結果首發當日，新列車不僅晚點發車25分鐘，而且途中大面積漏水，不得不關閉空調，車廂悶熱，乘客體驗糟透，最終還晚點41分鐘。

　　看到這，中國高鐵應該放聲大笑了。中國高鐵無論在時速、可靠性、準點程度和乘坐體驗上，都能甩開這些日本高鐵一整條街。

　　高鐵、手機支付、網絡購物、共享經濟被譽為中國新的“四大發明”，是中國現代能夠領先全球的四大產業，是中國人能夠向歪果仁炫耀的資本。

　　除了這“新四大發明”，中國還有一項產業在蒸蒸日上，中國亦已被全球視為該產業最具潛力的國家之一，目前僅次于美國。

　　這就是人工智能。

　　為何是中國?

　　人工智能已經有60多年歷史，中國卻能后來居上，表現出了超越全球的增長速度。麥肯錫報告顯示，中國人工智能市場將以50%的增速逐年增長，遠超全球市場20%的復合年增長率，到2018年，中國人工智能市場規模將從去年的239億元增加到381億元。

　　那么，為何人工智能這個“舶來品”，卻在中國找到了適合生長的土壤?

　　人工智能歷史上經歷過幾次沉浮，但這次人們卻高呼，人工智能真的來了!相信很多人都不止一次的在各種場合聽到各種專家講過，這次人工智能能夠在全球被引爆，得益于三個要素：計算力、大數據和深度學習算法的突破。阿爾法狗的驚艷表現更像是一個引信，引爆了大眾對于人工智能的熱情。

　　在互聯網時代，云計算、大數據等新興產業雖然給中國帶來了大量的創業機會，但很快發生了聚集效應，大魚吃小魚，快魚吃慢魚，行業老大賺的盆滿缽滿，而老二的日子都不是那么好過了，更無論一些底子薄的中小創業者，只好在垂直和細分領域發力，謀求生存和成長。

　　中國企業、中國創業者需要一個新的風口，以獲得一飛沖天、重新洗牌的機會。

　　所以，當人工智能再次被引爆，中國互聯網行業領頭羊、傳統IT企業、大量的創業者和VC都表現出了靈敏的嗅覺，一頭扎進這個看上去很美，現實還有些骨感，但值得一搏的夢想里面。畢竟，亂世出英雄，人生難得幾回搏。

　　再從本次引爆人工智能的幾個要素來看，中國的也有著得天獨厚的條件。

　　先看計算力。

　　中國超算硬件水平已經位居世界前列，除了站在超算塔尖上的太湖之光、天河二號等代表世界最高水平的超算領頭羊，中國超算在TOP500中的占有率也超過了美國。

　　異構計算在中國也正在風生水起，除了中國超算偏愛異構計算，近年來中國應用OpenCL開發應用的開發者數量在不斷上升，對于FPGA的研究和應用也開始起步。越來越多的企業和機構在異構計算領域開始了實質性研發，目前加入或正在申請加入全球異構系統架構(HSA)聯盟中國區域委員會(CRC)的中國本土單位已達50余家。

　　另一方面，中國云計算也正在積極擁抱異構計算，以應對人工智能對計算力的需求。以阿里云、騰訊云等為代表的中國云計算企業紛紛推出異構計算實例，阿里云更是推出E-HPC，打造了中國首個“云上超算”平臺，將強大的計算力普惠大眾，有助于推動人工智能在中國的發展。

　　——超算、異構計算、云計算，中國在這些領域均具有不小的話語權，為AI在中國的下一步發展提供了充足的計算力保障。

　　再看大數據。

　　中國有著全球最大的互聯網群體，截至今年6月，中國網民數量已達億。龐大網民群體每天都在產生著海量的數據。例如，如今微信的注冊用戶數已經超過五個億，試想光微信一個應用，每天產生的數據量能有多少?在2015年，中國的數據產生量就已經占到全球數據總量的13%。

　　美國戰略與國際問題研究中心高級研究員詹姆斯·劉易斯曾說：“在數據方面，美國根本無法與中國相比。”

　　——中國具有全球最為龐大的數據資源，這為人工智能的訓練提供了充足的原料。

　　再看算法。

　　如果用做菜來比喻，計算力是火，大數據是食材和調料，那么算法就是做菜的技藝，直接決定這道菜口味的好壞。不能否認的是，中國目前在深度學習算法上并沒有顯著的突破，深度學習框架也大多采用國外的開源框架，TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等等。中國在人工智能上畢竟缺少深厚的積累，算法和理論上還存在著短板。

　　——不過，這一短板或許將在不久的將來被打破。對于人工智能，中國還有著一個得天獨厚的優勢，政策支持。

　　今年7月末，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，其中明確提出了“三步走”戰略：2020年到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。

　　到2025年，中國人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能核心產業規模超過4000億元，帶動相關產業規模超過5萬億元。而到2030年，中國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，人工智能核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。

　　中國將人工智能上升到國家戰略高度，規劃了人工智能科技創新體系構建、人工智能研發攻關、產品應用和產業培育等方面的基本路徑，勾勒了中國人工智能未來發展的基本藍圖，有國家政策的扶植，人工智能在中國的發展自然會駛入快車道。

　　綜上，繼“互聯網+”、“中國制造2025”兩大戰略之后，人工智能已經成為中國一場新的“全民運動”，中國成為人工智能領域全球最具潛力的國家也就不足為奇了。

　　有泡沫?不一定都是壞事

　　正如歷史上每一個產業興起都會被置疑存在“泡沫”，人工智能也不例外。

　　資本的注入、媒體的轟炸、大廠商們紛紛高調宣布AI戰略，人工智能在短短一兩年時間內被渲染得如花似錦，看上去，它真的像是一個泛著七彩光暈的肥皂泡。

　　換個角度看，“泡沫”不一定全是壞事，唯有具有極高熱度的產業才會出現泡沫，像互聯網、云計算和共享經濟，在發展過程中噱頭有之，炒作有之，蹭熱度有之，但當泡沫逐漸消退之后，這些產業最終成為了推動中國產業升級的力量，逐漸顯露出了其真正價值。

　　所以，人工智能這個被視為能夠推動中國產業變革的新勢力，有“泡沫”不足為奇，只要泡沫下面有著足夠的“干貨”。同時，對于一個新興產業來說，還是需要這些泛著七彩光暈的泡沫去承載夢想，去吸引更多的人去追逐，從而更快速的促進產業生態的形成。

　　那么，在中國，人工智能的“泡沫”之下到底有多少“干貨”?

　　在廣義上，人工智能是能像人類一樣思維、像人類一樣行動的系統，但這樣的人工智能目前還只停留在科幻電影中，距離實現還遙遙無期。當前更為現實的是狹義的人工智能，即具有特殊目的的人工智能，諸如圖形圖像識別、自然語言識別、醫療輔助、無人駕駛等。

　　國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中指出了中國人工智能可落地的一些方向：智能機器人、智能運載工具、VR/AR、智能終端等新興產業;制造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業的智能升級;教育、醫療、養老等智能服務以及行政管理、司法管理、城市管理、環境保護等社會治理等。

　　可見，人工智能在中國大有用武之地。但就目前來看，人工智能在中國相對發展較快的應用領域是智能語音識別、圖形圖像識別、人臉識別、自然語言處理、智能機器人等人機交互方向，在無人駕駛、智慧城市、無人超市、安防、醫療保健等方面也取得了一些進展，總體來看還處于布局和探索的階段，當然也還是一個燒錢的階段，中國人工智能距離規模商業化還需要一定時間。

　　麥肯錫報告指出，在科技行業之外，人工智能還處于早期實驗性階段。諸如深度學習等人工智能的關鍵算法還有著難以克服的缺陷，并不完美，而人工智能的商業化之路也還需進一步探索。

　　但起碼，在華麗的“泡沫”下面，并非只有泡沫。

　　需要領頭羊，也需要大生態

　　上有政策扶持，下有計算力、大數據的支撐，中國人工智能的發展在未來會是一片坦途么?

　　非也。盡管近年來中國在人工智能領域的論文和專利數量保持高速增長，但中國人工智能產業起步較晚，缺乏積累，在人工智能基礎理論研究、算法上還較為薄弱。

　　此外，騰訊研究院報告顯示，中國在AI企業數量、全產業布局、人才儲備、投入資本、投資領域等方面相比美國還存在著不小差距。

　　例如，截止到2017年6月，全球人工智能企業總數達到2542家，其中美國擁有 1078家，占據42%;中國其次，擁有592家，占據23%。美國AI產業在基礎層、技術層、應用層全面布局，而中國更偏向應用層。

　　所以，人工智能在中國要保持高增速，甚至實現彎道超車，既需要領頭羊的拉動，也需要大生態的支撐。

　　人工智能是一個“燒錢”的產業。麥肯錫報告顯示，2016 年科技巨頭在人工智能上投入了 200 億到 300 億美元，其中 90% 花在了研發和部署上。故而，沒有雄厚的資金和人力支撐，AI產業的基礎層、技術層以及應用層都難以產生大的突破。在中國人工智能基礎研究和行業落地方面，中國的科技巨頭需要扮演領頭羊的角色。

　　所幸的是，中國的科技巨頭們投入人工智能的力度在不斷加大，步伐也在加快。

　　例如，在剛剛結束的阿里云棲大會上，阿里宣布成立“達摩院”，計劃未來3年內為“達摩院”投入1000億元以上。研究領域包括量子計算、機器學習、基礎算法、網絡安全、視覺計算、自然語言處理、人機自然交互、芯片技術、傳感器技術、嵌入式系統等，涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等多個產業領域。

　　百度是BAT中最早布局AI的公司，從 2014 年到 2016 年，百度在人工智能領域的研發投入逐年增加，研發成本占總營收比分別為 12.9%、14.2%和 15.3%。去年9月，百度正式發布了“百度大腦”;今年7月，百度發布了運用百度大腦核心能力的DuerOS對話式人工智能系統開放平臺和面向自動駕駛的Apollo開放平臺，輸出了兩個AI的拳頭型產品。

　　騰訊在2016年建立了AI lab，聚集了全球數十位人工智能科學家、50位世界一流AI博士，專注機器學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理等人工智能領域的研究，基于騰訊億萬用戶海量數據及在互聯網各垂直領域的技術優勢，立志打造世界頂尖人工智能團隊。

　　當然，眾人拾柴火焰高，中國人工智能整個產業的提升僅靠數家領軍企業還是遠遠不夠的，還需要政府、學術界、基礎架構提供商、云服務提供商、互聯網企業、軟件開發商以及大量產業鏈垂直領域人工智能企業的共同努力，營造人工智能的大生態，推動產業的健康有序發展。

　　第四次工業革命正在到來，人工智能則是這次革命的核心驅動力之一。吳軍先生曾經在《智能時代》一書中提到，在歷次革命中，一個人、一家企業、甚至一個國家，可以選擇的道路只有兩條：要么加入浪潮，成為前2%的人，要么觀望徘徊，被淘汰;至于如何成為這2%其實很簡單，就是踏上智能革命的浪潮。

　　中國已經踏上了這場新浪潮，雖然“革命尚未成功，同志仍需努力”，但未來已經為中國敞開了大門。

　　來源 ChinaByte比特網