中美两国人工智能产业发展研究报告.pptx

中美两国人工智能产业发展研究报告,2017.7.26,目录,中美两国人工智能产业发展全面解读. 1前言：AI 泡沫前，我们怎么办？. 2核心内容速读.3目录.8第一章：中美人工智能的顶层设计. 91.1 中美高度重视 AI 战略.91.2 中美设定 AI 促进机制.121.3 美国 AI 战略发展态势.141.4 中国 AI 发展态势.15第二章：中美人工智能产业布局观察.172.1.美过企业总量远超中国. 172.2.中美 AI 创投累计融资对比.192.3 中美人工智能九大热点领域对比.202.4. 超过一亿美元的投资事件（略）.242.5 未来趋势判断.24第三章：中美 AI 巨头的产业卡位战.283.1 中美巨头的产业布局. 293.2 技术层：争抢人才，构建生态.303.3 应用层：抢夺语音交互入口，征战云服务（略）.343.4 基础层：美国巨头深入产业核心布局芯片.34第四章：中美 AI 领域人才队伍.384.1 美国产业人才总量是中国的两倍.384.2 美国基础层人才数量是中国的 13.8 倍.394.3 中国团队的人才挑战. 414.4 中国团队的后发优势（略）. 43第五章：人工智能应用热点. 445.1 中美人工智能产业应用的优劣势.445.2 中美人工智能应用热点（略）.46结语.47研究团队与数据说明.48中美 AI 产业创投真相. 49参考文献.50,前言：AI 泡沫前，我们怎么办？,一个新的世界即将到来。人工智能是当前人类所面对的最为重要,的技术社会变革，是互联网诞生以来的第二次技术社会形态在全球的,萌芽。,所谓 AI 技术，是人类在利用和改造“机器”的过程中所掌握的,物质手段、方法和知识等各种活动方式的总和。AI 技术赋予了机器,一定的视听感知和思考能力，不仅会促进生产力的极大发展，而且也,会对经济与社会的运行方式产生积极作用。,AI 技术的创新可以促进经济增长，提升社会治理水平；反过来，,高水平的社会治理，也会促进技术创新的活跃，推动经济增长。因而，,无论是研究经济，还是社会发展，我们都必须关注技术本身，关注,AI 技术发展的社会机制，关注 AI 技术的社会功能。,站在新世界起点，我们看到似曾相识的情形AI 的勃兴类似,1998 年互联网勃兴两年后又遇到寒冬的情形。近年来 AI 厚积薄发，,主要是深度学习的突破，引发创业和投资情绪高涨。你发现投资越来,越多，公司越来越少，项目越来越贵，而深度学习自身的不足并没有,快速得到解决，AI 商业化之路有点力不从心。,我们要保持冷静的认知。尤其是在即将出现泡沫的时候，不宜设,定过高的期望。美国积 60 余年之功，全面领先全球，其他国家的 AI,创新尚处于萌芽阶段。赶英超美，并非朝夕可成，我们需要把有限的,资源用到核心环节上，方能在未来占有一席之地。,核心内容速读,1. 顶层设计。,中美政府都把人工智能当作未来主导性战略，出台发展战略规划，,从国家战略层面进行整体推进。美国和中国都在国家层面建立了相对,完整的研发促进机制，协同推进人工智能发展。美国一直处在人工智,能基础研究的前沿，保持全球领先地位。中国在基础算法和理论研究,方面，还有相当的差距。,2. 企业数量。,从全球范围来看，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他,发达国家。截止到 2017 年 6 月，全球人工智能企业总数达到 2542 家，,其中美国拥有 1078 家，占据 42%；中国其次，拥有 592 家，占据 23%。,中美两国相差 486 家。其余 872 家企业分布在瑞典、新加坡、日本、,英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。,从历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国 5 年。美国,最早从 1991 年萌芽， 1998 进入发展期， 2005 后开始高速成长期， 2013,后发展趋稳。中国 AI 企业诞生于 1996 年，2003 年产业进入发展期。,在 2015 年达到峰值后进入平稳期。,3. 产业布局。,美国 AI 产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，尤其,是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，,各层级企业数量全面领先中国。相比较而言，中国在基础元器件、基,础工艺等方面差距较大。,从基础层的芯片企业数量来看，中国拥有 14 家，美国 33 家，中,国仅为美国的 42%。,而技术层，中国拥有 273 家，美国拥有 586 家，中国为美国的,46%。,在应用层，中国拥有 304 家公司，美国拥有 488 家，中国是美国,62.3%。,4. 人才队伍。,AI 产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更,多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。,美国研究者更关注基础研究，人工智能人才培养体系扎实，研究,型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高,端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国形成了能够持,久领军世界的格局。,美国产业人才总量约是中国的两倍。美国 1078 家人工智能企业,约有 78000 名员工，中国 592 家公司中约有 39000 位员工，约为美国,的 50%。,美国基础层人才数量是中国的 13.8 倍。美国团队人数在处理器/,芯片、机器学习应用、自然语言处理、智能无人机 4 大热点领域全面,压制中国。,在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持,高速增长。但中国缺少重大原创科研成果，人工智能顶尖人才远远不,能满足需求。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员,规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领,域。,5. 热点领域。,深度学习引领了本轮 AI 发展热潮。究其原因，在于算力和数据,在近十年来获得了重大的突破。当下，人工智能产业出现了九大发展,热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、,计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。,在美国 AI 创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理 252 家，,机器学习应用（Machine LearningApplication）242 家，以及计算机视,觉与图像 190 家。,在中国AI 创业公司中排名前三的领域为：计算机视觉与图像 146,家，智能机器人 125 家以及自然语言处理 92 家。,6. 投资趋势。,自 1999 年美国第一笔人工智能风险投资出现以后，全球 AI 加速,发展，在 18 年内，投资到人工智能领域风险资金累计 1914 亿元。,截止至目前，美国达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，,占据全球总融资 50.10%；中国仅次于美国， 635 亿，占据全球 33.18%；,其他国家合计占 15.73%。,中国超过 1 亿美元的大型投资热度高于美国，共有 22 笔，总计,353.5 亿元。美国超过 1 亿美元的融资一共 11 笔，总计 417.3 亿，反,而超出中国 63.8 亿。,从创业投资领域角度来看，美国面向全产业投资，投资领域遍及,基础层、技术层和应用层，而中国接受融资的企业主要集中在应用层。,中国人工智能企业中，融资占比排名前三的领域为计算机视觉与,图像，融资 143 亿元，占比 23%；自然语音处理，融资 122 亿元，占,比 19%，以及自动驾驶/辅助驾驶，融资 107 亿元，占比 18%。中国,的自动驾驶/辅助驾驶企业虽然数量不多，只有 31 家，而融资额却是,第三，意味着中国的投资者非常看好这一领域。,美国的融资可能到 2020 年前突破 2000 亿。预计在 2020 年之前，,美国累计 AI 公司数量将会超过 1200 家，累计融资将达到惊人的 2000,亿人民币。,中国 AI 企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算，中国人工,智能产业将会在 2018 年回暖，新增公司数量会上扬到 30 以上，预期,融资累计量将会达到 900-1000 亿人民币，仍和美国有较大差距。,7. 巨头角力。,由于 AI 产业核心技术掌握在巨头企业手里，巨头企业在产业中,的资源和布局，都是创业公司所无法比拟的。因而引领 AI 产业发展,的技术竞赛，主要是巨头之间的角力。,当前，苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书，这五大科技巨头无一,例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，甚至整体转型为人工智能,驱动的公司。,国内互联网领军者“BAT”也将人工智能作为重点战略，凭借自,身优势，积极布局人工智能领域。就中国而言，有行业影响的人工智,能开发平台和产业生态尚未形成，也没有产生世界知名的人工智能重,大产品，缺乏支持行业发展的试验平台、数据集。,巨头通过招募 AI 高端人才、组建实验室等方式加快关键技术研,发。同时，通过持续收购新兴 AI 创业公司，争夺人才与技术，并通,过开源技术平台，构建生态体系。,8. 中国未来。,中国政府高度重视 AI 产业发展战略，中国正在快速形成商业应,用开发能力，行业创投领域正在紧追美国，并在应用层的一些领域显,现出竞争实力，部分指标达到了与美国相近的水平。,与互联网相似，中国将会成为 AI 应用的最大市场，拥有丰富的,应用场景，拥有全球最多的用户和活跃的数据生产主体。我们需要进,一步加大基础学科建设和人才培养，以便让中国 AI 有机会走得更远。,第一章：中美人工智能的顶层设计,一种乐观观点认为，人工智能的发展将在 30 年内深刻改变人类,社会生活、改变世界，因此，中美两国均在为这一时代的到来积极准,备，在顶层设计方面有许多堪可玩味的地方。,第一，美国和中国政府都把人工智能当作未来战略的主导，出台,发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。美国人工智能报告体,现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发,展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。,第二，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机,制，协同推进人工智能发展。,第三，美国一直处在人工智能基础研究的前沿，保持全球领先地,位。中国在全球跻身第一梯队，但在基础算法和理论研究方面，与美,国还有相当大的差距。,1.1 中美高度重视 AI 战略,美国一直注重人工智能研发，最近几年步伐加快。早在 2013 年,财政年度，美国政府便将 22 亿美元的国家预算投入到先进制造业，,国家机器人计划是投入重点之一。同年 4 月美国政府启动创新神经技,术脑研究计划，计划 10 年投入 45 亿美元。,2015 年，美国政府对人工智能相关技术的未分类研发投资约为,11 亿美元，预测显示 2016 年相关投入将增长到 12 亿美元（摘自,美国国家人工智能研究与发展战略规划）。,2016 年 5 月，白宫成立人工智能和机器学习委员会，协调美国,各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律；同,年 10 月，奥巴马政府时期总统办公室发布为了人工智能的未来做,好准备（Preparing for the Future ofArtificial Intelligence）和美国,国家人工智能研究与发展战略规划（National Artificial Intelligence,Research and Development Strategic Plan）的文件，将人工智能上升到,美国国家战略高度，为美国人工智能的发展制定了宏伟计划和发展蓝,图。确定了有关人工智能发展的 7 项长期战略：（1）投资研发战略：,长期投资人工智能研发领域，（2）人机交互战略：开发人机工作的,有效方法，（3）社会影响战略：理解和应对人工智能带来的法律、,伦理和社会经济等问题，（4）安全战略：确保人工智能驱动系统的,可靠性和安全性，（5）开放战略：为人工智能培训和测试开发共享,公共数据集与环境，（6）标准战略：建立评估人工智能技术的标准、,评估人工智能技术，（7）人力资源战略：深入了解国家人工智能研,发人才需求。,2016 年 12 月，白宫发布了一份关于人工智能、自动化和经济,（Artificial Intelligence，Automation，and the Economy）的报告。报,告讨论了人工智能驱动的自动化对经济预期的影响，并描述了提升人,工智能益处并减少其成本的广泛战略。报告指出，应对人工智能驱动,的自动化经济将是后续政府要面临的重大政策挑战，应该通过政策激,励释放企业和工人的创造潜力，确保美国在人工智能的研发和应用中,近年来，中国政府对人工智能的重视程度不断提高，持续从各方,面支持和促进人工智能发展。从政策层面来看，主要事件有：,2015 年 7 月， “人工智能”被写入国务院关于积极推进“互联网+”,行动的指导意见，将其列为了互联网+战略的一部分。,2016 年 3 月，“人工智能”一词被写入国家“十三五”规划纲要。,2016 年 5 月 23 日，国家印发了“互联网”人工智能三年行,动实施方案。从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系,列措施。提出将支持人工智能领域的芯片、传感器、操作系统、存储,系统、高端服务器、关键网络设备、网络安全技术设备、中间件等基,础软硬件技术开发，支持开源软硬件平台及生态建设。,2016 年底，“十三五”国家科技创新规划和“十三五”,国家战略性新兴产业发展规划都把发展“人工智能”作为一项重点,内容。,2017 年 3 月 5 日，国务院总理李克强在十二届全国人大五次会,议上作政府工作报告时表示，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，,加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技,术研发和转化”，这是“人工智能”首次出现在政府工作报告中。,2017 年 3 月，科技部“科技创新 2030重大项目”近期新增“人,工智能 2.0”，人工智能进一步上升为国家战略。,2017 年 7 月，国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通,知，从国家层面对人工智能进行系统布局，部署构筑我国人工智能,发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。提出六个方,面重点任务：一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基,础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。,二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智,能化升级，打造人工智能创新高地。三是建设安全便捷的智能社会，,发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，利用人工智能提升公,共安全保障能力，促进社会交往的共享互信。四是加强人工智能领域,军民融合，促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。,五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络、大数据、,高效能计算等基础设施的建设升级。六是前瞻布局重大科技项目，针,对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈，加强整,体统筹，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未,来研发任务布局的人工智能项目群。,新一代人工智能发展规划的通知确立了“三步走”目标：到,2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；到 2025 年人,工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平；,到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为,世界主要人工智能创新中心。,1.2 中美设定 AI 促进机制,2016 年 5 月，美国白宫科技政策办公室（OSTP）直属的美国国,家科学与技术委员会（NSTC）下设立了机器学习与人工智能分委会,（MLAI），该机构与其他相关机构一道组织编写了为人工智能的,未来做好准备、国家人工智能研究和发展战略计划和人工智,能、自动化与经济报告。通过实施国家人工智能研究和发展战略,计划，明确研发优先重点，以解决战略研究目标，将联邦投资重点,放在行业不太可能投资的领域，并解决扩大和维持人工智能研发人才,渠道的需求。,人工智能涉及的相关部门如下图：,中国也形成了科学技术部、国家发展改革委、中央网信办、工业,和信息化部、中国工程院等多个部门的 AI 联合推进机制。其中，科,学技术部牵头制定了由国务院印发的新一代人工智能发展规划的通,知，并着手规划相关重大项目；国家发展改革委牵头制定了互联,网+人工智能三年行动实施方案，正在酝酿发起成立人工智能产业,发展联盟；中央网信办、工业和信息化部、中国工程院等部门也都从,各自角度对人工智能进行了研究和推动。,国务院新出台的新一代人工智能发展规划的通知中还明确，,要成立人工智能规划推进办公室，办公室设在科技部，具体负责推进,规划实施。还要求成立人工智能战略咨询委员会，研究人工智能前瞻,性、战略性重大问题，对人工智能重大决策提供咨询评估。并要求推,进人工智能智库建设，支持各类智库开展人工智能重大问题研究，为,人工智能发展提供强大智力支持。,1.3 美国 AI 战略发展态势,美国充分认识到人工智能的战略意义，从国家战略层面来布局,AI 领域的技术研发。卓越的技术研发机构，理论学科以及各类实验,室为人工智能的发展奠定了雄厚的技术基础，并且也取得了大批令人,瞩目的研发成果。表明政府在推动人工智能技术发展的过程中发挥着,重要作用。反过来，人工智能技术能给当今以及未来的美国社会带来,巨大的效益，不仅会提高美国的经济活力和生产力，而且能改善民众,福利。,2 月 3 日，纽约时报刊载了一篇名为中国欲在人工智能“军,备竞赛”中赶超美国（China Gains on the U.S. in the Artificial,Intelligence Arms Race）的专题文章。文章提出将人工智能技术上升,到国家安全战略层面，讨论了中国在人工智能领域的迅速崛起对美国,安全可能造成的威胁。战略专家和技术专家们之间甚至还展开了一场,关于中国的技术进步是否会超过美国的论战。另外，根据英国路透社,报道，美国拟立法限制中国对美国人工智能技术的投资。美国的一些,官员向英国路透社表示，美国拟加强对中国在硅谷投资的审查，以便,更好地保护美方认为对国家安全至关重要的敏感技术。,1.4 中国 AI 发展态势,中国人口基数大，移动互联网发展迅速，有庞大的数据资源优势。,另外商业化应用场景丰富，在人工智能应用领域将出现更多突破。同,时，中国在人工智能研究领域的技术和人才储备也正在快速崛起。,在中国，传统科技巨头百度、阿里巴巴和腾讯目前在人工智能领,域处于领先地位。在它们之后，国内还有上百家创业公司正在人工智,能的各个方向探索新技术。目前，语音识别和计算机视觉与图像是国,内人工智能市场最热门的两个领域。另一方面，传统行业的公司也在,积极引入人工智能，以降低自己的运营成本。在人工智能的影响下，,新的细分领域将会出现（如无人机和智能机器人），传统行业（如家,电、汽车和玩具）也将发生深刻的变革。作为全球最大的汽车市场、,最大的家电生产国和最大的无人机生产国，中国正在形成全球最具吸,引力的人工智能生态环境。,经过多年的持续积累，中国在人工智能领域取得重要进展，国际,科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键,技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主,学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发,展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、,服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活,跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。加,速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场,环境有机结合，形成了中国人工智能发展的独特优势。,第二章：中美人工智能产业布局观察,2.1.美国企业总量远超中国,2.1.1 总体数量：美国约为中国两倍,截止到 2017 年 6 月，全球人工智能企业总数达到 2542 家，其中,美国拥有 1078 家，占据 42%；中国其次，拥有 592 家，占据 23%。,中美两国相差 486 家。其余 872 家企业分布在瑞典、新加坡、日本、,英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。,2.1.2 中国企业起步落后美国 5 年,从现有统计来看，美国人工智能企业从 1991 年开始创建，中国,1996 年晚于美国 5 年开始发展。,美国方面一共分为四个阶段，1991 年到 1997 年，萌芽期；,1998-2004，发展期；2005-2013 高速成长期；2013-至今，平稳期。,中国 AI 产业在 1996 年进入萌芽期，2003 年进入发展期。企业,数量从 2004 年的 29 家增长到 2007 年的 57 家。在 2008 年短暂回落,后进入高速成长期，增速历经 5 年一路上扬到 48.11%，在 2015 年达,到峰值 166 家后进入平稳期。2015 年的峰值，相当于 1999 到 2012,新增企业数量的总和。,综合来看，美国 AI 初创企业的起步期早于中国 5 年（美 1991，,中 1996），发展期早于中国 6 年（美 1997，中 2003），但爆发期和,平缓期都只早中国 2 年。美国创业新增企业数量的峰值年份早于中国,2 年，美国为 2013 年，中国为 2015 年。因此，从企业数量发展的情,况来看，中国已经追平了美国 3-4 年的时间差距。,2.2.中美 AI 创投累计融资对比,2.2.1 累计融资额美国第一，中国第二,自1999年美国第一笔人工智能投资出现以后，全球AI加速发展，,在短短的 18 年内，全球涌现 1914 亿元投资到人工智能领域。,截止至目前，美国 AI 融资金额为 978 亿元，占据全球总融资,50.10%；中国 635 亿，占据全球 33.18%；其他国家合计占 15.73%。,2.2.2 中国融资起步时间落后美国 6 年,美国的第一笔风险投资出现在 1999 年， 2005 年进入发展期， 2012,年为爆发期拐点。,在 2005 年，中国出现第一笔 AI 风险投资（晚于美国 6 年）， 2013,年进入爆发期。,2016 年，中国总融资额短暂接近美国，达到 492.98 亿，距离美国,约 30 亿。但中国在 2017 年增势放缓，相反的，美国融资则出现井喷，,累计融资大幅度超越中国。,2.3 中美人工智能九大热点领域对比,2.3.1 中美产业侧重点不同,在美国 AI 创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理 252 家，,机器学习应用（Machine LearningApplication）242 家，以及计算机视,觉与图像 190 家。,在中国AI 创业公司中排名前三的领域为：计算机视觉与图像 146,家，智能机器人 125 家以及自然语言处理 92 家。,中美人工智能企业的共同热点均为计算机视觉与图像及自然语,言处理，这两大领域也是 AI 产业的领头羊。,中美的差别存在于智能机器人和机器学习应用两方面。前者属于,专业领域的机器人应用，应用于医疗、作业类和家居类等领域较多；,服务于后者属于企业或个人辅助工具，各个行业均有涉及，覆盖范围,更广。,基础层（包含处理器/芯片）的企业数量，中国拥有 14 家，美国,33 家，中国仅为美国的 42%。,技术层（自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台）的企业数,量，中国拥有 273 家，美国拥有 586 家，中国为美国的 46%,应用层（机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾,驶/语音识别）的企业数量，中国拥有 304 家，美国拥有 488 家，中,国是美国的 62.3%。,总体来看，美国在企业数量上全面领先中国，基础层和技术层的,企业数量约为中国的 2 倍，但是在应用层上，中国和美国的差距略小。,2.3.2 中国应用层 VS 美国基础层,中国投资者在应用层关注的更多。中国人工智能企业中，融资占,比排名前三的领域为计算机视觉与图像，融资 143 亿元，占比 23%；,自然语音处理，融资 122 亿元，占比 19%；以及自动驾驶/辅助驾驶,融资 107 亿元，占比 18%。而中国的自动驾驶/辅助驾驶企业虽然数,量不多，只有 31 家，但融资额是第三，表明中国的投资者非常看好,这一领域。,美国投资者对于基础层更为看重。在美国人工智能企业中，融资,占比排名前三的领域为芯片/处理器融资 315 亿占比 31%，机器学习,应用融资 207 亿占比 21%，自然语言处理融资 134 亿占比 13%。,芯片企业的数量排名第八，33 家，但融资量却是第一，美国的,芯片实力和资金吸引力，可见一斑。,2.3.3 投资事件美国是中国 1.96 倍,美国投资事件数量 1509 起，中国 767 起。两者相比，美国:中国,=1.96:1。,事件数量大意味着热度更大，关注更多。,在美国，自动驾驶/辅助驾驶和处理器/芯片是投资热点。应用层,和基础层兼顾，适合长远发展。,中国各方面发展较为均衡，突出的领域是智能无人机和计算机视,觉与图像，其高成熟度的技术吸引了不少投资者。,中国处理器/芯片投资事件数量比重排名第四，占比 7.55%，表明,中国投资者对于基础层已经具有了一定的重视，但可能由于基础层公,司少，投资门槛高，导致事件数量仍和美国有较大差距。,2.4. 超过一亿美元的投资事件（略）,2.5 未来趋势判断：行业泡沫,AI 领域创投行业泡沫即将出现。主要信号有两个：,一是资金多而项目缺。,综合过往数据和 2017 年前半年的情况，今年美国新增企业数量,将跌到谷底，预计在 2017 结束之前，美国新增企业数量范围将在,25-30 家之间徘徊。同时，美国的累计融资量持续快速增长，最后将,稳定在 1380-1500 亿元的区间。2018 年后，中美两国 AI 企业数量增,长都将有所恢复，但依然平缓。在这段时期内，创投圈将会发现，找,到一个新的有潜力的项目越来越难，由于新增企业数量稀少，经常只,能跟投一些项目。到 2020 年，美国累计 AI 公司数量将会超过 1200,家，累计融资将达到惊人的 2000 亿人民币。,二是周期长而营收难。,通俗的说，现在的人工智能被高估了。深度学习起源于上世纪八,九十年代的神经网络研究。在很多情况下，前沿研究是由对已有方法,的微小改动和改进组成，而这些方法在几十年就已经被设计出来了。,尽管如此，市场热炒的人工智能技术和产品的成熟度仍然有限。,许多项目和技术，并不能直接获得消费者欢迎，还需要相当长的时间,才能走向成熟。,这种前提下，创业项目不得不舍弃大众消费场而致力于解决企业,级问题，创新公司的商业模式回归到类似传统 IT 厂商的角色，进一,步加大了营收难度。或许有一天，你会发现创业者不够用了。,资金多而项目缺，周期长而营收难，项目却一天比一天更加昂贵，,这是资本泡沫即将出现的信号。但对于创业公司，它们将过上一段顺,风顺水的好日子。,具体到美国未来趋势而言，美国 AI 领域的融资可能在 2020 年前,突破 2000 亿。原因在于特朗普上台后采取了一系列改革措施，促进,了美国经济的恢复。美国资本迅速回流，资本市场正在加大对 AI 企,业的投资。由此推动美国 AI 产业融资持续上升。预计在 2020 年之前，,美国累计 AI 公司数量将会超过 1200 家，累计融资将达到惊人的 2000,亿人民币。,具体到中国来看，中国 AI 企业增势不明朗，但资金仍在增加。,根据历史数据推断，中国在2017年成立的新公司将不超过15家，,融资增长也较前两年放缓，预计融资总额将会在 2017 年年末达到 745,亿，是美国同期预计值的 50%。,从行业发展周期来看，中国人工智能产业将会在 2018 年回暖，,当年新增公司数量会上扬到 30 家以上，预期融资累计量将会达到,900-1000 亿人民币，整体上仍和美国有较大差距。,第三章：中美 AI 巨头的产业卡位战,引领 AI 产业发展的技术竞赛，主要是巨头之间的角力。由于 AI,产业核心技术和资源掌握在巨头企业手里，而巨头企业在产业中的资,源和布局，都是创业公司所无法比拟的，所以巨头引领着 AI 发展。,目前，苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书，这五大巨头无一例外,都投入了越来越多资源，来抢占人工智能市场，甚至将自己整体转型,为人工智能驱动型的公司。国内互联网领军者“BAT”也将人工智能,作为重点战略，凭借自身优势，积极布局人工智能领域。,随着政府和产业界的积极推动，中美两国技术竞赛格局初步显,现。美国巨头公司致力于全产业链布局，在技术层、基础层和应用层,均卡住了战略要点。中国巨头则在应用层展示出了强劲的发展意愿。,在技术层，美国巨头构建核心研究队伍，通过收购拼抢人才，强,化技术储备；同时，争相开源，构建生态，以图占领产业应用核心。,巨头企业致力于建立人工智能的数据场景和生态。人工智能的平台,化、云端化将成为全球发展的潮流。,在应用层，中美各有侧重点。语音交互成为入口，云服务是未来,战场。凭借场景和数据优势，中国在计算机视觉、语音识别等领域，,