經(jīng)常能夠聽見有人這樣問“中國之所以AI很強，是有因為中國的人口之多”的問題，這是真的嗎？其實這個回答是片面的。

從根本上來看，其實全球的人工智能并沒有取得真正意義上的成功，我們AI當中所有的內(nèi)容都是從大量的數(shù)據(jù)中總結出來形成一個統(tǒng)一的模型。例如，當我們教導我們的小寶寶認知的時候，比如教小寶寶識別什么是一只貓，通過讓他觀看幾只貓的照片就可以讓小寶寶認識什么是貓，但是讓計算機來識別什么是貓這要比人類來識別困難的多。

所以，能夠真正在AI上做出突破，最主要的因素就是對數(shù)據(jù)的提取，焦點放在數(shù)據(jù)上，中國人口之大，并且大家對于隱私并不是很在意，泄露也可能對于很多人都無關緊要，也正是因為這種原因，我國的信息量特別大，這也使得計算機為什么在識別一個動物是貓的問題能夠得到快速的解決方案。

一個單位的用戶畫像是可以用數(shù)據(jù)來描述出來的，一個人的喜好，性格，支付方式、習慣等在每一個app后邊都有記錄，并且很多app具有定位的功能，你在進行任何操作的時候都會暴露你的位置信息，比如你的滴滴歷史訂單，美團訂單、餓了么訂單等等。這么多數(shù)據(jù)當被大數(shù)據(jù)公司整合起來之后就能形成一個人的組織網(wǎng)，產(chǎn)生巨大的能量。

相反，在這一塊兒，美國很多企業(yè)都被各種法律條文所限制，即使在某些方面上可以拿到一些用戶的數(shù)據(jù)，但是畢竟還是不全面，不像國內(nèi)的數(shù)據(jù)那么全面，并且很多企業(yè)在一定的合作方式中能夠將這些數(shù)據(jù)進行整合，但是在其他地區(qū)，個人的數(shù)據(jù)是受法律保護的，不能加以利用，所以國內(nèi)的數(shù)據(jù)能夠起到的作用還是非常高的，并且遠超過那些發(fā)達國家那些研究人工智能的公司。

然而，數(shù)據(jù)雖然很重要，但是理論科研方向，我們還是落后于美國等一些發(fā)達國家。但是我們也不是在美國面前一敗涂地，其實對于在技術方面的研究，一方面能夠從論文上發(fā)現(xiàn)一些端倪，論文被閱讀的次數(shù)也決定著整體技術的水平，然而，很多論文都是我們中國人編寫的，不管是留在美國學習的高材生還國外的中國學術研究者，其論文、出版作品很多都掛著中國人的英文名稱，但是這些人能夠回國為過效力是再好不過，不過這一批人有些是愿意留在國外繼續(xù)自己的研究。

其實很多世界名校做出的成果都出來自華人的研究，然而這些留學的華人大多都不想最終留在美國，因為當你進入某個大型科技企業(yè)的時候，企業(yè)擔心知識產(chǎn)權被其他國家的人給盜用，尤其是聰明的華人，擔心華人從事技術間諜等行為，美國相關部門也對華人做了很多隱性的策略，比如在提干方面，其他國家的同事得到了重用，而自己卻仍然在做著底層工作，長此以往，寧愿回國報效祖國，也不愿意天天在國外有能力卻做著基層工作。

因為美國對待華人留學生的態(tài)度，很多華人其實在留學完成后都帶著自己學到的知識和愛國情懷回到自己的祖國，為中國在AI這一個龐大的智能系統(tǒng)做出一點自己的努力，也讓中國在AI領域排在世界前列，并且政府在人工智能領域的扶持上付出巨大，對待高材生海龜也是一路開路燈，人才回流也逐漸增大，希望他們可以在智能領域深耕產(chǎn)能。

在2018年，AI大會公布的數(shù)據(jù)來看，AI世界榜單前列就有中國四個單位，北大、清華、中科院、南京大學。不過雖然中國的這四所單位的研究成果排行前列，但是美國在AI領域仍然是主導者，不過小編相信，在中國AI的發(fā)展有很大的潛力（數(shù)據(jù)），如果抓緊在理論知識上取得突破，我相信在AI的研究方面的差距會越來越小。