德國《明鏡》周刊近期撰文稱“中國是人工智能研究的世界領導者?！?/p>

德國經濟雜志《Heise》近期評論說“中國成為人工智能超級大國的道路是不可阻擋的。”

荷蘭愛思唯爾(Elsevier)最新分析報告稱，在過去20年中，中國的研究人員發表了大約13.4萬篇關于人工智能的研究論文，而美國發表的論文僅10.6萬篇。對此，德國《商報》解讀為自工業革命以來，西方國家首次失去全球重要技術的主導地位，中國已超越美國成為全球人工智能論文研究的世界領導者。

在歐美的很多媒體看來，中國已經超越美國成為了人工智能領域的全球領導者。但事實上，在人工智能領域，中國真的超越美國了嗎？

從專利申請量角度來看。以中國專利文摘數據庫（CNABS）和德溫特世界專利索引數據庫（DWPI）作為數據來源進行研究分析，最終得出報告數據結果的《人工智能技術專利深度分析報告》顯示，中國AI專利申請量，已是全球第一。具體來說，中國以7.7萬的人工智能專利申請量，超越美國的6.7萬，成為全球第一，而且保持高速增長。

從大數據的積累量來看。在國內，移動支付逐漸取代現金和刷卡（信用卡和儲蓄卡），成為主要的交易方式，2017年移動交付總交易額達到18.8萬億美元，數據量相當于美國的50倍；共享出行領域滴滴出行的數據超越Uber全球的數據；食品交付量數據是美國的10倍；共享單車數據是美國的300倍；眾多的數據和用戶基數的優勢，造就了中國的人工智能基礎數據是美國的至少3倍。

從全球AI競賽來看。今年8月，清華張鈸院士領導的人工智能創新團隊在IEEE CIG計算智能與游戲大會上拿下AI競賽的預賽和決賽冠軍。9月，曠視科技在ECCV 2018的COCO+Mapillary挑戰賽中力壓微軟、谷歌等中外團隊，攬獲4冠；同月，Google AI Open Images-Object Detection Track 目標檢測任務中，百度視覺團隊斬獲第一。11月，百度NLP團隊又在NIPS舉辦的AI假肢挑戰賽（AI for Prosthetics Challenge）中奪得全球第一。

以及，在論文產出數量上，在2006年超過美國，一直占據世界第一；而且高被引論文數量上，中國已經在2013年超越美國，排在世界第一；在頂級學術會議上，如AAAI 2018，入選260余篇，與美國打平......

從剛剛的分析來看，在人工智能的這些方面，中國企業與美國企業的水平相當，甚至部分領域領先于美國企業。

但也要清晰的意識到，從量變到質變還需要時間，以及從整個人工智能產業鏈的掌控程度來看，中國依然落后。

從整體布局來看，國內的人工智能細分領域熱度較為集中，而冷門領域則獲得的關注和投入不足。根據騰訊研究院和IT桔子聯合發布的《2017年中美人工智能創投現狀與趨勢研究報告》統計數據，國內智能機器人與無人機相關技術創業最為火爆，位居于第一梯隊；語義分析、語音識別、聊天機器人等自然語言系列的技術位列第二梯隊；第三梯隊則為人臉識別、視頻/監控、自動駕駛、圖像識別等計算機視覺系列的技術。但諸如情感計算這種綜合了心理學、語義、視覺、環境感知等多種技術的復雜應用技術雖然也在慢慢成長中，但目前處于熱度排行末端，受到的關注度和投入均不足。

從企業數量來看，根據中國通信院數據研究中心的全球ICT檢測平臺實時監測的數據，截止2018年上半年，全球范圍內共檢測到4998家人工智能企業，其中美國2039家位世界第一，其次就是中國(未統計港澳臺地區)為1040家。簡單來說，美國大約占據了41%，中國大約占了21%，相當于美國的一半。

從風投來看。AI投資機構數量方面：根據數據統計，美國超中國兩個身位，為中國三倍。中國關注AI領域的投資機構總數量約為620家，美國約為1800家。其中投資次數在兩次及以上的投資方數量，中國為203家，美國為596家。投資金額方面：根據統計數據，美國AI公司總融資金額達978億元，占據全球總融資的50.10%；中國以635億元位居第二，占據全球AI公司總融資額的33.18%。

從人才來看。目前中國人工智能的人才培養已成為發展的一個關鍵問題，人才缺失可能會對中國未來AI產業的發展產生牽制作用。樂觀的數據顯示，在 AI 領域，中國的人才總儲量低于美國，美國的 AI 人才總儲備達 7.9 萬人，中國的人才總量僅有 3.9萬人，人才儲備總量不及美國的 50%。而更為悲觀的數據則來自武漢大學教授張俊的看法：“美中人工智能的人才比例是13 : 1，大家可以想象一下，13個壯漢圍毆一個小孩兒是什么狀態，這就是現在的美中人工智能的對比?！钡还苁菢酚^還是悲觀的看法，目前在人工智能人才領域，依然是美國領先。

從產業鏈的角度來看。人工智能發展的基礎在于算法、算力和數據，三者缺一不可。上文已經提到，中國擁有龐大的數據庫，處于領先地位；在應用算法上和美國比也不落其后；唯獨在算力這一領域，出現了非常嚴重的缺陷。算力的核心在芯片，而中國在芯片領域上的積貧積弱也延伸到了AI芯片上。目前在GPU領域，中國尚無拿得出手的創業公司，大多只能圍繞FPGA、ASIC等進行邊緣研發，類腦芯片在國內有異軍突起之勢，或許能有所突破，但都有待時間，總體形勢十分嚴峻。

簡而言之，盡管目前美國依然是全球人工智能的領導者，但中國已經在局部領域取得領先并奮起直追。對于未來，中國的人工智能產業既不用盲目自信，也無需妄自菲薄，從當下人工智能發展浪潮方向展現出的潛力和趨勢來看，中國并非沒有機會，人工智能很可能在不久的將來成為中國科技領跑全球的爆發點。