你对中美科技战结果有什么预见

你对中美科技战结果有什么预见

越是科技战 越是让我们认识到不足 越能让我更强大。现在我们经济体量那么大，不会那么容易被遏制住发展的。

一项新的研究发现，一种人工智能工具可以准确预测哪些新感染COVID-19的患者会继续发展成严重的呼吸道疾病。中美科学家用AI预测哪些新冠患者会发展成ARDS 准确率高达80%

这项工作由纽约大学格罗斯曼医学院和纽约大学库兰特数学科学研究所牵头，与中国温州的温州中心医院和苍南人民医院合作。

这种新病毒被命名为“SARS-CoV-2”，导致了一种被称为“COVID-19”的疾病。

这项研究3月30日发表在《Computers, Materials & Continua》杂志的网络版上，它还揭示了未来严重程度的最佳指标，结果发现这些指标并不像人们预期的那样。

“尽管仍需进一步验证模型，它有望成为预测最易感染该病毒的患者的另一种工具，但仅是支持医师在治疗病毒感染方面来之不易的临床经验。”相应研究作者、纽约大学格罗斯曼医学院医学系传染病与免疫学系医学助理博士、医学博士Megan Coffee说。

“我们的目标是设计和部署一个决策支持工具，使用人工智能能力——主要是预测分析——来标记未来临床冠状病毒的严重程度。”合著者Anasse Bari博士说，他是Courant研究所计算机科学的临床助理教授。“我们希望，当这个工具完全开发出来后，将对医生有用，因为他们可以评估哪些程度的病人真的需要床位，以及在医院资源紧张的情况下，谁可以安全地回家。”

惊讶的预测

在这项研究中，收集了来自中国两家医院的53名患者的人口统计学、实验室和放射学研究结果，这些患者在2020年1月被检测出SARS-CoV-2病毒阳性。最初的症状通常比较温和，包括咳嗽、发烧和胃部不适。然而，少数患者在一周内出现严重症状，包括肺炎。

这项新研究的目的是确定人工智能技术是否有助于准确预测哪些感染了病毒的患者会发展成急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。ARDS是肺部积聚的液体，对老年人来说可能是致命的。

在这项新研究中，研究人员设计了计算机模型，根据输入的数据做出决策，程序考虑的数据越多，就越“聪明”。具体来说，目前的研究使用决策树来跟踪选项之间的一系列决策，并对路径上每一步的选择的潜在后果建模。

研究人员惊讶地发现，被认为是COVID-19标志的特征，例如肺部图像中出现的某些模式（例如毛玻璃片混浊）、发烧和强烈的免疫反应，并不能用于预测有这些轻微症状的初次患者中哪些会发展成严重的肺部疾病。年龄和性别均无助于预测严重疾病，尽管过去的研究发现60岁以上的男性患病风险更高。

相反，新的人工智能工具发现，三个特征的变化——肝酶丙氨酸氨基转移酶(ALT)水平、肌痛和血红蛋白水平——最准确地预测了随后的严重疾病。与其他因素一起，该团队报告能够预测ARDS的风险，准确率高达80%。

研究人员说，虽然肝炎等疾病对肝脏的损害而急剧升高的ALT水平在COVID-19患者中仅略高一些，但在预测病情严重程度方面仍具有重要作用。此外，深层肌肉疼痛(肌痛)也更常见，而且过去的研究已经将其与体内更高的一般性炎症联系起来。

最后，较高水平的血红蛋白(一种含铁的蛋白质，能使血细胞将氧气输送到身体组织)也与后来的呼吸窘迫有关。这是否可以用其它因素来解释，比如长期以来被认为与血红蛋白水平升高有关却未被报道的吸烟？在温州中心医院就吸烟情况接受采访的33名患者中，两名曾吸烟的人也报告说他们已经戒烟了。

作者说，这项研究的局限性包括研究人群中相对较小的数据集和有限的临床疾病严重程度。后者的部分原因可能是在研究期间住院的老年患者数量少得难以解释。他们平均年龄为43岁。

“在我的临床实践中，我将更多地关注我们的数据点，更密切地观察病人，如果他们反馈有严重的肌痛。”Coffee补充道，“能够与该领域实时共享有用的数据是令人兴奋的。在过去的所有流行病中，期刊论文都是在感染消退后很久才发表的。”

顶尖AI人才：10%在中国，50%在美国

主导人工智能（AI）研究和开发的约半数顶尖人才集中于美国。AI是数据经济的核心技术。如果负责最尖端研究的群体薄弱，中国的竞争力有可能下降。

加拿大的AI初创企业「Element AI」根据2018年内在21个国际学会上发表的论文调查了作者人数和经历，统计了顶尖AI人才的分布。

调查显示，全球有2.24万AI方面的顶尖人才。其中约半数在美国（1万295人），其次是中国（2525人）占到1成。英国（1475人）、德国（935人）和加拿大（815人）次之。

以多样性的成员推进AI开发很重要。通过研究者之间的人脉接触最尖端技术，容易推动共同研究。据称由相同人种和性别团队打造的AI进行判断时容易出现偏颇。

在最尖端的AI研究方面，提高数据分析效率、消除分析偏颇的技术、浅显易懂地向外界展示判断过程的手法等技术创新取得进展。大学与企业的共同研究也很多，这将直接推动各国企业的竞争力提高。

但是在国际学会上，中国人发表的论文数量很少，存在感很低。AI领域的新发现源于高等数学知识的情况正在增加，但中国跨领域的研究薄弱。

中国近年来出台国家政策，培育了覆盖综合科学技术领域的人才。美国自10多年前开始，推行理科和数学教育的振兴政策，大幅增加了科技相关教师人数。中国也于2017年制定新一代AI发展计划，推进新设置AI专业等。

美国谷歌于2018年春季在北京成立了「谷歌AI中国中心」。招募能带来全新理念的技术人员。目的是在中国获得能引领技术创新的优秀学生。

围绕人工智能（AI），中美展开了激烈的竞争。中国于2017年夏季发布了国家级的AI发展计划。提出到2020年，中国的人工智能总体技术和应用将与世界先进水平同步；到2030年，将成为世界主要人工智能创新中心。一方面，美国2018年5月，邀请顶级技术人员出席在白宫举行的「AI峰会」，宣称「将死守美国的领导地位」。

预计到2025年全球生成的数据量将膨胀至2016年的10倍，达163万亿GB。具备高度化数学、统计和信息处理知识的AI技术人员的工作就是思考如何活用这些庞大的数据。

AI专利申请50强企业：中国反超美国

海哥汇总了人工智能（AI）相关专利的民营企业排行榜。调查2016～2018年3年里公开的专利申请件数发现，从进入前50的企业来看，中国为19家，超过美国的12家。2013～2015年，美国的企业数更多，但如今发生逆转。在作为高科技摩擦主战场的人工智能领域，中国正在提高存在感的现状浮出水面。

根据日美欧中的专利局和世界知识产权组织（WIPO）等公开的专利申请数据，排在首位的是IBM，为3千件。第2位是微软（1955件），第3位是谷歌（1659件），美国企业垄断了前3。

在中国企业中，百度以1522件排在第4位，国有企业国家电网（1173件）排在第6位，腾讯控股（766件）居第8位。

虽然美国垄断前3，但从排在前50的企业数来看，中国反超美国。美国为12家，与上次（2013～2015年）的19家相比大幅减少。另一方面，中国有19家入选，与上次的8家相比增至2倍以上。

其背景是中国正在以举国之力加强人工智能研发。2018年中国公开的专利申请超过3万件，增至5年前的约10倍。中国在2015年超过美国，跃居首位，2018年达到美国的约2.5倍。

按领域来看，中国在电子商务、数据搜索、语言处理等方面的专利申请数崛起。尤其是图像处理技术较多，中国公开的专利为1.6万件，达到美国的4倍多。通过视频中的人物面部来确定姓名的面部识别技术等起到拉动作用。

在中国企业申请的专利中，约95％是向中国的专利局申请。中国企业希望在拥有14亿人口的巨大国内市场巩固技术基础，但其中很多专利也将在海外进行申请。

与生物技术等相比，人工智能的专利更容易获得批准。从全部领域来看，申请后获得批准的专利在整体上约为7成，但在作为AI之一的机器学习领域，批准率超过9成。

围绕人工智能专利，世界知识产权组织1月发布的首份报告书显示，从1950年代到2016年的累计数量来看，日美申请了大量专利。进入2010年代后，中国大幅增加申请，在最近的专利申请数上超过日美。

中国为何掀起人工智能教育热

人工智能（AI）教育在中国非常兴盛。目前全世界都在争夺AI领域的优秀人才，中国自然也不例外。中国的大型互联网企业把孩子们召集到一起，由本公司的AI专家定期举办培训班。

从2019年春季开始，在部分中小学里正式引入AI相关课程。中国为培养出优秀人才，从官方到民间都在加紧行动。

「在这种情况下使用哪个程序，有人知道吗」、「老师，这很简单」，网易1月底在杭州面向中小学生举办了为期5天的AI培训班。当天的课程内容是实际编写一个游戏，但孩子们对此并不陌生，直接就在电脑上操作起来。

网易从几年前开始利用寒假等较长的假期来举办这类培训班。项目负责人表示，AI技术已经融入到社会的各个角落，现在人才短缺，希望通过这项活动激发孩子们的兴趣。腾讯等其他大型互联网企业也在举办类似活动。

培训班收费为5天5000元，并不便宜，但报名一开始，50个名额马上就满了。37岁杨女士在上小学五年级的10岁儿子参加了培训班，她认为，「如果孩子感兴趣，为了将来有前途，我们尽力支持，该花的钱就得花」。

许多中国家长在子女教育问题上毫不吝啬，独生子女政策进一步加剧了这种状况。不少30多岁的父母本身受过良好教育，也非常关注自己孩子的教育。他们对于生二胎不是很积极，把教育费用全都集中到一个孩子身上，面对补习班、特长班的昂贵费用没有丝毫的犹豫。

在2018世界人工智能大会上，阿里巴巴董事局主席马云也强调了AI教育的重要性。腾讯旗下的研究机构汇总的AI人才白皮书显示，全球企业的AI人才需求量达100万人。而实际活跃的专业人才只有30万人。具备相关研究功能的教育机构全球约有370处，不过每年只能培育出2万名AI人才。为了填补巨大的人才缺口，各企业纷纷跨国境寻找人才。

在上海市一家语言学校的招牌和网站上，除了标着英语、日语等科目外，「AI教育」课程也非常显眼。家住上海市的主妇王女士（36岁）让还在上小学的孩子去上AI教育课程，她表示，「听说程序员很火，工资也高。为了孩子，现在开始就得好好学」。

企查查数据显示，AI类技术人员的平均薪酬在逐年上涨，现在已经达到2.9万～3.3万元左右。相比之下，北京市全体企业员工的平均月工资约1.2万元，上海市约1.06万元，AI行业已经遥遥领先。

所以，你愿意让你的孩子学AI吗？

ITIL国际技术产业联盟是响应习总书记号召——“科技是国家强盛之基，创新是民族进步之魂”，由数百名中、美、德以及其他国家的科学家、企业家、金融家以及政要和年轻的创业者，联合哥伦比亚大学技术转移办公室、美国YET2、硅谷高创会、硅谷360Lab、欧洲生命科学机会基金ELSOF、德国史太白、中加水处理中心，于2015年9月共同发起成立于美国纽约。

ITIL国际技术产业联盟是一家专注于国际技术转移、高新科技项目落地、海外高层次人才引进、海外工作网络构建的国际技术产业资源整合机构，并在美国的华盛顿、洛杉矶、阿肯色、奥斯汀和德国的柏林、纽伦堡设立有分支机构。2017年6月9日，ITIL落户宁波，并与中国工程物理研究院、浙江伯乐遇马，共同组建了国际技术产业联盟中国公司。通过整合欧美技术转移机构、高校科研单位、科技创新基金以及专利技术拥有方，ITIL创建了网上资源数据库平台，为企业提供线上和线下的国际技术转移服务，目前在全球范围内已经形成专注于生物医药与大健康、工业4.0高端装备、新材料与新能源、环保与水处理四大领域的项目数据库，入库项目累计12000余件。

产生背景

一、全球创新资源流动加速,合作创新成为发展潮流

随着全球化的不断深入，人才、技术和资本等创新资源的流动性增强，新的边界被不断扩大，创新投入和风险加大，进行合作创新已成为各国重要需求。

二、国际技术转移成为国家科技创新的重要手段

技术转移与成果转化已经成为科技创新范畴当中的重要议题，基于国际技术转移的项目合作落地成为国际创新合作的重要手段。

三、海外华人科学家群体是我国科技创新重要资源

中国SCI论文数量每4年翻一番，在美华人科学家参与撰写了超过72.3%的中美合作论文，数百万海外华人学子，其中2/3分布在科技领域，2016年，43.25万留学人员回国，投身中国梦已经成为众多华人科学家的共同选择。

发展历史

2015年09月 Intelligence Union 在美国纽约成立，开启全球引智招才、技术转移事业序章。

2016年11月 Intelligence Union 更名为 International Technology Industry League（国际技术产业联盟）。

2017年06月 国际技术产业联盟与宁波市科技局和宁波国家高新区签订了合作共建框架协议，协议外资1000 万美元，共建宁波国际技术创新中心，该中心总部设在宁波高新区。

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