近期，牛津大学发布了一份名为《解密中国AI梦》的报告，通过对比硬件、数据、算法和商业四个指标，指出中国目前的AI实力约为美国的一半，这样的结果让一众信仰“中国AI领先世界”的人觉得“受到侮辱”，他们找寻着各个可能的角度进行还击，以证明中国AI的“强大”。
AI是一个全新的生态系统，不止于某一个商业层面，也不止于某一个技术层面，从基础层的数据及计算资源到应用层的解决方案，AI已经是一个完整的商业闭环。《解密中国AI梦》报告四项指标涵盖了整个生态，我们还击的点在哪里呢？我们似乎只能怀疑一下评判数据的准确性，尤其是投融资数据这块，国内专家认为我们的政府和机构对AI的推动力度是高于美国的，投资的力度也很大，这并没有在报告中准确地体现出来。既然我们不服气，那就把我国AI产业实力梳理一下，看一看我们强于何处，又弱于何处？
强大的应用层AI在中国是一个不容错过的商机。富邦证券曾指出，由于AI运作过程中，大数据的训练与推理有助于提升与加快各种应用的实现，中国庞大的人口基数每年所创造出来的应用数据量，是其他国家所望其项背，受到政府政策进一步加持，中国AI企业布局将以大数据为基石，逐步推升至各层次。可见，我国AI在大数据上面的优势是被认可的，《解密中国AI梦》报告指出，中国在数据上有绝对的优势。2016年，中国拥有全世界20％的数据；美国的数据量占全世界的5．5％，在这一项指数上，中国遥遥领先。
从当前国内AI的局势来看，大数据优势在我国首先驱动的是应用层。相关调研数据指出，到2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。我国人工智能的应用将率先落地在数据积累丰富的行业，其最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗行业。
从我国AI企业分布可以看出，我们在金融、公共安全、教育、工业制造、家庭家居和交通出行等众多应用领域都拥有代表企业。其中，商汤科技、云从科技、旷视科技、依图和BAT（百度、阿里巴巴和腾讯）等在生物识别领域有着很深的造诣；蚂蚁金服、京东金融、明略数据和阿丘科技等在大数据风控上具有一定的影响力；科大讯飞、小i机器人和云之声等则更专注于语音输入的研究。
总结来说，拥有大数据和市场优势，我国AI在落地上是领先的。
算力在精进大数据优势驱动了我国AI在应用层的进步，AI的技术层和应用层紧紧相连，中国和美国实力对比又如何呢？
《解密中国AI梦》报告将算法和研究放在了一起，揭开了我国AI缺人才的伤疤。报告指出，在AI人才数量上，2017年中国的人才库中有3．92万人研究人工智能，占全世界AI人才的13．1％；而美国有7．87万AI人才，占据全世界的26．2％。在论文发表数量上，2015年中国学者在AAAI上发表的论文为138项，占据全世界的20．5％；而来自美国学者发表的成果数量为326项，占全世界的48．4％。好在我们深知自己在人才和研究上的短板，大多数大学都推出了AI专业。数据也表明，中国研究人员发起的专利申请，近年来也上涨了两倍。
在算法这块，中国AI并未处于明显的劣势。BAT、科大讯飞、海康威视等众多企业在 学习模型和训练上面都表现出了不俗的实力。以科大讯飞为例，其在感知智能、认知智能以及两者的 结合等领域均达到国际领先水平。 神经网络的特点是需要大量的标注数据来训练模型，因为模型非常大，训练过程也需要大量的计算数据资源。可以说，大数据的优势也正在逐步提升中国在AI算法上面的竞争力。
我国AI也“缺芯”《2017年中国集成电路产业分析报告》显示，当前中国核心集成电路国产芯片占有率低，在计算机、移动通信终端等领域的芯片国产占有率几近为零。AI概念炒的这么热，最终还是要落实到各个产业去，不能只停留在口号上，而芯片是产品落地的关键所在，靠进口迟早有一天还会被“卡脖子”。
当前，我国在AI芯片研究上有寒武纪、深鉴科技、地平线、比特大陆、中天微和耐能等，相较于应用端的参与积极度显然是远远不够的。不过，好在我国AI芯片没有像传统芯片一样输在起跑线上，虽然要应对传统芯片巨头和科技巨头造芯的两面夹击，但在巨大的市场驱动下，做大做强有很大的希望。当然，AI芯片指的是专门针对AI算法做加速处理的芯片。产品落地不可能只用这一种芯片，我国整个电子产业“缺芯”让AI同样不能幸免。
虽然不愿意承认，但是《解密中国AI梦》报告确实点到了我国AI的痛处，我们不得不冷静的面对现实。除了政府政策和产品落地外，我们在AI发展上各个环节还很脆弱，尤其是人才、芯片和专利布局上面。我国AI还处于起步阶段，需要的不是打嘴炮争面子，而是知耻后勇，强芯强国。
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