布了一份雄心勃勃的政策藍圖，呼籲中國到 2030 年成為「世界上最主要的人工智慧創新中心」，屆時，中國的人工智慧產業將達到 1500 億美元的規模。「從量子計算到晶片設計，中國正在對信息技術的各個方面進行大量投資，」圖靈獎獲得者 Raj Reddy 評論道。「AI 現在站在中國所有產業的頂端。」
近幾個月來，中國政府和中國企業相繼推出了人工智慧計劃。據新華社上月報道，中國將在北京西郊建設一個價值 21 億美元的人工智慧科技園區。雖然中國政府對人工智慧產業的大筆投資是否能帶來回報目前也還不確定，但是可以肯定的是，美國政府對人工智慧產業的投資數額確實是比不上中國。根據美國情報機構 In-Q-Tel 的數據，美國政府在 2016 年的非保密人工智慧項目上的總開支才約為 12 億美元。」美國曾是科研領域的霸主，」但 Reddy 擔心美國會在這場競賽中敗下陣來。
中美之間在 AI 領域的差距越來越小
雖然在人工智慧私人投資方面、人工智慧科學家數量方面以及科學家的經驗方面，美國都領先於中國，但是中國企業卻有一個不可忽視的大優勢——驅動人工智慧發展的海量數據（無論是公開的數據還是保密的數據）。
中國在人工智慧方面的優勢不僅僅是政府的支持。因為中國的網際網路商業規模龐大、社交網絡發達、再加上中國民眾對數據隱私保護的不重視，所以這個國家擁有著大量的數據，而這些數據恰恰是深度學習的命脈。
陳雲霽解釋道，AI 是一個新興領域，而中國抓住了這一機遇。中國政府鼓勵學術機構在 AI 領域倡導一種快速的學術科研模式，以加快培養這方面的人才，縮小實力差距。「對於傳統的科學領域，如果中國科學家要想與美國或歐洲競爭，那麼他們還有很長的路要走。但對於計算機科學來說，這是一件相對新鮮的事情。年輕人可以競爭。中國可以競爭。」
上周，在波士頓環球報的一篇社論中，麻薩諸塞州 Broad 研究所所長 Eric Lander 警告說，美國在人工智慧領域的優勢只比中國領先了 6 個月。他寫道:「中國在啟動人工智慧革命中沒有發揮任何作用，但卻在這一領域取得了驚人的進展。」
全球人工智慧的激烈競爭也會給學術科研帶來不利之處。大量的公司挖走了科研院校的頂尖人才，大學裡的計算機科學系的人才寥寥無幾。」AI 大潮迅猛，現在在美國和中國，一個科研人員跑去企業中竟然可以拿到 50 萬到 100 萬美元的年薪，我以前從未遇過。」加拿大約克大學的計算機科學家 Michael Brown 表示。
此外，人工智慧大潮的湧起也加劇了全球政治暗潮的涌動。在華盛頓供職的安全研究人員 Elsa Kania 在最近的一份報告中表示：「在中國的人工智慧領域，民用和軍用研究的界線正變得越來越模糊。」
圖丨中國政府已經開始使用人臉掃描系統來對行人和違反交通規則的人進行監控
正如石油推動工業時代一樣，數據也在推動人工智慧時代的發展。計算機科學家、投資人李開復表示，實踐證明，現在人工智慧的發展更需要的是大量的數據，而不是更好的理論算法。
而對中國來說，正如外媒經濟學家周刊近日所比喻：「中國的數據正如沙烏地阿拉伯的石油。」
中國民眾在百度上面進行搜索查詢時會產生數據，在用微信錢包進行結帳時會產生數據，在淘寶上購物時會產生數據，在用滴滴打車出行時會產生數據…… 產生出來的如此之多的數據，甚至是過剩的數據，都能將企業的人工智慧算法的準確性大大提高。
雖然在美國也有類似的現象，但根據中國網際網路信息中心的數據，中國現在有 7.51 億之多的網民，且其中 95% 以上的人使用的是移動設備。據中國上海的諮詢公司 iResearch 估計，2016 年，中國移動支付交易總額達到 5.5 萬億美元，多出了美國 50 多倍。
而這些海量的數據，都被運營著中國主要搜尋引擎的百度所收集利用。不僅如此，在百度位於北京北部的停車場裡，戴著雷射雷達傳感器的汽車也正在收集大量地圖數據，以滿足百度自動駕駛實驗室的需求。在中國的 BAT 三巨頭中，百度是最早將資源投入到 AI 研究中的。目前，該公司僱傭了 2000 多名人工智慧研究人員，其中包括了加州、西雅圖和華盛頓的員工。
幾年前，百度在其 APP 中添加了一項人工智慧圖像搜索功能，讓用戶可以在搜尋引擎中找到一件商品的照片，然後查看其價格和存儲信息。早期的圖像識別程序大多只能識別輪廓分明的物體，但很多物體的輪廓基本上都是一樣的，比如說餐盤裡的食物。
領導百度「細粒度圖像識別」（Fine-Grained Image Recognition）工作的數據科學家周峰表示，現在他們所要做的就是更精確地識別物體的內部模式，或者說「紋理」。現在，百度的人工智慧圖像搜索程序可以區分出麻婆豆腐和炸豆腐這兩種外形輪廓幾乎是一樣的食物來了。而美國的一款人工智慧程序能區分出燕麥和大米。
數據洪流正在改變 AI 學術界的作風。「以前在學術研究領域內沒有這麼多的數據來使用，」楊強表示。「所以大約在 5 年前，我們決定和大公司合作。因為他們不僅有著海量的數據，還有著豐富的應用場景。」現在香港科技大學的教授和博士生正與中國社交媒體巨頭騰訊合作開發一個人工智慧項目。他們利用微信中的海量數據開發「智能」聊天功能，並將其應用於客戶服務甚至是佛教精神諮詢中。
但 AI 學術界和產業界的合作並不牢固，因為有些學術泰斗正試圖擺脫對產業界的依賴，以保持清一色的學術研究環境。「現在大學生們都認為 AI 研究是一項很酷炫的工作，且有可能會讓你發大財，」陳雲霽表示。
圖丨中國現在有一些餐廳推出了刷臉支付
同樣的技術，不同的態度
如今在中國，人臉識別已經被普遍地用於購物和一些公共服務中。例如，中國越來越多的肯德基餐廳都推出了刷臉支付服務。百度也將它的人臉識別技術應用在一些機場的身份確認流程中。而最近的人工智慧技術的發展使人們不僅可以在近距離的照片中識別出個體，甚至還可以在視頻中識別出個體。
中國對這種技術進步的態度與美國的反應形成了鮮明對比。去年 5 月，美國海關和邊境保護局打算利用人臉識別來確認遊客的身份，但這卻引起了民眾的爭議。華盛頓特區的美國公民自由聯盟的 Jay Stanley 警告說：「通過人臉識別技術，政府可以在你不知情的情況下就對大街上的行人進行監控。」
圖 | 這個裝廁紙的機器也配置了人臉識別技術，以防止廁紙的浪費
但中國的 AI 研究人員還仍在人工智慧領域急速前行。2016 年 10 月，白宮的一份報告發現，中國研究人員在所有期刊上發表的深度學習論文，比其他任何國家的研究人員都要多。不過根據最近的麥肯錫全球研究所的分析，在調整出版影響因素後，美國仍然產生了最多的 AI 論文，緊隨其後的是英國，接下來才是中國。
在 2012 年之前，中國向主要的人工智慧會議提交的論文「還非常少」。但近期 AI 領域的學術會議卻接受到了非常多的來自中國的論文，其數量和美國相當。「在很長一段時間裡，人們普遍感覺中國在技術上總是二流的。但現在發生了很大的變化。」
中國政府還希望繼續保持科研人員在 AI 領域的士氣。在 2017 年年底，中國科技部發布了一份為期 3 年的人工智慧發展計劃，並將幾家大公司列為「領軍者」。比如，百度專攻於自動駕駛，騰訊專攻於醫療影像方面的計算機視覺技術。此外，中國還計劃在大學裡繼續增設機器學習和人工智慧專業。
同時，中國的產業界也繼續在 AI 領域投下豪賭。去年 10 月，阿里巴巴宣布計劃在 3 年內投資 150 億美元，在四個國家建立 7 個實驗室，這些實驗室將專注於量子計算和人工智慧的研發。
十年前，中國最好的人工智慧研究人員可能已經在矽谷找到了一份工作。但現在，越來越多的中國研究人員開始留在國內，提升自己國家的人工智慧產業。正如中國自動駕駛初創公司 Momenta 的創始人夏炎表示：「我們希望看到一個新時代。」