区域优势正在塑造人工智能在亚洲的发展

McKinsey估计，到2030年，70%的公司“可能会至少采用五类人工智能中的一种，比如计算机视觉、自然语言、虚拟助手、机器人过程自动化和高级机器学习”。

报告估计，人工智能有可能带来“额外的全球经济活动;到2030年将达到近13万亿美元，与2018年9月相比将增加16%的累积GDP。”

从地理上讲，亚洲占地球陆地面积的29.4%，但截至2015年，亚洲人口接近45亿，占世界总人口的60%。亚洲年轻人对人工智能整体持乐观态度。微软(Microsoft)的一项调查发现，39%的亚洲年轻人预测未来会出现联网或无人驾驶汽车，36%的人认为世界上将会出现提高生产率的软件机器人，19%的人把机器人想象成社交伙伴。非洲大陆的年轻人期待着人工智能提高他们的生产力，促进他们与他人联系的方式，改善他们的身心健康。自动化在世界很多地方都是最令人担忧的问题，但在亚洲，自动化造成的失业问题似乎已经退居次席，只有26%的人担心会因为科技而失业。

亚洲各国的技术发展水平各不相同。人工智能的发展也自然因国家和地区的不同而有所不同。麦肯锡指出，虽然美国被认为是全球人工智能领域的领导者，但中国是紧随其后的。这一点可以通过观察全球人工智能领域的就业人数得到强化。据《日经亚洲评论》报道，加拿大人工智能初创公司Element估计，全球人工智能领域的顶尖人才有22400人，其中10295人在美国，2525人在中国。

“全球顶尖人工智能人才有22400人，其中10295人在美国，2525人在中国。”

Element还发现，在人工智能人才领域，日本是一个局外人，只有805名顶尖人才在这个世界第三大经济体工作。如果不能尽快填补这一空白，日本未来将面临巨大的人工智能人才缺口。另一方面，新加坡人工智能人才相对较多，40%的人在海外获得必要的技能后回国。中国、韩国和印度的人才在其他国家学习后也纷纷回国。什么在塑造亚洲的人工智能?

为了了解人工智能在亚洲，特别是东南亚和东亚是如何形成的，Binary District采访了IBM Japan和Muthu Kumar Chandrasekaran，一位专攻机器学习和自然语言处理的人工智能专家。

我们首先分别询问了日本和新加坡人工智能领域存在的挑战和机遇。IBM发言人对日本的劳动力短缺和劳动生产率低下，以及日本人口的不断减少表示了担忧。

IBM表示，这对人工智能领域来说是一个巨大的挑战，因为“许多企业由于缺乏战略和领导者、缺乏技能和人力资源而无法开始使用人工智能，许多企业由于PoC没有产生预期的结果而无法进行实际操作。”有许多公司已经投入运营，但没有使用小规模和狭窄的地区，也没有推进他们的数字转型。”

另一方面，Chandrasekaran对远东地区持乐观态度，因为当新技术进入市场时，远东地区一直是应用程序的大乐园。“与西方不同，”他表示，“远东地区没有科技公司利用用户数据进行机器学习的反垄断倾向。”这使得远东成为第一个在现实世界中获得面部识别等技术的地区，并充分认识到在线社交网络对推荐系统的力量。

“远东地区拥有比西方更多的当地技术劳动力。这正促使西方企业在中国开设规模最大的开发中心。这表明创新的潜力仍有待开发。

“与西方不同，远东地区对利用用户数据进行机器学习的科技公司没有反垄断倾向。”

“虽然新加坡在过去几年创建了一个伟大的初创企业生态系统，但其他规模较大的远东经济体尚未完全致力于这一举措。中国企业仍专注于本土市场，尚未调整自己的品牌，以便在全球范围内与西方企业竞争。印度和日本政府可以在政策和投资方面做得更多，以鼓励基于人工智能的初创企业。”

与其他新兴技术一样，人工智能也有被自己的炒作吞噬的危险。不过，通过密切关注与新兴技术相关的各种新发展，可以衡量新兴技术的状态。

例如，在日本，自然语言处理(NLP)的发展势头越来越猛。IBM声明，与其从头开始开发AI模型，还不如使用成熟的AI，如NLP和图像识别，这些都是供应商提供的，能够满足企业的业务需求。

例如，IBM日本在2016年推出了支持日语的Watson。该公司告诉我们:“以IBM Watson为例，通过学习企业特定的数据，可以定制许多api，这些api可以结合起来开发满足您需求的AI应用程序。”

“人工智能应用程序已经被开发出来，并在各个行业和运营中使用。例如,人工智能应用程序的客户服务响应建议合适的产品和订单信息确认和更改,和人工智能的应用程序支持运营商和工程师等专业人士正在开发和投入生产,用于弥补劳动力短缺和提供更高的服务质量。”

亚洲其他地区也出现了令人兴奋的发展。Chandrasekaran指出，人脸识别技术在中国的实际应用，以及中国和新加坡的自动驾驶汽车公司的崛起。他还指出，在顶级人工智能学术会议上，大量来自远东地区的论文被接受，这是该地区人工智能蓬勃发展的一个指标。

Chandrasekaran说:“数据驱动的社交网络公司改变了中国的购物和支付行业，这是远东领先于西方的一个很好的例子。”“该地区各国政府投资于全国范围内的大型人工智能项目(如新加坡人工智能项目)的强烈意愿与西方政府通过其国防研究部门资助的项目非常不同。民间的参与和热情是人工智能适应人们日常生活的必要条件。”

当然，亚洲的每个地方都有自己独特的文化，这对各个国家的科技进步也有影响。日本一直是世界主要的制造业中心之一。根据日本经济产业省(Ministry of Economy, Trade, and Industry)的数据，日本国内90%的出口来自制造业。

“我预计新加坡将首次让公众使用自动驾驶汽车，比如作为政府巴士或大学班车。”

因此，人工智能在中国制造业中获得显著地位也就不足为奇了。“人工智能也被用于制造业，”IBM告诉我们。“许多公司一直在使用常规数据进行预测分析(预测维护、需求预测等)，但更重要的是，使用人工智能中的文本、图像、语音和声音等非典型数据来获得专家知识，并向数字化迈进。”

新加坡相对较小的面积和组织良好的环境有助于其他方面的发展。Chandrasekaran说:“我预计新加坡将有第一批自动驾驶汽车投入公众使用，例如，作为政府巴士或大学班车。”“在我看来，这些比自动驾驶出租车更容易部署。他还认为，由于美国在强化教育项目上有显著优势，因此有机会增加公众对学术事务的参与。

他表示:“新加坡的公立大学已经为人们打开了大门，让他们参与到由社区推动的学习和实践人工智能的活动中来，例如新加坡国立大学的课程。”“几乎没有哪个西方政府在全国范围内团结一致，帮助公众学习和获得这个由人工智能驱动的世界所需要的新技能。就像电子政务一样，新加坡将在大规模部署技术强化教育以培训公众AI方面成为领导者。”

这篇文章最初由Charlie Sammonds在Binary District发表。二区是一个国际сollaborative技术社区,创造了独特的能力新技术研讨会和事件。在Twitter上关注他们。

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