人工智能（AI）的发展如火如荼，我国已成为该领域重要竞争者，并紧追美国这个领头羊。
据千讯咨询发布的《中国人工智能市场发展研究及投资前景报告》显示，中国大量资金正流向AI，尤其是AI与其他行业的应用结合，中国企业在这一层面的融资额已逼近美国。与此同时，中国企业还在人才争夺方面投入重金“补足”，并在应用层面与美国不相上下后，开始向核心技术领域进发。
2017年的政府工作报告首次提出，要加快人工智能等技术的研发和转化，这也意味着发展AI已经上升至国家战略高度。“这一轮人工智能并不是一场新的革命，而是18世纪工业革命自动化的一个延续，技术一旦掌握到手里，可以迅速扩展到全世界做生意，这对于中国起到了一个弯道超车的作用。”香港科技大学计算机系主任、国际知名AI专家杨强表示。
“先天”优势
自2010年以来，我国在AI领域快速发展，逐渐步入爆发期。特别是在应用层面，我国具备“先天”优势。
今年8月底，腾讯研究院发布报告称，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。
该报告也称，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，互联网巨头及活跃的风险投资（VC）、股权投资（PE）正在加码对中国AI领域的资本布局。数据显示，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。
该报告主笔、腾讯研究院研究员俞点分析：“因为美国知名的AI芯片企业Nvidia在2017年获得273多亿元的巨额融资，导致差距瞬间拉大了。但在去掉这个数字后，中美之间的差距还是要大于2016年的。不过，这些差距主要集中在技术层面，比如说芯片之类。从应用层面来看，中国的融资额度正在逼近美国，中国企业在人工智能应用场景上做得非常好。”
“全世界只有中美有如此大量的数据、大规模的计算和应用场景，在应用层面，中美基本处于同一起跑线。”地平线机器人技术创始人兼首席执行官余凯表示。
“最大的优势是人多，这种优势体现在三个层面：首先，人多意味着市场大，有更强的驱动力去把事情做好；其次，针对社会服务层面，需要很多数据；第三，人才基数比较大，未来冒出的顶尖人才相对多一些。”第四范式创始人、首席执行官戴文渊说。
人才争夺
与投资热潮形成鲜明对比的是人才的紧缺，尖端人才已经成为全球AI公司争相抢夺的对象。
最新数据显示，深度学习的商业化导致AI人才稀缺，一些行业巨头正在全球范围内设立实验室，以吸引人才。比如，Google于2016年在加拿大蒙特利尔设立了实验室，Facebook也于2015年在巴黎建立了实验室。
中国企业方面，百度早在2013年就在美国硅谷设立了AI实验室，腾讯在2016年也宣布成立AI实验室，并且积极招募在神经网络和机器学习方面的AI人才。
中国AI企业在招揽人才上不惜重金。据高盛统计，在百度、亚马逊、Google、微软、苹果和Facebook六家企业中，百度为机器学习方面的人才提供的年薪为12．6万美元，并不占优势，排在第5位。
对于更多的中国AI企业来说，人才是同样需要面临的问题。深圳柒壹思诺科技有限公司CEO周宇翔表示：“我们人工智能研发团队有20人左右，其中硕士14人，有从我国香港地区过来的，也有从澳大利亚回国的。之前我差不多花了一年半的时间才招全。”
据了解，中国AI市场不缺资金，而是缺技术和人才。AI起源于美国，美国的高校开设AI专业时间较早，有些学校的AI课程多达20门，已经自成体系。而我国开设了人工智能课程的高校较少，教学体系才刚起步，人才供应数量和质量都跟不上需求。
不过，随着开设AI课程或成立相关实验室的中国高校越来越多，人才难招的窘境将会缓解。深圳ROBO医疗机器人研究所一位资深研究员相信，AI人才在数量上将不是什么大问题，但是市场将需要基于AI的新型人才。
从应用走向核心技术
语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。“AI＋医疗”是人工智能应用中具备强大市场潜力的新兴领域。
此外，在其他垂直领域，以BAT为代表的巨头公司因为具备海量数据、算法和人才优势，已经做出了不少探索。
但站在新一轮技术革命的风口，垂直应用之外，必须掌握核心技术，突破尖端技术难题，才能持续不断创新，掌握国际竞争的制胜权。在人才、数据、基础设施优势之上，中国也在补足。
以芯片为例，作为信息产业发展的核心基石，中国芯片一直处于跟随状态。在新一轮AI竞赛中，全球IT巨头包括英伟达、英特尔、高通都在加紧AI芯片的布局，中国公司同样不甘落后。
今年8月，中国科学院计算技术研究所孵化的寒武纪科技有限公司获得了国投、阿里、联想、国科控股、中科图灵等机构的近1亿美元融资，成为估值近10亿美元的智能芯片独角兽企业。
目前，寒武纪终端处理器IP产品已衍生出1A、1H等多个型号，在未来数年，全世界有数亿终端设备有望通过集成寒武纪处理器，来获得强大的本地智能处理能力。与英伟达相比，它拥有超过100多件专利和自己的指令集系统，所谓指令集是指存储在CPU内部，对CPU运算进行指导和优化的硬程序。
寒武纪科技有限公司CEO陈天石认为：“从国家硬件实力发展角度来看，应当对业界进行引导和规范，把国产AI指令集树立为产业的标准，只有国产AI指令集立住了，中国主导世界AI产业的机会可能就到来了。”
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