周四，拜登政府宣布成立「國家人工智能研究資源 (NAIRR) 」工作組。

該工作組由12名學術(shù)界、政界和產(chǎn)業(yè)界人士組成，包括斯坦福大學李飛飛教授，谷歌云Andrew Moore。

他們將制定一項計劃，旨在讓人工智能研究人員獲得更多政府數(shù)據(jù)、計算資源和其他工具。

美國國家科學基金會（NSF）主任 Sethuraman Panchanathan 表示，「通過匯集來自學術(shù)界、工業(yè)界和政府部門的美國頂尖專家，我們將能夠開辟一條令人興奮和引人注目的前進道路，確保美國在科學、工程和經(jīng)濟等各個領(lǐng)域的長期競爭力?！?/p>

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12名成員，李飛飛在列

根據(jù)《2020年國家人工智能倡議法》，該工作組將作為一個聯(lián)邦咨詢委員會，幫助創(chuàng)建和實施國家人工智能研究資源(NAIRR)的藍圖——共享的研究基礎(chǔ)設(shè)施。

白宮稱，這將刺激人工智能創(chuàng)新和全國經(jīng)濟繁榮，將為人工智能研究人員和所有科學分支的學生提供計算資源、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、教育工具和用戶支持。

為了建立 NAIRR，工作組將提供技術(shù)能力、治理、管理和評估方面的建議，以及對安全、隱私、公民權(quán)利和公民自由方面的建議。

該小組將在2022年向國會提交兩份報告，闡述其戰(zhàn)略。2022年5月提交一份中期報告，2022年11月提交最終報告。

工作組具體成員如下：

1、Lynne Parker（白宮科技政策辦公室聯(lián)合主席）

2、Erwin Gianchandani（國家科學基金會聯(lián)合主席）

3、Daniela Braga（DefinedCrowd 首席執(zhí)行官）

4、Mark Dean（退休「原 IBM 和 田納西大學任職」）

5、Oren Etzioni（艾倫人工智能研究所）

6、Julia Lane（紐約大學）

7、李飛飛（斯坦福大學）

8、Andrew Moore（谷歌）

9、Michael Norman（加州大學圣地亞哥分校）

10、Dan Stanzione（得克薩斯大學奧斯汀分校）

11、Frederick Streitz（能源部）

12、Elham Tabassi（國家標準與技術(shù)研究所）

去年，由斯坦福大學胡佛研究中心發(fā)起，李飛飛教授與美國前國務(wù)卿賴斯空中連線，對如何推動美國人工智能的創(chuàng)新發(fā)展，確保美國在AI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位進行了深度探討。

李飛飛與另一位HAI研究所聯(lián)合主任約翰·埃特肯迪（John Etchemendy）自2019起開始籌備「國家研究云」項目。

該項目旨在建立一個由學術(shù)界、政府和企業(yè)巨頭三方共同組成的工作小組，以籌建美國國家研究云。

在討論中，一個重要的議題被談及，那就是由李飛飛所領(lǐng)導的斯坦福大學HAI研究所發(fā)起，得到了美國其他頂尖大學以及谷歌，亞馬遜和IBM等科技巨頭公司支持的 「美國國家研究云」計劃（National Research Cloud）。

「國家研究云」計劃的目標，是使學術(shù)科學家能夠訪問科技巨頭的云數(shù)據(jù)中心以及用于研究的公共數(shù)據(jù)集。

無盡前沿到「創(chuàng)新與競爭法案」

美國為了加速國內(nèi)的技術(shù)進步做出了更大的努力，NAIRR 的創(chuàng)建只是其中的一部分。

就在本周，美國參議院批準了通過了長達1400多頁《2021美國創(chuàng)新與競爭法案》，將投資2500億美元用于從人工智能到量子通信的科學研究。

這是一個「一攬子」法案，其中，1900億美元，從總體上加強美國的技術(shù)；540億美元，用于半導體、芯片和電信領(lǐng)域。

這一法案基礎(chǔ)來自 Schumer 和 Todd Young 去年共同提出的一項被稱為《無盡前沿法案》（Endless Frontier Act）的立法。

早在 1945 年，羅斯?？偨y(tǒng)的的科學顧問萬尼瓦爾 · 布什博士，發(fā)布了一篇名叫《 科學：無盡的前沿 》的報告。

拜登政府接二連三地提出法案，這一切的目的，便是準備和中國在科技圈兒決一勝負。

科技圈：中美決一勝負

隨著中美之間的緊張局勢和技術(shù)競爭加劇，科技領(lǐng)域的力量平衡正在發(fā)生改變。中美在人工智能領(lǐng)域的角力，日益成為大家關(guān)注的焦點。

如今，中國也成了人工智能領(lǐng)域的一個重要玩家。

李開復曾在《紐約時報》上撰文稱，「人工智能技術(shù)已由發(fā)現(xiàn)向?qū)崿F(xiàn)轉(zhuǎn)變，標志著人工智能的重心從美國轉(zhuǎn)向中國，原因在于中國的商業(yè)環(huán)境、資本推動以及在獲取海量數(shù)據(jù)等方面有著顯著的優(yōu)勢?！?/p>

人工智能技術(shù)雖然還處于初期階段，但將成為未來經(jīng)濟增長和國家安全的驅(qū)動力。

從人臉識別、金融科技到無人機和5G，中國不僅僅在迎頭趕上。在很多情況下，中國已經(jīng)超過美國，成為無可爭議的世界第一。

2019年，英國的IPO發(fā)布了一份關(guān)于全球AI專利活動的報告顯示，自2014年以來，中國AI專利申請數(shù)趕超美國，此后一直保持高增長率。

胡潤研究院發(fā)布的《2019中國人工智能企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)競爭力百強榜》指出，中國已經(jīng)逐漸成為計算機視覺、自然語言處理、機器學習專利申請的主要來源國。

截至2018年，中國企業(yè)在這三個領(lǐng)域的專利申請總量均居世界第一。

同時，中國發(fā)表AI論文的數(shù)量逐年增加，2013-2018年間，中國AI論文發(fā)表的數(shù)量比美國還要多出2萬多篇。中國發(fā)表的論文數(shù)量明顯要多，但是就論文質(zhì)量方面而言，距美國還有很大的差距。

中美AI論文產(chǎn)出對比

從論文被引數(shù)量來看，顯然美國論文引用次數(shù)處于領(lǐng)先地位。而且我國每年發(fā)表的論文應(yīng)用型論文較多，基礎(chǔ)研究類論文較少，其中重要的原創(chuàng)性成果更少。

要想在 AI 基礎(chǔ)研究領(lǐng)域領(lǐng)先和起主導作用，還任重道遠。

中國在人工智能領(lǐng)域方面人才數(shù)量與質(zhì)量上仍與美國有一定差距，根據(jù)清華大學數(shù)據(jù)，中國人工智能人才僅為18232人，美國較中國多出56.5%。

其中，中國人工智能領(lǐng)域杰出人才數(shù)為977人，不足美國的五分之一。

紐約時報曾報道，有29%的美國頂尖AI研究人員來自中國。

我們可以清晰地看到，雖然中國在AI專利申請，論文發(fā)表數(shù)量、科研等方面有部分優(yōu)勢，但同時，我國的智能產(chǎn)業(yè)仍存在基礎(chǔ)層發(fā)展薄弱、產(chǎn)學研合作不夠緊密等短板。

中國在人工智能領(lǐng)域還有很長的路要走。