AI泡沫前，我們怎么辦？這是《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》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面對的最為重要的技術社會變革，可謂是互聯(lián)網(wǎng)誕生以來的第二次技術社會形態(tài)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(zhì)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(chǎn)力的發(fā)展，而且也會對經(jīng)濟與社會的運行方式產(chǎn)生積極作用。
但是，站在新世界起點，我們也看到一些似曾相識的情形，作為見證過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展熱潮的人，不免會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的AI領域像極了當年的互聯(lián)網(wǎng)在1998年勃興兩年后又遇到寒冬的情形。近年來AI厚積薄發(fā)，主要因深度學習獲得了突破，創(chuàng)業(yè)和投資由此情緒高漲。
我們要保持冷靜的認知。深度學習仍有難以克服的缺陷。接下來幾年，你發(fā)現(xiàn)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并沒有快速得到解決，AI商業(yè)化之路其實有點力不從心。
在行業(yè)即將出現(xiàn)泡沫的時候，不宜設定過高的期望。美國積60余年之功，全面領先全球，其他國家的AI創(chuàng)新尚處于萌芽階段。趕英超美，并非朝夕可成，我們需要把有限的資源用到核心環(huán)節(jié)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(fā)展將在30年內(nèi)深刻改變?nèi)祟惿鐣睢⒏淖兪澜?，因此，中美兩國均在為這一時代的到來積極準備，在頂層設計方面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(zhàn)略的主導，出臺發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，從國家戰(zhàn)略層面進行整體推進。美國人工智能報告體現(xiàn)了美國政府對新時代維持自身領先優(yōu)勢的戰(zhàn)略導向。作為最大的發(fā)展中國家，中國也在戰(zhàn)略引導和項目實施上做了整體規(guī)劃和部署。
第二，美國和中國都在國家層面建立了相對完整的研發(fā)促進機制，整體推進人工智能發(fā)展。但在應用系統(tǒng)中，美國走的較遠，已經(jīng)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面，與美國還有相當大的差距。
2.產(chǎn)業(yè)真實差距較大
但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際情況來看，情形就顯得不那么樂觀了。本報告進行了七個維度的全面對比，結(jié)果非常出人意料。完全沒有發(fā)現(xiàn)可以彎道超車的跡象，實際上中國只在局部有所突破。
第一，美國的AI企業(yè)數(shù)量遙遙領先全球。
在全球范圍內(nèi)，人工智能領先的國家主要有美國、中國及其他發(fā)達國家。截止到2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達到2542家，其中美國擁有 1078家，占據(jù)42%；中國其次，擁有592家，占據(jù)23%。中美兩國相差486家。其余872家企業(yè)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(yè)歷史統(tǒng)計來看，美國人工智能企業(yè)的發(fā)展早于中國5年。美國最早從1991年萌芽；1998進入發(fā)展期；2005后開始高速成長期；2013后發(fā)展趨穩(wěn)。中國AI企業(yè)誕生于1996年，2003年產(chǎn)業(yè)進入發(fā)展期。在2015年達到峰值后進入平穩(wěn)期。
第二，美國全產(chǎn)業(yè)布局，而中國只在局部有所突破。
美國AI產(chǎn)業(yè)布局全面領先，在基礎層、技術層和應用層，尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領域，積累了強大的技術創(chuàng)新優(yōu)勢，各層級企業(yè)數(shù)量全面領先中國。
基礎層（主要為處理器/芯片）企業(yè)數(shù)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/技術平臺），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(chǎn)業(yè)的競爭，說到底是人才和知識儲備的競爭。只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(yǎng)體系扎實，研究型人才優(yōu)勢顯著。具體來看，在基礎學科建設、專利及論文發(fā)表、高端研發(fā)人才、創(chuàng)業(yè)投資和領軍企業(yè)等關鍵環(huán)節(jié)上，美國形成了能夠持久領軍世界的格局。
美國產(chǎn)業(yè)人才總量約是中國的兩倍。美國1078家人工智能企業(yè)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(shù)量是中國的13.8倍。美國團隊人數(shù)在處理器/芯片，機器學習應用，自然語言處理，智能無人機4大熱點領域全面壓制中國。
在研究領域，近年來中國在人工智能領域的論文和專利數(shù)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(fā)費用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入，加大基礎學科的人才培養(yǎng)，尤其是算法和算力領域。
第四，從AI行業(yè)熱點領域來看，中美各有優(yōu)勢。
深度學習引領了本輪AI發(fā)展熱潮。究其原因，在于算力和數(shù)據(jù)在近十年來獲得了重大的突破。當下，人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了九大發(fā)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、技術平臺、智能無人機、智能機器人、自動駕駛。
在美國AI創(chuàng)業(yè)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(chuàng)業(yè)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(xiàn)以后，全球AI加速發(fā)展，在18年內(nèi)，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(jù)全球總?cè)谫Y50.10%；中國僅次于美國，635億，占據(jù)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于美國，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(chuàng)業(yè)投資領域角度來看，美國面向全產(chǎn)業(yè)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(yè)主要集中在應用層。
中國人工智能企業(yè)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?cè)谫Y107億元，占比18%。中國的自動駕駛/輔助駕駛企業(yè)雖然數(shù)量不多，只有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(shù)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(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖，新增公司數(shù)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(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨頭實力來看，美國具有先發(fā)優(yōu)勢。
由于AI產(chǎn)業(yè)核心技術掌握在巨頭企業(yè)手里，巨頭企業(yè)在產(chǎn)業(yè)中的資源和布局，都是創(chuàng)業(yè)公司所無法比擬的。因而引領AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術競賽，主要是巨頭之間的角力。
當前，蘋果、谷歌、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(zhuǎn)型為人工智能驅(qū)動的公司。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)領軍者“BAT”也將人工智能作為重點戰(zhàn)略，憑借自身優(yōu)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(fā)。同時，通過持續(xù)收購新興AI創(chuàng)業(yè)公司，爭奪人才與技術，并通過開源技術平臺，構(gòu)建生態(tài)體系。
3.出現(xiàn)泡沫的信號
行業(yè)泡沫即將出現(xiàn)。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。原因在于特朗普上臺后采取了一系列改革措施，促進了美國經(jīng)濟的恢復。美國資本迅速回流，資本市場正在加大對AI企業(yè)的投資。由此推動美國AI產(chǎn)業(yè)融資持續(xù)上升。預計在2020年之前，美國累計AI公司數(shù)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(yè)增勢不明朗，但資金仍在增加。
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)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(yè)發(fā)展周期來看，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖，當年新增公司數(shù)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(nèi)，創(chuàng)投圈將會發(fā)現(xiàn)，找到一個新的有潛力的項目越來越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項目。
二是周期長而營收難。
通俗的說，現(xiàn)在的人工智能市場被高估了。深度學習起源于上世紀八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)被設計出來了。
盡管如此，市場熱炒的人工智能技術和產(chǎn)品的成熟度仍然有限。許多項目和技術，并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(chuàng)業(yè)項目不得不舍棄大眾消費場而致力于解決企業(yè)級問題，創(chuàng)新公司的商業(yè)模式回歸到類似傳統(tǒng)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(xiàn)的信號。但對于創(chuàng)業(yè)公司，它們將過上一段順風順水的好日子。
4.中國未來在哪里？
放眼技術社會變遷，IT時代Wintel聯(lián)盟一統(tǒng)江山；互聯(lián)網(wǎng)時代，谷歌、亞馬遜異軍突起雄霸天下；移動時代，又有蘋果谷歌引領世界潮流。
現(xiàn)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，可以全面提升一個國家的實力。中國政府高度重視AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，中國正在快速形成商業(yè)應用開發(fā)能力，行業(yè)創(chuàng)投領域正在緊追美國，并在應用層的一些領域顯現(xiàn)出競爭實力，部分指標達到了與美國相近的水平。
與互聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)生產(chǎn)主體。我們需要進一步加大基礎學科建設和人才培養(yǎng)，以便讓中國AI有機會走得更遠。
國家實力的提升來源于科技企業(yè)創(chuàng)新。美國以絕對實力處于領先地位，一批中國初創(chuàng)企業(yè)也在蓄勢待發(fā)。AI時代未來必然也會產(chǎn)生類似英特爾、微軟、谷歌、蘋果這樣的全球級企業(yè)。我們相信中國企業(yè)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(zhàn)同在。
多些實干，少些浮躁。
讓我們保持冷靜的頭腦，見證這個偉大的時代吧。
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中美AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投真相
研究團隊與數(shù)據(jù)說明
1.課題團隊與分工：
2.數(shù)據(jù)采用和處理說明
本文從政策、企業(yè)、項目、投資、巨頭，應用，人才等多個維度對中美AI進行了最完整的對比和分析，力圖展現(xiàn)出中美各個角度的差異并以此來分析中國未來人工智能企業(yè)的走向和趨勢。
對Venture Scanner，CB Insight，Mattermark，Crunchbase, ResearchandMarket等國內(nèi)外九大專業(yè)數(shù)據(jù)庫進行了詳細比對，確定了venture scanner和IT桔子為基準，并以此進行數(shù)據(jù)清洗和處理。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計截止：2017年6月
我們對每一個公司信息都進行了復審、整理和添加標簽等以確保數(shù)據(jù)的準確統(tǒng)一性，在剔除了異常數(shù)據(jù)后，最終確定了中國AI公司數(shù)量592家，美國1078家，分為9個領域，3大層面的數(shù)據(jù)框架。這些數(shù)據(jù)以創(chuàng)業(yè)公司為主，著名的巨頭公司則予以專文分析。
在經(jīng)過多次討論和考證，匯總多方專家意見后，根據(jù)基礎層，技術層和應用層三個產(chǎn)業(yè)層面的劃分，最終確認了人工智能領域的九大熱門領域。
