目前@@，各国@@的@@@@AI技术刚刚起步@@，企业也都在@@积极规划@@布局@@@@。可以@@预见的@@是@@@@，未来十年@@将@@是@@@@AI的@@时代@@。
2001年@@，史蒂芬@@˙史匹柏@@(Steven Allan Spielberg)执导了科幻电影@@《人工智慧@@(AI)》。影片讲述了一个机器人小男孩的@@励志故事@@：21世纪中期@@，机器人制造技术已经高度发达@@。莫妮卡的@@儿子马丁重病住院@@，为缓解伤痛@@，她领养了机器人小孩大卫@@。后来马丁苏醒@@，大卫却因重重误会被抛弃@@，最终大卫在@@机器人乔的@@帮助下@@，开始寻找自@@己的@@生存价值@@…
该电影反映了人类对未来科技的@@担忧@@，也探讨了人类与机器人之间的@@复杂关系@@。影片中的@@大卫拥有@@情感和@@自@@我意识@@，‘它@@’是@@否可以@@被称为@@‘新人类@@’？然而@@，好莱坞式的@@故事离我们还相当遥远@@。目前@@，各国@@的@@@@AI技术刚刚起步@@，企业也都在@@积极规划@@布局@@@@。可以@@预见的@@是@@@@，未来十年@@将@@是@@@@AI的@@时代@@。
AI将@@无处不在@@@@@@
AI的@@核心产业@@链主要分为三大块@@：基础层@@(运算基础设施@@)、技术层@@(软体@@演算法及平台@@@@)、应用@@层@@(产业@@应用@@及产品@@@@)。各层级之下又有@@细分的@@层内结构@@，再往下还有@@更小的@@细分领域@@。如果进行系统地分类@@，所以@@的@@@@AI公司@@都可被归类在@@某一细分领域@@。
图@@1 AI核心产业@@链思维导图@@@@。
如果你不理解为什么说@@AI无处不在@@@@，Gartner曲线@@(技术成熟度曲线@@@@[The Hype Cycle，炒作周期@@])就能完美诠释该说法@@。Gartner曲线@@由咨询@@机构@@Gartner在@@1995年@@首度提出@@，此后每年@@更新一次@@@@。该曲线@@认为@@：技术也有@@生命周期@@，一项新兴技术会大致经历@@‘技术触发期@@、期望膨胀期@@、幻觉破灭谷底期@@、启蒙爬升和@@高原期@@’五个阶段@@。
图@@2 2018年@@新兴技术成熟度曲线@@@@@@(横轴为时间@@，表@@示一项技术将@@随时间发展经历各个阶段@@，纵轴是@@预期@@)。(资料来源@@@@：Gartner，2018/08)
透过分析图@@@@1可知@@，AI范畴内的@@多项细分产业@@将@@迎来高峰期@@。其@@中@@，虚拟助手@@、深度神经网路@@、深度神经网路@@ASIC、5G技术将@@在@@@@2~5年@@内达到高峰期@@；增强@@现实@@、混合现实@@、区块链@@、物联网平台@@@@、生物晶片@@、智慧型机器人@@、AI PaaS、对话式@@AI平台@@、边缘@@AI、资料安全区块链@@等@@技术将@@在@@@@@@5~10年@@内达到高峰期@@；利用@@AI、4D列印@@、自@@动驾驶@@Level 5、立体面显示等@@技术@@，需要@@10年@@以@@上才能达到高峰期@@。可预见@@，AI将@@渗透到我们生活的@@方方面面@@。
AI发展现状@@
当前@@，各国@@政府@@和@@企业已经明确了@@AI的@@发展@@方向@@。
各国@@AI策略@@
从研发路径来看@@，大致有@@两种@@：一种是@@学术化路径@@，先注重@@基础研究进而拓展@@AI的@@各项应用@@@@；另一种是@@商业化路径@@，注重@@AI技术的@@商业价值@@，以@@产品@@来推动学术研究及突破@@。前者以@@@@Google为代表@@@@，后者以@@亚马逊@@(Amazon)为代表@@@@，不过各种路径也并非泾渭分明@@。随着@@AI基础层@@有@@所发展@@，学术化企业也开始往商业化路径倾斜@@；同时@@，市场上也出现了众多@@AI产品@@，比如@@：Google智慧助手@@、微软@@(Microsoft)小冰@@、苹果@@(Apple)Siri等@@。
在@@策略@@路径方面@@，以@@政府@@为主导@@，全球@@掀起了@@AI新热潮@@。业界认为@@，AI将@@是@@第四次@@工业@@革命的@@最大推动力@@，因此@@，各国@@都非常重视@@AI的@@发展@@。
表@@1 各国@@AI政策@@资讯@@(部分@@)
自@@加拿大@@和@@日本把@@AI上升到国家@@层面之后@@，其@@他国家@@也先后把@@AI当作国家@@战略来开展@@，不过各国@@的@@@@@@AI战略具备不同的@@特点@@：
加拿大@@AI注重@@AI研究及人才培养@@，为此政府@@计画拨款约@@0.94亿美元来进行支持@@；日本主要从技术及应用@@的@@角度@@，确立了实现其@@@@AI工业@@化的@@基本路线图@@@@；欧盟主要目标是@@增强@@该区域的@@@@AI技术与产业@@能力@@，推进@@AI应用@@；中国的@@@@最终目标是@@@@AI理论@@、技术与应用@@均达到世界领先地位@@，重点技术领域包括自@@动驾驶@@汽车@@@@、服务机器人和@@语音@@/影像辨识系统等@@@@；美国将@@从国家@@策略@@层面调动更多@@联邦资金和@@资源投入@@AI的@@研发@@。
除了政府@@之外@@，企业也非常重视@@AI的@@发展@@，Google、Facebook、微软@@、百度@@等@@网际网路巨头均把@@AI当作其@@战略核心@@。
为确保@@AI战略的@@顺利实施@@，大家@@对自@@身的@@组织架构也进行了调整@@。比如@@：2015年@@8月@@，Google成立母公司@@@@Alphabet，前者成为后者旗下子公司@@@@。2016年@@2月@@，Google将@@搜寻和@@@@AI部门合并@@，又在@@@@2018年@@4月@@将@@其@@@@AI业务分拆为两个独立部门@@；2018年@@，BAT都调整了组织架构@@。9月@@，腾讯设立云与智慧产业@@事业群@@，进一步增加对@@AI实验室@@、机器人实验室@@和@@量子实验室@@的@@投入@@。11月@@，阿里@@云事业群再度升级@@，将@@AI并入集团创新事业群@@。12月@@，百度@@宣布调整组织架构@@，ABC智慧云事业部升级为智慧云事业群组@@(ACG)，承载@@AIto B业务和@@云业务@@。
全球@@AI企业分布情况@@
全球@@的@@@@AI尚处于早期发展阶段@@，大资料@@、底层演算法@@、核心处理器晶片的@@发展@@刚得以@@支撑技术层@@和@@应用@@层@@的@@起步@@。目前@@，全球@@AI企业在@@@@符号运算@@、模式辨识@@、机器翻译@@，机器学习@@、问题求解@@、逻辑推理和@@定理证明@@、分散式@@AI、电脑视觉等@@方面有@@新探索@@。虽然@@，现阶段的@@@@AI产品@@可代替人类的@@部分@@工作@@，但是@@并未达到多方协调和@@自@@主学习的@@水准@@。这意味着@@，AI尚有@@较大的@@发展@@空间@@@@。
2018年@@5月@@，罗兰贝格@@(RolandBerger)发布了@@一份关于@@AI的@@报告@@。该报告分析了全球@@范围内@@3,500家@@AI公司@@，其@@中@@，美国聚集着@@1,393家@@AI初创公司@@@@，约占全球@@总数的@@四成@@，其@@次@@是@@中国和@@以@@色列@@，分别有@@@@383(11%)和@@362(10%)家@@AI初创公司@@@@，另外还有@@@@769家@@分散在@@欧洲各国@@@@。
图@@3 2018年@@各国@@@@AI初创公司@@@@数量占比@@。
此外@@，在@@今年@@@@2月@@，CB Insights发布了@@2019全球@@100强@@AI初创企业排行榜@@。该榜单共有@@@@3,000多家@@@@AI企业参选@@，依据各企业的@@专利进展@@、投资者概况@@、市场潜力@@、合作关系@@、竞争格局@@、团队实力和@@新颖性等@@角度进行评分@@，涉及产业@@包括了医疗@@、电信@@、半导体@@、政务@@、零售@@和@@金融@@等@@@@。
在@@这@@100强@@中@@，有@@77家@@企业来自@@美国@@、6家@@来自@@中国@@、6家@@来自@@以@@色列@@、6家@@在@@英国@@，其@@余@@5家@@分散在@@其@@他国家@@@@。由此可见@@，无论在@@@@AI企业数量还是@@水准上美国都具有@@较大优势@@。
同时@@，该机构还公布了@@11家@@本年@@度估值达@@10亿美金以@@上的@@独角兽企业@@。其@@中@@，有@@5家@@来自@@中国@@，分别为商汤科技@@、依图@@科技@@、第四范式@@、旷视科技及初速度科技@@，涉及的@@领域包括安防@@、风控@@、人脸辨识@@，以@@及自@@动驾驶@@大脑@@。值得注意的@@是@@@@，中国的@@@@AI企业在@@@@AI在@@技术层@@@@、特别是@@应用@@层@@着力更多@@@@，在@@基础层@@方面实力较弱@@，而美国@@AI企业在@@@@基础层@@有@@更多@@的@@成绩@@。这也是@@需要@@中国继续努力的@@地方@@，所幸中国各院校和@@领先企业均成立了@@AI实验室@@，针对基础层@@面的@@发力也正在@@持续中@@。
BAT的@@AI布局@@
综观全球@@@@AI产业@@，各企业的@@布局@@十分引人注目@@。实际上@@，当下大家@@的@@规划@@均围绕在@@@@AI、软体@@、硬体@@、晶片方面全面展开@@。以@@BAT为例@@，百度@@、阿里@@、腾讯的@@@@AI布局@@都是@@全方位的@@@@。
表@@2 BATAI实验室@@及研究方向@@
百度@@是@@@@BAT中最早布局@@@@AI的@@公司@@@@，也是@@成绩最显着的@@公司@@@@@@。自@@2016年@@百度@@把@@AI上升到发展战略@@，其@@AI已经渗透到我们生活的@@方方面面@@，包括百度@@无人车@@、智慧音箱@@、智慧金融@@@@、智慧农业和@@智慧健康等@@@@。基于此@@，李彦宏才能骄傲地宣称@@，百度@@已经是@@一家@@@@AI公司@@。
阿里@@巴巴是@@继百度@@之后的@@第二个发力@@AI的@@BAT。阿里@@近几年@@来陆续在@@零售@@业务@@、城市@@、工业@@、零售@@、金融@@、汽车@@、家@@庭等@@多个场景推出@@ET大脑等@@@@‘产业@@AI’方案@@。其@@AI是@@BAT中最快见成效的@@@@，ET城市@@大脑已经将@@杭州的@@拥挤路段车辆通行速度提升了@@15.3%。
最晚入局的@@是@@腾讯@@，它@@更关注@@场景@@、大资料@@、运算能力和@@人才@@。所以@@腾讯@@AI Lab关注@@的@@是@@电脑视觉@@、语音辨识@@、自@@然语言处理和@@机器学习@@@@，并提出游戏@@、内容@@、社交及工具平台@@型@@AI四个应用@@方向@@。
实际上@@，各国@@企业正在@@@@AI赛道上@@，虽有@@部分@@企业稍领先@@，但这远非最终结果@@。当前@@，规划@@、布局@@、落地@@、争夺人才等@@@@，都是@@大家@@聚焦的@@重点@@。对企业和@@个人而言@@，当下是@@进入@@AI产业@@的@@最佳时期@@，请好好把握这个机遇@@！
