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中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀

發(fā)布時間:2017-09-01 來源:金屬加工

       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》課題時候遇到的一個沉甸甸的問題。

      無論中美,全球許多國家都對AI充滿了憧憬與渴望。人們堅信,一個新的世界即將到來。人工智能是當前人類所面對的最為重要的技術社會變革,可謂是互聯(lián)網(wǎng)誕生以來的第二次技術社會形態(tài)在全球的萌芽。

      所謂人工智能(AI),是人類在利用和改造“機器”的過程中所掌握的物質(zhì)手段、方法和知識等各種活動方式的總和。AI賦予了機器一定的視聽感知和思考能力,不僅會促進生產(chǎn)力的發(fā)展,而且也會對經(jīng)濟與社會的運行方式產(chǎn)生積極作用。

      但是,站在新世界起點,我們也看到一些似曾相識的情形,不免會發(fā)現(xiàn)當下的AI領域像極了當年的互聯(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),主要因深度學習獲得了突破,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知。深度學習仍有難以克服的缺陷。接下來幾年,你將會發(fā)現(xiàn)投資越來越多,公司越來越少,項目越來越貴,而深度學習自身的不足并沒有快速得到解決,AI商業(yè)化之路其實有點力不從心。

      在行業(yè)即將出現(xiàn)泡沫的時候,不宜設定過高的期望。美國積60余年之功,全面領先全球,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、中美頂層設計相仿

      一種樂觀觀點認為,人工智能的發(fā)展將在30年內(nèi)深刻改變?nèi)祟惿鐣睢⒏淖兪澜?,因此,中美兩國均在為這一時代的到來積極準備,在頂層設計方面有許多堪可玩味的地方。

      從頂層設計來看,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作未來戰(zhàn)略的主導,出臺發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃,從國家戰(zhàn)略層面進行整體推進。美國人工智能報告體現(xiàn)了美國政府對新時代維持自身領先優(yōu)勢的戰(zhàn)略導向。作為最大的發(fā)展中國家,中國也在戰(zhàn)略引導和項目實施上做了整體規(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)促進機制,整體推進人工智能發(fā)展。但在應用系統(tǒng)中,美國走的較遠,已經(jīng)開始將AI裝備到軍事領域。

      第三,美國一直處在人工智能基礎研究的前沿,保持全球領先地位。中國在全球躋身第一梯隊,但在基礎算法和理論研究方面,與美國還有相當大的差距。

      2、產(chǎn)業(yè)真實差距較大

      但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際情況來看,情形就顯得不那么樂觀了。本報告進行了七個維度的全面對比,結果非常出人意料。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)量遙遙領先全球。

      在全球范圍內(nèi),人工智能領先的國家主要有美國、中國及其他發(fā)達國家。截止到2017年6月,全球人工智能企業(yè)總數(shù)達到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)進入發(fā)展期。在2015年達到峰值后進入平穩(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)布局全面領先,在基礎層、技術層和應用層,尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領域,積累了強大的技術創(chuàng)新優(yōu)勢,各層級企業(yè)數(shù)量全面領先中國。

      基礎層(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%。

      技術層(自然語言處理/計算機視覺與圖像/技術平臺),中國擁有273家,美國擁有586家,中國為美國的46%。

      應用層(機器學習應用/智能無人機/智能機器人/自動駕駛輔助駕駛/語音識別),中國擁有304家,美國擁有488家,中國是美國62.3%。

      第三,從人才隊伍來看,美國梯隊完整,中國參差不齊。

      AI產(chǎn)業(yè)的競爭,說到底是人才和知識儲備的競爭。只有投入更多的科研人員,不斷加強基礎研究,才會獲得更多的智能技術。

      美國研究者更關注基礎研究,人工智能人才培養(yǎng)體系扎實,研究型人才優(yōu)勢顯著。具體來看,在基礎學科建設、專利及論文發(fā)表、高端研發(fā)人才、創(chuàng)業(yè)投資和領軍企業(yè)等關鍵環(huán)節(jié)上,美國形成了能夠持久領軍世界的格局。

      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%。

      美國基礎層人才數(shù)量是中國的13.8倍。美國團隊人數(shù)在處理器/芯片,機器學習應用,自然語言處理,智能無人機4大熱點領域全面壓制中國。

      在研究領域,近年來中國在人工智能領域的論文和專利數(shù)量保持高速增長,已進入第一梯隊。相較而言,中國在人工智能需要在研發(fā)費用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入,加大基礎學科的人才培養(yǎng),尤其是算法和算力領域。

      第四,從AI行業(yè)熱點領域來看,中美各有優(yōu)勢。

      深度學習引領了本輪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。當下,人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了九大發(fā)展熱點領域,分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺與圖像、技術平臺、智能無人機、智能機器人、自動駕駛。

      在美國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領域為:自然語言處理252家,機器學習應用(Machine Learning Application)242家,以及計算機視覺與圖像190家。

      在中國AI創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領域為:計算機視覺與圖像146家,智能機器人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險投資出現(xiàn)以后,全球AI加速發(fā)展,在18年內(nèi),投資到人工智能領域風險資金累計1914億元。

      截止至目前,美國達到978億元,在融資金額上領先中國54.01%,占據(jù)全球總融資50.10%;中國僅次于美國,635億,占據(jù)全球33.18%;其他國家合計占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353.5億元。美國超過1億美元的融資一共11筆,總計417.3億,超過中國63.8億。

      第六,從創(chuàng)業(yè)投資領域角度來看,美國面向全產(chǎn)業(yè)投資,投資領域遍及基礎層、技術層和應用層,而中國接受融資的企業(yè)主要集中在應用層。

      中國人工智能企業(yè)中,融資占比排名前三的領域為計算機視覺,融資143億元,占比23%;自然語音處理,融資122億元,占比19%以及自動駕駛/輔助駕駛融資107億元,占比18%。中國的自動駕駛/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常看好這一領域。

      美國融資可能在2020年前突破2000億。預計在2020年之前,美國累計AI公司數(shù)量將會超過1200家,累計融資將達到驚人的2000億人民幣。

      中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算,中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖,新增公司數(shù)量會上揚到30以上,預期融資累計量將會達到900-1000億人民幣,仍和美國有較大差距。

      第七,從主導產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨頭實力來看,美國具有先發(fā)優(yōu)勢。

      由于AI產(chǎn)業(yè)核心技術掌握在巨頭企業(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AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術競賽,主要是巨頭之間的角力。

      當前,蘋果、谷歌、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,甚至整體轉型為人工智能驅動的公司。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)領軍者“BAT”也將人工智能作為重點戰(zhàn)略,憑借自身優(yōu)勢,積極布局人工智能領域。

      巨頭通過招募AI高端人才、組建實驗室等方式加快關鍵技術研發(fā)。同時,通過持續(xù)收購新興AI創(chuàng)業(yè)公司,爭奪人才與技術,并通過開源技術平臺,構建生態(tài)體系。

      3、出現(xiàn)泡沫的信號

      行業(yè)泡沫即將出現(xiàn)。主要信號有兩個:

      一是資金多而項目缺。

      具體到美國未來趨勢而言,美國AI領域的融資可能在2020年前突破2000億。原因在于特朗普上臺后采取了一系列改革措施,促進了美國經(jīng)濟的恢復。美國資本迅速回流,資本市場正在加大對AI企業(yè)的投資。由此推動美國AI產(chǎn)業(yè)融資持續(xù)上升。預計在2020年之前,美國累計AI公司數(shù)量將會超過1200家,累計融資將達到驚人的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,預計融資總額將會在2017年年末達到745億,是美國同期預計值的50%。從行業(yè)發(fā)展周期來看,中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖,當年新增公司數(shù)量會上揚到30家以上,預期融資累計量將會達到900-1000億人民幣,整體上仍和美國有較大差距。

      在這段時期內(nèi),創(chuàng)投圈將會發(fā)現(xiàn),找到一個新的有潛力的項目越來越難,由于新增企業(yè)數(shù)量稀少,經(jīng)常只能跟投一些項目。終于有一天,你會發(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。深度學習起源于上世紀八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)絡研究。在很多情況下,前沿研究是由對已有方法的微小改動和改進組成,而這些方法在幾十年就已經(jīng)被設計出來了。

      盡管如此,市場熱炒的人工智能技術和產(chǎn)品的成熟度仍然有限。許多項目和技術,并不能直接獲得消費者歡迎,還需要相當長的時間才能走向成熟。

      這種前提下,創(chuàng)業(yè)項目不得不舍棄大眾消費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,資金多而項目缺,周期長而營收難,項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。但對于創(chuàng)業(yè)公司,它們將過上一段順風順水的好日子。

      4、中國未來在哪里?

      放眼技術社會變遷,IT時代Wintel聯(lián)盟一統(tǒng)江山;互聯(lián)網(wǎng)時代,谷歌、亞馬遜異軍突起雄霸天下;移動時代,又有蘋果谷歌引領世界潮流。

      現(xiàn)在,人工智能正在緩緩揭開時代變遷的新篇章。

      人工智能擁有令人難以置信的力量,可以全面提升一個國家的實力。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)應用開發(fā)能力,行業(yè)創(chuàng)投領域正在緊追美國,并在應用層的一些領域顯現(xiàn)出競爭實力,部分指標達到了與美國相近的水平。

      與互聯(lián)網(wǎng)相似,中國將會成為AI應用的最大市場,擁有豐富的應用場景,擁有全球最多的用戶和活躍的數(shù)據(jù)生產(chǎn)主體。我們需要進一步加大基礎學科建設和人才培養(yǎng),以便讓中國AI有機會走得更遠。

      國家實力的提升來源于科技企業(yè)創(chuàng)新。美國以絕對實力處于領先地位,一批中國初創(chuàng)企業(yè)也在蓄勢待發(fā)。AI時代未來必然也會產(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)有機會成為人工智能時代的弄潮兒,在AI領域占有一席之地。

      來源:騰訊研究院 


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