中国的人工智能将会在全世界扮演什么样的角色 最近,风险投资机构Vertex发表了一份生态研究报告,从业内、技术、政策和投资等角度预测了中国未来AI领域的发展。报告认为,中国将会很快成为全球人工智能技术的中心。

中国人工智能

一、中国AI崛起五大因素

五大因素促使中国发展成为全球 AI 中心:(1)多个行业希望利用 AI 实现数字化转型;(2)大量人工智能高端人才;(3)移动互联网市场前景广阔;(4)高性能计算技术;(5)政府政策支持。其中,前两个因素尤为重要,是中国发展成为全球 AI 中心的独特优势。

1.多个行业希望利用 AI 实现数字化转型

企业成长催化剂:非 AI 技术公司发展到一定规模时,往往想要探索如何利用 AI 实现升级。但仍然有许多中国传统公司在先进技术利用方面落后于美国。拥有数据和经济实力的公司更希望聘用 AI 专家,利用 AI 技术发现商业发展机会或者节省大量成本。

多行业应用:预计需要AI技术的公司非常多,包括金融、电信、农业传统行业中的国有企业。其他领域(如教育行业)也可能从AI技术中获得巨大收益。

将 AI 提升到战略层次:中国的科技巨头正在展开AI“军备竞赛”。如,百度正在开发自动驾驶系统,拥有1300多名专家在内的AI团队;阿里云的机器学习平台PAI为企业数据分析提供AI服务;腾讯建立了250名科学家和工程师组成的专门团队,并投资了中国的一家健康领域AI创业公司碳云智能(iCarbonX)。

经济增长:根据麦肯锡公司调查,中国在过去十年中从人口红利中获得巨大收益,但该优势随着人口老龄化将不复存在。但是,AI等自动化技术将为中国经济注入能量,根据技术利用速度,AI技术可能为中国GDP贡献0.8到1.4个百分点。

2.大量人工智能高端人才

应用研究:中国学者积极务实地投入 AI 研究,致力于发现 AI 应用新领域。

经验和专业:经验丰富的顶级 AI 人才在中国的数量较少。LinkedIn上 25 万名 AI 专家中,约一半具有十年经验的专家在美国,在中国的占比不到 25%。中国应该培养更多 AI 领域的专家,同时企业领导和中层管理者也需要学习技术,培养自己理解和应用数据的能力。不过,中国拥有大量高端工程人才,这对 AI 应用的发展非常重要。

人才成本和迁移:中国公司如百度,从美国聘用顶尖 AI 专家。在特朗普推行的移民政策的影响下,中国公司遇到了从硅谷招揽更多 AI 人才的良机。美国约 1/4 的高科技公司由移民创立。AI 行业的部分从业者工资非常高,很多专家离开大公司,进行 AI 领域创业。

AI 专门化:应用层次上,中国的算法发展与其他国家不分伯仲;尤其是,中国的 AI 科学家大多致力于计算机视觉、语音识别等专门领域。但是,中国在基础研究方面仍然落后于其他国家。

3.移动互联网市场前景广阔

广阔的移动互联网市场:2017年1月,中国互联网络信息中心的报告显示,中国拥有7.31亿互联网用户。

数据洪流:中国互联网用户众多,海量用户数据为中国技术公司提供了大量原材料。

基于 APP 的 AI 应用:一旦AI应用做好准备,百度、支付宝、微信、搜狗输入法等APP将在服务中应用AI技术。

进入壁垒:尽管与谷歌、Facebook等国外公司相比,中国互联网公司的限制少得多,但中国科技公司仍然需要面对市场进入壁垒。

4.高性能计算技术

硬件技术:中国科技公司继续在该领域取得突破,如深圳建造了支持AI硬件技术的生态系统。

快速发展的 HPC 技术:HPC技术快速发展。

芯片制造能力:中国增加对芯片制造方面的重视程度,允诺投入1500亿美元用十年时间提高中国的芯片制造能力。

全球价值链:中国需要确保AI行业建立在集成全球技术的开放系统上。

5.政府政策支持

政府政策和计划:中国政府从2014年开始通过政策性支持促进AI领域的发展。

研发投资:中国AI领域的成功部分源于政府对高校科研的投资。中国发展研究委员会(NDRC)建立了深度学习研究应用国家工程实验室。

中国市场进入壁垒:中国对外国企业设置市场进入壁垒;中国开放政府数据集对国内企业创新起到促进作用,但是数据不对外开放。跨国数据流动的限制不利于国际协作。不过,中国的AI政策对实验和解决方案更加宽松。

推动集成电路产业的发展:中国政府采取多种措施推动集成电路产业的发展。

二、中国的人工智能市场将快速增长,影响多个行业

传统科技巨头百度、阿里巴巴和腾讯目前在人工智能领域处于领先地位。在它们之后,国内还有上百家创业公司正在人工智能的各个方向探索新技术。目前,语音和计算机视觉是国内人工智能市场最热门的两个方向,分别占据 60% 和 12%的市场(如下图)。另一方面,传统行业的公司也在积极引入人工智能,以降低自己的运营成本。艾瑞咨询在一份调查报告中表示:中国的人工智能市场将在 2020 年达到 91 亿美元的规模,这意味着在未来几年内,每年的增长速度都达到50%。

在人工智能的影响下,新的细分领域将会出现(如无人机和智能机器人),传统行业(如家电、汽车和玩具)也将发生深刻的变革。作为全球最大的汽车市场(2016 年国内共售出 2803 万辆汽车)、最大的家电生产国和最大的无人机生产国(大疆占据了 70% 的全球商用无人机市场),中国正在形成全球最具吸引力的人工智能生态环境。

其中,将会在人工智能的影响下发生深刻变革的主要行业有:

1.汽车:先进驾驶员辅助系统(ADAS)市场预计将在 2020 年达到 370 亿美元的规模,而自动驾驶汽车市场的价值则会在 2030 年前后达到 870 亿美元。

2.制造业:中国的制造业市场有 2100 亿美元的规模,IHS 预测到 2020 年,中国将会输出 7 亿台智能家电。

3.机器人:在 2014 年,家庭服务机器人已经占据了全球机器人市场 350 亿美元的 16.7% 的份额。

4.无人机:全球无人机市场预计在 2020 年将会达到 120 亿美元。

5.玩具:2015年,全球玩具市场的规模大约为 800 亿美元,而其中的 30%(260 亿美元)将会被智能玩具占领。

6.AR/VR:高盛预测在未来,全球的 AR/VR 市场将会达到 800 亿美元,而其中硬件产品将会占据 450 亿美元。

1.研究力量

中国的人工智能研究机构发展很快。2016 年美国白宫发表的一份研究报告显示,中国发表的关于深度学习的科研论文数量已经超过了美国。中国的纯人工智能研究被引用量已经达到了第一位,而发表研究影响力已经达到了全球第三位。近日,《日经亚洲评论》的一份调查显示,中国 2010 - 2014 年之间在人工智能领域的专利申请数为 8410 件,相比 2005-2009 年增长了 186%。

已经有很多人工智能领域的新进展是从中国出现的,随后才传播到全球其他地区。在深度学习方面,中国的研究水平处于第一梯队。随着科技巨头的不断投入,这一趋势在未来必将持续。

2.充足的资金

近年来,中国市场见证了人工智能投资的热潮。据网易报道,在 2016 年共有 202 家人工智能初创公司获得了共计 10 亿美元的融资。毕马威的研究也显示了近年来投资机构对于国内人工智能公司的偏爱,并预计这一势头将在未来持续。在乌镇峰会上发表的报告中显示,去年国内公司在人工智能领域的投入达到了 26 亿美元,而美国同期的数字为 179 亿美元。

尽管目前的差距仍然明显,但一些报告显示风投在北美和欧洲的数量正在萎缩,而在中国的势头仍然强劲。有报道显示,一些研究团队在中国拿到了欧洲/北美的六倍投资,这允许他们建立完整的人工智能实验室,并招募由博士组成的专业团队。

在中国,很多地区的地方政府也在积极支持人工智能行业的发展。例如湖南省湘潭市已承诺投入 20 亿美元用于支持机器人和人工智能产业的发展。在苏州,人工智能公司可以获得 80 万美元的补助用于建立分支机构;而深圳为前来建立研究机构的企业提供了 100 万美元的奖励。

目前,人工智能已经吸引了绝大部分的天使轮/A轮投资,在 2016 年,这个数字超过了 90%。目前的发展速度甚至已经催生了人们对于行业发展过快的担忧。

三、中国人工智能创业公司分布与专利应用

1.AI 创业公司的分布

中国的人工智能创业公司主要集中于北京、广东和长江三角洲经济区域。

这些区域的 AI 创业公司大约占据中国所有 AI 创业公司的 85%。

2.人工智能专利应用

机器人、神经网络、语音和图像识别占据专利应用的大部分。

从 2011 年起, 中国在机器人、计算机视觉专利应用进程上有飞快的发展

四、中国人工智能生态

中国的人工智能生态系统包含大型互联网企业以及新兴的垂直公司。下面从应用层、技术层以及基础层三个方面进行分析。

在应用层的中国人工智能公司按照领域划分包括:

1.机器人:Geek+、 Rokid、图灵机器人、优必选

2.自动驾驶:百度、天瞳威视、地平线机器人、驭势科技

3.无人机:大疆、亿航、Hover Camera、零度智控

4.语音助手:百度、出门问问

5.商业智能:永洪科技、Data KM

6.消费者服务:AiKF

7.产业应用:碳云智能、Maxent、今日头条、学霸君

在技术层的中国人工智能公司按照领域划分包括:

1.语音识别&自然语言处理:思必驰、百度、科大讯飞、出门问问、捷通华生、腾讯、三角兽、云知声

2.机器学习&深度学习:深鉴科技、中科视拓

3.人工智能平台:达闼科技、第四范式

4.计算机视觉:依图科技、格灵深瞳、旷视科技、商汤科技

在基础层的中国人工智能公司按照领域划分包括:

1.传感器:ICE DRINK、LeiShen、SLAMTEC、北醒光子

2.AI 芯片:寒武纪科技、地平线机器人

3.数据:DataDouDou、数据堂

4.计算力:阿里巴巴、百度

1.应用层:各个垂直领域专家的加入提高了 AI 的进入门槛

如今业界各个领域都在向 AI 敞开怀抱,其应用前景十分广阔。由于 AI 商业价值正不断向深度学习聚集,如果没有资本和垂直领域专家,有几个特定领域很难进入。

1)教育

1.流程化乏味、基本的行为比如升级考试

2.通过定制课程实现个性化学习

3.发现课程有待完善的学科

2)金融

1.清洗和处理可用于金融/销售预测的卫星图片数据

2.识别信用风险,关闭或限制有可能拖欠的账户

3)物流

1.人工智能可见于机器人与传感器的应用之中,它们可以运输、存储和检索系统,采集订单,查看存货

2.算法也允许 AI 实时自动处理供应链中的事件

4)农业

1.优化种子播种,灌溉,喷药,收割

2.对蔬菜和水果进行分类以节省劳动力成本

3.基于音频数据的变化识别患病的牲畜

5)零售

1.实现基于图像的产品搜索

2.通过有关销售、清单和消费者偏好的大数据集提高推荐能力

3.完善在线搜索和服务

4.预测产品需求,优化定价

2.技术层:中国所有AI公司的26%主要从事计算机视觉、机器学习、NLP

3.基础层:移动边缘设备的崛起驱动对 AI 嵌入式芯片的需求

计算的下一波浪潮包括:5G、人工智能、自动驾驶汽车、云计算、联合学习,这些预期是计算架构转变的主要驱动力。

我们看到了计算架构的大范围变化,包括从同构计算转向异构计算,从中央化转向边缘计算。

在中国,边缘计算有更多牵引力。2016 年 10 月,华为、沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔、ARM、软通动力携手建立边缘计算产业联盟。

政府、国有企业以及地方控制产业是中国最大的技术消费者。

大多科技进展是由政府支持的。有了政府参与,边缘计算的发展预期会有极大的增长动力。

Vertex 认为,随着政府的强力支持和科技公司的大量投入,中国的人工智能将在未来几年进入一个黄金时代。中国将会在人工智能领域发挥举足轻重的作用。对于传统和科技公司而言,深度学习等人工智能技术将会为各垂直领域带来越来越高的门槛,这将会让技术领先的公司获得大量利益。在下个十年里,新的机会将会出现在构建“智能系统”的公司中。

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