自從發展人工智能被納入國家政策后，中國在人工智能領域的發展就成為一項全民運動，不僅刮起人工智能創業潮，而且大型公司也紛紛加大在人工智能領域的投資和發展。

　　今年全國兩會，“人工智能”再次被寫入政府工作報告。報告提出：發展壯大新動能。做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動，加強新一代人工智能研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進“互聯網+”。

　　騰訊公司董事會主席馬化騰近日在接受媒體采訪時表示，從AlphaGo戰勝李世石開始，大家才意識到人工智能是如此厲害。目前，騰訊后臺很多技術，比如廣告的精準匹配、個性化內容推薦等，都采用了人工智能技術。

　　兩次被寫入政府工作報告，也讓人工智能產業迎來新的歷史機遇。業內有觀點認為，在前三次工業革命當中，中國扮演的角色往往都是跟隨者，但是在人工智能時代，中國有機會在某些領域成為領跑者。

　　事實上，在人工智能領域特別是計算機視覺和，中國和美國相比幾乎是“零時差”。甚至還占據一定優勢，中國的不足在于基礎研究重大原創性成果缺乏和頂尖人才和團隊匱乏。

　　發展勢頭迅猛 數據利用遠超歐美

　　這些努力沒有白費，中國正逐步成長為人工智能領域的中堅力量，甚至是一種不可忽視的力量。

　　首先表現在專利上。

　　據去年的《烏鎮指數：全球人工智能發展報告》上顯示，在全球人工智能專利數量方面，中國以15745個緊跟在美國26891個之后位列第二，日本以14604個排名第三。值得一提的是，三國占總體專利的73.85%。

　　其次，表現在投稿及收錄上。

　　去年，美國人工智能協會(AAAI)的大會上公布了相關的投稿論文，據悉，全部投稿共2571篇，其中，中國和美國的投稿數量分別占到31%和30%。雖然在被接收論文數量上，中國還是低于美國，但數量已經大幅提升。畢竟基數大，就一切都有可能。而且，在收錄的論文中，百度、騰訊、華為、360、今日頭條、攜程等中國公司的人工智能團隊也有出現。

　　再次，中國對數據的利用更為充分。

　　作為國內的互聯網巨頭，百度董事長李彥宏近兩年開始頻繁地呼吁推動人工智能發展，其創辦的百度也宣布要all in AI。這是因為，李彥宏看到了人工智能技術的臨界點：計算能力越來越強、互聯網數據越來越豐富，人工智能經過不斷演進，可以變成一項實用的技術。

　　李彥宏和他的百度已經All In AI

　　科大訊飛董事長劉慶峰也表示，人工智能之所以能夠形成階段性的突破，有三個因素：數據、運算能力和算法。

　　事實上，數據和計算力是決定人工智能發展水平的重要因素。

　　IBM中國研究院研究總監蘇中認為，這一輪人工智能的發展實際上來自于數據。像深度學習，是通過海量的數據產生很多不一樣的結果。在數據量上，中國由于人口最多且多樣化，同時互聯網和移動互聯網已融入人們生活，因此數據會成為中國在AI產業中領先的地方。

　　“中國擁有最多的用戶群體，同時政府在推動人工智能技術應用上的決心和能調集的資源在全世界是罕見的，我相信未來人工智能的全球競爭主要在中美之間，由于人工智能應用研究的特點，中國會率先勝出。”劉慶峰說道。

　　根據中國互聯網信息中心日前發布的報告顯示，截至2017年6月，全球人工智能企業總數達到2542家，其中中國企業數量達到592家，占23.3%，僅次于美國。

　　原創性成果匱乏 原創型人才稀缺

　　盡管中國在人工智能領域的發展勢頭令人欣喜，但是，其背后仍然存在一些亟待解決的問題。

　　這一點也可以從原創性成果的匱乏上體現出來。

　　在中國很流行一個詞“偽原創”，就是指在別人寫作的前提上，綜合多方面的信息“閉門造車”，完全提不出自己的新觀點。

　　“把一個10層的深度模型拓展到100層甚至1000層，我覺得這個確實是一個進步，中國人目前是這個層次，但這些在我看來并不是一個原創。” AAAI現任執委楊強教授楊強就曾表示，深度學習是不斷發展的，研究領域的領導者應該是開拓新的領域，而不是在原有的基礎上深挖。

　　李彥宏指出，就中美兩國來比，美國的人才優勢讓其在基礎理論研究上占據優勢，所以絕大多數算法的創新都來自美國。不僅如此，美國公司尤其是互聯網公司，對人工智能的重視程度也普遍高于中國互聯網公司。

　　對此，清華大學教授魯白持同樣的觀點。其認為，中國對人工智能的理論、原創性研究還比較落后，大家都在集中精力做應用，未來在人工智能領域，大的理論突破可能還是來自西方，而技術應用的發展將會來自中國。

　　“我國的劣勢主要體現在人工智能的人才培育體系尚未建立，我國人工智能學界倡導多年的建設“智能科學與技術”一級學科的問題仍待解決。” 中國人工智能學會副秘書長余有成認為，核心技術人才梯次無法形成，海外優勢人才被歐美機構搶走。

　　劉慶峰認為，對于“源頭創新型”這類全球都稀缺的人才，要加大力度培養。中國也有很多好苗子，要讓他們進入這個領域，然后設計一個關于人工智能的學習成長路徑，這對于產業的整體發展有非常重要的意義。