导读：很多朋友问到关于有多少国家支持人工智能的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、全球人工智能企业集中分布最多的国家top3有哪些?2、目前在人工智能领域，哪个国家最强3、人工智能给劳动力市场带来了怎样的冲击？哪些国家受影响最大？4、支持人工智能产业创新发展的若干政策有哪些？具体有啥意义？5、未来可期丨人工智能基础数据标注行业相关政策汇总6、人工智能怎么样全球人工智能企业集中分布最多的国家top3有哪些?
有一些。
目前，全球人工智能第一大技术来源国为中国，中国人工智能专利申请量占全球人工智能专利总申请量的66，54百分之，其次是美国，美国人工智能专利申请量占全球人工智能专利总申请量的20，49百分之。韩国和日本虽然排名第三和第四，但是与排名第一的中国专利申请量差距较大。按照专利优先权国家进行统计，若无优先权，则按照受理局国家计算。如果有多个优先权国家，则按照最早优先权国家计算。
目前在人工智能领域，哪个国家最强
科技数码大港今天来跟大家说说目前在人工智能领域，哪个国家最强？人工智能领域近几年是科技界关注和发展的热点，甚至被认为会引领下一轮科技革命。目前来看，美国无疑是领头羊，但是中国正在成为美国在这一领域最强劲的对手。所以说未来人工智能领域的竞争主要在中美之间展开也并不夸张。基于对于下一波科技浪潮中巩固自身全球竞争力的考虑，人工智能被提升到中国的国家战略高度，对这一领域无论是资金、政策亦或在人才和技术引进等方面都在大力扶持。
本轮人工智能浪潮，起源自美国，且主要由私营部门主导。例如，人工智能突然大热，一个主要原因是谷歌旗下的“deepmind”（谷歌收购的一个英国公司）研发出了能下围棋，且胜过人类顶尖棋手的算法。当前，美国企业分布在人工智能领域的各个技术层次、各个细分领域，展现出全面领先优势。这背后是（1）美国良好的市场环境；（2）强大的基础研究实力；（3）远胜他国的人才储备。再往后则是深厚的学术传统、成熟的教学研体系。此外，本次人工智能革命，基础是互联网革命带来的大数据。而互联网是由美国创造的。
因此可以说，此次人工智能革命，乃是美国科学技术和产业界长期深耕，厚积薄发的产物。但是，中国也颇受瞩目。因为中国是仅次于美国的人工智能技术强国。可以说，全球人工智能浪潮来临时，站立潮头的只有中美两国。其中美国独领风骚，中国紧随其后，虽然有差距，但差距在缩小。中美与其他地区、国家的差距则非常大，而且还将继续扩大。
中国的优势在于：第一，中国政府高度重视人工智能，在战略制定、政策规划领域紧锣密鼓；中国地方政府大力推广人工智能，体现在智能制造、智能交通、智慧城市、智能安保等。（2）中国政府、企业具有大胆尝试的劲头，在法律、伦理、规范方面，采用实用主义做法，努力做到事后监管，防止法律法规阻碍技术进步，在此背景下，中国资本市场也迅速予以积极支持。（3）中国市场容量较大，人工智能企业具有较大的成长空间；民众隐私意识较弱，企业能够方便地积累大数据资源，服务于人工智能技术研发。
科技数码大港认为当前，中国在计算能力（主要是超算）、数据资源（基于8亿网民的数据流量）方面具有美国无法比拟的优势。但是中国的芯片技术（体现基础研究能力）、人才培养能力（体现高校竞争力）、数据国际化/多样化/多元化（数据代表性和质量）等方面弱于美国。未来中美人工智能竞争将进入缠斗厮杀阶段，短时间还难以分出胜负。
人工智能给劳动力市场带来了怎样的冲击？哪些国家受影响最大？
人工智能给劳动力市场带来了很大的冲击，也让劳动力市场的发展更加高科技了，同时也让劳动力市场的综合素质提高，并且也带动了市场经济的发展，中国，韩国，美国，日本，英国这些国家受的影响最大。
支持人工智能产业创新发展的若干政策有哪些？具体有啥意义？
支持人工智能产业创新发展的若干政策有这些：
1、提升创新的能力。为了实施人工智能产业创新的工程，对技术等方面进行大力的研究和投入。国家给予研发费用50%的补贴单项目最高的补贴可以达到500万元。牵头的单位包括省发展为省科技厅和省财政厅，为合肥进一步强化政策支持，促进人工智能的发展，提供了有力的支持。
2、人工智能无疑是一种前沿战略性的技术，拥有着无限的前景。我国人工智能的企业数量超过3000多家，初步覆盖了基础层应用层等形成完整的产业链。从技术的开发到成果的转化，这一步的发展虽然是漫长的，但是人工智能厚积薄发，为经济的发展提供有力的支撑。虽然我国现在的人工产业发展还处于不够完善的阶段，因此需要加强统筹指导。未来几年将会在应用的场景当中进一步提高。科技部印发了两大政策。可以从打造人工智能到重大场景的应用，到加强人工智能场景等方面都涉猎到。最终的目的是为了提高人工智能的应用水平，促进经济的发展。
3、一方面为经济的发展导致重大的场景，包括物流，金融，商务家居等重要的行业深入运用人工智能。另一方面围绕安全的社会建设等方面进行人工智能示范运用。《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》 分别强调了智能在各个场景当中的应用，从而提高我国经济的增长点。
近两年由于疫情的反复造成了经济提升空间压力大。发展人工智能促进经济的发展已成为必须，产业转型是经济增长的必要举措。未来将加大力度推动人工智能与多个领域的合作与发展。人工智能将进入爆发期。
未来可期丨人工智能基础数据标注行业相关政策汇总
近年来，人工智能与大数据已成为国家重要战略，也是国家供给侧改革的创新引擎。十九大报告中提出，要"加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合"，人工智能发展上升至国家战略层面。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇期，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务与保障措施，加快推进建设创新型国家和世界 科技 强国。
在国家政策的大力支持下，2020年国内人工智能产业规模突破1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
而作为人工智能重要基础的数据服务行业，在本轮人工智能热潮中也得到长足的发展。无论是国家、政府政策层面，还是 社会 经济发展层面，人工智能基础数据服务行业的重要性均获得了越来越广泛的认可，越来越多的国家与地方政策开始向行业内倾斜。
本文将总结归纳近年来国家以及地方政府出台的关于人工智能基础数据服务行业的重要相关政策内容。
国家发改委、 科技 部等《国家新一代人工智能标准体系建设指南》
建设内容中，提出支撑技术与产品标准，涵盖大数据标准，核心内容为规范AI研发与应用等过程涉及到的数据存储、处理等相关技术要素，包括数据治理、数据共享开放等。
《中华人民共和国数据安全法》
“国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。省级以上人民政府应当将数字经济发展纳入本级国民经济和 社会 发展规划，并根据需要制定数字经济发展规划。”
“国家支持开发利用数据提升公共服务的智能化水平。”
“国家支持教育、科研机构和企业等开展数据开发利用技术和数据安全相关教育和培训，采取多种方式培养数据开发利用技术和数据安全专业人才，促进人才交流。”
十九大报告
十九大报告中提出，要"加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合"，人工智能发展上升至国家战略层面。
北京市人民政府《2021年市政府工作报告重点任务清单》
任务指出要大力发展数字经济，构筑高质量发展新优势。数据基础设施建设中提到，要强化数据安全管理和个人隐私保护， 探索 建立数据分类分级保护体系。
《2019年政府工作报告》
促进新兴产业加快发展。深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源 汽车 、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。加快在各行业各领域推进“互联网+”。
人力资源 社会 保障部与市场监管总局、国家统计局联合向 社会 发布16个新职业
2020年2月，数据标注员被正式定义为“人工智能训练师”并纳入国家职业分类目录。人工智能训练师新职业隶属于软件和信息技术服务人员小类，主要工作任务包括：标注和加工原始数据、分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关的算法、功能和性能，设计交互流程和应用解决方案，监控分析管理产品应用数据、调整优化参数配置等。
《山西省加快数据标注产业发展的实施意见》
要加强政策扶持，设立省级人工智能基础数据产业发展引导专项资金，优化产业扶持政策;要加强产教融合，推动省内高等院校、职业学校等与数据服务领域企业加强对接交流，促进教育与产业深度融合;要加强合作交流，积极融入京津冀数字经济核心经济圈，搭建产业合作平台，鼓励组建产业发展联盟，推动我省数据标注产业稳步快速发展。
人工智能怎么样
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
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