图像识别算法c 代码 目标只有美国——崛起的中国人工智能(5)

人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。

技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别），

例如百度发布的阿波罗自动驾驶平台。

应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。

基础层包括人工智能芯片、算法和数据。

相比美国的全产业布局特征，中国主要集中在应用侧，另外在技术层和基础层只是局部有所突破。

第二个问题是人才的缺乏，中国人工智能产业极其需要人才，据腾讯研究院的报告，中国近600家人工智能初创公司中约有近4 万名员工。

且中国人工智能产业的主要从业人员集中在应用层，而美国主要集中在基础层和技术层。中国的基础层人才太薄弱。

中国的很多高校在很长时间内并没有人工智能，而在人工智能的诞生地美国，基本上大的院校都有人工智能和研究方向。以美国卡梅隆大学为例，设有专门的机器人研究所，其中光教授就有100 多位，当然中国蓬勃发展的互联网产业也让企业界成为人工智能人才培训集中地，除了初创公司的4万名员工外，中国的产业界人工智能人才主要在BAT为首的企业和华为，其中百度在人工智能方面是中国最大的人才集中地。

据人才大数据研究院2017 年4 月发布的《BAT人工智能领域人才发展报告》（以下简称《报告》）显示，在人工智能人才储备上，百度处于领衔的地位，数量多于腾讯和阿里。

百度目前在国内人工智能领域处于领军地位，非常有意思的是，我在腾讯发布的《2017互联网科技创新白皮书》发现了这样一句话，也是腾讯对BAT三家人工智能人才现状的评价：“百度正在扮演人工智能国内人才“黄埔军校”角色”，“阿里偏向高薪引才”，而腾讯对自己的评价是“稳扎稳打实现人才高效产出比”。

对于中国的年轻学生来说，人才的紧缺同时也意味着机遇，好好投身人工智能领域搞研发，毕业几年内年薪30万以上非常容易。

当然，在人工智能领域，对中国来说更多的是机遇。

首先是人工智能已经上升为中国的国家战略，

2017 年7 月，国务院关于印发《新一代人工智能发展规划的通知》，从国家层面对人工智能进行系统布局，

《新一代人工智能发展规划的通知》确立了“三步走”目标：

到2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；

到2025 年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平；

到2030 年人工智能理论、技术与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和世界科技强国。

到2030年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。

应该说，在中国这么多发展规划里面，人工智能的规划是罕见的非常霸气和自信，国务院很清楚目前人工智能就是中美竞争，其他国家基本只能重在参与。

用直白的话来说，

第一步到2020年是要所有领域紧跟美国，美国有的我也有，只是落后而已。

第二步到2025年和美国互有领先

第三步是到2030年总体要领先美国，容忍局部落后美国

第二个是中国压倒性的规模优势已经在逐渐形成。

人工智能的发展的发动机，其实就是两个，资金和人才。

虽然这两项目前美国都领先中国，但是对中国来说，由于中国庞大的人口规模和海量的理工科毕业生，不缺乏高智商的人力资源，只要给予合适的产业环境，他们能迅速的在实际研发中成长成为人才。

中国庞大的规模，为中国人工智能产业的发展提供了巨大的源动力，截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，互联网普及率为54.3%，较2016年底提升1.1个百分点。

截至2017 年6 月末，中国移动宽带用户（即3G 和4G 用户）总数达到10.4 亿户，4G 用户总数达到8.88 亿户，占移动电话用户的65.1%。其中手机网民规模达7.24 亿，网民使用手机上网的比例高达96.3%，移动互联网居于绝对主导地位。

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