除了投資，中國在AI領(lǐng)域如何趕超美國

雖然，美國總統(tǒng)特朗普近期簽署了行政命令，要求優(yōu)先考慮美國的人工智能研究，把美國保持在人工智能領(lǐng)域第一的老大位置。

但是，CB Insights 在近期一份報告指出，中國無論是政府機構(gòu)還是科技公司，皆在努力推進(jìn)人工智能的發(fā)展，并可能已經(jīng)領(lǐng)先于競爭對手——美國。

中國正在積極執(zhí)行人工智能的全面愿景戰(zhàn)略 ，并在某些領(lǐng)域顯然已經(jīng)領(lǐng)先于美國

按照 CB Insights 的說法，：這得益于中國政府正在推廣一項未來的人工智能計劃，涵蓋從智能農(nóng)業(yè)和智能物流到軍事應(yīng)用，乃至人工智能發(fā)展的新就業(yè)機會等各個方面，各種資源也被投放到中國的各大初創(chuàng)公司。

無論是投資交易份額的上升，還是中國初創(chuàng)公司收獲的多元、多重背景的巨額融資。硅谷洞察研究院結(jié)合 CB Insights、波士頓咨詢公司(BCG) 等多份報告進(jìn)行了編譯、解讀。

人工智能投資趨勢：2017年中國首次超美

在人工智能創(chuàng)業(yè)公司和總股本交易數(shù)量方面，美國仍然在全球占據(jù)主導(dǎo)地位。但 CB Insights 認(rèn)為，全球人工智能樞紐正在美國以外的地方出現(xiàn)，美國在其全球范圍內(nèi)的交易份額正在被其它樞紐趕超。

(注：2014-2018年全球AI交易份額：紅色代表美國交易份額，藍(lán)色代表美國以外的交易份額)

特別是中國創(chuàng)業(yè)公司的勢頭正日益增強。

中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司當(dāng)年占全球人工智能投資總額的 48％，這也是首次超過美國的人工智能投資資金。

盡管 2017 年中國僅占全球人工智能交易數(shù)量的10%，但這主要歸功于少數(shù)幾家創(chuàng)業(yè)公司 1 億美元以上的巨額融資。不過，這一投資趨勢在 2018 年大幅放緩。

從上表可以明顯看出，投資者在 2017 年給幾家中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司投入了大量資金。盡管美國對中國公司在美尋求合作或投資的審查很嚴(yán)格，但中國對美國人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資還是比美國對中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資要多得多。

盡管受到審查，但中美跨境的人工智能交易仍在繼續(xù)，上圖紅色線代表中國對美國人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資交易，藍(lán)色則代表美國對中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資交易。

像百度、京東等幾大科技巨頭在海外積極投資多家美國人工智能公司。比如百度和京東投資了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域很火的金融科技公司 ZestFinance，騰訊投資了人工智能公司 ObEN。與此同時，CB Insights 也指出，像 WuXi NextCODE(無錫明碼) 和 Pony.ai (小馬智行)這樣的創(chuàng)業(yè)公司正同時在這兩個國家運營，進(jìn)一步模糊了競爭線。

兩大突出技術(shù)：芯片+面部識別

前者是對美國制造芯片的直接挑戰(zhàn)，而后者則有助于政府推進(jìn)相關(guān)監(jiān)管計劃。

在報告中，CB Insights 認(rèn)為，促進(jìn)中國人工智能增長的兩項突出技術(shù)是人工智能芯片和面部識別?？梢哉f，

人工智能芯片：挑戰(zhàn)英偉達(dá)

2017年7月，中國國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展計劃》，可以說把人工智能首次上升到國家戰(zhàn)略。這份《計劃》為推動中國人工智能企業(yè)于 2030 年前成為全球領(lǐng)導(dǎo)者的目標(biāo)確定了基調(diào)。

同時，像《中國制造2025》、《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》及《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等政策，均致力于推動中國 AI 技術(shù)的發(fā)展。

其中，美國和中國正在爭奪人工智能芯片技術(shù)的主導(dǎo)地位。

在人工智能芯片領(lǐng)域，中國初創(chuàng)公司寒武紀(jì)(Cambricon)可以說是一個典型代表。寒武紀(jì)成立于 2016 年，其前身是中科院計算所于 2008 年組建的“探索處理器架構(gòu)與人工智能的交叉領(lǐng)域” 10 人學(xué)術(shù)團隊。2015 年，該團隊發(fā)布了全球首個深度學(xué)習(xí)專用處理器芯片“寒武紀(jì)”，去年 5 月，寒武紀(jì)發(fā)表了最新一代云端人工智能芯片 Cambricon MLU100——這也是中國第一款云端人工智能芯片。

在 CB Insights 看來，寒武紀(jì)旨在創(chuàng)建的芯片，其性能和能效是英偉達(dá) GPU 的 20 倍。該公司在2017、2018年的 A 輪、B 輪融資分別獲得了 1 億美元，在 2017 年估值已達(dá)到 10 億美元。

按照寒武紀(jì)創(chuàng)始人兼 CEO 陳天石在 2017 年對寒武紀(jì)的產(chǎn)品規(guī)劃，寒武紀(jì)將力爭在 3 年后占有中國高性能智能芯片市場30%的份額，并使全世界 10 億臺以上的智能終端設(shè)備集成有寒武紀(jì)終端智能處理器。

面部識別：7分鐘能抓住逃犯

CB Insights 報告指出，面部識別技術(shù)正在深入中國社會，例如攝像機可以跟蹤火車站的乘客，識別街道上無家可歸的人等。

這一項在全國性開展的監(jiān)視項目，名為“天網(wǎng)”，最早于2005年開始，用于公安系統(tǒng)打擊街面犯罪。人工智能技術(shù)的最新進(jìn)展也給這項工作帶來了巨大推動。

曾有國內(nèi)媒體報道，“天網(wǎng)”到底有多厲害? BBC 記者曾試圖在貴州挑戰(zhàn)天網(wǎng)，“潛逃” 7 分鐘就被抓獲。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全國 1.76 億個監(jiān)控攝像頭當(dāng)中，由公安部門控制的超過 2000 萬個。

除了硬件配置之外，中國的面部識別專利也有所增加，2017 年已發(fā)布 900 多項專利。申請人包括學(xué)術(shù)機構(gòu)如山東大學(xué)和華南理工大學(xué)等，以及大型科技公司和初創(chuàng)企業(yè)，其客戶包括政府機構(gòu)。

該系統(tǒng)可能最終為中國的社會信用體系提供動力，成為衡量其公民“可信度”的一項指標(biāo)。

此外，2017 年中國約有 55 個城市參與了一項名為“雪亮”的計劃，其中包括處理公共和私人監(jiān)控攝像機的錄像來監(jiān)控人員和活動。國內(nèi)相關(guān)媒體報道認(rèn)為，

注：面部識別專利與監(jiān)控專利同步上升(2012-2017年中國發(fā)布的專利，藍(lán)色代表監(jiān)控相關(guān)專利數(shù)，紅色代表面部識別專利數(shù))

CB Insights 還對全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫 Espacenet 進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索發(fā)現(xiàn)，僅 2017 年就有超過 530 項與視頻監(jiān)控和監(jiān)控攝像機相關(guān)的專利在中國發(fā)布，相對應(yīng)在美國是 96 項(該搜索基于對標(biāo)題和摘要的關(guān)鍵詞搜索)。

創(chuàng)業(yè)公司跟政府緊密合作

除了相關(guān)的高校專利、政府行動之外，創(chuàng)業(yè)公司在提供基礎(chǔ)技術(shù)方面，也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。CB Insights 指出，面部識別已經(jīng)在許多火車站中用于身份驗證。一家初創(chuàng)公司 LLvision (亮亮視野)開發(fā)的支持人工智能的智能眼鏡，就用于幫助公安局發(fā)現(xiàn)犯罪分子。

LLvision 制造的是一款類似于 Google Glass 的智能眼鏡。2018年，它推出了一款新產(chǎn)品GLXSS ME，用于工業(yè)人工智能應(yīng)用。LLvision 使用的是英特爾的 Movidius Myriad 視覺處理芯片，將面部與存儲在設(shè)備上的已知的和通緝犯的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配。通過將圖像存儲在“邊緣”(也就是在設(shè)備上)，而不是將圖像發(fā)送到云上的中央服務(wù)器，設(shè)備可以更快得做到身份識別。

據(jù) LLvision 官網(wǎng)報道，其產(chǎn)品 GLXSS Force 在移動警務(wù)解決方案已投入實戰(zhàn)，協(xié)助各地警方成功查獲犯罪嫌疑人和違法違章車輛。

計算機視覺投資：主體多元化

CB Insights 也對其平臺上的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索顯示，2017 年針對中國計算機視覺交易激增。

中國對面部識別的需求持續(xù)增長(2013-2018的股權(quán)和非股權(quán)交易)

報告指出，面部識別領(lǐng)域資金最充足的主要參與者包括中國的獨角獸 Megvii(曠視科技，也叫 Face ++)和 SenseTime，以及美國的創(chuàng)業(yè)公司 CloudWalk。

2017 年第四季度，CloudWalk (云從科技)從廣州市政府獲得了 3.01 億美元的資金支持。其面部識別技術(shù)部署在多家銀行和機場，成為建行、中行、交行等超過 100 家金融機構(gòu)的人臉識別供應(yīng)商。

該輪融資的參與者包括政府牽頭的風(fēng)險投資基金、螞蟻金服、富士康、中國保險公司（陽光保險集團）等，俄羅斯政府也參與其中。

初創(chuàng)公司曠視科技(開發(fā)了Face ++面部識別平臺)在其去年 C 輪融資中籌集了 4.6 億美元—— 這也是 2017 年計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司中融資規(guī)模最大的一輪。

CB Insights 認(rèn)為，F(xiàn)ace ++的 C-II 輪融資中投資者背景的多樣性說明了商業(yè)和政府對面部識別技術(shù)日益增長的興趣。

此外，報告還指出，Megvii 的兩個投資者，阿里巴巴集團(通過螞蟻金服)和富士康在 2016年已與杭州市合作開展“城市大腦”項目，該項目利用人工智能分析監(jiān)控攝像機和社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。除了監(jiān)視和預(yù)防犯罪外，該智能城市項目還將幫助政府管理交通和監(jiān)測城市的水位等。據(jù)報道，該項目非常受歡迎，并正在全國其他城市推廣。

阿里巴巴還是獨角獸初創(chuàng)公司 SenseTime (商湯科技)的投資者，該公司是由香港中文大學(xué)工程學(xué)院團隊所創(chuàng)立的人工智能初創(chuàng)企業(yè)。已經(jīng)擁有 400 多家客戶和合作伙伴，包括廣州市公安局、云南省公安局和國家衛(wèi)星氣象中心等。

正如彭博社報道指出，世界上最有價值的人工智能創(chuàng)業(yè)公司當(dāng)中，就有前面提到的曠視科技Face++、商湯科技，還有專注自然語言處理產(chǎn)品的科大訊飛、云之聲，主打服務(wù)機器人產(chǎn)品的 UBTECH 優(yōu)必選科技等企業(yè)，他們都在各領(lǐng)域內(nèi)逐步實現(xiàn)商業(yè)化場景化落地。這些在 AI+ 行業(yè)細(xì)化深耕的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司，為中國人工智能生態(tài)系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展貢獻(xiàn)了不可磨滅的力量。

而在其中，百度，騰訊和阿里巴巴等科技巨頭企業(yè)作為中國其他人工智能創(chuàng)業(yè)公司的主要投資者，無疑為中國提供了人工智能領(lǐng)域不斷走高的投資額。

未來：人才+管理問題很關(guān)鍵

簡單地向 AI 領(lǐng)域投入資金并不是唯一起作用的要素，找到足夠的本地 AI 人才來滿足需求才是一個問題

盡管前景看起來良好，但 BCG 在其報告中指出了一個事實：，并且是一個全球問題 —— 中國也是如此。

但中國跟美國相比，顯得較為突出。根據(jù)清華大學(xué)發(fā)布的《中國AI發(fā)展報告2018》顯示，截至 2017 年底，中國已累積人才庫 18232 人，占全球人才總數(shù)的 8.9%，落后于美國的13.9%。同時，報告表示，中國缺乏高水平人工智能人才——那些進(jìn)行高質(zhì)量研究的人才——中國僅占美國此類人才數(shù)量的1/5。

除了人才問題之外，企業(yè)內(nèi)部的管理策略也很重要。

BCG 報告針對美國、中國、法國、德國、日本、澳大利亞、瑞士七國超過 2700 名管理層進(jìn)行調(diào)查發(fā)現(xiàn)，

BCG指出，未來要想成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，有三大關(guān)鍵要素值得思考并執(zhí)行。

第一，創(chuàng)新周期以月計算。

在 BCG 調(diào)查中，企業(yè)的創(chuàng)新周期要以月而非年來衡量，這種管理文化會積極要求人工智能的創(chuàng)新且企業(yè)愿意為小型 AI 項目提供綠燈。據(jù)調(diào)查顯示：72% 創(chuàng)新周期較短的公司是活躍且成功的人工智能實施者與參與者，只有30%的公司有兩年或更長的創(chuàng)新周期。具體來看，上述國家公司的平均創(chuàng)新周期為10至14個月，而中國的平均創(chuàng)新周期僅為7.3個月。

第二，企業(yè)管理層改變很重要：要自上而下推動。

BCG 報告觀察的一大明顯趨勢是：當(dāng)高級管理層明顯推動人工智能時，整個企業(yè)組織在人工智能創(chuàng)新方面變得更加活躍，并且更加成功。其中，管理層表現(xiàn)出對人工智能的強烈需求，美國最為強勁，達(dá)到了47%，而澳大利亞最弱，僅為15%。

第三，為 AI 構(gòu)建跨職能部門團隊：

在人工智能實施方面表現(xiàn)良好的國家是那些采用明確的跨職能創(chuàng)新方法的國家。對于高級管理人員來說，BCG 建議，更成功的策略并非起草上千頁的、數(shù)年的計劃和報告，而是從仔細(xì)選擇少量的初始案例開始，建立一個適度的、敏捷的跨學(xué)科團隊來運行它們。哪怕過程有小失敗，也有助于厘清成功和可持續(xù)地實施人工智能戰(zhàn)略所需的組織和流程變化，使組織最終能夠以可管理的步驟大規(guī)模地實現(xiàn)人工智能更復(fù)雜的終極愿景。

在大家印象中，成功的人工智能企業(yè)有哪些呢?為什么覺得它們成功?歡迎留言探討。

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