35、AI发展现状、国家竞争态势与通用AI展望

AI发展现状、国家竞争态势与通用AI展望

1. AI助力工作自动化及个人应对策略

AI在工作场景中的应用正逐步推动自动化进程。例如，销售预测仪表盘能协助采购人员做出更优采购决策，制造业中算法可完成汽车零部件的终检。这或许只是全面自动化的开端，未来算法可能自动生成销售预测并重新订购产品，终检也可能完全依赖AI，但这需要大量深度神经网络的训练。

面对这一变革浪潮，我们应如何准备呢？除了关注数据相关领域的最新发展，关键在于培养灵活性而非单纯依赖技能。传统的在特定领域专精的工作模式将逐渐式微，工作岗位、要求和任务会不断变化，我们需成为终身学习者，快速获取新技能和知识。

2. AI竞赛：国家视角的误区与关键因素

人们常热议哪个国家将在AI竞赛中胜出，很多人认为是中国或美国，但这种观点存在问题。一方面，AI竞赛没有明确的终点，“AI领域的主导地位”是模糊概念，难以衡量，导致相关报道缺乏全面性和系统性。另一方面，AI创新主要来自私营部门，全球运营的大公司掌握着大量有价值的数据资产，跨国界的特性使得以国家为单位的竞赛意义不大。

我们应关注开发和采用AI系统的公司、机构和组织的所在地。以下是相关数据：
- 顶级数字公司分布 ：2018年《福布斯数字100强》榜单涵盖17个国家的公司。其中，美国有49家，在排名前20的公司中占主导；中国有16家；欧洲公司在榜单中较少，前30名中仅有2家。这表明美国目前领先，中国是重要参与者，其他地区作用较小。
- 各国AI相关专利情况 ：世界知识产权组织研究显示，20世纪80年代日本率先申请AI专利，此后全球专利申请量大幅增加。