德勤：中國在AI創新應用上大有超越美國的潛力

德勤數據研究院3月快訊分析，儘管在人工智慧領域美國仍處於世界領先的地位，但在過去的幾年中，中國已經取得了巨大的進步，大有在人工智慧創新應用上超越美國的潛力。

中國在人工智慧領域的飛速發展

開創性科學技術領域美國仍占據著主導地位，但是以中國為代表的其他國家，也在幾年間追趕上來，並不斷地推動著人工智慧技術的革新。

在過去的十年間，中國用於研究的投資一直以兩位數在不斷增長。

2016年3月份公布的第十三個五年計劃顯示，科技研究仍然是主要的投資發展對象。

大多數中國公司都對自動化及工業機器人技術較為熟悉。

同時他們也在逐步地引入深度學習、語言交互技術和圖像處理能力。

由於研究、發展和生產三者密不可分的聯繫，作為世界上最重要的工廠，中國正處在一個利用人工智慧帶來飛躍的特殊位置。

這些使得機器學習，到人工智慧應用，再到大規模數據的模型偵測，變為現實。

近幾年來，中國與美國科技公司之間的研發能力差距正在不斷縮小。

中國的三大網際網路公司「BAT」（百度、阿里巴巴和騰訊），已經投入了數以十億計的美元用於人工智慧的研究，在數據可用性和計算能力上進行了進一步的探索。

我們有理由相信「BAT」三巨頭更能充分挖掘數據中隱藏的寶藏，並且利用前沿機器學習的算法來提升他們的服務。

作為中國頂尖的搜尋引擎，2016年百度在科研技術上投入超過15億元，其中大部分都應用於人工智慧的研究。

目前，百度被認為是亞洲人工智慧的領跑者。

百度人工智慧研發是建立在92%中國網絡搜索用戶上，並且，他們也從不曾掩蓋他們進軍保險、銀行和音樂等新領域的打算。

在2013年和2014年，百度分別在矽谷（花費3億美元在矽谷的人工智慧實驗室 [SVAIL]）和北京（深度學習研究院）建立了人工智慧實驗室，並且聘請了曾經領導「谷歌大腦」，併合作創建了網上學習平台「Coursra」的吳恩達。

2017年，百度新成立了一個擁有55位學者的「增強現實的實驗室」，利用其增強現實應用平台DuSee進行人工智慧在市場、醫療和教育的研究。

在2016年9/10月份，百度在人工智慧/增強現實領域中投資兩億美元，並宣布針對中後期創業公司設立30億的投資基金。

百度也有一些看似「無足輕重」的嘗試，例如趣味照片濾鏡，照片濾鏡曾經在2015年紅極一時，百度在人臉識別算法與微軟、臉書、和谷歌進行了正面對決，最終因更低的出錯率取勝。

其他的嘗試還包括廣告特效，圖像檢索和幫助盲人指路的圖像識別，最佳語音識別和搜索（深度語音識別系統Deep Speech和深度語音識別系統Deep speech2），語言翻譯，一個叫「度秘」的虛擬助理，一個類似沃森的解決問題的機器人程序，街景3D模擬，無人駕駛，防病毒過濾，伺服器集群硬碟故障預測，組織內製度化的深度學習（其他部門的工程師也可以使用一個叫Paddle的平台，研究與業務相結合）。

在百度的影響下，騰訊在2016年12月也建立了自己的人工智慧實驗室，包含30名研究人員，並計劃迅速壯大，擬在2017年發布原創成果。

騰訊在私人新聞推薦和搜索上應用機器學習，也有著創造性產品的打算。

阿里巴巴在2016年8月發布了一個在阿里雲下的包括從語音轉錄、視頻識別到金融風險分析和路況預測的一系列服務的全新的人工智慧組件，並封其為ET。

它現在擁有一個帶有600個分析模型的人工智慧程序，每秒可處理一億個數據塊，可以瀏覽淘寶平台上的100萬個產品清單來尋找造假的商家。

阿里巴巴旗下的螞蟻金服也是創業服務平台「36氪」的投資者。

滴滴打車和搜狗也開始了他們自己的AI研究。

同時，我們不能忽視像微軟和谷歌那樣的公司也有中國本土的AI實驗室。

根據畢馬威最近的研究顯示，2016年在中國的風險投資從15年的大數據轉向了人工智慧。

中國的風險投資總體上年同比增長19%達到了310億，並且更偏向於人工智慧、認知學習和機器人技術，已經被認可的新興企業包括碳雲智能科技（關於醫療數據的機器學習來優化產出）、科大訊飛股份有限公司（語音和語言識別）和馭勢科技（無人駕駛汽車）。

在當今中國企業企圖獲取技術帶回世界第二大經濟體的背景下，中國的對外風險投資預計仍將保持穩定的速度增長。

美國很可能繼續得到大部分的中國對外投資，與此同時，加拿大、德國和以色列也將在資金和收購上獲得中國投資者的青睞。

最近的一個實例就是中國預期收購庫卡系統，一個德國的工業機器人生產者。

中國研究人員在全球人工智慧領域愈加重要，有趣的是2017年美國人工智慧協會的會議根據中國人特有的新年調整了時間，會議上採用的來自中國的論文數幾乎與來自美國的相等。

2016年10月，美國政府在關於人工智慧戰略計劃中指出，深度學習方面，美國的期刊論文數量落後於中國。

中國在這方面的專利申請也比美國本土的專利數量增長更快，2010年到2014年間中國的增長率是186%，而同期美國的增長速率是26%。

▲引用期刊中提到「深度學習」或者「深度神經網絡」的數量（按國家）

德勤的分析和見解

中國企業致力於成為真正的技術領導者而不是創新的模仿者，中國正在以有序的步伐前進著。

在美國的研究人員仍然負責處理很多基礎的開創性工作，但是很快這也將發生改變。

中國學者更擅長的是吸收一個想法比如機器學習，並快速應用。

由於市場的激烈競爭，中國的企業擅長塑造傳遞其獨有的特色。

如百度的吳恩達曾說「中國研究發展速度已經超過了矽谷中的大多數企業。

」隨著中國最近研發成功的世界最快的超級計算機「神威太湖之光」，中國不僅僅在軟體上而且在與人工智慧有關的硬體上也有優異的表現。

一些有利於中國人工智慧領域發展的因素：

學習和語言的不對稱：中國學者通常講英語，所以他們具有能理解所有用英文傳播和發表的作品。

相反，英文的社區則不太可能接觸中文人工智慧社區的一些的研究。

吳恩達曾說「中國對英語世界中正在發生的事情有著同樣深刻的理解，但反之則不然。

」

語言是新競爭者進入中國的壁壘：由於語言和配套技術的困難，非中國的人工智慧公司包括德勤的全球合作夥伴例如 IBM 沃森，IPSoft 和 KIRA 都在艱難奮鬥著以取得中國部分市場份額。

相應的，中國公司在英語國家也處於劣勢，因為有更多的英語數據供機器學習算法訓練。

（來源：德勤數據分析研究學院）