结构性优势背后的潜力

　　
　　尊敬的委员会主席、资深委员先生以及委员会各位委员，感谢您能邀请我参加今天的听证会。
　　我们生活在一个令人眼花缭乱的技术变革时代。发轫于数十年前的信息革命，如今正以多种令人惊叹的方式继续向前深入推进。美国是信息技术的第一个推动者。借助上世纪70年代至80年代发轫的微处理器革命，美国在个人电脑、互联网、全球定位系统以及其他基于信息的技术开发领域，领先了整个世界。如今，信息技术已经延伸到了我们生活的每个角落，也扩散到了全世界。尽管美国在信息技术方面仍处于全球领先地位，但其他国家也日益成为我们的重要竞争对手，特别是中国已成为信息技术领域一个快速发展的主要竞争对手。
　　作为实力仅次于美国和欧盟的全球第三大经济体，中国拥有许多结构性优势，能够在信息技术领域成为一个主要竞争对手，特别是中国的人口是这一优势的主要来源，因为人口是人类行为和基因数据的潜在源头，再加上数据保护和个人隐私的本土文化态度，这些数据有助于中国加快人工智能与合成生物技术的发展。

信息革命

　　信息革命出现了三大总体发展趋势：一是全球数据化的日趋明显;二是网络化和互联互通能力的日益提升;三是机器智能化水平的不断提高。这些趋势正以多种强有力的方式，相互交织、相互促进，了解这些趋势有助于我们理解中国的结构性优势。
　　一是全球数据化的日趋明显。现代信息经济每天生产2.5安字节（Exabyte，译者注：一个安字节相当于2⁶⁰字节）的数据。过去几年，信息革命所产生的数据超过了人类5000年历史的数据总和。这种数据以多种形式出现：一是地图数据，显示人类活动的模式和人们活动的地点和内容;二是通信数据，显示人们活动的网络和互动的内容;三是搜索、购物和娱乐数据，显示人们的喜好和兴趣;四是日益廉价的基因测序技术，使人类基因数据的数字化日益成为现实。全球数据化的趋势，使我们周围的世界、我们的生活、我们的身体、我们的喜好正变得日益量化和数字化。大多数的数据都处于无结构、未标记的状态，进而形成了一个蕴藏巨大潜在信息的数据海洋，因此若能对这些数据进行有效分类和组织，就会产生有益的观点。

　　二是网络化与互联互通能力。全球网络化程度正日益提升，使人类有可能传输和分享这个由数字数据构成的全新海洋。2017年，全球互联网用户激增到了38亿，超过全球人口总和的一半。移动电话用户数量接近50亿，约占全球人口的三分之二。社会媒体用户数量接近30亿。全球互联互通能力继续飞速提升。社会媒体每天新增的用户数量，超过100万。联网上线的人越来越多，他们的数据也随之上线入网。他们变得越来越数字化。人们和公司也通过网絡传输来分享这一数据，而且网络的数据规模和流量带宽也在持续增长。联网设施数量的增长速度，超过了互联网用户。据估计，2018年全球联网设施的数量就高达200亿。物联网（IoT）设施包括智能化的电表、医疗设施、家电和工业用具，正以最快速度增长，其数量到2021年预计将超过所有联网设施的一半。这些设施产生的数据，可以通过互联网实现共享，仅2018年的每月数据流量就高达150艾比特。全球互联网数据流量以每年24%的速度快速增长，超出了联网用户的增速。随着数据流量的增长，宽带速度也快速提升，预计未来5年将会增加一倍。不仅只是联网人数、联网设施、联网数据增长迅速，而且流量和流速也在飞速提升。
　　三是机器智能化水平提升。计算机处理能力的指数化增长速度，为那些体积更小、性能更强的计算机、平板电脑、智能手机等相关设施提供了有力支撑，使这些趋势成为现实。过去50年，这一趋势已经形成了一个以计算机之父戈登·摩尔命名的法则——“摩尔定律”，也就是计算机芯片性能大约每两年增长一倍。近年来，CPU性能的增长速度已经有所放缓。尽管仍在以指数化的速度提升，但是计算机芯片已经接近纳米级的水平，其增速已经大幅放缓。与此同时，过去几年，机器深度学习技术出现了爆炸式的增长，不仅为人工智能创造了有利条件，也让目标识别、自然语言处理等人工智能所面临的长期难题，取得了重大进展。机器深度学习技术是以大量平行计算机处理系统（parallel computer processing）为依托。“平行计算机处理系统”之所以成为现实，就是因为图形处理器技术（简称GPU）在博彩业和大数据的推动下取得了重大进步。在机器深度学习方面，深度神经网络以数百万条数据为依托，学习如何识别目标、翻译语言，或者执行许多其他认知任务。深度学习系统甚至可以从未标记的数据进行学习，这个流程称之为无监督学习。因此，计算机处理器性能日益强大，使我们可以制造一种能够搜集海量数据的巨量设施（myriaddevice），这种设施反过来又可帮助学习机处理和利用海量数据。

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