中美人工智能報告（一）

中美AI產業發展歷程對比中國起步晚，但應用環境較好，正深度驅動中國經濟智能化轉型；美國在技術儲備與佈局領先，通過政策驅動保持全球領先地位

中國vs美國

概述

• 中國在政府、企業和研究機構的共同推動下發展迅速， 為AI產業落地創造良好環境

• 中國擁有豐富的AI應用場景，加之近年來利好政策頻出，在AI商業化方面優勢突出

• 美國是人工智能的誕生地，諸多高校以及企業為AI發展貢獻了深厚的理論與算法基礎。 技術儲備與佈局基礎深厚， 處於全球領頭羊地位

• 美國已正式出臺AI國家戰略，決心從技術生態與AI應用等方面發力， 以保持其AI領先地位

起步

1978年中國科學大會在北京召開，為中國AI產業發展提供基礎；同年， “智能模擬”被納入國家研究計劃， 中國AI產業在國家層面的推動下正式發展

1956年AI 正 式 在 美國 誕 生，卡內基梅隆大學 、麻省理工學院、IBM公 司 成 為 美國最初的3個核 心 AI 研 究機構

探索

1986年智能計算機系統、 智能機器人和智能信息處理等重大項目被列入“863計劃”

1997年國家重點基礎研究發展計劃被提出， 更多人工智能相關的項目獲得國家資金支持

60年代至90年代初

• 相關程序設計語言、專家系統等取得重大進展， 產品化方面取得成就， 例如1983年世界第一家批量生產統一規格電腦的公司誕生

• 已嘗試應用AI研究成果， 例如利用礦藏勘探專家系統PROSPECTOR在華盛頓發現一處礦藏

快速

成長

2006年至2017年

• 2006年超級計算機戰勝象棋大師， “人機大戰”機器“獲勝”，人工智能熱度持續提升

• 以百度為代表的中國互聯網廠商加快佈局AI產業。百度2010年率先佈局人工智能，2013年成立百度深度學習研究院， 推動中國AI領域發展

90年代初至21世紀初

• AI被應用至各個領域，1997年IBM製造的“深藍”擊敗國際象棋冠軍、麻省理工學院推出會做面部表情的機器人

• 2006 年在 Hinton 和他的學生的推動下，深度學習開始備受關注

• IBM、谷歌、亞馬遜等大型廠商加碼人工智能

高速發展

2017年後

• 2017年發佈《新一代人工智能發展規劃的通知》，從國家戰略層面推進中國AI產業發展；同年百度、阿里、騰訊等企業入選首批中國AI“國家隊”

• 自2017開始， AI連續3年在政府工作報告中被提出，已被提升為國家發展戰略；各大廠商持續加碼AI研究， 阿里巴巴2017年成立達摩院

• 2017年3月開始正式進入人工智能驅動的經濟數字化轉型階段

21世紀初至今

• 醫療、 金融、 教育等各領域的AI應用程度加深， 國家層面對AI給予重視與支持， 力爭保持美國在AI領域的領導地位

• 2016年以來高頻出臺AI相關扶持計劃與政策， 成立多個協會與中心， 併為AI研究持續撥備高額款項

• 2019年2月特朗普簽署“美國人工智能倡議”行政命令， 強調國家和經濟安全，確保美國在人工智能相關領域保持領先地位

政策對比

➢ 通過產業目標規劃和法規監管引導AI產業發展，通過市場化手段為AI企業或機構提供金融財政支持，如2018年安排國撥經費概算8.7億元啟動16個人工智能研究任務， 營造AI創新及發展的有利環境， 為AI產業快速發展奠定政策基礎

➢ 鼓勵AI領域科學技術研究， 公佈首批新一代人AI開放創新平臺， 分別依託百度自動駕駛平臺、阿里雲城市大腦平臺 騰訊醫療影像平臺、科大訊飛智能語音平臺進行建設，後續還公佈商湯智能視覺平臺等創新平臺

➢ 以企業需求為導向， 構建產業相關配套服務與措施，鼓勵AI企業探索新的商業模式和科技成果產業化路徑， 加速重大科技成果轉化應用， 為關鍵核心技術的突破和多領域的規模化應用提供有利的支撐，例如國家發改委批准鼓勵百度牽頭成立深度學習技術及應用國家工程實驗室

➢ 北京、上海、深圳均把科研創新放在首位，並突出AI產業集群發展和產業應用的融合。2018年上半年，三大城市人工智能企業數量約佔全國總量的72%。（北京40%，上海20%，深圳12%）

➢ 全面支持AI科學技術研究， 主導並推動成立斯坦福大學AI實驗室（SAIL）、麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（MIT CSAIL）等專業研究機構

➢ 通過政府機構雲化與人工智能化升級項目招標，間接為行業注入資金，引導谷歌、 亞馬遜等廠商將資金投入到AI研發與產業化當中， 如2019年10月微軟獲得美國國防部基礎雲項目為期10年價值100億美元的合同

➢ 科技廠商多次因為數據安全與隱私問題受到國會與民眾的大範圍關注，甚至被起訴或召開聽證會，尤其臉書、 谷歌等大型互聯網廠商。美國隱私相關法律在一定程度上制約了人工智能企業獲取及使用數據

➢ 2020年1月1日生效的加州消費者隱私法案將影響超過50萬家企業， 法案通過當日， 谷歌、 亞馬遜與臉書等AI廠商的股價均下跌超過1%。為符合新法規，相關企業為獲取數據須付出更多的合規成本，特別是對於以數據作為研發基礎的AI企業而言，此類規定將影響其創新效率

產業佈局

➢ 在基礎層的芯片及傳感器等硬件方面實力較弱，少有全球領先的芯片公司。百度、阿里、騰訊及華為等廠商在基礎層軟硬件加快佈局➢ 百度、阿里、騰訊和華為等綜合型廠商在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等核心技術領域均有佈局，同時創業獨角獸在垂直領域迅速發展

➢ AI商業化潛力巨大，眾多廠商在安防、金融、出行、教育等領域發力，推動AI落地

➢ AI產業基礎層多老牌重量級廠商，AI產業基礎層芯片與傳感器實力較強， 主要得益於英偉達、 高通等技術實力強的業內頭部廠商的參與

➢ IBM、 微軟、 谷歌、 臉書、 亞馬遜等科技廠商在基礎層實力較強， 在算法、 算力、 數據等技術方面的佈局全面， 例如谷歌的TensorFlow深度學習框架在業界廣受歡迎

➢ 在計算機視覺、 語音識別等領域的創業公司層出不窮，應用落地多集中在醫療、 金融、 互聯網等數據基礎較好的領域

中美均從國家頂層設計整體推進人工智能發展，中國側重資金和技術扶持，美國注重項目合作；美國整體技術實力全球領先，中國部分AI技術實力突出

AI企業數量：美國與中國的人工智能企業數量分列全球前兩位

AI投資情況：中美AI投資應用場景各有側重， 中國主要投向應用層， 美國主要傾向於基礎層的投資

AI論文數量：中國AI論文數量增長快， 近五年中國AI論文總量高於美國， 但論文質量尚有差距

AI人才數量：中國AI人才整體在數量與質量上較美國差距較大， 但正逐步縮小差距

AI專利申請量：中國AI專利累計總量大於美國， 中美專利申請人首位分別為百度與微軟

中美人工智能企業

美國人工智能企業數量位居全球首位，中國位居第二；全球人工智能企業數量TOP10城市中，北京位列第一。中美人工智能企業數量在全球範圍內佔據絕對優勢

➢ 截至2018年中， 美國人工智能企業數量2039家， 位居世界首位， 主要源於美國較好的人工智能產業發展基礎

➢ 中國人工智能產業起步晚於美國， 但在社會各界推動下發展迅速， 2014年至2016年間的AI創業潮中新增企業多， 截至2018年中，AI企業數量佔全球比例近40%

北京、 舊金山的人工智能企業數量位居全球一二位

➢ 中美企業在全球人工智能企業數量TOP10中佔比分別為40%、 30%， 其中北京以412家人工智能企業位列全球首位， 舊金山以289家位居第二

➢ 中美人工智能城市主要集中在經濟發達、 科技發達、 創業環境寬鬆的區域。中國以北上廣深一線城市為主要聚集區， 美國以舊金山灣區、 紐約灣區為主要聚集地

中美人工智能人才

中美領銜全球人工智能領域人才分佈，中國在人才總量、傑出人才數量與佔比上均落後於美國，在人才培養上有明顯差距，但人才吸引力正在增長

➢ 中國AI領域科研教育水平不如美國， 人才資源較少： 全球77%的AI專家工作於學界， 23%工作於業界， 導致高校及科研機構成為人工智能人才競爭的核心要素， 中國頂級人工智能人才中40%需依靠從美國高校科研機構引進

➢ 美國對頂尖AI人才的吸引力更大： 美國高校培養了44%的AI頂會作者但吸引了46%的AI頂會作者在美國就業， 證明了美國在頂尖人才吸引力的領先地位， 中國整體落後， 但頭部廠商人才吸引力正在增長， 例如百度先後吸引王海峰博士、 吳華博士、 賈磊博士等一大批人工智能權威科學家， 同時由於人才向心力的作用， 中國AI領域人才儲備有望持續提升

中美人工智能論文對比

中國人工智能論文近五年在產出量和增速上大幅領先美國，整體論文質量仍有差距，但頂尖論文水平正逐步接近 從被引用頻率看，中美在世界頂尖論文數量上大幅領先，但其中最頂尖論文更多來自於美國

➢ 對比AI領域高被引前1%的4130篇論文國家分佈，中國1166篇美國1345篇遙遙領先其他各國，合佔總數的60.8%，中美兩國在理論基礎與科研成果上領先全球

➢ 高被引前100篇論文美國佔59篇，中國僅佔16篇，主要原因在於中國整體科研環境及AI人才培養較美國仍有一定差距

中美人工智能頂會論文數量領銜全球， 但美國普遍論文錄取率更高

➢ 2019年自然語言處理頂會ACL與計算機視覺頂會ICCV上， 中美錄取論文數遙遙領先其他國家， 如ACL上第二名的中國論文錄取數接近第三名英國的7倍

➢ 中國在2019年AAAI峰會提交論文數量接近去年1242篇的兩倍， 美國較去年僅增長37%， 可見中國AI領域研究成果增速較快， 而錄取率方面， 中國以15.8%落後於美國的20.6%， 整體論文質量稍差於美國， 但部分領域質量逐漸趕上美國

中美人工智能專利對比

中國人工智能專利申請數量大於美國，但國際專利數量上低於美國，百度與微軟分列中美第一，展現一定頭部效應

➢ 中國AI國內專利申請數量位居全球第一， 且與其他國家有拉開差距之勢：2012年超過日本，2017年超過美國，中國專利數量五年內增長約10倍，大約是美國的2.5倍， 在國內專利申請數上佔優

➢ 中國國際專利數量與美國差距較大： 在PCT國際專利申請上美國以超過一萬項PCT國際專利申請位列世界第一位，佔世界所有人工智能PCT國際專利申請的41%，而中國位列第三位，佔10%，證明中國人工智能專利國際化水平較美國有待提高

➢ 微軟及IBM專利申請數量大幅領先美國其他廠商；根據2019年12月工信部發布的報告，百度以5712件專利申請量連續三年位列第一，幷包攬深度學習、語音識別、自然語言處理、智能駕駛等多個AI核心領域專利數量第一

中美人工智能投融資對比

人工智能是中美一級市場熱門投資領域，中國人工智能細分領域投資方向廣於美國，投資輪次正在後移；受中國一級市場大環境趨冷與AI投資熱度下降影響， 中國AI投資額自2015年來首次低於美國

➢ 2013年至2018年，中國AI領域投資熱度遠高於美國，5年間投資規模複合增長率為96.8%，而美國為52.1%，中國AI投資額從2015年開始超過美國， 至2018年達到約160.5億美元， 而2019年在投資額與投資筆數上均低於美國

➢ 2019年中國一級市場投資機構遇到募資難退出難等問題，導致整體投融資大環境趨冷，一級市場整體投融資筆數較2018年下降29.8%。中國AI投資熱度伴隨政策紅利在2017-2018年達到頂峰，但由於行業競爭加劇，投資決策難度增加，熱度下降，趨於冷靜，AI相關投資開始縮水

中美投資方向相對一致， 部分細分領域差別較大， 而中國投資方向整體更廣

➢ 中美兩國的AI投資方向大體一致， 但由於中國應用場景廣闊， 資金流向應用層可更快獲利，而基礎層資金與技術門檻較高，中國缺乏高端人才與基礎理論的積累，切入基礎層的難度較大，中國AI投資相對聚焦在應用層

➢ 2019年中國投資了超過70個AI相關的細分行業，而美國僅50餘個，側面說明中國AI投融資方向與思路更廣

2019年開始中國對AI初創企業的關注度低於美國

➢ 2019年之前， 中國對於AI初創企業關注度更高，與美國相比，2018年中國AI企業平均獲投率高出18%，平均快5個月獲得第一筆融資

➢ 2019年開始，中國開始更關注AI領域戰略投資與併購，隨著一級市場大環境收緊，競爭格局進一步顯現，初創企業較以往融資困難，中國AI領域A輪及以前融資比例下降而戰略融資比例較2018年增加17%

總結

美國在技術佈局上優勢明顯， 中國在計算機視覺與語音處理等技術領域已與美國比肩。

➢美國技術佈局更廣、 更精： 美國在基礎層與技術層的佈局領先於中國，如芯片上擁有行業領先的英偉達GPU與谷歌TPU等；除百度的飛槳外，其他主流深度學習開源框架均來自於美國

➢ 中國在計算機視覺、語音識別等領域已與美國對齊：如百度預訓練模型ERNIE超越微軟、谷歌拿下Glue冠軍，商湯一舉拿下ImageNet 2016年三項冠軍；雲從科技在Librispeech上刷新世界紀錄中國雖已在論文與專利數量上趕超美國，但技術儲備整體實力相對落後

➢ 中美廠商專利儲備佈局均較全面，但細分領域方向不一： 美國廠商較熱衷於機器學習、語音識別與合成處理等領域，中國廠商則較傾向支付、交互技術、視頻圖像信息處理、智能搜索等領域，二者均聚焦無人駕駛、數據文本聚類等領域

➢ 美國AI科研院校與廠商AI人才儲備有明顯優勢： 2019年AI頂會作者中44%博士畢業地為美國，是中國的四倍，來自MITCSAIL、斯坦福SAIL、卡耐基梅隆RA等多個老牌AI領先院校研究所，同時美國廠商擁有接近中國5倍的AI傑出人才儲備

美國AI技術生態佔優，但中國政策推動AI生態高速發展

➢ 美國AI技術為行業主流，利於搭建AI技術生態：美國在芯片與算力、深度學習框架等領域上領先中國，如亞馬遜與谷歌擁有超過300萬臺服務器，谷歌與臉書擁有TensorFlow與Pytorch等行業主流框架

➢ 中國政策推動： 政策推動下，各級政府、企業、投資機構和學術界之間進行高度緊密合作，構建良好的AI投資、創業研究與合作環境中國AI技術國產化趨勢明顯， 百度等廠商起到推動作用

➢ 中美貿易衝突升級： 中美貿易環境持續惡化，美國出現針對中興、華為等中國企業的出口禁令，到2020年1月5日美國商務部宣佈對中國禁止出口AI軟件，由於中國部分AI技術仍高度依賴美國，貿易環境惡化對中國AI可持續發展造成一定威脅

➢ 百度等廠商正引領轉型進程： 百度等廠商高度重視AI領域自主知識產權，推出國產AI芯片崑崙與鴻鵠、深度學習平臺飛槳等。

美國AI產業整體領先，中國緊隨其後。中國AI整體發展相對偏弱，但部分領域的頂尖技術已能與美國對齊，且國產化趨勢明顯。

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關鍵字: 麻省理工學院 機器人 人工智能

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