中国想要成为人工智能行业的先行者要做什么准备？“AI+”产业落地是关键

根据熊彼特的创新经济学理论，纵观人类文明史，每一次重大技术革命的来临，都将对原有基础设施带来颠覆性破坏，整个社会环境往往需要时间适应和接受；而一旦跨越某个临界点，就会吸引大规模的投资需求，整个社会资源也会向新技术领域倾斜，最终引发全新的消费需求。

而时至今日，即便保守者也不会否认，人工智能正急速逼近这一临界点。在海量数据和算法革命的双向加持下，人工智能正在以史无前例的广度，深度和速度，逐渐成为不同行业的基础设施，并在席卷更多商业资源的同时，为公众创造价值。

更令人欣喜的是，产业界似乎正在达成共识：无论从技术，数据还是政策方面，起跑线的相对公平，或许将赐予中国AI市场一次难得的领跑权。尽管短时间内，诸如DeepMind等拓展人工智能新边疆的的“学究式”公司不会在中国诞生，但若论及产业落地的速度，在很大概率上，中国或许将成为先行者。

当然，这需要各种外力的帮衬。

技术拐点与政策优势

不知你是否察觉，搁置在中美关系略显敏感的当下，加之中国产业升级的不断深化，中国在AI等新兴技术领域的一举一动，都牵动着不少美国媒体的神经。

譬如不久前曾分析称，尽管美国同样将巨大资源投入AI领域，但在这场重要的全球竞赛中，中国拥有孕育AI最佳的社会土壤，因为这里占据了三大优势：7.5亿网民的巨大数据量，人数庞大的软件工程师，以及政府部门的大力支持。

的确，首先从技术维度，正如中国工程院院士，中国人工智能学会理事长李德毅概述的那样，AI的崛起并非空穴来风，技术演化自有其内在脉络，“是大数据成就了人工智能，互联网成就了大数据，云计算成就了互联网，移动互联网或宽带光网成就了云计算”——这一轮人工智能革命之所以爆发，很大程度上受益于暴增的数据红利。

最近，作为2018年中国·廊坊国际经济贸易洽谈会的重要组成部分，在首届中以科技创新合作论坛上，不少嘉宾就谈到了中国人工智能的现状，中国科学院院士毛军发就表示：“我们国家各种各样的数据在全世界应该是最丰富的国家之一，从冷数据，比如说人口、疾病的种类到超大城市治理，一直到热的数据，就是不断变化的数据，到股票的交易、交通的数据，到医疗数据等等，我们国家都是非常丰富的，具有很好的发展人工智能的条件。”——而就像《华尔街日报》所言，此时此刻，中国近8亿文化相似，语言一致的互联网用户，正在为不同领域的人工智能贡献智慧，这是一个不可逆的历史进程。

另一方面，如你所知，AI在不同行业的破竹之势，得益于大数据与深度学习的相互成就。作为一次算法层面的标准确立，深度学习让不少巨头公司积攒下来的旧算法忽然落伍，猎豹移动CEO傅盛曾举过一个例子：譬如之前做图像识别和语音识别的可能是不同算法，但深度学习将其底层逻辑打通，本质上成为一种算法，这也是为什么谷歌进入语音识别后迅速超越了IBM多年的技术沉淀——这种技术上的异地重建和另起一行，意味着人工智能或许是中国目前“投入产出比”最快的自主创新领域，这也给了中国企业蓄势待发的良机。

而从政策支持的角度，作为最大的发展中国家，中国也致力于从国家战略层面推动AI落地，并已勾勒出详实的蓝图：2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，AI产业成为新的重要经济增长点；2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；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。倘若蓝图落地，无疑是中国速度的又一印证。

当然，当终点的旗帜如此明显，AI赛道也就变得格外拥挤。就像毛军发在论坛上所言：“现在全世界从北美的美国、加拿大，到东亚的日本、韩国、中国，欧洲的英国、法国等等，几乎全世界科技比较发达的国家，都在制定和执行他们自己的人工智能发展战略。”

而值得玩味的是，作为政策对比，就像《人工智能时代》作者杰瑞·卡普兰所言，尽管美国白宫也发布了《国家人工智能研究与发展战略规划》，“但这种报告和政府声明在美国和中国的意义截然不同，中国政府拥有比美国政府强大得多的能力来将计划付诸行动……譬如在美国，也许还需要20到30年才能看到无人驾驶汽车的大规模应用；但在中国，政府可以用更大力度投资无人驾驶产业，可以在技术应用上选择更灵活的政策，更早开始在试点城市测试无人驾驶技术。”

总之，在技术拐点和政策优势的合力作用下，中国AI发展将颇为可期，譬如普华永道就曾给出大胆而乐观的预测：到2030年，中国人工智能产业规模将达到7万亿美元，世界第一；美国人工智能产业规模为3.7万亿美元，世界第二；欧洲人工智能产业规模为2.5万亿美元，世界第三。

“AI+”产业落地的关键

当然，将视角拽至当下，中国人工智能产业若想从理想照进现实，不同团队需要从现在开始，找准细分赛道，在不同领域埋头深耕，完成“AI+”的产业落地——在我看来，当AI技术路径已如此鲜明，率先完成场景化落地，是赢得未来的关键。

事实上，作为今年廊坊国际经济贸易洽谈会的一项重要活动，在5月18日举办的京津冀人工智能与未来科技发展对接洽谈会上，山东大学机器人研究所所长李贻斌就指出：人工智能的发展，大概分为两个驱动力，一个是“技术驱动”，一个是“应用驱动”。而在我看来，至少在现阶段的中国，攻克后者或许是更睿智的选择。

这不难理解，众所周知，人工智能产业链大概分为三层：最底层是芯片等地基，这一层门槛高企，就拿最近敏感的CPU和GPU来说，中国赶上美国可能需要5-10年；中间层则包括图像识别，语音识别等通用技术——事实上，敏锐者早已察觉，上述两层更多是巨头的机会，他们拥有的资本和生态打法（比如免费），远非其他团队所能比拟。

所以AI团队最睿智的打法，是在应用层选择一个垂直领域，一头扎进去，用自身积淀下来的行业知识（比如数据），建起一条夯实的护城河——更重要的是，相比聚光灯下的C端市场，“AI+行业”的细分赛道其实也非常宽广，就像腾讯研究院在《中美两国人工智能产业发展报告》中所言：“得益于近年中国移动互联网的快速发展，为中国积累了巨大的C端用户基数，但在B端的制造、交通、金融、医疗等传统行业仍然发展相对落后，中国的传统行业借助人工智能实现转型升级的需求更为迫切，市场增长的后劲很足”。

举个例子，在中以科技创新合作论坛上，中国工程院院士巴德年就直言：“人工智能和医学的结合可能在不久将来为养老、护理、医疗，以及整个医疗质量的提高和人手所不能完成的工作，十分可能开展出一个崭新的局面。”

当然，在我看来，除了商业资本，技术力量和宏观政策，不同人工智能团队在不同行业的迅速落地，很多时候需要其他外部力量的助推，它很可能来自地方政府和产业园区运营商的扶持。

譬如华夏幸福就颇具范本意义。最近些年，他们以市场为导向深耕县域，通过PPP模式与合作区域政府建设运营产业新城，打造产业集群。这一合作形式优化了市场与政府的资源配置，让AI等新兴科技领域更合理地走完技术先导，产品跟上，商业落地的闭环。而从实际效果来看，通过为区域提供产业发展的全流程解决方案，华夏幸福着实促进了产业链核心环节的集聚效应，让不同领域的团队更具效率地释放势能。

就以人工智能产业为例，在大厂产业新城，人工智能产业集群已成为华夏幸福着重打造的重点——就在上个月，受益于优质的区位优势和产业环境，韩国人工智能领域专业平台公司GCT及Future Robot，Live k，3D Factory，维多利亚和大韩安全教育协会等6家高科技企业集体进驻大厂产业新城，与华夏幸福在人工智能等领域开展战略合作，这是韩国高科技企业首次集体进驻大厂产业新城。

此外，在与人工智能关系密切的机器人领域，华夏幸福为香河产业新城引入世界知名的美国ATI工业自动化，日韩合资安川都林和德国尼玛克等近百家企业。目前，香河机器人产业集群已聚集了一众上下游企业，可充分完成在技术，设备和客户等行业资源上的协同进化。

而在香河之外，华夏幸福也在安徽和县、肥东、浙江南浔打造机器人产业集群，构建集机器人研发、核心零部件、本体制造及系统集成为一体的完整产业链——这一系列产业集群的搭建，对中国智能制造的发展，无疑是巨大利好。

总之，一切指向一点：在以人工智能和机器人为代表的科技领域，中国已手握一副好牌。

从企业数量和质量上，中国人工智能初创企业融资额全球第一，全球估值最高的人工智能创业公司也在中国；中国工业机器人在连续五年成为全球第一市场的同时，也正处于智慧转型的关键时期；从政府扶持角度，一系列自上而下的政策利好，在短时间内纷至沓来；而在产业链整合角度，各种人工智能和机器人产业聚集，也正在发挥重要的纽带作用，与其他力量一起，勾勒出人们期许中的未来样貌。

希望这副好牌，能帮助中国赢得一个更好的未来。