想要領跑？ 中國人工智能領域仍存四問題待補足

　　中國人工智能產業(yè)起步相對較晚，但產業(yè)布局、技術研究等基礎設施正處于進步期，隨著科技、制造等業(yè)界巨頭公司的布局深入，人工智能產業(yè)的規(guī)模將進一步擴大。

　　人工智能，被視為未來超級智能系統(tǒng)的先鋒。今天，各類應用機器學習技術的分析工具已現(xiàn)身市場。金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)應用發(fā)展迅速，人工智能領域的全球風投也從2012年的5.89億美元猛增至2016年的50多億美元。

　　近一兩年來，中國人工智能領域的火熱勢頭，大有東風壓倒西風的趨勢。世界知名咨詢公司麥肯錫發(fā)布的報告預計，至2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元。但同樣是這家公司近期的另一項報告則表示，在人工智能這一高科技領域，中國還存在四個主要問題，有待補足。

　　論文多了，落地還有待時日

　　4月1日，艾媒咨詢發(fā)布的《2017年中國人工智能產業(yè)專題研究報告》顯示，中國人工智能產業(yè)規(guī)模2016年已突破百億，以43.3%的增長率達到了100.60億元，預計2017年增長率將提高至51.2%。

　　艾媒咨詢分析師認為，中國人工智能產業(yè)起步相對較晚，但產業(yè)布局、技術研究等基礎設施正處于進步期，隨著科技、制造等業(yè)界巨頭公司的布局深入，人工智能產業(yè)的規(guī)模將進一步擴大。

　　“1個多月前，麻省理工科技評論公布了2017年度全球十大突破技術，其中包括深度學習、刷臉支付、自動駕駛等在內的人工智能領域熱門技術均被選中?？上驳氖?，這幾項技術的主要研究者包括了科大訊飛、阿里巴巴、百度等多家中國企業(yè)，說明我國在人工智能技術研究方面已經走在了世界前列?！?a target="_blank">工業(yè)和信息化部副部長劉利華日前的CITE2017人工智能產業(yè)發(fā)展高峰論壇上表示。

　　根據統(tǒng)計數(shù)據，中國人工智能相關專利申請數(shù)從2010年開始出現(xiàn)持續(xù)增長，于2014年達到19197項，并于2015年開始大幅增長，達到28022項，2016年，中國人工智能相關專利年申請數(shù)為29023項。

　　同時，在麥肯錫全球研究院的報告中，指出學術方面，僅在2015年，中美兩國在學術期刊上發(fā)表的相關論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學術研究文章總和也只相當于其一半。其中，中國的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動引領，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。

　　但是與人工智能發(fā)展成熟且前列的美國等相比， 雖然中國在人工智能的論文數(shù)量方面超過了美國，但中國學者的研究影響力尚不及美國或英國同行，且在人工智能生態(tài)系統(tǒng)方面，美國也更為完善和活躍，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠超中國。由研究機構、大學及私營企業(yè)共同組成的生態(tài)系統(tǒng)龐大、創(chuàng)新且多元。硅谷在科技領域日積月累的強勁實力，形成了強大而難以復制的優(yōu)勢。

　　數(shù)據多了，分享互通還不夠

　　相比于美國，龐大的人口基數(shù)所產生的海量數(shù)據是中國人工智能的優(yōu)勢所在，廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應用提供了廣闊市場。

　　事實上，如果單就應用層面而言，中國的算法發(fā)展程度與其他國家并無太大差距。中國在語音識別和定向廣告的人工智能算法上取得了突破進展。而全球的開源平臺也使得中國企業(yè)能夠快速地復制其他地區(qū)開發(fā)的先進算法。

　　不過，盡管中國的科技巨頭能夠通過其專有平臺獲得海量數(shù)據，但在創(chuàng)建一個標準統(tǒng)一、跨平臺分享的數(shù)據友好型生態(tài)系統(tǒng)方面，中國仍落后于美國。

　　在麥肯錫全球研究院的報告，中國政府數(shù)據開放度為全球第93名。全球各國都已意識到開放政府數(shù)據庫有助于促進私營領域創(chuàng)新，但中國政府數(shù)據的開放度仍極為有限，這對跨境數(shù)據流通的限制也使得中國在全球合作中處于不利地位。

　　艾媒咨詢指出，從目前來看，雖然相關機構的研究表明華人的人工智能學術成果占全球一半以上，但中國人工智能技術和產業(yè)在大部分領域仍落后于全球一流水平。雖然中國在數(shù)據積累和傳統(tǒng)產業(yè)基礎上有一定的優(yōu)勢，部分細分領域有領先成果，相關研究投入不斷加大，但整體上的人才儲備落后于美國，在基礎研究、產業(yè)鏈等方面存在較大挑戰(zhàn)，將成為制約人工智能發(fā)展的重要因素。

　　人才回來了，經驗、總數(shù)還不足

　　據麥肯錫分析，就應用層面而言，中國的算法發(fā)展程度與其他國家并無太大差距。然而，中國的研究人員在基礎算法研發(fā)領域仍遠遠落后于英美同行。一個主要原因就是人才短缺。美國半數(shù)以上的數(shù)據科學家擁有10年以上的工作經驗，而在中國，超過40%的數(shù)據科學家工作經驗尚不足5年。中國在人才方面的持續(xù)努力將至關重要。

　　據統(tǒng)計，在中國只有不到30所大學的研究實驗室專注于人工智能，輸出人才的數(shù)量遠遠無法滿足人工智能企業(yè)的用人需求。此外，中國的人工智能科學家大多集中于計算機視覺和語音識別等領域，造成其他領域的人才相對匱乏。

　　“作為前沿科技技術，要推動人工智能發(fā)展的關鍵因素是人才和數(shù)據，而現(xiàn)階段受到人才、數(shù)據和計算平臺三個方面的制約。就目前來說，真正懂人工智能、深度學習的人才不多，所以導致科技巨頭之間在人才爭奪中不惜重金，甚至以不合理的價格瘋狂挖人工智能的人才。甚至在美國硅谷給剛畢業(yè)的人工智能領域博士能開出超過百萬美元的年薪。”傳感物聯(lián)網創(chuàng)建人楊劍勇說。

　　人工智能領域的專業(yè)人才供求失衡更嚴重，供求比例接近一比十，不少企業(yè)紛紛考慮在海外，特別是在北美本地招募開發(fā)、研究人員。

　　人才的匱乏從其薪資水平上也可以看出端倪，目前國內AI相關技術崗位，主流年薪在30—60萬元。以百度為例，吳恩達宣布離開后，百度正在繼續(xù)努力從美國尋找AI人才。如果AI人才愿意從美國回到中國工作，百度愿意加薪15%。

　　市場有了，基礎設施仍落后

　　除去人才，中國在基礎端的技術積累還比較落后。

　　“把人工智能看成一個產業(yè)鏈，可以看到產業(yè)鏈上端是產品、智能家電等，中端是語音識別、自然語言識別、計算機視覺等，下端是CPU、GPU、NPU、神經網絡學等。”清華大學國家金融研究院院長朱民表示，中國目前集中突破在應用，我們在有自主知識產權的軟件上還表現(xiàn)一般，基礎設施上還遠遠落后。

　　“以芯片為例，現(xiàn)在中國每年要花2000多億美元進口芯片。主要的原因就是在IC設計、晶圓代工上的實力不如其他國家。芯片設計幾乎沒有，芯片晶圓代工很弱，大部分停留在封裝上?！敝烀裾f。

　　據麥肯錫分析，高運算速度的計算技術是發(fā)展尖端人工智能技術的重中之重;特種處理器，如可以處理大量復雜計算的GPU，對人工智能的發(fā)展格外重要。2015年，美國政府禁止了英特爾、英偉達和AMD這三家全球最大的芯片供應商向中國機構出售高端超級電腦芯片。

　　為擺脫這一束縛，中國政府在2014年出臺了《國家集成電路產業(yè)發(fā)展推進綱要》以及“中國制造 2025”行動綱領。中國政府還成立了國家集成電路產業(yè)投資基金，目前募資已超過200億美元。

　　相關行動已初見成效，2016年6月神威·太湖之光超級計算機問世，成為世界上運算速度最快的超級計算機，使用的是中國自主知識產權的處理器。政府的前期投資可以產生顯著的漣漪效應，鼓勵私營企業(yè)的積極參與。