大家好，今天小编来为大家解答华人人工智能专家这个问题，华裔人工智能专家很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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杨立昆教授是华人吗
是华人。因为杨立昆教授出生于中国，是中国籍科学家，被认为是现代植物学之父，是中国著名的植物学家和遗传学家，因此可以确认他是华人。值得一提的是，杨立昆教授不仅在国内享有盛誉，在国际上也受到广泛的尊重和赞誉，成为了对中外学者都有很大影响的杰出科学家。
台湾的人工智能发展得如何？
台湾地区曾经是PC时代全球IT发展最快的地区之一，但进入移动互联网时代后却渐渐脚步沉重，在即将到来的人工智能时代更是有迷失方向的可能。
根据台湾中研院以美国专利暨商标局（USPTO)公告的美国核准专利作为专利检索来源，并参考“台湾中研院资策会专利地图分析辅助平台”进行的专利检索、分析、数据下载与整理。针对专利检索结果进行分析与调整，最后筛选出22，976件人工智能授权专利进行分析，台湾地区权利人占到其中230件。台湾地区在AI专利布局上的全球占比仅1%，而专利分布过于集中在自然语言处理上，从产业链来看专利集中在技术层，在应用层和基础层上的布局很少，特别是基础层几乎是空白，而应用层则集中在“智能制造”类别上，而在金融、医疗、安防等热门应用领域却几无建树。
来自台湾著名自由撰稿人雁默对265家台湾企业进行的问卷调查，受访企业中有三分之一受访根本没有接入云端，另外三分之一计划接入云端却没有明确的时间规划。大多数企业还停留在端侧ERP和CRM系统，仅有17％的企业应用上了数据分析，而应用了机器学习的仅有5％。在这样的现状下，我们可以判断现阶段台湾的AI发展和应用在需求端动力是不足的。台湾地区企业云端导入计划调查台湾地区企业IT系统应用调查通过企业应用需求分析则可以了解到该地区AI发展活力不足的症结所在，总结起来分析有以下几方面原因：
首要是基础层数据资源和云计算、云储存技术的匮乏，人工智能核心技术之发展，使用数据的质与量均为关键，台湾于商业应用与网络服务方面少有规模厂商，这直接导致了台湾地区缺乏数据算力、数据存储资源，硬件资源的缺乏更进一步导致了数据本身的缺乏，在缺乏足以支持的大数据下，无法训练出准确的人工智能模型。
其次是企业应用匮乏。在整个移动时代，台湾深度参与全球化分工，将自己定位在了硬件代工的位置，从而使台湾在移动软件方面相对弱势。人工智能技术应用数据角色攸关成败，电信、金融业者手握大量数据，却对于人工智能技术的导入，难见积极态度；于人工智能技术应用建置，亦欠缺关键桥接能力。此外台湾厂商习惯追求短期成效，岛内厂商多存有短打、速效的心态，偏偏人工智能核心技术发展需要时间，如此将难以在产业扎根。
其三是应用专利布局落后，衡诸美国人工智能技术应用专利布局，领先者皆为美日厂商，随人工智能产业蓬勃发展，专利布局的落后也会掣肘台湾地区人工智能产业的发展。
其四是政府亦无前瞻性规划。具有足够数据量的业者诸如电信、金融业者，对于人工智能技术的导入，少见积极态度；于人工智能技术应用建置，亦欠缺关键的桥接能力。Google台湾地区董事总经理简立峰博士曾经在演讲时表示过，由于台湾早期硬件产业的成功，已经形成了硬件思维的固化模式，工程师们习惯了被自上而下地被领导，缺乏开源精神，也就很难适应软件创新。相似的情况也出现在日本，在日本街头会看到大量平成初期建设的自动化装置：贩卖机、用灯光显示座位空余的餐馆平面图。当一个国家或某座城市在某种科技水平下得到满足，并且未来人口水平没有打破这一平衡时，科技发展的动力也会有所丧失。人们满足于自动贩卖机，可能就不需要无人便利店；人们满足于街边的大头贴机，可能就不需要美颜算法。台湾地区AI领域产学存在明显的落差。过去几十年台湾地区在计算机科学上的沉淀，于核心技术算法、统计与数学模型等方面积累了诸多学术成果，美国不少华裔人工智能专家都来自于台湾地区，但这些人才和成果多存于学研单位，台湾软件产业多以系统整合为主，难以有效承接与释放相关能量。或者说台湾学研单位空有一身擒龙之术，却无用武之地。针对台湾地区在人工智能产业上存在的问题，台湾学研界和台湾当局也各自提出了应对策略。台湾地区资源有限，台湾AI行业从业者也意识到应从自身产业优势与应用需求切入，审时度势、集中资源，避免战线拉的太长造成与先进国家地区的距离继续拉大。
如何看待华人物理科学家张首晟所说：摩尔定律不灭，人工智能就能大发展？
最近半个世纪以来，最大的技术进步出现在计算机科学与通讯这个领域，最早人们是用带孔的卡片来存储信息，用真空管组成的电路来处理信息。后来进化到用磁性材料来存储信息，用晶体管，集成电路，乃至大型集成电路来处理信息。
在这波信息技术革命的浪潮中，有一个显著的特征，就是每过大概十八个月，计算机处理信息的能力就会提高一倍，这就是所谓摩尔定律。
诺伊斯（左）和摩尔（右）是因特尔公司的创始人，同时他们都是固态物理学家。摩尔定律是个经验定律，类似的定律在历史上其实也不是第一次出现。据说在煤钢、电气革命的年代，人们逐渐开始使用机器来替代人力及畜力，在这个过程中据说也有类似的规律，即每过大约十八个月，机器的马力提高一倍。
在这样一个高昂的技术发展时期，用科学的语言说就是存在一个幂律的增长。每过大约十八个月，技术指标就要颠覆一次，如果你不立刻采用与之相关的新技术的话，你就要落后，就要被颠覆掉。
我们发现，在煤钢、电气革命的十九世纪末，二十世纪初正是上演了这样一幕话剧，以军舰为例，铁甲战舰是以机器驱动的，每十八个月刷新一次机器的马力，意味着十八个月之后的军舰就能跑的比你更快，或者在和你跑的差不多速度的前提下，大幅度增加火炮口径，加大吨位，增加铁甲厚度。
图为吉野号，航速非常快，装备多门速射炮，但吉野号其实也很快过时了。这意味着各种风格的铁甲舰会突然大量出现，快速演化，相应地海军战术，及海军思想也会快速刷新。所以我们在100多年前，看到了北洋海军每几年就会被推销一次最新理念的战舰，隔个几年不采购，旧舰以及基于旧舰的老战法就会过时。
这个过程从美国南北战争一直迭代发展到一战时期的日德兰大海战，海军主力舰的形态才稳定下来，一战后，各国制造的战列舰和战列巡洋舰已经开始趋同，并发展到技术所能支持的极值。
回到信息技术，其实摩尔定律并不仅存在于半导体/集成电路的年代，有人甚至把这种趋势追溯到真空管的年代。换句话说只要是利用电子作为信息运算的介质，就一直存在摩尔定律。
所谓真空管就是“电灯泡”，热电子在电灯泡里输运，图为早期的真空管计算机ENIAC正在换灯泡。为什么会存在摩尔定律？除了科学上的原因外，商业上的原因也很重要。科学上的原因主要指的是物理定律对使用电子作为信息加工和存储的介质，其尺寸的下限其实是很小的，我们从真空管的尺寸（厘米）出发，一直缩小的10纳米的尺寸，有巨大的可以拓展的空间。
甚至我们说从10纳米到1埃，也依然有很大的拓展空间，当然在这个过程中我们需要发现新的材料，发展新的技术方案，但作为物理学的理论，我们描述并操控10nm到1埃尺寸物理系统性质的能力还是有的。
当然这个过程中，需要投入的人力和物力的成本会越来越高。那么为什么有人愿意出这个钱呢？这是因为今天以信息技术为基础的公司是最值钱的公司，他们有一套最成熟，最高效的从全社会吸金的系统。
移动互联网的兴起也就十年吧。如果大家回忆一下的话，我们会发现最近二十年来，前十年我们大概每过1到2年就需要换一个电脑，后十年则是我们每过一、两年换一部手机。
电脑和手机都是信息处理和传输的工具，如果我们不换的话，我们就没法运行最新的软件，没法保持工作的生产效率，甚至没法社交维持正常的生活。
这个颠覆性，和我刚刚讨论的铁甲舰的进化是一样的，正是因为信息处理的能力每18个月就翻翻，今天的IT巨头就会按这个节奏组织它们的产品更新，每一到两年就逼你换一次电脑或手机，否则你就有被颠覆掉，或与时代脱节的风险。
一、到两年是个合适的时间间隔，我们一般都是以一年为单位考虑预算的，个人消费及公司产品升级都是如此，土豪一点每年升级一次，节省一点每两年升级一次。并且一到两年也是合适的产品研发及市场营销周期。
为了维持IT巨头的超额利润，摩尔定律必须被维持。区别是以前可以像挤牙膏一样来维持，现在技术储备少了，我们就需要投入越来越多的钱来尽量维持摩尔定律。
据说现在摩尔定律的趋势已经很难维持了，正是因为此，大家才重新重视算法，所谓硬件不行，软件补，大数据，机器学习以及人工智能的流行可能和这个都有关系。
从左至右：边电流器件，拓扑量子计算和斯格明子存储。同时一些，看起来更创新的方案，比如类脑计算，量子计算，自旋电子学，石墨烯电子学等都在紧锣密鼓地被研发中。工程技术的进步一定是被目标驱动的，一定是被投入驱动的。
从这个角度，我们虽然无法预料具体是哪一种技术方案（或技术组合）能延续摩尔定律，但摩尔定律必须被延续。否则世界将进入一个停滞期，那样也许将是一个更不美好的世界。
华人在硅谷有多厉害
1华人在硅谷非常厉害。2这是因为在过去几十年中，大批来自中国、台湾、香港等地区的华人移民涌入硅谷，他们带来了丰富的文化背景和高水平的科技人才。此外，也有很多华人创业家在硅谷成功地创建了自己的公司，其中不乏优秀的IT企业家。3华人在硅谷的成功不仅限于科技领域，还扩展到了金融、媒体、餐饮等行业。我们可以看到，在硅谷的各个领域都有华人投身其中，为当地和全球经济做出了杰出的贡献。
好了，关于华人人工智能专家和华裔人工智能专家的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
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