人工智慧大角逐,中美領先背後的真相與未來

2025年06月09日06:32:03 科學 1935


人工智慧大角逐,中美領先背後的真相與未來 - 天天要聞

在科技飛速發展的今天,人工智慧無疑是最受矚目的領域之一。不知大家是否注意到,在這場人工智慧的研發競賽中,中美兩國遙遙領先,與其他國家形成了明顯的差距。這背後究竟有著怎樣的原因?人工智慧到底是未來的必然趨勢,還是像有人猜測的那樣,是美國企圖拖垮中國的陰謀?今天,就讓我們跟隨靜思雜談大講堂的視角,深入剖析這一現象。

先來說說人工智慧到底是什麼。我研究人工智慧已有12年,去年,我與國內眾多教授專家深入交流,試圖找到一個能讓所有人快速理解人工智慧的概念,最終我們得出的結論就是一個「人」字。這個字看似簡單,卻蘊含著理解人工智慧的關鍵。未來,人工智慧將逐漸學會人類能做的大部分工作。就像現在的自動駕駛,人工智慧已經學會了開車。那麼,未來最先進的人工智慧第一個應用領域會是哪裡呢?答案是國防。既然人工智慧能學會開車,開坦克、開飛機對它來說自然也並非難事。而且,國防場景下人工智慧應用的技術難度,相較於民用無人駕駛反而更低,並且還能無限複製。

事實上,人工智慧早已在國防領域大顯身手。美軍就大量使用了人工智慧的AIP系統,從網上流傳的AIP系統演示視頻中,我們可以看到它強大的能力。從發現潛在威脅,到調配無人機確認,再到自動生成敵人裝備人數、潛在威脅等要素,最後生成不同作戰方案供人類選擇,在人完成選擇後,AI又能迅速向全軍下達指令。這一系列操作高效且精準,已經不是科幻片中的場景,而是真實發生在現代戰爭中的情況。AIP的母公司帕蘭泰瑞今年更是拿到了美國陸軍高達48億美元的合同,這家公司曾憑藉大數據幫助美國政府找到本·拉登,實力不容小覷。

那麼,為什麼只有中美兩國在人工智慧研發上處於領先地位呢?這背後有著多方面的原因。首先,人工智慧的研發需要巨大的投入。它需要大量的算力來支撐複雜的運算,需要海量的數據來進行模型訓練,還需要大量的人工智慧人才來推動技術的創新與發展。這些投入不是一般小國能夠承受的。以算力為例,訓練一個大型的人工智慧模型,往往需要消耗巨大的計算資源,這不僅需要先進的晶元技術,還需要強大的數據中心支持。而數據方面,優質的數據是人工智慧模型準確性的關鍵,收集、整理和標註這些數據需要耗費大量的人力、物力和時間。人才方面,人工智慧領域的專業人才稀缺,培養這樣的人才需要完善的教育體系和大量的教育資源。

從全球範圍來看,美國長期以來在人工智慧領域處於領先地位,擁有眾多頂尖的科研機構、高校以及科技企業。在基礎研究方面,美國取得了諸多開創性成果,像谷歌微軟亞馬遜OpenAI等科技巨頭,投入大量資源進行研發,在全球推廣人工智慧應用。然而,美國也面臨一些挑戰,比如數據隱私和倫理問題日益凸顯,這在一定程度上影響了人工智慧技術的進一步推廣和應用。

再看中國,我國高度重視人工智慧的發展,將其上升為國家戰略,出台了一系列支持政策,從資金投入、人才培養到產業布局等方面給予全方位扶持。在企業層面,百度阿里巴巴騰訊、360、今日頭條訊飛等企業大力發展人工智慧,推出了一系列具有影響力的產品。2023年7月17日開始,杭州深度求索人工智慧基礎技術研究有限公司推出的DeepSeek人工智慧AI大模型後來居上,並且由於開源模式而獲得全球青睞。在地方層面,深圳和杭州作為中國高科技城市的代表,在人工智慧發展上各具特色。深圳憑藉強大的電子信息產業基礎和創新創業氛圍,在人工智慧硬體研發、智能製造等領域表現突出;杭州則依託阿里巴巴等互聯網巨頭,在人工智慧演算法、大數據分析等方面具有優勢,在智慧城市建設、電子商務等領域的人工智慧應用也走在前列。

從技術發展趨勢來看,人工智慧正在不斷演進。中央經濟工作會議提出要加快推動人工智慧發展,近年來,全球人工智慧技術快速發展,成為推動科技和產業加速發展的重要力量。人工智慧處理複雜任務的能力大為提升,各類人工智慧大模型迅猛發展,其依託的基本模型都基於「大數據 + 大算力 + 強演算法」訓練。人工智慧大模型的出現,為通用人工智慧的實現打開了新的想像空間。但目前人工智慧大模型也存在一些局限性,比如有被惡意攻擊的風險,回答可能存在常識性錯誤、杜撰內容等問題,不過人工智慧學者們正在積極攻關。

在應用方面,人工智慧加速邁向全面應用新階段。在工業質檢、知識管理、代碼生成、語音交互等領域都有廣泛應用。預測颱風路徑、古籍識別點校等工作,藉助人工智慧都能更高效地完成。據不完全統計,截至2023年10月,中國累計發布200餘個人工智慧大模型,科研院所和企業成為開發主力軍。

從國際上的觀點來看,美國《新聞周刊》網站報道稱,美國喬治城大學「安全與新興技術中心」發布報告表示,中國的科學家們可能正在開發新一代人工智慧,這種人工智慧可能在「類人」通用人工智慧方面讓中國超過美國。報告主要作者威廉·漢納斯認為,中國在人工智慧方面多方面的創新方法意味著美國可能被拋在後面,且美國再不行動「可能已經太遲了」。德國外交關係委員會地緣政治地緣經濟和技術中心專家瓦倫丁·韋伯也表示,美中兩國都為實現通用人工智慧傾注了大量資源,美國的相對優勢在晶元和計算能力,但中國則採取了多種方式去實現通用人工智慧,並在真實世界部署人工智慧方面走得更遠,這增加了中國首先實現通用人工智慧的幾率。

回到我們普通人身上,面對人工智慧的發展,我們完全不用緊張。在我看來,最重要的是主動去使用和了解現在的人工智慧。它不是洪水猛獸,而是能為我們生活和工作帶來巨大便利的工具。比如在工作中,人工智慧可以幫助我們更高效地處理數據、撰寫文案;在生活中,智能家居中的人工智慧可以為我們提供更舒適便捷的生活體驗。

人工智慧的發展是時代的必然趨勢,中美兩國在這一領域的領先是多種因素共同作用的結果。我們應該以積極的心態看待人工智慧的發展,充分發揮其優勢,為國家的發展和人類的進步貢獻力量。相信在未來,人工智慧將給我們帶來更多的驚喜和改變,讓我們拭目以待。如果你對人工智慧還有其他的想法或疑問,歡迎在評論區留言,我們一起探討。

以上就是本期靜思雜談大講堂關於人工智慧的全部內容,感謝大家的觀看。

科學分類資訊推薦

中國人民大學-西湖大學未來人類聯合研究院成立 - 天天要聞

中國人民大學-西湖大學未來人類聯合研究院成立

7月1日,北京青年報記者從中國人民大學獲悉,中國人民大學與西湖大學攜手成立「中國人民大學-西湖大學未來人類聯合研究院」,並面向全球發布「未來人類十大議題」,聚焦人類文明演進的重大挑戰與突破方向,以中....
巨子生物承認檢測方法有局限,華熙生物發文暗指其「偽科學」 - 天天要聞

巨子生物承認檢測方法有局限,華熙生物發文暗指其「偽科學」

6月30日,華熙生物在微信公眾號上發布文章《推動行業進入以檢測結果為宣傳依據的時代》,意有所指地表示,主張免受科學檢驗的必定屬於偽科學。文章直指,在重組膠原蛋白的測量問題中,聲稱沒有統一的檢測方法就無法準確測量,就是一種典型的「免受檢驗策略」,試圖讓自己的主張免受科學檢驗和公共監管。巧合的是,在此之前...
CMJ | 上海六院周健教授團隊:通過機器學習鑒定糖代謝紊亂的新型生物標誌物 - 天天要聞

CMJ | 上海六院周健教授團隊:通過機器學習鑒定糖代謝紊亂的新型生物標誌物

點擊「藍字」關注我們2型糖尿病是我國主要慢性代謝性疾病之一,其主要臨床特徵包括高血糖、胰島素抵抗和肝糖輸出增加等。因此,迫切需要進一步鑒定與糖代謝穩態調節密切相關的新型生物標誌物,從而為建立疾病預警體系和個體化診療方案提供新的理論依據。近日,上海交通大學醫學院附屬第六人民醫院內分泌代謝科周健團隊、代...
中國科學院院士鄭海榮:腦機介面突破性進展將在醫療康復領域 - 天天要聞

中國科學院院士鄭海榮:腦機介面突破性進展將在醫療康復領域

6月30日,中國科學院院士、南京大學副校長鄭海榮,在深圳創新發展研究院等主辦的科技創新院士報告廳上,圍繞AI時代的生物智能前沿——「腦機介面與生物智能」做了分享,他認為腦機介面將引領醫療新變革,是解決未來重大醫療需求的關鍵路徑,腦機介面的突破性進展將出現在醫療康復領域。鄭海榮以科幻電影《阿凡達》中通過意...
機場的大敵,可能不是飛鳥,國家該管管了! - 天天要聞

機場的大敵,可能不是飛鳥,國家該管管了!

如今,無人機的身影隨處可見,不管是用於拍攝壯麗風景,還是助力農業噴洒農藥,它都給我們的生活帶來了諸多便利。 可誰能想到,這小小的無人機,一旦不受控制地亂飛,就會成為機場安全的巨大威脅。 ....
【職引未來】青春無悔 到祖國和人民最需要的地方發光發熱 - 天天要聞

【職引未來】青春無悔 到祖國和人民最需要的地方發光發熱

【職引未來】 當前,不少高校畢業生選擇到基層去、到西部去,到祖國和人民最需要的地方去建功立業。到這些地方就業,青年學子將面臨哪些機遇和挑戰?又將收穫怎樣的人生體驗? 日前,北京師範大學黨委學生工作部職業發展與就業指導中心主任張新穎在接受光明網記者專訪時表示,在祖國最需要的地方奮鬥,青年學子收穫的不僅是...
我坐在100米高空上吊起美好生活 - 天天要聞

我坐在100米高空上吊起美好生活

我叫於野,今年24歲,陝西寶雞人。 父母望子成龍,希望我考上大學,可我卻貪玩無心讀書,16歲就下工地干起了塔吊司機,如今已是一個8年塔吊經驗的老司機了。 開塔吊被稱為高危中的高危....
均為高功率超充樁 理想充電樁突破15000根 - 天天要聞

均為高功率超充樁 理想充電樁突破15000根

【太平洋汽車 行業頻道】近日,理想汽車宣布,截止至2025年6月30日,理想超充樁數量突破15000根,且均為高功率超充樁。 在此前,李想本人也曾發社交媒體表示,之所以近兩年加速建設充電站,主要是先為理想的純電用戶們持續打造沒有里程焦慮的用車環境。未來,理想還將持續在高速和城市中建設更多更好的理想超充站。 值得一...