中国人工智能实力“超车” 美国人坐立不安

近日，全国两会召开，人工智能再受关注。国务院总理在政府工作报告中首次提及人工智能，此前便在《“十三五”国家科技创新规划》列入规划。种种迹象表明，人工智能正进入重要发展期，行业爆发在即。

另外2月3日，纽约时报发布一篇《中国在人工智能的军备竞赛上正在赶超美国》的报道，文中对中美科技公司以及政府政策等诸多环境进行了对比，其中各项数据指标显示，中国的人工智能实力正在一定程度上超过美国。

人工智能毫无疑问已经成为当下最热门的细分科技领域。无论是苹果、谷歌、亚马逊这些科技大鳄，还是众多来自发展中国家的企业都试图在这一领域取得领先优势。

过去几十年，中国科技水平不如西方几乎成了很多人的刻板印象。即便是如今在国内炙手可热的人工智能领域，也同样有很多人认为中国所取得的进展不及西方。

在人工智能领域，和西方国家相比，中国的人工智能起步虽晚，但已进入“第一方阵”，追赶速度可谓突飞猛进。

最近有不少外媒认为，中美两国将成为AI领域发展最快的国家，且中国已经悄悄开始“超车”。

深度学习领域实现“超车”

美国白宫在2016年发布了两份重磅报告《为未来人工智能做好准备》以及《美国国家人工智能研究与发展策略规划》，这两份报告详细阐述了美国未来的人工智能发展规划以及人工智能给政府工作带来的挑战与机遇。

反映各个国家每年在深入学习领域所发表研发学术文章数量的图表可以看出，虽然美国是这一领域的先行者，但我们发现中国近年来已经赶超美国。而且，这一曲线的快速增长，非常清晰地反映了中国近年来对于深度学习领域的投入。　


中国在最近五年内的学术论文呈现出绝对赶超之势，而在2014年第一次超越了美国，进入到领先位置。

深度学习作为最近新兴的人工智能技术，该技术也是有史以来第一次让机器最为能够接近人类思考的技术，通过模拟人脑的训练方式，让机器可以进行自动学习，而该技术的应用也让谷歌、百度、Facebook等公司的业务实现高速增长。

因此，深度学习作为人工智能顶级前沿的应用型技术，对于衡量中美人工智能技术进展有着重大参考作用。

中国不仅在学术文章数量上超越了美国，其文章质量也非常有保障。从下图中我们可以看到各个国家每年发表的被引用学术文章数量，而被引用次数一般都是评定某一文章在所属领域是否具备影响力的重要指标。


语音技术率先普及

智能语音领域被认为是下一个风口，中美成对决之势。

硅谷巨头苹果拥有Siri，谷歌Google Now，以及微软推出的Cortana(小娜)以外，亚马逊Alexa等等，国内智能语音企业科大讯飞领衔，百度语音助手，联想语音助手，云知声，小艾机器人等等。

面对这一技术，率先进入市场普及的依然是中国。原因在于中国的汉语输入比英文输入更为复杂，拼音输入重码率高导致了用户经常需要进行字词选择，翻页查找，输入标点停顿等复杂操作，而英文输入则是所见即所得，输入成本更低。

2016年被《麻省理工评论》列为十大突破性技术之一的百度Deep Speech2深度语音识别技术，与生物技术、航天技术、纳米技术并列，也是唯一一家入选的中国公司。

除了百度之外，国内还有科大讯飞、云之声、出门问问、搜狗语音、思必驰等诸多公司群雄逐鹿，竞争猛烈程度远超美国，也正说明了中国有着更大的市场需求，激烈竞争之下也必将催生出更一流的语音技术。


有业界人士表示，智能语音技术背后的竞争其实一个国家文化、语言的竞争，使用人口越多的语音可以培育出巨大的市场。

一个搜索引擎的转型

首先我们来看看，在许多人眼中依然只是个搜索引擎的百度，究竟在人工智能方面做了些什么，能够让美国人坐立不安。

具体来看，《纽约时报》主要从科研实力和人才储备等方面点评了百度人工智能的发展。

去年，微软研究人员声称开发出了在语音理解方面可与人媲美的软件，而早在两年前，百度硅谷实验室的人工智能负责人员就表示百度在理解中文语音方面达到了相似精度。目前，百度语音识别准确率已达到97%，百度的深度语音识别系统(Deep Speech 2)被《麻省科技评论》评为2016年十大突破科技之一。

此外，在人工智能其他技术领域，百度也已经达到国际领先水平。百度人脸识别准确率达99.7%，并在权威的国际评测——FDDB与LFW中获得双料世界第一。百度人工智能已建成超大规模的神经网络，拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练，从底层数据、算法架构等方面均走在世界前列。

与所有行业的竞争本质一样，人工智能的竞争，归根到底在人才。今年年初，全球人工智能资深专家陆奇正式加盟百度担任集团总裁兼首席运营官。《纽约时报》认为这位大腕的加入，将使百度成为全球人工智能领域的领头羊，并突显中国在人工智能领域的进步。

更为重要的是，作为行业领军者，百度这样的企业在摸索技术研究的同时，也在努力撬动更多行业对人工智能的需求，做好人工智能研究者与产业实践者的身份转换。1月份，百度云新发布的人工智能平台级解决方案天智，其底层为百度云计算，由感知平台、机器学习平台和深度学习平台三部分组成，为不同需求的客户提供全面的人工智能服务。这也是继“天算”“天像”和“天工”三大平台后，百度云发布的第四大平台级解决方案。至此，百度云实现了人工智能、智能大数据、智能多媒体和智能物联网全方位的智能平台服务。

总之，百度依托算法、计算能力和数据构成的护城河，在人工智能基础能力层面持续不断创新，语音、图像、自然语言处理等技术驱动了百度内部多个产品的进化和升级。更重要的一点还在于，百度将人工智能与无人驾驶的结合，撬动了一个百亿乃至千亿美元的市场。百度当前的技术研发和应用布局，未来三到五年，或将成为左右中国乃至世界互联网的重要变量。

头狼背后有狼群

除了百度，《纽约时报》还对中国企业整体在人工智能商业化领域取得的成绩给予了肯定。美国人清楚的看到，作为群像代表的百度背后，是蓄势待发的中企“狼群”。

目前，中国的互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯(BAT)均是人工智能市场的引领者。以阿里巴巴为例。2015年7月，阿里推出虚拟人工智能客服。据公司2016年10月报告，问题解决率已达到80%;2016年8月，推出综合的人工智能解决方案套件云ET，包括视频、图像和语音识别技术;2017年春节，阿里公开展示了机器人书写春联。腾讯也不遑多让。2015年6月，腾讯为开发者开放了其面部识别技术，以及优图科技的其他核心技术。同年8月，腾讯设立的智能计算和搜索实验室，专注于四个方面：搜索、自然语言处理、数据挖掘和人工智能。2015年9月，又上线中国第一个新闻报道机器人Dreamwriter。目前已经应用到体育等新闻的撰写，其文风、逻辑几乎完全与人类作者一样。

同时，数以百计的初创公司在互联网+政策和资本的鼓励支持下，也正大量投身到这一产业中。在人工智能的各个细分市场及应用领域生根结果。这些领域包括：基本服务，如数据资源和计算平台;硬件产品，如工业机器人和服务机器人;智能服务，如智能客户服务和商业智能;技术能力，如视觉识别和机器学习等。

根据艾瑞咨询(iResearch)的统计，目前，语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的60%和12.5%。在中国，所有和人工智能相关的公司中，71%专注于开发应用。其余的公司专注算法，其中，55%的公司研究计算机视觉，13%研究自然语言处理，9%致力于基础机器学习。iResearch预测，2020年，中国人工智能市场将从2015年的12亿元人民币增长至91亿元人民币。2015年，约14亿资本(年增长率76%)流入了中国的人工智能市场。

《纽约时报》称，二战后至今，在计算机和应用科学技术领域，美国一直走在世界前列。但是全球技术力量的均衡正在逐渐发生变化，特别是在人工智能这场革命中，中国力量正在崛起。可以说，无论是PC时代还是移动互联时代，中国企业都曾被质疑有复刻美国的影子，但在人工智能这个被视为未来竞争关键因素的技术领域，中国人走出了一条自己的路径。

体制优势和力量

中国人工智能的突然爆发，《纽约时报》认为离不开体制的支持，因为“中国领导人正越来越多的思考如何确保自己在下一个科技浪潮中具有竞争力”。

对于这一点，中科院计算技术研究所智能信息处理开放实验室研究员史忠植表示，早在上世纪中国开始“863计划”时，就已经包括了人工智能领域的方向。

“智能计算机系统”项目的任务，就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和瓶颈，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人机环境。史忠植说。经过十几年的努力，中国成功缩短了人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。据报道，根据提及“深度学习”和“深度神经网络”的被引用期刊论文数量，2014年中国就已经超越美国。去年10月，一份关于人工智能的白宫报告有多个脚注提到，中国发表的研究论文数量已经超过了美国学者。

近年来，在大力推动“互联网+”战略的基础上，中国政府专门针对人工智能陆续制定了一系列支持政策。2016年5月18日，国家发展改革委员会(发改委)和其他相关政府机构发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。《方案》指出了人工智能领域发展的六大保障措施，包括资金支持、标准体系、知识产权保护、人才培养、国际合作和组织实施。《方案》提出，到2018年，中国的人工智能基础资源与创新平台、产业体系、创新服务体系、标准化体系应基本建立。发改委期望中国人工智能产业整体与国际同步，其中系统级别的人工智能技术和应用，要位于市场领先位置。

耐心比速度重要

几十年的跟随和模仿后，中国终于积累出今天崛起的充足实力，在人工智能、电动汽车等多个领域与西方站到同一起跑线上。但与走过百年工业化的后者相比，中国的人工智能必然有着多方面的不足。

史忠植就指出，中国人工智能的科研存在课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密等问题。受研究经费的限制，很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。他建议今后基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。

另一方面的差距还在于方向。就全球趋势来看，目前欧美国家逐渐开始把重心转移到医疗健康领域，而相对于发达国家医疗健康领域的科技成熟度而言，中国目前还有一段比较明显的距离。此外，投资规模和理念上，中国也存在需要补足之处。数据显示，在全球人工智能企业融资规模的分布上，美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模目前仍存在较大差距，美国是英国的21.9倍，中国的6.96倍。

而在投资理念和意图上，人工智能学会主席本·格策尔此前的一番话很有代表性。在他看来，美国的风投真的会投一些看上去有前景的技术创新，但中国的风投非常在意能否很快赚到钱，对技术创新似乎并不怎么感兴趣。比如在人工智能、深度学习上，百度都有相关研究，但并没有如谷歌那样率先推出AlphaGo。因为这需要企业聚集、投入大量资源，以及最重要的耐心去完成。

“百度的工程师和研发者都很聪明，之所以没有做出AlphaGo，是因为做这样的事看上去赚不到钱。谷歌愿意投入，所以就能做出很酷的东西。”