作為一名在英國工作的人工智能領域的研究人員，我想分享一些關于這個領域的真實想法。

首先，全球人工智能還沒有取得重大的突破。基于數學推理的傳統AI并沒有達到現有機器學習更高的精度。雖然在構建不同的學習網絡或者優化技術時存在很多變體，但我們仍然無法擺脫一種當前“思維定勢”——構建的所有內容不過是在大量數據訓練基礎上得出的數據統計結論。

就比如，你可以用幾張貓圖片來訓練一個小Baby，讓其能夠識別貓咪。但我們必須使用數百萬張貓的圖片和非貓圖片來訓練神經網絡，以讓機器識別貓咪。

因此，在人工智能研究取得真正突破之前，現階段“AI優勢”的關鍵仍是訓練數據。最終擁有數百萬張貓咪圖片的人獲勝。在此情況下，你必須得承認中國持有大量重要數據的事實。機構、國企和私企可以從14億人口中收集數據，并為各種目的而構建自己的知識圖譜。

知識圖譜包含關于人的一些信息，比如用戶標準檔案、偏好、品味、付款信息、交易行為和相關鏈接。該圖表還可以包含地址、相關物理信息，比如：實時攝像頭畫面片段、某區域商品需求及供應、一些出租車和外賣訂單信息等。

其實所有美國公司，如谷歌、Facebook等也在收集用戶信息作為他們的私人資產。但中國公司有所不同，其必須遵守中國法律，以便政府可以訪問和協調相關數據。這就類似于擁有一個可以管理公司之間所有數據的中央指令。通過對數據的有效控制，所有中國擁有比美國AI公司更深入的數據使用情況。

數據方面，中國AI公司遙遙領先，那技術方面呢？

單論所有機器學習領域已建出版平臺上，如CVPR、NIPS、AAAI等，中國在引用數量上遠遠落后美國和歐洲。

這就意味著中國落后于美國？

顯然不是。這方面的比較不僅僅在出版物角度上。

我們先看一下美國相關出版物上的作者信息。通過這個鏈接

（https://dblp.org/db/conf/cvpr/cvpr2018.html）你可以看出CVPR中分別有多少論文是美國還是中國大學或者公司撰寫的。

我可以告訴你，其中一半以上論文都出自中國研究人員之手（基于他們特殊的拼音名，如Zhang、Xiang等）。我相信他們很大一部分是在美國學習的國際生，且不是美國公民。

他們畢業后會去哪里呢？

其中最優秀的將留在美國學術界，其次是谷歌、微軟、Facebook這樣的公司。一些可能會流向美國初創企業。隨后剩下的人才更愿意回到中國尋找更好的發展機會。

對于那些留在美國的人才來說，他們有多少會永久留在美國？想象一下，當你努力工作，不斷向上攀爬，而美國政府處于對知識產品盜竊和間諜活動的恐懼，對中國人才的道德標準實施各種限制。你的印度同事升職了，而你還在原有位置。顯然這頭頂上有個隱形的天花板，別無選擇，只有回國。且一些公司的薪資與硅谷相當，非常具有競爭力。與此同時，這批人才也會把經驗和知識帶回國。

最終，大部分中國人回到了中國，為中國人工智能的生態系統做出巨大貢獻，這也使得中國在技術層面瘋狂追趕。也許美國開始質疑中國人工智能神話，但很多最新的技術遷移到中國，真的算IP盜竊嗎？

事實上，中國人才被踢出美國，并把知識和經驗帶回中國，屬于美國政府的重大失誤，顯然他們并不會承認這一點。

（以上情況僅適用于人工智能研究人員，其他領域研究者可能不適用。）

與此同時，中國政府正在積極采取一切措施來吸引人才回國。首先，中國人工智能公司甚至初創企業都獲得了充足的投資，因此他們可以在中國創造非常多的職位需求。

其次人工智能領域的人才中國部分地區能夠獲得75%的個人所得稅減免（這對于高薪資的人來說，簡直是一筆巨款。）政府在住房抵押貸款和保險方面也有很多獎勵政策。據我所知，美國并不存在這樣的優勢政策。

第三，這些在美國和英國研究中心的人才，從事的是“真正的”研究項目，而不是一些玩具項目。因為這些項目大多來自政府合同，而這些技術將直接面向14億人口，這可是一個龐大而豐富的數據庫。

或者，你在創業公司從事私人項目，你會有更多的自由去做每一件事，這里的自由指的是，你不需要擔心政治正確性、工作中的道德、以及缺乏數據的困擾。因為你是中國政府的“培養重點”，在與他人做生意的時候，你能獲得政府的特殊待遇。例如，一些AI創業公司獲得政府***許可，所有員工可以***使用谷歌、Github等資源，公司方面還可以享受租賃辦公室、納稅等方面的優惠。

最后，多虧了這些人才引進計劃，中國逐漸在人工智能的采用和應用方面處于領先地位。雖然不是研究領域中最尖端機器學習技術的先驅。但中國絕對是人工智能技術的忠實信徒和領跑者。

實地去中國考察一趟，特別是杭州和深圳，你就會明白我的意思。