人工智慧國內外差距
1. 根據本講，技術創新重點領域中，什麼與國外相比差距最大
人工智慧這一方面吧。國外對人工智慧這一方面非常重視，有的公司投入的經費是想當可觀的，技術創新上也比較前沿。
2. 在人工智慧和機器學習領域中國和國外存在哪些差距有多大
高校建立的實驗室與大公司有所不同，其研究項目除了偏應用科學的領域，還有一些屬回於基礎理答論研究的項目，是無法從具體的產品上表現的，通常高校實驗室會同時進行兩種領域的研究甚至側重後者，考慮到高校在學術界的地位，人們在關注實驗室研究內容的時候除了關注它的產品，同時也應該注意其在基礎研究領域的水平。
麻省理工學院
MIT的人工智慧實驗室全稱叫CSAIL (ComputerScience and Artificial Intelligence Laboratory)。最初，這是兩個實驗室：計算機實驗室創辦於1963年，人工智慧實驗室創辦於1959年，兩個實驗室在2003年正式合並。
CSAIL是MIT最大的實驗室，也是世界上最重要的信息技術研發中心。CSAIL的成員創立了多於100家知名公司 ，包括機器人之父科林·安格爾，iRobot公司創始人之一海倫·格雷納，波士頓動力公司創始人馬克·雷伯特，還有卡內基·梅隆大學機器人研究所的負責人馬特·梅森。
MIT也幾乎是頂尖技術的代名詞。它在去年底發布了2015年CSAIL的主要創新，包含3D列印心臟，可以爬樓梯、開門甚至駕車的機器人，癌症預測工具等。
3. 中國人工智慧晶元與國外到底多大差距
人工智慧的基礎和根本是晶元，國內的人工智慧晶元和國外的差距就是晶元，晶元是軟回件性能載答體，一定要滿足軟體不斷變化的計算需求，目前國內的人工智慧晶元跟國際上的差距，應用上跟國際同行一個水平線，方法上落後，晶元上差半步。這是清華大學魏少軍教授說的，望點贊
4. 現在人臉識別技術國內和國外的差別在哪裡
以往一個新興的技術都是一開始國內、國外會有一些差距，但是人工智慧，尤其是深度學習這個領域，這兩年國內一點都不輸於歐美的研究水平，反而還有自己的特點。平安科技的人臉識別技術已走在世界前列。
5. 人工智慧和量子技術在國內外發展現狀如何
目前人工智慧和量子科技在國內外的發展都算是如火如荼，其中，中國對於量子論的鑽研更深入一些；而海外的知名科技龍頭企業谷歌公司，對人工智慧領域的成就是有目共睹的。未來，我們或許就會用這兩大法寶，徹底改變科技時代，打開另一個天地的大門。
我們都知道，時至今日，人類已經在現代科學的道路上取得了無數成就和突破，物理學，生物學，醫學上的進步，都是無有時歇，有目共睹。同時，前沿科學界最熱門的兩大領域，莫過於人工智慧和量子力學了；
因此，可以說，這兩大方向，都是我們未來的康莊大道。
6. 中國人工智慧現在到底是一個什麼樣的水準
工業和信息化部部長苗圩：從技術上來說，我們跟像美國這樣的西方發達國家相比，還有差距。但是在有些技術，比如像語音識別、圖像識別、刷臉這些方面，我們局部上可能走在世界的前列。對這個我們要保持一個冷靜客觀的評價，不是說我們完全走在世界前列了。但是從應用上來說，我覺得中國的應用肯定會走在發達國家之前。
中國電子信息博覽會是亞洲規模最大的電子信息行業綜合展覽會。本屆展會展覽面積超過10萬平方米，吸引了國內外超過1700家企業參展，同期舉辦超過100場行業研討活動，展會現場發布超過5000件新產品新技術。展會集中展示人工智慧、高端晶元、智能製造、虛擬現實及增強現實、智慧家庭等電子信息產業創新成果。
7. 國內外的機器人智能化差距有多少
工業機器人
國產工業機器人與國外工業機器人之間是有一定差距的，首先就是發展時間的差距，國外工業機器人發展時間要比國內機器人發展時間要早，這一點就意味著國外機器人的整體水平要比我們更完善，其次就是技術問題，目前國內機器人與國外機器人要按照高技術較量的話國內的技術要落後很多，所以在一些高端行業應用到的都是進口的，這也是我國工業機器人日後要發展的地方。
目前市場上國外工業機器人的競爭很激烈，這一現象表明我國工業機器人只有達到一定規模，我們和國外相比價格才有優勢。我們不難看出在汽車、電子裝配、化工、物流等領域對工業機器人、碼垛機器人等機器的需求很大，國家應將這些領域作為工業機器人批量化應用的重點。
除了上述我們講到的規模化，機器人的主機的成本及質量也是我們應該關注的重點。在企業的生產線中，工業機器人扮演著重要角色，因此，一旦出現故障，必然會對企業的生產效率造成影響。目前國產的工業機器人已經廣泛應用於汽車零部件工作站和碼垛工作站，但卻很難進入汽車生產線。這正是我國工業機器人可靠性不高所導致的。
選擇路線很重要：從世界其他國家工業機器人的發展情況來看，選擇的路線並不一致。比如，日本選擇的是「仿人」的路線，並希望從工業領域推廣到家用領域。然而，由於成本過高，技術過於復雜，這條道路的前景並不被看好。相比之下，美國則從軟體和嵌入控制等方面發力，並取得了良好的效果。
對於中國工業機器人的發展，建議，工業要規模化，服務要嵌入化。但我國工業機器人的發展長期存在這樣的怪圈：由於采購量小，所以成本和定價高，這使得用戶的投資較大，並導致市場始終做不大。
只有通過國家在高端製造領域的長期投入，實現部件國產化、自主化，大幅降低成本和定價，工業機器人規模化應用的時代才會到來。不要狹隘地理解只有人形的才算機器人。理由在於，按照IFR和國際標准化組織的定義，有兩個自由度以上，可移動，有一定智能技術的就可以稱作是機器人。
要想快速、順利推動中國智能工業的發展，企業應該做到高瞻遠矚，腳踏實地。對於新建企業，在規劃設計時要考慮工業機器人和智能化的應用，比如所有的設備都考慮自動化介面，那麼將來的發展就會很順暢。而對於老牌企業，也一定要想盡辦法，盡早進行智能化改造，早改造早受益。
服務機器人
專家認為，相對於工業機器人，我國的服務機器人產業與發達國家基本同步。南京理工大學自動化院長郭健教授說，「與工業機器人產業受制於材料、控制、加工等環節而與國外有較大差距不同，我國服務機器人與國外各有特色、不分伯仲，國外企業在加工製造核心部件方面有優勢，我們的集成功能等更豐富。」
雖然我國機器人研發製造業集中在工業機器人領域，但服務機器人產業也已具備相當基礎。
一方面，機器人圈內熱熱鬧鬧，一大群「圍觀者」興致高昂；另一方面，服務機器人真正步入社會、走入尋常家庭者還寥寥。
問題出在哪裡？瓶頸如何突破？學術研究人士、市場人士見仁見智。機器人家有專家說， 「服務機器人的產品質量，包括一些部件，尤其是核心部件上，我們與國外還有一定差距。」
「技術研發上，目前的服務機器人產品離高度智能化還有差距。」喬徽也認為，未來的機器人應更多具有搜集、整理、分析和判斷、決策信息的能力。未來機器人將與3D列印技術、物聯網技術、大數據、雲計算等先進技術更好結合，進而變得更加智能、更為便捷。此外，價格還比較昂貴，一台迎賓機器人售價一般為20—30萬元，這很難讓普通消費者接受。
讓服務機器人更多更快走入家庭，要突破兩個制約，一是用戶要更新觀念和認知，中國人習慣於用掃帚掃地，不了解機器人的功能，擔心掃不幹凈；二是不斷提升功能，比如讓掃地機器人從單一的掃地服務變成能提供多功能服務的多面手機器人。
8. 中國的人工智慧處於什麼水平 世界的人工智慧又處於什麼水平
走近人工智慧
人工智慧(Artificial Intelligence，AI)一直都處於計算機技術的最前沿，經歷了幾起幾落……
長久以來，人工智慧對於普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(MIT)、卡內基-梅隆大學(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智慧》(A.I.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解並探索人工智慧領域的興趣。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智慧這一充滿挑戰與機遇的領域。
計算機與人工智慧
"智能"源於拉丁語LEGERE，字面意思是採集(特別是果實)、收集、匯集，並由此進行選擇，形成一個東西。INTELEGERE是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鍾和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯系。經過幾個世紀之後，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(Turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智慧之父"。
人工智慧領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智慧"(Artificial Intelligence，AI)這個術語。隨後的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智慧的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式介面，應用於疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的IBM的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智慧的發展也並不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬體和軟體的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網路技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的AI軟體，而且現在的AI具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智慧研究又出現了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智慧這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問: 目前人工智慧研究出現了新的高潮，那麼現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答: AI研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智慧理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬體突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網路技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智慧研究的3個熱點是: 智能介面、數據挖掘、主體及多主體系統。
智能介面技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴於知識表示方法的研究。因此，智能介面技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能介面技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 資料庫、人工智慧和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現演算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。
主體是具有信念、願望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。
問: 您在人工智慧領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智慧領域的研究情況。您認為目前我國人工智慧的研究情況如何？
答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智慧熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智慧技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智慧技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智慧研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣於考慮國外怎麼做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今後，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智慧研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善於找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問: 請您預測一下人工智慧將來會向哪些方面發展？
答: 技術的發展總是超乎人們的想像，要准確地預測人工智慧的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智慧可能會向以下幾個方面發展: 模糊處理、並行化、神經網路和機器情感。
目前，人工智慧的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的並行化處理功能。人工神經網路是未來人工智慧應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網路的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智慧領域的下一個突破可能在於賦予計算機情感能力。情感能力對於計算機與人的自然交往至關重要。
人工智慧一直處於計算機技術的前沿，人工智慧研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智慧研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智慧技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什麼是人工智慧？
人工智慧也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智慧是研究如何製造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
AI理論的實用性
在一年一度AT&T實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了AI軟體和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什麼位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現在的AI技術只能使它們大部分時間處於個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種AI機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，Internet是由無數台伺服器和無數台路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道並加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以大大減少網路堵塞。
我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智慧研究的興趣。
未來的AI產品
安放於加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的ASCI White電腦，是IBM製造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，IBM正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(Blue Jean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計於4年後誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為Cog的項目。Cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏並將其在鼓上演奏出來。