嘉賓簡介
朱民博士目前任清華大學國家金融研究院院長，也是世界經濟論壇董事會執行董事。朱民博士於2011年7月至2016年7月擔任國際貨幣基金組織副總裁，此前，他曾擔任中國人民銀行副行長和中國銀行副行長。他曾在世界銀行工作，並在約翰﹒霍普金斯大學和復旦大學講授經濟學。朱民博士從約翰﹒霍普金斯大學獲得經濟學博士與碩士學位，從普林斯頓大學伍德羅﹒威爾遜公共和國際事務學院獲得公共管理碩士學位，並從復旦大學獲得經濟學學士學位。他在2014年獲《中國年度經濟人物》獎，2015年獲《影響世界的華人大獎》，2016年獲《CFV-10年全球金融風雲人物》獎。
清華大學國家金融院院長、原IMF副總裁朱民博士
中美主導人工智能世界：同與不同
朱民博士首先從企業數目和專利擁有數方面入手比較了中美人工智能發展的共同點。兩國均為人工智能領域的大國，在企業數目上，美、中、英位列世界前三；在企業專利數方面，美、中、日表現突出。
中美之間的不同點則存在於擅長領域與人才培養兩方面：
首先，美國重基礎和基本技術，中國重應用。因此美國在芯片和機器學習應用上投入大量資金，而中國在這方面的投資比例很低，更多將目光集中在了計算機視覺與圖像領域，在自動駕駛、無人機、語音識別等具體應用領域取得重大進展。中國的優勢在於應用與產品，比如在深度學習、搜索引擎、手勢控制等領域開發出了足夠優秀的產品。但在關鍵硬件和算法模型方面，特別是算法模型上，現有技術能力和競爭核心能力依然不足。未來競爭主要是計算能力、數據、算法能力，只有數據還不夠，關鍵硬件和算法模型還要跟得上。從企業層面來看，美國一流企業從產品、技術、平臺到芯片形成了完整的體系，中國企業還主要集中在應用成品方面。
其次，人工智能的未來充滿不確定性，人才競爭將成焦點。朱民博士指出，未來人工智能領域的競爭將聚焦於培養人才的環境、機制、機構和能力，因而得人才者才有機會在未來競爭中拔得頭籌。在人才分佈方面，中國的中等規模企業團隊數目比美國稍多，但美國在大型和小型以及初創的兩極方面依然保持明顯的領先優勢。中國具有較大的潛在人才基數以及未來培養人才的能力，但距離形成人才隊伍仍有較大的進步空間。在大學教育方面，美國大學已經開始全面打造人工智能人才體系，開始著手培養數據科學家、數據和軟件開發人員、數據管理者。頂級大學設立人工智能專門研究科目，在正常的教學培養外設立人工智能實驗室進行創新、培育、探索。中國目前還沒有成規模的人工智能的專業培養計劃。與人才儲備不足形成鮮明對比的是國內巨大的投資規模。比較2017年人工智能各細分領域的投資，在虛擬現實、自動駕駛、可穿戴技術等方面，中美兩國的資本投入量差別很小，中國甚至在金融科技領域投資規模上超越了美國。儘管這是好事，但在企業數目、專家規模和人才儲備不夠的情況下，大規模的投資則意味著在人工智能領域存在投資泡沫。
朱民博士在發言中
中國的優勢與短板：基數、規模和市場有優勢，但缺人才儲備
中國的優勢集中在五個方面。其一，人工智能的發展靠算法、數據和計算能力。數據是中國的優勢所在，計算能力也正逐漸靠近先進水平，但是算法需要長期持續地研究和發展。其二，規模和基數，比如今天中國的電商近乎是美國電商規模的兩倍，手機支付規模是美國的十倍以上，在線網民數量遙遙領先。基數會推動技術的發展，特別是在人工智能時代，數據會不斷地產生新的經驗和體驗、新的場景和新的迭代。其三，中國擁有一個潛力無限的巨大市場，比如說發達的製造業以及網民組成的智慧社區和智慧社會，這些都會從需求端推動整個人工智能技術供給端的發展。其四，中國的研究水平逐步提高，所發表的深度學習論文自2015年以來遠遠超過其他國家。其五，國家戰略的出臺。國家戰略要求在2017年到2020年同步世界先進水平，2025到達到世界領先水平，到2030年成為世界的創新中心。這為中國的人工智能發展設立了明確目標。
但是中國人工智能企業在國際舞臺上的競爭還有很長的路要走。挑戰集中在兩方面：第一，如何從大基數、大規模、大市場走向成熟技術。過去的歷史表明，在技術發展過程中，規模和市場可以走向技術，但是不一定必然走向技術。但與此同時，中國在製造業上擁有巨大的發展空間。中國的製造業在2015年已經是美國、日本製造業的總和，向製造業發展是未來人工智能的藍海，是一個巨大的潛在機遇；第二，人力資源儲備是弱項。中國在人才團隊經驗和規模上還明顯落後，因而要加強人工智能團隊的培養，營造良好的教育氛圍和基礎環境。總之，就是要利用已有的基數和規模，大力豐富人才儲備，將潛力巨大的市場轉換成技術的供給鏈發展。
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