歐洲為什麼會被AI時代邊緣化？

新聞 06-25

作者：何芊樾周源

今年5月底，德國總理默克爾在訪問中國的緊密行程中，抽出時間飛到深圳，參觀一家名叫碳雲智能的創業公司。碳雲智能的主營業務是利用人工智慧驅動海量生命大數據，為消費者提供定製化的健康解決方案。

默克爾在中國還觀摩了電動車、人工智慧、高鐵、5G等中國新一代技術。

默克爾歸國後，德國媒體和專家紛紛就中國在科技領域的進步提出警告，呼籲德國政府迅速制定新的戰略。不久後，默克爾在總理府舉行「人工智慧(AI)峰會」，與德國科技和企業領域的頂尖專家商討對策。

德國新聞電視台報道稱，中國讓默克爾感受到「效率」和「速度」。

德國是歐洲大國，但在人工智慧上的布局似乎有些滯後。

德國AI風投基金Asgard近期發布的報告顯示，目前全球共湧現了3600餘家AI創業公司，其中美國有1393家，佔比40％；中國有383家，佔比11％，以色列有362家，佔比10％。

歐洲擁有769家AI初創公司，可排名第二，但分開來看卻不容樂觀：歐洲諸國中，英國擁有AI公司數量最多，也只有245家，其次是法國（109家）和德國（106家）。

「不僅僅是公司數量，AI學術研究上的數量與質量，以及對AI的投資規模，歐州都已經落後於美國和中國。」Asgard合伙人Fabian Perala對《財經》記者說。

歐洲的戰略決策者們顯然已經關注到了全球AI產業的格局變遷，並正尋求改變。

今年3月，歐盟委員會的智庫——歐洲政治戰略中心發布了題為《人工智慧時代：確立以人為本的歐洲戰略》（下稱「AI歐洲戰略」），明確指出歐洲應創設一個支持人工智慧投資的框架，同時設定全球人工智慧質量標準，來應對歐洲AI所面臨的內外挑戰。

隨即，歐盟委員會宣布將在人工智慧領域採取三大措施：一是至2020年將投資15億歐元，並帶動公共和私人資本參與，預計總投資將達到200億歐元；二是促進教育和培訓體系升級，以適應人工智慧給就業崗位帶來的變化；三是研究和制定人工智慧新的道德準則，以捍衛歐洲價值觀。

但騰訊研究院高級研究員曾雄等多位產業觀察人士向《財經》記者表示，歐洲AI產業發展的最大困境在於，歐洲市場分散，互聯網產業發展基礎較差，缺乏領軍的互聯網企業，歐盟在競爭監管和數據監管上偏嚴格，企業合規成本較高，因而難以「長出」大規模和國際化的AI公司。

「AI歐洲戰略」報告和Asgard報告均指出，為了趕上中美的步伐，歐洲不能依賴28個不同的國家單獨的戰略和行動計劃。歐盟決策者應該聯合起來，為AI創業創建真正的歐洲生態系統。

為他人做嫁衣裳

在AI技術創新方面，歐洲其實有顯著的優勢——高校與人才。

歐洲擁有牛津大學、劍橋大學等一系列赫赫有名的世界級名校。有數據顯示，至少有9所歐洲大學能躋身全球大學排名前25位。

人工智慧領域極其重要的深度學習演算法LSTM就是由德國學者發明的，德國還擁有多個人工智慧基礎領域的研究所。

清華大學全球產業研究院特約研究員王璟瑜告訴《財經》記者，歐洲大學素以良好的產學轉化機制著稱，源源不斷地向產業界輸送優質AI初創公司。

歐洲一些享有盛名的人工智慧公司，在單獨成立之前，最初多以大學的研究項目存在。例如，主攻語音交互的AI公司True Knowledge（後被亞馬遜收購）最初一直是劍橋大學的研究項目，深度學習類AI公司Dark Blue Lab、Vision Factory由牛津大學資助，Magic Pony由幾個帝國理工的研究生創辦，等。

AI並非新鮮事物，早在上世紀50年代已出現。學術氛圍濃厚的歐洲在AI研發上起步就很早。例如，德國人工智慧研究中心（DFKI）成立於1988年，王璟瑜則告訴《財經》記者，她在歐洲遇到的不少AI專家從事AI研究往往長達二三十年了。

「遺憾的是，歐洲市場分散，數據碎片化，缺乏本土的互聯網巨頭，因此AI創業公司在投資、市場化、規模化方面都受到一定限制，其中不少接受了國外科技巨頭們條件優厚的收購要約。」王璟瑜說。

2011年，惠普104億美元收購擅長語義處理的英國人工智慧軟體公司Autonomy；2014年，神經網路領域優秀創業公司DeepMind被谷歌以約4億英鎊的價格納入囊中，谷歌還收購了Dark Blue Labs、 Vision Factory兩家深度學習相關的公司。

第三方市場調研公司CBinsights的報告顯示，2012年－2017年間，美國科技巨頭所收購的AI創業公司中，19家來自於歐洲，佔比31％。歐洲風險投資數據公司Dealroom的統計，2017年，美國對歐盟科技創新公司的投資占其總投資額的四分之一。

「AI歐洲戰略」報告描述上述現象稱，歐洲某種程度上正成為其他國家的「AI孵化器」。

對於「為他人做嫁衣」的現象，曾雄表示，歐盟競爭執法機構也在反思這個事情，試圖加強美國科技巨頭收購歐洲科技創新企業併購行為的監管。目前，德國已經修訂了相關規則，走在前面，而歐盟在跟進。

「做法是不僅僅看營業收入，將併購交易價值納入考慮指標中，這樣的話，一些營收小或處於虧損的創新企業，由於估值高，也會納入審查範圍內。」曾雄說。

此外，在2018年4月發表的一封公開信中，歐洲科學家呼籲建立一個致力於世界級人工智慧研究的跨國歐洲研究機構，旨在留住歐洲的人才。

創投脫節

來自第三方機構Pitchbook的報告顯示，過去幾年，歐洲風險投資一直處於下降趨勢。在2017年四季度，成交量降至六年來最低水平，這主要源於天使和種子投資相比於2016年減少了39％，以及美國風投在歐洲的擴張。2017年，美國風險投資占歐洲風險投資交易的17.3％，而2016年只有12.8％。

「融資對我們來說是一個挑戰。」Claned的合伙人Vesa告訴記者。Claned是一家芬蘭AI教育公司，成立於2013年，核心模式是將機器學習和演算法與在線教育社交平台相結合，在學習過程中與用戶進行個性化的互動。

這五年里，Vesa為公司融到1000萬美元投資。資金主要來自芬蘭政府基金Tekes、歐盟和一些天使及家族基金。

歐洲人工智慧創業公司獲得的資金仍然有限。Asgard報告，到目前為止，歐洲的AI創業公司還沒有發生過大規模籌資（超過1億美元）。

相比之下，中國AI獨角獸商湯科技SenseTime的C+輪融資高達6.2億美元，總融資額超過16億美元，估值超過45億美元。

歐洲投資文化偏保守是因素之一，歐洲的私人投資者往往比北美同行更謹慎和避免風險。

這也為什麼歐洲很難在未來的人工智慧的競爭中勝出，一個很關鍵的原因就是投資規模不夠。

Vesa強調，「我們的下一輪融資希望能夠和美國或者亞洲的風投合作。」

王璟瑜表示，在瑞士，雖然不缺錢，但缺少願意冒險的資本，導致當地AI創業公司很難獲得500萬美元以上的成本資本。目前包括政府在內已經意識到這個問題，各界都認為需要改革，但涉及到稅制、各部門之間的合作，以及文化，改變並非一朝一夕。

另一個不利因素是，歐洲較缺乏大型科技公司，導致AI初創公司的退出前景不佳。

今年以來，歐洲多個國家和機構宣稱將為人工智慧戰略注入更多資金和資源。例如，法國總統馬卡龍近日宣布未來四年投資近15億歐元用於人工智慧研究；英國正計劃在人工智慧技術方面進行大筆投資，交易價值近10億英鎊。

不同國家組成的公共融資在投資上往往更有耐心，不那麼注重短期回報，形成更健康的整體投資環境。歐盟委員會和歐洲投資基金（EIF）已經啟動了一個泛歐創業投資基金計劃（VentureEU），用於創業和規模擴張的公司。目前有25個歐洲國家簽署了AI合作報告。

不過也有人仍然懷疑公共投資的效果。「比如在芬蘭，教育部也投資了很多錢在教育數字化上，但是我們一分錢都沒見到。因為政府的錢往往投給科研相關的長期項目，而進行落地應用和商業化的公司並沒那麼容易得到投資。」Vesa說。

主導遊戲規則

在這場AI競賽中，美中歐「打法」各具特色：美國投資和基礎科研發達，中國長於數據規模，歐洲最大的進步則是對規則的制定。

曾雄評價稱，歐盟明確了最有效的傳統工具是競爭政策，為市場創造公平有效的市場環境，是產業長遠發展的重要保障。

歐盟素來堅持比較嚴格的競爭監管態度，特別是在互聯網產業，競爭執法激進，例如，反壟斷調查谷歌。由於監管對象主要是美國巨頭，也有人評論說歐盟為了自己的數字產業發展，對美國企業加強監管，撕開發展空間。

關於競爭策略，國家之間大致的規則其實類似，只是在執行過程中，歐盟更重視中小企業和消費者利益的保護，美國重視企業創新動力的保護，堅持市場的自我調整，中國堅持審慎的監管。

5月25日，被稱為史上最嚴格的數據保護法規歐盟通用數據保護條例（GDPR）生效。AI整個商用落地的過程，數據都是不可或缺的生產資料。歐盟並非不清楚，相較於中美這些個人數據流動更加自由的地區而言，歐洲高數據隱私標準會增加企業合規成本，短期內可能會令一些企業遷移，甚至延緩歐洲AI產業的發展，但長遠看，數字化「繁榮」必然與公民的福祉並行不悖，這其實也是歐洲可以為自己創造競爭優勢的地方。

「GDPR可能演變為如何處理個人數據的全球標準。」Fabian認為。

同時，歐洲也在為數據合法流動採取措施。日前，歐盟委員會發出「建立歐洲數據經濟」（Building a European Data Economy）倡議，旨在消除跨境獲取和分享數據的障礙，該倡議包括一項允許非個人數據自由流動的規定，目前正由歐盟理事會與議會進行討論。

除了為人工智慧的發展創設有利環境外，歐盟在「AI歐洲戰略」報告中指出，還應該基於廣泛認可的價值觀和原則來建立全球監管規範和框架，以保證人工智慧的發展以人為本。

據悉，歐盟將成立一個歐洲人工智慧聯盟，負責在2018年底之前編寫人工智慧道德準則草案。其中應包括此類原則：限制向專制政權或可能侵犯人權的行為開發或售賣人工智慧技術，禁止將人工智慧用於部署自動化致命武器等。

英國上議院也在積極關注人工智慧的道德準則的制定。「美國不太可能扮演這個角色」，因為美國科技巨頭的統治地位使得它不太可能出現「真正的民主辯論」，英國上議院認為：「中國似乎也沒有跡象表明要規範和限制國家或巨頭公司對人工智慧的利用。」

不過，歐洲短期內恐怕很難回到全球人工智慧的核心舞台上。多位接受《財經》記者採訪的行業人士表示，歐洲AI產業遇到的核心問題是市場分散，數據碎片化，缺乏大型科技公司做支撐和牽引，為AI創業者創建統一的歐洲生態系統始終是最大挑戰，短期內將很難顯著改善。