牛津大學打了中國AI的臉，我們只能忍著嗎？
近期，牛津大學發布了一份名為《解密中國AI夢》的報告，通過對比硬體、數據、演算法和商業四個指標，指出中國目前的AI實力約為美國的一半，這樣的結果讓一眾信仰「中國AI領先世界」的人覺得「受到侮辱」，他們找尋著各個可能的角度進行還擊，以證明中國AI的「強大」。
AI是一個全新的生態系統，不止於某一個商業層面，也不止於某一個技術層面，從基礎層的數據及計算資源到應用層的解決方案，AI已經是一個完整的商業閉環。《解密中國AI夢》報告四項指標涵蓋了整個生態，我們還擊的點在哪裡呢？我們似乎只能懷疑一下評判數據的準確性，尤其是投融資數據這塊，國內專家認為我們的政府和機構對AI的推動力度是高於美國的，投資的力度也很大，這並沒有在報告中準確地體現出來。既然我們不服氣，那就把我國AI產業實力梳理一下，看一看我們強於何處，又弱於何處？
強大的應用層
AI在中國是一個不容錯過的商機。富邦證券曾指出，由於AI運作過程中，大數據的訓練與推理有助於提升與加快各種應用的實現，中國龐大的人口基數每年所創造出來的應用數據量，是其他國家所望其項背，受到政府政策進一步加持，中國AI企業布局將以大數據為基石，逐步推升至各層次。可見，我國AI在大數據上面的優勢是被認可的，《解密中國AI夢》報告指出，中國在數據上有絕對的優勢。2016年，中國擁有全世界20%的數據；美國的數據量佔全世界的5.5%，在這一項指數上，中國遙遙領先。
從當前國內AI的局勢來看，大數據優勢在我國首先驅動的是應用層。相關調研數據指出，到2030年，人工智慧將在中國產生10萬億元的產業帶動效益。我國人工智慧的應用將率先落地在數據積累豐富的行業，其最大影響的傳統產業將會是金融、汽車、零售和醫療行業。
從我國AI企業分布可以看出，我們在金融、公共安全、教育、工業製造、家庭家居和交通出行等眾多應用領域都擁有代表企業。其中，商湯科技、雲從科技、曠視科技、依圖和BAT（百度、阿里巴巴和騰訊）等在生物識別領域有著很深的造詣；螞蟻金服、京東金融、明略數據和阿丘科技等在大數據風控上具有一定的影響力；科大訊飛、小i機器人和雲之聲等則更專註於語音輸入的研究。
總結來說，擁有大數據和市場優勢，我國AI在落地上是領先的。
算力在精進
大數據優勢驅動了我國AI在應用層的進步，AI的技術層和應用層緊緊相連，中國和美國實力對比又如何呢？
《解密中國AI夢》報告將演算法和研究放在了一起，揭開了我國AI缺人才的傷疤。報告指出，在AI人才數量上，2017年中國的人才庫中有3.92萬人研究人工智慧，佔全世界AI人才的13.1%；而美國有7.87萬AI人才，佔據全世界的26.2%。在論文發表數量上，2015年中國學者在AAAI上發表的論文為138項，佔據全世界的20.5%；而來自美國學者發表的成果數量為326項，佔全世界的48.4%。好在我們深知自己在人才和研究上的短板，大多數大學都推出了AI專業。數據也表明，中國研究人員發起的專利申請，近年來也上漲了兩倍。
在演算法這塊，中國AI並未處於明顯的劣勢。BAT、科大訊飛、海康威視等眾多企業在深度學習模型和訓練上面都表現出了不俗的實力。以科大訊飛為例，其在感知智能、認知智能以及兩者的深度結合等領域均達到國際領先水平。深度神經網路的特點是需要大量的標註數據來訓練模型，因為模型非常大，訓練過程也需要大量的計算數據資源。可以說，大數據的優勢也正在逐步提升中國在AI演算法上面的競爭力。
我國AI也「缺芯」
《2017年中國集成電路產業分析報告》顯示，當前中國核心集成電路國產晶元佔有率低，在計算機、移動通信終端等領域的晶元國產佔有率幾近為零。AI概念炒的這麼熱，最終還是要落實到各個產業去，不能只停留在口號上，而晶元是產品落地的關鍵所在，靠進口遲早有一天還會被「卡脖子」。
當前，我國在AI晶元研究上有寒武紀、深鑒科技、地平線、比特大陸、中天微和耐能等，相較於應用端的參與積極度顯然是遠遠不夠的。不過，好在我國AI晶元沒有像傳統晶元一樣輸在起跑線上，雖然要應對傳統晶元巨頭和科技巨頭造芯的兩面夾擊，但在巨大的市場驅動下，做大做強有很大的希望。當然，AI晶元指的是專門針對AI演算法做加速處理的晶元。產品落地不可能只用這一種晶元，我國整個電子產業「缺芯」讓AI同樣不能倖免。
雖然不願意承認，但是《解密中國AI夢》報告確實點到了我國AI的痛處，我們不得不冷靜的面對現實。除了政府政策和產品落地外，我們在AI發展上各個環節還很脆弱，尤其是人才、晶元和專利布局上面。我國AI還處於起步階段，需要的不是打嘴炮爭面子，而是知恥後勇，強芯強國。
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