AI泡沫前 ，金年会怎麽辦 ？這是金年会在開啟《中美兩國人工智能產業發展全麵解讀》課題時候遇到的一個沉甸甸的問題 。

       無論中美 ，全球許多國家都對AI充滿了憧憬與渴望 。人們堅信 ，一個新的世界即將到來 。人工智能是當前人類所麵對的最為重要的技術社會變革 ，可謂是互聯網誕生以來的第二次技術社會形態在全球的萌芽 。

       所謂人工智能（AI） ，是人類在利用和改造“機器”的過程中所掌握的物質手段 、方法和知識等各種活動方式的總和 。AI賦予了機器一定的視聽感知和思考能力，不僅會促進生產力的發展 ，而且也會對經濟與社會的運行方式產生積極作用。

       但是 ，站在新世界起點 ，金年会也看到一些似曾相識的情形 ，作為見證過互聯網發展熱潮的人 ，不免會發現現在的AI領域像極了當年的互聯網在1998年勃興兩年後又遇到寒冬的情形 。近年來AI厚積薄發 ，主要因深度學習獲得了突破 ，創業和投資由此情緒高漲 。

       金年会要保持冷靜的認知 。深度學習仍有難以克服的缺陷 。接下來幾年 ，你發現投資越來越多 ，公司越來越少 ，項目越來越貴 ，而深度學習自身的不足並沒有快速得到解決 ，AI商業化之路其實有點力不從心 。

       在行業即將出現泡沫的時候 ，不宜設定過高的期望 。美國積60餘年之功 ，全麵領先全球 ，其他國家的AI創新尚處於萌芽階段 。趕英超美 ，並非朝夕可成 ，金年会需要把有限的資源用到核心環節上 ，方能在未來占有一席之地 。

       1.中美頂層設計相仿

       一種樂觀觀點認為 ，人工智能的發展將在30年內深刻改變人類社會生活 、改變世界 ，因此 ，中美兩國均在為這一時代的到來積極準備 ，在頂層設計方麵有許多堪可玩味的地方 。

       從頂層設計來看 ，中美有近乎相仿的重視程度 。

       第一 ，美國和中國政府都把人工智能當作未來戰略的主導 ，出台發展戰略規劃 ，從國家戰略層麵進行整體推進 。美國人工智能報告體現了美國政府對新時代維持自身領先優勢的戰略導向 。作為最大的發展中國家 ，中國也在戰略引導和項目實施上做了整體規劃和部署 。

       第二 ，美國和中國都在國家層麵建立了相對完整的研發促進機製 ，整體推進人工智能發展 。但在應用係統中 ，美國走的較遠 ，已經開始將AI裝備到軍事領域 。

       第三 ，美國一直處在人工智能基礎研究的前沿 ，保持全球領先地位 。中國在全球躋身第一梯隊 ，但在基礎算法和理論研究方麵 ，與美國還有相當大的差距 。

       2.產業真實差距較大

       盡管頂層設計相仿 ，但從產業發展實際情況來看 ，中國情形就顯得不那麽樂觀了 。本報告進行了七個維度的全麵對比 ，結果非常出人意料 。完全沒有發現可以彎道超車的跡象 ，實際上中國隻在局部有所突破 。

       第一 ，美國的AI企業數量遙遙領先全球 。

       在全球範圍內 ，人工智能領先的國家主要有美國 、中國及其他發達國家 。截止到2017年6月 ，全球人工智能企業總數達到2542家 ，其中美國擁有 1078家 ，占據42% ；中國其次 ，擁有592家 ，占據23% 。中美兩國相差486家 。其餘872家企業分布在瑞典 、新加坡 、日本 、英國 、澳大利亞 、以色列 、印度等國家 。

       從企業曆史統計來看 ，美國人工智能企業的發展早於中國5年 。美國最早從1991年萌芽 ；1998進入發展期 ；2005後開始高速成長期 ；2013後發展趨穩 。中國AI企業誕生於1996年 ，2003年產業進入發展期 。在2015年達到峰值後進入平穩期 。

       第二 ，美國全產業布局 ，而中國隻在局部有所突破 。

       美國AI產業布局全麵領先 ，在基礎層 、技術層和應用層 ，尤其是在算法 、芯片和數據等產業核心領域 ，積累了強大的技術創新優勢 ，各層級企業數量全麵領先中國 。

       基礎層（主要為處理器/芯片）企業數量來看 ，中國擁有14家 ，美國33家 ，中國僅為美國的42% 。

       技術層（自然語言處理/計算機視覺與圖像/技術平台） ，中國擁有273家 ，美國擁有586家 ，中國為美國的46% 。

       應用層（機器學習應用/智能無人機/智能機器人/自動駕駛輔助駕駛/語音識別） ，中國擁有304家 ，美國擁有488家 ，中國是美國62.3% 。

       第三 ，從人才隊伍來看 ，美國梯隊完整 ，中國參差不齊 。

       AI產業的競爭 ，說到底是人才和知識儲備的競爭 。隻有投入更多的科研人員 ，不斷加強基礎研究 ，才會獲得更多的智能技術 。

       美國研究者更關注基礎研究 ，人工智能人才培養體係紮實 ，研究型人才優勢顯著 。具體來看 ，在基礎學科建設 、專利及論文發表 、高端研發人才 、創業投資和領軍企業等關鍵環節上 ，美國形成了能夠持久領軍世界的格局 。

       美國產業人才總量約是中國的兩倍 。美國1078家人工智能企業約有78000名員工 ，中國592家公司中約有39000位員工 ，約為美國的50% 。

       美國基礎層人才數量是中國的13.8倍 。美國團隊人數在處理器/芯片 ，機器學習應用 ，自然語言處理 ，智能無人機4大熱點領域全麵壓製中國 。

       在研究領域 ，近年來中國在人工智能領域的論文和專利數量保持高速增長 ，已進入第一梯隊 。相較而言，中國在人工智能需要在研發費用和研發人員規模上的持續投入 ，加大基礎學科的人才培養 ，尤其是算法和算力領域 。

       第四 ，從AI行業熱點領域來看 ，中美各有優勢 。

       深度學習引領了本輪AI發展熱潮 。究其原因 ，在於算力和數據在近十年來獲得了重大的突破 。當下 ，人工智能產業出現了九大發展熱點領域 ，分別是芯片 、自然語言處理 、語音識別 、機器學習應用 、計算機視覺與圖像 、技術平台 、智能無人機 、智能機器人 、自動駕駛 。

       在美國AI創業公司中排名前三的領域為 ：自然語言處理252家 ，機器學習應用（Machine Learning Application）242家 ，以及計算機視覺與圖像190家 。

       在中國AI創業公司中排名前三的領域為 ：計算機視覺與圖像146家 ，智能機器人125家以及自然語言處理92家 。

       第五 ，從投資趨勢來看 ，中美差異較大 。美國投入資本雄厚 ，中國這種近些年奮起直追 。

       自1999年美國第一筆人工智能風險投資出現以後 ，全球AI加速發展 ，在18年內 ，投資到人工智能領域風險資金累計1914億元 。

       截止至目前 ，美國達到978億元 ，在融資金額上領先中國54.01% ，占據全球總融資50.10% ；中國僅次於美國 ，635億 ，占據全球33.18% ；其他國家合計占15.73% 。

       中國的1億美元級大型投資熱度高於美國 ，共有22筆 ，總計353.5億元 。美國超過1億美元的融資一共11筆 ，總計417.3億 ，超過中國63.8億 。

       第六 ，從創業投資領域角度來看 ，美國麵向全產業投資 ，投資領域遍及基礎層 、技術層和應用層 ，而中國接受融資的企業主要集中在應用層 。

       中國人工智能企業中 ，融資占比排名前三的領域為計算機視覺，融資143億元 ，占比23% ；自然語音處理 ，融資122億元 ，占比19%以及自動駕駛/輔助駕駛融資107億元 ，占比18% 。中國的自動駕駛/輔助駕駛企業雖然數量不多 ，隻有31家 ，而融資額卻是第三 ，意味著中國的投資者非常看好這一領域 。

       美國融資可能在2020年前突破2000億 。預計在2020年之前 ，美國累計AI公司數量將會超過1200家 ，累計融資將達到驚人的2000億人民幣 。

       中國AI企業增勢不明朗 。根據行業發展周期來計算 ，中國人工智能產業將會在2018年回暖，新增公司數量會上揚到30以上 ，預期融資累計量將會達到900-1000億人民幣 ，仍和美國有較大差距 。
       第七 ，從主導產業發展的巨頭實力來看 ，美國具有先發優勢 。

       由於AI產業核心技術掌握在巨頭企業手裏 ，巨頭企業在產業中的資源和布局 ，都是創業公司所無法比擬的 。因而引領AI產業發展的技術競賽 ，主要是巨頭之間的角力 。

       當前 ，蘋果 、穀歌 、微軟 、亞馬遜 、臉書 ，這五大科技巨頭無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場 ，甚至整體轉型為人工智能驅動的公司 。國內互聯網領軍者“BAT”也將人工智能作為重點戰略 ，憑借自身優勢 ，積極布局人工智能領域 。

       巨頭通過招募AI高端人才 、組建實驗室等方式加快關鍵技術研發 。同時 ，通過持續收購新興AI創業公司 ，爭奪人才與技術 ，並通過開源技術平台 ，構建生態體係 。

       3.出現泡沫的信號

       行業泡沫即將出現 。主要信號有兩個 ：

       一是資金多而項目缺 。

       具體到美國未來趨勢而言 ，美國AI領域的融資可能在2020年前突破2000億 。原因在於特朗普上台後采取了一係列改革措施 ，促進了美國經濟的恢複 。美國資本迅速回流，資本市場正在加大對AI企業的投資 。由此推動美國AI產業融資持續上升 。預計在2020年之前 ，美國累計AI公司數量將會超過1200家，累計融資將達到驚人的2000億人民幣 。

       具體到中國來看 ，中國AI企業增勢不明朗 ，但資金仍在增加 。

       根據曆史數據推斷 ，中國在2017年成立的新公司將不超過15家 ，融資增長也較前兩年放緩 ，預計融資總額將會在2017年年末達到745億 ，是美國同期預計值的50% 。從行業發展周期來看 ，中國人工智能產業將會在2018年回暖 ，當年新增公司數量會上揚到30家以上 ，預期融資累計量將會達到900-1000億人民幣 ，整體上仍和美國有較大差距 。

       在這段時期內 ，創投圈將會發現，找到一個新的有潛力的項目越來越難 ，由於新增企業數量稀少 ，經常隻能跟投一些項目 。

       二是周期長而營收難 。

       通俗的說 ，現在的人工智能市場被高估了 。深度學習起源於上世紀八九十年代的神經網絡研究 。在很多情況下 ，前沿研究是由對已有方法的微小改動和改進組成 ，而這些方法在幾十年就已經被設計出來了 。

       盡管如此 ，市場熱炒的人工智能技術和產品的成熟度仍然有限 。許多項目和技術 ，並不能直接獲得消費者歡迎 ，還需要相當長的時間才能走向成熟。

       這種前提下 ，創業項目不得不舍棄大眾消費場而致力於解決企業級問題 ，創新公司的商業模式回歸到類似傳統IT廠商的角色 ，進一步加大了營收難度 。

       綜合來看 ，資金多而項目缺 ，周期長而營收難 ，項目卻一天比一天更加昂貴 ，這是資本泡沫即將出現的信號 。但對於創業公司 ，它們將過上一段順風順水的好日子 。

       4.中國未來在哪裏 ？

       放眼技術社會變遷 ，IT時代Wintel聯盟一統江山 ；互聯網時代 ，穀歌 、亞馬遜異軍突起雄霸天下 ；移動時代 ，又有蘋果穀歌引領世界潮流 。

       現在 ，人工智能正在緩緩揭開時代變遷的新篇章 。

       人工智能擁有令人難以置信的力量 ，可以全麵提升一個國家的實力 。中國政府高度重視AI產業發展戰略 ，中國正在快速形成商業應用開發能力 ，行業創投領域正在緊追美國 ，並在應用層的一些領域顯現出競爭實力 ，部分指標達到了與美國相近的水平 。

       與互聯網相似 ，中國將會成為AI應用的最大市場 ，擁有豐富的應用場景 ，擁有全球最多的用戶和活躍的數據生產主體 。金年会需要進一步加大基礎學科建設和人才培養 ，以便讓中國AI有機會走得更遠 。

       國家實力的提升來源於科技企業創新 。美國以絕對實力處於領先地位 ，一批中國初創企業也在蓄勢待發 。AI時代未來必然也會產生類似英特爾 、微軟 、穀歌 、蘋果這樣的全球級企業 。金年会相信中國企業有機會成為人工智能時代的弄潮兒 ，在AI領域占有一席之地 。

       AI群雄逐鹿 ，天下未定 ，機遇和挑戰同在 。