美国牛津中学

北京商报讯（记者 刘斯文）截至1月16日，英国牛津大学和剑桥大学2020年本科生录取通知全部发放完毕，两所学校向中国共发出超过200个offer。其中，北京地区学校共获得牛津大学的录取通知17个，剑桥大学21个，生源集中在人大附中、北师大实验中学国际部等老牌学校。全国范围内，除北上广地区学校受到两所高校青睐之外，浙江、江苏、山东等地的国际班或国际学校陆续发力，越来越多地区的学校实现“零”的突破。而此次的录取量也远高于美国常青藤学校，那么，牛津大学和剑桥大学真的好考么？

据了解，牛津大学和剑桥大学今年各向中国发放了101个offer。牛津大学录取方面，北师大实验中学国际部以7枚offer的数量领跑北京地区。紧随其后的是人大附中国际课程中心（4个）、人大附中本部（4个）、人大附中朝阳分校（1个）、北京一零一中学（1个）。全国范围内，上海地区学校共获得37个offer，位列地区总量第一；广东地区学校排名第二，共获得26个。

而剑桥大学的录取对北京地区学校略加“慷慨”，共对14所学校发出了21个offer。值得注意的是，民办校正在“崛起”，除了人大附中获得3个offer外，北京昌平凯博外国语学校同样斩获3枚offer。北京领科国际学校、艾迪国际学校、新英才学校均有学生被录取。

有业内人士表示，不止北京，全国各地有不少民办学校陆续上榜，这也在一定程度上打破了老牌公立校和国际班垄断的情况。同时，除北上广地区学校受到两所高校青睐外，浙江、江苏、山东等地的国际班或国际学校陆续发力，与往年过于集中的情况不同，全国越来越多的学校实现“零”的突破。

据悉，截止去年12月18日，中国学生（内地中学学生和海外中学中国学生）一共才收到美国常青藤8所学校的188份offer，这远低于牛津大学和剑桥大学的录取数量。那么，这两所学校真的好考么？

有数据显示，牛津大学2013-2017五年来的申请人数增长2722人，涨幅13.6%；发放Offer人数增长227人，涨幅6%；最终录取学生增长69人，涨幅2%。而牛津大学每年的实际录取人数仍维持在3200-3300人之间，增幅不到100人。“尽管申请人数和录取人数都有所增长，但并不代表录取率上涨了，”立思辰留学王天石老师告诉记者，最新的率取率暂时没有官方数据，但预估不会有大的变动。只是申请人数在上涨，意味着竞争更加激烈。

对于为何会出现申请人数的增长，在王天石看来，主要因国际大环境和中美贸易战影响，间接导致英国申请量大幅增加，此外A level背景的申请人在增加，以及从录取背景看 ，部分美高学生开始选择申请牛津和剑桥大学。

还有专家指出，美国持续收紧的签证政策，也让越来越多的家长处于观望状态。而随着英国包含工作签证在内的整体留学生政策的放宽，更多的高校认可高考成绩、设置更高额的奖学金，自然吸引中国家庭将目光转向英国。

今年的高考作文题目已经在社会上掀起了舆论热潮，那么常春藤、牛津大学的学生们，他们的“高考作文”是什么样的呢？

每一年，《纽约时报》都会向作者征集他们所写的大学申请作文。这些申请书的内容或关于家庭、阶级和梦想，或关于职业、金钱和社会阶层，“因为它们的情感领悟、洞察能力和全然的古怪脱颖而出。”

什么样的高中生能够进入耶鲁、牛津这样的大学？什么样的文章能被《纽约时报》选中刊登呢？小编选出了其中四篇入选文章——

我的父亲是一名居家老爸

杰弗里·余在他位于纽约州恩迪科特的家里，他和他父亲一起在那里养鸡。他将入读耶鲁大学。

并非所有医生的儿子都会在厨房里养小鸡小鸭。但我会。是我爸教我的。

我是在一个衰败的工业城镇长大的，而我父亲的童年却正值mozedong掀起他的文化大革命。为了让姊妹能上大学，我的父亲放弃了自己上大学的机会，去公社当起了农民。因此，我每天早上在贝多芬的悠扬乐曲中醒来，我的父亲却是在干草和牲畜散发的生活气息里长大的。每当我望向我们的三角钢琴和我们的小鸡，我都会惊讶于我们童年的鲜明差异，以及我的父亲是如何通过饲养牲畜与我分享他的乡村成长。

我的父亲接受了这些不同。从如何用厕纸制作石膏塑像，到如何从无到有建起一座温室，他向我介绍了不同的经验。于是你可能想问：他朝九晚五的传统工作是什么？他曾经是驾驶着考察船跨越太平洋的船长，设计过三种可取得专利的风力涡轮机，从副厨到摩托罗拉(Motorola)技术员，一切你能想象得到的工作他都做过。

现在呢？都不是。实际上，他现在是一名居家老爸。

我的家庭是一个父系社会中的母系部落。因此，每当我解释父亲的财务状况时，都会得到人们惊讶的反应。“他这是有多懒，多没出息！”也有许多人试图掩饰他们的惊讶，但他们游移的眼神透露了一切。在一个把经济价值摆在最前沿的社会中，这些假设对其他人可能适用，但对我父亲不行。

我看媒体，不论是新闻头版，还是网站上的专题文章，都常常突出描写那些为了保证孩子能接受良好教育而长时间工作，一人打多份工的父母。这些报道当然值得称赞，但它们往往会盖过那些相对不为人所知的、像我父亲这样的人，他们的所为是同样重要的。

我现在意识到了，我的父亲牺牲了他前途大好的事业和钱财上的成就，以确保他的儿子能得到恰当的关注、照料和道德教育。父亲从他无言、无私的举动中所给予我的，远远大于一份薪水所能买到的，也让我重新认识到，我们——作为人类——能如何为自己的生活做出选择。

我很自豪地说，我的父亲是我认识的人中最富有的——不是金钱上的富有，而是品格上的富有。他拥有解决复杂的物理和微积分问题的聪明才智，充满年轻创业者的活力（尽管他在50岁时才创立了一家正在起步的风车公司），会贴心地接送儿子去训练、排练。归根结底，对我来说更为重要的是一个人身上的这些品质，而非书面上的记录。

像我父亲这样的故事提醒着我，价值不只是六位数薪资这一种形式。他是一个启发我的人，他提醒着我，哪怕是对我这样一个年轻人的生活，乐观、热情和创造力都能带来不同。是这些无言的品质塑造了我。不论是当我为救济厨房的圣诞晚餐折餐巾花的时候，还是为化学课同学烘焙辫子面包法式吐司条的时候，我都知道成就不一定要用实证的方法来衡量。推动我前进的是这种创业者式的、自我驱动的决心，要让生活充满创意。我的父亲没有按着惯有的道路生活。而我，也希望为他人、为社会带去这样一种非正统的态度。

我时不时会面对这个看似无法回答的问题：“我的爸爸是做什么的？”但其实非常简单，答案就是，他做的是他最擅长的事情：给他的儿子带去启发。

橙与苹果之比较观

下文是由曾为中文网撰稿的留学生曹起曈提供的样稿。曹起曈毕业于南京外国语学校，为2017年度中国罗德学者，并将于2018年入读牛津。本文写于2013年10月，是他申请芝加哥大学时提交的文章（他已被该校录取）。下文由他本人翻译成中文。

所谓比较，就是辨析其相似和不同之处。对于“苹果”(apple)和“橙”(orange)而言，这一比较非常直观——两者皆可作名词，而唯有“橙”亦可解作形容词（例如，我的T恤衫是橙的，你有另一件苹果颜色的T恤衫，但你却不能说“我的T恤衫是苹果的”）。答毕。

但我们自然要刨根究底。当我们在谈论“苹果”时，所有人都知道我们在谈论什么，而“橙”也一样。（当然严格来说，生物学家可能尚无法确定，因为“苹果”和“橙”还有一个共同点：皆为属名，而非种名）。

不仅如此，用作名词时，（英语中的）“apple”和“orange”不体现任何形态句法差异——可数，可以添加后缀-s表示复数（因而原文问了apples和oranges）；两者都可以兼做修饰语（例如“苹果派”、“橙汁”）或是动词的论元（主语或宾语，例如“我吃苹果”“橙味美”）。

换言之，在任何文本中，用“orange”一词取代“apple”，都不会使得句子违反语法。

既然如此——粤若橙乎，缘何君亦可专述字之形容耶？为什么你有同伴苹果所不具备的能力呢？考虑到形容词在具体程度上比名词更为抽象：任何橙色的物体，即便与橙子毫无关联，也都可以用”橙“来描述。

我们不禁假设，是否古人认为橙本身就比苹果更为普遍，更易获取，因而得以享受命名其颜色的殊荣，而当时苹果则鲜为人知，因此直至如今依旧仅可代表自己，别无他物。

这一解释乍看之下颇为合理，但若细加考察，“apple”却在英文惯用语和各类经典中频频出现，例如表示掌上明珠的“apple of one’s eye”，或是伊甸园中著名的苹果形象。

这一切似乎在暗示，恰恰相反，苹果才是一如既往更为大众化的水果。由是观之，为了探究先人究竟如何看待这两者，我们必须纵览历史，详细剖析“apple”和“orange”两词的语义演变。

首先翻开《牛津英语词典》（Oxford English Dictionary）查证“apple”。在事无巨细罗列了该词的异体拼写以及其于各语言中的同根词后，《牛津词典》给出的第一条定义（A. 1. a）与我们现在所说的苹果毫无二致，最早的古英语例句可以追溯到公元885年，而“orange”一词直到一个世纪后的1044年才出现在英语中。

至此，我们的假设正式宣告推翻：从古至今，“apple”一直更为人所熟知和注目。但这一发现无疑只是进一步激发了我们的好奇心。

继续仔细阅读《牛津词典》可以得到更多线索。对于“apple”一词，第二条定义（A. 2. a）描述为“任何水果，或类似的植物果实”，并附上了最早可追溯到11世纪的例句。

一本1398年的书以（我们依然可以读懂的）中古英语提及了“apples that ben closyd in an harde skynne”（裹以坚壳之果）——这里让当代读者大惑不解的“apples”，的的确确就是我们如今所说的“坚果”。

比照所有这些列在“apple”条目下的例证，可以发现，“apple”一词原先具有远更为广泛的外延，直到17世纪，语义窄化才禁止了其它水果被冠以“apple”之名。

而“orange”与之恰恰相反。

其实，由于“orange”极为特殊，《牛津词典》甚至罕见地为其收录了一条百科注释，指出该词可追溯到的梵语词根，说明橙子可能源自印度北部。尽管其在英语中晚于“apple”出现，但这一词语的核心意义从未发生改变。

自14世纪起，“orange”便自然而然被扩展为形容词使用，《牛津词典》将其定义为“橙之色”——而彼时的“apple”还仅仅是一个宽泛的概念。

所以说，与我们的假设相反，普遍并无助于突现自身。一个词语若是过于宽泛，无从准确辨认，也就失去了几分自有属性和内在价值。

最终，“apple”经由英语使用者的人工选择，意义被限定为伊甸园所结的那种水果。这一词语的美丽和活力也由此重新迸发。

与此同时，“orange”之所以能收获其特殊的形容词地位，恰恰是由于其专一性。我们首先想到的橙色物体几乎总是柳橙本身。橙或许不原产于英语地区，但英语收获“orange”一词的过程，如同我们收获这一水果的过程一般，为我们的语言和生活增添了滋味。

由此看来，应该寻找真正定义自己的特质，并加以坚守，因为任何多元环境下的每一个个体都具有美妙的独特性，也应当保留好这一份独特性。庞杂英语词库中的单词如是，纷繁世界中的我们亦然。

为什么小提琴如此美？

本文是来自吴凯风的投稿，文章刊登时，他就读于耶鲁大学二年级。吴凯风出生于新疆，3岁搬到北京，高中就读于北京市第八中学。下文由他本人翻译为中文。

木屑四散飞扬，我从架子上取下了这把我花了两个月制作的提琴。我小心翼翼地侧身穿过这个幽暗狭窄的作坊，推开门走向外面的田野。在阳光下，琴身的油漆闪耀着，晶莹剔透。

我不得不承认它很好看。但同时我深知，这“好看”仅仅流于肤浅，不过是在讥讽着我再一次无功而返罢了：我未能找到真正的美。

“为什么小提琴如此美？”

我第一次问起这个问题的时候，还只是个三岁的孩子。那天，我第一次听到琴声时，它的美是如此震撼，以至于我确信那木盒子里一定住着一位仙女。然而，儿时的童话随着时间慢慢消逝，现在的我渴求一个理性的答案。

物，何以感人？琴身按照一定频率的机械振动，却如何使我们共鸣，产生美的感受？我曾以参与制作戏剧的方式探索过舞台的美。也许，我也能以同样的方式体验小提琴的美？

我向阮老师寻求点拨。这位85岁的老人，我的恩师，正是14年前启蒙我音乐的人。他并没有直接回答我的问题，却娓娓道来，向我讲起制琴师安东尼奥·斯特拉迪瓦里的传说：“斯氏的提琴是人类创造美的巅峰。”

我不禁想象着窗明几净的工作室里松脂的幽香，以及倾注一生心血追求每一把琴极致的大师。当阮老师把我介绍到京郊的一家小提琴作坊当学徒的时候，我难掩兴奋之情。

“用你自己的双手做一把琴吧，”阮老师说道，“当你第一次拉响它的时候，你就会明白了。”

然而我见到的，却与我的期待天差地别。这作坊里肮脏，幽暗，闷热；那浑浊的空气似乎只有机器的轰鸣声才能穿透。在我面前迎接我的是一矮胖的农民工，光着膀子，浑身晒得黝黑：他是带我的师傅。

“我们出活快得很，一个月能出一百把！”他夸耀着，指着从院子里堆到屋顶的一堆堆原木。“每把都是照着斯特拉迪瓦里来的，一分不差。”没错，的确是分毫不差：哪怕是斯氏晚年不小心切出的一个不对称音孔，也被仔仔细细的照搬了下来。

每年全世界百分之九十的小提琴都在遍布在全国的类似的作坊里被批量生产，再被成批运到欧洲贴上牌子。最令我难以置信的是，我的“师傅”对音乐可以说是一窍不通。他粗糙的双手大半生都不是在制作乐器，而是在照顾庄稼。

两个月后，站在作坊门外，手拿着刚刚完成的提琴，我失望透顶。是的，我刚刚完成了，或者更准确的说，照抄了，一把斯氏小提琴。然而，在这个与美绝缘的城乡结合带，我又能如何找到我问题的答案呢？

我突然想起了阮老师说“当你第一次拉响它的时候，你就会明白了”时，那捉摸不透的微笑。

我合上双眼，聚精会神于指尖与琴弦交触的地方。忽然，音乐无端地开始流淌。这音乐是如此之美，然而这琴却来自于如此鄙陋的地方，我简直无法相信自己的耳朵。

我慢慢睁开眼睛，惊讶的发现，我童年幻想中的仙女正在我面前伴着琴声起舞 —— 她是我师傅两岁多的女儿。她裙边摇摆，步子蹒跚，她的笑脸在金色的阳光中熠熠生辉。当她望向我的时候，眼中闪烁的激动让我突然觉得是如此的似曾相识。

我想起了那个晴朗的早晨，当阮老师第一次拉小提琴给我听的时候。我那时三岁。在他的颈间，枕着一把有着优美的曲线和琥珀般的光华的乐器。

阳光洒进室内。琥珀闪耀着，晶莹剔透。音乐流淌。我睁大眼睛，眼睛里激动与生机与14年后小女孩的眼睛是如此相似。鲜活的回忆在我心中复活，难以抑制地喷薄而出。我的眼睛不觉在秋季清朗的风中湿润发热。

阮老师是对的。直到我拉响小提琴的时候，我才终于找到美，因为美本就不在乐器中。美也与周遭的事物无关，甚至连和聆听的人是谁都没有关系。

诗，言其志也。歌，咏其声也。舞，动其容也。三者本于心，然后乐器从之。当我抚摸琴弦；当那小女孩兴之所致，形诸舞咏；当两个灵魂相遇且相和，美就诞生了。它就在这儿，深深的，在我们这里。

从寄养儿童到空军战士

作者：罗伯·亨德森

家乡：加利福尼亚州雷德布拉夫

高中：雷德布拉夫高中

文章刊登时，罗伯通过函授取得过一些大学学分，有可能成为转校生，他在等待几所大学的答复。

多年来，我一直在思考一个问题，那就是什么样的品质能帮助人克服逆境。我相信自己一路走来的历程可以证明，主动性和韧性的结合便是其中一个答案。从寄养所，到破碎的家庭，再到从军，最后到两次前往中东完成服役期，主动性和韧性成就了今天的我。

我出身贫寒，母亲是一位移民。两岁的时候，因为母亲吸毒成瘾，我被安置到了洛杉矶县的寄养体系下。在接下来的五年里，我辗转住过七个不同的家，其中有些家里住着十多个寄养儿童。孩子们来自不同族裔背景。寄养家庭的父母照顾不过来这些孩子，为了得到关心，我被迫学会了一些社交技能。我是一个有好奇心的男孩，乐于和周围的人交流。

7岁那年，我被一对育有一个女儿的夫妇领养。我开心地叫新父母“妈妈”和“爸爸”，并且跟人说“我有个姐姐”。作为一个一直没有家庭的男孩，我很高兴自己终于能够成为家庭的一份子。

两年后，父母向我透露他们准备离婚。这对我来说是一个打击。父母争执的时候我会观察，注意到他们经常提及我的领养问题。我找到了一个避风港，那就是学校图书馆。在那里我阅读了《百事通布朗》(Encyclopedia Brown)等喜欢的书籍。养母获得了我的监护权，所以养父断绝了我和他的关系，因为他知道这会伤害到我的母亲。我很伤心，也很奇怪，为什么养父母之间的一次争执会导致父亲不再理我。我问过成年的亲戚，但他们也只是回避这个问题。只有一个大人说了实话。

她就是母亲的同事谢莉(Shelly)。她告诉我，当大人受到伤害时，他们的行为也许会变得不负责任。我很感激她的坦诚，之后我们的关系变亲近了。母亲很快就和她开始了一段感情。作为一个小男孩，我对母亲怎么能和谢莉在一起感到很困惑。母亲解释道，在我们的社会里，年轻的同性恋人士经常为了变得合群而认为自己是异性恋，而长大成人后，他们开始坦然接受自己受到同性吸引的事实。这对9岁的我来说是一个冲击，也增强了我对人类行为复杂性的兴趣。母亲和她的伴侣谢莉一直把我抚养到青春期。

在我14岁的时候，谢莉遭到了枪击，我很害怕她挺不过去。我能感受到自己对她的深厚感情。当我被其他充当家长的人物拒之门外的时候，是谢莉选择帮忙照顾我。谢莉在接受了大手术后活了下来，母亲和她用保险赔偿金买了一个房子。一年后，我们的家被贷款机构没收了。不过我已经有了足够的韧性来克服这一严峻的考验，并且决定要主动面对。

高中毕业后，正值2007年伊拉克增兵行动期间，我决定入伍。我明白其中的风险，不过空军所展现出来的井然有序的形象，加上自己报效祖国的心愿，给了我很好的理由去应征。

尽管军队生活很严苛，但是我的努力得到了回报。在井然有序的环境里，韧性和主动性共同引领我走向了成功。过去七年，我收获颇多，因为空军提供了一个有条不紊的环境，不同于我成长过程中的混乱。通过在海外与从中东到欧洲的不同背景的人共同服役，我的领导能力和协作能力得到了提升。此外，我能够流利地使用另外一门语言，对人类的境遇有了更多的了解，并且意识到了自己的潜能。

我的目标是成为一名心理学研究者，继续探索有关韧性和主动性的主题，从而为承受精神创伤的人提供一臂之力。童年的磨练和军中服役的经历激励着我去帮助其他人克服困境。

毫无疑问，人工智能（AI）一直是近两年来发展最快也是最为热门领域，无论是国外的谷歌、亚马逊、苹果，还是国内的BAT等科技巨头都纷纷入局，大批的AI创业公司更是如雨后春笋般涌现。

得益于中国政府对于AI的重视以及众多中国企业的大举投入，中国在AI领域也取得了飞速的发展。更为重要的是，中国拥有7.3亿的网络用户，同时也是全球最大的智能终端市场，每天可产生极为庞大的数据资源。可以说，AI技术的发展离不开数据的驱动。据国家发展改革委披露的数据显示，2020年中国将成为世界第一数据资源大国，中国每天产生的数据总量有望达到8000EB，占全球数据的18%以上。而数据对于AI来说则是相当于是“粮食”或“石油”。正因为中国所拥有的庞大的数据资源优势，也使得中国成为了AI领域发展最快的国家之一。

根据美国白宫发布的两份报告显示，自2014年以来，中国不仅在深度学习领域所发表的学术文章数量上超越了美国，而且在深度学习领域被引用学术文章数量也已超过美国。此外，在计算机视觉、自然语言处理、智能机器人和语音识别能等领域，中国已超越美国走在了世界前列。因此，不少媒体和业内人士纷纷表示，中国的人工智能实力很快将超过美国。但是，实际上，中国与美国在人工智能领域的差距依然巨大。

中美AI实力差距依然巨大

根据此前腾讯研究院的中美AI实力对比报告显示，截止到2017年6月，全球AI企业总数为2542家，其中美国1078家，占42%；中国592家只占23%。美国的AI企业数量是中国的近两倍。另外在AI九大热门领域，美国的融资额更是达到了中国的23倍。而在AI处理器/芯片这种基础层领域，美国企业的数量也大大超过中国，是中国企业数量的2.3倍。

不久前，市场研究公司Compass Intelligence对100多家人工智能（AI）芯片公司进行评估，最终发布了一份全球AI芯片企业排名，在公布的前24名的榜单上，从国家和地区分布来看，美国有13家，而且排名前三的也都是美国公司（英伟达、英特尔以及IBM）。中国公司只占据了7个席位，排名最靠前的是华为，排名第12位。随后是联发科（14）、Imagination（15）、瑞芯微（20）、芯原（21）、寒武纪（23）和地平线（24）。如果算上即将被高通收购的NXP和即将把总部搬回美国的博通，美国就将会有15家企业在榜单上，数量将超过中国企业两倍。

当然，仅从中美AI相关领域的企业数量或者排名榜单上的企业数量对比，并不能完整反应两国之间的AI实力差距。那么是否有更系统的评判方式呢？

中国AI实力只有美国的一半？

近期，牛津大学也发布了一份题为《解密中国AI梦》（Deciphering China's AI Dream）的报告，作者牛津大学博士、青年经济和政治学者杰弗里·丁（Jeffrey Ding）指出中国目前的AI实力实际仅约为美国的一半。在这份报告中，首次提出了“国家AI潜力指数(AIPI)”这一概念，AIPI主要考察四项基本指标，分别是：硬件、数据、算法和商业，以此来衡量一个国家在AI方面的综合实力。

下面我们就来看看，在AI硬件、数据、算法和商业这四个方面，中美之间的差距：

1、硬件（占比25%）

在AI硬件方面，由于具备较高的技术门槛和投入成本以及较长的研发周期，AI芯片的研发是最为困难的。这类AI芯片又有两大类：一类是可以被用于机器学习/深度学习训练的传统通用型芯片，比如CPU/GPU等；另一类则是专为执行AI算法所设计的芯片，比如谷歌的TPU和一些PFGA芯片。

为了衡量中国在AI硬件上的实力，该报告从“半导体生产的国际市场份额（2015）”及“FPGA（现场可编程门阵列）芯片生产商的融资情况（2017）”两个方面的数据来进行分析。

首先，以全球半导体市场份额来看（2015年数据），美国占据了全球半导体市场50%的份额，而中国仅只有4%的份额。其次，在FPGA芯片生产商的融资上，中国相关企业2017年获得的投资是3440万美元，占全球FPGA厂商融资额的7.6%；而美国这一数据是1.925亿美元，占据42.4%的份额。

报告据此计算得出，中国硬件指数为（4+7.6）/2=5.8，美国硬件指数为（50+42.4）/2=46.2。

另外报告指出，目前GPU则被广泛用于深度学习计算领域，在美国前十大芯片制造商当中，有4家GPU厂商，其中Nvidia更是极为强势。而中国在GPU方面仍没有一家企业（芯智讯注：现在Imagination已被中资收购，算是在一定程度上弥补了这个缺憾），几乎完全依赖国外的企业。

虽然在中国10大芯片制造商中，有6家有专门从事ASIC芯片的研发，但是美国也拥有更多的从事ASIC芯片的企业，而且实力上也更强。比如谷歌此前已经推出了第二代的TPU。当然这些ASIC芯片的灵活性不如FPGA。而在FPGA领域，美国和中国各有两家FPGA芯片制造厂商。不过，在2017年美国的FPGA公司获得了1.925亿美元的融资，两家中国的FPGA公司只获得了3440万美元的融资。

该报告也承认，中国在超级计算机方面的成功展示了它在人工智能领域追赶世界的潜力。2014年，中国在超算Top500榜单上的名额仅为76个，占比15.2%，而美国则有232个，占比46.4%。但是到来2017年6月，全球超算Top500榜单上，中国已经拥有了159个名额，占比31.8%，美国则有168个，占比33.6%，显然中国在超算上的整体实力已经与美国相当。而在未来的人工智能发展中，超级计算设备可能变得更加适用。

但是需要指出的是，目前中国AI硬件实力的提升，主要还是依靠进口关键器件和收购来提升的。由于这一战略受到美国和欧盟的更严格审查，中国正在大力发展国内芯片设计和制造行业，并在强大的超级计算机上进行长期投资。但是尽管如此，中国国内生产的集成电路只满足了国内13%的需求，中国的集成电路进出口贸易逆差自2005年以来已经翻了一倍多。因此，如果中国要在人工智能硬件领域中迎头赶上，可能需要很长时间。

2、数据（占据25%）

前面芯智讯有提到，AI技术的发展离不开数据的驱动，特别是机器学习必须要有足够数据来训练，而庞大的数据资源优势则是中国AI发展的优势之一。根据CCID的报告，到2018年中国大陆将占到全球零售电子商务市场的50%以上。咨询公司预计，到2020年，中国将拥有全球20%的数据；到2030年，中国将拥有全世界30%的数据。因此，在数据方面，中国拥有绝对的优势。

不过以2016年的数据来看，中国拥有全世界20%的数据；美国的数据量占全世界的5.5%。据此，该报告计算得出，中国数据指数为20，美国数据指数为5.5。

另外报告指出，中国的数据量之所以丰富，除了人口众多、移动互联网发展迅速以外，中国相对松懈的隐私保护策略，更加使得中国科技巨头能够方便收集大量的数据，并在政府间共享。此外，中国的互联网数据保护主义也是促使中国互联网崛起的关键，比如对于Facebook和谷歌的屏蔽，从而使得微博和百度等国内平台的崛起。从中我们可以看到数据的优势。

此外该报告还表示，数据是人工智能发展的稀缺资源，中国可以对其公司和研究机构的资源进行排他性控制，但是如果能够在更多的平台和国家之间共享更多的数据，中国的AI厂商也可以从全球数据共享中获益。

3、算法与研究（占据25%）

AI研究和算法开发是人工智能发展的关键因素。该报告将这一指标的考核划分为两个部分，一部分是AI人才数量，另一部分是在AAAI上发表的论文数量。

报告称，中国的研究人员能够快速复制世界上任何地方开发的最先进的算法。中国也有大量的AI研究人员和优秀的毕业生，但是在最具创新性的研究领域以及顶级AI人才数量方面仍与美国有差距。

虽然数据显示，2014年，中国在人工智能研究领域的相关专利注册和深度学习领域的文章发布数量上超过了美国。但是，这并不是一个有质量的证明。该报告称，根据人工智能发展协会(AAAI)的数据显示，2015年中国学者在AAAI上发表的论文为138项，占据全世界的20.5%；而来自美国学者发表的成果数量为326项，占比高达48.4%。

另外根据麦肯锡的数据显示，中国在基础研究方面落后于美国和英国。尽管中国学者发表的AI论文在数量上近年来显著提升，但在论文被引用数量上（除去自我引用），美国和英国的AI研究论文更有影响力，被引用的也更多。

报告称，在AI人才数量上，2017年美国STEM专业的毕业生中，有约78700人从事AI研究，占据全世界的26.2%。而中国只有约39000人从事AI研究，占全世界AI人才的13.1%。在AI人才上美国处于领先的关键在于，美国拥有大量世界一流的大学，拥有更加成熟的人工智能商业生态系统。另外在美国，近50%的AI研究人员有超过10年的工作经验，而在中国只有25%的人有超过10年的工作经验。所以这不仅仅是AI人才数量上的差距，AI人才质量上的差距也很大。

【芯智讯注：STEM由科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineer)和数学(Mathematics)首字母组成，是美国鼓励学生主修科学、技术、工程及数学的一项计划。在美国国土安全局网站上可以查到一个长长的属于STEM计划的专业列表，比如化工、计算机科学、物理、数学、生物科学和航空航天等理工科。】

根据以上的数据，该报告计算得出，中国在算法与研究指数上的得分是（13.1+20.5）/2=16.8；美国的得分则是（26.2+48.4）/2=37.3。

4、商业（占据25%）

在AI商业化评分指标方面，该报告主要从以下三个方面来进行比较：

a、人工智能公司数量：

根据2017年6月的数据，全球AI公司总数约为2542家，其中42%来自美国，而中国则只有23%。报告称，美国的生态系统能够培育出更具竞争力的人工智能创业公司。

b、2012-2016年对AI公司的总投资额

根据乌镇研究所的报告称，在2012-2016年间，中国对于AI领域的总投资额是26亿美元，占据全球的6.6%；而美国的投资总额则高达172亿美元，占据全球的43.4%。

但是，很多研究数据对于“核心人工智能”与“相关产业”并未完全区别，因为其界限本来就很模糊。这也使得一些研究机构的数据会有较大差异。比如来自IT Juzi和腾讯研究所的另一份报告给出了一个截然不同的估计，该数据显示，美国在AI领域共获得了148亿美元融资，占据全球51.10%的份额；而中国的融资规模则为96亿美元，占据全球的33.18%的份额。

报告认为，数据相互冲突背后的另一个因素是人工智能领域的快速变化。作为参考，从2014年到2016年，中国新成立AI公司的数量占中国AI公司总量的55%，这三年中国AI投资的规模占中国科技企业总融资总量的90%以上。

另外报告还指出，近年来，大型科技公司竞相收购具有领先优势的AI公司来获取相关技术和市场，有132家美国科技巨头从收购当中获益。数据显示，从2012年到2017年7月，全球总共有79次规模较大的AI企业收购案。其中美国公司收购了66家AI公司，而中国公司只收购了3家AI公司。

c、2017年AI初创公司全球融资总额

在AI初创公司2017年全球融资总额上，中国AI初创企业的总融资额占据全球AI初创企业融资总额的48%，美国公司总融资额则占据全球的38%。报告称，在过去的一年里，中国在AI领域的融资额获得了爆炸式的增长，要知道2016年中国AI初创企业的总融资额仅占全球的11.3%。尽管对中国AI领域的规模的统计数据各有不同，但可以肯定的是，中国的AI行业在过去几年里在绝对和相对方面都有了显著的增长。

虽然，在这一项指标上，中国领先美国。但是，该报告也指出，在CB Insight的AI 100榜单中，美国有39家AI创业公司在榜单之上，而中国只有3家AI创业公司上榜。

根据以上数据，报告计算得出，中国在商业指数上的得分是（23+6.6+48）/3=25.9；美国的得分则是（42+43.4+38）/3=41.1。

结论：

从以上四个方面的对比来看，中国虽然再数据方面具有较大的领先优势之外，在硬件、算法与研究、商业化上面与美国仍有较大差距，特别是再硬件上差距更是巨大。

根据以上四个项目的评分相加再，中国最后的总得分是：5.8+20+16.8+25.9=68.5，美国最后的总得分是：46.2+5.5+37.3+41.1=130.1。

显然从这个综合评分来看，中国的AI综合实力确实只有美国的一半。

国内专家称该报告不专业，中美差距不会这么大？

对于此份报告的内容，国内有专家称中美在AI领域确实存在一定差距，比如在半导体、芯片等方面确实差距比较大。但从整体实力上看，中美AI差距或许并没有那么大。

国内相关专家表示：“首先，该报告选取的评判要素、标准不够全面，值得商榷。其次，该报告的数据不全面。比如在对AI公司的总投资额和AI初创企业融资额上，数据不太准确，中国在AI领域的跨国并购和对初创企业投资的速度在加速，从国家资本到民营机构都非常看重对优质AI公司的投入，而且力度非常大。第三，中国在商业化领域的落地能力较强，这项指标没有加入，比如图像识别在中国市场的应用已经非常广泛，反观美国则比较滞后。”

不过在芯智讯看来，这份报告还是比较有参考意义的，首先决定AI综合实力的关键因素，技术（包括硬件和软件）、人才、资金、商业化等方面，该报告都有覆盖。虽然国内有专家认为“中国在商业化领域的落地能力较强，这项指标没有加入”，但是实际上，中国的这项优势是体现在了该报告当中的“数据”项上。正因为中国的人口、网络用户以及互联网上的优势，才使得中国的AI能够有足够大量的数据训练，从而能够快速的进入到实际应用。而且同样也是因为用户基数够大，所以各项的应用能够被快速的推广，而AI在应用端的快速和广泛的部署，也进一步促进了更多数据的产生和数据的价值化，进一步强化了中国在这块的优势。

另外，该报告所引用的数据也都还是相对比较权威的数据，其所展现的中美在AI领域的差距，也与之前据腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》的报告所反应的基本相符。

此前，腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》显示，在AI基础研究和人才领域，美国基础层人才数量是中国的13.8倍，世界人工智能排名前20的大学中，美国占16所，中国一所都没有。目前中国只有不到30所大学拥有专注于AI的研究室，其中仅有清华大学、中国科技大学等少数几所高校在国际有一定竞争力。

在AI企业数量和融资方面，美国的AI企业数量是中国的近两倍，另外在AI九大热门领域，美国的融资额更是达到了中国的23倍。特别是在AI处理器/芯片这种基础层领域，美国企业的数量也大大超过中国，是中国企业数量的2.3倍。

这些数据也都反应了中国与美国在人工智能领域的实际差距。虽然我们在人工智能应用端确实走在了世界前列，比如国内语音识别已经开始在智能家居上的广泛应用，以人脸识别为代表的机器视觉在国内各领域都开始有广泛应用（比如刷脸支付、智能安防），但是我们不能忽视在应用之上的更为核心的在硬件芯片、软件算法等方面差距。这就好比中国的智能手机产业，虽然全球智能手机大都是中国生产的，而且全球前五的智能手机厂商当中，中国已占据了3席，但是智能手机的众多核心器件乃至安卓系统都是掌握在美国厂商手中。同样，对于中国目前AI产业的繁荣我们也应该清楚的认识到中美之间的差距，我们还有很多的薄弱环节需要去弥补。

作者：芯智讯-浪客剑

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北京大学和清华大学是中国最顶尖的两所大学，并称为“北大清华”；剑桥大学和牛津大学是英国最顶尖的两所大学，并称为“剑桥牛津”；美国呢，它最顶尖的两所大学是什么，有和“北大清华”、“剑桥牛津”一样并称的简称吗？

外汇天眼APP讯 : 据Worldometers的实时统计数据显示，截至北京时间21时56分，全球新冠肺炎确诊病例累计超过523万，达到523万1374例，死亡33万5588例。美国确诊病例达到162万2342例，死亡9万6389例。印度卫生部报告说，该国新冠肺炎病例出现了自大流行开始以来的最高单日增幅。截至周五，这个拥有约13亿人口的国家共报告了逾11.8万起病例，较周四的数字增长了约5%。据印度卫生部统计，迄今为止，印度已有3583人死于新冠病毒。

CNBC报道称，据约翰斯·霍普金斯大学汇编的数据，全美有超过157万人已经感染。在美国确诊第一例新冠肺炎病例后大约5个月，美国的新冠肺炎死亡病例接近10万人。

当地时间周四，特朗普总统称，如果病毒再次爆发，“我们不会关闭我们的国家”。目前，美国各州继续规划经济活动重启的道路，开放不重要的企业，并放松对人员流动的限制。就连美国疫情最严重的纽约州和新泽西州也将在阵亡将士纪念日的周末重新开放海滩。

据NPR报道，美国疾控中心(CDC)承认，他们在报告检测数据时，将两种检测结果（病毒检测结果和抗体检测）合并了。这引发一些担忧，可能无法准确描述美国大流行的状况。

报道指出，美国CDC主要将聚合酶链式反应(PCR)方法识别感染者的测试结果与另一种血清学检测方法的结果结合起来。血清学检测方法是在人体血液中寻找抗体，抗体测试用于识别以前被感染的人。

20日迈阿密公共广播电台首先报道了这一问题，随后NPR从疾控中心处得到了证实。

美国疾控中心发言人Kristen Nordlund在给NPR的邮件中表示，“大部分数据是病毒检测”，同时承认了混有抗体检测的结果，因为“一些州的检测数据里包含了抗体检测。”

Nordlund还在邮件中写道，“当前数据仍可以帮助掌握疫情信息”，但她也补充道：“我们希望将来能把这两项数据拆分开来。”

约翰斯·霍普金斯大学传染病Jennifer Nuzzo指出，“把抗体检测和病毒检测放在一起是不合适的，因为两种测试不同，告诉我们的东西也不同。”她认为，疾控中心这一做法会导致，数据显示的检测数比实际真正的检测数要多。

约翰霍普金斯布隆伯格公共卫生学院流行病学家Caitlin Rivers在在另一封发给NPR中指出，关于CDC检测数据，“我怀疑会人为的降低阳性率（I suspect it will artificially lower the percent positive）。”

新冠疫苗：CNBC报道，牛津大学表示，阿斯利康和牛津大学已宣布将其候选疫苗投入人体试验的计划，并已开始招募多达10260名成年人和儿童参与下一阶段的试验。周四，阿斯利康宣布从美国获得了约12亿美元的资金。

上个月，英国南部1000多名志愿者开始进行人体试验，试验数据尚未公布。该大学表示，他们正在招募老年人和儿童参加第二阶段试验，以评估不同年龄人群的免疫反应是否不同，第三阶段试验将评估疫苗实际抵御冠状病毒感染的效果。

对此，阿斯利康公司主管Mene Pangalos称，“新疫苗进入后期临床试验的速度证明了牛津大学开创性的科学研究。”

CNBC最新消息指出，2020年民主党总统候选人乔·拜登在CNBC上说，如果他是总统，新型冠状病毒疫苗将对美国所有人免费。

拜登在CNBC的“Squawk Box”节目上表示，“我告诉你，如果发现了一种疫苗，我将确保美国的每个人都能在一段时间内免费获得疫苗”

路透/易索普联合调查显示，14%的受访者表示对接种疫苗完全没有兴趣，10%的人表示不太感兴趣。另有11%的人表示不确定。

在那些对疫苗没有兴趣的受访者中，近一半的人表示，他们担心疫苗研发的速度，超过40%的人认为疫苗比疾病本身更危险。

医学此前表示，如果要想实现群体免疫，防止新冠病毒进一步传播，需要大约70%的人口获得免疫力。这要么通过疫苗，要么通过实际感染然后产生抗体。

不少此前警告，疫情在今年秋季面临二次爆发的风险，这使得新冠疫苗的获取成为非常急迫的问题。

今日俄罗斯(RT)称，俄罗斯科学家已经完成了第一次非正式新冠疫苗试验，这些流行病学家向自己身体中注射了疫苗，并观察了他们身体的反应。

位于莫斯科的国家流行病学和微生物学研究中心的工作人员接受了疫苗，接种者经观察获得了对新冠病毒的免疫力，且无不良影响。研究中心主任Alexander Ginzburg表示，这标志着他们疫苗的研发向国家认可的正式试验又更近了一步。

巴西：CNBC消息，预计周五晚些时候，巴西将成为全球第二大冠状病毒感染国。巴西总统博尔索纳罗(Jair Bolsonaro)在应对疫情方面面临越来越大的压力。

此前，该国在周四一天内报告的感染人数超过1.85万，同时每天也有创纪录的1188人死于冠状病毒。巴西新增冠状病毒病例的速度和规模意味着，当该国卫生部当天晚些时候更新数据时，该国可能会超过俄罗斯。

而且可以肯定的是，根据巴西卫生部周四的说法，该国的实际冠状病毒病例数量可能比官方统计的数字要高得多，因为该国没有进行广泛的检测。

卫生表示，巴西的实际冠状病毒病例数量可能比官方数字高出15倍。如果这些预测是准确的，这将意味着巴西报告的病例大约是美国的三倍。