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人工智能（AI）儼然成為各國、各科技企業(yè)競爭的下一個戰(zhàn)場。從7月27日至8月17日，烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布《烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報告2017》系列報告，基于海量數(shù)據(jù)，分“框架篇”“產(chǎn)業(yè)篇”“投資與融資篇”和“細分領域篇”，全景描繪人工智能全球發(fā)展的最新趨勢，展示出各國在人工智能領域的競爭態(tài)勢，特別是中美兩國在AI領域的實力對比。

本文在研讀該報告的基礎上，擇要摘錄并解析其中的精彩內(nèi)容，以饗讀者。

中國人工智能實力仍遜美國

中美兩國在AI領域的競爭態(tài)勢，常常為媒體所津津樂道。歐美國家的媒體，諸如《紐約時報》《金融時報》《經(jīng)濟學人》都曾撰文發(fā)表過類似的觀點，認為中國將在人工智能領域超越美國。但就AI企業(yè)數(shù)、融資規(guī)模等角度來看，中國的人工智能實力距離美國仍然有一定的差距。

《報告》顯示，從AI企業(yè)數(shù)量上看，2000~2016年，美國累積新增人工智能企業(yè)數(shù)3033家，占全球累積總數(shù)的37.41%。中國累積新增人工智能企業(yè)數(shù)1477家，占全球累積總和的18.21%。不過，從每年新增AI企業(yè)數(shù)占當年全球AI企業(yè)總數(shù)的比重上看，美國的比重在不斷下降。2000年，美國新增AI企業(yè)數(shù)占全球AI企業(yè)總數(shù)的45.8%，2016年下降至26.19%。中國則從2000年的7.5%上升至2016年的23.74%。

但在人工智能融資規(guī)模上，美國的優(yōu)勢就十分明顯。《報告》顯示美國依然是“吸金能力”十足的國家。2000~2016年，美國AI融資規(guī)模累積達207億美元，占全球累積融資總額71.8%。中國在這17年間，AI融資規(guī)模累積達到27.6億美元，僅為美國的13.33%。雖然中國目前已是全球人工智能領域第二大吸金大國，僅次于美國，但兩者間的差距還是比較明顯。

具體到中國，2014~2016年三年是中國AI發(fā)展最為迅速的時期。在這三年里新增的AI企業(yè)數(shù)量占累積總數(shù)的55.38%，融資規(guī)模占總數(shù)的93.59%。從省市發(fā)展的情況上看，無論是新增AI企業(yè)數(shù)或是融資規(guī)模，北京均領跑于全國，融資規(guī)模占全國比重超過50%。值得注意的是，雖然上海的AI企業(yè)數(shù)占全國累積總數(shù)的15.17%，但融資規(guī)模卻僅占全國累積總數(shù)的5.57%。

人工智能的投資高地

人工智能的舞臺在不斷擴大，作為無數(shù)人看好的技術(shù)，有多少國家為其“買單”，出手又是多少？

《報告》顯示，人工智能領域的投融資在全球表現(xiàn)極為不平均。其中，美國是全球人工智能企業(yè)數(shù)量最多的國家。美國舊金山灣區(qū)占地僅700多平方公里，是美國國土面積的0.075%，卻一舉成為全球人工智能領域投融資絕對的“焦點”。

2000~2016年，美國超過1/3的人工智能企業(yè)誕生于此，其融資規(guī)模占美國人工智能融資規(guī)模總額的45%以上。數(shù)額和投資頻次上，舊金山灣區(qū)AI融資規(guī)模達110億美元，投資頻次達1597次；近五年間獲得91.4億美元融資，投資頻次為1279次。

值得一提的是，數(shù)據(jù)顯示，舊金山灣區(qū)地區(qū)人工智能企業(yè)數(shù)只比中國少400家左右，但融資規(guī)模卻是中國的3.89倍。并且，舊金山灣區(qū)人工智能企業(yè)的融資規(guī)模已超過除美國之外所有國家的規(guī)模之和。

歐洲方面，《報告》數(shù)據(jù)顯示，英國的AI融資規(guī)模自2015年開始飆升，是融資數(shù)據(jù)最高的國家。2000~2016年，英國AI融資規(guī)模占歐洲的48.75%，是德國的3倍、法國的4.5倍。這表明英國在AI領域已將德國、法國迅速甩開，成為歐洲AI投融資的火車頭。

亞洲方面，2000~2016年間，亞洲人工智能融資規(guī)模達45.9億，近五年融資規(guī)模43.5億，占累積融資規(guī)模的94.8%。其中，中國人工智能融資規(guī)模占亞洲累積總額的60.22%，以色列為20.43%，日本為9.53%，印度為4.95%。亞洲其他各國的融資規(guī)模之和，比北京、廣東兩地的融資規(guī)模少3億多美元。

而從人工智能企業(yè)數(shù)上看，中國許多省市的體量已經(jīng)與其他亞洲國家相當，甚至更大。僅北京與上海的人工智能企業(yè)數(shù)之和，即與其他亞洲國家的人工智能企業(yè)數(shù)之和相當。不過《報告》也指出，人工智能的土壤早已不再局限于國家、洲際地區(qū)，在這片土地上的競爭更多帶來的是相互間的人工智能拔河。

三大細分領域各有看點

《報告》援引數(shù)據(jù)指出，2009~2016年間，在三大細分領域中，計算機視覺在企業(yè)數(shù)、融資規(guī)模與專利申請數(shù)上均多于自然語言處理、智能駕駛。

在企業(yè)數(shù)量方面，三大細分領域均在2015年達到最高值；融資方面，三大領域在2016年繼續(xù)保持增長趨勢，其中，智能駕駛發(fā)展最快，同比增長3倍多，超過自然語言處理，并接近計算機視覺水平。專利申請數(shù)方面，自然語言處理、智能駕駛發(fā)展趨勢較為平緩；計算機視覺則在2015、2016年出現(xiàn)明顯增長。

值得一提的是，此前，專注于計算機視覺與深度學習的商湯科技獲得4.1億美元的B輪融資，創(chuàng)下全球人工智能領域單輪融資最高紀錄，商湯科技也成為了全球融資額最高的人工智能獨角獸公司。

從計算機視覺領域的發(fā)展趨勢上看，中國的發(fā)展更有看頭。盡管中國在融資方面與美國仍有較大差距，但在計算機視覺專利申請數(shù)方面，中國的專利申請數(shù)是美國的3倍多。中國自2005年在專利申請數(shù)上超過美國之后，就一直不斷擴大優(yōu)勢。2005年，中國計算機視覺專利申請數(shù)僅比美國多出40項，2016年時則擴大至3100多項。

幾乎同樣的情況也發(fā)生在自然語言理解領域。在自然語言處理專利申請數(shù)方面，中國自2004年超越美國后，逐年拉開與美國的距離。2005年時，中國相關(guān)專利申請數(shù)量僅比美國多幾十項，2016年時，擴大至700多項。不過，2000~2016年，中國累積新增自然語言處理企業(yè)總數(shù)僅為美國的23.8%；在融資規(guī)模方面，中國與美國的差距更大，中國最近五年累積的融資規(guī)模比美國2015、2016年任一年的融資規(guī)模都少。

中美兩國在智能領域的實力差距也較為明顯。2009~2016年，中國新增的智能駕駛企業(yè)數(shù)量為美國的28.4%；累積融資規(guī)模僅為美國的4.4%。雖然中國兩年在企業(yè)數(shù)量方面增長明顯，但吸金能力顯然無法與美國相媲美。在智能駕駛的專利申請數(shù)上，中國雖然在數(shù)量上多于美國，但優(yōu)勢并不顯著。除2015、2016年外，其余年份兩國的專利申請數(shù)大致相當。

從整體數(shù)據(jù)來看，中國在追趕美國，但具體到細分領域，中國與美國的人工智能實力仍存在很大差距。在這三大領域中，中國僅在專利申請數(shù)方面領先美國，企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模均小于美國。

摘自《中國科學報》