人工智能（ai）的发展如火如荼，中国已成为该领域重要竞争者，并紧追美国这个领头羊。

多个研究机构近期发布的报告显示，中国大量资金正流向ai，尤其是ai与其他行业的应用结合，中国企业在这一层面的融资额已逼近美国。与此同时，中国企业还在人才争夺方面投入重金“补足”，并在应用层面与美国不相上下后，开始向核心技术领域进发。

2017年的政府工作报告首次提出，要加快人工智能等技术的研发和转化，这也意味着发展ai已经上升至国家战略高度。未来，中国建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标有望推动国内生产总值（gdp）的增长。

“这一轮人工智能并不是一个新的革命，而是18世纪工业革命自动化的一个延续，技术一旦掌握到手里，可以迅速扩展到全世界做生意，这对于中国起到了一个弯道超车的作用。”香港科技大学计算机系主任、国际知名ai专家杨强教授表示。

“先天”优势

自2010年以来，中国在ai领域快速发展，逐渐步入爆发期。特别是在应用层面，中国具备“先天”优势。

2017年8月底，腾讯研究院发布报告称，在ai领域，美国领先，中国次之。不过，中国在该领域的获投率（企业获得投资的比例）超过美国，呈后来居上之势。

报告也称，2016年，中国人工智能的融资额与美国的差距缩短，但在2017年又被拉大，出现了马太效应。

不过，互联网公司巨头及活跃的vc（风险投资）、pe（股权投资）正在加码对中国ai领域的资本布局。清科集团私募通数据显示，2010年到2017年5月，中国ai领域共发生2218起投资事件，涉及投资金额达668.42亿元人民币。

上述报告主笔、腾讯研究院研究员俞点对记者分析：“因为美国知名的ai芯片企业nvidia在2017年获得273多亿元人民币的巨额融资，导致差距瞬间拉大了。但在去掉这个数字后，中美之间的差距还是要大于2016年的。不过，这些差距主要集中在技术层面，比如说芯片之类。从应用层面来看，中国的融资额度正在逼近美国，中国企业在人工智能应用场景上做得非常好。”

“全世界只有中美两国有如此大量的数据、大规模的计算和应用场景，在应用层面，中美基本处于同一起跑线。”地平线机器人技术创始人兼首席执行官余凯向记者表示。

余凯曾担任百度研究院副院长、深度学习实验室（idl）主任，带领的团队将深度学习技术成功应用于广告、搜索、图像、语音等方面。在他看来，中国拥有世界上最大的互联网公司，且拥有搜索、社交、电商、互联网金融等很好的应用场景，“大规模的计算平台都需要大规模的应用场景，在小实验室是做不了的，年轻人在这样的工作环境中会得到持续的锻炼。”

“最大的优势是人多，这种优势体现在三个层面：人多意味着市场大，有更强的驱动力去把事情做好；其次针对社会服务层面，需要很多数据；第三，人才基数比较大，未来冒出的顶尖人才相对多一些。”第四范式创始人、首席执行官戴文渊告诉记者。

此外，中国不仅具备发展ai的基础，更大的驱动力源自产业需求。“中国的经济结构还有很多不合理、低效率的地方，通过人工智能浪潮，就形成了一种新的竞争。”杨强强调。

人才争夺

与投资热潮形成鲜明对比的是人才的紧缺，尖端人才已经成为全球ai公司争相抢夺的对象。

高盛最近发布的一份报告显示，深度学习的商业化导致ai人才稀缺，一些行业巨头正在全球范围内设立实验室，以吸引人才。比如，谷歌（google）2016年在加拿大蒙特利尔设立了实验室，脸书（facebook）也于2015年在巴黎建立了实验室。

中国企业方面，百度早在2013年就在美国硅谷设立了ai实验室，腾讯在2016年也宣布成立ai实验室，并且积极招募在神经网络和机器学习方面的ai人才。

上述报告认为，ai领域人才紧缺的趋势将延续，直至行业成熟。

中国ai企业在招揽人才上不惜重金。据高盛统计，在百度、亚马逊、谷歌、微软、苹果和脸书六家企业中，百度为机器学习方面的人才提供的年薪为12.6万美元，并不占优势，排在第5位。位居第一的脸书年薪高达16万美元。但是如果算上每年的分红和权益，百度则多达22万美元，跃居第三，仅次于脸书的27.3万美元和微软的24.4万美元。

对于更多的中国ai企业来说，人才同样是个需要面临的问题。深圳柒壹思诺科技有限公司 ceo周宇翔告诉记者：“我们人工智能研发团队有20人左右，其中硕士是14人，有从中国香港过来的，也有从澳大利亚回国的。之前我差不多花了一年半的时间才招全。”

他们公司的产品是一款名叫“智八哥”的智能客服，把人工智能的元素加入到传统客服里，是自动应答的升级版，代替人工客服去回答繁琐的问题。

周宇翔说：“ai的技术门槛比较高，在外面的培训机构培训两三个月是不行的，必须接受过系统的教育，掌握数学和编程之类的专业知识。”

据了解，中国ai市场不缺资金，而是缺技术和人才。ai起源于美国，美国的高校开设ai专业时间较早，有些学校的ai课程多达20门，已经自成体系。而中国开设了人工智能课程的高校较少，教学体系才刚刚起步，人才供应数量和质量都跟不上市场需求。

目前，ai人才主要来自国外，或者通过国内的计算机、物理、电机工程等专业转型而来。周宇翔的公司从国内招聘的研究人员多是从计算机或者数学专业毕业的，但是整个行业仍然倾向于招聘有相关工作经验或专业背景的人才。

不过，随着开设ai课程或成立相关实验室的中国高校越来越多，人才难招的窘境将会缓解。深圳robo医疗机器人研究所一位资深研究员相信，ai人才在数量上将不是什么大问题，但是市场将需要基于ai的新型人才。

从应用走向核心技术

从投资热点来看，相比投资周期长、成本高、风险大的ai技术层面来看，智能投顾、医疗诊断、智能教育、智能翻译等人工智能应用层的垂直领域更容易吸引资本的目光。其中，ai在医疗行业的前景很美妙。

中金最新发布的一份报告称，语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。 “ai+医疗”是人工智能应用中具备强大市场潜力的新兴领域。

上述腾讯研究院的报告则称，医疗行业已经成为ai应用最火热的行业，中国592家ai企业中，业务涉及医疗的有近90家。

此外，在其他垂直领域，以bat为代表的巨头公司因为具备海量数据、算法和人才优势，已经做出了不少探索。例如，百度推出了前端的对话式人工智能系统dueros和自动驾驶apollo开放平台，以及后端的百度大脑和智能云，能获得搜索、定位和交易信息，用于营销、提高搜索结果准确度、训练百度大脑、公共舆论监测等；阿里巴巴主要获得交易、物流、付费和社交网络的数据，用于营销、提高购物体验、信用评级和云服务；腾讯主要获得社交网络、付费和交易数据，用于营销、个性化订阅建议等。

但站在新一轮技术革命的风口，垂直应用之外，必须掌握核心技术，突破尖端技术难题，才能持续不断创新，掌握国际竞争的制胜权。在人才、数据、基础设施优势之上，中国也在补足。

以芯片为例，作为信息产业发展的核心基石，中国芯片一直处于跟随状态。在新一轮ai竞赛中，全球it巨头包括英伟达、英特尔、高通都在加紧ai芯片的布局，中国公司同样不甘落后。

今年8月，中科院计算所孵化的“寒武纪科技有限公司”获得了国投、阿里、联想、国科控股、中科图灵等机构的近1亿美元融资，成为估值近10亿美元的智能芯片独角兽公司。

目前，寒武纪终端处理器ip产品已衍生出1a、1h等多个型号，在未来数年，全世界有数亿终端设备可望通过集成寒武纪处理器，来获得强大的本地智能处理能力。和英伟达相比，它拥有超过100多件专利和自己的指令集系统，所谓指令集是存储在cpu内部，对cpu运算进行指导和优化的硬程序。

寒武纪ceo陈天石认为：“从国家硬件实力发展角度来看，应当对业界进行引导和规范，把国产ai指令集树立为产业的标准，只有国产ai指令集立住了，中国主导世界ai产业的机会可能就到来了。”

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