2015 年底，上海交通大學面向日企高管開設了“中國經濟新常態總裁班”，講授中國的移動支付、共享經濟等內容。

　　今年 4 月，柒一拾壹（中國）投資有限公司董事長、總經理內田慎治談到自己在中國騎共享單車的體驗時表示，“上個月我們日本總部的干部也說了，日本也想開展同樣的服務。”半年之后，7-11便利店宣布，將與軟銀集團合作在日本推出共享單車服務。

　　雖然日本的人均 GDP 仍然是中國的 5 倍左右，但是在某些領域，中國正以飛奔的姿態追趕甚至超越日本，這其中就包括人工智能。

　　作為老牌資本主義國家，日本諾貝爾獎獲得者的總人數僅次于美國，其科研實力可見一斑。而在人工智能領域，日本也是早有投入。

　　上世紀 80 年代，由于專家系統的興起，人工智能迎來第二次發展浪潮，日本政府開始巨額投資“第五代計算機”項目，旨在造出能夠與人對話，翻譯語言，解釋圖像，并且像人一樣推理的機器。

　　雖然日本的“第五代計算機”受制于當時的技術所限，最終并未成功，但是它依然是日本在人工智能領域作為領跑者的例證。此外，包括NEC在內的日本公司在中國開設的研究所，也成為中國培養了一批早期的AI人才。

　　進入到新世紀之后，受到大數據、GPU、以及深度學習算法的驅動，人工智能迎來第三次發展浪潮。然而，在以AlphaGo戰勝李世石為標志點的AI時代里，局面開始出現逆轉。眾多專業人士認為，如今是中美爭鋒的時代，日本已經被甩在身后，而這體現在方方面面。

　　論文數量和質量

　　2017 年，人工智能領域的頂級會議 IJCAI 在澳大利亞墨爾本舉行。據騰訊科技報導，中國有 475 篇論文入圍，占整體入圍論文數量的 34%，是入圍論文數量最多的國家；美國有 255 篇論文入圍，占整體入圍論文數量的 18%，值得注意的是，入圍的美國論文中，還有部分研究者為華人。與此同時，日本入圍論文數量為 37 篇，僅占整體入圍論文數量的 3%。

　　其實，不只是 IJCAI 這一個會議如此，其他的人工智能頂級會議也呈現出這樣一種趨勢：來自中國科研人員的論文數量正在井噴。

　　當然，數量并不并不一定代表質量。但是一系列的數據顯示，中國學者的論文質量也在穩步提升之中。

　　美國白宮去年發布的人工智能報告顯示，中國學者的“深度學習”相關論文從 2013 年開始呈爆發式增長，并在 2013 年年中實現對美國的超越，位于世界第一。 不僅如此，中國還在論文質量上成功趕超。如下圖所示，中國學者的“深度學習”論文的引用量在 2015 年已經超過美國，位居世界第一。

　　近日，日本經濟新聞和學術出版巨頭愛思唯爾（Elsevier，位于荷蘭阿姆斯特丹）共同分析了全球有關人工智能的論文的動向。

　　結果顯示，人工智能相關論文被引用數排在第 1 位是擁有語音識別技術等的美國微軟，第 2 位是新加坡的南洋理工大學，第 3 位是中國科學院，中國的清華大學則排在第 9。在前 100 名中，美國的機構達到 30 家，中國也占其中的 15 家，而日本只有東京大學排在第 64 位。

　　顯然，不論是論文數量，還是論文質量，中國在人工智能這一領域的實力都在逐漸打破過去西方世界的壁壘。與此同時，學者水平的提高也間接反應在大學的排名上。

　　高校人工智能專業排名

　　今年 9 月，馬薩諸塞大學安姆斯特分校的 Emery Berger 教授公布了一個全球院校 CS 實力排名的項目 CSRankings。該排名主要基于院校教員在計算機科學領域的各大頂會所發布的論文數量，主要包含 4 個領域：人工智能（AI）、系統（Systems）、理論（Theory）、跨學科領域（Interdisciplinary Areas）。

　　如下圖所示，在人工智能領域，美國高校依然處于絕對的領先地位，但是中國的北京大學和清華大學成功擠進前 10，分列第 3 位和第 8 位，而日本無一高校進入前 10 。

　　如果我們只看亞洲高校，那么中國高校在人工智能領域的實力則更加突出。去除香港的高校，北京大學、清華大學、浙江大學、上海交通大學均進入前 10，而日本只有東京大學上榜，位列第七。

　　雖然這個排名不是什么權威榜單，但是它是目前唯一一個根據頂級會議文章作為依據的排名，被很多頂級科學家認可，因此仍然具有很高的參考價值。可以發現，中國高校在人工智能領域實力的增強，與論文數量和質量的上升是相輔相成的。

　　中日人工智能投資與專利比較

　　當然，技術終歸是要落地的。在這一點上，中國正呈現出大躍進的姿態。

　　騰訊研究院發布的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》顯示，截止到 2017 年 6 月，全球人工智能企業總數達到 2542 家，其中美國擁有 1078 家，占據 42%；中國其次，擁有 592 家，占據 23%；其余 872 家企業分布在瑞典、新加坡、日本、英國、澳大利亞、以色列、印度等國家。

　　從投資趨勢來看，自 1999 年美國第一筆人工智能風險投資出現以后，截止到 2017 年 6 月，美國已經達到 978 億元，占據全球總融資 50.10%；中國僅次于美國，635 億，占據全球 33.18%；其他國家合計占 15.73%。

　　今年下半年，中國的商湯科技、曠視科技又先后宣布完成超 4 億美元的融資，再次拉升行業的平均水平。

　　可以發現，不管是人工智能相關的企業數量，還是融資額度，中國都遙遙領先日本。與此同時，學術界和工業界的進步也體現在了專利數量上。

　　2017 年 6 月，Forbes 日本刊文介紹了日本 Astamuse 公司關于人工智能領域的專利申請數量統計結果。

　　數據顯示，與 2005-2009 年期間相比，2010-2014 年期間中國的人工智能專利申請數量增加了 2.9 倍，超過美國 1.26 倍的增長速度。與此相反，日本的專利申請數量不僅沒有增長，反而呈倒退趨勢，減少了 3%。

　　人工智能發展是國家意志

　　當然，人工智能的發展離不開政策的支持，而中國的這一波人工智能熱潮除了技術和商業的驅動之外，與中國政府的推波助瀾也離不開關系。

　　2017 年 3 月，人工智能首次被寫入國務院的《政府工作報告》，正式進入國家戰略層面。2017 年 7 月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，提出了“三步走”的戰略目標，宣布舉全國之力在 2030 年搶占人工智能全球制高點，人工智能核心產業規模超過 1 萬億元，帶動相關產業規模超過 10 萬億元。

　　可以看出，自 2016 年以來，中國的人工智能政策密集出臺，在全球競爭的背景下，人工智能已經上升為國家意志。

　　盡管在政策、學界和業界的共同推動下，近年來中國在人工智能領域的論文和專利數量保持高速增長，已進入第一梯隊，而人工智能的產業發展在中國呈現全面爆發的勢態，眾多外媒甚至表示，中國在人工智能領域已經超過日本，甚至有可能趕超美國，但是我們需要保持清醒，深刻認識到自己的不足。

　　首先，中國在基礎研究領域先天不足。騰訊研究院的報告顯示，美國基礎層人才數量是中國的 13.8 倍。美國團隊人數在處理器/芯片，機器學習應用，自然語言處理，智能無人機 4 大熱點領域全面壓制中國。

　　其次，雖然中國在人工智能產業化領域百花齊放，有后來居上的趨勢。但是騰訊研究院表示，美國產業人才總量約是中國的兩倍。美國 1078 家人工智能企業約有 78000 名員工，中國592家公司中約有 39000 位員工，只有美國的 50%。

　　而這一切都是因為中國自身積累不足，我們還有很多課要補。

　　中國的人工智能是一場泡沫嗎？

　　不過，先天不足 + 大發展，這是否意味著中國的人工智能其實是一場泡沫呢？

　　在商湯科技副總裁楊帆看來，人工智能創業領域已經出現了泡沫，而且泡沫很大，而這個泡沫的罪魁禍首就是不專業的人太多。

　　“今天我們的問題是，大家恨不得一對這個東西有一些簡單的認知和了解，就投入到這個行業去做相關的事情，我覺得其實這個是最大的泡沫。我覺得任何時候，任何地方，在今天這樣一個高度分工的社會，一定是最專業的人來做最專業的事。”

　　但是，任何事物都有兩面性。比如 1995~2001 年期間的互聯網泡沫，就為如今移動互聯網的興盛留下了諸多寶貴的遺產。這一輪人工智能泡沫，顯然也不是百害而無一利的。

　　“在未來的十年中，人工智能會形成非常大的趨勢，會比大多數人想象得更加深刻地去改變生活的每一個角落，而泡沫的好處就是讓更多的人感受到這樣一股大的浪潮的來臨，并且為之做好接納的心態和準備。”

　　讓我們拭目以待。