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科大訊飛董事長劉慶峰也表示，人工智能之所以能夠形成階段性的突破，有三個因素：數據、運算能力和算法。

事實上，數據和計算力是決定人工智能發展水平的重要因素。

IBM中國研究院研究總監蘇中認為，這一輪人工智能的發展實際上來自于數據。像深度學習，是通過海量的數據產生很多不一樣的結果。在數據量上，中國由于人口最多且多樣化，同時互聯網和移動互聯網已融入人們生活，因此數據會成為中國在AI產業中領先的地方。

“中國擁有最多的用戶群體，同時政府在推動人工智能技術應用上的決心和能調集的資源在全世界是罕見的，我相信未來人工智能的全球競爭主要在中美之間，由于人工智能應用研究的特點，中國會率先勝出。”劉慶峰說道。

根據中國互聯網信息中心日前發布的報告顯示，截至2017年6月，全球人工智能企業總數達到2542家，其中中國企業數量達到592家，占23.3%，僅次于美國。

原創性成果匱乏  原創型人才稀缺

盡管中國在人工智能領域的發展勢頭令人欣喜，但是，其背后仍然存在一些亟待解決的問題。

這一點也可以從原創性成果的匱乏上體現出來。

在中國很流行一個詞“偽原創”，就是指在別人寫作的前提上，綜合多方面的信息“閉門造車”，完全提不出自己的新觀點。

“把一個10層的深度模型拓展到100層甚至1000層，我覺得這個確實是一個進步，中國人目前是這個層次，但這些在我看來并不是一個原創�！� AAAI現任執委楊強教授楊強就曾表示，深度學習是不斷發展的，研究領域的領導者應該是開拓新的領域，而不是在原有的基礎上深挖。

李彥宏指出，就中美兩國來比，美國的人才優勢讓其在基礎理論研究上占據優勢，所以絕大多數算法的創新都來自美國。不僅如此，美國公司尤其是互聯網公司，對人工智能的重視程度也普遍高于中國互聯網公司。

對此，清華大學教授魯白持同樣的觀點。其認為，中國對人工智能的理論、原創性研究還比較落后，大家都在集中精力做應用，未來在人工智能領域，大的理論突破可能還是來自西方，而技術應用的發展將會來自中國。

“我國的劣勢主要體現在人工智能的人才培育體系尚未建立，我國人工智能學界倡導多年的建設“智能科學與技術”一級學科的問題仍待解決�！� 中國人工智能學會副秘書長余有成認為，核心技術人才梯次無法形成，海外優勢人才被歐美機構搶走。

劉慶峰認為，對于“源頭創新型”這類全球都稀缺的人才，要加大力度培養。中國也有很多好苗子，要讓他們進入這個領域，然后設計一個關于人工智能的學習成長路徑，這對于產業的整體發展有非常重要的意義。