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當然是可能的。人工智能雖然是因為互聯網，芯片等的發展，出現的一個新領域，但卻並不是簡單互聯網，芯片等產業的升級。人工智能是一個全新領域，大家現在做的事，都在一個層面上，雖然有快就慢，但還是一個層面。但考慮到政府對於人工智能的引導 ，我們完全有可能超越美國。
事了了：matt
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事了了
其實可能很多人覺得李開復說這句話有誇張的成分在裡面，當然我其實是支持李開復博士的觀點的，作為人工智能領域的學者，也是人工智能領域的頂尖工程師，職業生涯中先後去了蘋果、微軟、谷歌做了職業經理人，但是我覺得開復博士說的有一定道理。
在芯片、操作系統等基礎研究領域我們依然落後
毫無疑問，包括人工智能底層研究領域，以及在計算機芯片，操作系統，開發者生態等等基礎研究領域我們與美國還存在著較大的差距，這是無可厚非的，也是每一箇中國計算機從業者的夢想深處的痛，這一點短時間還沒辦法逆轉。
其一是因為我們缺少研究底層的科研人員和工程師；
其二是商業氣息太濃厚大家也不願意從事科學研究，也不具有良好的政策扶持、以及經費支持，即使有了經費支持也不一定能到達一線的科研團隊，以及缺少很好的科研氛圍，科研氛圍一定要純粹，不能摻雜其他東西進來；
最後就是國外成熟的解決方案已經有了，並且短時間壟斷地位很難實現顛覆。
應用研發領域我們已經是行業領先，這推動了中國互聯網的高速發展
2010年是一個節點，小米橫空出世，高性價比智能手機誕生，從此手機對於大部分人已經沒有太大門檻，加上單一文化市場的存在，和政策的庇護，中國移動互聯網實現高速發展，中國第一代互聯網公司更上一層樓的同時，我們的第二代互聯網企業迅速成長。
從此我們的應用研發到了可以跟美國相提並論的階段，我們不再只是模式創新，我們開始孕育自己的商業模式，這為實現反超打下了堅實的基礎。
人工智能領域我們取得的成績是驕人的
最重要的是，我們擁有全世界最大的，也是目前最成熟的單一文化實踐市場，整個中國擁有近8億的網民規模，人人都談論互聯網，我們在電子商務、即時通訊、互聯網金融、人工智能取得的成就已經在這塊市場進行了某些實踐，證明是成功的。
當然依然不否認，在人工智能基礎研究領域，比如機器學習，尤其是深度學習領域等基礎研究領域我們依然存在不小的差距，我們還需要在基礎研究領域作出更多的努力和貢獻才行，但是至少在人工智能的應用領域我們已經在不斷進步，並且差距並不算大。
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EmacserVimer
在我的記憶中，僅僅是從2017年起至今，李開復在公開的場合不止一次向人談起，中國的人工智能將在數年後追趕上美國。以我對李開復的瞭解，李開復其實對中、美兩國的人工智能瞭解得相當全面而深入。
而李開復根據中、美兩國目前的人工智能存在的差異，進而預言中國的人工智能在5年後追趕上美國。我對此是這麼想的，李開復預言中國的人工智能會追趕上美國，既可以權且當作是李開復從個人的角度所做的一種推斷，又可以看作是李開復在給中國的人工智能業者們以信心。當然，李開復是科技圈的名人之一，又是一名中國人。那麼李開復對中國的人工智能抱以堅定的信心，我以為這在李開復個人的情感上是可以理解的。況且，包括我在內的國人們應該都不會喜歡有些人“長他人志氣、滅自己威風”。過往的事實一再向世人表明，中國人只要下定決心要達成任一高難度的目標，最終都能實現這些目標。中國的科技，也不例外。
有機構給出的一份預測結果，大概是在2050年，人工智能在所有的工作上超過人類。然後再到2130年左右，人工智能才可能完全替代人類。今後到底是中國最先打開通用人工智能的大門，還是美國先打開通用人工智能的大門，當前其實根本無從下定結論。說不定最後很可能是以中。美為首，全球多個國家相互合作，共同尋找到了通用人工智能之門的鑰匙。
可以看到，這兩三年人工智能應該說非常的火熱，關注度也很高。但是大眾、或者說很多的投資人對於人工智能的質疑，就是說技術很好，但是在落地方面似乎碰到了一些難題。對於這個問題，你怎麼看？
我覺得人工智能，現在可能太火了。所以其實有很多本來不是人工智能的公司，或者並不懂人工智能的公司，還有不懂人工智能的投資人，他們都跳進了這個領域。那必然會創造出很多公司，它其實不是好的人工智能公司，它的人工智能落地困難也是可以預期的。
首先，我們就要了解，人工智能不是萬能的，它不是人腦，它不是能解決所有問題的。它一定是要在一個非常專一的領域，然後有大量的數據，有應用場景，然後要花一定的時間，有專家進來，才可能解決問題。
所以我們會挑選一些我們認為是在兩年之內可解的一些問題。比如說，用人工智能來做客服。用人工智能來做、比如說銀行的一些解決方案。還有我們認為無人駕駛，雖然它的普及應用還比較久，但是兩年之內在一些領域是可以落地的。這些領域其實都是非常可以落地的。
我覺得差別就是說，有沒有好的團隊，有沒有找到正確的客戶，有沒有大量的數據，還有投資人是否可以識別，這是不是適合投資的標的。我覺得落地不是問題，而是整個領域可能有很多非專家的參與，他們可能會碰到各種的問題，專業的團隊應該是不會有落地的問題的。
那麼如果對比，中、美兩國在人工智能方面的發展，你會有一個什麼樣的感受？就是兩國的一些特色。
好的，我覺得美國的優勢是很明確的。特別頂級的人才都彙集在美國。然後美國的高校和科研的力量都非常的強、很大。再加上最早發源的互聯網AI公司中，包括谷歌、FACEBOOK、亞馬遜，應該是世界上彙集AI人才最多的地方，都在美國。所以這是它很大的優勢。
中國的優勢就在於我們的數據量特別大。比如說我們的移動互聯網人口是美國的3倍，移動支付是美國的50倍，共享單車的使用是美國的300倍，數據是自帶優勢的。第二啦，我覺得中國的政策可能更適合於發展人工智能。美國現在很多的政府政策都在糾結於一些安全性、隱私性，還有各種不同的人的聲音，讓一些技術發展被制約。還有我覺得整個創業的生態系統，現在是對人工智能非常認可的。當然最後有些公司可能不會成功，但是最後只要創造出了足夠多的價值，大量的資金就會湧入。現在中國的人工智能資金投入已經超過美國了。
所以，分析完中美的現狀啦，我其實覺得是一個各有優勢的狀態。那其他的國家，我覺得比技術比不過美國，比數據比不上中國，比政策的執行力也比不上中國，比創業的生態系統比不上中、美兩國。所以，很自然地人工智能就會造成雙寡頭。
雙寡頭，它會帶來什麼啦？過去，我們看到，無論是一個公司、一個國家的強大，或者壟斷，可能會使它的用戶量很大，不斷地滾動，然後用戶忠誠度很高。那今天的話，在中國或美國，我覺得這兩個雪球已經開始滾動起來了，而且這兩個國家公司的產品已經開始進入別的國家了。
那如果往前看5年的話，我覺得互聯網AI方面，中國可能會超過美國。因為數據、尤其支付數據的優勢。商業應用應該還是美國領先中國的，因為美國大量的、大公司的數據都是結構化的，而且是在數據倉庫裡面的。那對於這種視覺、聽覺的話，我覺得中國會領先美國。因為美國對於佈置攝像頭、音箱什麼的，會感覺到有一點隱私侵犯的心態，所以它的普及率不會有中國那麼大。最後就是無人駕駛和機器人了，這個我覺得，兩國各有機會。美國的技術更領先，但是中國是世界的工廠。美國的無人駕駛更領先，但是中國的落地執行更快，政府可能更支持。所以就是說，大家是一個平分秋色的，5年以後。
按照李開復對人工智能的理解，中國的人工智能5年後將能與美國平風秋色，是就兩國的人工智能產業之間進行對比，不是中國的人工智能技術全面地領先美國。
我為科技狂
我贊同李開復的觀點，不是可能，而是一定。
李開復哥倫比亞大學計算機專業畢業，在卡內基梅隆大學取得博士學位。卡內基梅隆大學是AI學科的領軍者，李開復作為業內人士，是對當前中美AI學科有深入瞭解的人，所言不虛。
根據最新統計（2018年前上半年），在全球高校計算機科學領域排名——CSranking中，AI領域，清華大學力首次登上排行榜冠軍寶座，北京大學排在第二位，第三名是南洋理工大學。
這個排名既考慮論文數量，也考慮論文質量，是按照入圍的論文質量評分來做排名依據。
這裡的AI指的是：人工智能、計算機視覺、機器學習與數據採集、自然語言處理、網頁信息檢索。
除了清華北大，排在前面的還有：中國科學院大學、浙江大學和上海交大。前12名中有5所中國多學，這在以前是不可想象的。
我們再來看看CSranking排名2007年的情況，當時排行榜前面看不到中國高校，分數最高的清華和浙江大學排在第22位。
如果計算歷年累計論文量，清華還排不到前面，下面是累計10年論文平方排名：
卡內基梅隆第一，清華第二、北大第四。雖然中國進步速度很快，但美國AI界早前積累的技術數量比較多。按照目前的發展態勢，李開復所說的5年後，中國AI超過美國概率是非常大的。
李開復還說道：“芯片方面我們還有很長的路要走”。
這是因為，在學術研究和軟件領域，追趕相對容易，而在硬件方面，牽涉面太廣，想要追趕難度就大多了。樂觀估計，在芯片製造方面，再奮鬥10-15年的時間，有可能接近世界領先水平。
仁觀天下
我對李開復的說法是持否定的。雖然他是這方面專家。任何領域的技術進步都有賴基礎科學的發展，人工智能也是如此，你很難預料會有突破性的科學進展，讓人工智能有飛速發展。比如量子計算，如有實質性突破，就會極大提升人工智能，而量子計算，美國人已遠遠走在世界各國前面。還有新材料的研發等等。當然我們也已成為人工智能的後起之秀，但說實話，如果沒有基礎科學的支撐，有時可能會風光無倆，但僅僅是暫時。這就如同日本，日本掌握了現代工業的很多核心科技，但是引領人類前行的科學發展，幾為美國人。這些科學發展又促進了工業進步。在這方面做得最好的就是美國人。
