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一文看懂中美AI产业布局 美国领衔芯片、算法、NLP

  雷锋网按:人工智能是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革。从各国政府到资本、业界都热情拥抱人工智能。在此大背景下,我们有必要知道技术的壁垒在哪里,了解商业化的边界在哪里,才能更好地理解人工智能。近日,腾讯研究院出台《中美两国人工智能产业发展报告》。雷锋网对此进行摘取和解读。

  从全球范围来看,人工智能领先的国家主要有美国、中国。因此了解和熟悉产业当中有哪些成熟和短板非常重要。本报告非常扎实、数据来源权威,从上下游梳理了中美人工智能产业的异同,差距,引用了大量的案例进行剖析解读,一文尽知,中美布局。(雷锋网(公众号:雷锋网)注:封面图来自:The Verge)

  以下为报告内容:

  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。

  从现有统计上看,美国人工智能企业从1991年开始创建,从1991年--1997年历经萌芽时期,1998年--2004年阶段经历发展期,2005年--2013年阶段历经高速成长期,2013年至今进入平稳阶段。

  和美国相比,中国的AI产业进步略晚,1996年开始起步,2003年进入发展时期,2008年--2015年期间进入高速成长时期,到2015年期间,人工智能有关的企业达到166家。

  中美AI创投融资对比

  技术如果得到资本的加持,将会推动技术的落地和进步。

  美国的AI产业布局非常完善,基础层、技术层和应用层都有涉及,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%。

  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。 

  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%。值得一提的是:中国的自动驾驶/辅助驾驶企业虽然只有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。 

  中国的弱点在芯片,近年来,中国的创业者和投资者逐渐开始关注对芯片,截止至2017年6月,中国处理器/芯片投资事件比重排名第四,占比7.55%,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。

  美国的大笔投资热点在机器学习应用,这一领域同时也是仅次于芯片的吸金领域。美国的AI已经在各行各业都产生了连带效应。而中国只在自动驾驶/辅助驾驶、计算机视觉与图像等领域应用较多,相对而言还是比较狭窄的。

  未来趋势预判:

  泡沫即将出现,主要的信号有两个:

  一、资金多而项目少

  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。 18年后,中美两国AI企业数量增长都将有所恢复,但依然平缓。

  二、周期长而营收难 

  通俗地说,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市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。 

  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2000亿人民币;根据历史数据推断,中国在2017年年末达到745亿融资总额。

  中美AI巨头卡位战

  引领AI产业发展的技术竞赛,主要是巨头之间的角力。目前,苹果谷歌微软亚马逊Facebook五大巨头都在人工智能领域部署更多的资源;不仅国外巨头如此,国内的BAT都卯足马力,积极布局人工智能。

  美国的巨头通过收购拼抢人才,强化技术储备;同时争相开源,构建生态,人工智能的平台化、云端化将成为全球发展的潮流。而中国的巨头凭借场景和数据优势,在计算机视觉、语音识别等领域,具备了和美国巨头一较高下的实力。

  中美巨头的产业布局

  美国巨头呈现出全产业布局的特征,包括基础层、技术层、应用层,均有布局;而中国巨头主要集中在应用侧,只在技术层局部有所突破。 

  技术层:争抢人才,构建生态

  巨头们通过招募高端人才、组建实验室等方式加快对关键技术的研发,Facebook在2013年开始就成立了Facebook人工智能研究实验室,研究图像识别、语义识别等人工智能技术;同年,国内的巨头百度亦成立深度学习实验室,研究方向包括深度学习、计算机视觉、机器人等领域。

  下图整理了各大巨头的AI实验室的名称、成立年份、简介:

  除了成立实验室以外,巨头们一会通过投资和并购储备人工智能研发人才和技术。其中,Google于2014年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind,该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔。 

  CB Insights 的研究报告整理了2011年

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