一、为什么说未来的人工智能属于中国
从PC时代到移动互联网，再到产业互联网时代，凭借强大计算能力和人口基数，我们在互联网领域已位居世界前列。
在人工智能领域，美国的确还处于领先地位。尤其在人工智能的研究领域，全球前1000名顶尖研究人员，中国仅占10%，而美国占60%，美国顶尖的研究人员即有学术界的，也有产业界的。而中国的顶尖研究人员基本都属产业界。在学术界，这点上想要赶超美国，我们还有很长的一段路需要走。
但是随着中国在互联网领域不断取得的巨大成功，我们已经具备和美国在人工智能领域直接竞争的实力。
深度学习（属于人工智能领域的一个子领域）是迄今为止由美国主导发现时代中最重要的发明。自从深度学习的突破之后，现在已经进入了人工智能实践的时代。
在这个时代，重要的是什么？最重要的就是执行、产品质量、速度和数据。而这些恰恰是我们的优势。
激烈的竞争促使国内的企业家们以闪电般的速度改进产品，开发坚不可摧的商业模式。产品质量早已不可同日而语，就像如今的微信、微博，已经演变成比Facebook和Twitter更好的产品。
如果说在美国，硅谷的竞争就像过去的战争，双方轮流开火。
那么在中国，竞争就像竞技场里的角斗士，是没有任何限制的死斗。
迅速应变新产品和新模式能力，过去3年里，移动支付成为主流的交易工具，已取代了现金和信用卡。2017年的移动支付的总额为18.8万亿美元，2017年的GDP才12.9亿美元。
人们已经习惯了移动支付，即使你出门一分现金不带，一部手机就可以周游全国。
移动互联网支付建立在世界上最好的基础设施之上，比如：几乎是0的手续费、小额支付和P2P（点对点）。
超过7亿的用户可以互相支付，无论是在线支付、线下支付、贷款或红包的方式；还是给孩子、偏远山村的村民，甚至现在路边的乞讨者也会摆出一张乞讨的二维码。
所有这一切都被巨大的市场规模放大了，它已经产生了大量的数据，而这些数据正是人工智能的关键。
根据移动用户比率计算，中国的数据优势是美国的3倍，在食品递送方面是美国的10倍，在移动支付方面是50倍，在共享单车方面是300倍。这些丰富数据，可以让我们的人工智能发挥的更加出色。
互联网是让人工智能蓬勃发展的领域。今天，我们在计算机视觉、无人机、语音识别、语音合成和机器翻译方面拥有世界上极具价值的公司。
在风险投资领域，中国拥有全球48%的资金，而美国只有38%，在人工智能融资方面已远超美国，我们已显示出后来居上之势。
在这种“后来居上的优势”中，未来将会给工业人工智带来能更多的机会。也就是说，当工业落后于美国时，我们可以通过人工智能来弥补差距。这一点我们已经在移动支付领域看到，而且很快在零售、医疗和教育等领域会再次看到。
二、人工智能的发展面临哪些挑战
1、我们说人工智能既是一把双刃剑，就像世界贸易组织的出现一样，同样也是一把双刃剑，但是世界贸易组织带来的经济全球化使得各国经济的快速发展，相对于弊端方面，好处还是胜过于坏处，人工智能一样，它在给我们的生活带来方便舒适的体验之外，另外也给我们的就业压力带来了巨大的冲击，据Gartner公司的预测称，未来将有47%的人的工作将会被人工智能所取代，这又是一个巨大的挑战，难道人类就没有其他工作可做吗，其实不然，想想当初计算机出来的时候，是很多之前由人力代替的繁琐复杂的工作交给了计算机，难道后面就导致很多人失业吗，其实计算机行业也衍生除了各种各样的工作岗位供我们选择，难的是我们需要不断地学习才不至于被人工智能所抛弃，所以我们在认识人工智能上要理性对待，它并不是恶魔，它是历史进化的产物，当历史要向前走一步的时候，必定会有新事物的出现，而人工智能就是其中一个。
2、未来是人工智能的时代，说这个想法一点也不为过，从AlphaGo战胜世界顶尖的高手围棋手的时候，人工智能已经进入了深度学习的阶段，就是说人工智能开始仿照人类的思维甚至超越人类的思维，会自我学习的能力，从技术上将是可以实现的，只是时间的问题，既然人工智能是未来的趋势，那么我们的教育还是无动于衷吗，不是的，我们的教育培养的人都是未来社会的人才，为社会服务的人才，未来人工智能需要我们的教育来提供这样的人才，我们也需要适应人工智能带来的变化，我们的教育应该从现在起就应该准备好，未来国与国之间的竞争也将是人工智能技术的比拼，说到底还是教育实力的体现。
3、现在在我国的发达城市，人工智能的观念是比较普及的，毕竟发达城市有资金和人才的储备，学生有更多机会接触到先进的东西和理念，而在欠发达地区，由于自身条件的缺陷，无法提供想大城市一样的资源，不过随着如今各地方通过加大投入建设校园的网络工程，还有就是互联网+的普及，使得山区的孩子也可以获取到和城市孩子一样的资源，所以在应对人工智能浪潮的影响下，硬件条件都是可以实现的，难的在于人们的观念的转变，很多教育者的观念还停在以前传统的观念上，认为上课按照书本就可以了，也可以将知识点将清楚，殊不知，如今的知识的增长呈爆炸式增长，我们无法一个一个知识地去学习，我们需要的是掌握如何获取知识的方法，而不是按部就班的被动汲取，所以转变我们的教育观念很重要，观念转变了，我们的教育现代化才能够真正实现，才能准备好迎接人工智能时代的到来！
4、人工智能技术的发展是机遇和挑战并存的，我们的教育需要不断地做出改变，转变我们的教育观念，才能未来人工智能的发展！
三、世界十大人工智能先锋实验室
谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。
DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。
微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。
艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。
Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。
丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田KiroboMini机器人等。
Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。
亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。
IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。
现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。
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