中美竞争未来的决胜局是在人工智能
关于这个问题，香港中文大学信息工程系教授、商汤科技创始人汤晓鸥在1.28-1.30日由DeepTech深科技举办的EmTechChina全球新兴科技峰会上表示：
有竞争其实是好事儿，这意味着我们在平等的竞争舞台上表达自我。不过，我们也深知我们有很多需要向美国同行学习的地方。
当然，中国有自己的优势和特点，比如中国有很多不同的AI应用场景，这带来的好处就是我们的数据会更多，大量的数据反过来会帮助我们更加精准地去应用我们的人工智能，但我们毕竟也是刚刚起步，美国就在对大数据的理解和应用方面就相互对会更加成熟。
另一个问题就是中国的很多工程专业学生不能很好地了解国家在人工智能等新兴技术上的一些对应政策，这显然会影响到他们从事AI领域的研究。总而言之，中国既有优势也有不足。
至于谈到中美之间在AI领域的竞争问题，我想双方一定是以合作为先，美国可以利用好中国的数据和丰富的应用场景，中国则有大量聪明的学生希望前往类似MIT这样的顶尖学府学习深造，就像“AI”在中文中的发音是“爱”一样，两方的科学家们有足够的爱和智慧来携手合作。
人工智能领域竞争激烈，英伟达是否感到恐慌
英伟达作为人工智能芯片的领军者，随着人工智能领域逐渐爆发式增长，其股价在最近两年也增长了近10倍。据外媒报道英伟达2018年的研发预算已达到18亿美元，主要集中投入与AI相关的领域，如智能软件和无人驾驶汽车，在谷歌、英特尔、特斯拉都大规模投入的情况下，危机感肯定是有的，但不至于恐慌。英伟达已具备完善的生态开发系统，其产品更新非常快，目前还没有任何一家能撼动其优势地位。英伟达(Nvidia)也在试图通过加大研发投资、稳固合作伙伴关系等举措，保持其目前的领导地位。
人工智能领域，面对大公司的竞争，创业公司的机会在哪里
我来从大公司和风投的角度回答吧。上周，高通副总裁兼高通创投董事总经理沈劲告诉我，高通创投目前的投资重点调整为前沿科技，确切说就四个方面：人工智能、XR（AR/VR/MR）、机器人，无人机，以及万物互联。
“终端侧人工智能就是AI的一个入口”，不乏为目前略显焦虑的AI投资人、缺乏机会的AI创业企业的一个方向。
所谓的终端侧人工智能，也指端智能、端侧智能、边缘计算等。如今线上的流量入口越来越少且越来越贵，以后的入口是大大小小的终端，包括手机、摄像头、传感器、机器人等，将涵盖我们生活的方方面面。
而且高通创投发现，很多AI巨头在终端侧人工智能方面并没有做到完全覆盖。譬如，高通最近追加投资的农业大数据公司奥科美，奥科美的农业数据，高通没有、BAT也没有，巨头们尽管数据量庞大，但数据种类不一定全面，譬如鸭叫、猪叫的声音，或者农业植株叶子的图片，是缺乏的——而这就是初创企业的空间和机会。
在这些领域中创业，无可避免要关注设备端的AI，因为终端侧AI有几个优势：
数据安全；低时延，类似刷脸、美图、拍照等功能一定都是在终端进行；整个执行回路的可靠性。简单说，采集到的数据如果要通过网络传输到云端进行计算，然后再返回到终端，那么过程中网络的任何不稳定就都会导致应用的失败，这样整个执行的可靠性就变弱了。自适应。目前的刷脸技术需要多方配合：规定必须站在某个位置，脸部必须朝某个方向，然而有了自适应技术，就灵活很多。譬如ETC，传统的ETC要求汽车必须短暂停车识别，但现在的技术已经可以支持车辆以正常的速度通过收费站完成识别和认证。不过，要具备这种自适应的能力，就需要终端侧人工智能的配合。在终端侧，全球出货量最大的终端就是手机，而今年手机已经开始使用人工智能功能，例如美颜、人脸解锁。看来今后手机的AI能力会越来越强，AI的普及性会越来越高，AI应用的覆盖面也会越来越广。
当然，从之前的云端AI，发展到现在的终端侧AI，给了业界新的挑战，小数据环境下本地训练的能力就是其中之一。
在云端的人工智能发展，包括运算能力、模型复杂程度等，可以不断往上叠加——比如商汤科技在2016年推出了1000层的深度神经网络，而这么大的网络显然在手机或者笔记本上是跑不起来的，它更适用于大数据、精细层计算。
而目前终端侧人工智能的使用，都是将已经训练好的模型小型化，然后放在手机、联网摄像头、空调等各类终端上让它来执行。终端侧智能下一步研究的重点是：小数据、无标注、限制环境下的人工智能训练，考验的是小数据环境下的本地学习和本地训练的能力。
从AI整个大方向看，中国市场特别大，这就给中国的AI企业带来独特又非常宝贵的市场资源。
中国的互联网金融发展得特别快，身份认证的市场比较突出。并不是说美国的互联网金融水平不高，但美国多年来的信用卡和信用体系，积累的数据已经特别多。在美国，要鉴别身份，目前并没有刷脸的技术，但因为系统已经积累了很多数据，他们可以通过核对这些数据信息就能判断你的身份，比如说你在某几个地址是否居住过；但是中国没有这样的数据积累，同时互联网金融在这两三年内突然爆发，这就提供了一个广阔的身份认证市场，比如你想盗用别人的身份证借款，要如何判断这是不是你本人的身份证，这个市场就很大了。
市场大，大家都入局，那么机会就减少了，所以人工智能初创企业需要在各个行业进行挖掘。
2020年，人工智能算法工程师就业竞争压力多大
谢谢邀请！
从当前人工智能领域的发展情况来看，2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的，主要原因集中在三个方面，其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓，这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现，不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。
其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移，随着大型人工智能平台的陆续开放，这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司，所以竞争也会更加激烈。
其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位，这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上，当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的，因为前些年这两个领域热度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都选择了这两个方向，但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍，所以也在一定程度上影响了人才需求。
虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但是从产业互联网发展的大背景来看，算法工程师整体的就业前景还是比较好的，尤其在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。
最后，对于当前要计划从事算法工程师岗位的人来说，一定要重视编程实践能力的提升，这对于提升就业竞争力有明显的帮助。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
人工智能技术是系统性竞争还是主权安全的竞争
人工智能技术既涉及系统性竞争，也涉及主权安全的竞争。
从系统性竞争的角度来看，人工智能技术的发展和应用有助于构建更具竞争力的传感器系统、提高数据处理和模式识别能力、优化机器人行动策略等。在这个过程中，各国企业和科研机构争相投入研发，以抢占技术制高点，从而带动整个产业链的发展。例如，我国在人工智能领域的发展取得了显著成果，推动了传感器、大数据、机器学习和机器人等技术的进步，为各行各业提供了新的发展机遇。
从主权安全的竞争角度来看，人工智能技术在出入口控制系统、身份验证、侦查打击犯罪等方面发挥着重要作用。各国政府通过运用人工智能技术提高国家安全防护能力，保护国家利益和公民安全。在此背景下，人工智能技术成为维护国家安全、抵御外部威胁的重要手段。例如，我国充分利用人工智能技术，提高公共安全、社会治理和国防建设的水平。
总之，人工智能技术在系统性竞争和主权安全竞争方面都具有重要意义。各国企业和政府需要共同努力，合理利用人工智能技术，实现国家发展和安全目标。同时，国际社会应加强合作，共同应对人工智能技术带来的挑战，确保其可持续发展，为人类社会的繁荣发展作出贡献。
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