尊敬的委員會主席、資深委員先生以及委員會各位委員，感謝您能邀請我參加今天的聽證會。
　　我們生活在一個令人眼花繚亂的技術(shù)變革時代。發(fā)軔于數(shù)十年前的信息革命，如今正以多種令人驚嘆的方式繼續(xù)向前深入推進。美國是信息技術(shù)的第一個推動者。借助上世紀(jì)70年代至80年代發(fā)軔的微處理器革命，美國在個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)、全球定位系統(tǒng)以及其他基于信息的技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域，領(lǐng)先了整個世界。如今，信息技術(shù)已經(jīng)延伸到了我們生活的每個角落，也擴散到了全世界。盡管美國在信息技術(shù)方面仍處于全球領(lǐng)先地位，但其他國家也日益成為我們的重要競爭對手，特別是中國已成為信息技術(shù)領(lǐng)域一個快速發(fā)展的主要競爭對手。
　　作為實力僅次于美國和歐盟的全球第三大經(jīng)濟體，中國擁有許多結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢，能夠在信息技術(shù)領(lǐng)域成為一個主要競爭對手，特別是中國的人口是這一優(yōu)勢的主要來源，因為人口是人類行為和基因數(shù)據(jù)的潛在源頭，再加上數(shù)據(jù)保護和個人隱私的本土文化態(tài)度，這些數(shù)據(jù)有助于中國加快人工智能與合成生物技術(shù)的發(fā)展。

信息革命

　　信息革命出現(xiàn)了三大總體發(fā)展趨勢：一是全球數(shù)據(jù)化的日趨明顯;二是網(wǎng)絡(luò)化和互聯(lián)互通能力的日益提升;三是機器智能化水平的不斷提高。這些趨勢正以多種強有力的方式，相互交織、相互促進，了解這些趨勢有助于我們理解中國的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。
　　一是全球數(shù)據(jù)化的日趨明顯�，F(xiàn)代信息經(jīng)濟每天生產(chǎn)2.5安字節(jié)（Exabyte，譯者注：一個安字節(jié)相當(dāng)于2⁶⁰字節(jié)）的數(shù)據(jù)。過去幾年，信息革命所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)超過了人類5000年歷史的數(shù)據(jù)總和。這種數(shù)據(jù)以多種形式出現(xiàn)：一是地圖數(shù)據(jù)，顯示人類活動的模式和人們活動的地點和內(nèi)容;二是通信數(shù)據(jù)，顯示人們活動的網(wǎng)絡(luò)和互動的內(nèi)容;三是搜索、購物和娛樂數(shù)據(jù)，顯示人們的喜好和興趣;四是日益廉價的基因測序技術(shù)，使人類基因數(shù)據(jù)的數(shù)字化日益成為現(xiàn)實。全球數(shù)據(jù)化的趨勢，使我們周圍的世界、我們的生活、我們的身體、我們的喜好正變得日益量化和數(shù)字化。大多數(shù)的數(shù)據(jù)都處于無結(jié)構(gòu)、未標(biāo)記的狀態(tài)，進而形成了一個蘊藏巨大潛在信息的數(shù)據(jù)海洋，因此若能對這些數(shù)據(jù)進行有效分類和組織，就會產(chǎn)生有益的觀點。

　　二是網(wǎng)絡(luò)化與互聯(lián)互通能力。全球網(wǎng)絡(luò)化程度正日益提升，使人類有可能傳輸和分享這個由數(shù)字數(shù)據(jù)構(gòu)成的全新海洋。2017年，全球互聯(lián)網(wǎng)用戶激增到了38億，超過全球人口總和的一半。移動電話用戶數(shù)量接近50億，約占全球人口的三分之二。社會媒體用戶數(shù)量接近30億。全球互聯(lián)互通能力繼續(xù)飛速提升。社會媒體每天新增的用戶數(shù)量，超過100萬。聯(lián)網(wǎng)上線的人越來越多，他們的數(shù)據(jù)也隨之上線入網(wǎng)。他們變得越來越數(shù)字化。人們和公司也通過網(wǎng)絡(luò)傳輸來分享這一數(shù)據(jù)，而且網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)規(guī)模和流量帶寬也在持續(xù)增長。聯(lián)網(wǎng)設(shè)施數(shù)量的增長速度，超過了互聯(lián)網(wǎng)用戶。據(jù)估計，2018年全球聯(lián)網(wǎng)設(shè)施的數(shù)量就高達200億。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)施包括智能化的電表、醫(yī)療設(shè)施、家電和工業(yè)用具，正以最快速度增長，其數(shù)量到2021年預(yù)計將超過所有聯(lián)網(wǎng)設(shè)施的一半。這些設(shè)施產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)共享，僅2018年的每月數(shù)據(jù)流量就高達150艾比特。全球互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量以每年24%的速度快速增長，超出了聯(lián)網(wǎng)用戶的增速。隨著數(shù)據(jù)流量的增長，寬帶速度也快速提升，預(yù)計未來5年將會增加一倍。不僅只是聯(lián)網(wǎng)人數(shù)、聯(lián)網(wǎng)設(shè)施、聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增長迅速，而且流量和流速也在飛速提升。
　　三是機器智能化水平提升。計算機處理能力的指數(shù)化增長速度，為那些體積更小、性能更強的計算機、平板電腦、智能手機等相關(guān)設(shè)施提供了有力支撐，使這些趨勢成為現(xiàn)實。過去50年，這一趨勢已經(jīng)形成了一個以計算機之父戈登·摩爾命名的法則——“摩爾定律”，也就是計算機芯片性能大約每兩年增長一倍。近年來，CPU性能的增長速度已經(jīng)有所放緩。盡管仍在以指數(shù)化的速度提升，但是計算機芯片已經(jīng)接近納米級的水平，其增速已經(jīng)大幅放緩。與此同時，過去幾年，機器深度學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn)了爆炸式的增長，不僅為人工智能創(chuàng)造了有利條件，也讓目標(biāo)識別、自然語言處理等人工智能所面臨的長期難題，取得了重大進展。機器深度學(xué)習(xí)技術(shù)是以大量平行計算機處理系統(tǒng)（parallel computer processing）為依托�！捌叫杏嬎銠C處理系統(tǒng)”之所以成為現(xiàn)實，就是因為圖形處理器技術(shù)（簡稱GPU）在博彩業(yè)和大數(shù)據(jù)的推動下取得了重大進步。在機器深度學(xué)習(xí)方面，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以數(shù)百萬條數(shù)據(jù)為依托，學(xué)習(xí)如何識別目標(biāo)、翻譯語言，或者執(zhí)行許多其他認知任務(wù)。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)甚至可以從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，這個流程稱之為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。因此，計算機處理器性能日益強大，使我們可以制造一種能夠搜集海量數(shù)據(jù)的巨量設(shè)施（myriaddevice），這種設(shè)施反過來又可幫助學(xué)習(xí)機處理和利用海量數(shù)據(jù)。

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