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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。
中美人工智能专家最大区别是什么？
人工智能科技的兴起为众多行业和领域带来了新的发展机遇。为了应对人工智能的快速发展态势，美国《国家人工智能研究和发展战略计划》提出了政府资助人工智能研发的具体七项战略计划，白宫又紧接着发布了《人工智能、自动化与经济》，就人工智能、自动化技术对就业和经济的影响进行了深入阐述，力图解释人工智能发展对劳动力市场的影响问题和必然性。
与此同期，中国国务院于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》（下文简称《规划》），指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，针对我国人工智能发展面临的机遇挑战，政府从科研、应用、保障政策等角度为人工智能发展做出体系化的整体布局，提出全面增强科技创新基础能力、全面拓展重点领域应用深度广度、全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平的发展任务。
对比中美两国的人工智能发展战略文本，可以发现其中存在的差异。
1.战略文本内容的视域差异
在文本内容层面，中美两国有着较为显著的差异。首先，我国《规划》主要从技术研发、产业应用、政府政策保障等方面做出部署，可以认为其重在指明技术发展对行业带来的经济影响；而美国战略则对人工智能对社会可能带来的风险进行了充分讨论，并且有针对性地发布了配套文件，就政府资助研发和就业保障两个问题进行重点规划。
其次，美国战略文本对网络与系统安全问题，包括系统的可追责性和决策的透明性等问题投入较大篇幅进行论述，而我国《规划》对相关问题着墨较少。
再次，美国战略文本提出的政府公开机器学习数据库并制定数据标准等问题，在我国《规划》中并无言词体现，而这些问题的解决对于应对数据公开、数据孤岛等命题而言具有较高的现实意义。
总体而言，应当指出中美人工智能战略对AI广阔应用前景的顶层研判、技术研发的长期投入、AI人才的培养、制定政策标准等保障体系建设有着基本趋同的认识。当然，美国战略相较更为关注人工智能相关风险而且涉及的层面较为丰富，而我国《规划》整体而言则更强调技术的落地应用，有关风险、安全的表述相对而言篇幅较小。
2.发展任务与目标的布局差异
我国《规划》提出了六项重点任务，从技术科研立项到培育高端高效的智能经济再到建设安全便捷的智能社会，还包括加强人工智能在军事领域的应用，可以说应用与落地是我国人工智能未来发展的重心所在。而美国则侧重从研发与从业者的培养，公平、安全与治理，就业风险保障等方面进行部署。
我国的现阶段举措在一定程度上更加注重技术的应用，目标侧重是推动经济发展。而美国则在现阶段试图着力技术研发和完善保障体系，反映其在提速人工智能发展应用的同时，对可能伴生的风险给予了特别的关注。
3.对政府及科技企业的定位差异
我国《规划》明文指出，在技术路线选择和产品标准方面，企业将发挥主体作用，认可市场在人工智能发展进程中的主导作用，科研立项也提倡以企业为主体推进，同时明确提出对科技企业采取税收减免等措施进行扶助。
在一定意义上可以认为我国《规划》是为企业赋能的政策安排，从文本来看政府很大程度上将人工智能发展的主动权交给了市场和企业。
而美国方面则更注重由联邦政府主导的人工智能发展路线，主张由市场主导无法完全完成发展目标，无论是从科研投入，还是就业保障方面，都突出了政府的主导地位。
李开复：中国AI超越美国只需5年。这有可能吗？
我赞同李开复的观点，不是可能，而是一定。
李开复哥伦比亚大学计算机专业毕业，在卡内基梅隆大学取得博士学位。卡内基梅隆大学是AI学科的领军者，李开复作为业内人士，是对当前中美AI学科有深入了解的人，所言不虚。
根据最新统计（2018年前上半年），在全球高校计算机科学领域排名——CSranking中，AI领域，清华大学力首次登上排行榜冠军宝座，北京大学排在第二位，第三名是南洋理工大学。
这个排名既考虑论文数量，也考虑论文质量，是按照入围的论文质量评分来做排名依据。
这里的AI指的是：人工智能、计算机视觉、机器学习与数据采集、自然语言处理、网页信息检索。
除了清华北大，排在前面的还有：中国科学院大学、浙江大学和上海交大。前12名中有5所中国多学，这在以前是不可想象的。
我们再来看看CSranking排名2007年的情况，当时排行榜前面看不到中国高校，分数最高的清华和浙江大学排在第22位。
如果计算历年累计论文量，清华还排不到前面，下面是累计10年论文平方排名：
卡内基梅隆第一，清华第二、北大第四。虽然中国进步速度很快，但美国AI界早前积累的技术数量比较多。按照目前的发展态势，李开复所说的5年后，中国AI超过美国概率是非常大的。
李开复还说道：“芯片方面我们还有很长的路要走”。
这是因为，在学术研究和软件领域，追赶相对容易，而在硬件方面，牵涉面太广，想要追赶难度就大多了。乐观估计，在芯片制造方面，再奋斗10-15年的时间，有可能接近世界领先水平。
中国科技与美国科技相差多少年？
中国的科技与美国相差多少年?
从目前整体走看，中国只是军事大国，并不是军事强国。
中国的军事实力和美国差距大约差距20左右吧，军事实力的差距也是整个工业基础的差距，从软件到硬件，从设计到材料科学，我们的差距不是一点两点。
材料科学是解决中国军事发展实力的瓶颈，虚然我国科学家解决了设计问题，但是受制于材料，就无法把设计变成产品，就因为有许多现代材料，中国不能生产，受制与人，航空航天，中国就落后美国至少20年吧。
从软件上看，我们能生产，但是设计问题差距比较大，需要解决的问题不少，不过军事方面，我国的设计水平和美国差距不是很大，差距只是设计细节问题，这个差距大约5--10年吧。
现代准备制造，也是影响中国军事发展实力的一个问题，因为我国有没有现代生产准备，解决生产问题，而且外国无论花多少钱都不卖给你，中国高端准备制造业和美国差距至少有10吧。
从中兴事件，就可以看出我国民间高新技术的差距，解决问题绝对不是几年的问题，而是一个长期计划。
其实中国军事实力还是比较强的，只要中国能解决材料，现代装备制造技术难题，我国才可能成为一个军事强国。
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