記者 | 周伊雪
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以人工智能技術為核心的產業革命正在快速興起中，各國及科技巨頭近年來都在這一領域大舉投入。儘管人工智能技術的未來走向仍高度不確定，但可以肯定的是未來醞釀在當前對人工智能技術的研究成果和初創企業之中。
2月5日晚間，倫敦經濟學院教授許成鋼發佈了《2020中國人工智能指數報告》（簡稱《報告》），從AI初創企業數量、論文發表量、開源軟件使用和開發等方面對中國當前的人工智能發展現狀與國際水平進行研究對比。
《報告》統計了自1998年至2018年，全球AI初創企業的融資情況，發現來自中國的AI初創企業的融資額在此期間達到487億美元，僅次於美國的1273億美元，位居全球第二。而從增速上看，自2014年起中國人工智能領域的投資急速增加，增速已經達到世界第一。
融資總額中國僅次於美國，位居世界第二
從初創企業數量及交易總數看，中國位居全球第三，次於美英。
總體投資額較大但企業數量相對較少，致使中國AI初創企業的平均股權融資額呈現出遠遠高於其他國家的特點。報告顯示，中國AI企業初創企業平均股權融資額在2018年已經達到超過6000萬美元，同期美國AI企業這一數據僅為不足2000萬美元。
這一特徵在早期投資階段更為明顯。2018年，在AI企業種子期股權投資交易總數指標上，美國幾乎是中國的七倍多，但是種子期的平均股權投資額上，中國約是美國三倍左右。晚期股權交易總數上，美國是中國的三倍左右，晚期平均股權投資上，中國約是美國的三倍左右。
中國AI初創企業平均股權投資額遠高於其他國家
許成鋼認為，人工智能作為全新的行業面對極高不確定性，種子和早期階段的數量是優勝劣汰出成果的關鍵。但中國AI行業在種子和早期階段的企業數和交易量都在美英之後，且差距在增大。這一現象值得關注。
“國內AI公司數量確實少，論文多，比如AI製藥領域全球已經300多家公司，大部分在北美，中國沒幾家。我覺得這和中國AI應用領域狹窄有關，目前除了安防監控，其他領域的AI都不容易落地或者放量。”長期關注人工智能行業的華創資本合夥人熊偉銘對界面新聞表示。
熊偉銘認為，國內企業往往由於出於投資回報率考慮，在投入新技術上動力不足，而國內的資本市場目前對於新技術企業也不夠買賬。此外，監管方面的風險也是顧慮之一。
在學術研究方面，《報告》發現，中國的學術論文發表總量僅次於美國。其中期刊發表論文總量和引用總數都在近期超過美國，會議論文發表總量次於美國，但會議論文被引用量及高引用論文數都存在明顯差距。在人工智能開源軟件的開發和使用方面，中國與美國的差距則在明顯擴大。
騰訊天衍實驗室主任鄭治楓表示，在開源上中美確實存在很大的差距，主要是因為進入時間較晚，“深度學習技術出來以後，幾家美國大公司抓住了這次機會，比如說谷歌的TensorFlow，Facebook的PyTorch。中國公司在底層平臺開源就錯過了，但上層的算法開源做得還不錯。”
快手人工智能科學家劉霽則認為，美國在技術和人才積累、創新文化的氛圍方面相對更濃厚，同時各種基礎設施建設，包括硬件、軟件、開源平臺等積累確實比中國更厚重。但中國也有自身優勢，比如規模效更明顯，中國企業的生產效率和執行力也比美國企業更強。
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