腾讯报告：中美AI产业差距有多大？差在哪里？

8月2日，腾讯研究院发布报告《中美两国人工智能产业发展全面解读》，报告从七个维度对中美两国的人工智能产业进行全面对比。得出结果，中美产业真实差距较大，中国只在局部有所突破。观察者网摘编如下：

第一，美国的AI企业数量遥遥领先全球

全球范围内，截止到2017年6月，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。

从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。

第二，美国全产业布局，而中国只在局部有所突破

美国AI产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，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。

基础层（主要为处理器/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%。

技术层（自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台），中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。应用层（机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾驶/语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国62.3%。

第三，从人才队伍来看，美国梯队完整，中国参差不齐

AI产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。美国产业人才总量约是中国的两倍

美国研究者更关注基础研究，人工智能人才培养体系扎实，研究型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国形成了能够持久领军世界的格局。美国1078家人工智能企业约有78000名员工，中国592家公司中约有39000位员工，约为美国的50%。

美国基础层人才数量是中国的13.8倍。美国团队人数在处理器/芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。

在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。

第四，从AI行业热点领域来看，中美各有优势

当下，人工智能产业出现了九大发展热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。

在美国AI创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理252家，机器学习应用（Machine Learning Application）242家，以及计算机视觉与图像190家。

在中国AI创业公司中排名前三的领域为：计算机视觉与图像146家，智能机器人125家以及自然语言处理92家。

第五，从投资趋势来看，中美差异较大；美国投入资本雄厚，中国这种近些年奋起直追

截止至目前，美国融资达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，占据全球总融资50.10%；中国仅次于美国，635亿，占据全球33.18%；其他国家合计占15.73%。中国的1亿美元级大型投资热度高于美国，共有22笔，总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔，总计417.3亿，超过中国63.8亿。

第六，从创业投资领域角度来看，美国面向全产业投资，投资领域遍及基础层、技术层和应用层，而中国接受融资的企业主要集中在应用层

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，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%。中国的自动驾驶/辅助驾驶企业虽然数量不多，只有31家，而融资额却是第三，意味着中国的投资者非常看好这一领域。

美国融资可能在2020年前突破2000亿。预计在2020年之前，美国累计AI公司数量将会超过1200家，累计融资将达到惊人的2000亿人民币。

中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年回暖，新增公司数量会上扬到30以上，预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币，仍和美国有较大差距。

第七，从主导产业发展的巨头实力来看，美国具有先发优势

由于AI产业核心技术掌握在巨头企业手里，巨头企业在产业中的资源和布局，都是创业公司所无法比拟的。因而引领AI产业发展的技术竞赛，主要是巨头之间的角力。

当前，苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书，这五大科技巨头无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，甚至整体转型为人工智能驱动的公司。国内互联网领军者“BAT”也将人工智能作为重点战略，凭借自身优势，积极布局人工智能领域。

巨头通过招募AI高端人才、组建实验室等方式加快关键技术研发。同时，通过持续收购新兴AI创业公司，争夺人才与技术，并通过开源技术平台，构建生态体系。