算法也被认为是人工智能的灵魂，它是AI针对不同行业建立的对应的模型，有具体算法才能实现人工智能的落地应用。目前来看，大体上把AI算法分为几大类：机器学习、深度神经网络算法、人脸识别、图像识别、语音识别。

    国内企业在人脸识别算法缩小差距

　　谷歌AI在人机围棋比赛中战胜柯洁，依靠的正是人工智能算法，在算法领域美国仍有很大的优势，但中国在某些领域例如深度学习，图像以及语音识别算法领域正迅速缩小算法差距。

　　在2018年早些时候的AI阅读理解测试中，人工智能的新玩家阿里巴巴与老牌劲旅微软(Microsoft)分享最高荣誉。

    另外，2018年底美国国家标准与技术研究院(NIST)公布了有工业界黄金标准之称的全球人脸识别算法测试(FRVT)结果，排名前五的算法被中国包揽。

　　依图科技(yitu)继续保持全球人脸识别竞赛冠军，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%，排名第二的算法也来自依图科技。

　　商汤科技(sensetime)摘得第三名和第四名，中国科学院深圳先进技术研究院(siat)排名第五，旷视科技(megvii)排名第八。在排名前十的算法中，出自中国团队的超过半数。

    与此同时，国内的众多安防企业在人脸识别算法领域也不输于其他企业，大华股份人脸识别团队曾向国际权威人脸识别公开测试集LFW(Labeled Faces in the Wild)提交了测试结果，通过一系列的技术改进，大华Dahua-FaceImage人脸识别率不仅继续领先Google、Facebook、百度、腾讯，排名第一，并且刷新了LFW的新记录。

    人才竞争还全面落后

　　算法的竞争说到底就是人才的竞争，虽然在某些算法领域国内能够保持领先，但从人才对比上，目前美国在AI人才领域仍处于主导性地位。据一份腾讯研究院与BOSS直聘联合发布的《全球人工智能产业人才白皮书》，目前全球人工智能精英人才约30万人。大分布在各国AI产业的公司和科技巨头中，其中许多AI精英都集中在美国。

　　美国产业人才总量约是中国的两倍。美国人工智能企业约有78000名员工，中国公司中约有39000位员工，约为美国的50％。

　　美国基础层人才数量是中国的13．8倍。美国团队人数在处理器／芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。

　　不过，在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法领域。

　　另外，在人工智能领域大学排行榜上，全球大学前20名，美国共有16所高校入围，排名靠前的学校依次是MIT（麻省理工）、卡内基·梅隆、斯坦福、哈佛等传统名校，毫无意外，美国大学占据该榜单大多数位置.基于美国完备的人工智能相关学科高校体系以及更为先进的研发类企业，美国AI人才主要集中在基础层和技术层，尤其是处理器/芯片和AI技术平台方面。中国在这些方面人才储备是比较薄弱的，更多的是应用层的人才。

　　还需要指出目前国内高校还不具备成体系的AI高等教育，国内拥有人工智能学科设置的院校所占比例依然较小，国内首个人工智能技术学院成立也只是2017年5月的事情。

　　当然，AI产业的竞争，本质上就是人才和技术的竞争。只有投入更多的科研人员和资金，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。