(電子商務(wù)研究中心訊) AI泡沫前，我們怎么辦？這是《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》課題時(shí)候遇到的一個(gè)沉甸甸的問題。
無論中美，全球許多國家都對AI充滿了憧憬與渴望。人們堅(jiān)信，一個(gè)新的世界即將到來。人工智能是當(dāng)前人類所面對的最為重要的技術(shù)社會(huì)變革，可謂是互聯(lián)網(wǎng)誕生以來的第二次技術(shù)社會(huì)形態(tài)在全球的萌芽。
所謂人工智能(AI)，是人類在利用和改造“機(jī)器”的過程中所掌握的物質(zhì)手段、方法和知識(shí)等各種活動(dòng)方式的總和。AI賦予了機(jī)器一定的視聽感知和思考能力，不僅會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)力的發(fā)展，而且也會(huì)對經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的運(yùn)行方式產(chǎn)生積極作用。
但是，站在新世界起點(diǎn)，我們也看到一些似曾相識(shí)的情形，不免會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)下的AI領(lǐng)域像極了當(dāng)年的互聯(lián)網(wǎng)在1998年勃興兩年后又遇到寒冬的情形，近年來AI厚積薄發(fā)，主要因深度學(xué)習(xí)獲得了突破，創(chuàng)業(yè)和投資由此情緒高漲。
作為見證過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展熱潮的人，我們要保持冷靜的認(rèn)知。深度學(xué)習(xí)仍有難以克服的缺陷。接下來幾年，你將會(huì)發(fā)現(xiàn)投資越來越多，公司越來越少，項(xiàng)目越來越貴，而深度學(xué)習(xí)自身的不足并沒有快速得到解決，AI商業(yè)化之路其實(shí)有點(diǎn)力不從心。
在行業(yè)即將出現(xiàn)泡沫的時(shí)候，不宜設(shè)定過高的期望。美國積60余年之功，全面領(lǐng)先全球，其他國家的AI創(chuàng)新尚處于萌芽階段。趕英超美，并非朝夕可成，我們需要把有限的資源用到核心環(huán)節(jié)上，方能在未來占有一席之地。
1、中美頂層設(shè)計(jì)相仿
一種樂觀觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能的發(fā)展將在30年內(nèi)深刻改變?nèi)祟惿鐣?huì)生活、改變世界，因此，中美兩國均在為這一時(shí)代的到來積極準(zhǔn)備，在頂層設(shè)計(jì)方面有許多堪可玩味的地方。
從頂層設(shè)計(jì)來看，中美有近乎相仿的重視程度。
第一，美國和中國政府都把人工智能當(dāng)作未來戰(zhàn)略的主導(dǎo)，出臺(tái)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，從國家戰(zhàn)略層面進(jìn)行整體推進(jìn)。美國人工智能報(bào)告體現(xiàn)了美國政府對新時(shí)代維持自身領(lǐng)先優(yōu)勢的戰(zhàn)略導(dǎo)向。作為最大的發(fā)展中國家，中國也在戰(zhàn)略引導(dǎo)和項(xiàng)目實(shí)施上做了整體規(guī)劃和部署。
第二，美國和中國都在國家層面建立了相對完整的研發(fā)促進(jìn)機(jī)制，整體推進(jìn)人工智能發(fā)展。但在應(yīng)用系統(tǒng)中，美國走的較遠(yuǎn)，已經(jīng)開始將AI裝備到軍事領(lǐng)域。
第三，美國一直處在人工智能基礎(chǔ)研究的前沿，保持全球領(lǐng)先地位。中國在全球躋身第一梯隊(duì)，但在基礎(chǔ)算法和理論研究方面，與美國還有相當(dāng)大的差距。
2、產(chǎn)業(yè)真實(shí)差距較大
但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際情況來看，情形就顯得不那么樂觀了。本報(bào)告進(jìn)行了七個(gè)維度的全面對比，結(jié)果非常出人意料。完全沒有發(fā)現(xiàn)可以彎道超車的跡象，實(shí)際上中國只在局部有所突破。
第一，美國的AI企業(yè)數(shù)量遙遙領(lǐng)先全球。
在全球范圍內(nèi)，人工智能領(lǐng)先的國家主要有美國、中國及其他發(fā)達(dá)國家。截止到2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá)到2542家，其中美國擁有1078家，占據(jù)42%；中國其次，擁有592家，占據(jù)23%。中美兩國相差486家。其余872家企業(yè)分布在瑞典、新加坡、日本、英國、澳大利亞、以色列、印度等國家。
從企業(yè)歷史統(tǒng)計(jì)來看，美國人工智能企業(yè)的發(fā)展早于中國5年。美國最早從1991年萌芽；1998進(jìn)入發(fā)展期；2005后開始高速成長期；2013后發(fā)展趨穩(wěn)。中國AI企業(yè)誕生于1996年，2003年產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展期。在2015年達(dá)到峰值后進(jìn)入平穩(wěn)期。
第二，美國全產(chǎn)業(yè)布局，而中國只在局部有所突破。
美國AI產(chǎn)業(yè)布局全面領(lǐng)先，在基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域，積累了強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢，各層級企業(yè)數(shù)量全面領(lǐng)先中國。
基礎(chǔ)層(主要為處理器/芯片)企業(yè)數(shù)量來看，中國擁有14家，美國33家，中國僅為美國的42%。
技術(shù)層(自然語言處理/計(jì)算機(jī)視覺與圖像/技術(shù)平臺(tái))，中國擁有273家，美國擁有586家，中國為美國的46%。
應(yīng)用層(機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用/智能無人機(jī)/智能機(jī)器人/自動(dòng)駕駛輔助駕駛/語音識(shí)別)，中國擁有304家，美國擁有488家，中國是美國62.3%。
第三，從人才隊(duì)伍來看，美國梯隊(duì)完整，中國參差不齊。
AI產(chǎn)業(yè)的競爭，說到底是人才和知識(shí)儲(chǔ)備的競爭。只有投入更多的科研人員，不斷加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，才會(huì)獲得更多的智能技術(shù)。
美國研究者更關(guān)注基礎(chǔ)研究，人工智能人才培養(yǎng)體系扎實(shí)，研究型人才優(yōu)勢顯著。具體來看，在基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)、專利及論文發(fā)表、高端研發(fā)人才、創(chuàng)業(yè)投資和領(lǐng)軍企業(yè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)上，美國形成了能夠持久領(lǐng)軍世界的格局。
美國產(chǎn)業(yè)人才總量約是中國的兩倍。美國1078家人工智能企業(yè)約有78000名員工，中國592家公司中約有39000位員工，約為美國的50%。
美國基礎(chǔ)層人才數(shù)量是中國的13.8倍。美國團(tuán)隊(duì)人數(shù)在處理器/芯片，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，自然語言處理，智能無人機(jī)4大熱點(diǎn)領(lǐng)域全面壓制中國。
在研究領(lǐng)域，近年來中國在人工智能領(lǐng)域的論文和專利數(shù)量保持高速增長，已進(jìn)入第一梯隊(duì)。相較而言，中國在人工智能需要在研發(fā)費(fèi)用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入，加大基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng)，尤其是算法和算力領(lǐng)域。
第四，從AI行業(yè)熱點(diǎn)領(lǐng)域來看，中美各有優(yōu)勢。
深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)了本輪AI發(fā)展熱潮。究其原因，在于算力和數(shù)據(jù)在近十年來獲得了重大的突破。當(dāng)下，人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了九大發(fā)展熱點(diǎn)領(lǐng)域，分別是芯片、自然語言處理、語音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、技術(shù)平臺(tái)、智能無人機(jī)、智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛。
在美國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領(lǐng)域?yàn)椋鹤匀徽Z言處理252家，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用(Machine Learning Application)242家，以及計(jì)算機(jī)視覺與圖像190家。
在中國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領(lǐng)域?yàn)椋河?jì)算機(jī)視覺與圖像146家，智能機(jī)器人125家以及自然語言處理92家。
第五，從投資趨勢來看，中美差異較大。美國投入資本雄厚，中國這種近些年奮起直追。
自1999年美國第一筆人工智能風(fēng)險(xiǎn)投資出現(xiàn)以后，全球AI加速發(fā)展，在18年內(nèi)，投資到人工智能領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)資金累計(jì)1914億元。
截止至目前，美國達(dá)到978億元，在融資金額上領(lǐng)先中國54.01%，占據(jù)全球總?cè)谫Y50.10%；中國僅次于美國，635億，占據(jù)全球33.18%；其他國家合計(jì)占15.73%。
中國的1億美元級大型投資熱度高于美國，共有22筆，總計(jì)353.5億元。美國超過1億美元的融資一共11筆，總計(jì)417.3億，超過中國63.8億。
第六，從創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域角度來看，美國面向全產(chǎn)業(yè)投資，投資領(lǐng)域遍及基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，而中國接受融資的企業(yè)主要集中在應(yīng)用層。
中國人工智能企業(yè)中，融資占比排名前三的領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺，融資143億元，占比23%；自然語音處理，融資122億元，占比19%以及自動(dòng)駕駛/輔助駕駛?cè)谫Y107億元，占比18%。中國的自動(dòng)駕駛/輔助駕駛企業(yè)雖然數(shù)量不多，只有31家，而融資額卻是第三，意味著中國的投資者非?？春眠@一領(lǐng)域。
美國融資可能在2020年前突破2000億。預(yù)計(jì)在2020年之前，美國累計(jì)AI公司數(shù)量將會(huì)超過1200家，累計(jì)融資將達(dá)到驚人的2000億人民幣。
中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖，新增公司數(shù)量會(huì)上揚(yáng)到30以上，預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億人民幣，仍和美國有較大差距。
第七，從主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨頭實(shí)力來看，美國具有先發(fā)優(yōu)勢。
由于AI產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)掌握在巨頭企業(yè)手里，巨頭企業(yè)在產(chǎn)業(yè)中的資源和布局，都是創(chuàng)業(yè)公司所無法比擬的。因而引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)競賽，主要是巨頭之間的角力。
當(dāng)前，蘋果、谷歌(微博)、微軟、亞馬遜、臉書，這五大科技巨頭無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，甚至整體轉(zhuǎn)型為人工智能驅(qū)動(dòng)的公司。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)軍者“BAT”也將人工智能作為重點(diǎn)戰(zhàn)略，憑借自身優(yōu)勢，積極布局人工智能領(lǐng)域。
巨頭通過招募AI高端人才、組建實(shí)驗(yàn)室等方式加快關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。同時(shí)，通過持續(xù)收購新興AI創(chuàng)業(yè)公司，爭奪人才與技術(shù)，并通過開源技術(shù)平臺(tái)，構(gòu)建生態(tài)體系。
3、出現(xiàn)泡沫的信號(hào)
行業(yè)泡沫即將出現(xiàn)。主要信號(hào)有兩個(gè)：
一是資金多而項(xiàng)目缺。
具體到美國未來趨勢而言，美國AI領(lǐng)域的融資可能在2020年前突破2000億。原因在于特朗普上臺(tái)后采取了一系列改革措施，促進(jìn)了美國經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)。美國資本迅速回流，資本市場正在加大對AI企業(yè)的投資。由此推動(dòng)美國AI產(chǎn)業(yè)融資持續(xù)上升。預(yù)計(jì)在2020年之前，美國累計(jì)AI公司數(shù)量將會(huì)超過1200家，累計(jì)融資將達(dá)到驚人的2000億人民幣。
具體到中國來看，中國AI企業(yè)增勢不明朗，但資金仍在增加。
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)推斷，中國在2017年成立的新公司將不超過15家，融資增長也較前兩年放緩，預(yù)計(jì)融資總額將會(huì)在2017年年末達(dá)到745億，是美國同期預(yù)計(jì)值的50%。從行業(yè)發(fā)展周期來看，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖，當(dāng)年新增公司數(shù)量會(huì)上揚(yáng)到30家以上，預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億人民幣，整體上仍和美國有較大差距。
在這段時(shí)期內(nèi)，創(chuàng)投圈將會(huì)發(fā)現(xiàn)，找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)目越來越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項(xiàng)目。終于有一天，你會(huì)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)者不夠用了。
二是周期長而營收難。
通俗的說，現(xiàn)在的人工智能市場被高估了。深度學(xué)習(xí)起源于上世紀(jì)八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下，前沿研究是由對已有方法的微小改動(dòng)和改進(jìn)組成，而這些方法在幾十年就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來了。
盡管如此，市場熱炒的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限。許多項(xiàng)目和技術(shù)，并不能直接獲得消費(fèi)者歡迎，還需要相當(dāng)長的時(shí)間才能走向成熟。
這種前提下，創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目不得不舍棄大眾消費(fèi)市場而致力于解決企業(yè)級問題，創(chuàng)新公司的商業(yè)模式回歸到類似傳統(tǒng)IT廠商的角色，進(jìn)一步加大了營收難度。AI解決方案提供商，這是互聯(lián)網(wǎng)的娃，還是隔壁IT家生的？
綜合來看，資金多而項(xiàng)目缺，周期長而營收難，項(xiàng)目卻一天比一天更加昂貴，這是資本泡沫即將出現(xiàn)的信號(hào)。但對于創(chuàng)業(yè)公司，它們將過上一段順風(fēng)順?biāo)暮萌兆印?/p>
4、中國未來在哪里？
放眼技術(shù)社會(huì)變遷，IT時(shí)代Wintel聯(lián)盟一統(tǒng)江山；互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，谷歌、亞馬遜異軍突起雄霸天下；移動(dòng)時(shí)代，又有蘋果谷歌引領(lǐng)世界潮流。
現(xiàn)在，人工智能正在緩緩揭開時(shí)代變遷的新篇章。
人工智能擁有令人難以置信的力量，可以全面提升一個(gè)國家的實(shí)力。中國政府高度重視AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，中國正在快速形成商業(yè)應(yīng)用開發(fā)能力，行業(yè)創(chuàng)投領(lǐng)域正在緊追美國，并在應(yīng)用層的一些領(lǐng)域顯現(xiàn)出競爭實(shí)力，部分指標(biāo)達(dá)到了與美國相近的水平。
與互聯(lián)網(wǎng)相似，中國將會(huì)成為AI應(yīng)用的最大市場，擁有豐富的應(yīng)用場景，擁有全球最多的用戶和活躍的數(shù)據(jù)生產(chǎn)主體。我們需要進(jìn)一步加大基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)，以便讓中國AI有機(jī)會(huì)走得更遠(yuǎn)。
國家實(shí)力的提升來源于科技企業(yè)創(chuàng)新。美國以絕對實(shí)力處于領(lǐng)先地位，一批中國初創(chuàng)企業(yè)也在蓄勢待發(fā)。AI時(shí)代未來必然也會(huì)產(chǎn)生類似英特爾、微軟、谷歌、蘋果這樣的全球級企業(yè)。我們相信中國企業(yè)有機(jī)會(huì)成為人工智能時(shí)代的弄潮兒，在AI領(lǐng)域占有一席之地。
AI群雄逐鹿，天下未定，機(jī)遇和挑戰(zhàn)同在。
多些實(shí)干，少些浮躁。
讓我們保持冷靜的頭腦，見證這個(gè)偉大的時(shí)代吧。
一個(gè)新的世界即將到來。人工智能是當(dāng)前人類所面對的最為重要的技術(shù)社會(huì)變革，是互聯(lián)網(wǎng)誕生以來的第二次技術(shù)社會(huì)形態(tài)在全球的萌芽。
所謂AI技術(shù)，是人類在利用和改造“機(jī)器”的過程中所掌握的物質(zhì)手段、方法和知識(shí)等各種活動(dòng)方式的總和。AI技術(shù)賦予了機(jī)器一定的視聽感知和思考能力，不僅會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)力的極大發(fā)展，而且也會(huì)對經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的運(yùn)行方式產(chǎn)生積極作用。
AI技術(shù)的創(chuàng)新可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，提升社會(huì)治理水平；反過來，高水平的社會(huì)治理，也會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的活躍，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。因而，無論是研究經(jīng)濟(jì)，還是社會(huì)發(fā)展，我們都必須關(guān)注技術(shù)本身，關(guān)注AI技術(shù)發(fā)展的社會(huì)機(jī)制，關(guān)注AI技術(shù)的社會(huì)功能。
站在新世界起點(diǎn)，我們看到似曾相識(shí)的情形——AI的勃興類似1998年互聯(lián)網(wǎng)勃興兩年后又遇到寒冬的情形。近年來AI厚積薄發(fā)，主要是深度學(xué)習(xí)的突破，引發(fā)創(chuàng)業(yè)和投資情緒高漲。你發(fā)現(xiàn)投資越來越多，公司越來越少，項(xiàng)目越來越貴，而深度學(xué)習(xí)自身的不足并沒有快速得到解決，AI商業(yè)化之路有點(diǎn)力不從心。
我們要保持冷靜的認(rèn)知。尤其是在即將出現(xiàn)泡沫的時(shí)候，不宜設(shè)定過高的期望。美國積60余年之功，全面領(lǐng)先全球，其他國家的AI創(chuàng)新尚處于萌芽階段。趕英超美，并非朝夕可成，我們需要把有限的資源用到核心環(huán)節(jié)上，方能在未來占有一席之地。
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1.頂層設(shè)計(jì)。
中美政府都把人工智能當(dāng)作未來主導(dǎo)性戰(zhàn)略，出臺(tái)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，從國家戰(zhàn)略層面進(jìn)行整體推進(jìn)。美國和中國都在國家層面建立了相對完整的研發(fā)促進(jìn)機(jī)制，協(xié)同推進(jìn)人工智能發(fā)展。美國一直處在人工智能基礎(chǔ)研究的前沿，保持全球領(lǐng)先地位。中國在基礎(chǔ)算法和理論研究方面，還有相當(dāng)?shù)牟罹唷?/p>
2.企業(yè)數(shù)量。
從全球范圍來看，人工智能領(lǐng)先的國家主要有美國、中國及其他發(fā)達(dá)國家。截止到2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá)到2542家，其中美國擁有1078家，占據(jù)42%；中國其次，擁有592家，占據(jù)23%。中美兩國相差486家。其余872家企業(yè)分布在瑞典、新加坡、日本、英國、澳大利亞、以色列、印度等國家。
從歷史統(tǒng)計(jì)來看，美國人工智能企業(yè)的發(fā)展早于中國5年。美國最早從1991年萌芽，1998進(jìn)入發(fā)展期，2005后開始高速成長期，2013后發(fā)展趨穩(wěn)。中國AI企業(yè)誕生于1996年，2003年產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展期。在2015年達(dá)到峰值后進(jìn)入平穩(wěn)期。
3.產(chǎn)業(yè)布局。
美國AI產(chǎn)業(yè)布局全面領(lǐng)先，在基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域，積累了強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢，各層級企業(yè)數(shù)量全面領(lǐng)先中國。相比較而言，中國在基礎(chǔ)元器件、基礎(chǔ)工藝等方面差距較大。
從基礎(chǔ)層的芯片企業(yè)數(shù)量來看，中國擁有14家，美國33家，中國僅為美國的42%。
而技術(shù)層，中國擁有273家，美國擁有586家，中國為美國的46%。
在應(yīng)用層，中國擁有304家公司，美國擁有488家，中國是美國62.3%。
4.人才隊(duì)伍。
AI產(chǎn)業(yè)的競爭，說到底是人才和知識(shí)儲(chǔ)備的競爭。只有投入更多的科研人員，不斷加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，才會(huì)獲得更多的智能技術(shù)。
美國研究者更關(guān)注基礎(chǔ)研究，人工智能人才培養(yǎng)體系扎實(shí)，研究型人才優(yōu)勢顯著。具體來看，在基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)、專利及論文發(fā)表、高端研發(fā)人才、創(chuàng)業(yè)投資和領(lǐng)軍企業(yè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)上，美國形成了能夠持久領(lǐng)軍世界的格局。
美國產(chǎn)業(yè)人才總量約是中國的兩倍。美國1078家人工智能企業(yè)約有78000名員工，中國592家公司中約有39000位員工，約為美國的50%。
美國基礎(chǔ)層人才數(shù)量是中國的13.8倍。美國團(tuán)隊(duì)人數(shù)在處理器/芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、自然語言處理、智能無人機(jī)4大熱點(diǎn)領(lǐng)域全面壓制中國。
在研究領(lǐng)域，近年來中國在人工智能領(lǐng)域的論文和專利數(shù)量保持高速增長。但中國缺少重大原創(chuàng)科研成果，人工智能頂尖人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求。相較而言，中國在人工智能需要在研發(fā)費(fèi)用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入，加大基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng)，尤其是算法和算力領(lǐng)域。
5.熱點(diǎn)領(lǐng)域。
深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)了本輪AI發(fā)展熱潮。究其原因，在于算力和數(shù)據(jù)在近十年來獲得了重大的突破。當(dāng)下，人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了九大發(fā)展熱點(diǎn)領(lǐng)域，分別是芯片、自然語言處理、語音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、技術(shù)平臺(tái)、智能無人機(jī)、智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛。
在美國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領(lǐng)域?yàn)椋鹤匀徽Z言處理252家，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用(Machine Learning Application)242家，以及計(jì)算機(jī)視覺與圖像190家。
在中國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領(lǐng)域?yàn)椋河?jì)算機(jī)視覺與圖像146家，智能機(jī)器人125家以及自然語言處理92家。
6.投資趨勢。
自1999年美國第一筆人工智能風(fēng)險(xiǎn)投資出現(xiàn)以后，全球AI加速發(fā)展，在18年內(nèi)，投資到人工智能領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)資金累計(jì)1914億元。
截止至目前，美國達(dá)到978億元，在融資金額上領(lǐng)先中國54.01%，占據(jù)全球總?cè)谫Y50.10%；中國僅次于美國，635億，占據(jù)全球33.18%；其他國家合計(jì)占15.73%。
中國超過1億美元的大型投資熱度高于美國，共有22筆，總計(jì)353.5億元。美國超過1億美元的融資一共11筆，總計(jì)417.3億，反而超出中國63.8億。
從創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域角度來看，美國面向全產(chǎn)業(yè)投資，投資領(lǐng)域遍及基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，而中國接受融資的企業(yè)主要集中在應(yīng)用層。
中國人工智能企業(yè)中，融資占比排名前三的領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺與圖像，融資143億元，占比23%；自然語音處理，融資122億元，占比19%，以及自動(dòng)駕駛/輔助駕駛，融資107億元，占比18%。中國的自動(dòng)駕駛/輔助駕駛企業(yè)雖然數(shù)量不多，只有31家，而融資額卻是第三，意味著中國的投資者非?？春眠@一領(lǐng)域。
美國的融資可能到2020年前突破2000億。預(yù)計(jì)在2020年之前，美國累計(jì)AI公司數(shù)量將會(huì)超過1200家，累計(jì)融資將達(dá)到驚人的2000億人民幣。
中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖，新增公司數(shù)量會(huì)上揚(yáng)到30以上，預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億人民幣，仍和美國有較大差距。
7.巨頭角力。
由于AI產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)掌握在巨頭企業(yè)手里，巨頭企業(yè)在產(chǎn)業(yè)中的資源和布局，都是創(chuàng)業(yè)公司所無法比擬的。因而引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)競賽，主要是巨頭之間的角力。
當(dāng)前，蘋果、谷歌(微博)、微軟、亞馬遜、臉書，這五大科技巨頭無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，甚至整體轉(zhuǎn)型為人工智能驅(qū)動(dòng)的公司。
國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)軍者“BAT”也將人工智能作為重點(diǎn)戰(zhàn)略，憑借自身優(yōu)勢，積極布局人工智能領(lǐng)域。就中國而言，有行業(yè)影響的人工智能開發(fā)平臺(tái)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)尚未形成，也沒有產(chǎn)生世界知名的人工智能重大產(chǎn)品，缺乏支持行業(yè)發(fā)展的試驗(yàn)平臺(tái)、數(shù)據(jù)集。
巨頭通過招募AI高端人才、組建實(shí)驗(yàn)室等方式加快關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。同時(shí)，通過持續(xù)收購新興AI創(chuàng)業(yè)公司，爭奪人才與技術(shù)，并通過開源技術(shù)平臺(tái)，構(gòu)建生態(tài)體系。
8.中國未來。
中國政府高度重視AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，中國正在快速形成商業(yè)應(yīng)用開發(fā)能力，行業(yè)創(chuàng)投領(lǐng)域正在緊追美國，并在應(yīng)用層的一些領(lǐng)域顯現(xiàn)出競爭實(shí)力，部分指標(biāo)達(dá)到了與美國相近的水平。
與互聯(lián)網(wǎng)相似，中國將會(huì)成為AI應(yīng)用的最大市場，擁有豐富的應(yīng)用場景，擁有全球最多的用戶和活躍的數(shù)據(jù)生產(chǎn)主體。我們需要進(jìn)一步加大基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)，以便讓中國AI有機(jī)會(huì)走得更遠(yuǎn)。
一種樂觀觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能的發(fā)展將在30年內(nèi)深刻改變?nèi)祟惿鐣?huì)生活、改變世界，因此，中美兩國均在為這一時(shí)代的到來積極準(zhǔn)備，在頂層設(shè)計(jì)方面有許多堪可玩味的地方。
第一，美國和中國政府都把人工智能當(dāng)作未來戰(zhàn)略的主導(dǎo)，出臺(tái)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，從國家戰(zhàn)略層面進(jìn)行整體推進(jìn)。美國人工智能報(bào)告體現(xiàn)了美國政府對新時(shí)代維持自身領(lǐng)先優(yōu)勢的戰(zhàn)略導(dǎo)向。作為最大的發(fā)展中國家，中國也在戰(zhàn)略引導(dǎo)和項(xiàng)目實(shí)施上做了整體規(guī)劃和部署。
第二，美國和中國都在國家層面建立了相對完整的研發(fā)促進(jìn)機(jī)制，協(xié)同推進(jìn)人工智能發(fā)展。
第三，美國一直處在人工智能基礎(chǔ)研究的前沿，保持全球領(lǐng)先地位。中國在全球躋身第一梯隊(duì)，但在基礎(chǔ)算法和理論研究方面，與美國還有相當(dāng)大的差距。
1.1中美高度重視AI戰(zhàn)略
美國一直注重人工智能研發(fā)，最近幾年步伐加快。早在2013年財(cái)政年度，美國政府便將22億美元的國家預(yù)算投入到先進(jìn)制造業(yè)，國家機(jī)器人計(jì)劃是投入重點(diǎn)之一。同年4月美國政府啟動(dòng)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)腦研究計(jì)劃，計(jì)劃10年投入45億美元。
2015年，美國政府對人工智能相關(guān)技術(shù)的未分類研發(fā)投資約為11億美元，預(yù)測顯示2016年相關(guān)投入將增長到12億美元(摘自《美國國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》)。
2016年5月，白宮成立人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)委員會(huì)，協(xié)調(diào)美國各界在人工智能領(lǐng)域的行動(dòng)，探討制定人工智能相關(guān)政策和法律；同年10月，奧巴馬政府時(shí)期總統(tǒng)辦公室發(fā)布《為了人工智能的未來做好準(zhǔn)備》(Preparing for the Future of Artificial Intelligence)和《美國國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》(National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan)的文件，將人工智能上升到美國國家戰(zhàn)略高度，為美國人工智能的發(fā)展制定了宏偉計(jì)劃和發(fā)展藍(lán)圖。確定了有關(guān)人工智能發(fā)展的7項(xiàng)長期戰(zhàn)略：(1)投資研發(fā)戰(zhàn)略：長期投資人工智能研發(fā)領(lǐng)域，(2)人機(jī)交互戰(zhàn)略：開發(fā)人機(jī)工作的有效方法，(3)社會(huì)影響戰(zhàn)略：理解和應(yīng)對人工智能帶來的法律、倫理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等問題，(4)安全戰(zhàn)略：確保人工智能驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的可靠性和安全性，(5)開放戰(zhàn)略：為人工智能培訓(xùn)和測試開發(fā)共享公共數(shù)據(jù)集與環(huán)境，(6)標(biāo)準(zhǔn)戰(zhàn)略：建立評估人工智能技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)、評估人工智能技術(shù)，(7)人力資源戰(zhàn)略：深入了解國家人工智能研發(fā)人才需求。
2016年12月，白宮發(fā)布了一份關(guān)于《人工智能、自動(dòng)化和經(jīng)濟(jì)》(Artificial Intelligence，Automation，and the Economy)的報(bào)告。報(bào)告討論了人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化對經(jīng)濟(jì)預(yù)期的影響，并描述了提升人工智能益處并減少其成本的廣泛戰(zhàn)略。報(bào)告指出，應(yīng)對人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化經(jīng)濟(jì)將是后續(xù)政府要面臨的重大政策挑戰(zhàn)，應(yīng)該通過政策激勵(lì)釋放企業(yè)和工人的創(chuàng)造潛力，確保美國在人工智能的研發(fā)和應(yīng)用中保持領(lǐng)先。
近年來，中國政府對人工智能的重視程度不斷提高，持續(xù)從各方面支持和促進(jìn)人工智能發(fā)展。從政策層面來看，主要事件有：
2015年7月，“人工智能”被寫入《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》，將其列為了互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略的一部分。
2016年3月，“人工智能”一詞被寫入國家“十三五”規(guī)劃綱要。
2016年5月23日，國家印發(fā)了《“互聯(lián)網(wǎng)＋”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》。從科技研發(fā)、應(yīng)用推廣和產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面提出了一系列措施。提出將支持人工智能領(lǐng)域的芯片、傳感器、操作系統(tǒng)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、高端服務(wù)器、關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)設(shè)備、中間件等基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)開發(fā)，支持開源軟硬件平臺(tái)及生態(tài)建設(shè)。
2016年底，《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》和《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》都把發(fā)展“人工智能”作為一項(xiàng)重點(diǎn)內(nèi)容。
2017年3月5日，國務(wù)院總理李克強(qiáng)在十二屆全國人大五次會(huì)議上作政府工作報(bào)告時(shí)表示，要“全面實(shí)施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加快新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動(dòng)通信等技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化”，這是“人工智能”首次出現(xiàn)在政府工作報(bào)告中。
2017年3月，科技部“科技創(chuàng)新2030—重大項(xiàng)目”近期新增“人工智能2.0”，人工智能進(jìn)一步上升為國家戰(zhàn)略。
2017年7月，國務(wù)院關(guān)于印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，從國家層面對人工智能進(jìn)行系統(tǒng)布局，部署構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國。提出六個(gè)方面重點(diǎn)任務(wù)：一是構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，從前沿基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵共性技術(shù)、創(chuàng)新平臺(tái)、高端人才隊(duì)伍等方面強(qiáng)化部署。二是培育高端高效的智能經(jīng)濟(jì)，發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化升級，打造人工智能創(chuàng)新高地。三是建設(shè)安全便捷的智能社會(huì)，發(fā)展高效智能服務(wù)，提高社會(huì)治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促進(jìn)社會(huì)交往的共享互信。四是加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域軍民融合，促進(jìn)人工智能技術(shù)軍民雙向轉(zhuǎn)化、軍民創(chuàng)新資源共建共享。五是構(gòu)建泛在安全高效的智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、高效能計(jì)算等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)升級。六是前瞻布局重大科技項(xiàng)目，針對新一代人工智能特有的重大基礎(chǔ)理論和共性關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，加強(qiáng)整體統(tǒng)籌，形成以新一代人工智能重大科技項(xiàng)目為核心、統(tǒng)籌當(dāng)前和未來研發(fā)任務(wù)布局的人工智能項(xiàng)目群。
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》確立了“三步走”目標(biāo)：到2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步；到2025年人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破、技術(shù)與應(yīng)用部分達(dá)到世界領(lǐng)先水平；到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。
1.2中美設(shè)定AI促進(jìn)機(jī)制
2016年5月，美國白宮科技政策辦公室(OSTP)直屬的美國國家科學(xué)與技術(shù)委員會(huì)(NSTC)下設(shè)立了機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能分委會(huì)(MLAI)，該機(jī)構(gòu)與其他相關(guān)機(jī)構(gòu)一道組織編寫了《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》、《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》和《人工智能、自動(dòng)化與經(jīng)濟(jì)報(bào)告》。通過實(shí)施《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》，明確研發(fā)優(yōu)先重點(diǎn)，以解決戰(zhàn)略研究目標(biāo)，將聯(lián)邦投資重點(diǎn)放在行業(yè)不太可能投資的領(lǐng)域，并解決擴(kuò)大和維持人工智能研發(fā)人才渠道的需求。
中國也形成了科學(xué)技術(shù)部、國家發(fā)展改革委、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、中國工程院等多個(gè)部門的AI聯(lián)合推進(jìn)機(jī)制。其中，科學(xué)技術(shù)部牽頭制定了由國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，并著手規(guī)劃相關(guān)重大項(xiàng)目；國家發(fā)展改革委牽頭制定了《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》，正在醞釀發(fā)起成立人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟；中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、中國工程院等部門也都從各自角度對人工智能進(jìn)行了研究和推動(dòng)。
國務(wù)院新出臺(tái)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中還明確，要成立人工智能規(guī)劃推進(jìn)辦公室，辦公室設(shè)在科技部，具體負(fù)責(zé)推進(jìn)規(guī)劃實(shí)施。還要求成立人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)，研究人工智能前瞻性、戰(zhàn)略性重大問題，對人工智能重大決策提供咨詢評估。并要求推進(jìn)人工智能智庫建設(shè)，支持各類智庫開展人工智能重大問題研究，為人工智能發(fā)展提供強(qiáng)大智力支持。
1.3美國AI戰(zhàn)略發(fā)展態(tài)勢
美國充分認(rèn)識(shí)到人工智能的戰(zhàn)略意義，從國家戰(zhàn)略層面來布局AI領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)。卓越的技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)，理論學(xué)科以及各類實(shí)驗(yàn)室為人工智能的發(fā)展奠定了雄厚的技術(shù)基礎(chǔ)，并且也取得了大批令人矚目的研發(fā)成果。表明政府在推動(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中發(fā)揮著重要作用。反過來，人工智能技術(shù)能給當(dāng)今以及未來的美國社會(huì)帶來巨大的效益，不僅會(huì)提高美國的經(jīng)濟(jì)活力和生產(chǎn)力，而且能改善民眾福利。
2月3日，《紐約時(shí)報(bào)》刊載了一篇名為《中國欲在人工智能“軍備競賽”中趕超美國》(China Gains on the U.S. in the Artificial Intelligence Arms Race)的專題文章。文章提出將人工智能技術(shù)上升到國家安全戰(zhàn)略層面，討論了中國在人工智能領(lǐng)域的迅速崛起對美國安全可能造成的威脅。戰(zhàn)略專家和技術(shù)專家們之間甚至還展開了一場關(guān)于中國的技術(shù)進(jìn)步是否會(huì)超過美國的論戰(zhàn)。另外，根據(jù)英國路透社報(bào)道，美國擬立法限制中國對美國人工智能技術(shù)的投資。美國的一些官員向英國路透社表示，美國擬加強(qiáng)對中國在硅谷投資的審查，以便更好地保護(hù)美方認(rèn)為對國家安全至關(guān)重要的敏感技術(shù)。
1.4中國AI發(fā)展態(tài)勢
中國人口基數(shù)大，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，有龐大的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢。另外商業(yè)化應(yīng)用場景豐富，在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)更多突破。同時(shí)，中國在人工智能研究領(lǐng)域的技術(shù)和人才儲(chǔ)備也正在快速崛起。
在中國，傳統(tǒng)科技巨頭百度、阿里巴巴和騰訊目前在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。在它們之后，國內(nèi)還有上百家創(chuàng)業(yè)公司正在人工智能的各個(gè)方向探索新技術(shù)。目前，語音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺與圖像是國內(nèi)人工智能市場最熱門的兩個(gè)領(lǐng)域。另一方面，傳統(tǒng)行業(yè)的公司也在積極引入人工智能，以降低自己的運(yùn)營成本。在人工智能的影響下，新的細(xì)分領(lǐng)域?qū)?huì)出現(xiàn)(如無人機(jī)和智能機(jī)器人)，傳統(tǒng)行業(yè)(如家電、汽車和玩具)也將發(fā)生深刻的變革。作為全球最大的汽車市場、最大的家電生產(chǎn)國和最大的無人機(jī)生產(chǎn)國，中國正在形成全球最具吸引力的人工智能生態(tài)環(huán)境。
經(jīng)過多年的持續(xù)積累，中國在人工智能領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，國際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權(quán)量已居世界第二，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要突破。語音識(shí)別、視覺識(shí)別技術(shù)世界領(lǐng)先，自適應(yīng)自主學(xué)習(xí)、直覺感知、綜合推理、混合智能和群體智能等初步具備跨越發(fā)展的能力，中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛逐步進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)日益活躍，一批龍頭骨干企業(yè)加速成長，在國際上獲得廣泛關(guān)注和認(rèn)可。加速積累的技術(shù)能力與海量的數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求、開放的市場環(huán)境有機(jī)結(jié)合，形成了中國人工智能發(fā)展的獨(dú)特優(yōu)勢。
2.1.美國企業(yè)總量遠(yuǎn)超中國
2.1.1總體數(shù)量：美國約為中國兩倍
截止到2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá)到2542家，其中美國擁有1078家，占據(jù)42%；中國其次，擁有592家，占據(jù)23%。中美兩國相差486家。其余872家企業(yè)分布在瑞典、新加坡、日本、英國、澳大利亞、以色列、印度等國家。
2.1.2中國企業(yè)起步落后美國5年
從現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)來看，美國人工智能企業(yè)從1991年開始創(chuàng)建，中國1996年晚于美國5年開始發(fā)展。
美國方面一共分為四個(gè)階段，1991年到1997年，萌芽期；1998-2004，發(fā)展期；2005-2013高速成長期；2013-至今，平穩(wěn)期。
中國AI產(chǎn)業(yè)在1996年進(jìn)入萌芽期，2003年進(jìn)入發(fā)展期。企業(yè)數(shù)量從2004年的29家增長到2007年的57家。在2008年短暫回落后進(jìn)入高速成長期，增速歷經(jīng)5年一路上揚(yáng)到48.11%，在2015年達(dá)到峰值166家后進(jìn)入平穩(wěn)期。2015年的峰值，相當(dāng)于1999到2012新增企業(yè)數(shù)量的總和。
綜合來看，美國AI初創(chuàng)企業(yè)的起步期早于中國5年(美1991，中1996)，發(fā)展期早于中國6年(美1997，中2003)，但爆發(fā)期和平緩期都只早中國2年。美國創(chuàng)業(yè)新增企業(yè)數(shù)量的峰值年份早于中國2年，美國為2013年，中國為2015年。因此，從企業(yè)數(shù)量發(fā)展的情況來看，中國已經(jīng)追平了美國3-4年的時(shí)間差距。
2.2.中美AI創(chuàng)投累計(jì)融資對比
2.2.1累計(jì)融資額美國第一，中國第二
自1999年美國第一筆人工智能投資出現(xiàn)以后，全球AI加速發(fā)展，在短短的18年內(nèi)，全球涌現(xiàn)1914億元投資到人工智能領(lǐng)域。
截止至目前，美國AI融資金額為978億元，占據(jù)全球總?cè)谫Y50.10%；中國635億，占據(jù)全球33.18%；其他國家合計(jì)占15.73%。
2.2.2中國融資起步時(shí)間落后美國6年
美國的第一筆風(fēng)險(xiǎn)投資出現(xiàn)在1999年，2005年進(jìn)入發(fā)展期，2012年為爆發(fā)期拐點(diǎn)。
在2005年，中國出現(xiàn)第一筆AI風(fēng)險(xiǎn)投資(晚于美國6年)，2013年進(jìn)入爆發(fā)期。
2016年，中國總?cè)谫Y額短暫接近美國，達(dá)到492.98億，距離美國約30億。但中國在2017年增勢放緩，相反的，美國融資則出現(xiàn)井噴，累計(jì)融資大幅度超越中國。
2.3中美人工智能九大熱點(diǎn)領(lǐng)域?qū)Ρ?/strong>
2.3.1中美產(chǎn)業(yè)側(cè)重點(diǎn)不同
在美國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領(lǐng)域?yàn)椋鹤匀徽Z言處理252家，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用(Machine Learning Application)242家，以及計(jì)算機(jī)視覺與圖像190家。
在中國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領(lǐng)域?yàn)椋河?jì)算機(jī)視覺與圖像146家，智能機(jī)器人125家以及自然語言處理92家。
中美人工智能企業(yè)的共同熱點(diǎn)均為計(jì)算機(jī)視覺與圖像及自然語言處理，這兩大領(lǐng)域也是AI產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭羊。
中美的差別存在于智能機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用兩方面。前者屬于專業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器人應(yīng)用，應(yīng)用于醫(yī)療、作業(yè)類和家居類等領(lǐng)域較多；服務(wù)于后者屬于企業(yè)或個(gè)人輔助工具，各個(gè)行業(yè)均有涉及，覆蓋范圍更廣。
基礎(chǔ)層(包含處理器/芯片)的企業(yè)數(shù)量，中國擁有14家，美國33家，中國僅為美國的42%。
技術(shù)層(自然語言處理/計(jì)算機(jī)視覺與圖像/技術(shù)平臺(tái))的企業(yè)數(shù)量，中國擁有273家，美國擁有586家，中國為美國的46%
應(yīng)用層(機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用/智能無人機(jī)/智能機(jī)器人/自動(dòng)駕駛輔助駕駛/語音識(shí)別)的企業(yè)數(shù)量，中國擁有304家，美國擁有488家，中國是美國的62.3%。
總體來看，美國在企業(yè)數(shù)量上全面領(lǐng)先中國，基礎(chǔ)層和技術(shù)層的企業(yè)數(shù)量約為中國的2倍，但是在應(yīng)用層上，中國和美國的差距略小。
2.3.2中國應(yīng)用層VS美國基礎(chǔ)層
中國投資者在應(yīng)用層關(guān)注的更多。中國人工智能企業(yè)中，融資占比排名前三的領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺與圖像，融資143億元，占比23%；自然語音處理，融資122億元，占比19%；以及自動(dòng)駕駛/輔助駕駛?cè)谫Y107億元，占比18%。而中國的自動(dòng)駕駛/輔助駕駛企業(yè)雖然數(shù)量不多，只有31家，但融資額是第三，表明中國的投資者非常看好這一領(lǐng)域。
美國投資者對于基礎(chǔ)層更為看重。在美國人工智能企業(yè)中，融資占比排名前三的領(lǐng)域?yàn)樾酒?處理器融資315億占比31%，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用融資207億占比21%，自然語言處理融資134億占比13%。
芯片企業(yè)的數(shù)量排名第八，33家，但融資量卻是第一，美國的芯片實(shí)力和資金吸引力，可見一斑。
2.3.3投資事件美國是中國1.96倍
美國投資事件數(shù)量1509起，中國767起。兩者相比，美國:中國=1.96:1。
事件數(shù)量大意味著熱度更大，關(guān)注更多。
在美國，自動(dòng)駕駛/輔助駕駛和處理器/芯片是投資熱點(diǎn)。應(yīng)用層和基礎(chǔ)層兼顧，適合長遠(yuǎn)發(fā)展。
中國各方面發(fā)展較為均衡，突出的領(lǐng)域是智能無人機(jī)和計(jì)算機(jī)視覺與圖像，其高成熟度的技術(shù)吸引了不少投資者。
中國處理器/芯片投資事件數(shù)量比重排名第四，占比7.55%，表明中國投資者對于基礎(chǔ)層已經(jīng)具有了一定的重視，但可能由于基礎(chǔ)層公司少，投資門檻高，導(dǎo)致事件數(shù)量仍和美國有較大差距。
2.4.超過一億美元的投資事件(略)
2.5未來趨勢判斷：行業(yè)泡沫
AI領(lǐng)域創(chuàng)投行業(yè)泡沫即將出現(xiàn)。主要信號(hào)有兩個(gè)：
一是資金多而項(xiàng)目缺。
綜合過往數(shù)據(jù)和2017年前半年的情況，今年美國新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底，預(yù)計(jì)在2017結(jié)束之前，美國新增企業(yè)數(shù)量范圍將在25-30家之間徘徊。同時(shí)，美國的累計(jì)融資量持續(xù)快速增長，最后將穩(wěn)定在1380-1500億元的區(qū)間。2018年后，中美兩國AI企業(yè)數(shù)量增長都將有所恢復(fù)，但依然平緩。在這段時(shí)期內(nèi)，創(chuàng)投圈將會(huì)發(fā)現(xiàn)，找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)目越來越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項(xiàng)目。到2020年，美國累計(jì)AI公司數(shù)量將會(huì)超過1200家，累計(jì)融資將達(dá)到驚人的2000億人民幣。
二是周期長而營收難。
通俗的說，現(xiàn)在的人工智能被高估了。深度學(xué)習(xí)起源于上世紀(jì)八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下，前沿研究是由對已有方法的微小改動(dòng)和改進(jìn)組成，而這些方法在幾十年就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來了。
盡管如此，市場熱炒的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限。許多項(xiàng)目和技術(shù)，并不能直接獲得消費(fèi)者歡迎，還需要相當(dāng)長的時(shí)間才能走向成熟。
這種前提下，創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目不得不舍棄大眾消費(fèi)場而致力于解決企業(yè)級問題，創(chuàng)新公司的商業(yè)模式回歸到類似傳統(tǒng)IT廠商的角色，進(jìn)一步加大了營收難度。或許有一天，你會(huì)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)者不夠用了。
資金多而項(xiàng)目缺，周期長而營收難，項(xiàng)目卻一天比一天更加昂貴，這是資本泡沫即將出現(xiàn)的信號(hào)。但對于創(chuàng)業(yè)公司，它們將過上一段順風(fēng)順?biāo)暮萌兆印?/p>
具體到美國未來趨勢而言，美國AI領(lǐng)域的融資可能在2020年前突破2000億。原因在于特朗普上臺(tái)后采取了一系列改革措施，促進(jìn)了美國經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)。美國資本迅速回流，資本市場正在加大對AI企業(yè)的投資。由此推動(dòng)美國AI產(chǎn)業(yè)融資持續(xù)上升。預(yù)計(jì)在2020年之前，美國累計(jì)AI公司數(shù)量將會(huì)超過1200家，累計(jì)融資將達(dá)到驚人的2000億人民幣。
具體到中國來看，中國AI企業(yè)增勢不明朗，但資金仍在增加。
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)推斷，中國在2017年成立的新公司將不超過15家，融資增長也較前兩年放緩，預(yù)計(jì)融資總額將會(huì)在2017年年末達(dá)到745億，是美國同期預(yù)計(jì)值的50%。
從行業(yè)發(fā)展周期來看，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖，當(dāng)年新增公司數(shù)量會(huì)上揚(yáng)到30家以上，預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億人民幣，整體上仍和美國有較大差距。
引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)競賽，主要是巨頭之間的角力。由于AI產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)和資源掌握在巨頭企業(yè)手里，而巨頭企業(yè)在產(chǎn)業(yè)中的資源和布局，都是創(chuàng)業(yè)公司所無法比擬的，所以巨頭引領(lǐng)著AI發(fā)展。
目前，蘋果、谷歌(微博)、微軟、亞馬遜、臉書，這五大巨頭無一例外都投入了越來越多資源，來搶占人工智能市場，甚至將自己整體轉(zhuǎn)型為人工智能驅(qū)動(dòng)型的公司。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)軍者“BAT”也將人工智能作為重點(diǎn)戰(zhàn)略，憑借自身優(yōu)勢，積極布局人工智能領(lǐng)域。
隨著政府和產(chǎn)業(yè)界的積極推動(dòng)，中美兩國技術(shù)競賽格局初步顯現(xiàn)。美國巨頭公司致力于全產(chǎn)業(yè)鏈布局，在技術(shù)層、基礎(chǔ)層和應(yīng)用層均卡住了戰(zhàn)略要點(diǎn)。中國巨頭則在應(yīng)用層展示出了強(qiáng)勁的發(fā)展意愿。
在技術(shù)層，美國巨頭構(gòu)建核心研究隊(duì)伍，通過收購拼搶人才，強(qiáng)化技術(shù)儲(chǔ)備；同時(shí)，爭相開源，構(gòu)建生態(tài)，以圖占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用核心。巨頭企業(yè)致力于建立人工智能的數(shù)據(jù)場景和生態(tài)。人工智能的平臺(tái)化、云端化將成為全球發(fā)展的潮流。
在應(yīng)用層，中美各有側(cè)重點(diǎn)。語音交互成為入口，云服務(wù)是未來戰(zhàn)場。憑借場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，中國在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)域，具備了與美國一較高下的實(shí)力。
在基礎(chǔ)層，美國芯片與算法領(lǐng)先。美國巨頭布局芯片，各類AI芯片百花齊放，牢牢把控全球產(chǎn)業(yè)核心。美國巨頭重視算法突破，其優(yōu)勢來源于基礎(chǔ)學(xué)科幾十年的積累，完善的基礎(chǔ)學(xué)科配置是保障產(chǎn)業(yè)核心能力突破的關(guān)鍵。
在研究領(lǐng)域，近年來中國在人工智能領(lǐng)域的論文和專利數(shù)量保持高速增長，已進(jìn)入第一梯隊(duì)。而美國研究者更關(guān)注基礎(chǔ)研究，人工智能人才培養(yǎng)體系扎實(shí)，研究型人才優(yōu)勢顯著。未來，兩國將在人工智能領(lǐng)域有更多正面角力。
中國能否在十年內(nèi)全面超越美國？這是個(gè)強(qiáng)烈的懸念。
3.1中美巨頭的產(chǎn)業(yè)布局
從產(chǎn)業(yè)圖譜來看，人工智能主要分為技術(shù)層、應(yīng)用層和基礎(chǔ)層。技術(shù)層包括人工智能通用技術(shù)平臺(tái)(例如計(jì)算機(jī)視覺與圖像、自然語言處理、語音識(shí)別)。應(yīng)用層包括人工智能行業(yè)應(yīng)用方案、消費(fèi)類終端或服務(wù)等。基礎(chǔ)層包括人工智能芯片、算法和數(shù)據(jù)。
美國巨頭呈現(xiàn)出全產(chǎn)業(yè)布局的特征，包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，均有布局；而中國巨頭主要集中在應(yīng)用側(cè)，只在技術(shù)層局部有所突破。
3.2技術(shù)層：爭搶人才，構(gòu)建生態(tài)
在技術(shù)層面，巨頭通過招募高端人才、組建實(shí)驗(yàn)室等方式加快關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。同時(shí)，通過持續(xù)收購創(chuàng)業(yè)公司，爭奪AI人才，完善自身布局。此外，巨頭還通過開源技術(shù)平臺(tái)，構(gòu)建生態(tài)體系，賦能全行業(yè)。
3.2.1建立核心人才隊(duì)伍：AI實(shí)驗(yàn)室
3.2.2持續(xù)收購拼搶人才與技術(shù)
初創(chuàng)公司往往會(huì)成為巨頭的獵物。打個(gè)比方，如果AI全產(chǎn)業(yè)如一部巨大機(jī)器，那么新興創(chuàng)業(yè)公司，大多是機(jī)器上的某個(gè)零部件。這是因?yàn)樾屡d創(chuàng)業(yè)公司，僅具有某一項(xiàng)或幾項(xiàng)技術(shù)優(yōu)勢，很難成為主導(dǎo)全局型應(yīng)用，但有助于完善巨頭布局，因而，最終難逃被巨頭收購。
巨頭公司通過投資和并購儲(chǔ)備人工智能研發(fā)人才與技術(shù)的這種趨勢越來越明顯。中美并購事件近兩年密集增加。CB Insights的研究報(bào)告顯示，谷歌自2012年以來共收購了11家人工智能創(chuàng)業(yè)公司，是所有科技巨頭中最多的，蘋果、Facebook和英特爾分別排名第二、第三和第四。標(biāo)的集中于計(jì)算機(jī)視覺、圖像識(shí)別、語義識(shí)別等領(lǐng)域。Google于2014年以4億美元收購了深度學(xué)習(xí)算法公司Deepmind，該公司開發(fā)的AlphaGo為Google的人工智能添上了濃墨重彩的一筆。
2011-2016人工智能主要收購事件來源：CB Insights
3.2.3建立開源生態(tài)，占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)核心
人工智能的常見開發(fā)框架包括谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、Microsoft的CNTK以及IBM的SystemML。這些框架的地位類似于人工智能時(shí)代的iOS/Android。開源也成為了這些軟件開發(fā)框架共同的策略。
谷歌早在2011年就成立AI部門，在谷歌內(nèi)部，由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)不計(jì)其數(shù)，包括谷歌搜索、Google Now、Gmail等，同時(shí)谷歌還向其開源Android手機(jī)系統(tǒng)中注入大量機(jī)器學(xué)習(xí)功能。2011年第一代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，從大量的Youtube圖片中學(xué)會(huì)了識(shí)別貓；2015年，谷歌將內(nèi)部采用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)整理到一起，發(fā)布第二代人工智能系統(tǒng)TensorFlow，并宣布將其開源。這是一套包括很多常用深度學(xué)習(xí)技術(shù)、功能和例子的框架。得益于龐大的計(jì)算和數(shù)據(jù)資源，谷歌大腦在深度學(xué)習(xí)方面取得了顯著的成果。在幾次人機(jī)大戰(zhàn)中大放異彩的DeepMind公司自2014年被Google收購后，陸續(xù)發(fā)表了207篇頂級期刊論文，為Google帶來了大量研究人才。
2013年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)明者Yann LeCun加入Facebook，帶領(lǐng)公司的圖像識(shí)別技術(shù)和自然語言處理技術(shù)大幅提升。Facebook的深度學(xué)習(xí)框架是基于之前的Torch基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，于2015年12月開源。此外，F(xiàn)acebook還開源了人工智能硬件平臺(tái)Big Sur等十余個(gè)項(xiàng)目。
微軟在2016年整合微軟研究院、Cortana和機(jī)器人等團(tuán)隊(duì)建立“微軟人工智能與研究事業(yè)部”，現(xiàn)有7000多名計(jì)算機(jī)科學(xué)家和工程師。同年，微軟發(fā)布了其深度學(xué)習(xí)工作包CNTK，CNTK使得實(shí)現(xiàn)和組合前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得非常容易。
在Google和微軟分別開源其機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)后，IBM也開源了其深度學(xué)習(xí)平臺(tái)SystemML。IBM主推的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)也向開發(fā)者開放了Watson的認(rèn)知計(jì)算能力，加速人工智能的部署。
2016年，百度開放了其深度學(xué)習(xí)平臺(tái)Paddle-Paddle，覆蓋了搜索、圖像、語音識(shí)別、語義處理、用戶畫像等領(lǐng)域的技術(shù)。騰訊不同事業(yè)部都在不同領(lǐng)域展開AI研究。AI Lab注重將技術(shù)與騰訊業(yè)務(wù)場景相結(jié)合，即游戲、社交、內(nèi)容生態(tài)。
大公司紛紛擁抱開源有兩方面原因：第一，通過開源來構(gòu)建生態(tài)和護(hù)城河。無論是谷歌、亞馬遜還是BAT都已經(jīng)擁有云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，Google、微軟一直在講的開源、AWS推出的AI功能，本質(zhì)上并無差別，都是為了賦予自家云端客戶更強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力。在現(xiàn)有的云服務(wù)市場中，科技巨頭占據(jù)多數(shù)，構(gòu)建基于人工智能的云服務(wù)將成為巨頭的下一個(gè)主戰(zhàn)場。AI是信息基礎(chǔ)設(shè)施的一個(gè)升級，是今后產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大引擎。巨頭都想把握升級過程中涌現(xiàn)的大量機(jī)會(huì)，賦能全行業(yè)。第二，開源是一種開放式創(chuàng)新。通過開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，不僅可以吸引大量開發(fā)者，還可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供大量的數(shù)據(jù)支持，以及大量的現(xiàn)實(shí)場景。在人工智能平臺(tái)化的趨勢下，未來人工智能將呈現(xiàn)若干主導(dǎo)平臺(tái)加廣泛應(yīng)用場景的競爭格局。
3.3應(yīng)用層：搶奪語音交互入口，征戰(zhàn)云服務(wù)(略)
3.4基礎(chǔ)層：美國巨頭深入產(chǎn)業(yè)核心布局芯片
人工智能芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片。在人工智能時(shí)代，它們各自發(fā)揮優(yōu)勢，呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)。
3.4.1榜單企業(yè)的野望
全球十大AI芯片廠商中，美國6家上榜。這些榜單企業(yè)包括Google、英偉達(dá)、Intel、IBM、微軟，均自行研發(fā)了AI芯片。
Google的TPU全名是TensorFlow Processing Unit，專為其深度學(xué)習(xí)算法Tensor Flow設(shè)計(jì)。該芯片也用在AlphaGo系統(tǒng)中、StreetView和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)RankBrain中。今年Google開發(fā)者大會(huì)上發(fā)布的第二代Cloud TPU理論算力達(dá)到了180T Flops，能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和運(yùn)行帶來顯著的加速效果。
英偉達(dá)是GPU行業(yè)領(lǐng)袖，應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋視頻游戲、電影制作、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、醫(yī)療診斷等各個(gè)門類。GPU即圖形處理器，由于其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，GPU是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流核心芯片。
英特爾通過大舉收購進(jìn)入FPGA市場。2015年12月29日，英特爾斥資167億美元收購FPGA廠商Altera。英特爾Atom處理器與FPGA進(jìn)行整合，這樣的芯片將可以用于汽車電子系統(tǒng)等領(lǐng)域，客戶可以通過可編程邏輯器件去開發(fā)新功能。
微軟重點(diǎn)研發(fā)FPGA人工智能芯片。FPGA具有性能高、能耗低以及可硬件編程的特點(diǎn)。目前微軟的FPGA芯片已經(jīng)被用于Bing搜索上。FGPA同樣能支持微軟的云服務(wù)Azure，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，執(zhí)行速度可以比傳統(tǒng)芯片快得多。
類腦芯片是一種基于神經(jīng)形態(tài)工程，借鑒人腦信息處理方式，具有學(xué)習(xí)能力的超低功耗芯片。IBM從2008年開始模擬人類大腦的芯片項(xiàng)目，2011年和2014年分別發(fā)布了“TrueNorth”第一代和第二代類腦芯片。第二代芯片的神經(jīng)元增加到100萬個(gè)，可編程數(shù)量增加976倍，每秒可執(zhí)行460億次突破計(jì)算，是IBM“認(rèn)知計(jì)算”戰(zhàn)略重要的基石。
蘋果正在研發(fā)一款名為“蘋果神經(jīng)引擎”(Apple Neural Engine)的專用芯片。該芯片定位于本地設(shè)備AI任務(wù)處理，把面部識(shí)別、語音識(shí)別等AI相關(guān)任務(wù)集中到AI模塊上，提升AI算法效率，未來可能嵌入蘋果的終端設(shè)備中。
3.4.2中美差距所在
在過去十多年里，Intel、IBM、摩托羅拉、飛利浦、東芝、三星等60多家公司曾試圖進(jìn)軍AI芯片，但紛紛遭致慘敗。這其中的主要原因在于進(jìn)入門檻高，包括以下幾點(diǎn)：
首先是專利技術(shù)壁壘。FPGA領(lǐng)域用近9000項(xiàng)專利構(gòu)筑了長長的知識(shí)產(chǎn)權(quán)壁壘，將進(jìn)攻者拒于行業(yè)之外。即便是強(qiáng)如Intel也望而興嘆，不得以耗資167億美元收買了Altera得了一張F(tuán)PGA領(lǐng)域的門票。
其次是市場相對偏小。2016年全球FPGA市場總額僅為50億美元，且有九成落入賽靈思和Altera兩家公司。其他GPU、ASIC均類似。這么小的市場規(guī)模很難養(yǎng)活太多的大公司，必然導(dǎo)致競爭異常激烈。
最后是投資周期長。專利壁壘或許可以跨越，市場狹小，或許可以忍受。比如FPGA產(chǎn)品，從投入研發(fā)到產(chǎn)品真正規(guī)模化生產(chǎn)差不多要七年。這期間幾乎沒有任何商業(yè)回報(bào)。正常的風(fēng)投是等不了這么長時(shí)間的。
AI芯片作為產(chǎn)業(yè)核心，也是技術(shù)要求和附加值最高的環(huán)節(jié)，產(chǎn)業(yè)價(jià)值和戰(zhàn)略地位遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于應(yīng)用層創(chuàng)新，因此我們需要高度重視。
中美還有相當(dāng)差距。芯片產(chǎn)業(yè)鏈上中下游依次是IC設(shè)計(jì)、晶圓代工和專業(yè)封測，技術(shù)難度和附加值也依此順序由高到低。美國企業(yè)因掌握核心技術(shù)優(yōu)勢主要處于產(chǎn)業(yè)鏈上游，中國企業(yè)目前在晶圓代工和封測階段等技術(shù)要求不高的環(huán)節(jié)有一定空間。
從不完全統(tǒng)計(jì)來看，美國有33家芯片廠商，中國有12家。美國既有谷歌、英特爾、IBM這樣的科技巨頭，也有高通、英偉達(dá)、AMD、賽靈思這樣在各自領(lǐng)域中有絕對優(yōu)勢的大公司，以及一些發(fā)展良好的中等規(guī)模公司和活躍的初創(chuàng)企業(yè)。但中國則主要以中小公司為主，沒有巨頭！
從芯片類別來看，美國廠商遍布人工智能芯片的四大流派，IC設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)非常均衡，并且，在GPU和FPGA兩個(gè)領(lǐng)域，美國企業(yè)是完全壟斷的，中國企業(yè)只在FPGA編譯、ASIC和類腦芯片方面略有作為。
AI芯片領(lǐng)域的創(chuàng)新不是件一蹴而就的事情。它涉及到人工智能算法、編程語言、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、集成電路技術(shù)、半導(dǎo)體工藝的方方面面。在巨大的國際競爭壓力下，單靠企業(yè)研發(fā)投入，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域的競爭，主要體現(xiàn)為人才之爭。
只有投入更多的科研人員，不斷加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，才會(huì)獲得更多的智能技術(shù)。中國企業(yè)的人工智能轉(zhuǎn)型，不光需要依靠研發(fā)費(fèi)用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入，還應(yīng)該加大基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng)，尤其是算法和算力領(lǐng)域。一些企業(yè)可以通過學(xué)習(xí)美國先進(jìn)的產(chǎn)品和技術(shù)來獲得市場份額的突破。例如：研發(fā)成本優(yōu)勢、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)把握優(yōu)勢等。這些優(yōu)勢更容易在中國市場上體現(xiàn)出來。
4.1美國產(chǎn)業(yè)人才總量是中國的兩倍
美國1078家人工智能企業(yè)約有78700名員工，中國592家公司中約有39200位員工，只有美國的50%。
中國的人才儲(chǔ)量低于美國，目前也沒有大量專業(yè)人員可以跟進(jìn)，這種情況可能會(huì)對中國未來AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生牽制作用。
4.2美國基礎(chǔ)層人才數(shù)量是中國的13.8倍
美國團(tuán)隊(duì)人數(shù)在處理器/芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、自然語言處理、智能無人機(jī)4大熱點(diǎn)領(lǐng)域全面壓制中國。
自然語言處理，美國員工人數(shù)是中國的3倍，美國20200人，中國6600人；
處理器/芯片，美國員工人數(shù)是中國的13.8倍，美國17900人，中國1300人；
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，美國員工人數(shù)是中國的1.8倍，美國17600人，中國9800人；
智能無人機(jī)，美國員工人數(shù)是中國的1.98倍，美國9220人，中國4660人；
計(jì)算機(jī)視覺與圖像，美國員工人數(shù)是中國的2.87倍，美國4335人，中國1510人。
中國僅在智能機(jī)器人領(lǐng)域人才稍多，6400人，約為美國同領(lǐng)域人數(shù)的3倍。
基礎(chǔ)層上，美國團(tuán)隊(duì)人數(shù)17900人占據(jù)美國總?cè)藬?shù)的22%，中國在該領(lǐng)域人數(shù)1300，僅為全國的3.3%；美國人數(shù)是中國的13.98倍，比率是中國的6.7倍；技術(shù)層上，美國29400人，占據(jù)全美37.3%，中國12000人，占據(jù)全國33%，美國人數(shù)是中國的2.26倍，但比率相差不大；應(yīng)用層，美國31400，占比全美39.89%，中國24300，占比61.8%，美人數(shù)是中國的1.29倍，但占比小中國21.91%，應(yīng)用層中國基本上可以和美國持平。
中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層，而美國主要集中在基礎(chǔ)層和技術(shù)層。中國的基礎(chǔ)層人才太薄弱，應(yīng)加大人才培養(yǎng)力度。
4.3中國團(tuán)隊(duì)的人才挑戰(zhàn)
美國主要以1-10人和10-50小組和團(tuán)隊(duì)為主?？偭?59個(gè)，占據(jù)全美的70.41%，是美國AI初創(chuàng)公司的主力軍；中國主要是10-50人的團(tuán)隊(duì)，總量384，占據(jù)全國的64.86%?？梢哉f，美國的小型創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)規(guī)模比中國小。在需要同等技術(shù)的情況下，美國團(tuán)隊(duì)的平均能力和可創(chuàng)造價(jià)值高于中國團(tuán)隊(duì)。
美國擁有5000人以上的大型團(tuán)隊(duì)一共5家，而中國還是一片空白。美國市場格局分明，已經(jīng)產(chǎn)生不少領(lǐng)軍企業(yè)，而且創(chuàng)業(yè)熱潮高漲，生機(jī)勃勃，技術(shù)水平較高。據(jù)Linkedin數(shù)據(jù)，美國AI人才占全球半壁江山。七成美國AI人才從業(yè)10年以上，相比之下，中國僅不到四成。而中國小組團(tuán)隊(duì)少，入門門檻高，未來仍將面臨挑戰(zhàn)。
其次，中美人才培養(yǎng)模式尚存在差距。很多高校在很長時(shí)間內(nèi)并沒有人工智能專業(yè)，而在人工智能的誕生地美國，基本上大的院校都有人工智能專業(yè)和研究方向。以美國卡梅隆大學(xué)為例，設(shè)有專門的機(jī)器人研究所，其中光教授就有100多位，縱向而言，中國布局的時(shí)間也比較晚。教育系統(tǒng)之間的差別也將影響人工智能領(lǐng)域的研究重心。（來源：騰訊研究院 編選：網(wǎng)經(jīng)社）
