从全球来看，中国的AI技术属于什么水平

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究机器像人类一样思考的科学和工程，解决的是知识的获取、知识的表示和知识的使用问题。中国信息通信研究院将人工智能定义为“用机器模拟、实现或延伸人类的感知、思考、行动等智力与行为能力的科学与技术”。
1956年的达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡等人正式提出“人工智能”一词，并将其定义为一门独立的学科。本世纪20年代，人工智能在各个领域持续取得重大突破，进而对人类生产和生活带来前所未有的变革。
中国在人工智能领域的崛起是一个多层面的过程，涵盖了政策支持、科技创新、产业投资和人才培养等方面。中国政府通过一系列战略规划，明确了对人工智能的支持和投资，形成了一批具有全球竞争力的科技巨头，如百度、阿里巴巴、腾讯、华为等，它们通过投资、并购和合作形成了庞大的生态系统。
中国拥有庞大的人口和海量的数据，为人工智能算法的训练提供了丰富的信息资源。中国在人工智能的应用场景方面表现出色，包括但不限于城市智能化、医疗健康、金融科技、教育、智能制造等领域。中国也积极参与国际合作，与其他国家和地区的企业、研究机构进行技术交流与合作，鼓励人工智能企业走出国门，拓展国际市场。

1. 硬件基础：算力、芯片和5G的发展提供了强有力的支持
近年来，中国在算力、芯片和5G等新型基础设施领域的发展呈现快速增长和持续创新的趋势，为人工智能的大规模计算和数据处理提供了强有力的支持。
在芯片方面，中国已经掌握自主研发AI芯片和GPU芯片等关键技术，龙芯处理器、昇腾处理器、华为的麒麟系列芯片以及腾讯的紫霄、沧海、玄灵等前沿技术已经被广泛应用于数据中心、云计算、智能手机、自动驾驶等领域。
截至2022年底，中国累计建成并开通5G基站231.2万个，基站总量占全球的60%以上。此外，全球近50%的6G专利申请来自中国，充分表明了中国在网络通信领域的技术创新和发展能力。
智能算力水平的大幅提升是中国赶超世界科技创新领域的重要推动力量。中国的超级计算机在全球范围内一直处于领先地位。中国的天河系列超级计算机多次登上TOP500榜单，该榜单汇总了全球最强大的计算机。根据《中国新一代人工智能科技产业发展报告2022》，截至2021年6月，中国共有188个超算中心进入全球500强行列，占总量的 37.6%，居全球首位。
中国在量子计算领域也取得了显著的进展。2017年，中国成功实现了量子随机行走，标志着中国在量子计算研究上的重大突破。中国启动了一系列量子计算研究项目，包括量子通信、量子密钥分发等。中国的量子科学实验卫星“墨子号”在全球首次实现了量子纠缠分发，被认为是量子通信领域的重要里程碑。在该领域，中国的研究也逐渐走向实际应用，如量子通信的商业化应用和量子优化算法在物流、金融等领域的应用。
算力、算法、数据是人工智能的三大核心要素，源于芯片的算力是数据和算法的基础设施，也是这二者的支撑。
人工智能芯片是指对人工智能算法做了特殊设计的芯片。20世纪80年代开始，美国加州理工学院的Mead最早开始了人工智能芯片的研究。经过三四十年的发展，如今专家学者们研究出GPU、数字信号处理器（DSP）、FPGA以及类脑芯片等各类人工智能芯片。
中国人工智能芯片的研究起步较晚，近几年研究机构和企业开始发布人工智能芯片研究成果和产品。2017年华为技术有限公司发布了首款人工智能芯片麒麟970，这是全球首款内置独立神经网络单元（NPU）的智能手机AI计算平台。而后，2019年8月23日，华为在深圳正式发布商用的AI芯片——Ascend 910（昇腾910）。2018年，中科寒武纪科技股份有限公司发布首款云端AI芯片MLU100；随后，北京地平线机器人技术研发有限公司、平头哥半导体有限公司、昆仑芯（北京）科技有限公司等企业纷纷发布AI新产品。
《2022中国人工智能芯片行业研究报告》预计，2025 年中国人工智能核心产业市场规模将达到4000亿元，其中基础层芯片及相关技术的市场规模约1740亿元。

2. 软件创新：赋能产业发展
计算机视觉领域
人们认识世界91%是通过视觉来实现。同样，计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界，它主要是通过算法对图像进行识别分析，目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。
在图像识别与分类方面，中国的研究者和公司通过深度学习技术，提高了图像识别的准确性，还在大规模图像分类问题上取得了显著的进展。如商汤科技的图像识别技术被广泛应用于视频监控、安防、零售等领域；腾讯在图像识别和分类方面进行了大量研究，包括利用深度学习技术实现高效的图像搜索和分析。
在目标检测和跟踪方面，针对目标检测和目标跟踪的需求，中国的研究机构和企业推动了目标检测算法的进步，对于自动驾驶、智能监控系统等领域具有重要意义。比如，华为云推出了一系列的计算机视觉服务，包括目标检测和识别，以支持不同行业的应用，如智能交通、零售等。旷视科技的人脸识别和目标检测技术也得到了广泛的应用。大疆创新在无人机领域，通过人脸识别技术实现了更智能的飞行体验。
在图像生成与处理方面，中国的研究者也在使用生成对抗网络（GANs）等技术进行创新，包括图像超分辨率、风格迁移等领域的研究。阿里巴巴的研究团队在图像超分辨率和风格转换等领域进行了一些工作，京东数字科技在图像处理方面有一些研究，特别是在电商领域，通过图像识别技术改善商品搜索和推荐。
自然语言处理和语音识别技术
自然语言处理是指计算机拥有识别、理解人类文本语言的能力，是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别，人类的思维建立在语言之上，所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。
以语言主导机器的方式是一种非常方便的形式。语音识别技术旨在将人类的口头语言输入转换为机器可理解的语言，或者转化为自然语言。当人类的声音信号通过话筒接收后，它被转换成电信号并成为语音识别系统的输入。系统随后对传入信号进行处理，进行特征抽取并提取相关参数，从而揭示出独特的特征。这些特征与原有数据库进行对比，最终呈现出识别出的语言结果。
中国在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）和语音识别技术方面，已经取得了显著的进展。中文自然语言处理领域取得的一个重要突破是在预训练模型方面。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等模型在中文语境中的成功应用，大大提高了文本理解和语义分析的性能。中文分词是NLP中的一个重要任务，中国的研究者在中文分词技术上进行了大量研究，提高了在不同语境下的分词准确性。
在语音识别技术方面，百度推出了DeepSpeech技术，基于深度学习的方法在语音识别领域取得了显著的进展。这种技术在理解多种语音输入方面表现得非常出色。科大讯飞是中国领先的语音技术公司之一，其在语音合成和语音识别方面的研究也取得了一系列的成果，应用于语音助手、智能客服等领域。
在深度学习和迁移学习方面，中国的研究者还在自然语言处理中广泛应用迁移学习，通过在一个领域上训练的模型来改善在另一个相关领域上的性能，提高了模型的泛化能力。
机器学习领域的突破
机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的 4 类问题是预测、聚类、分类和降维。
在深度学习框架和工具方面，一些中国的科技公司和研究机构在深度学习框架和工具的开发上也有所突破，包括支持分布式训练、模型压缩和加速等方面的创新。深度学习框架和工具。比如，百度推出了PaddlePaddle深度学习框架，支持分布式训练和部署，为开发者提供了丰富的工具和库。华为提供了MindSpore深度学习框架，具有灵活的图模型、推理引擎和分布式训练等功能。
浙江大学控制学院智能驾驶与未来交通中心主任、教授刘勇在中国人工智能大会上介绍，近年来，随着传感器技术和 SLAM 理论的突破，自主移动机器人已经从研究迈向市场应用，涉及的领域包括无人驾驶、智慧城市、腿足机器人、火星车等等。谷歌、苹果、Meta 等国际巨头重点关注这项技术，国内巨头华为、百度、腾讯、阿里等，也纷纷开展专项研究。