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資訊頻道人工智能（AI）儼然成為各國、各科技企業競爭的下一個戰場。從7月27日至8月17日，烏鎮智庫發布《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2017》系列報告，基于海量數據，分“框架篇”“產業篇”“投資與融資篇”和“細分領域篇”，全景描繪人工智能全球發展的最新趨勢，展示出各國在人工智能領域的競爭態勢，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》《經濟學人》都曾撰文發表過類似的觀點，認為中國將在人工智能領域超越美國。但就AI企業數、融資規模等角度來看，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企業數量上看，2000~2016年，美國累積新增人工智能企業數3033家，占全球累積總數的37.41%。中國累積新增人工智能企業數1477家，占全球累積總和的18.21%。不過，從每年新增AI企業數占當年全球AI企業總數的比重上看，美國的比重在不斷下降。2000年，美國新增AI企業數占全球AI企業總數的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模上，美國的優勢就十分明顯。《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發展最為迅速的時期。在這三年里新增的AI企業數量占累積總數的55.38%，融資規模占總數的93.59%。從省市發展的情況上看，無論是新增AI企業數或是融資規模，北京均領跑于全國，融資規模占全國比重超過50%。值得注意的是，雖然上海的AI企業數占全國累積總數的15.17%，但融資規模卻僅占全國累積總數的5.57%。
人工智能的投資高地
人工智能的舞臺在不斷擴大，作為無數人看好的技術，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極為不平均。其中，美國是全球人工智能企業數量最多的國家。美國舊金山灣區占地僅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的人工智能企業誕生于此，其融資規模占美國人工智能融資規?？傤~的45%以上。數額和投資頻次上，舊金山灣區AI融資規模達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，數據顯示，舊金山灣區地區人工智能企業數只比中國少400家左右，但融資規模卻是中國的3.89倍。并且，舊金山灣區人工智能企業的融資規模已超過除美國之外所有國家的規模之和。
歐洲方面，《報告》數據顯示，英國的AI融資規模自2015年開始飆升，是融資數據最高的國家。2000~2016年，英國AI融資規模占歐洲的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模達45.9億，近五年融資規模43.5億，占累積融資規模的94.8%。其中，中國人工智能融資規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模之和，比北京、廣東兩地的融資規模少3億多美元。
而從人工智能企業數上看，中國許多省市的體量已經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數之和，即與其他亞洲國家的人工智能企業數之和相當。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，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》援引數據指出，2009~2016年間，在三大細分領域中，計算機視覺在企業數、融資規模與專利申請數上均多于自然語言處理、智能駕駛。
在企業數量方面，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年繼續保持增長趨勢，其中，智能駕駛發展最快，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。專利申請數方面，自然語言處理、智能駕駛發展趨勢較為平緩；計算機視覺則在2015、2016年出現明顯增長。
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展趨勢上看，中國的發展更有看頭。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方面，中國的專利申請數是美國的3倍多。中國自2005年在專利申請數上超過美國之后，就一直不斷擴大優勢。2005年，中國計算機視覺專利申請數僅比美國多出40項，2016年時則擴大至3100多項。
幾乎同樣的情況也發生在自然語言理解領域。在自然語言處理專利申請數方面，中國自2004年超越美國后，逐年拉開與美國的距離。2005年時，中國相關專利申請數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總數僅為美國的23.8%；在融資規模方面，中國與美國的差距更大，中國最近五年累積的融資規模比美國2015、2016年任一年的融資規模都少。
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數量為美國的28.4%；累積融資規模僅為美國的4.4%。雖然中國兩年在企業數量方面增長明顯，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上，中國雖然在數量上多于美國，但優勢并不顯著。除2015、2016年外，其余年份兩國的專利申請數大致相當。
從整體數據來看，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方面領先美國，企業數量、融資規模均小于美國。
摘自《中國科學報》
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