第十八届中央委员会向党的十九大作报告时，**提到：“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显著增强我国经济质量优势。加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。支持传统产业优化升级，加快发展现代服务业，瞄准国际标准提高水平。促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群。”

**此前多次提到，技术是创新的关键，“我国经济发展要突破瓶颈、解决深层次矛盾和问题，根本出路在于创新，关键是要靠科技力量。科技进步对中国经济发展的贡献率已经上升到56.2%。”

人工智能和实体经济深度融合，是AI产业的冲锋号，也是传统产业升级的风向标。

作为近来最具有代表性和突破性的科技力量之一，人工智能毫无疑问是接下来中国技术发展的重要一环。《南华早报》本月16日报道，在这个由前沿科技创新驱动的时代，国务院7月发布的《新一代人工智能发展规划》或将决定中国的国际地位。

同时，英国金融时报 FinancialTimes 亦撰文指出，中国在寻求全球AI霸主地位，文章列举了中国在发展AI上的数项优势和一些不足，结合此前国务院颁发的《新一代人工智能发展规划》和媒体分析，我们一起来看看当下中国人工智能发展的真实情况是怎么样的？

《新一代人工智能发展规划》

《新一代人工智能发展规划》中明确表示了中国称霸人工智能的壮志雄心：三年内人工智能总体技术与世界先进水平同步；2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；2030年，AI理论、技术、应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

中国有7.3亿网民，几乎是美国的两倍，而且中国网民更加懂技术。一位美国技术人员说，“中国的移动应用程序比其他国家超前几年。中国就像一个巨大的实验室，能够尝试各种令人激动的人工智能app。在这里，我们能看到各种各样的消费者行为，美国在这方面要滞后许多。“

“（中国的AI研究员）不仅仅在数据数量上，在数据质量上也大大超过其竞争对手。”淡马锡控股公司旗下的一家风投公司合伙人夏志金（音译）表示，中国人对智能手机的依赖程度高，因此产生了大量的有价值的用户数据。

凭借海量数据，中国企业已在语音识别、语言翻译、精准推送广告、无人车驾驶等领域取得领先地位。科技巨头百度、阿里巴巴、腾讯对中国公民买了什么、去哪里、和谁聊天都了如指掌。

此外，FT认为，作为全球第二大经济体的中国正在向人工智能产业源源不断地投入大量资金和政治资本，以确保企业、政府、军队跃升为人工智能技术的全球领先者。

许多地方正在人工智能上投入数以亿计的美元。6月份，天津市政府表示计划提供50亿美元的资金来支持人工智能行业，而且还划出了一片20多平方公里的土地来建设“智能产业园”。

与此同时，最大的竞争对手却在削减科学资金。Trump政府提交的预算案建议削减一部分支持AI研究机构的资源。美国国家科学基金会今年也未增加费用。

美国战略与国际问题研究中心高级研究员James Lewis表示，“中国人投入几十亿的资金，而美国只投入几百万。中国的支出比美国多1000倍，美国很难获胜。

中国人工智能生态系统正在生成

有人认为中国在人工智能行业的效率正在提升。百度创始人之一雷鸣表示，“政府投入资金的方式越来越聪明。之前政府只是给研究项目、大的搜索引擎或者学校提供资金。现在更倾向支持给那些更活跃、能真正研发产品和服务的私人公司。”

根据腾讯研究院8月发布的公开报告，目前在AI领域，美国领先，中国次之。不过，中国在该领域的获投率（企业获得投资的比例）超过美国，呈后来居上之势。

报告也称，2016年，中国人工智能的融资额与美国的差距缩短，但在2017年又被拉大，出现了马太效应。不过，互联网公司巨头及活跃的VC（风险投资）、PE（股权投资）正在加码对中国AI领域的资本布局。

根据清科集团私募通数据，2010年到2017年5月，中国AI领域共发生2218起投资事件，涉及投资金额达668.42亿元人民币。

人才争夺：中国只有5万人从事AI相关技术工作

AI发展中最重要的四个因素分别是人才、数据、基础设施和芯片。高盛认为，中国已经拥有了其中的3个要素。

据高盛统计，与亚马逊、谷歌、微软、苹果和Facebook相比，百度为机器学习（MachineLearning ）科学家提供的基本年薪为12.6万美元，仅位列六家企业中第五位。Facbook凭借16万美元的年薪位居第一。但是如果算上每年的分红和权益，百度则依靠22万美元跃居第三，仅次于Facebook的27.3万美元和微软的24.4万美元。

但也有声音认为中国缺乏人才。领英网站最近的一次调查显示中国只有5万人从事人工智能相关的技术工作，远远落后于美国（85万人），是英国和印度从事AI技术工作人数的三分之一。

论文数量超过欧盟总和，但是质量仍落后美国和欧盟

据 FinancialTimes 报道，去年中国人工智能领域的论文数量第一次超过28个欧盟国家发表AI论文总和。Elsevier’sSciVal和Scopus数据显示，去年中国人工智能领域的发表论文数量增加了近20%，而欧盟和美国的论文发表数量降低。2016年中国有4724篇人工智能论文发表，而欧盟国家的发表总和为3932篇。

然而，基础研究的质量仍然堪忧。尽管中国在量上取胜，但在被引用率top5的论文数量方面，中国仍落后于欧盟。但同时也超过了美国。

唯一短板：芯片 

此前高盛曾发布关于中国人工智能产业发展的调研报告，报告认为，在AI发展中，中国只差一个环节：GPU。

近年来，负责图像处理的GPU已经成为主流。然而GPU行业拥有极高的行业壁垒，全球范围内由三大巨头英特尔、AMD和Nvidia占据主导。2015年，美国政府宣布禁止英特尔和其他芯片巨头向中国出售用于科研的高端处理器，对于一直以来依赖国外芯片的中国而言是个打击。

不过，在研究领域，中国自主研发的神威·太湖之光计算机已经成为全球第一的超级计算机。高盛认为，虽然中国超级计算机的商业化还未开始，但是随着时间的推移，中国对国外芯片的依赖会慢慢降低。

延伸阅读

“ 《纽约客》的封面图这两天在业内引起不小的轰动，封面图上，一位乞丐正在接受机器人的施舍，这让人类感到绝望。不管未来人类会否沦落到向人工智能乞讨，我都非常非常热情地向你推荐这篇翻译成中文长达1.8万字的精彩报道文章，作者通过数个采访希望告诉我们，我们距离由机器统治的世界并不那么遥远。 ”

几十年来，经济学家的传统观点是，技术进步为工人创造了更多的就业机会。然而，在过去的几年里，一些研究者已经提出了不同的观点。

「这并不是意味着我们失去了工作的机会。」麻省理工的经济学家 David Autor 说，他一直在研究自动化对就业的影响，「但是，可以看到，一些没有太多职业技能的人可能无法根据自己的劳动获得合理的生活水平。」随着自动化逐渐压缩工人的工资水平，工厂里的工作机会变得越来越少，吸引力也越来越低。

Autor 和其他经济学家认为，这一过程会加剧社会的不平等。劳动力市场是围绕着劳动力稀缺的设想建立起来的：每个人都有雇主所需要的劳动能力，雇主和雇员可以通过劳动合同各取所需。但这种模式正在受到冲击。

「这不是说没有现金的流动，只是这种流动转移到了资本所有者和有想法的人之间。」Autor 说，「资本的分配并没有劳动那么公平。每个人生来都可以劳动，但并不是每个人生来都有资本。」

在 Steelcase 的金属工厂，自动化促使公司寻找更多受过高等教育的经理人，这些人需要拥有大学学位，而不仅仅是高中文凭。这家公司也在遵循丰田首创的「精益制造」模式，通过雇佣年轻的工程师来扫描工厂数据，从而获得额外的「效率」，因为这些数据可以转化为更深层次的自动化。对于那些拥有技术学位同时又能管理自动化系统的人，以及工厂老板来说，增加财富的潜力都是巨大的。

但对于不那么熟练的工人来说，情况就有所不同了。

今年年初，麻省理工的经济学家 Daron Acemoglu 与波士顿大学的 Pascual Restrepo 联手发表了一篇论文，他们通过研究 1990 年到 2007 年期间的美国就业市场，发现一个地区的工业机器人集中程度与地区就业率与工人薪资的下降有直接关系。

技术也可以加剧全球化的影响。从一个维度来看，美国制造业工人在 2015 年的平均收入比 1973 年低 9%，但整体经济却增长了 200%。在 Steelcase，Stinson 承认，工人现在的工资水平只与 1987 年相当。

Stinson 和 Sandee 都认为自动化对他们的工作构成了威胁。Sandee 还记得，当工厂的传奇人物 Frank Merlotti 在 1990 年以 CEO 和集团主席的身份退休后，还时常回来发表振奋人心的演讲。「Frank 会看着你，在长篇大论之前会说，『听着，就是你们，是你们的努力，让所有这一些都成为了现实。』」

Sandee 还谈到了体力劳动的尊严。他提及了和孙子一起去纽约的那趟旅行，他们共同参观了帝国大厦。「你可以看到一张照片，很多人坐在一段钢铁上吃午饭。」Sandee 说，「他们还带着铆钉和工具。但在我看来，这些人就是铆钉。

他似乎是在描述一张名叫《摩天楼顶上的午餐》的黑白照片，「那是我在纽约看到的最好的东西之一，这是属于那些美好的旧时光的。建筑还是那些建筑。他们是怎么做到的？这简直就是奇迹。」

在 Sandee 看来，情感判断与人类双手的结合是不可替代的，现在还是有许多机器人不能做的事情：例如把双手伸到物体中，打开一个盒子，或者解开一个结。他认为，即使在一个自动化的未来，也需要人们利用年龄和经验所获得的智慧。「你还是需要一些真正的人。」他说，「总是有人期待一个全能的机器人，但是当他并不想按人们预想的方式去做事该怎么办呢？」

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