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[導讀]報告提出的“AI潛力指數”（AI Potential Index），從硬件、數據、算法和產業（商業）這四方面衡量一個國傢的人工智能綜合實力……
來源：fhi.ox.ac.uk
作者：聞菲、謝永芬
牛津大學未來學院的一份報告《解碼中國AI夢》，考察瞭中國人工智能的戰略和背景，綜合硬件、數據、人才、算法和產業等核心驅動力，提出“國傢AI潛力指數”，對比中美後發現中國當前AI實力約為美國的一半，除瞭數據，在其他方面均處於落後水平。
2017年7月20日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，引發國際廣泛關註。剛剛結束的兩會，人工智能也成為關鍵熱詞，並且再一次被寫入政府工作報告。中國的AI正步入發展快軌，第一次有望在核心技術領域領先世界，全球都在關註這顆冉冉升起的“中國AI夢”。
但夢想之所以稱之為夢想，就是距離現實還有一定差距。新智元創始人楊靜5日對《環球時報》記者表示，人工智能平臺分硬件和軟件，核心技術一直掌握在西方手裡，比如芯片技術。此外，中國沒有主流開源框架也是很可怕的，深度學習、強化學習等算法的研究也落後於西方。就拿阿爾法狗所包含的強化學習相關技術與算法來說，中國仍落後於英美。
在牛津大學最新完成的一份報告《解碼中國AI夢》裡，作者也得出瞭同樣的觀點。除瞭數據，中國在硬件、人才、算法和產業等方面，仍然落後於美國。
但是，“中國政府認為，標準化不僅是為公司提供競爭力的一種方式，也是讓自己從追隨者變為節奏制定者的一種方式，”報告作者、牛津大學人類未來研究所的Jeffery Ding表示。Ding的專業方向是研究中國新興的人工智能行業，他去年翻譯瞭中國政府發佈的《新一代人工智能發展規劃》，並對中國的其他AI政策也有深入研究。
Ding說，“我認為AI是中國第一個真正有機會制定遊戲規則的技術領域。”
報告的分析表明，中國新興的AI行業正在仔細考慮如何充分利用這一新興技術。“政策制定者、研究機構和科技公司的思想深度和思考的廣度，大大超出瞭我的預期。”Ding說。
中國AI潛力指數約為美國的一半，17：33
尤其值得一提的是報告提出的“AI潛力指數”（AI Potential Index），從硬件、數據、算法和產業（商業）這四方面衡量一個國傢的人工智能綜合實力。雖然有其局限，比如代理指標數據的可靠性，以及AI研究人員的實力無法很好的量化，但如下表所示，除瞭數據，中國在其他三方面均落後於美國。
具體說，中國的人工智能實力（AIPI）約為美國的一半，17：33。
在以下四個部分，報告詳細說明瞭每個驅動因素的重要性。首先，盡管這份報告分析瞭每一項單獨的驅動因素，但它們之間的關聯不容忽視。例如，硬件改進（GPU的發展）已經提高瞭AI算法的性能，並且創新算法已經在轉向，可以通過並行化（運行程序）更高效地使用大量硬件多個處理器）。其次，每個驅動力相對於其他驅動力的重要性是許多爭論的主題。
當人工智能專傢對人工智能進展對各種驅動因素的敏感性進行調查時，意見差異很大，沒有就每個投入的相對重要性達成共識。其他分析人士指出，每個驅動力的相對權重隨著時間的推移會發生變化，並受到像開放獲取這樣的重大趨勢的影響。
中國半導體生產占全球市場份額4%，美國50%，中國硬件遠不及美國
由於初始成本高，創建周期長，處理器和芯片開發可能是最困難的中國人工智能計劃的組成部分。目前，AI硬件分為兩類：（1）已經誕生的新品用於訓練AI算法（例如，CPU和GPU）；（2）設計的芯片專門用於執行機器學習和深度學習算法（例Google的TPU和微軟的FPGA）。這兩類芯片的制造在運行時更直接相關人工智能算法，如果研究人員能夠更好地利用協同定位，互聯計算的優勢。
在第一類硬件方面，中國半導體產業實力的衡量標準揭示瞭人工智能發展的潛在瓶頸。傳統半導體公司的一般指標是重要的參考因素，因為這些公司正在擴大自己的處理器來處理人工智能軟件，以及收購創業公司建設AI芯片，在2015年，中國半導體生產的全球市場份額僅為4％，而美國占全球市場份額的50％。總融資數字顯示中國半導體行業的融資總額僅為4.3％。
在第二類硬件中，像TPU和ASIC這樣一些專門用於快速運行神經網絡的芯片。在中國芯片制造商前10名中，有6名專門從事ASIC芯片，這種芯片不像其他芯片那樣靈活，例如提供高效率性能的FPGA，以及靈活地改變底層硬件以適應快速變化的軟件的方案。美國和中國都有兩傢芯片制造公司，專門從事FPGA芯片，都躋身前十。美國兩傢公司共獲得1.92億美元的融資，而兩傢中國公司共獲得總額為3,440萬美元的資金。與人工智能的許多方面一樣，芯片創新也在不斷發生。例如，Google最近推出瞭Alpha Zero用於學習國際象棋的第二代TPU，它們能夠比GPU和CPU更高效地訓練AI算法。
中國在建設超級計算機方面的成功表明，它有可能趕上AI硬件領域的世界領先企業。看中國高性能超級計算機的份額：2014年，中國在全球五百強榜單中的份額由76個系統（15.2％）組成，在232個系統中排名第二（46.4％）。 2017年6月的Top500排行榜中，中國幾乎趕上瞭美國，前者擁有159個系統（31.8％），後者擁有168個系統（33.6％）。可以對這類硬件進行進一步的區分，超級計算設施可能在未來變得更加適用AI開發。
盡管如此，正如加利福尼亞大學的物理學傢Larry Smarr所指出的那樣，如果其他國傢開發專門針對AI的新型超級計算機，中國在制造傳統超級計算機方面的卓越表現可能並不重要。
總而言之，中國依靠進口和收購來提升AI硬件實力。由於這一戰略已經受到美國和歐盟的更多審查，中國正在推動其國內芯片制造業的龍頭，並對強大的超級計算機設施進行長期押註。
中國封閉的互聯網生態系統帶來數據優勢，2020年將占全球20%
數據是人工智能系統的另一個重要驅動因素，機器學習需要大量的數據。 擁有大量數據被認為是中國人工智能開發的優勢之一。由於隱私保護措施相對寬松，中國科技巨頭收集大量數據，並且在政府機構和公司之間共享是很常見的。中國消費者是這些數據的來源，全國智能手機普及率和行業預測顯示，截止2018年1月，中國消費者將占據全球零售電子商務市場50％以上的份額。
根據賽迪顧問的報告，預計到2030年，中國將擁有全球數據的30％。中國科學院院長白春禮估計：“到2020年，中國將占全球數據的20％，這是預期的44萬億千兆字節。”
AAAI會議，中國論文錄取率超過20%，領先美國
算法研究的發展是AI發展的一個關鍵因素。中國的研究者能夠快速地復現目前最先進的算法。得益於巨大的人才庫，中國已經發佈瞭大量的AI研究成果，但是在與領先國傢和最優秀研究者的創新性研究方便仍然存在差距。在2014年，中國在AI研究的數量上超過美國，一個證據是在AI相關的會議和與深度學習相關的論文數量上。AAAI，AI領域頂會之一，它的數據顯示，在錄取論文中中國的研究者占比超過20%，位於第一，第二是美國見圖四。
但是，中國在基礎研究上落後於美國和英國，電梯維修費用統計顯示美國和英國的研究更有影響力，表現在它們的引用數更高。當被問到美國和中國的AI實力時，FaceBook的AI首席科學傢Yann LeCun強調瞭最先進的AI實驗室的重要性，在美國有谷歌大腦，FAIR，OpenAI等。目前，中國的學術界和工業界都傾向於研究已經存在的AI技術的應用；這兩個群體是否開始致力於人工智能的創新性研究會是中國AI未來發展的一個關鍵問題。
在基礎研究上的差異也有一部分原因是人才短缺。盡管有大量的畢業生，但是中國僅有39000名AI研究者，還不到美國的一半。美國得益於有大量世界領先的大學在進行AI研究。這導致有更多的完成過多個完整項目的專傢。美國超過50%的AI研究者都有超過10年的工作經驗，然而在中國隻有25%。
人工智能企業數量中國占全球23%，美國42%
報告分析的AI發展的最後一個驅動因素是AI的商業生態系統。一系列指標—— 特別是人工智能公司的數量和收到的人工智能相關融資——使中國的人工智能商業生態系統位居世界第二，約為美國同行的四分之一。在全球人工智能企業總數中（根據2017年6月的數據，2542傢），美國占42％，而中國以23％排名第二。 美國生態系統培育瞭更多具有競爭力的AI創業公司，其中39傢有前途的AI創業公司，而僅有3傢有前途的中國AI創業公司。
近年來，大型科技公司競相收購領先的民營人工智能公司，以獲取技術和專業知識，美國科技巨頭直接從強大的人工智能創業場景中受益。從2012年至2017年7月，在全部79傢AI公司收購中，66傢被美國公司收購，而3傢被中國公司收購。與此相關的是，在這些並購交易中收購的公司中，隻有一傢來自中國（百度），51傢來自美國。
雖然人工智能公司的數量提供瞭一個行業規模的首要衡量尺度，但人工智能公司籌集的資金量可以幫助提供更全面的人工智能版圖。據烏鎮研究所的報告顯示，從2012年到2016年，中國人工智能企業獲得瞭26億美元的投資資金，遠低於美國同行收到的172億美元。 正如“核心人工智能”和“人工智能相關行業”之間台中菜梯維修的模糊區分的情況一樣，商業人工智能領域的數字也很模糊。例如，IT巨子和騰訊研究所的另一份報告對美國和中國的人工智能融資規模提出瞭截然不同的估計，發現美國獲得全球人工智能資金的51.10％（148億美元），而中國人工智能企業排名其次是全球AI資金的33.18％（96億美元）。
另一個矛盾估計背後的因素是人工智能場景的快速變化。作為參考，從2014年到2016年，中國人工智能新公司的數量占中國人工智能公司總數的55％，中國人工智能投資在這三年中的規模占中國融資總量的90％以上。 2017年，中國的AI創業公司在全球的創業公司中獲得瞭48％的資金，超過瞭美國人工智能創業公司的股權資金份額，獲得瞭全球38％的份額。 過去一年中國AI市場的增長是天文數字，因為2016年中國僅占全球資金的11.3％。盡管對中國AI部門的確切規模有不同的估計，但在這一部分所有考慮的指標中，中國的AI行業在絕對和相對的條件下在過去幾年都有顯著增長。
在所有驅動因素中，不要從零和競爭的角度來觀察。事實上，每個驅動要素，各國間的合作往往是互利的。中國是美國人工智能硬件的主要市場，數據可以跨境共享，世界各地的研究人員共同合作AI論文。最後，在過去幾年中，對美國和中國的跨境AI投資顯著增加。從2016年到2017年，中國支持的對美國初創公司的投資從19個增加到31個，美國支持的對中國新創公司的投資從5個增長到瞭20個。此外，常常被遺忘的是，騰訊和阿裡巴巴都是跨國公司，國際利益相關者擁有相當大比例的上市公司（Naspers擁有騰訊33.3％的股份，雅虎擁有阿裡巴巴15％的股份）。
總而言之，雖然要看到美國和中國人工智能能力的比較評估，但重要的是要考慮各種人工智能驅動因素的相互依存的積極方面。
在未來數據的重要性可能降低，中國AI發展受制於人才
如上所述，除瞭數據量大外，中國的每個驅動力都落後於美國。 根據AI潛力指數，中國的人工智能能力（AIPI = 17）約為美國（33）的一半。
當然，當權重不同的時候，這結果自然會變。例如，百度COO陸奇認為，數據是最終的驅動力，因此中國AI有極大的潛力。
如果數據因素比其他因素權重高出三倍，那麼中國和美國的AI潛力相當。但是，和其他因素比起來，在未來，數據可能不那麼重要。因為未來的AI算法可能不需要預先創建的數據（例如訓練機器人）。
“目前，人才仍然是中國人工智能發展的主要瓶頸，”專註於中國新興技術和防禦創新的華盛頓特區分析師艾爾莎卡尼亞（Elsa Kania）在接受Nature記者采訪時說。她援引LinkedIn的數據，在中國人工智能領域工作的人中有38.7％擁有超過10年的經驗，而美國的這一比例為71.5％。她表示，“中國將需要繼續積極努力，從矽谷和其他地方招聘外籍人才”。
在北京的科技中心中關村，已經采取瞭一些措施。 2016年，當地政府讓外籍人士更容易獲得永久居民身份，並於2017年推出瞭相關政策，為中國公司註冊，稅務，財務和知識產權等各方面的創業新人提供支持。
事實上，加強人才在政府的人才發展計劃中被認為是“最重要的”，該計劃呼籲“加速引進一流的全球人才和年輕人才，為中國人工智能創造一流的人才基礎”。該計劃特別提到瞭國傢“千人計劃”，為吸引海外和中國的海外科學傢提供有力支持。
Nature評論：https:/電梯保養推薦/www.nature.com/articles/d41586-018-00539-y
牛津報告：https://www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf
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