中國科技界的AI成果：百傢爭鳴，先頭部隊台灣電動床工廠已領先全球
1956年，當一群科學傢提出展望未來的“人工智能”概念後，圍繞人工智能展開的研發、競爭就開始瞭。現在60年過去，人工智能擺脫瞭“概念說”，由人工智能技術打造的Alpha Go已經戰勝瞭人類最優秀的棋手，蘋果的Siri、亞馬遜的Echo正在根據人們的生活場景來打造產品，人工智能以親近的姿態步入人們的日常生活。
除瞭矽谷的科技巨頭，在互聯網時代奮起直追的中國科技企業們也成為這場技術盛宴中的主要參與者。在人工智能領域投入多年的百度研發歷史最長、AI技術最為成熟，今年5月，百度正式將公司使命從“讓人們最平等便捷地獲取信息找到所求”改為“用科技讓復雜的世界更簡單”，強調以人工智能技術將信息化繁為簡，喚醒萬物。百度已經明確提出向一傢人工智能公司轉型，致力於做AI平臺。
另一位靠社交起步，擁有眾多用戶場景的騰訊也開始重資投入人工智能。騰訊最新宣佈任命瞭新的AI Lab（人工智能實驗室）主任人選，並成立美國西雅圖AI實驗室。在騰訊看來，擁有社交軟件積累的數據能夠在AI上做出更好的成果。AI發展依托於四大關鍵因素：豐富應用場景、海量大數據、強大計算能力和一流科技人才。騰訊在過去18年裡已經有豐富積累，這是AI Lab重要的發展基礎，也是騰訊未來發展潛力所在。
不論百度，還是騰訊，AI技術更多的在於專業產業層面的突破。在個人生活場景中，人工智能的巨大效應台灣電動床工廠還待釋放，隻有AI幫助人們真正提高生活和工作效率，它才不至於僅出現在討論層面，為人們增加懷疑和恐慌。在終端領域快速發展的華為終端成為應用場景中的較早應用人工智能技術的廠傢之一，這讓智能 手機 變得更懂人心、更易使用。
AI應用化的嘗試：華為手機深度學習系統
在人工智能技術領域，華為諾亞方舟實驗室承擔著核心技術的輸出。該實驗室主任李航近期在全球人工智能技術大會上介紹瞭華為AI的路徑。他表示，AlphaGo、自動駕駛等都是今天人工智能成功的例子，但這些人工智能系統都在重復使用給定的模型，要麼是在循環中使用，要麼是在有限狀態間的跳轉中使用。這些模型一般通過機器學習得到，我們看到當前所有的人工智能系統基本上都擁有這個特點。而華為著重的是其“意識”、“情感”、“自由意志”等，有這樣系統化的智能系統將更好的服務人類。
華為率先將自主學習能力引入旗艦系列手機上，大大提高瞭系統與用戶交流的可能。華為基於安卓系統開發的EMUI5.1系統內嵌入的Machine Learning人工智能系統，具有強大的學習、協調和清理功能，保證瞭手機的流暢性。人工智能學習系統基於人工智能研發，它能夠根據用戶使用習慣動態配置軟硬資源，將優先級分配給前臺應用程序和用戶使使用概率較高的應用程序，對高頻程序進行預載，電動床使得常用應用啟動速度最高提高50%，而且不必聯網就能完成。
EMUI5.1的智能還體現在能自動管理分配內存，及時感知應用的資源需求，根據應用屬性的差異，制定不同的資源調度策略，和麒麟960芯片緊密結合按需實時動態調度CPU、GPU、存儲等系統資源，是各類應用都能得到最佳的資源分配。同時在充電和待機時能自動完成系統垃圾清理，釋放更多緩存，讓系統運行始終留有餘量。
從概念走向現實，人工智能技術的初步不僅顯著提高智能終端輸入輸出效率，還將高效完成一些以往隻有人類才能完成的事情。就如諾亞方舟實驗室主任李航所希冀的，人工智能技術實現像人一樣擁有長期記憶，就能夠實現智能的信息知識管理系統，它能不斷獲取新的信息和知識，能夠回答我們各種各樣的問題，能夠成為人類的真正的智能助手，真正發揮計算機的強大存儲能力。
目前在世界范圍內，中國的AI發展在一定程度上是領先的，雖然在開創性研究方面與美國仍有一定差距，但中國擁有廣闊的互聯網市場，豐富的應用場景、海量大數據、強大計算能力和眾多的科技人才儲備等優勢。現在，業界有越來越多的科技公司參與人工智能的探索，此外，相當數量的實驗室也都在嘗試相關的基礎研究，力爭發現更多機遇、創造更多AI技術的可能。
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