人工智慧，中美之間的差距遠比你想象的大

本文作者│歐小剛

自從AlphaGo擊敗李世石之後，人工智慧逐漸進入大眾的視野。值得提出的是，中國在人工智慧領域表現良好，成為僅次於美國的第二強國。甚至有評論認為，中國在人工智慧領域會很快超越美國。

在高興的同時，我們還是應該冷靜下來，仔細思考下中國在世界上到底處於什麼位置，與美國的差距有多大。

近期，我看到一份報告——《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告(2016)》，從企業數量、投融資情況、專利等幾個方面，對中美人工智慧領域的發展進行了對比。

應該說，我很驚訝於報告所展示的殘酷現實——中美之間的差距，遠比我們想象的大。

本文將對報告進行解讀，具體分析下差距在哪裡。（文中引用的資料大多來自這份報告，對資料真實合理性不做保證，並且報告主要是2016年的資料）

企業數量差4倍 各個領域代表企業少

人工智慧發展的主要載體是企業，企業數量和發展水平，直接決定了整個國家的人工智慧發展水平。

首先，我們來對比一下中美人工智慧企業的發展情況。

中美人工智慧企業數量（單位：家）

從企業數量上來看，中美之間的差距很大。全球人工智慧企業6038家，其中美國2909家，中國只有709家，差一個數量級。

就人工智慧企業數量而言，一個美國比四個中國還多。單是美國矽谷一個地方，人工智慧企業就有1020家，超過整個中國。北京是中國人工智慧企業最多的城市，有242家，卻不到矽谷的四分之一。中國人工智慧企業數量最多的三個城市北京、上海、深圳一共447家，加起來也不到不到矽谷的一半。

中美主要區域人工智慧企業數量對比（單位：家）

市場發展情況，一方面是企業數量，另一方面是企業質量。上面從企業總量上對中美人工智慧的情況進行了對比，接下來我們以各個細分領域的代表企業情況，來看看中美人工智慧企業的質量。

報告統計了機器學習、計算機視覺、機器人、自然語言處理四個領域中，排名前10的企業情況。

TOP10 機器學習企業

TOP10 計算機視覺企業

TOP10 機器人企業

TOP10 自然語言處理企業

從上面的統計分析可知，在人工智慧的四個主要細分領域中，排名前10的企業絕大部分是美國企業，中國雖然在每個領域都有一兩個企業上榜，但跟美國相比差距十分巨大。

從具體位置上來看，上榜的中國企業，除了iCarbonX在機器學習領域排名第二外，其他領域都排名靠後。

科技領域發展的一般模式是：開發出好的技術，有足夠的資金投入來推動技術產業化，孵化出大量技術領先、市場前景廣闊的企業，並透過加大研發投入進一步推動技術發展。對於科技領域，技術和風險投資是驅動產業發展的兩個最重要動力。

融資規模差7倍 投資併購活躍度差距明顯

融資規模上來看，美國人工智慧企業共融資179億美元，中國則是26億美元。美國融資規模接近中國的7倍，這比企業數量的差距更大。

中美融資規模（單位：億美元）

看完融資端，我們再來看看投資端。報告統計了前15個全球人工智慧領域投資最活躍的VC，全部是美國投資機構，中國投資機構無一上榜。

前10大人工智慧收購案例（2012—2016年）

另一方面，我們再來看看雙創孵化方面，報告統計了全球前15個人工智慧領域最活躍的孵化器、加速器，除了西班牙、英國、法國各有一家外，其餘全在美國，中國同樣無一上榜。

全球前15個人工智慧領域最活躍的孵化器、加速器（2013—2015年）

專利數量超過美國 但專利影響力和技術進展落後很多

接下來，我們來看看技術發展情況。技術方面，我們從專利的數量和質量來進行評估。單從專利申請數量和授權數量上來看，中國的增長勢頭明顯。

中國從2001年開始發力，在2012年開始人工智慧領域的專利申請和授權超過美國，並在2015年專利申請量大幅超越美國。

中美專利申請和專利授權數量（單位：件）

在欣喜於取得的成績的同時，對存在的問題也應該引起高度的重視。相比於數量而言，專利的質量更加重要，這一方面中美的差距又非常明顯。

報告對比了近年來全球企業申請的專利影響力情況，遴選出全球專利影響力最大的前20家企業。進入榜單的除個別歐洲、日韓的企業，大部分是美國企業，中國無一上榜。

這說明我們雖然申請了很多專利，但大部分是影響力不大的低水平專利，中國在人工智慧領域並不能稱為專利強國。

全球企業人工智慧專利影響力排名（2011—2015年）

最後，我們來看看在人工智慧基礎核心技術領域，中美的實力對比情況。

我們選擇人工智慧晶片和軟體開發框架兩個方面來進行對比：晶片方面，比較知名的有英偉達的GPU，英特爾及Xilinx有FPGA,谷歌推出了TPU。相對而言，中國有中科院的“寒武紀”晶片，但是無論從技術還是產業化方面來看，跟美國都存在較大差距。

人工智慧開發框架方面，比較知名的都是屬於美國企業，如谷歌的Tensorflow、Facebook的Torchnet 、微軟的DMTK、英偉達的CUDA。中國這邊，2017年7月，百度推出對話式人工智慧系統DuerOS和自動駕駛Apollo開放平臺，時間上比美國滯後一些，並且是語音和無人駕駛兩個細分領域的，不是通用性的人工智慧開發框架。

雖然，在人工智慧領域中國雖然發表了很多論文，但重量級論文並不多，論文的開創性和分量不足。在基礎核心演算法、軟體開發架構、人工智慧晶片這三個方面，中國都與美國存在很大的差距，要超越還有很長的路要走。

總體上來看，我國已經穩坐人工智慧的第二把交椅，並且從增速和發展勢頭來看，我國的風頭甚至蓋過美國。但是，我們需要清醒地認識到，在人工智慧領域我們離美國的差距還相當巨大，一方面體量上差好幾倍，另一方面對基礎核心技術的掌控還遠遠不夠。

毫無疑問，人工智慧是整個的未來，並且中國可謂掌握“天時地利人和”，希望中國政府和企業能清醒地認識到差距，奮起直追，早日坐上人工智慧的頭把交椅。

幾千年來，中華民族都是世界第一的，我們絕對不能安於這世界第二的頭銜，才能無愧於先賢。既然我們的目標是第一，那就應該用第一的標準來要求自己。

不應該沾沾自喜於取得的成績，更應該看到差距，以更大的決心和更多的資源投入，來推動我國人工智慧產業的超速發展。

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