中國和美國目前在人工智慧領域逐漸成為最受人矚目的對手。美國目前已經明確是人工智慧（AI）領域發展的冠軍。(圖片來源:pixabay)
【看中國2017年10月24日訊】（看中國記者靈素編譯）中國和美國目前在人工智慧領域逐漸成為最受人矚目的對手。中國政府成為這項技術領軍者的軸心的同時，大量的炒作也因應而來，那麼中國宏偉的人工智慧（AI）前景到底該如何在實地展開呢？啟動資料庫研究Juzi和騰訊新聞分別用全新的視角剖析了中國人工智慧（AI）行業優勢和劣勢。
據Technode報導，數據顯示，美國目前已經明確是人工智慧（AI）領域發展的冠軍。美國AI公司在數量上是比中國的1.82倍。而且美國AI行業投入資金比中國高出1.54個百分點，AI人才儲備是中國的2.01倍。根據2017年6月的統計數據顯示，全球AI公司總數共有2542個，這其中美國佔42％，中國則位居第二。美中兩國已經超越了英國、澳大利亞、日本、瑞士、新加坡等發達國家。
這些強大的AI基礎是在谷歌、亞馬遜、IBM和微軟等公司的幫助下才建立起來的。但不久的將來可能真的會有很大的差距出現：中國正在採取三位一體的最佳可行技術建造人工智慧生態系統。百度的AI助手、DuerOS平臺，自駕平臺阿波羅和深度學習平臺也都進入協助的角色了。阿里巴巴的人工智慧平臺（PAI 2.0），與天貓精靈語音助手、客服員電小米也頗具特色。騰訊也開發了雲服務，一個名為Angel是服務端，微信AI機器人為特徵的「創作者」開源計算平臺。
中國的AI公司像雨後春筍般興起。圖靈獎第一位亞洲獲獎者姚啟志表示：「「中國的人工智慧技術現在基本可以與世界相媲美，但十年後，工業革命帶來的紅利也最終會消失。」姚啟志指出，超級計算機與其理論是中國人工智慧領域裡的最大缺點。
據悉，這並不是唯一一塊中國落後於美國的地方。另外一個主要的障礙是缺乏AI人才。根據數據顯示，美國AI人才庫有78,000位專家級人物，而在中國，這個數字還不到一半，中國的AI專家大約有39,200名。形成這種差距的原因之一是缺乏質量培訓，在全球前20大大學中，16個隸屬於美國。目前中國的學術能力根本不能滿足中國的AI行業需求。
且行業內部也存在分歧。中國的AI開發必須要彌合技術差距，同時產品差異化和市場需求也是必須要注意的重點。有關報告指出，這些都是AI啟動發展的三個門檻。
據IT Juzi分析師兼研究合作人李景旺介紹：「對於投資者而言，人工智慧技術行業是一個非常有前途的技術產業，現在在大中小企業都非常吃香。但是像2000年的網際網路泡沫一般，要做這一領域，他們要選擇合適的公司，就更應該謹慎從事。」
美中兩國的AI專家未來有很大機會在技術領域重新配對。AI行業近期最重要的領域會是網路安全防範、無障礙便利店、機器翻譯、醫藥行業與知識產權保護。兩國目前都正忙於不同領域建立自己的優勢，而AI創業公司也在隨著當地的融資趨勢增長。
「2017美中人工風險資本狀況與趨勢研究報告」（亦或是2017年美中AI創投現狀與趨勢研究報告）中，發現了中國AI行業的有一些更有趣的數字。
美國和中國的AI公司都在研究什麼呢？AI開發有三個關鍵領域，演算法、數據和高性能晶元。而目前在這三個領域的發展很強勁，全球也在研發該的新應用。在中國，最受歡迎的增長領域是與Ubtech，Roobo和Cloudminds等公司共同開發的智能機器人、無人機巨頭DJI的無人飛行器（UAV），是該領域的最大亮點。而自然語言處理（NLP），包括語義分析，語音識別聊天，在中國也是熱點。
但與美國相比，中國的AI優勢是什麼？研究機構根據AI創業的難易程度列出了九個方面。例如，NLP和計算機視覺技術難度較低，那麼這個領域成為中國和美國共同的熱點也不奇怪了。AI領域最難的部分是處理器與晶元開發，因為這部分資金需求量大，開發週期長，人才少。根據研究發現，中國的主要優勢在於智能機器人，而美國則是更擅長世界機器學習應用領域。
在中國，醫療行業已經成為AI應用的一個很有趣的領域，現在AI技術已經應用於醫學影像和醫療記錄分析了。這個領域因為人才能力薄弱，所以AI技術有很大施展空間。這屬於小范圍的AI應用。汽車行業的自主駕駛和輔助駕駛的AI應用排名第二，其次是教育、金融、製造、安防、家居等行業。
自1999年美國首次AI投入以來，全球的AI投入額已達1914億元人民幣。截至2017年6月31日，中國AI公司共投入人民幣635億元，佔全球AI資金的33.18％，美國則佔51.10％（978億美元），全球其他地區投資比例為15.73％。
2016年，中國想盡辦法要躋身成為AI領域的主要領軍者之一，意欲與美國較量。但美國在AI領域完成了幾項大交易，中國的AI融資總額突然間在2017年上半年下降。另一個有趣的數據顯示，中國的AI公司投入的資金比例更高，約佔公司總投入的69％，而美國的投入比例為51％。這表明中國人工智慧發展的主要問題不在於資金，而關鍵在於缺乏技術和人才。
