AI时代，我国人工智能发展优劣势分析

    现在社会人工智能对于大家的生活产生了越来越深刻地影响，随着人工智能的不断更新迭代，同时向日益丰富的应用场景渗透，在如此火热的大背景下，许多不同的创新声音在不断的涌现了出来。有的学者甚至认为，人工智能到今天只是表面繁荣，实际的发展已经陷入困境。 那么，中国人工智能发展的利弊是什么？

    

人工智能行业发展优势
    1）政策大力促进
    人工智能自2015年在国内发展以来，就相继出台了相关的扶持政策助力人工智能技术和产业的深度融合和应用。在政府工作报告中，人们一再提到人工智能的重要性，指出人工智能如何才能开创新时代。从2017年的“加快人工智能等技术研发和转化”，到2018年“加强新一代人工智能应用”，到2019年“深化大数据、人工智能等研发应用”一系列关键词的出现，可以看出我国人工智能产业从初步发展步入了快速发展的阶段。
    科技部颁布的《国度新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》指出：“开展人工智能技术应用示范、人工智能政策试验、人工智能社会实验，积极推进人工智能基础设施建设。计划到2023年，布局20个左右的试验区，开发一批切实有效的政策分析工具，形成人工智能与企业经济信息社会主义发展研究深度学习的教学模式，积累可复制可推广的经验，打造具有重大问题引领带动作用的创新高地。”
    2）海量数据资源优势
    按照现在人工智能的发展情况分析，算法和算力已经不存在技术方面的壁垒，数据将成为项目胜败的关键，人工智能技术一旦没有了相关数据就成了无米之炊。中国在数据方面远超于欧洲，汽油是不但体现在手机和电脑生成的数据，也有很多传统的离线商业活动的多样化，更深入的数据，比如共享单车，医疗诊断扫描，汽车事故，银行存款，农田卫星图像等方面的大量数据，我们的政府开放数据也在逐渐增加强度。
    3）应用场景优势
    人工智能在我国的应用广泛，渗透在各行各业的使用中，其中使用率最高的是安防和金融行业，其次则是零售、交通、教育、医疗、制造、健康等行业，人工智能领域内有很多行业化和产品化的机会，也因此出现了一大批的新兴科技企业，在各个应用场景下快速发展中。
    4） 青年人才优势
    在扩大人才培养范围方面，人工智能已被归入“国度关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围，旨在精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。自2018年以来教育部陆续启动了多项促进AI的教育举措，包括建立了50个AI研究中心，世界一流的在线课程以及培养了五百多名教授和五千多名学生，人工智能领域的人才培养提升将为我国抢占世界科技前沿，完成引领型原创成果的重大突破，提供充分的人才支撑。
    我国人工智能产业的薄弱环节
    1）基础理论与技术底层不足
    因为我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，而导致的底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题。使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳，下层技术积累薄弱使人工智能焦点环节受制于人，阻碍人工智能领域重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。
    2）高端器件方面GPU
    现在AI基础软硬件仍由欧美国度大型企业主导，中国人工智能在基础软硬件方面的缺失会致使在技术上和应用上“空心化”的风险，AI 芯片设计的基础半导体器件仍主要由NVIDIA、IBM和 Intel等国外企业生产和垄断。目前，中国微电子/光电子研发的原创性和基础能力都较弱。是以应充沛看重 AI基础软硬件对人工智能进展的作用，尽早摆脱 AI基础软硬件依赖进口的现状，全面支撑各领域的智能需求。
    3）发展氛围显浮躁
    人工智能市场热点，但也有企业和政府对产业发展的理解不透，缺乏思考，通常高估和急于实现的人工智能近期的商业价值。 AI产业发展氛围略显浮躁，近两年来，一些初创企业在同质化竞争格局下面临倒闭风险，人工智能技术产业企业未来发展很有可能面临着周期性波动幅度。
    4）高端人才不充足
    虽然我国基础工作人员储备量巨大，但中高端技术人才缺少，中高端人才只相当于美国20％，兼顾人工智能与中国传统文化产业的跨界人才不充足，限制了产业技术发展能力以及与实体市场经济的深度融合发展，不利于人工智能在各垂直行业的应用进行推广。
    在2030~2040年，人工智能可能会成为一个重要的起点。作为一个新兴的领域，人工智能还有许多没有突破的难题，未来还将会有一系列的挑战，而在人工智能技术落地的过程中，伦理，安全，隐私等问题也更加值得我们去关注。

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