中國AI崛起：大量資金不斷涌入，應用層面追平美國
人工智能（AI）的發展如火如荼，中國已成為該領域重要競爭者，并緊追美國這個領頭羊。
多個研究機構近期發布的報告顯示，中國大量資金正流向AI，尤其是AI與其他行業的應用結合，中國企業在這一層面的融資額已逼近美國。與此同時，中國企業還在人才爭奪方面投入重金補足，并在應用層面與美國不相上下后，開始向核心技術領域進發。
2017年的政府工作報告首次提出，要加快人工智能等技術的研發和轉化，這也意味著發展AI已經上升至國家戰略高度。未來，中國建設智慧型經濟和智慧社會的目標有望推動國內生產總值（GDP）的增長。
這一輪人工智能并不是一個新的革命，而是18世紀工業革命自動化的一個延續，技術一旦掌握到手里，可以迅速擴展到全世界做生意，這對于中國起到了一個彎道超車的作用。香港科技大學計算機系主任、國際知名AI專家楊強教授表示。
先天優勢
自2010年以來，中國在AI領域快速發展，逐漸步入爆發期。特別是在應用層面，中國具備先天優勢。
2017年8月底，騰訊研究院發布報告稱，在AI領域，美國領先，中國次之。不過，KUKA機器人示教器維修，中國在該領域的獲投率（企業獲得投資的比例）超過美國，呈后來居上之勢。
報告也稱，2016年，KUKA機器人示教器維修，中國人工智能的融資額與美國的差距縮短，但在2017年又被拉大，出現了馬太效應。
不過，互聯網公司巨頭及活躍的VC（風險投資）、PE（股權投資）正在加碼對中國AI領域的資本布局。清科集團私募通數據顯示，2010年到2017年5月，中國AI領域共發生2218起投資事件，涉及投資金額達668.42億元人民幣。
上述報告主筆、騰訊研究院研究員俞點對記者分析：因為美國知名的AI芯片企業Nvidia在2017年獲得273多億元人民幣的巨額融資，導致差距瞬間拉大了。但在去掉這個數字后，中美之間的差距還是要大于2016年的。不過，這些差距主要集中在技術層面，比如說芯片之類。從應用層面來看，中國的融資額度正在逼近美國，中國企業在人工智能應用場景上做得非常好。
全世界只有中美兩國有如此大量的數據、大規模的計算和應用場景，在應用層面，中美基本處于同一起跑線。地平線機器人技術創始人兼首席執行官余凱向記者表示。
余凱曾擔任百度研究院副院長、深度學習實驗室（IDL）主任，帶領的團隊將深度學習技術成功應用于廣告、搜索、圖像、語音等方面。在他看來，中國擁有世界上最大的互聯網公司，且擁有搜索、社交、電商、互聯網金融等很好的應用場景，大規模的計算平臺都需要大規模的應用場景，在小實驗室是做不了的，年輕人在這樣的工作環境中會得到持續的鍛煉。
最大的優勢是人多，這種優勢體現在三個層面：人多意味著市場大，有更強的驅動力去把事情做好；其次針對社會服務層面，需要很多數據；第三，人才基數比較大，未來冒出的頂尖人才相對多一些。第四范式創始人、首席執行官戴文淵告訴記者。
此外，中國不僅具備發展AI的基礎，更大的驅動力源自產業需求。中國的經濟結構還有很多不合理、低效率的地方，通過人工智能浪潮，就形成了一種新的競爭。楊強強調。
人才爭奪
與投資熱潮形成鮮明對比的是人才的緊缺，尖端人才已經成為全球AI公司爭相搶奪的對象。
高盛最近發布的一份報告顯示，深度學習的商業化導致AI人才稀缺，一些行業巨頭正在全球范圍內設立實驗室，以吸引人才。比如，谷歌（Google）2016年在加拿大蒙特利爾設立了實驗室，臉書（Facebook）也于2015年在巴黎建立了實驗室。
中國企業方面，KUKA機器人示教器維修，百度早在2013年就在美國硅谷設立了AI實驗室，騰訊在2016年也宣布成立AI實驗室，并且積極招募在神經網絡和機器學習方面的AI人才。
上述報告認為，AI領域人才緊缺的趨勢將延續，直至行業成熟。
中國AI企業在招攬人才上不惜重金。據高盛統計，在百度、亞馬遜、谷歌、微軟、蘋果和臉書六家企業中，百度為機器學習方面的人才提供的年薪為12.6萬美元，并不占優勢，排在第5位。位居第一的臉書年薪高達16萬美元。但是如果算上每年的分紅和權益，百度則多達22萬美元，躍居第三，僅次于臉書的27.3萬美元和微軟的24.4萬美元。
對于更多的中國AI企業來說，人才同樣是個需要面臨的問題。深圳柒壹思諾科技有限公司CEO周宇翔告訴記者：我們人工智能研發團隊有20人左右，其中碩士是14人，有從中國香港過來的，也有從澳大利亞回國的。之前我差不多花了一年半的時間才招全。
他們公司的產品是一款名叫智八哥的智能客服，把人工智能的元素加入到傳統客服里，是自動應答的升級版，代替人工客服去回答繁瑣的問題。
周宇翔說：AI的技術門檻比較高，在外面的培訓機構培訓兩三個月是不行的，必須接受過系統的教育，掌握數學和編程之類的專業知識。
據了解，中國AI市場不缺資金，而是缺技術和人才。AI起源于美國，美國的高校開設AI專業時間較早，有些學校的AI課程多達20門，已經自成體系。而中國開設了人工智能課程的高校較少，教學體系才剛剛起步，人才供應數量和質量都跟不上市場需求。
目前，AI人才主要來自國外，或者通過國內的計算機、物理、電機工程等專業轉型而來。周宇翔的公司從國內招聘的研究人員多是從計算機或者數學專業畢業的，但是整個行業仍然傾向于招聘有相關工作經驗或專業背景的人才。
不過，隨著開設AI課程或成立相關實驗室的中國高校越來越多，人才難招的窘境將會緩解。深圳Robo醫療機器人研究所一位資深研究員相信，AI人才在數量上將不是什么大問題，但是市場將需要基于AI的新型人才。
從應用走向核心技術
從投資熱點來看，相比投資周期長、成本高、風險大的AI技術層面來看，智能投顧、醫療診斷、智能教育、智能翻譯等人工智能應用層的垂直領域更容易吸引資本的目光。其中，AI在醫療行業的前景很美妙。
中金最新發布的一份報告稱，語音交互、計算機視覺、認知計算等技術蓬勃發展，助推醫療領域的快速突破。通過人工智能的手段，醫生診療、患者自診的效率可以大幅提升。AI+醫療是人工智能應用中具備強大市場潛力的新興領域。
上述騰訊研究院的報告則稱，醫療行業已經成為AI應用最火熱的行業，中國592家AI企業中，業務涉及醫療的有近90家。
此外，在其他垂直領域，以BAT為代表的巨頭公司因為具備海量數據、算法和人才優勢，已經做出了不少探索。例如，百度推出了前端的對話式人工智能系統DuerOS和自動駕駛Apollo開放平臺，以及后端的百度大腦和智能云，能獲得搜索、定位和交易信息，用于營銷、提高搜索結果準確度、訓練百度大腦、公共輿論監測等；阿里巴巴主要獲得交易、物流、付費和社交網絡的數據，用于營銷、提高購物體驗、信用評級和云服務；騰訊主要獲得社交網絡、付費和交易數據，用于營銷、個性化訂閱建議等。
但站在新一輪技術革命的風口，垂直應用之外，必須掌握核心技術，突破尖端技術難題，才能持續不斷創新，掌握國際競爭的制勝權。在人才、數據、基礎設施優勢之上，中國也在補足。
以芯片為例，作為信息產業發展的核心基石，中國芯片一直處于跟隨狀態。在新一輪AI競賽中，全球IT巨頭包括英偉達、英特爾、高通都在加緊AI芯片的布局，中國公司同樣不甘落后。
今年8月，中科院計算所孵化的寒武紀科技有限公司獲得了國投、阿里、聯想、國科控股、中科圖靈等機構的近1億美元融資，成為估值近10億美元的智能芯片獨角獸公司。