中國人工智能產業近年來飛速發展，依託算力算法及各項技術的研發，人工智能的產品和應用深入到各個領域，既影響了人們的生活，也改變着社會的面貌。而與其他國家相比，中國人工智能領域還存在着人才稀缺、科研水平不足等問題。

2016年3月，Google旗下DeepMind公司研發的AI（人工智能）程式AlphaGo與圍棋世界冠軍李世石九段進行了五局激烈的人機大戰，最終AlphaGo以4比1獲勝。人們不禁擔心：人類是否會被AI取代？

2018年6月至7月舉辦的騰訊世界人工智能圍棋大賽，匯集了來自中、美、日、韓等多國團隊研發的頂尖人工智能圍棋程式一決高下，最終來自中國的AI絕藝以全勝戰績獲得冠軍。時隔兩年，人們對人工智能更多的是期望，因為從另一個角度看，這也是人類創造力的又一次躍進。而在當今全球科技創新的浪潮中，中國的人工智能產業又發展得如何呢？

產業鏈

雖然「人工智能」一詞早已口耳相傳，但目前對它的定義卻還未達成普遍共識。簡單來說，人工智能就是研究人類如何產生智能，讓機器學習人的思考方式和行為，去解決人腦所能解決的問題。憑藉強大的計算和高效的信息處理方式，AI技術不僅將決定未來許多工業領域的發展，也將極大拓展人類在生產生活、社會治理、國防建設各方面的應用，因此在全世界受到了高度關注。近幾年，國內人工智能技術迎來了發展熱潮，形成了包括基礎層、技術層、應用層的比較完善的產業鏈，並不斷影響着人們的生活。

（一）基礎層

基礎層提供計算力，主要包含人工智能芯片、傳感器、大數據及雲計算。計算力是人工智能發展水平的重要衡量標準，其中芯片又具有極高的技術門檻。目前該層級的主要貢獻者是Nvidia、Mobileye、Intel等國際科技巨頭。

中國在基礎層的實力相對薄弱，國內AI芯片產業處於起步階段，專注於AI芯片的企業較少，高端芯片還主要依賴國外進口，但目前也湧現了景嘉微、寒武紀科技等一批創業企業。國產AI芯片的崛起將會提升計算能力，還可降低成本。

（二）技術層

技術層是人工智能產業發展的核心，其依託基礎層的運算平台和數據資源進行機器學習建模和識別訓練，以開發不同領域的應用技術，起着承上啟下的作用。

國內的人工智能技術在計算機視覺、自然語言處理及機器學習領域都有不小的成果。

在計算機視覺領域，動靜態圖像識別和人臉識別是主要研究方向，百度、曠視科技、格靈深瞳等企業在這一方面處於領先位置。自然語言處理是機器根據大量樣本數據來識別人的語音、語義的技術。國內大多數企業都通過不同平台以及軟硬件方面的數據、技術積累不斷提高識別準確率，如科大訊飛、思必馳、云知聲等企業的通用識別率都維持在95%左右。機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，由於投入巨大，因此該領域主要為互聯網巨頭公司佈局。

（三）應用層

算法、算力的提升和技術的演進，最終目的是面向特定應用場景形成產品或解決方案。如今，越來越多的人工智能產品得以應用，包括智能音箱、智能機器人、無人機、無人駕駛汽車等。在不同行業中，人工智能的應用也更為廣泛，涉及醫療、金融、安防、家居等多個領域。

智能音箱是市場上相當強勢的音頻產品之一，其通過人工智能語音交互系統，幫助人們用語音點歌、網購、調控家居設備等。國內的智能音箱產品已初具市場規模，據研究公司Canalys的統計，2018年第三季度全球智能音箱市場中，Amazon和Google佔據前兩位，中國的兩大品牌阿里巴巴天貓和小米分列三、四位，市場份額分別為11.8%和7%。而在2017年同期的統計中，Amazon和Google還佔據着全球超過99%的市場。

國內智能醫療領域也發展迅速。過去，醫生以自己的醫療知識和臨床經驗為基礎，根據病人的症狀和檢查結果判定病症及病程。如今，人們將人工智能應用於醫療輔助診斷，讓計算機「學習」專業的醫療知識、「記憶」海量歷史病例、識別醫學影像，構建智能診療系統，為醫生提供一個「超級助手」。在不發達地區，醫生資源的短缺是造成看病難的重要原因，再加上人口老齡化加劇，更突顯出醫生數量少且分佈不均，而人工智能的應用可以有效紓緩這個問題。

目前，以BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）為代表的大公司在基礎層、技術層和應用層皆有所佈局。而許多規模較小的創業公司，多專注於某一細分領域的技術和應用研究，以其較強的專業性為具體行業提供解決方案。但整個產業鏈目前側重技術層和應用層，對價值最高、需要長期佈局的基礎層關注較少。

實際上，在2015年之前，人工智能研發及應用尚未成為社會熱點。在國家出台的一系列科技創新政策的帶動下，人工智能才被社會廣泛認識。如國務院在2016年和2017年印發的《「十三五」國家科技創新規劃》及《新一代人工智能發展規劃》，明確提出了新一代人工智能的發展方向，把人工智能發展放在國家戰略層面系統佈局。同時，各地也積極創建本地人工智能的競爭優勢。如浙江啟動人工智能小鎮建設計劃，依託阿里巴巴與浙江大學的研究力量，落戶杭州。2018年12月粵港澳大灣區首份人工智能產業藍皮書發佈，擬投資百億推動大灣區人工智能產業發展。

問題與反思

縱觀全球人工智能的發展態勢，中美兩國正處於突出的兩強地位，無論是人工智能市場、企業的規模，還是人才、研究成果的數量，都大幅領先其他國家。但從發展質量來看，中國的人工智能發展還遠未達到十分樂觀的地步。相比之下，中國人工智能領域還存在着一些問題。

（一）中國的優勢領域主要體現在應用方面，而在人工智能核心技術領域（如硬件和算法）力量依然十分薄弱，主要原因之一就是缺乏頂級的人才。雖然中國人工智能人才總數上僅次於美國，但是頂尖人才僅佔5.4%，落後於美、英、德等國，位居世界第六。從開設人工智能專業的高校來看，國內僅有不到30所大學的研究實驗室專注於人工智能，這遠遠無法滿足人工智能企業的用人需求。因而，在人工智能領域的人才儲備上，中國跟世界的領先水平還有較大差距。為此，2018年國家教育部印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，更多學校開始申請人工智能專業，創新型企業頻頻與高校建立聯合實驗室，國內第一本AI高中教材也即將試用。

（二）在人工智能科研領域，中國內地在科研論文和專利申請的數量上都佔據明顯優勢。但真正帶有原創性、突破性、標誌性的研究成果，特別是基礎研究成果仍然乏善可陳。中國目前已經是全球第一大專利申請國，在人工智能專利申請方面也超過了美國，但大量專利申請集中在技術應用、而非原理和關鍵技術之上。所以提高科研水平，解決關鍵問題是科研領域的努力方向。

（三）從發展方式來看，國際合作和「產學研」（企業、學校、科研機構）合作是重要的途經。中國人工智能領域高水平論文中就有53%的論文通過國際合作發表，佔比非常高，但科研機構與企業的合作論文只佔2.55%，而美、英、法、德等國家都在6%以上。在這一領域，數據、計算能力均掌握在大企業手中，意味着它們比大學和科研院所擁有更好的研究條件，更加前沿的課題。因此，國內需要積極鼓勵「產學研」間的相互合作，更加支持企業參與人工智能基礎研究。

商湯科技副總裁楊帆認為：「在未來的十年中，人工智能會形成非常大的趨勢，會比大多數人想像得更加深刻地去改變生活的每一個角落。」相信中國人工智能產業也將憑藉自身的市場和技術優勢，不斷推出更多的新產品及應用手段，令更多人享受到AI所帶來的樂趣與便捷。

參考資料：

《中國人工智能產業白皮書》 德勤中國 2018/11

《中國人工智能發展報告2018》 清華大學 2018/7

《中國人工智能行業發展現狀及發展前景分析》 中國大自動化網 2018/12/6