圖片來源：視覺中國
以人工智能技術為核心的產(chǎn)業(yè)革命正在快速興起中，各國及科技巨頭近年來都在這一領域大舉投入。盡管人工智能技術的未來走向仍高度不確定，但可以肯定的是未來醞釀在當前對人工智能技術的研究成果和初創(chuàng)企業(yè)之中。
2月5日晚間，倫敦經(jīng)濟學院教授許成鋼發(fā)布了《2020中國人工智能指數(shù)報告》(簡稱《報告》)，從AI初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量、論文發(fā)表量、開源軟件使用和開發(fā)等方面對中國當前的人工智能發(fā)展現(xiàn)狀與國際水平進行研究對比。
《報告》統(tǒng)計了自1998年至2018年，全球AI初創(chuàng)企業(yè)的融資情況，發(fā)現(xiàn)來自中國的AI初創(chuàng)企業(yè)的融資額在此期間達到487億美元，僅次于美國的1273億美元，位居全球第二。而從增速上看，自2014年起中國人工智能領域的投資急速增加，增速已經(jīng)達到世界第一。
融資總額中國僅次于美國，位居世界第二
從初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量及交易總數(shù)看，中國位居全球第三，次于美英。
總體投資額較大但企業(yè)數(shù)量相對較少，致使中國AI初創(chuàng)企業(yè)的平均股權(quán)融資額呈現(xiàn)出遠遠高于其他國家的特點。報告顯示，中國AI企業(yè)初創(chuàng)企業(yè)平均股權(quán)融資額在2018年已經(jīng)達到超過6000萬美元，同期美國AI企業(yè)這一數(shù)據(jù)僅為不足2000萬美元。
這一特征在早期投資階段更為明顯。2018年，在AI企業(yè)種子期股權(quán)投資交易總數(shù)指標上，美國幾乎是中國的七倍多，但是種子期的平均股權(quán)投資額上，中國約是美國三倍左右。晚期股權(quán)交易總數(shù)上，美國是中國的三倍左右，晚期平均股權(quán)投資上，中國約是美國的三倍左右。
中國AI初創(chuàng)企業(yè)平均股權(quán)投資額遠高于其他國家
許成鋼認為，人工智能作為全新的行業(yè)面對極高不確定性，種子和早期階段的數(shù)量是優(yōu)勝劣汰出成果的關鍵。但中國AI行業(yè)在種子和早期階段的企業(yè)數(shù)和交易量都在美英之后，且差距在增大。這一現(xiàn)象值得關注。
“國內(nèi)AI公司數(shù)量確實少，論文多，比如AI制藥領域全球已經(jīng)300多家公司，大部分在北美，中國沒幾家。我覺得這和中國AI應用領域狹窄有關，目前除了安防監(jiān)控，其他領域的AI都不容易落地或者放量?！遍L期關注人工智能行業(yè)的華創(chuàng)資本合伙人熊偉銘對界面新聞表示。
熊偉銘認為，國內(nèi)企業(yè)往往由于出于投資回報率考慮，在投入新技術上動力不足，而國內(nèi)的資本市場目前對于新技術企業(yè)也不夠買賬。此外，監(jiān)管方面的風險也是顧慮之一。
在學術研究方面，《報告》發(fā)現(xiàn)，中國的學術論文發(fā)表總量僅次于美國。其中期刊發(fā)表論文總量和引用總數(shù)都在近期超過美國，會議論文發(fā)表總量次于美國，但會議論文被引用量及高引用論文數(shù)都存在明顯差距。在人工智能開源軟件的開發(fā)和使用方面，中國與美國的差距則在明顯擴大。
騰訊天衍實驗室主任鄭治楓表示，在開源上中美確實存在很大的差距，主要是因為進入時間較晚，“深度學習技術出來以后，幾家美國大公司抓住了這次機會，比如說谷歌的TensorFlow，F(xiàn)acebook的PyTorch。中國公司在底層平臺開源就錯過了，但上層的算法開源做得還不錯?！?/FONT>
快手人工智能科學家劉霽則認為，美國在技術和人才積累、創(chuàng)新文化的氛圍方面相對更濃厚，同時各種基礎設施建設，包括硬件、軟件、開源平臺等積累確實比中國更厚重。但中國也有自身優(yōu)勢，比如規(guī)模效更明顯，中國企業(yè)的生產(chǎn)效率和執(zhí)行力也比美國企業(yè)更強。
（轉(zhuǎn)載）
