中国成为全球AI中心？驱动中国AI崛起的5大因素 | 经济学人：中国或在AI领域赶超美国

本文由新智元（AI_era）授权转载，新智元（AI_era）编译 ，来源：祥峰投资授权发布，编译：弗格森 

【新智元导读】 祥峰投资近日发布了一份名为《全球AI中心？驱动中国AI崛起的5大要素》的报告，从市场、学术、投资、生态、应用、技术和基础设施多个层面对当下中国人工智能发展状况进行了全面的介绍。其中一些有意思的发现包括：AI 学术论文绝对引用率，中国第一；学术影响力排名，中国第三；语音和视觉识别目前分别占到中国整个AI市场的 60%和12.5%；机器人、神经网络、语音和图像识别专利最多；2016年202个中国AI初创公司募集了近10亿美元等等。

影响中国成为全球AI 中心的主要因素包括：

1. 各行业在数字化转型中，非常积极地部署AI

2. 人才储备的宽带和广度

3. 巨大的移动互联网市场

4. 高性能计算

5. 政府政策的支持

其中，重要的是，第1和第2个要素在中国在成为全球AI中心的道路上赋予了其独特的竞争优势。

名家点评

谁赢得人工智能，谁就将赢得中国和世界互联网。——吴恩达

我看到了一股巨大的趋势，它将让中国成为一个惊人的市场……人才和市场规模都将是惊人的……我们聚焦于自动化系统。这是我们非常看重的核心技术……（它）是所有AI项目之母。——Tim Cook

1. 增长催化剂

• 当非AI技术的公司发展到一定的规模，它们通常会需要尝试使用AI 技术，以实现升级、扩大规模。当下，中国许多的传统企业在AI技术的采纳水平上依然落后于美国企业。

• 根据麦肯锡的调查，中国传统行业的公司中，超过40%的企业还没有把AI放在战略优先地位。较为常见的情况是，这些企业中，有很多还没有掌握足够的数据，来支撑他们在未来采纳AI技术。

• 例如，农业公司很少会考虑对种植计划或者天气对产量的影响这些问题进行详细地记录。

• 这些公司拥有数据和资金，一旦AI专家向他们证明了AI能带来的业务增长机会或显著的成本削减，他们会迫不及待地进行投资。

2. 跨行业的应用

• 对AI的需求被认为是普遍的，其中包括传统行业中的国企，涉及的领域有金融、电信、农业。这些行业会喜欢国内的AI解决方案和服务提供商。

• 其他领域（比如教育），也会成为主要的受益者。比如，教育技术初创企业学霸君的AI Aidam在高考数学考试中战胜了顶尖的学生。

3. 作为战略高度的AI

• 中国的科技巨头都在争相在AI上进行投入。比如，百度拥有一支超过1300人的AI团队，用于打造自动驾驶系统。同时，阿里巴巴的云机器学习平台——PAI，提供了AI服务，使用数据分析来提升业务。 

• 腾讯也设立了一个强大的团队，该团队拥有250名科学家和工程师。它们还投资了中国的医疗初创企业碳云智能。

• 虽然目前许多中国科技企业在各自的专业领域内取得了不小的技术突破，但是，要实现能落到实际的AI 技术，还有很长的时间。

• 科学家们常常把AI称为下一波产业革命的核心，谁能引领AI前沿，谁就会在未来的发展中占到优势。

4. 经济的繁荣

• 根据麦肯锡的报告，中国在过去的几十年中大大获益于人口红利，但是，随着人口老龄化问题的浮现，这种优势可能会很快失去。

• 面向未来，AI 主导的自动化能够为中国经济注入强大的生产力，可能会每年为中国经济带来0.8%到1.4%的GDP增长，具体要看对AI技术的采纳速度。

1.应用型研究

• 中国的学者在AI领域的研究非常活跃，其中，全球顶级的学术论文中，有43%的论文包含了至少一位华人作者。

• 中国的研究者被认为更加实际，他们希望发现一些新AI使用案例，而美国的研究者更多的关注基础研究。

2.经验和专业

• 有丰富经验的、顶尖的AI人才在中国还是不多见的。在LinkedIn上所有25万名AI 专家中，拥有10年以上经验的有50%都在美国，中国的份额只占到25%。

• 中国可能需要专注于培养更多的精英数据科学家，特别是在AI领域，因为该领域人才的短缺是显而易见的。与此同时，越来越多的商业领袖和中层管理人员可能需要掌握更多的技能，培养理解和运用数据的能力。

• 另一方面，中国有着丰富的工程人才储备，这是AI应用得以发展的一个重要考量因素。 

3. 人才成本和迁移

• 中国的一些公司，比如百度， 从美国招到了一些重量级的AI 专家，并且，在川普的移民政策出台后，他们面临着一个前所未有的机遇，有希望能从硅谷招到更多的人才。

• 一些AI行业的从业者所获得的薪资高得离谱，同时，也有一些专家离职创业。

• 约四分之一的美国高科技公司是由移民创建的。

4. AI 的专业化

• 在应用层面，中国算法的研究与其他国家不相上下。

• 特别是，中国的AI科学家不成比例地集中分布在计算机视觉和语音识别等领域，这与其他领域的发展形成了不均衡。

• 另外一方面，在基础研究层面，中国是落后的。中国缺少经验丰富的数据科学家，并且，在中国的大学里，专注于AI研究的实验室不超过30个。

1. 大型的移动互联网市场

• 根据中国互联网中心 (CINC) 2017年1月的报告，截止2016年12月中国总共拥有7.31亿的互联网用户，其中95.1%是智能手机用户。

• 4.96亿的互联网用户使用智能手机进行数字化支付，同时，有1.68亿用户曾使用智能手机共享乘车。

• 支付和乘车这两个类型的互联网用户数量的年度增长率每年以超过30%的速度在增长。

2. 数据洪流

• 数以亿计的消费者提供了海量的数据，使得中国的科技公司能够拥有大量的原始资料，来跑算法和修正他们的AI程序。

• 百度、滴滴和腾讯都设立了自己的AI研究实验室。

3. 基于APP的AI采纳

• 现有互联网用户构成了一个巨大的市场，提供给未来AI 技术的采纳。

• 当 AI 应用程序成熟后，已有的APP，比如百度搜索、支付宝、微信、搜狗输入法等，都能够在自己的服务中添加AI 技术。

• 例如，阿里巴巴已经在支付宝上添加了人脸识别功能，有1.5亿消费者体验了这一功能。

4. 进入门槛

• 中国技术公司享有进入门槛的保护，大多数中的互联网领域都是禁止国外公司，比如Facebook和谷歌进入的。

• 中国的互联网公司对中国的互联网用户数据也享有独家所有权，这能让他们能测试新的算法、巩固用户群、进而强化自己在某领域的主导地位。

1. 硬件技术

• 中国的科技行业在这一领域不断地寻求突破，在深圳这样的城市建立了相应的生态系统，支持AI硬件公司的发展。

• 特别是，专用的处理器，比如GPU因为能执行大规模的复杂运算，因为被认为在未来的AI 发展中占有重要地位。

• 对核心技术的供应更强的管控，在未来有潜力提升中国大范围部署AI系统的能力

2. 快速的HPC发展

• 神威太湖之光是一台大型的超级计算机，由中国国家并行计算机工程和技术研究中心（NRCPC），能够提供 93 petaflop的计算性能。

• 这一性能远远超过了美国基于Cray和AMD的超级计算机泰坦，运算速度快5.2倍。

• 它由中国芯片制造者神威提供芯片支持，使用SW26010多核处理器。

3. 芯片制造者的能力

• 计算能力是构成AI的基础设施的一部分，所以在战略上拥有重要地位。历史上，中国的微芯片强烈地依赖外国供应。

• 对于一些高价值的半导体，中国必须依靠进口来解决需求。

• 2015年，因为担心会被用于核武器项目的发展，美国禁止英特尔和英伟达之类的芯片提供商向中国的四大超算中心售卖产品。

• 中国知道发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性，中国官方已经计划在未来的10年中投入1500亿美元，来提升芯片制造能力。

4. 全球产业链

• AI 价值链的各个方面，从基础研究到应用部署，再到硬件制造，都涉及全球的合作。

• 除了打造自己的数据生态系统、数据科学家人才管道和半导体行业，中国可能还需要确保整个AI 行业是建立在一个开放的系统之上的，允许全球的参与。

  
  

第五要素 政府和政策的支持

1. 政策和规划

• 中国在政策上加速AI发展开始于2014年，当时，国家主席习近平在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会开幕仪式上发表讲话，呼吁在科学技术（包括人工智能）上进行创新和突破。

• 2014年之后，一系列的国家经济发展规划，包括“十三五计划”（2015年3月），“中国制造2025”（2016年5月）、“机器人行业发展规划”（2016年4月），以及“互联网+人工智能三年行动方案”（2016年5月）等政策相继出炉，提供了促进AI研究与发展的指导纲要。

• 2017年3月5日，中国最高级别的国家级会议首次把AI纳入了政府工作报告，意味着中国政府在对AI 行业的重视和决心。

2. 在研发上的投入

• 中国在AI 上的成功部分要归功于政府在大学里对科学研究的总体投入。在过去的10年间，政府研究上的投入每年都是翻倍地增加。

• 中国经济的顶层设计者——中国发展与改革委员会（NDRC）成立了深度学习国家工程实验室，委任百度领导。

• 国家AI实验室的创建，只是发改委增加AI研发投入的一个方面。

3. 进入门槛

• 虽然事实上，美国公司在全球的AI发展上居于领先地位，但是，它们想进入中国还是面临着阻碍。中国市场需要的是地方的解决方案和提供商。中国在建立拥有统一的标准和跨平台分享机制的数据友好型生态系统上依然落后。

• 开放政府数据库能激励私人领域的创新。但是，中国几乎没有可用的公共数据库可供研究。2015年，Open Knowledge International发布正度数据开放性排名，中国名列全球第93名。

• 跨国界的数据流动上的限制是全球合作的一个障碍。相反，中国在AI上的政策，在实验和解决方案上相对开放。

4. 集成电路行业促进方案

• 中国政府在2014年发布了《集成电路行业发展推进纲要》，在2015年发布了“中国制造2015”计划。

• 政府还成立了国家级别的IC投资基金，共募集了超过200亿美元的资金。

• 这些计划已经开始产生效果：2016年6月，中国发布神威太湖之光超级计算机，打破世界最快的超算记录，并且没有使用任何的美国造处理器。

• 政府前沿的投资是一个长期的投入，将会产生巨大的影响，鼓励私人企业积极进入。

 • 中国互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯引领中国AI市场，还有成千上万的初创企业在不同的AI领域和应用建立服务

 • 语音和视觉识别目前分别占到中国整个AI市场的 60%和12.5%

 • 制造企业开始采用AI降低成本

 • 艾瑞咨询认为中国AI市场总价值每年增长50%，到2020年达到910亿美元

 • 新型的产业如（无人机、机器人）和传统产业（如家居、汽车和玩具）正在因AI创新而变革

 • 中国是最大的汽车市场（2015年卖了两千一百一十万辆汽车），最大的家居制造商，最大的无人机制造商（大疆，70%市场份额），中国将成为对AI初创企业最有吸引力的生态系统。

研究：在AI学术论文的绝对引用率上，中国排在第一；在基于学术影响力的排名上，中国排在第三。

充裕的基金：

• 根据网易报道，2016年202个中国AI初创公司募集了近10亿美元；

• KPMG的研究表明，2016年风险投资已经从大数据转向到AI；

• 根据乌镇智库，去年中国AI企业总投资达到26亿美元，美国同期最高预计投资179亿美元。

中国AI初创企业分布:

• 中国AI初创公司主要集中如下经济圈：北京、广东、长江下游

• 这三个区域的公司占全中国AI公司的86%

AI专利分布：

机器人、神经网络、语音和图像识别专利最多

垂直领域包括教育、金融、物流和农业、零售等。

出门问问、科大讯飞和百度都有较强的语音技术实力。

移动边缘计算的兴起：

 • 自动驾驶、无人机、个人助理、智能家居

 • 下一波计算量来自，包括5G、AI、智能汽车、云计算和联合学习，这将在计算机架构上对体系结构产生颠覆性力量

 • 最大的技术突破是由政府投资的，有了政府参与，部署边缘计算更快

嵌入式芯片的发展：英伟达与地平线的比较

本报告由祥峰投资授权新智元翻译发布，更多信息，见祥峰投资官方网站：http://vertexventures.cn/cn/

经济学人：中国或在

人工智能领域赶超美国

来源：腾讯科技-AI世代，编译：长歌

【编者按】最新一期英国《经济学人》杂志撰文称，由于拥有人才和数据优势，加之创业公司和BAT的大举投入，以及政府的大力支持，中国可能会在人工智能领域逐步赶超美国。

以下为原文内容：

对于关注全球人工智能行业动态的人来说，今年年初的两件事情尤其的注意。首先，微软高管陆奇1月宣布，他虽然从自行车事故中恢复过来，但却不准备重返这家全球最大软件公司，而是会出任中国顶尖搜索引擎公司百度的COO。当月末，人工智能发展协会（AAAI）推迟了年会日期，原因是今年1月的既定日期与中国春节冲突。

这些事件再次表明，中国在某些人工智能领域的地位仅次于美国——甚至已经超过美国。而值得一提的是，从数字助手到无人驾驶汽车，人工智能已然成为未来世界的支柱要素。陆奇解释道，中国是理所当然的选择，而百度则是中国最重要的一员。“我们有机会领导人工智能的未来。”他说。

这个观点还得到了其他证据的支撑。2016年10月，美国白宫在一份报告中指出，中国在深度学习（人工智能的一个分支）领域发表的论文数已经超过美国。咨询公司普华永道也预计，与人工智能相关的增长到2030年将把全球GDP提升16万亿美元，其中半数归于中国。

中国研究人员提交与人工智能相关的的专利数量最近几年保持近200%的增长，但美国的绝对数仍然领先。

想要理解中国何以表现如此突出，就需要考虑人工智能的输入端。从计算能力和资本两个最基本的要素来看，中国都拥有充裕资源。从阿里巴巴和腾讯等科技巨头，到兴业数字金融和Ucloud等创业公司，中国企业都在以尽可能快的速度建设各类数据中心。

美国市场研究公司Gartner预计，云计算市场最近几年保持着超过30%的增速，今后仍将延续这一趋势。据乌镇智库测算，2012至2016年，中国人工智能公司获得26亿美元资金。虽然这一数字不及美国同行同期179亿美元的融资总额，但中国人工智能企业的融资总额却在快速增长。

然而，真正在人工智能领域为中国赋予无限前景的却是另外两大来源。首先是人才。微软人工智能负责人沈向洋表示，中国人不光数学好，在语言和翻译研究领域也有悠久的传统。

负责管理阿里巴巴150位数据科学家的闵万里表示，在中国找到顶尖人工智能专家的难度大于美国。但他预计，这种情况将在今后几年发生变化，因为多数重点高校都开设了人工智能项目。据测算，全世界训练有素的人工智能科学家有超过五分之二位于中国。

中国的第二大优势就是数据，这是人工智能最重要的“原料”。以往，软件和数字产品主要遵循既定代码，为那些拥有一流程序员的国家赋予了优势。随着深度学习算法的出现，一些规则越来越依靠通过海量数据提取出来的模式。可供使用的数据越多，供算法学习的资料就越多，人工智能也就越“聪明”。

中国的庞大规模和显著的多样化环境为这一模式提供了强劲燃料。只需要处理日常工作，这个国家的近14亿人口产生的数据就能超过其他所有国家的总和。即便是在罕见疾病领域，中国也能提供足够的样本，教给算法如何识别这些疾病。

由于输入中文的繁琐程度高于西方文字，所以中国人也比西方人更有动力使用语音识别服务，从而为企业贡献了更多语音片段来改进语音服务。

数据领域的沙特

真正让中国与众不同的在于它数量庞大的网民：总数约为7.3亿。几乎所有中国网民都使用智能手机上网，而这种工具产生的数据比电脑更有价值，主要因为这类设备中包含了传感器，而且会随用户四处移动。

例如，在沿海大城市，现金已经在小额消费中渐渐消失：人们会使用支付宝和微信支付等工具来完成交易。

中国人似乎也不太担心隐私问题，这也大大简化了数据收集过程。例如，该国的共享单车服务已经席卷了各大城市，它不仅提供了廉价的出行方式，而且成为了一场“数据大战”。当用户租用一辆自行车时，一些公司就会借助自行车上安装的GPS设备不断追踪它的运动轨迹。

中国的年轻人似乎对人工智能服务尤其热衷，对于自身数据的警惕性较低。微软开发的小冰聊天机器人已经吸引了1亿多中国用户，多数人都在晚上11点至凌晨3点之间与之聊天，内容多数都涉及他们在白天遇到的问题。

小冰可以从这种互动中吸收数据，让自己越来越聪明。小冰不光能鼓舞人心，能讲笑话，还创作了人工智能撰写的第一本诗集：《阳光失去了玻璃窗》。这本诗集在中国文学圈引发了激烈争论。

中国人工智能的另外一大发展支柱就是政府。这项技术已经被中国政府列入了“十三五规划”。科技公司纷纷与政府展开了密切合作：例如，百度就受聘领导一个深度学习国家实验室。

政府不太可能给人工智能公司施加过于严苛的监管。该国有40多部法律包含了与个人数据保护有关的条款，但却很少实施。

创业者充分利用了中国的人才和数据优势。很多人工智能公司虽然成立只有一两年时间，但很多都比西方公司取得了更快的进步。“中国人工智能创业公司的迭代和执行速度通常更快。”李开复(微博)解释道，他曾在2000年代负责谷歌(微博)中国，目前则领导创新工场。

正因如此，中国已经汇聚了大批人工智能独角兽（估值超过10亿美元的创业公司）。今日头条就借助读者的兴趣和所在的位置，利用机器学习算法向其推荐文章。该公司还借助人工智能过滤虚假信息（在中国，这主要包括各种可疑的养生保健内容。）

另外一家人工智能创业公司科大讯飞则开发了一种语音助手，可以将普通话翻译成包括英语和德语在内的多种语言，甚至可以识别俚语，而且不受背景噪音的影响。

旷视科技的面部识别软件Face++可以则能在瞬间识别一个人的身份。

天网生活

在旷视科技的总部，他们会向访客进行一项展示。大厅里的摄像头使得人们不必再出示身份证：员工无需使用工卡便可直接进入。办公室里到处都有类似的设备，而反馈信息则会显示在一面视频墙上。当一张人脸出现在墙上时，就会立刻被白色的方框标出，还会出现一些关于此人的文本信息。

在这个屏幕的右上角写着Skynet（天网），与电影《终结者》里那套试图消灭人类的人工智能系统同名。该公司已经帮助支付宝和滴滴出行识别新客户的身份（将他们的面部与政府数据库中的图像进行对比）。

看到这些创业公司取得成功后，中国科技巨头也开始大举投资人工智能。BAT都在开发很多类似的服务，包括语音和面部识别。但他们也试图借助现有优势主导某些人工智能细分领域。

腾讯目前为止最为低调，他们直到最近几个月才建立了自己的人工智能实验室。但该公司的数据量却超过阿里巴巴和百度。微信聊天服务大约拥有10亿帐号，而且已经成为一个能够提供成千上万服务的平台，其中包括支付、新闻、城市导游和法律援助。腾讯还是凭借《英雄联盟》和《部落冲突》等热门游戏成为全球顶尖游戏公司，这两款游戏的全球用户都超过1亿人。

阿里巴巴已经是一家电子商务巨鳄，他们还在投资数十亿美元，希望抢夺云计算市场的头把交椅。该公司今年6月在上海的一场会议上展示了一项名为“ET城市大脑”的人工智能服务，可以借助视频识别实时优化交通：它使用路边摄像头拍摄的画面来预测汽车的行为，从而调整特定地点的交通信号灯。

在阿里巴巴总部所在地杭州，该公司声称这套系统已经将平均交通速度提升了11%。阿里巴巴还计划扩大“ET医疗大脑”项目，它可以利用人工智能技术发现药物和诊断医学影像。该公司已经与数十家医院签约使用相关数据。

不过，真正把命运与人工智能系于一身的还是百度，部分原因在于这项技术或许是它追赶腾讯和阿里的主要机会。该公司把多数资源都投向无人驾驶：他们希望在2018年将无人驾驶汽车推向市场，并在2020年为全自动驾驶汽车提供技术。7月5日，该公司在北京举行的开发者大会上宣布了无人驾驶汽车软件Apollo的第一版。

Apollo项目的顺利实施不仅能提供道路安全性，还可以管理对外开放的项目。谷歌旗下的Waymo和电动汽车公司特斯拉都很注意保护自己的软件和数据。百度不仅要对软件进行开源，而且计划分享数据。他们希望，使用百度技术的汽车厂商也可以采取同样的做法，从而创造一个无人驾驶汽车的开放数据平台——用陆奇的话说，就是“无人驾驶汽车的Android”。

像北京人一样开车

中国在人工智能产品出口方面究竟能取得多大成功，还有待进一步观察——目前为止，只有少数的技术应用于海外市场。但从理论上讲，效果应该不错：在中国混乱的街道上接受训练的无人驾驶汽车，应该可以轻松适应欧洲更加文明的交通状况。相反，在德国的道路上接受训练的无人驾驶汽车，到了北京恐怕连一个十字路口都过不去。

但西方消费者在使用这种无人驾驶汽车时可能有所迟疑，因为这些在安全度较低的环境中训练出来的产品，对事故的容忍度可能较高。据称，中国的市民都很热衷充当无人驾驶汽车的测试场。

除此之外，还蕴含着另一个风险。数据是当今人工智能输入端最有价值的要素，但其重要性可能已经降低。人工智能公司已经开始使用视频游戏等虚拟场景中的模拟数据，而新型算法或许也可以利用更少的数据提升“智能程度”。

“我们面临的危险在于，由于我们在数据上领先，所以会停止算法上的创新。”北京无人驾驶汽车技术开发商驭势未来CEO吴甘沙说。但目前来看，中国并未自满。在人工智能大战中，它将逐步赶超美国。

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