文：含平 来源：瞭望智库
2018年，中国人工智能专利数量(全球占比37%)领先美国和日本，成为
全球人工智能专利最领先的国家。
(数据来源：WIPO)
中国发表的 ML 研究论文数量已经超过美国。艾伦研究所最近的一项分析显示，人工智能论文总量中国占据全球第一，人工智能高引用论文中国也位居全球第一。
中国人工智能领域相关投资活跃，增长迅速。从2013年到2018年上半年，中国人工智能领域相关投资活跃，增长迅速，从2013年到2018年上半年，中国人工智能领域累计融资金额全球占比60%，超过美国的29%，世界排名第一。
中国为什么能做到?
中国已成为世界第二大经济体，并正在经历改革的二次出发，从传统资源驱动型为主导的发展模式向自主创新、科技驱动为主导的新兴模式转型升级。
人工智能则被视为推进转型升级的新动能。
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在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，中国人工智能领域正加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、自主操控等新特征。“时间”、“空间”、“质点”三大要素的持续加持，让中国人工智能逐步构建起了
系统化、规模化、产业化
的动力引擎。
或许很多人都不了解，中国人工智能的探索“时间表”已经实现了世界领先。
在自动驾驶领域，中美两国处于第一梯队。美国更多强调单车智能，他们在道路测试上的规范或者说相关的法律更加地灵活。但是中国，我们有基础设施方面的优势，我们可以在路侧增加很多设备来提升安全和效率。
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专利数据上
，中国已经成为全球人工智能专利成果最多的国家，中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一，数量领先于美国和日本。
产业发展上
，中国的人工智能企业数量排在全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。
投资上
，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%，成为全球最“吸金”的国家。
可见，在人工智能的技术研发层面，中国技术成果领先，加速奔跑;在人工智能的技术应用层面，中国发展正以“秒”为刻度而快速裂变。
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中国人工智能进展如此之快，得益于过往20年中国互联网的蓬勃发展，让人们日益深刻认知和领悟到计算机和网络所带来的创新收益，人工智能本质上是计算机科学的一部分，大量具备互联网知识、视野的企业家、科学家，也必然会抓紧汲取有关人工智能的最新理论和知识，并迅速转化为适应中国市场需求的技术研发体系和产品制造模式。再加上我国近年来大力培养的
IT 工程师梯队
，也使得人工智能研究、应用所需的人才框架能同步搭建。
中国人工智能探索的“空间”也具备了其他国家没有的
宏观环境优势
。中国拥有巨大的数据源，有长久以来形成的强大社会资源动员、集中与运转成功经验，在大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进等方面都有着令人惊叹的发展速度与创新成果。
与此同时，政策红利不断释放，这几年来，我国在培育人工智能方面不断出台新政策、新举措。在前瞻政策引导下，作为市场主体的众多企业也纷纷加快了在人工智能的布局。
作为我国最早参与人工智能技术研发和应用的企业，百度目前重点打造涵盖人工智能产品研制、设计、服务的全链条创新中心，以百度大脑、自动驾驶等自主研发的技术，连同国内外众多战略合作伙伴，打造产业创新共同体，全面推动人工智能产业发展。
百度充分发挥人工智能平台的基础优势，通过全国首个开源开放的平台，构建产业开放生态。目前，超过130万合作伙伴使用百度所提供的 AI 技术，助力中国人工智能产业的软件(技术自主研发、人才培养)和硬件(产品、设备)建设。
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中国人工智能的发展前景向好，在人工智能基础设施、法律政策环境、5G 网络、车联网以及市场规模等方面，我们都拥有独特的优势，而且这些优势还将进一步扩大，从而支撑中国人工智能的产业化与科技化发展。良好的政策环境能够激活更多市场资源参与人工智能的创新创业中，而以企业为代表的市场创新不断结出硕果，又为国家制定更宏伟的发展目标提供了充分依据，
前瞻政策与企业创新互为推动，就此形成良性循环。
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百度创始人李彦宏曾经提到，自己的出生地山西阳泉，“如果跟美国的旧金山相比，(阳泉)是它的1.6倍。当我们有足够多的数据、场景、人才、资金、发达基础设施的时候，很多创新就会在中国首先出现。因此，中国要充分地利用优势，把创新再往前推一步。这些创新不仅仅可以让中国来用，也可以让世界来用。”
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中国能，中国也将帮助世界能。
“开放+合作”是过往20年中国互联网崛起的主要能动力。
中国能够成为世界互联网大国，在电子商务、信息搜索、共享经济、移动支付等方面甚至世界领先位置，就在于坚持
产业协同、资源共享、优势互补
。
物理学有一个基本概念叫“质点”，不考虑物体本身的形状和大小，并把质量看作集中在一点时，就将这种物体看成“质点”。
“质点”的理想化模型(图片来源于百度百科)
人工智能的“质点”就是通过类似于百度飞桨这样的探索，构建起不断扩大开放外延、提升合作力度的孵化平台，让各个合作伙伴都能学习最新的前沿知识，低成本高效率获得最新的技术成果，解放重复性初级性研发及其他投入，从而释放更多资金、精力、时间用于人工智能更高阶技术、产品的研发和制造活动中去。
