原標題：改變科技舊秩序 人工智慧是一個開始
不再復刻美國。在人工智慧這個被視為未來競爭關鍵因素的技術領域，中國人走出了一條自己的路徑。
近日，《紐約時報》發文對比了中美兩國人工智慧的發展水平，認為在人工智慧技術方面，美國已經不再具備戰略性壟斷優勢。與此同時，文章稱讚了中國企業在人工智慧商業化取得的進展，並認為百度將成為人工智慧的全球領導者。
被一向以科技霸主自居的美國人誇獎，中國人似乎還有些不適應，但這種情況今後只會更多。以人工智慧領域為代表，中國企業正以令人驚訝的發展速度與成果，一步步改變著世界科技的秩序與格局。
一個搜尋引擎的轉型
首先我們來看看，在許多人眼中依然只是個搜尋引擎的百度，究竟在人工智慧方面做了些什麼，能夠讓美國人坐立不安。
具體來看，《紐約時報》主要從科研實力和人才儲備等方面點評了百度人工智慧的發展。
去年，微軟研究人員聲稱開發出了在語音理解方面可與人媲美的軟體，而早在兩年前，百度矽谷實驗室的人工智慧負責人員就表示百度在理解中文語音方面達到了相似精度。目前，百度語音識別準確率已達到97%，百度的深度語音識別系統（Deep Speech 2）被《麻省科技評論》評為2016年十大突破科技之一。
此外，在人工智慧其他技術領域，百度也已經達到國際領先水平。百度人臉識別準確率達99.7%，並在權威的國際評測——FDDB與LFW中獲得雙料世界第一。百度人工智慧已建成超大規模的神經網絡，擁有萬億級的參數、千億樣本、千億特徵訓練，從底層數據、算法架構等方面均走在世界前列。
與所有行業的競爭本質一樣，人工智慧的競爭，歸根到底在人才。今年年初，全球人工智慧資深專家陸奇正式加盟百度擔任集團總裁兼營運長。《紐約時報》認為這位大腕的加入，將使百度成為全球人工智慧領域的領頭羊，並突顯中國在人工智慧領域的進步。
更為重要的是，作為行業領軍者，百度這樣的企業在摸索技術研究的同時，也在努力撬動更多行業對人工智慧的需求，做好人工智慧研究者與產業實踐者的身份轉換。1月份，百度雲新發布的人工智慧平臺級解決方案天智，其底層為百度雲計算，由感知平臺、機器學習平臺和深度學習平臺三部分組成，為不同需求的客戶提供全面的人工智慧服務。這也是繼「天算」「天像」和「天工」三大平臺後，百度雲發布的第四大平臺級解決方案。至此，百度雲實現了人工智慧、智能大數據、智能多媒體和智能物聯網全方位的智能平臺服務。
總之，百度依託算法、計算能力和數據構成的護城河，在人工智慧基礎能力層面持續不斷創新，語音、圖像、自然語言處理等技術驅動了百度內部多個產品的進化和升級。更重要的一點還在於，百度將人工智慧與無人駕駛的結合，撬動了一個百億乃至千億美元的市場。百度當前的技術研發和應用布局，未來三到五年，或將成為左右中國乃至世界網際網路的重要變量。
頭狼背後有狼群
除了百度，《紐約時報》還對中國企業整體在人工智慧商業化領域取得的成績給予了肯定。美國人清楚的看到，作為群像代表的百度背後，是蓄勢待發的中企「狼群」。
目前，中國的網際網路巨頭百度、阿里巴巴和騰訊（BAT）均是人工智慧市場的引領者。以阿里巴巴為例。2015年7月，阿里推出虛擬人工智慧客服。據公司2016年10月報告，問題解決率已達到80%；2016年8月，推出綜合的人工智慧解決方案套件雲ET，包括視頻、圖像和語音識別技術；2017年春節，阿里公開展示了機器人書寫春聯。騰訊也不遑多讓。2015年6月，騰訊為開發者開放了其面部識別技術，以及優圖科技的其他核心技術。同年8月，騰訊設立的智能計算和搜索實驗室，專注於四個方面：搜索、自然語言處理、數據挖掘和人工智慧。2015年9月，又上線中國第一個新聞報導機器人Dreamwriter。目前已經應用到體育等新聞的撰寫，其文風、邏輯幾乎完全與人類作者一樣。
同時，數以百計的初創公司在網際網路+政策和資本的鼓勵支持下，也正大量投身到這一產業中。在人工智慧的各個細分市場及應用領域生根結果。這些領域包括：基本服務，如數據資源和計算平臺；硬體產品，如工業機器人和服務機器人；智能服務，如智能客戶服務和商業智能；技術能力，如視覺識別和機器學習等。
根據艾瑞諮詢（iResearch）的統計，目前，語音和視覺識別技術分別佔中國人工智慧市場的60%和12.5%。在中國，所有和人工智慧相關的公司中，71%專注於開發應用。其餘的公司專注算法，其中，55%的公司研究計算機視覺，13%研究自然語言處理，9%致力於基礎機器學習。iResearch預測，2020年，中國人工智慧市場將從2015年的12億元人民幣增長至91億元人民幣。2015年，約14億資本（年增長率76%）流入了中國的人工智慧市場。
《紐約時報》稱，二戰後至今，在計算機和應用科學技術領域，美國一直走在世界前列。但是全球技術力量的均衡正在逐漸發生變化，特別是在人工智慧這場革命中，中國力量正在崛起。可以說，無論是PC時代還是移動互聯時代，中國企業都曾被質疑有復刻美國的影子，但在人工智慧這個被視為未來競爭關鍵因素的技術領域，中國人走出了一條自己的路徑。
體制優勢和力量
中國人工智慧的突然爆發，《紐約時報》認為離不開體制的支持，因為「中國領導人正越來越多的思考如何確保自己在下一個科技浪潮中具有競爭力」。
對於這一點，中科院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室研究員史忠植表示，早在上世紀我國開始「863計劃」時，就已經包括了人工智慧領域的方向。
「智能計算機系統」項目的任務，就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和瓶頸，用人工智慧技術克服這些問題，建立起更為和諧的人機環境。史忠植說。經過十幾年的努力，中國成功縮短了人工智慧技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。據報導，根據提及「深度學習」和「深度神經網絡」的被引用期刊論文數量，2014年中國就已經超越美國。去年10月，一份關於人工智慧的白宮報告有多個腳註提到，中國發表的研究論文數量已經超過了美國學者。
近年來，在大力推動「網際網路+」戰略的基礎上，中國政府專門針對人工智慧陸續制定了一系列支持政策。2016年5月18日，國家發展改革委員會（發改委）和其他相關政府機構發布了《「網際網路+」人工智慧三年行動實施方案》。《方案》指出了人工智慧領域發展的六大保障措施，包括資金支持、標準體系、智慧財產權保護、人才培養、國際合作和組織實施。《方案》提出，到2018年，中國的人工智慧基礎資源與創新平臺、產業體系、創新服務體系、標準化體系應基本建立。發改委期望中國人工智慧產業整體與國際同步，其中系統級別的人工智慧技術和應用，要位於市場領先位置。
耐心比速度重要
幾十年的跟隨和模仿後，中國終於積累出今天崛起的充足實力，在人工智慧、電動汽車等多個領域與西方站到同一起跑線上。但與走過百年工業化的後者相比，中國的人工智慧必然有著多方面的不足。
史忠植就指出，我國人工智慧的科研存在課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密等問題。受研究經費的限制，很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。他建議今後基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智慧研究一定要與應用需求相結合。
另一方面的差距還在於方向。艾瑞諮詢的報告指出，就全球趨勢來看，目前歐美國家逐漸開始把重心轉移到醫療健康領域，而相對於發達國家醫療健康領域的科技成熟度而言，中國目前還有一段比較明顯的距離。此外，投資規模和理念上，中國也存在需要補足之處。數據顯示，在全球人工智慧企業融資規模的分布上，美中英三國融資規模為全球最大，但三者間的規模目前仍存在較大差距，美國是英國的21.9倍，中國的6.96倍。
而在投資理念和意圖上，人工智慧學會主席本·格策爾此前的一番話很有代表性。在他看來，美國的風投真的會投一些看上去有前景的技術創新，但中國的風投非常在意能否很快賺到錢，對技術創新似乎並不怎麼感興趣。比如在人工智慧、深度學習上，百度都有相關研究，但並沒有如谷歌那樣率先推出AlphaGo。因為這需要企業聚集、投入大量資源，以及最重要的耐心去完成。
「百度的工程師和研發者都很聰明，之所以沒有做出AlphaGo，是因為做這樣的事看上去賺不到錢。谷歌願意投入，所以就能做出很酷的東西。」
(責編：魏豔、趙竹青)