十餘家 AI 創業公司，深度解讀國務院新一代 AI 發展規劃

撰文 | 編輯部

7 月 20 日，國務院發布了《國務院關於印發新一代人工智慧發展規劃的通知》（以下簡稱《規劃》），全面解讀了官方對人工智慧基礎研究、產業應用與法律制度等問題的應對規劃。

在中國人工智慧發展戰略定位與目標中，《規劃》提到三個目標節點——2020 年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點；到 2025 年人工智慧基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智慧成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力；到 2030 年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。

外媒稱，《規劃》出台意味著「到 2030 年，（中國）想要成為全球 AI 領軍者」。擁有數據、算力、人才等資源的中國，被認為在人工智慧領域有彎道超車的機會。

「世界上有兩件大事情正在發生，一件是智能機器領導下的第四次工業革命。另一件同時發生的事情就是亞裔力量的崛起。......CVPR 第一作者半數以上是亞裔，還有前不久中國政府發布的白皮書。」谷歌雲部門首席人工智慧/機器學習科學家李飛飛在 CVPR 2017 期間，IJCV 亞洲之夜晚宴演講中談到。她說，中國是世界第一個這樣做的國家。

官方加持人工智慧發展，對大多數創業公司而言，無疑是一劑強心針。科大訊飛消費者 BG 副總裁於繼棟表示，人工智慧不是一個企業對一個企業的競爭，而是一個體系對一個體系、一個生態對一個生態的競爭，只有中國整體的人工智慧產業生態領先全球，中國的人工智慧參賽者才有競爭機會。

《規劃》發布後，機器之心採訪了國內十餘家 AI 公司（主要是創業公司），分別從技術、產業政策等五大角度探討了《規劃》的意義以及創業者們對未來國家政策的期待和建議。

一、資金、人才與政策法規，中國政府可以做什麼

在資金支持渠道方面，該《規劃》分別提到：應建立財政引導、市場主導的資金支持機制，加大財政資金支持力度；利用現有政府投資基金支持符合條件的人工智慧項目，鼓勵龍頭骨幹企業、產業創新聯盟牽頭成立市場化的人工智慧發展基金；落實對人工智慧中小企業和初創企業的財稅優惠政策，通過高新技術企業稅收優惠和研發費用加計扣除等政策支持人工智慧企業發展。

在阿里巴巴負責管理 150 位數據科學家的閔萬里曾預測，由於許多大學都推出了人工智慧計劃，所以未來幾年將有所改變。據估計，中國擁有超過世界五分之二的高素質人工智慧科學家。國務院規劃「最大的亮點是把高校人工智慧專業建設作為一個重點單獨提了出來，未來會推動成為一級學科，這在高校教育領域是非常重大的舉措，目前我們了解到越來越多的高校在籌備設立人工智慧或機器人相關專業，也有一部分高校在觀望，這個政策的出台，將大大推動高校在這方面的投入和建設力度，未來將會有越來越多的人才更快被高校培養出來。」北京鋼鐵俠科技聯合創始人莊園告訴機器之心。鋼鐵俠科技是一家研發仿人機器人的高科技企業，創始團隊來自中科院和航天院，曾參與嫦娥衛星等國家尖端科研項目的研發。

留住這些人才，是建立起行業發展土壤的關鍵問題。莊園表示，政府需要解決人工智慧人才落戶的問題，尤其是在北京，政府需要出台更好的落戶政策吸引和留住人工智慧領域的博士等高端人才，不能因為戶口問題，讓辛苦培養的人才流失。

《規劃》強調，構建開放協同的人工智慧科技創新體系，把高端人才隊伍建設作為人工智慧發展的重中之重。於繼棟說：「這有利於訊飛在全球範圍內吸引高精尖人才，在原有產學研布局的基礎上，進一步擴大並完善源頭技術布局，從而更好地進行人工智慧源頭技術創新和發展。同時，在人工智慧的戰略窗口期，企業也更敢於在核心技術研發上重兵投入。」

良好的 AI 商業生態是留住人才的重要因素。以加拿大為例，針對未來幾年約 800 名人工智慧相關專業博士生將會畢業，聯邦政府在 2017 年出台了人才戰略：泛加拿大人工智慧策略（Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy），1.25 億加元支持 AI 相關生態鏈，同時還推出研發稅收優惠和創業輔導措施，以此提升加拿大在 AI 領域對人才與企業的吸引力，並與中國競爭。

政府也應該多支持基礎性研究。「中國可以設計出一種機制來鼓勵企業贊助大學和研究所的基礎研究，也許會通過稅收。」加拿大華裔資深研究者李玉喜（Yuxi Li）博士曾告訴機器之心。Vector Institute 是一家獨立研究機構，不僅進行短期目標的研究，也著眼長期目標，甚至沒有任何商業化考慮的純研究。泛加拿大人工智慧策略的重點資助對象之一就是這家研究院。另外，研究機構所在的省政府也慷慨贊助 5000 萬加元。這不禁讓人想起 1987 年以來，加拿大高等研究院（CIFAR）一直支持著深度學習研究。沒有 CIFAR 的支持，很可能就沒有今天的 AI 革命。

「加大補貼進行基礎研究的企業和院校。」武漢幻視智能科技有限公司 CEO 劉靖峰建議道，「基礎演算法和算力是最重要的難題。國家可以補貼 GPU 計算中心」。

《規劃》提出發展人工智慧行業的重點任務，包括建立新一代人工智慧基礎理論體系與關鍵共性技術體系。並明確了戰略目標，到 2025 年人工智慧基礎理論實現重大突破。在螞蟻金服副總裁兼 AI 團隊負責人漆遠看來，「規劃將基礎理論研究的重大突破單拎出來，作為中國 AI 發展規劃的第二階段目標，是切中了中國 AI 全面提速發展的核心所在。」

中國被喻為數據王國。企業家正在利用中國的數據和人才優勢。許多人工智慧公司僅建立兩年時間，但與西方的同行相比進展神速。但是，在醫療、法律數據方面，仍然需要政府助力。比如，數據孤島問題。「法律實務領域，律師、公安、檢察院、法院的數據互通還很有限，包括法院跟外部其他單位，例如民政、社保、勞動仲裁的數據也還需要進一步打通。這些都需要政府的推動和認可。」華宇元典資深專家、華宇元典研究院院長黃琳娜說。華宇元典是一家將自然語言處理應用於法律行業的企業，專註於法律大數據深度研發，致力於提供法律實務智能產品，產品對象涵蓋法院、檢察院、律師、法務等全法律生態圈，試圖讓「法律人更聰明工作」。

「數據涉及隱私，中國和世界都面臨這個難題，」漆遠說。例如，在醫療方面，想治療癌症，就需要很多病人的數據。但為了保護病人隱私，最好病人數據不能共享，不共享就很難對疾病做深入的分析，要解決這個問題，需要法律和技術的協調統一。

制度設計上，美國在技術創新規則與權利保護規則之間偏向了前者。所以，谷歌、臉書、推特這樣的擁有大量個人數據的公司才會集中出現在美國。美國模式側重於技術方面的創新，比較開放；歐洲模式側重於個人權利的保護，比較保守。中國政府還需要立足國情，平衡與思考不同選項。

「規劃的第二目標要求初步人工智慧法律相關制度體系，這是非常必要的前瞻舉措，人工智慧在數據隱私、道德倫理、法律責任分配、社會安全等等各方面都會給現行法律帶來挑戰，需要早做準備。最終，這些爭議會回歸到根本的問題上來，即如何看待人工智慧，如何看待它與人類的關係。這個問題的答案又可能隨著人工智慧的不斷發展而產生變化，是個充滿挑戰的領域。」黃琳娜說。

也有分析認為，目前，人工智慧行業的投入不足也體現在政策配套方面。比如，無人駕駛就是系統項目，單有企業的投入還不夠，政府的規劃配套、產業政策要快速跟進，才能讓商業化儘快成熟落地。無人駕駛行業對真實路況測試的需求旺盛，也是企業能夠繼續推進其產品的一大門檻，相比中國，美國政策寬鬆，已有多個州允許申請路測牌照，其中內華達、亞利桑那、密歇根無條件申請。圖森未來 CEO 陳默透露，中關村管委會和國家汽車道路標準院曾向圖森未來做過調研，機構想了解美國目前的政策和測試標準，他認為，官方可能是在要準備出台合適的政策。

二、打造無人機、語音識別、圖像識別領域的領軍企業和品牌，根本原因在於技術的基礎性，應用場景寬廣

在主要任務中，《規劃》著重提到了構建人工智慧科技創新體系、智能社會、智能經濟，以及加強人工智慧領域軍民融合。其中，目標在無人機、語音識別、圖像識別等優勢領域加快打造人工智慧全球領軍企業和品牌。在智能機器人、智能汽車、可穿戴設備、虛擬現實等新興領域加快培育一批龍頭企業。

「國務院發展規劃著重在無人機、圖像識別、語音識別領域，其原因主要是人工智慧尚在初級階段，也只剛剛在語音識別、視覺識別等方面剛剛有些落地。」劉靖峰說。

多年來，語音識別軟體的錯誤率穩步下降。引入深度學習後，急劇下降。2016 年 10 月，微軟宣布，其最新的語音識別系統已經與人類速記員在識別 Switchboard Corpus 中的語音上達到相同水平。微軟首席語音科學家黃學東表示，他原本的預計是，還需要兩三年才能達到人類水平。

麥克風已經變得更好，也更便宜了。無線互聯網無處不在，語音記錄可以輕鬆傳到雲端進行計算機進行分析，甚至智能手機（端）通常也有足夠的計算能力來執行這項任務，實驗室的進步順勢落地現實世界產品中。

語音被視為天然的交互入口。「圖像識別、語音識別做領軍企業和品牌核心原因在於，這些方面的產業也好，技術也好，是一個平台，是一個核心基礎，是產業的基礎技術的中間環節，非常關鍵，……圖像、語音技術的基礎產業的基礎應用面非常廣」。思必馳 CEO 高始興說。「最主要還是因為它們是橫向服務的基礎，它們和所有行業、應用場景或多或少都能產生聯繫。」德勤諮詢數字化轉型合伙人、首席數據科學家管延放告訴機器之心，比如，智能家居、車載、家庭機器人。

圖像識別領域。有研究表明，經典的人臉識別演算法 Eigenface 在 LFW 測試集上只有 60% 的識別率。在非深度學習的演算法中，最好的識別率是 96.33%。目前，深度學習可以達到 99.47% 的識別率。相比 2012 年時的技術，這些年圖像識別技術再次突飛猛進。

在開源工具、晶元技術助力下，日漸成熟的圖像識別技術已開始探索各類行業的應用，在垂直行業中獲取和管理大數據，比如農業、金融、安防、醫療、自動駕駛、智能家居、電商等。「圖像識別跟視頻、安全、辦公自動化都會有各種各樣應用的可能，他們能有機會在各個行業產生協同，以及在各個點對點的地方產生協同，連起來成片，人工智慧就會真正爆發。這對行業的推廣和發展是毋庸置疑的。」管延放認為，中國有能力做到這些，也有足夠配合產業，比如製造業與無人機。

目前，智能手機、筆記本電腦、平板電腦、可穿戴設備等是主要的移動智能終端。無人機、可穿戴設備也在迅速擴大市場。VR / AR 類產品通過對顯示技術的顛覆性創新，具備了成為新一代平台型終端的發展潛力。科技公司普遍認為，智能汽車會是未來最重要的移動智能端。車載系統、民用無人機、VR / AR 、機器人等領域都是萬億級市場。因此，國家將布局未來新興市場，培養龍頭企業納入戰略規劃。

三、《規劃》出台後影響積極，未必會製造泡沫，但要警惕過分炒作

中國科學院院士、中國人工智慧學會副理事長譚鐵牛表示，接下來《規劃》進一步實施一定能夠有力推動中國人工智慧事業的發展，掀起人工智慧新的熱潮。「很多國家都討論過以國家政策支持 AI 發展，包括英國、美國都討論過，但很少有國家真正出台政策支持，這代表中國永葆創新的態度和蓬勃向上的狀態，」漆遠說。

對大多數身處其中的創業公司而言，來自國家層面的積極信號，對他們的影響可能是全方位的。高始興說：「影響肯定非常積極，從政府層面推動有利於產業更快發展，有利於資源傾斜，有利於加強市場各行業對人工智慧的認知，有利於資源整合，各個鏈條能夠配合起來，產學研能夠真正創新，國家牽頭能夠加速產業標準化。產業入局越來越多，不是競爭壓力，因為人工智慧是第四次工業革命，還是早期，這是好事。」

莊園則特別關注到被《規劃》划了重點的機器人產業，他認為，政策把其公司所在的領域推向國家戰略高度，能夠推動更多人才和資金進入，從而大大加速產業進程，「對企業吸引人才也更加有利，同時也加劇了人工智慧相關企業的競爭，未來將會有更多優質企業脫穎而出，總體來說影響是積極的。」

一些從業者對多年前美國科技股暴漲暴跌、人工智慧發展的起起伏伏還心有餘悸。劉靖峰表示，目前，沒有通用 AI 的可能，只有專業的語音和視覺技術有一定程度的落地，AI 的基礎演算法能力還遠遠沒達到媒體宣傳的那樣，卻已經熱度空前，行業泡沫顯而易見。

但也有觀點認為，當前 AI 產業還談不上泡沫化。據智囊團烏鎮智庫統計，2012 - 2016 年，中國的人工智慧企業獲得了 26 億美元資金，這個數字仍低於美國同行的 179 億美元。「過熱一直都有，這一年以來 AI 在很多地方都過熱，但是這種過熱不像原來的互聯網泡沫那麼誇張。」騰訊副總裁姚星認為。

不過，不可否認，目前 AI 正在一定程度上被熱炒，但深度學習和 AI 技術還存在諸多問題，大眾不宜期望過高。「可能會出現大量有名無實的產物，AI 和法律的結合需要克服許多障礙，是一條漫長艱辛的道路，概念營銷會誤導人們對此的認知，透支用戶的信心，讓業界風氣變得浮躁，反而不利於在這條路上扎紮實實進行研究。」華宇元典黃琳娜說。「這很有殺傷力，」紐約大學教授、Facebook 人工智慧研究負責人 Yann LeCun 曾說，人工智慧曾有過三四次這樣的經歷——死於過度炒作。

四、創業者要立足自己的優勢，找到商業的切入點，而不是跟風

2015 年，從《中國製造 2025》、大眾創業萬眾創新到互聯網+，再到大數據發展，國務院發布的行業行動規劃並不少。對企業來說，他們是否應該要跟上國家規劃的這趟車？對於他們來說，機遇在哪裡，應該如何做？

「政策的出台一定會對眾趣這樣的中小和初創人工智慧企業有很好的正向促進作用。尤其在財稅方面中小企業非常敏感，國家這方面的支持一定會讓更多處於早期艱難期的初創企業有更多的機會度過初始艱難區，同時可以鼓勵更多的人加入人工智慧創業的大軍。」眾趣科技 CEO 高翔說。眾趣科技是一家研發 3D 場景還原技術的企業，自主開發的眾趣三維相機和整套演算法處理系統，應用於房地產、酒店、博物館、室內導航、裝修、傢具訂製、遊戲等眾多領域。

管延放認為，對創業者來說，新機遇永遠存在，不一定是國家一聲號召，就跟風加入，還是要結合團隊自身的優勢和能力。

另一方面，由於人工智慧在技術層面仍不完全成熟，行業的商業化道且漫長。「目前人工智慧的企業主要集中在技術、基礎架構以及演算法的積累等方面，即使有些企業正在做相關應用，這些應用都比較淺層。」管延放說。

拿無人零售來說，亞馬遜的無人商店使無人零售領域得以點燃，而前不久阿里巴巴在杭州的無人零售的落地更是刷了一次朋友圈，一時間，無人零售成為新的風口。在管延放看來，單就零售行業而言，從技術和產品的角度來看，還沒有完全解決。用戶到零售店，更多是人在適應機器，而不是機器在適應人。

「一直認為，創新創業需要『走窄門』，埋頭苦幹，一門心思做出卓越的產品，創造社會價值。」無人飛行器控制系統及解決方案研發生產商大疆在對機器之心的回復中稱，其創業十一年的經驗中體會到，一家科技企業最為寶貴的財產就是自主擁有的專利和技術。因此，最希望管理部門加大知識產權保護力度，打擊山寨、抄襲或剽竊行為，幫助真正自主創新的企業在公平規範的環境下脫穎而出。

在姚星看來，所有的創業都要為商業服務，商業切入點很重要。一方面要考慮商業切入點對老百姓的剛需和痛點，另外一方面要結合現有的技術能力，不誇大，踏踏實實做。兩者結合才會有更好的收穫，如果只找痛點、誇大技術，非常難解決；如果沒有找到痛點，光用人工智慧技術，也不能普適使用，所以技術和痛點要結合。

「政府、市場和技術都是重要的動力，技術提供實現的可能性，市場提供需求，政府提供政策支持，缺一不可，似乎沒有必要分出個高下。對於企業來說，重要的是看清趨勢，選准切入的路徑並且快速執行。」黃琳娜說。

「做人工智慧還是適合未來的願景，你要知道人工智慧會往哪裡發展，你的優勢技術還是商業資源，你能為行業增加哪些價值，想清楚後，對自己的創業是一個機會。我們的出發點是技術，但技術不和行業結合的話，是沒有任何價值的。」管延放總結稱。

《規劃》強調，培育高端高效的智能經濟，大力發展人工智慧新興產業，加快人工智慧關鍵技術轉化應用，加快推進產業智能化升級，推動人工智慧與各行業融合創新。對於訊飛整體技術的產業化來說，無疑具有極大的指引意義。科大訊飛多年來一直致力於將源頭技術切實落地，已經在教育、醫療、智慧城市、智能交通、車載、家居等多領域廣泛展開應用，更好地服務於人民生活的方方面面。

五、政策不可能成為 AI 發展的主推力，行業和市場才是

《規劃》明確指出，市場主導，遵循市場規律，堅持應用導向，突出企業在技術路線選擇和行業產品標準制定中的主體作用，加快人工智慧科技成果商業化應用，形成競爭優勢。把握好政府和市場分工，更好發揮政府在規劃引導、政策支持、安全防範、市場監管、環境營造、倫理法規制定等方面的重要作用。

一方面，人工智慧想要進入應用階段，演算法、計算力和數據，這三者缺一不可，打破數據孤島就是首要問題。而這與政府數據資源開放有關，企業自然希望國家層面向前推動，但管延放卻冷靜地指出，一般而言，國家政策對人工智慧行業的推動會更聚焦在行業基礎上，在宏觀上進行方向性地推動，比如在研究經費、成果轉化上進行支持。

「開放這些行業數據，一定會打破現在的利益格局，數據孤島無法從國家政策層面解決，更多需要行業和企業各利益相關方共同推動。」管延放說。而他認為，關於對數據的使用，人工智慧如果需要更強的理解個人，就需要更頻繁地追蹤個人的行為，從長期來說，管控對隱私是更重要的事情。數據共享、數據合作涉及到隱私部分，政策只會更緊不會更松。

另一方面，高翔也指出，政策不可能成為 AI 發展的主推力，市場才是。巨大的市場需求才會催生巨大的應用，才會催生行業的發展。「比如我要是沒有這個應用，國家非要我買單，我也買不了單。」管延放總結稱。

實際上，不少技術應用方對人工智慧尚不全面的認知也是阻礙行業發展的障礙。管延放表示，「技術開發方與應用方之間還存在不小的認知縫隙，開發者對技術了解很深，但使用技術的公司的認識還不夠充分，有些人會覺得沒什麼用，有些人預期很高。需要大家對這個領域的技術有更加客觀的認識，這樣發展才能更健康。」

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