獵云注：本文是一份關于中國人工智能產業的最新白皮書。2017年是人工智能在中國引起騷動的一年，那么，2018年將成為中國在人工智能領域競爭地位越來越明顯的一年。文章轉自：創新工場（ID：chuangxin2009）。
這篇文章來自一份關于中國人工智能產業的最新白皮書。該白皮書由美國歐亞集團編制, 創新工場受邀提供部分資料，上周發布。
歐亞集團（Eurasia Group）是全球最大的智庫之一，長期關注政治趨勢、商業影響、金融市場和境外投資形勢的分析，客戶包括大型投資銀行、機構投資者、政府部門和各行業的跨國公司。
“如果說2017年是人工智能在中國引起騷動的一年，那么2018年將成為中國在人工智能領域競爭地位越來越明顯的一年。”
比如，人工智能迅速成為中國創業公司最熱門的領域，從2012年到2017年第三季度，投資人共向200多家人工智能公司注資了45億美元。
比如，中國擁有世界上最多的手機和互聯網用戶：截至2017年9月，中國有13.9億手機用戶和8億互聯網用戶，約是美國或印度的3倍。
數據規模是人工智能領域競爭優勢的最重要因素，一個擁有大量數據的優秀科學家將打敗擁有較少數據的超級科學家。而中國擁有的海量數據，要遠超其他國家。
在中國，使用手機支付的人是美國的50倍，外賣配送量是美國的10倍，共享單車使用量是美國的300倍。
中國人對于隱私較不糾結，如信用、健康醫療數據等，沒有美國的社會監督和自律。
比如，美國人會激烈討論無人駕駛的道德問題、法律問題，討論大數據帶來的個人隱私問題，一些大公司甚至自律地成立人工智能道德委員會。但在中國，總體來說會把科學發展放在這些不太確定的道德顧慮之前，因此會有更平滑的道路，能夠取得更好、更快的成績。
但這并不意味著發展人工智能會以侵犯隱私為代價，相反，創新工場董事長李開復認為，在從中獲益、享受便利的同時，我們還需要盡最大可能保護個人隱私和安全，這需要政府和整個社會的智慧。
而中美人工智能巨頭3V3的比較，既有相似，又各有不同。谷歌網羅了全球100名頂尖人工智能科學家的一半，百度緊隨其后，在中國仍然擁有最多的AI科學家，而亞馬遜則是一匹黑馬。
整體上中國雖然仍落后于美國，但在數據優勢、資本支持、政府政策扶持、人才擴張、硬件制造優勢等加持下，將從模仿轉為趕超，引領或共同引領世界人工智能浪潮，形成人工智能的全球“雙寡頭”局面。
創新工場李開復和歐亞集團Paul Triolo認為，目前有關中國人工智能發展的大多數媒體報道主要聚焦中美“人工智能競賽”的可能性，一般會謠傳令人危言聳聽的潛在軍事用途，甚至會產生關于殺手機器人的猜測。
這些夸大其詞的分析，在很多方面令人失望。他們通常不能區分人工智能的不同含義，無法辨識人工智能的運用以及如何將智能應用于更廣泛的軟件應用中。
因此，本白皮書試圖解決這一失衡現象。首先，通過很多證據更詳細地說明有關中國人工智能的情況；然后，概述構成中國人工智能優勢的幾個主要來源。
白皮書對中國人工智能的發展做了以下幾個預測：
新一代科學人才將促進中國人工智能的發展。
人工智能數據將是中國的核心優勢，而且是其他國家無法超越的。
在四波人工智能浪潮中，中國將在其中三波中處于世界領先地位。
政府支持將大大促進中國人工智能的發展。
中國將超越多倫多、蒙特利爾、倫敦，成為與硅谷同級的人工智能創新中心。
白皮書是英文版本，由我們翻譯整理，最大程度保留了原意。
人工智能的四波浪潮
人工智能的發展主要分為四波浪潮。這四波浪潮同步發生，但起點和速度有所不同：
1.互聯網智能化
開始于2010年左右，互聯網巨頭（谷歌、Facebook、亞馬遜、百度、阿里巴巴、騰訊）是最大受益者。
2.商業智能化
始于2013年左右，擁有大型數據庫的企業可以將人工智能應用于歷史數據或新數據，連接業務程序，并輔助決策。比如IBM Watson（美國）、Layer 6（加拿大）和第四范式（中國）。
3.實體世界智能化
開始于2015年，通過傳感器和智能設備把實體的物理世界轉為數字化，收集之前不可用的新數據，利用新數據創建新應用。例如，Amazon Echo、 Face++。
中國擁有大量的可用數據，而中國人對于隱私較不糾結（如商場內的攝像頭可以識別人臉，并以潛在商業信息鎖定用戶），故而中國將成為實體世界智能化的領頭人。
4.全自動智能化
這一浪潮將很快開始，通過動作和觸覺輸出，將人工智能納入無人駕駛汽車、機器人和各種各樣的連網設備中。
中美人工智能巨頭比較：3V3，相似與差異
美國有三大人工智能巨頭，中國也有。
全球100名頂尖的人工智能科學家中約有一半在谷歌任職，主要產品有谷歌大腦、谷歌云以及DeepMind。百度緊隨谷歌的步伐，創建了Duer OS以及Apollo（無人駕駛車輛操作系統）。盡管最近出現幾次高調的離職，但百度在中國擁有的人工智能專家仍然最多。然而谷歌和百度之間的人工智能人才差距仍很大（谷歌大大超越全球其他公司）。
Facebook在很多產品上都采用人工智能技術，它已經組建了一個頂級的研究實驗室（FAIR）和一個應用機器學習（AML）小組。騰訊與Facebook最相似，由中央研究機構和各產品小組（如微信）組成。
亞馬遜是人工智能競賽中的一匹黑馬。Amazon Echo和Alexa API是語音驅動操作系統的核心。Amazon Go和Whole Foods已經開始線上和線下整合，成為世界上最優級巨型批發商。阿里巴巴采用類似的策略，創建了自身的實體店鋪，展示了其自主商店，并嘗試進行線上和線下融合（Online-Merge-Offline, OMO）。
簡要來說，在平臺/操作系統方面，谷歌和百度擁有相似的目標。在云+人工智能以及OMO人工智能方面，亞馬遜和阿里巴巴擁有相似的目標。而Facebook和騰訊均關注在最流行的客戶應用中使用人工智能，目前沒有創建大型平臺的傾向。
中國的人工智能創業：從模仿到趕超
在四波浪潮中，每波浪潮都出現了大量的創業公司。互聯網公司迅速擁有了人工智能功能，并獲得快速發展。互聯網驅動的人工智能公司包括滴滴（打車）、美團（食品配送）、今日頭條（新聞推送）、美圖（自拍美化）、快手（短視頻、直播）等。
在第二波商業智能化浪潮中，出現了很多聚焦金融、健康和企業服務的人工智能公司。例如第四范式（提供銀行和金融機構人工智能解決方案）、追一科技（提供智能客服，服務中國移動、滴滴、攜程旅行網等）。
在第三波浪潮實體世界智能化中，出現很多公司從事移動設備、人臉識別、語音識別，包括Face++和商湯（人臉識別）、出門問問（語音支持）、小魚在家和Rokid（智能家居助手）。
在第三波浪潮中，很多參與者將人工智能應用于時尚生活產品中。摩拜是中國領先的共享單車公司，目前在全球超過200個城市部署了智能單車。每天有數以千萬的騎行者在中國各大城市騎行摩拜，一天產生20T的數據量。摩拜使用人工智能對數據進行分析和處理，將人、單車、道路和目的地結合，形成世界上最大規模的“物聯網”之一。
最后，在第四波浪潮全面自動智能化中，無人駕駛車輛和機器人快速發展。
馭勢科技（UISEE）由前英特爾中國研究院院長創辦，目前已經開始在特定區域的慢速駕駛場景中推出全自動化車輛；初速度公司（Momenta）基于深度學習的感知軟件、HD語義映射和數據驅動路徑規劃相結合，形成與中國和國際汽車制造商協作的自動駕駛大腦。
人工智能迅速成為了中國創業公司最熱門的領域。從2012年到2017年第三季度，投資人共向200多家人工智能公司注資45億美元。2017年11月，Face++宣布完成C輪融資（4.6億美元），這是目前人工智能領域全球范圍內規模最大的一筆融資。
中國最大資產：海量數據，遠超任何國家
更多的數據使得人工智能更加智能化。一個擁有大量數據的優秀科學家將打敗擁有較少數據的超級科學家。
人工智能由聰明的科學家來改進算法，但在應用時，就只是數據的問題：誰先擁有，誰就會擁有更多。若你擁有更多數據，那么你將擁有一個與人工智能關聯性更強的產品。這樣會使你擁有更多的用戶，賺到更多的錢，聘用更多優秀的科學家，購買更多的機器，進而獲得更多的數據。
這一良性循環已經成為Facebook、谷歌和微軟以及中國的百度、騰訊、阿里巴巴和很多其他企業成功的關鍵因素。正如計算機科學家Robert Mercer所說：“沒有什么比更多數據更重要”。
那么，中國能生成多少數據呢？
中國擁有世界上最多的手機和互聯網用戶：截至2017年9月，中國有13.9億手機用戶和8億互聯網用戶，約是美國或印度的三倍。
互聯網和手機的使用比差距遠不止是1:3。在中國，使用手機支付產品的人數是美國的50倍。中國的外賣食品配送量是美國的10倍。共享單車使用量是美國的300倍。這一數據是中國人工智能發展的動力：更多的人生成更多數據，遠遠超過任何其他國家。
人才差距逐漸縮小，大量優秀學生涌入人工智能行業
雖然世界上頂級的人工智能研究人員幾乎都在美國，但中國的人工智能研究員數量正在快速增長。
中國的微軟亞洲研究院（前身是微軟中國研究院，由李開復博士領導創建）培訓了5000多名人工智能專業人員和實習生。這些人當中有很多已經去了其他知名企業和大學。一些已經成為中國最大型公司如百度、阿里巴巴、騰訊和聯想等的CTO和首席人工智能科學家。有些去了創業公司，如Face++的首席科學家孫劍，初速度CEO曹旭東，而有些則去了中國的大學院校和研究機構。
另外，中國研究成果的質量正在提高。在全球前100的人工智能刊物和會議中，華裔作者發表論文的數量占43%，這表明中國人工智能研究獲得了快速的發展。
最后，年輕的中國學生正在涌入人工智能行業，使人工智能成為最熱門、薪酬最高的領域。中國大學的強大計算機科學和數學課程培養了一批優秀的畢業生。
這些因素表明，雖然中國目前缺乏頂尖的人工智能人才，但由于有大量人才進入這一行業，在未來幾年將克服這一問題。
中國人工智能政策具備強執行力和落地能力
中國政府在實現成果方面擁有良好的記錄，這些政策規劃應被認真對待。
舉例來說，中國在2010年提出將成為高速鐵路領域的世界領先者。現今，中國占有世界高速鐵路的60%。2014年，中國政府提出“大眾創業和萬眾創新”計劃。幾年內，中國的創業孵化器數量從2014年的1400個提升到8000個。
人工智能將形成中美全球雙寡頭局面
總的來說，中國的人工智能正在發展，主要由以下幾項人工智能發展結構性優勢推進：大型數據集、年輕的人才隊伍、有活力的企業文化、以及有利且務實的政府人工智能政策。
這些優勢將加快四波人工智能浪潮的發展：互聯網智能化、商業智能化、實體世界智能化和全自動智能化。
中國的科技巨頭和美國對手展開競爭，但目前在前沿科研以及全球平臺經驗方面仍然落后。
中國技術創業生態的活力以及技術和工程人才的爆發，正在縮小中美人才差距。
中國的數據庫、機器人和計算機熟練程度正在發展，而大型數據集的規模和可用性將成為中國人工智能發展最為關鍵的優勢。
支持的監管環境和有利的政府政策確保中國在全國范圍內具有獨特競爭力。
注重技術、注重實驗、注重速度的三大特性使得中國成為全球人工智能強國。在快速創新的年代，中美人工智能雙寡頭的局面不但不可避免，其實已然來到。
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