他说：“我认为这项研究是世界级的。当然，也有许多美国团队的论文中有来自中国的研究生。毫无疑问，中国有许多优秀的研究人员，做出了很大的研究贡献。”

　　不过，他也提醒到，中国在这个领域的影响不是通过某一篇伟大的论文，或某一个杰出的成就体现的，而是像其他国家的研究人员一样，是通过许多高质量的贡献不断积累的。

　　他提到的另一篇论文来自朱越，Kai Ming Ting 和周志华，是有关在MIML（多示例多标签）学习中发现多个新标签的论文（Discover multiple novel labels in multi-instance multi-label learning）。Thomas 评价说 ，周志华教授所在的南京大学实验室不断有高质量的机器学习论文出现。论文探讨了如何创建可以在开放的世界中表现良好的机器学习算法以及如何利用良好的聚类方法找到对应标签结构的聚类，这在许多领域都是一种合理的设想。

　　中国 AI 迅速崛起一大原因 ：政府和企业大量投资

　　不仅是学术研究，中国的技术公司也在 AI 领域赶超了上来。中国的搜索巨擘百度（常被比作谷歌）、滴滴出行（常被比作 Uber）和腾讯（微信的创建者）都建立了自己的 AI 研究实验室。坐拥上千万的客户，这些公司能够获取超大规模的数据量用于训练 AI 识别模式。

　　就像微软和谷歌一样，中国技术公司也看中了 AI 所拥有的巨大潜力。在接下来几十年，AI 能衍生出一系列革新技术，从人脸识别到自动驾驶汽车。“我很难想象出一个 AI 变革不了的产业，”百度首席科学家吴恩达说。吴恩达与人联合创立了 Coursera 和谷歌大脑，现在掌管百度的 AI 研究，工作的地点就在硅谷。

　　中国 AI 的成功部分归因于政府对高校科研的大规模投资。在过去的十年里，政府的科研支出每年都平均增长两位数。根据 2016 年 3 月公布的“十三五计划”，科研资金仍然是一个主要优先事项。

　　Rao 回忆说，他第一次在国际 AI 会议上看到中国研究人员时，他们通常来自清华和北大，这两所学校分别被视为中国的 MIT 和哈佛。现在，Rao 看到来自全中国各地的研究人员的文章，而不仅仅是最精英的学校。机器学习——包括深度学习——是近来特别热门的研究方向。“在中国，对机器学习有兴趣的人数大幅增加，”Rao说。当然，白宫关于人工智能研究的战略计划报告中也注意到了这一点。

　　中国的科技公司也是高校研究经费的一大来源。香港科技大学的计算机科学家杨强与腾讯合作，后者为杨强实验室的学生提供奖学金。

　　学生可以从微信获得大量的数据。杨强表示，做 AI 必须要有大规模的数据和测试的平台。这也是与产业界合作如此顺利的原因。作为回报，腾讯能够得到实验室产出的最新研究成果。当然，还有一些学生在毕业后直接加入腾讯工作。

　　中外 AI 研究圈信息不对等 ：中国对英语世界了解更多

　　中国人工智能研究的数量急剧增长，但很多开创性的基础工作仍然是由美国的研究人员完成。“我在美国看到了关于改变网络架构的巧妙想法，”吴恩达说。中国研究人员擅长的是抓住一个想法（比如机器学习），然后不断输出关于机器学习不同的应用的论文。

　　然而，atv，吴恩达表示，随着机器学习研究在中国成熟，就会形成自己独特的圈子。吴恩达以在最近在巴塞罗那举行的国际会议 NIPS 为例，他回忆说，他几乎立即就在会后看到了中文的会议报道——这时候还没有任何英语报道出来。语言问题造成了一种不对称：中国研究人员通常会说英语，因此他们可以获得以英语传播的所有研究信息。另一方面，英语研究界不大可能作者中国 AI 圈子中工作。

　　“中国对英语世界发生的事情有相当深入的认识，但反过来不是这样的。”吴恩达指出，百度也推出了由 AI 提供的机器翻译和语音识别服务，但谷歌和微软这样做时得到了更多的宣传。

　　中国 AI 独特优势 ：技术落地快 ，生态高度竞争

　　当涉及到上线新的功能时，中国公司的行动更快。“中国的工作速度比大多数硅谷快得多。”吴恩达说：“当你在中国找到一个商机时，你的时间窗口一般要比美国短。”