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1、人工智能之中美对弈 向阳 赛迪顾问 作者简介：向阳 博士, 赛迪顾问人工智能产业高级分析师数据来源:赛迪顾问, 2017, 10 表 1 中美人工智能产业关键指标对比表指标中国美国数据来源核心要素指标算法 (MIT2017 年科技突破上榜企业数) 3 家 8 家 MIT2017 年科技突破榜单数据 2016 年数据总量全球占比 21%35%赛迪顾问 2030 年数据总量全球占比30%29%赛迪顾问政府数据开放程度全球排名 938 英国开放知识基金会组织全球开放数据指数研究结论应用 2016 年市场规模及增速 104 亿元/24.2%562 亿元/18.1%赛迪顾问平台 15 个 24 个赛迪顾
2、问环境要素指标研发投入累计融资规模 25.72 亿美元 179.12 亿美元乌镇智库大数据研究该领域投资机构数 43 家900 家乌镇智库大数据研究该领域获得投资累计次数 146 次 3454 次乌镇智库大数据研究政策布局已有专项政策已有专项政策赛迪顾问人才数量该领域论文他人引用率 30%62%SCImagoJournalRank (2015) 该领域论文质量指数168373SCImagoJournalRank (2015) 从业人员总数 6 万 10 万 LinkedIn 统计 10年以上经验人数占总数比 25%50%LinkedIn 统计人工智能诞生半个多世纪后, 终于由科技研发真正走向了
3、行业应用。人工智能作为新时代的“电力”, 将极大地颠覆现有商业模式、产业链和价值链, 其发挥作用的广度和深度将远超历次技术革命。历史上的每一次技术革命都深刻重塑了全球竞争格局, 如蒸汽机时代的英国成为“日不落帝国”, 电气化、信息化时代的美国成为世界超级大国。未来, 谁能抓住人工智能新一轮技术革命的历史机会, 就能一跃而上, 赢得一个相当长时期的大发展, 这一次是中国决不能错失的战略机遇。2017 年 2 月大西洋月刊报道, 在一年一度的美国人工智能发展协会年会中, 中国企业代表已经成为不可或缺的主力军。对比全球人工智能领先的美国、中国、英国和日本, 在算法、数据和应用等领域, 中美已经处于领
4、先地位, 特别是在学术研究、高端人才、技术突破、领军企业、创业投资和应用落地等关键环节上, 已显现了中美“双雄”格局。对比人工智能对四个经济体的效益提升能力, 中美将是巨大的获益方, 使这两者经济增速在 2035 年还能保持较快增长。据赛迪顾问预测, 人工智能对经济的推动, 能使中国的 GDP 增速由 2016 年的 6.7%上升到 2035 年的 8.1%。同样, 据埃森哲预测, 美国的 GDP 增速将借由人工智能的推广, 从 2016 年的 2.6%上升到 2035 年的 4.6%。研究认为, 在算法、应用以及学术研究、技术突破、领军企业等领域, 美国仍处于领先地位, 但中国潜能巨大, 有
5、望实现“弯道超美”。中美人工智能产业关键指标对比赛迪顾问从人工智能发展的“核心”和“环境”两类要素入手, 构建了衡量人工智能发展成熟度的指数体系, 共 7 个一级指标, 19 个二级指标, 对比分析中美两国人工智能发展优劣势。在核心要素方面, 包括算法、数据、应用、平台等 4 个一级指标。算法指标方面, 美国更具优势, 根据 MIT2017 年科技突破榜单评比结果, 美国有 8 家企业上榜, 中国仅有 3 家。数据指标方面, 中国数据总量具有很大潜力, 预计到2030 年, 中国数据总量占比有望取代美国, 成为全球第一。但在数据开放、制定数据共享标准等方面, 中国仍与美国有一定差距。应用指标方
6、面, 美国人工智能市场更为成熟, 产品渗透率更高, 但产业增速落后于中国。原因是中国具有更大的 C 端用户基数, 且 B 端的制造、交通、金融、医疗等传统行业发展相对落后, 借助人工智能实现转型升级的需求更为迫切, 市场增长的后劲很足。平台指标方面, 两国人工智能平台均由互联网巨头推出, 如, 美国的 Google、亚马逊和中国的百度。表 1 中美人工智能产业关键指标对比表 下载原表 在环境要素方面, 包括研发投入、政策布局、人才数量等 3 个一级指标。研发投入方面, 美国优势明显。投融资规模、布局人工智能的投资机构数量、投资轮次三个指标, 美国均明显优于中国。截止到 2016 年底, 中国人
7、工智能领域共有投资机构 43 家, 人工智能企业共获得投资 146 次, 累计融资 25.72 亿美元;而美国人工智能领域共有投资机构 900 家, 人工智能企业共获得投资 3454 次, 累计融资 179.12 亿美元, 分别是中国的 21 倍、24 倍和 6.96 倍。政策布局方面, 2016 年, 美国相继发布为人工智能的未来做好准备美国国家人工智能研究与发展策略规划人工智能、自动化与经济报告三份报告, 从资金支持、长短期结合等方面推动人工智能的发展。同时, 在战略层面提出要探索人工智能对法律制定和政府管理的影响。与美国相比, 中国也加紧规划布局, 2017 年 7 月, 国务院印发新一
8、代人工智能发展规划, 明确了三步走的战略目标, 中国人工智能理论、技术与应用“三位一体”全面推进, 到 2030 年, 达到世界领先水平, 规模超 1 万亿元, 带动相关产业规模超 10 万亿元, 为人工智能产业指明了方向。人才数量方面, 据 Linked In 数据统计, 美国约有 10 万名人工智能相关人才, 其中具备 10 年以上经验的接近 50%。中国约有 6 万名人工智能相关人才, 具备 10 年以上经验的仅为 25%。因此, 美国在人工智能专业化人才总量上依旧保持领先, 在 10 年以上经验的专家和领军人才上优势明显。在总体实力方面, 美国暂时领先, 中国快速追赶。中国在部分领域已
9、显现出较强的竞争实力, 部分指标与美国基本持平。主要体现在中国拥有全球最多的互联网用户、最活跃的数据生产主体, 在数据总量上具有比较优势, 在计算机视觉、语音识别等领域的算法基本具备与美国竞争的实力。此外, 中国拥有更多的人工智能相关专业大学生, 在人才供给上更具潜力, 更具快速的商业应用开发潜能。中美应用发展路线图基于用户群体对新应用的接受度、未来潜在市场的需求空间、新产品供给能力等方面的综合考虑, 选择目前无人驾驶、人脸识别、智能助理等十类人工智能主流应用, 通过对比中美技术水平、商业应用、产业政策、社会文化等多方面因素, 绘制中美人工智能应用场景落地路线图。可以预见, 未来中美在演进路线
10、上将呈现不同的发展时序。图 1 中美人工智能发展路线图 下载原图10 说明:红蓝色条长度表示应用落地时间, 占满整个框线说明需年及以上。数据来源:赛迪顾问, 2017, 101.无人驾驶无人驾驶技术能够提高行驶效率、缓解拥堵、降低污染和提高安全。Google、百度等互联网厂商和奥迪、宝马等传统汽车厂商均纷纷布局, 投入大量研发精力。IHS Automotive 的一项报告中显示, 全球无人驾驶汽车保有量到 2035 年将增长到 2100 万辆。在无人驾驶领域, 美国起步略早于中国, DARPA 于 2004 年就开始举办无人驾驶挑战赛, 但中国在增长动力上更胜一筹。从发展模式来看, 美国的车企
11、和互联网企业共同研发推进, 并取得显著进展。在中国, 传统车厂研发能力较弱, 双方的合作研发以互联网企业为主导。从影响落地因素来看, 美国最大的挑战在于解决 50 个州政府各自为战的问题, 需要制定超越地理界限的统一指南。政府需要解决谁监管、如何监管、法律责任、隐私和数据收集等问题。中国则是基础设施问题, 在世界经济论坛的基础设施排行榜中, 中国排 46 位。中国 16%的道路是土路, 基础设施问题依旧是中国的难题。减少道路测绘的限制也是重要环节, 企业获得高精度地图的能力将影响无人驾驶的落地进程。未来, 随着技术成熟和产品量产, 无人驾驶关键部件成本会快速下降, 加速无人驾驶汽车普及。百度和
12、福特投资激光雷达厂商 Velodyne, 促进 Li DAR 量产。据估算, 如果量产数量达到 100 万辆, 64 线激光雷达的单位成本可以下降到500 美元。中国将有机会借由无人驾驶提升在国际汽车产业的话语权。据摩根斯坦利预测, 未来汽车 60%的价值由软件贡献。中国正涌现出百度、驭势科技等具备领先无人驾驶解决方案的企业, 加上百度 Apollo 计划等开放生态的打造, 将让整车制造商、零部件提供商、感知器件提供商、硬件提供商以及新的创业公司, 有机会参与到一个新的、快速迭代、快速创新的生态环境中, 提升中国汽车产业的整体竞争实力。2.人脸识别人脸身份认证通过视觉图像处理识别个体身份, 提
13、高了身份认证速度和认证准确度。人脸身份认证在安防、旅游、金融和智能家居等领域的应用, 极大地提高了用户体验, 为开展个性化服务提供了基础。国内有百度、Face+、商汤科技等企业提供技术解决方案。Capvision 的一项报告显示, 2015 年全球人脸识别市场规模已达 200 亿元人民币, 中国约 70 亿元。预计到 2020 年, 全球人脸识别市场规模将超过 400 亿元人民币, 中国约 150 亿元。目前市场结构中硬件占比较大, 未来的增长将主要来源于软件。从发展模式来看, 在人脸身份认证领域, 美国在基础技术方面领先, 中国在产业化应用方面更具优势。人脸身份认证是计算机视觉领域的应用热点
14、, 中国厂商目前已在安防、旅游、金融重点布局, 未来将会延伸到其他的应用场景, 让人脸成为新的“身份证”。从影响落地因素来看, 美国在人脸识别的科研技术方面一直处于全球领先的地位, 但由于法律政策、个人隐私保护等限制, 应用落地较慢。中国在人脸身份识别领域, 已有不少公司提供解决方案或服务接口。相比于美国, 中国有更广阔的市场, 产业化速度更快。未来, 中国的支付需求量和用户使用习惯将更有利于人脸支付的普及。英国金融时报在对比中美两国市场研究机构的数据之后, 发现 2016 年中国移动支付的市场规模已经接近于美国的 50 倍。通过已经在用户中培养的良好使用习惯, 能有利于未来人脸支付技术的植入
15、和普及。中国视频安防领域对人脸身份认证需求将随着技术的成熟而被释放, 成为人脸识别应用的重点领域。据统计, 2016 年中国视频监控市场规模达到 867 亿元, 到 2018 年市场规模将突破 1000 亿元, 未来三年平均增速高于 12%。3.对话式人工智能操作系统对话式人工智能操作系统将成为未来第三代操作系统, 为机器赋予理解人类语言的通用能力, 利用语音对话的便捷和高效性, 实现人机交互的新一轮革命。目前亚马逊、Nuance、谷歌、微软、百度等企业已纷纷展开各类产品布局。对话式人工智能操作系统, 可广泛应用于智能手机、智能家居、车载等领域, 将全面融入人们的工作和生活, 具备极大的市场渗
16、透空间。在对话式人工智能操作系统领域, 美国布局依然快于中国。但自 2017 年以来, 各大巨头的产品布局开始加快, 中国有后起赶超之势, 继百度之后, 阿里、腾讯也均推出各自的智能助理产品。从影响落地因素来看, 美国起步早, 发展迅猛。亚马逊的 Echo 销量已达 500 多万台, 作为核心的对话式人工智能操作系统, Alexa 在家电、手机、汽车等众多领域也实现了布局。国内 BAT 等互联网公司都推出了交互式应用平台, 智能客服是当前应用最广泛、效果最好的领域。未来, 中国市场增长的潜力更大, 将引领对话式人工智能操作系统的普及应用。对话式人工智能操作最主要的场景之一就是智能家居。据 GFK 数据显示, 中国消费者整体的消费意愿以及消费能力正在持续升级。从 2013 年至 2016 年, 全球整体小家电市场销售额同比增长 3%至 5%, 中国市场增速则达到 20%, 是引领全球市场增长的几个主力国家之一。产业竞争将上升到涉及操作系统、芯片的全产业链。各大公司已从开发智能语音助理产品, 进入到搭建操作系统
