人工智能(AI)儼然成為各國、各科技企業(yè)競爭的下一個戰(zhàn)場。從7月27日至8月17日,烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布《烏鎮(zhèn)指數(shù):全球人工智能發(fā)展報告2017》系列報告,基于海量數(shù)據(jù),分“框架篇”“產(chǎn)業(yè)篇”“投資與融資篇”和“細分領(lǐng)域篇”,全景描繪人工智能全球發(fā)展的最新趨勢,展示出各國在人工智能領(lǐng)域的競爭態(tài)勢,特別是中美兩國在AI領(lǐng)域的實力對比。
本文在研讀該報告的基礎(chǔ)上,擇要摘錄并解析其中的精彩內(nèi)容,以饗讀者。
中國人工智能實力仍遜美國
中美兩國在AI領(lǐng)域的競爭態(tài)勢,常常為媒體所津津樂道。歐美國家的媒體,諸如《紐約時報》《金融時報》《經(jīng)濟學(xué)人》都曾撰文發(fā)表過類似的觀點,認為中國將在人工智能領(lǐng)域超越美國。但就AI企業(yè)數(shù)、融資規(guī)模等角度來看,中國的人工智能實力距離美國仍然有一定的差距。
《報告》顯示,從AI企業(yè)數(shù)量上看,2000~2016年,美國累積新增人工智能企業(yè)數(shù)3033家,占全球累積總數(shù)的37.41%。中國累積新增人工智能企業(yè)數(shù)1477家,占全球累積總和的18.21%。不過,從每年新增AI企業(yè)數(shù)占當(dāng)年全球AI企業(yè)總數(shù)的比重上看,美國的比重在不斷下降。2000年,美國新增AI企業(yè)數(shù)占全球AI企業(yè)總數(shù)的45.8%,2016年下降至26.19%。中國則從2000年的7.5%上升至2016年的23.74%。
但在人工智能融資規(guī)模上,美國的優(yōu)勢就十分明顯。《報告》顯示美國依然是“吸金能力”十足的國家。2000~2016年,美國AI融資規(guī)模累積達207億美元,占全球累積融資總額71.8%。中國在這17年間,AI融資規(guī)模累積達到27.6億美元,僅為美國的13.33%。雖然中國目前已是全球人工智能領(lǐng)域第二大吸金大國,僅次于美國,但兩者間的差距還是比較明顯。
具體到中國,2014~2016年三年是中國AI發(fā)展最為迅速的時期。在這三年里新增的AI企業(yè)數(shù)量占累積總數(shù)的55.38%,融資規(guī)模占總數(shù)的93.59%。從省市發(fā)展的情況上看,無論是新增AI企業(yè)數(shù)或是融資規(guī)模,北京均領(lǐng)跑于全國,融資規(guī)模占全國比重超過50%。值得注意的是,雖然上海的AI企業(yè)數(shù)占全國累積總數(shù)的15.17%,但融資規(guī)模卻僅占全國累積總數(shù)的5.57%。
人工智能的投資高地
人工智能的舞臺在不斷擴大,作為無數(shù)人看好的技術(shù),有多少國家為其“買單”,出手又是多少?
《報告》顯示,人工智能領(lǐng)域的投融資在全球表現(xiàn)極為不平均。其中,美國是全球人工智能企業(yè)數(shù)量最多的國家。美國舊金山灣區(qū)占地僅700多平方公里,是美國國土面積的0.075%,卻一舉成為全球人工智能領(lǐng)域投融資絕對的“焦點”。
2000~2016年,美國超過1/3的人工智能企業(yè)誕生于此,其融資規(guī)模占美國人工智能融資規(guī)模總額的45%以上。數(shù)額和投資頻次上,舊金山灣區(qū)AI融資規(guī)模達110億美元,投資頻次達1597次;近五年間獲得91.4億美元融資,投資頻次為1279次。
值得一提的是,數(shù)據(jù)顯示,舊金山灣區(qū)地區(qū)人工智能企業(yè)數(shù)只比中國少400家左右,但融資規(guī)模卻是中國的3.89倍。并且,舊金山灣區(qū)人工智能企業(yè)的融資規(guī)模已超過除美國之外所有國家的規(guī)模之和。
歐洲方面,《報告》數(shù)據(jù)顯示,英國的AI融資規(guī)模自2015年開始飆升,是融資數(shù)據(jù)最高的國家。2000~2016年,英國AI融資規(guī)模占歐洲的48.75%,是德國的3倍、法國的4.5倍。這表明英國在AI領(lǐng)域已將德國、法國迅速甩開,成為歐洲AI投融資的火車頭。
亞洲方面,2000~2016年間,亞洲人工智能融資規(guī)模達45.9億,近五年融資規(guī)模43.5億,占累積融資規(guī)模的94.8%。其中,中國人工智能融資規(guī)模占亞洲累積總額的60.22%,以色列為20.43%,日本為9.53%,印度為4.95%。亞洲其他各國的融資規(guī)模之和,比北京、廣東兩地的融資規(guī)模少3億多美元。
而從人工智能企業(yè)數(shù)上看,中國許多省市的體量已經(jīng)與其他亞洲國家相當(dāng),甚至更大。僅北京與上海的人工智能企業(yè)數(shù)之和,即與其他亞洲國家的人工智能企業(yè)數(shù)之和相當(dāng)。不過《報告》也指出,人工智能的土壤早已不再局限于國家、洲際地區(qū),在這片土地上的競爭更多帶來的是相互間的人工智能拔河。
三大細分領(lǐng)域各有看點
《報告》援引數(shù)據(jù)指出,2009~2016年間,在三大細分領(lǐng)域中,計算機視覺在企業(yè)數(shù)、融資規(guī)模與專利申請數(shù)上均多于自然語言處理、智能駕駛。
在企業(yè)數(shù)量方面,三大細分領(lǐng)域均在2015年達到最高值;融資方面,三大領(lǐng)域在2016年繼續(xù)保持增長趨勢,其中,智能駕駛發(fā)展最快,同比增長3倍多,超過自然語言處理,并接近計算機視覺水平。專利申請數(shù)方面,自然語言處理、智能駕駛發(fā)展趨勢較為平緩;計算機視覺則在2015、2016年出現(xiàn)明顯增長。
值得一提的是,此前,專注于計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的商湯科技獲得4.1億美元的B輪融資,創(chuàng)下全球人工智能領(lǐng)域單輪融資最高紀(jì)錄,商湯科技也成為了全球融資額最高的人工智能獨角獸公司。
從計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展趨勢上看,中國的發(fā)展更有看頭。盡管中國在融資方面與美國仍有較大差距,但在計算機視覺專利申請數(shù)方面,中國的專利申請數(shù)是美國的3倍多。中國自2005年在專利申請數(shù)上超過美國之后,就一直不斷擴大優(yōu)勢。2005年,中國計算機視覺專利申請數(shù)僅比美國多出40項,2016年時則擴大至3100多項。
幾乎同樣的情況也發(fā)生在自然語言理解領(lǐng)域。在自然語言處理專利申請數(shù)方面,中國自2004年超越美國后,逐年拉開與美國的距離。2005年時,中國相關(guān)專利申請數(shù)量僅比美國多幾十項,2016年時,擴大至700多項。不過,2000~2016年,中國累積新增自然語言處理企業(yè)總數(shù)僅為美國的23.8%;在融資規(guī)模方面,中國與美國的差距更大,中國最近五年累積的融資規(guī)模比美國2015、2016年任一年的融資規(guī)模都少。
中美兩國在智能領(lǐng)域的實力差距也較為明顯。2009~2016年,中國新增的智能駕駛企業(yè)數(shù)量為美國的28.4%;累積融資規(guī)模僅為美國的4.4%。雖然中國兩年在企業(yè)數(shù)量方面增長明顯,但吸金能力顯然無法與美國相媲美。在智能駕駛的專利申請數(shù)上,中國雖然在數(shù)量上多于美國,但優(yōu)勢并不顯著。除2015、2016年外,其余年份兩國的專利申請數(shù)大致相當(dāng)。
從整體數(shù)據(jù)來看,中國在追趕美國,但具體到細分領(lǐng)域,中國與美國的人工智能實力仍存在很大差距。在這三大領(lǐng)域中,中國僅在專利申請數(shù)方面領(lǐng)先美國,企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模均小于美國。
摘自《中國科學(xué)報》