目标只有美国——崛起的中国人工智能

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尽管美国依然是人工智能产业的领跑者，但我国只要跟得紧，跟得上美国，凭借规模优势可以实现总产值和利润上的赶超，同时海量资本反哺产业发展，最终一定会实现人工智能技术上的超越。

作者：宁南山

来源：宁南山（ID:ningnanshan2017）

人类未来十年或者说二十年最赚钱的行业是移动互联网，大数据和云计算，人工智能。

为什么ICT公司估值高，因为人们看的是预期，看的是未来。

全球市值最高的公司，前七位都已经被ICT公司占据：苹果，谷歌，微软，亚马逊，Facebook，腾讯和阿里。

全球七强里面，六家是做软件和服务的，只有苹果做硬件，实际上，苹果也是软件公司，软件的价值已经大大高于硬件的价值，这是一个趋势。注意这不是说硬件不重要。

当然问题来了，全球市值20强，第8-20位的13家公司都是干什么的？

有7家是金融机构（银行，投行，VISA支付），另外还有1家能源公司爱克森美孚，1家零售沃尔玛,1家医疗产业公司强生，1家日化产品公司宝洁。剩下的2家也是ICT公司，只不过是提供硬件服务的，三星+台积电。

 

市值代表了对未来发展的预期，我们可以很清楚的看到，全球市值20强，除去金融和零售，单看科技公司的话，12家公司有9家是ICT产业公司。

移动互联网我们已经非常熟悉了，我们玩的手机在线游戏，直播，社交，移动支付，手机购物都是基于移动互联网的业务。

 

大数据，云计算和人工智能三者有什么区别？

简单的说，云计算一般用于数据中心，可以看成是基础设施以及基于需求对设施资源分配，没有云就没有对大数据的汇总和存储，所以云计算和大数据总是在一起。云计算可以对几十万台甚至上百万台服务器的存储和计算资源根据用户需求进行协调和调用。

百度，微软，谷歌，亚马逊，阿里的云计算中心，都有几十万台甚至上百万台服务器，根据用户不同的需求进行资源调用和管理。

人工智能可以看成是算法。

 

我们可以用一个例子来说明，你的大脑就是一个拥有数十亿神经触突的云计算中心，能够存储和分配资源。而你的意识就是人工智能，能够听懂语言说的是什么，能够识别图像是什么东西，比方说把你看到的图像和你大脑存储里的图像比对，识别出这是一条狗，这就是人工智能。但是你的意识并不会去决定几十亿个神经触突中哪些参与此次计算，那是你的大脑自主完成的。

 

当然，这只是一个不恰当的比喻，实际上，云计算和人工智能的边界是模糊的，很难严格区分。也可以这样说，云计算必然会用到人工智能，但是人工智能却不只是应用于云计算。

 

人工智能将会广泛的应用于各行各业。

自动驾驶汽车，智能手机（比如人脸识别），机器人，甚至一个摄像头都可以应用人工智能。

2017年底在乌镇举行的世界互联网大会，如果看嘉宾们的发言，会发现一个共同点：所有的公司大佬，所有的行业专家都在谈论人工智能。

 

以下内容将讲述全球人工智能产业的发展情况，目前来说，这个产业还处于初期发展阶段。

全球人工智能产业的发展情况

但是非常明显的是，目前人工智能处于中美领跑世界的阶段，处于遥遥领先的地位。

当然这个领跑，主要是中国跟着美国跑，美国是领跑者，中国是跟跑者。

至于其他国家，大多处于重在参与的阶段。

1人工智能产业初创公司的数量

根据Venture Scanner 的数据，截至2017 年6 月底，全球专业从事人工智能的

初创企业总数达到2542 家。中美两国在这一新兴产业中居于明显的领先位置，占据全球人工智能初创企业总数的三分之二，遥遥领先于其他国家，构成人工智能产业的第一集团军。

这个统计里面，美国大约1100家左右，中国大约600家左右，其他国家的总和大约800多家。

 

中国除了BAT三巨头+华为在做人工智能，另外有语音识别最为知名的科大讯飞，从科大讯飞近10年营业收入来看，2016年的营业收入33.2亿是2008年2.58亿人民币的近乎13倍，总体营收增长较快。

由于科大讯飞与BAT三巨头巨大的体量差距，必然面临三巨头的强烈竞争，从数据来看，科大讯飞在孤注一掷的壮大自己，目前科大讯飞的体量只有阿里和腾讯的五十分之一，只有百度的二十分之一不到。

2017年科大讯飞前三季度管理费用达到8.15亿元，同比增长60.57%，超过2016年全年管理费用的7.29亿元。

什么是管理费用呢，管理人员的工资，员工的社保支出，对客户的业务招待费，差旅费用等，这说明科大讯飞在不断加大业务拓展和市场开拓力度。

讯飞的研发投入2017年前三季度约为5.11亿元，同比增长55.85%，占营业收入比例高达1%以上，研发投入高速增长保证企业的竞争力。

到2017年，科大讯飞营收增长由2016年前三季度27.90%上升到2017年前三季度的58.16%，三个季度总营收达到33.87亿元，超过了2016年全年的33.2亿元。

但是同时，由于研发投入，管理费用，销售费用等的大幅上升，2017年前三季度净利润由2016年同期约2.78亿元降为1.69亿元，降幅达39.45%。

科大讯飞最大的风险就是遭到BAT的巨头碾压，其必须迅速的壮大自己的体量，当然科大讯飞并不孤单，背后还有当地政府的支持和补贴，争分夺秒不计利润的扩大营收，才能在巨头市场中生存。

像国内AI最强的百度，2016年研发总费用为101.5亿人民币，占总营收同样高达14.3%，这个研发费用就是科大讯飞营收的三倍了。

 

其他初创公司还有近几年来涌现的中科寒武纪、格灵深瞳、依图、智齿客服、深鉴科技、碳云智能、出门问问、商汤科技、达闼科技、地平线等一大批初创型人工智能企业，在智能芯片、计算机视觉、语音识别、智能生活解决方案和医疗基因等领域形成了竞争优势，并在各自领域内的技术领先度或市场占有率上领先。

目前在中国人工智能创业公司中排名前三的领域为：

计算机视觉与图像，有146家公司；

智能机器人，有125 家公司；

自然语言处理，有92 家公司。

请注意机器人排在第二位，以后机器人的发展趋势会和手机一样，手机硬件当然会很赚钱，但是做手机软件，例如微信，支付宝什么的，总的趋势会比硬件还要赚钱。

 

请注意，中美以外，只有英国还算有点规模，实际上，在过去五年英国诞生了不少人工智能初创企业，但是由于英国缺乏巨头科技公司，因此这类初创企业大量被美国科技巨头收购。

我们再一次强调，一个国家必须要有巨头公司，一个产业必须要有龙头企业，都是些小而散的企业，产业肯定发展不起来，和国外巨头竞争就是被碾压的命运，英国就是典型。

以英国的人工智能公司为例，纷纷被国外巨头收购：

2011 年，惠普以104 亿美元收购擅长语义处理的英国公司Autonomy；

2013 年，亚马逊用2600万美元收购英国语音搜索公司TrueKnowledge；

2014 年，谷歌以约4 亿英镑的价格收购把DarkBlue Labs、Vision Factory 两家专精深度学习的英国公司收入麾下；

2017年初，微软以2.5亿美元价格收购英国企业SwiftKey；

2017年6 月份，Twitter 宣布以1.5 亿美元收购伦敦的机器学习和视觉处理技术开发商MagicPony；

2017年底，三星公司投资人工智能芯片公司Graphcore；

除了人工智能公司以外，英国还有一些明星科技公司，例如我们熟知的ARM公司被日本软银收购，再比如苹果公司移动GPU的芯片供应商imagination公司2017年被中国资本收购。

 

除了Venture scanner的数据，我们再看看腾讯研究院进行的统计，截止到2017年6月全球人工智能初创企业的数量分布，全球总共2617家，美国1078家，占全球41%，

中国592家，占全球23%，其他国家486家。

也就是说，中国人工智能初创公司的数量超过了除了美国以外的全世界总和。

2人工智能企业融资情况

美国在人工智能领域领先优势明显，既是目前全球人工智能企业数量最多的国家，也是全球人工智能领域投融资最活跃的国家。过去一年在有记录的创投记录中，融资金额超过全球其他所有国家的总和其次，中国融资规模呈爆炸型剧增态势，据IT 桔子数据显示，截止至2017 年6 月，我国创业投资机构共发生767 项针对人工智能的投资案例。

从投资金额来看，2014-2016 年，年均涨幅在80% 左右，呈现了疯狂的涨幅，其中不完全统计，2017 上半年产生的融资已经超过150 亿元，累积融资额攀升到635 亿元，占据全球融资总额的33.18%。

 

如果我们看下从1999年-2017年上半年，数据来自腾讯研究院，全球各国人工智能产业融资情况，注意是18年的累计融资金额，美国人工智能融资金额为978亿元人民币，占据全球总融资50.10%；超过全球其他国家总和。

中国人工智能融资金额为635 亿元，占据全球33.18%，超过除美国外其他国家总和。

其他国家合计301亿人民币，全球占15.73%。

 

从融资情况看，中国投资者在应用层关注的更多。

中国人工智能企业中，融资占比排名前三的领域为：计算机视觉与图像，融资额为143 亿元，占23%；自然语言处理，融资额为122亿元，占19%；自动驾驶/ 辅助驾驶，融资额为107 亿元，占18%。

我们看到，中国的自动驾驶/ 辅助驾驶企业虽然数量不多（只有31 家），但融资额却排名第三，表明中国投资者非常看好这一领域。

再一次强调，视觉和图像识别，自然语言处理和自动驾驶三项目前最火热。

 

另外一个现象非常明显：

我国以前是资本短缺，人力富余，因此资本很贵，人力很便宜，当年我国各个地方政府近乎跪舔式吸引外资，就是体现了资本的极度短缺，和对资本的渴望。

而今天，我国正在逐渐走向资本富余甚至过剩的年代，而随着生育率的下降人力在逐渐走向短缺。资本富余表现也非常简单，大量的创业公司和初创公司都能获得各种各样的融资，国内各种投资资本和投资人越来越多。

从长期看，涌入人工智能的投资额会越来越大。

 

而人力走向短缺，也非常简单，你有没有发现现在人工越来越贵了，比方说，你家里换个水管，你的门换个锁，你找人安装一个家具，收费都不便宜。

我在深圳找人上门安个床，150元；找人上门安个衣柜，180元；钥匙忘带了楼下找人开个锁，50元……

以后学会一门蓝领手艺，也一样可以获得不错的收入。

3人工智能论文数量

日本经济新闻和学术出版巨头爱思唯尔（Elsevier，位于荷兰阿姆斯特丹）共同分析了全球有关人工智能（AI）的论文的动向，主要是各国研究机构和大学关于人工智能的论文被引用的次数。

统计时间段为2012-2016年，在排名世界前100位的机构，美国有30家总数排名第一，中国有15家排名第二，日本只有东京大学1家入围，排在世界第64位。如果看全球前十的机构，美国有5家，中国有2家，其中中科院排名世界第三。

法国，新加坡加拿大各有一家。

 

另外一个数据，日本文部科学省统计调查了AI研究领域有权威的3个国际会议。参加这些会议之前都有专家审查，获得通过的还不到3成，只有水平高的成果能发表。以2010～2015年举行的会议为对象，按照发表者、所属机构和国籍等进行了分类。

从最具权威的美国人工智能学会的国际会议来看，最近3年来，美国和中国的发表成果出现激增。2015年美国的大学和企业的发表达到326项（48.4％），比例最高，其次中国为138项（20.5％）。两国占整体的约7成。而日本排在第8位，仅为20项（3％）

另外我们从AAAI会议的论文数量也可以看出来，AAAI 成立于 1979 年，名为“人工智能促进协会” （Associationfor the Advancement of Artificial Intelligence ），是全球人工智能顶尖会议之一。

 

2016年，当AAAI宣布2017年的年会将于1月末在新奥尔良举行时，由于日期跟中国春节撞车。因此AAAI不得不因此改期。

“没人会把AAAI安排在圣诞节。”AAAI现任主席苏巴劳•卡姆巴哈帕蒂（SubbaraoKambhampati）说，“我们几乎立即改变计划，将会议往后挪了一个星期”。2017 第31届AAAI年会最终改到2017年2月4日旧金山举行，卡姆巴哈帕蒂说，他最初在国际人工智能会议上看到中国研究人员时，他们通常都来自清华大学和北京大学。但他现在已经看到来自中国各地的研究人员发表的论文，而不仅限于最顶尖的高校。

 

2016年，AAAI全世界评选了6位Fellow，三位都是华人，特别是南京大学的周志华教授，是完完全全在中国大陆成长起来的学者，周志华现在是南京大学计算机科学与技术系副主任，根据周志华发布的统计结果：2017年 AAAI 2017 共收到 2590 篇投稿，录用 638 篇，录用率为 24.6%。其中中国投稿785.4篇，录用172.4篇，录用率21.95%；美国投稿776.4篇，录用189.9篇，录用率24.46%，有些论文是合著，所以会有小数点。

在投稿数上，中美占了60.3%，在录用数上，中美占了56.8%。

 

周志华教授在2017年AAAI年会上当选 2019 年 AAAI的程序委员会主席。这在 AAAI 历史上尚属首次，充分表明了中国 AI 影响力。

 

清华大学计算机科学与技术系2017年有5篇论文被AAAI收录，北大，复旦，浙大也均有论文收录，值得一提的是，除了中国的高校有大量论文被录用之外，中国的科技公司也有不少论文被AAAI收录。

• 百度，腾讯，华为，360，今日头条，携程，iPIN公司等都有论文被收录。

• 其中百度有两篇，包括一篇如何对人力资源实现人工智能化的管理。

• 有意思的是携程也有一篇论文被会议收录，一家旅游网站居然也有人工智能研究团队，该文章基于携程自主研发的通用化推荐系统写成，携程团队称系统采用了深度神经网络的自动编码技术，有效地提升了用户的出行体验。

• 华为诺亚方舟实验室的李航团队的论文，是关于端到端神经机器翻译（NMT）的论文。

• 360 首席科学家颜水成教授的团队今年也有论文入选AAAI 2017，主要是多路径图像处理。

 

在AAAI的All in Pratice这个环节，主要是讲人工智能成功的产业化实践，此次被邀请发表演讲的有百度副总裁王海峰，其他演讲公司有谷歌，Facebook，亚马逊，Uber和纽约大学，Quora公司。所有的演讲公司都来自中美。

 

百度前首席科学家，人工智能大佬吴恩达在2017 AAAI年会上接受记者采访时说，随着科学研究的逐步成熟，中国人工智能也自成一派。

他还记得，在2016年12月参加了巴塞罗那的国际会议NIPS后，立刻就出现了一些相关的中文报道。但他却没有看到英文信息。语言问题造成了一种不对称的现状：中国研究人员往往使用英文，所以他们可以接触到所有用英文呈现的成果。但英文研究人员却不太可能接触到中文人工智能领域的成果。中国人工智能的发展竟然开始出现了中文信息霸权的趋势。

 

中国人工智能的机遇与问题

从前面的数据，我们可以很明显的看出，不管是论文数量，产业公司数量，融资金额，中国和美国都稳稳的领跑，但是这不代表不存在问题。

第一个问题是和美国的技术差距。

不管是AAAI还是其他国际顶级人工智能学术会议，尽管我国入选论文不断增多，但是最佳论文总体还是比较少，以AAAI为例，我国只有在2012年由浙江大学团队获得最佳论文。

 

国家千人计划专家、前微软亚洲研究院副院长张峥评论说“我个人一直认为中美差距在加大，不是我们走得慢，而是别人跑得快，我纽大的同事Cho刚刚写完一篇非常好的学术长文，对深度学习在自然语言处理子领域做了总结和展望。能进入这样的review可以认为是真正有影响力的：在120篇文章中，来自大陆地区只有10篇（华为实验室3，百度实验室2，北大2，中科院、清华、哈工大各1），就是说不到10%。视觉、智能等分领域的情况不会差太多。饶毅曾把［李］开复和我拉一起说过这事，我们都同意中国落地会更快，但核心技术缺乏实力和后劲。”

 

人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。

• 技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别），例如百度发布的阿波罗自动驾驶平台。

• 应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。

• 基础层包括人工智能芯片、算法和数据。

• 相比美国的全产业布局特征，中国主要集中在应用侧，另外在技术层和基础层只是局部有所突破。

第二个问题是人才的缺乏。

中国人工智能产业极其需要人才，据腾讯研究院的报告，中国近600家人工智能初创公司中约有近4 万名员工。且中国人工智能产业的主要从业人员集中在应用层，而美国主要集中在基础层和技术层。中国的基础层人才太薄弱，中国的很多高校在很长时间内并没有人工智能专业，而在人工智能的诞生地美国，基本上

大的院校都有人工智能专业和研究方向。以美国卡梅隆大学为例，设有专门的机器人研究所，其中光教授就有100 多位。

当然中国蓬勃发展的互联网产业也让企业界成为人工智能人才培训集中地，除了初创公司的4万名员工外，中国的产业界人工智能人才主要在BAT为首的企业和华为，其中百度在人工智能方面是中国最大的人才集中地。

据人才大数据研究院2017 年4 月发布的《BAT人工智能领域人才发展报告》（以下简称《报告》）显示，在人工智能人才储备上，百度处于领衔的地位，数量多于腾讯和阿里。

百度目前在国内人工智能领域处于领军地位，非常有意思的是，我在腾讯发布的《2017互联网科技创新白皮书》发现了这样一句话，也是腾讯对BAT三家人工智能人才现状的评价：

• “百度正在扮演人工智能国内人才“黄埔军校”角色”

• “阿里偏向高薪引才”

• 而腾讯对自己的评价是“稳扎稳打实现人才高效产出比”

对于中国的年轻学生来说，人才的紧缺同时也意味着机遇，好好投身人工智能领域搞研发，毕业几年内年薪30万以上非常容易。

 

当然，在人工智能领域，对中国来说更多的是机遇。

首先是人工智能已经上升为中国的国家战略，2017 年7 月，国务院关于印发《新一代人工智能发展规划的通知》，从国家层面对人工智能进行系统布局。《新一代人工智能发展规划的通知》确立了“三步走”目标：

到2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；

到2025 年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平；

到2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心和世界科技强国。

到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

 

应该说，在中国这么多发展规划里面，人工智能的规划是罕见的非常霸气和自信，国务院很清楚目前人工智能就是中美竞争，其他国家基本只能重在参与。用直白的话来说就是：

第一步到2020年是要所有领域紧跟美国，美国有的我也有，只是落后而已；

第二步到2025年和美国互有领先；

第三步是到2030年总体要领先美国，容忍局部落后美国。

 

第二个是中国压倒性的规模优势已经在逐渐形成。人工智能的发展的发动机，其实就是两个，资金和人才。

虽然这两项目前美国都领先中国，但是对中国来说，由于中国庞大的人口规模和海量的理工科毕业生，不缺乏高智商的人力资源，只要给予合适的产业环境，他们能迅速的在实际研发中成长成为人才。

中国庞大的规模，为中国人工智能产业的发展提供了巨大的源动力，截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，互联网普及率为54.3%，较2016年底提升1.1个百分点。

截至2017 年6 月末，中国移动宽带用户（即3G 和4G 用户）总数达到10.4 亿户，4G 用户总数达到8.88 亿户，占移动电话用户的65.1%。其中手机网民规模达7.24 亿，网民使用手机上网的比例高达96.3%，移动互联网居于绝对主导地位。

 

海量的互联网用户带来了庞大的市场，2017年6月，中国有6.25亿人上网看新闻，5.14亿人在网络购物，5.11亿人使用网络支付，4.22亿人玩网络游戏，3.53亿人看网络文学，5.65亿人看网络视频，5.24亿人听网络音乐。

这种4-6亿人体量的用户，超过了美国人口，和欧洲人口总量差不多，而且还在进一步增长。这让中国人工智能公司拥有巨大的市场，每一项技术投向市场，得到的回报都会比小市场要高的多。

 

普华永道对人工智能产业的发展前景是这样预测的：

到2030年，中国的人工智能产业规模为7万亿美元，世界第一；

美国人工智能产业规模为3.7万亿美元，世界第二；

欧洲人工智能产业规模为2.5万亿美元，世界第三。

也就是说，中国的产业规模会比美国+欧洲之和更大，规模优势会给自己带来巨大的价值，同样是一项技术，在中国应用会让企业赚到更多的钱，反过来刺激企业进一步加大研发力度，形成正向循环。

 

在中美以外的其他国家，除了英国的高校和初创公司还具备较强实力以外，总体都已经大大落后。

 

隔壁日本企业整体上在人工智能领域进展相对较慢。主要因为日本企业重视硬件、轻视软件的传统，导致业界对人工智能的重视不够。

即便是目前人工智能持续火爆的情况下，日本学界和工业界仍然持续有对人工智能的质疑声音。认为这不是未来产业的发展方向，日本在内部仍然没有完全统一认识。

2008~2013年，来自日本的人工智能领域科研论文只占全球人工智能论文总数的2%，远少于美国和中国。

 

除了论文以外，日本方面在人工智能初创企业方面完全落后，独角兽数量只有一家。

2017年12月，美国CBInsights统计，日本估值超过10亿美元的“独角兽企业”初创公司只有Mercari一家，该企业还是个做二手电商交易平台为主，并非人工智能科技企业。

日本经济新闻以日本国内企业为对象实施的“NEXT独角兽企业调查”显示，只有人工智能（AI）企业Preferred Networks的估值（推算值）也超过2300亿日元，这也是日本唯一一家估值超过10亿美元的人工智能初创企业。

2017年12月7日电 日本汽车公司本田与中国人工智能企业商汤科技今日联合宣布：两家公司签订长期合作协定，共同研发自动驾驶技术。其中本田提供车辆控制技术系统，商汤科技提供视觉演算法和开发平台，共同研发适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。此外，本田未来还将与商汤科技在机器人方面展开合作。

什么是L4自动驾驶？

美国高速路安全管理局将汽车的自动驾驶分为五个级别：驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化（L3）、高度自动化（L4）、完全自动化（L5）。

到了L4级，根据系统要求，驾驶者不必对所有的系统请求作出应答，包括限定道路和环境条件等，而L5级则代表了完全自动化驾驶，是人们理想中的无人驾驶状态。

简单的说，L3是人机共驾的过程，要求驾驶员可以撒手，但又要随时准备接管。

L4则已经可以撒手不管了，要求对环境识别率达到几乎100%，同时又要有极高的安全能力防止黑客入侵。

业界普遍认为，L4水平的自动驾驶要想能在所有的道路上行驶，2030年也不一定能实现。

 

在这起合作中，中国公司事实上是作为平台和算法的技术输出方，而本田提供的汽车控制系统还说属于汽车技术的范围，事实上本田的自动驾驶汽车的核心人工智能技术全部由商汤科技提供。实际上，此次与本田的合作，商汤不仅提供视觉演算法和平台，还提供用于自动驾驶的芯片和嵌入式系统。

 

本田未选择自主研发是有原因的，自动驾驶对演算法及开发平台提出了严苛的要求，技术攻关难度极高，包括谷歌、苹果、特斯拉等在内的国际科技巨头均进行了持久的投入。

实际上，就连大众，现代这样的世界前五的汽车公司都选择和硅谷的人工智能初创公司Aurora进行联合研发自动驾驶系统。

Aurora于2016年成立，创始人包括机器人专家Drew Bagnell、前谷歌员工Chris Urmson和前特斯拉员工Sterling Anderson。

注意谷歌员工Chris Urmson这个名字，他曾经是滴滴硅谷研究中心的员工，滴滴目前在美国建立了研究所，开始无人驾驶研究。

大众准备把和Aurora联合研发的自动驾驶技术融合到整个大众品牌和不同产品中，包括通勤车、货车，自动驾驶卡车等。

对韩国现代汽车来说，这也是首次和其他公司进行自动驾驶的技术合作。传统上，韩国汽车制造商一直坚持自主研发，而非合作的策略。然而也选择和硅谷科技公司合作，这也充分说明自动驾驶技术的难度。

韩国和德国汽车企业和美国人工智能公司合作，日本汽车企业和中国人工智能公司合作，体现了美国和中国在人工智能方面的领先地位。

 

说起商汤科技，2017年7月，商汤科技以4.1亿美元的B轮融资，创下当时全球人工智能领域单笔最高融资纪录，跻身AI独角兽行列。

• 2017年12月，阿里巴巴向其投资15亿元；商汤科技成立于2014年10月15日，创始人为汤晓鸥，汤晓鸥博士毕业于麻省理工，是中国科学院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授2016年，汤晓鸥的中科院和香港中文大学联合实验室入选NVIDIA评出的全球人工智能的十大先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的实验室。

• 汤晓鸥团队也是人脸识别准确率世界记录保持者，2014年初，Facebook发布了DeepFace算法，达到接近于人眼识别能力（97.53%)的97.35%，引起了世界轰动。
  

• 2014年3月，汤晓鸥团队发布GaussianFace人脸识别算法，在LFW数据库上准确率达98.52%，在全球首次突破人眼识别能力。

• 2014年6月起，汤晓鸥实验室开始发表的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.55%，开启了整个人脸识别行业技术落地的时代，令我国在该领域跃居世界领先地位。
  

•  2017年9月20日，新加坡总理参观商汤科技，专门参观体验其人脸识别技术；

• 2017年 11月28日，华为在荣耀V10发布会上展示了自主研发的人脸识别系统，该项技术就是由商汤科技提供；

• 目前商汤科技已经发展到了1500人，除了人脸识别外，也进军汽车自动驾驶。
  

 

汽车自动驾驶技术被认为是目前人工智能项目中复杂度和技术要求最高的项目，对技术的要求相当严苛。

英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙曾撰文，人工智能系统算法太复杂，一台奔驰S级轿车的代码行数，是一架波音787梦想客机代码行数的16倍，它要处理的环境要比天上复杂很多。

你在道路上会遇到从飙车党，到快递员，到闯红灯小电动，到碰瓷老头，乱跑的小孩，横穿马路的行人，铁道路口，损坏的红绿灯，指挥你行进的交警，石头障碍物，甚至牛羊挡路，倒下的树木等各种复杂情况，每一种情况都有巨大的代码量。

 

本田在其对外的稿件中指出，商汤科技在运用深度学习原创技术进行图像识别、特别是移动物体识别方面拥有先进技术，在全球享有很高评价。

我一直认为，全球所有的汽车公司，由于其技术实力和研发架构都集中于硬件，因此在自动驾驶领域，除了并不是传统厂家的特斯拉以外，都没有通过自主研发成功的基因，那些凡是说要完全自主研发自动驾驶的汽车公司，除非从架构到业务上做出颠覆性的改变，否则很难成功。自动驾驶等级从L1到L5，越往上越难。他们必须以各种方式和人工智能公司合作才有机会做出具有竞争力的自动驾驶车型。

 

世界第一大汽车公司丰田公司，开发自动驾驶技术一样要和美国大学合作，其无人驾驶研究中心设在美国硅谷，在美国进行研发，同时积极收购各种人工智能初创公司。

大众，现代和本田都选择和人工智能公司合作研发，而不是自主研发，是有道理的。不要说复杂的自动驾驶，就连做智能手机的华为，尽管本身也具备较强的人工智能实力，在其智能手机上一样要和商汤科技，寒武纪等初创公司合作。

我几年前曾经在央视报道上，看到一汽就开发了无人驾驶汽车，而且还上路了，当时想，无人驾驶不是非常复杂的技术吗，中美那么多人工智能公司在做，而且从阿里到三星，一大票科技公司都在投资自动驾驶初创公司，怎么一汽都做出来了？

实际上，不只是一汽，国内很多汽车公司，全球很多汽车公司都开发了自动驾驶汽车，但是基本上仍然是L2级别（部分自动化）为主，离真正的无人驾驶差的很远。

 

中国在整个人工智能产业，不仅已经形成了BAT三巨头，而且华为正成为人工智能第四巨头，其人工智能开发围绕手机进行。

中国巨头在部分技术上已经不输给美国同行，2017年10月，《麻省理工科技评论》发表“China's AI Awakening”（中国人工智能崛起）时就提到，“2016年，微软发布“比人类表现更好”的语音识别系统时，只有很少有西方记者意识到，百度早在一年前就已经做到了。”

 

同时在四大巨头之外，还形成了商汤科技，科大讯飞，旷视科技等数百家新兴人工智能公司。

2017年10月，做视觉智能为主旷视科技Face++宣布完成C轮4.6亿美金的融资，一举创造国际范围内的人工智能领域融资记录，打破了商汤科技3个月创造的全球纪录。

在人工智能基础层的芯片领域，也出现了寒武纪，深鉴科技，地平线三家芯片公司。事实上，其他如大疆科技，今日头条也实际上可以看作是人工智能公司。

 

对于人类社会的未来几十年，为什么我一直有两个基本的判断：

第一，中美两国在经济总量上不仅是正在，而且未来将继续把其他国家越甩越远，我们从人工智能的发展就可以看出来。

当一个物体变的更聪明更智能，那它的价值就将逐渐的转移到软件上，我打一个不恰当的比例，我们可以拿每个月3000元雇一个人，而只愿意花几百元买一头猪，同样都是动物，人是贵在哪里呢，更加智能。

一部功能手机创造的价值只有短信，彩信，通话等；而一部智能手机能创造手机游戏，移动支付和购物，实时社交等更多的产业价值。

做智能手机上微信的腾讯，利润率远高于中国做手机的公司。

人工智能在让城市里一切物体变得更聪明，这会导致硬件价值比例降低，软件和算法的价值比例越来越高，这对人工智能落后国家来说，是非常致命的，这意味着他们在全球新增产值上无法和中美竞争，只能固守硬件的老本。

再一次强调，这并不是说硬件不重要。

 

第二，美国依然是人工智能产业的领跑者，我国只要跟得紧，跟得上美国，凭借规模优势可以实现总产值和利润上的赶超，同时海量资本反哺产业发展，最终一定会实现人工智能技术上的超越。

实际上，如果我们看阿里和腾讯的净利润，都已经在百亿美元级别，而且增速惊人，在逐渐逼近谷歌，微软等美国顶尖ICT公司。

 

人工智能在技术和理论上赶超美国是什么时间？

我们重温下国务院的《新一代人工智能发展规划的通知》：到2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心和世界科技强国。

编辑：Jennie

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