當心中國AI產業被“捧殺”觀點
關于中國趕超美國人工智能的說法甚囂塵上，背后更多是國外對于國內AI熱潮的一種過激反應，國內AI投融資火爆但AI商業化落地還沒見到多大實效。論文數量的增長并不代表理論已經落地到產品。
最近諸多外媒發出了幾乎一致的觀點，中國在AI領域未來將要超越美國。早在今年2月，紐約時報就刊發了《中國人工智能超越美國不是夢話》的文章。
《紐約時報》曾經舉過一個例子，表示微軟曾在2016年宣布該公司開發了一款產品，具備了能夠與人類匹敵的語音理解能力。但后來有百度硅谷實驗室負責人稱，百度在兩年前就在中文上達到了類似的準確度。英國金融時報也指出，中國將在人工智能領域超過美國。
而前Google首席執行官施密特最近在一次科技峰會上表示，盡管美國在未來5年會繼續保持領先地位，但中國將會以極快的速度趕上。施密特說：“到2020年，中國將迎頭趕上；到2025年，他們將超過我們；到2030年，他們將主宰這些行業。”
日媒最近也對中國AI的進步大加贊賞。日本經濟新聞社和荷蘭埃爾塞維爾出版公司通過分析世界人工智能（AI）相關論文的動向發現，論文被引用次數居前三位的機構依次是美國微軟公司、新加坡南洋理工大學和中國科學院。
而根據美國國家科學委員會的數據，中國已經迅速成為世界第二大研發國，占到了全球研發領域總支出的20%，而美國仍以27%的份額排名第一，但這一比例相對于幾年前的近33%已經有了大幅下降。
另一方面，國家在政策層面對AI的扶持力度很大。《國家新一代人工智能發展規劃》等相關政策已出臺，在剛剛閉幕的中國共產黨第十九次全國代表大會上，人工智能作為新詞首次出現在報告中。
科技部副部長李萌表示將考慮依托百度、阿里、騰訊、科大訊飛在自動駕駛、城市大腦、醫療影像、智能語音等技術方向，試點建設國家人工智能開源開放創新平臺。而美國則在政府支持層面有所欠缺。有報道指出，特朗普的2018年預算案要求將基礎科學和研究經費大幅削減43億美元，同比降幅約13%。
另外一個傾向是關于中國在人工智能領域里發表的論文數量急劇增長。根據SCI收錄的數據，從2013年到2015年，“深度學習”的論文數量增長了約6倍。2014年到2015年，無論是論文數量還是有效引用數據，中國都超過了美國，居于領跑位置。美國白宮也在其人工智能報告中多次提到，中國發表的研究論文數量已經超過了美國學者。
此外中國在AI領域的融資額在大幅增長。截止至目前，美國達到978億元，占據全球總融資50.10%；但中國僅次于美國，達到635億，占據全球33.18%；其他國家合計占15.73%。
在AI領域，從美國的蘋果谷歌微軟亞馬遜到國內BAT，中美科技巨頭都在發力。如今BAT在AI領域的暗戰也已經打響。百度成立深度學習研究院(IDL)，并表示要All in 人工智能，阿里成立“達摩院”，騰訊也成立了AI Lab(人工智能實驗室)。聯想也表示要重點發力人工智能。中國的互聯網IT巨頭也在對美國硅谷巨頭奮力追趕。
中國互聯網巨頭在AI在哪些層面追趕硅谷巨頭有優勢？很顯然，是大數據與互聯網和移動互聯網的產業基礎。
李開復層面說到一個觀點：“鑒于很多中國人都在上網，而上網的數據可以用來提升產品，尤其是與AI相關的產品，這個市場門檻比其他任何市場都要低?！泵绹鴳鹇耘c國際問題研究中心高級研究員詹姆斯·劉易斯說：“在數據方面，美國根本無法與中國相比。”
在國內，BAT手握龐大的用戶數據，擁有大量獨特的數據集，并擁有適當的資源來利用這項技術。
BAT的在AI布局上的核心戰略出發點各不相同，百度對AI布局寄予了最深的期待，試圖拿到下一場技術革命的船票，因此在投入與布局上相對更為全面，包括基礎技術的研發與平臺級產品的推出，比如人工智能交互系統Duer OS和智能汽車平臺阿波羅（Apollo）百度天智平臺則是基于百度大腦為各行各業打造的智能化業務系統等。以及無人車為代表的人工智能項目也正在逐漸落地。
阿里傾向于將AI技術運用在電商、物流等零售服務業務體系內，來提升淘寶天貓、菜鳥網絡、螞蟻金服等零售與物流體系的效率。騰訊云多次展示了其人工智能、互聯網金融、互聯網醫療、云存儲和流媒體等技術應用。
騰訊AI的布局可以看成是用AI驅動核心產品層面的業務更好的落地，根據此前騰訊AI實驗室主任張潼介紹聚焦在四個方面，一、游戲相關。二、新聞搜索。AI Lab幫著做個性化推薦。三、社交對話與語音助手。四、語音開放云。
總的來看，百度在AI層面有向上游延伸打造AI平臺級業務的野心，騰訊阿里則將AI作為一種提升產品效率與能力的工具。
但總體而言，國內AI產業更傾向于落地于應用層面，也就是說，美國在從0到1的原創能力上優勢明顯，但是中國在應用落地方面，也不可小覷。另外是中國市場大，互聯網公司多，很多非AI的公司到了一定的規模，就開始需要AI。
而在中國，融資主要也集中在應用層。中國人工智能企業中，融資占比排名第一領域為計算機視覺，融資143億元，占比23%。
因此，互聯網應用層面優勢來驅動人工智能在應用層面的消費與玩法的升級可能會是中國AI領先美國的一大優勢條件。畢竟，中國的7.3億網民數量是美國人口總數的兩倍多，中國的移動互聯網的發展速度相對全球而言，速度與創新能力更強，這可能意味著中國有更大的可能性去嘗試各種人工智能應用程序。
但美國AI產業布局相對中國而言，當前處于全面領先態勢。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，全面領先中國。
當前在企業數量層面，有數據顯示，中美數據差距情況是，基礎層（主要為處理器/芯片）企業數量，中國14家，美國33家，中國為美國的42%。在技術層（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%。
當然企業數量在未來可能追趕，但需要明確認識到AI企業的質量差距才是核心。
另外，AI產業的核心技術往往是掌握在巨頭企業手里，在中國，代表性的巨頭型企業是BAT華為聯想等，在美國，代表性的巨頭型企業是蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、fcebook等，無論中美，科技巨頭無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，而百度谷歌等公司均在轉型為人工智能驅動的公司。
如果說，中國要在2025年超過美國，一方面得看中國的代表性巨頭能否打敗硅谷巨頭。而8年時間，BAT要在AI產業鏈的核心主導權領域突破超越這些硅谷巨頭，目前來看并不現實。
從中美巨頭的AI布局與能力上可以知道，中美的差距可能主要在源頭性技術創新、頂層設計以及AI算法與芯片層面上，這些層面上的能力趕超并非一朝一夕之功。
美國是AI全產業鏈布局，它更類似于移動互聯網行業，美國巨頭掌控的是操作系統層面上的話語權與基礎設施，而中國的科技巨頭主要是聚焦于應用層面的創新。一個處于產業鏈上游，一個處于中下游，中下游企業嚴重依賴于上游所搭建的基礎設施。
而在AI領域，中國企業要超越美國，其難度也在于此，中國在算法、芯片以及人工智能技術的基礎層面與技術層與美國差距較大，因為AI算法及其性能也受到依賴于芯片性能與計算能力的限制，但中國在國內半導體產業方面嚴重依賴國外供應商的處理芯片。
而蘋果對運行人工智能計算的芯片與操作系統擁有更大的控制權，谷歌微軟等企業則在人工智能平臺層面上的技術與算法處于領先地位，況且人工智能平臺的搭建與語音智能助手依然依賴于操作系統。
中美在AI領域的實力差距與產業地位差距導致兩者的投融資出現截然不同的走向。根據騰訊研究院曾經給出的數據是，美國面向全產業投資，投資領域遍及基礎層、技術層和應用層，更著重于從更長遠的時間維度來掌控核心技術與關鍵環節的主導權。數據顯示，美國投資者在芯片領域的投資額高達308億，比排名第二的機器學習領域足足高出100億。
而中國接受融資的企業主要集中在應用層，傾向于快速商業變現。這類似于移動互聯網產業的布局，中國在應用創新層面上不弱于美國，因此中國的巨頭往往集中于應用產品層面，但在操作系統底層與軟硬一體化頂層設計層面受制于人，如果說中國資本基本都投向應用層AI的創新，往往會導致中國AI產業的畸形發展，在上游基礎層與技術層面長期受制于人。
關于中國趕超美國人工智能的說法甚囂塵上，背后更多是國外對于國內AI熱潮的一種過激反應，國內AI投融資火爆但AI商業化落地還沒見到多大實效。論文數量的增長并不代表理論已經落地到產品。
資本的流動本身有蹭熱點跟風的特點，中國在AI領域的投融資火爆，源于資本市場對AI的投資回報率寄予了諸多利好的回報預期。
但從當前來看，由于中國AI產業尚處于初步發展階段，商業模式與產品落地的場景均不成熟，這意味著AI領域投資回收周期會相對較長，一旦在一個較長的時間內，AI產業找不到好的盈利模式突破路徑，泡沫會呈現，資本也會轉冷。
國內企業應該清醒的認識到中美AI差距所在，國外媒體的捧殺是源自于它們自身的危機感繼而將中國看成了假想敵，但卻對中國本身的AI發展境況并沒有做到足夠透徹的了解。
中國企業應著重于在AI短板層面即芯片、算法等基礎層與技術層面領域去布局，AI是一場長跑，雖然在中國，AI是一個上升到國家層面的優先發展計劃，但視野決定格局，先不談超越，而應著重于縮短差距，國內的AI產業才能有更少的泡沫與更好的未來。
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