老美為何瑟瑟發抖？高盛帶你解密中國AI的全面崛起

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智東西

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根據烏鎮智庫，2016年美國的AI企業數累計超過3033家，融資規模累積超過207億美元；其次是中國，1477家，27.6億美元，而隨著政策和資本環境的進一步發力，中國AI並正在繼續高速發展。

2017年7月，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，人工智慧正式納入國家發展戰略，計劃在2030年實現AI核心規模超1萬億元，相關產業規模超10萬億元。頂層設計的出台進一步帶動了產業的熱情。

對此，美媒紛紛擔憂，美國的AI優勢將被中國趕超：儘管美國擁有著更為優越的傳統科技產業、研發和投資環境，但中國近年來迅速建立起來的雲計算能力，龐大的移動互聯網，以及AI相關專利研發和落地應用（數字服務）上的探索，贏得了更多的籌碼。

本期的智能內參，我們推薦來自高盛的中國人工智慧行業調研報告，從頂層設計、關鍵驅動力、行業巨頭戰略布局、相關創企生存現狀四大維度分析中國人工智慧的崛起之路。如果想收藏本文的報告，可以在智東西（公眾號：zhidxcom）回復關鍵詞「nc184」下載。

以下為智能內參整理呈現的乾貨：

政產投研齊發力

*中國支持AI的政策一覽

政府的人工智慧發展規劃獲得了一批最具影響力企業的響應，促進政府主導的人工智慧合作研究以及產研轉化。其中，搜索引擎百度的創始人李彥宏、智能手機小米的老總雷軍、吉利汽車的創始人李書福對於中國將超過美國成為全球AI第一大國表達了強烈的信念。

目前，中國在人工智慧領域已經取得了長足的進展，研究發現，中國的期刊論文數量以及高被引論文數量已經超過美國（不過，頂尖的專家依然來自北美和英國）。中國很多的研究進展是企業推動的，百度2013年在矽谷設立了人工智慧實驗室，騰訊也在2016年啟動AI實驗室積極招聘神經網路和機器學習相關的人才，出行創企滴滴也建立了一個自動駕駛相關的研發實驗室。工業方面，中國有超過700家的AI相關公司，並在2016年發布了16000多份專利。

*2012年至今人工智慧的公司專利數一覽（中國是美國的1/7，英國的3倍）

中國毋庸置疑已經是全球第二大人工智慧生態。

目前，中國AI的焦點在於計算機視覺和語音技術。艾瑞資訊數據顯示，一年前，中國有71%的AI相關企業側重應用程序開發，剩下的55%把重心放在計算機視覺上，9%更關係自然語言處理，9%側重基礎的機器學習演算法。

*2017年3月中國十大人工智慧企業排名

在今年6月29日天津舉行的第一屆世界智能大會上，李彥宏表示人工智慧將在未來30到50年力成為推動經濟發展的主要動力，成功發展的關鍵在於把握與OEM廠商合作、獲得晶元開發等各方人員支持，並融合軟硬體技術。李彥宏還指出，中國在AI上的巨大優勢來自於強大的資本環境、人才市場以及龐大的，語言共通、文化法律背景相同的7億網民。該會議上，阿里巴巴的馬雲也強調了數據的重要性，指出人工智慧的行業命題應該是利用機器而非人類的智慧解決人類不擅長的問題。

「四維」AI的中國機遇

「四維」AI，也就是去年的高盛人工智慧產業報告（第113期智能內參）提出的，人工智慧背後的推動力：數據、基礎（演算法）和硅（晶元），以及人才。在傳統科技產業和創投環境落後的情況下，中國追趕老美的機遇在哪裡？

人才：中國正在吸引世界頂尖大腦

中國在AI人才市場的主要競爭力體現在企業環境和人文環境兩點，也就是研發環境（實驗室）和薪資水平，以及對海外人才（特別是華裔）的親和力。

*部分科技巨頭為深度學習人才提供的薪資待遇

*全球AI著名項目帶頭人一覽

實驗室/研發部門方面，2016年，谷歌在蒙特利爾開設了AI實驗室；2015年Facebook在巴黎開設了AI實驗室。中國企業為與全球企業競爭，也在全球各地設立了相關部門，並提供了符合行業水平的薪水。微軟研究院院長李彼得透露：招攬頂尖AI研究員的成本相當於收購國家棒球隊聯盟（NFL）。高盛認為，在行業成熟之前，這種情況將會保持，以避免人才成為公司AI發展的瓶頸。

文化親和力方面，李彥宏表示，中國公司吸引的主要人才依舊是海外華人，而這也是他在參加政協會議時督促政府進一步放寬簽證限制，以吸引海外頂尖科技人才的原因（要抓住「特朗普機遇」）。騰訊副總姚星表示，中國公司在吸引AI人才方面的優勢是，很多人工智慧相關人才是有中國背景的。我們（騰訊）注意到，和谷歌雲機器學習小組合作的小組，帶頭人是兩名美籍華裔科學家李佳和李飛飛。

*BAT與谷歌、微軟的研發投入（柱形為研發金額，百分數示意研發占營收比）

*BAT與谷歌、微軟的研發人力資本投入

2014年5月，百度攻略吳恩達（斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授；Coursera聯合創始人），作為首席科學家（已於2017年3月離職）；2017年1月，百度聘請了前微軟全球執行副總裁陸奇，作為集團總裁兼首席運營官、百度董事及董事會副主席。高盛認為，公司在人工智慧方面的高度關注和投入有助於吸引來自全球的頂尖年輕人才。

數據：人口紅利成AI引擎

*BAT數據來源、類型及應用

中國是世界上人口最多的國家：14億，其中網民7億。因此，中國生成的數字信息佔全球的13%，預計2020年，這一比例會增長至20%到25%；根據IDC預計，屆時全球數據量將達44ZB（440億GB），也就是說，中國會有9到10ZB的數據量。

簡單關注一下中國互聯網三巨頭BAT（市值合計9100億美元），數據捕捉能力和數據量很明顯的增長，覆蓋搜索、電子商務和社會/遊戲。與此同時，他們正在延伸自家的業務廣度，綜合網路生態系統覆蓋互聯網用戶日常的方方面面。高盛預計，這些信息生成的在線服務將為這些公司的人工智慧發展提供動力。

基建：從平台到生態

*百度開源平台與其他主流平台的對比

全球大型科技公司已經通過開源自家深度學習平台，把資源和人才吸引到自家AI生態中。2015年11月開源的谷歌TensorFlow已經成為了最受軟體工程師歡迎的平台。幾乎同時，Facebook也開源了自家的AI軟體Torch。此外，微軟和雅虎都在2016年早期放出了自家的多伺服器可用的軟體。

追隨這一趨勢，2016年9月，百度開源了基於並行分散式學習的自家機器學習平台PaddlePaddle，包括30多個用例，覆蓋搜索、圖像識別、語音語義識別理解、情感分析、機器翻譯、用戶畫像推薦等。

2017年4月，百度宣布了阿波羅計劃，一個開放的自動駕駛軟體平台，陸奇稱之為自動駕駛汽車版的安卓系統。目前，阿波羅已有50多個合作夥伴（博世、英偉達、微軟雲等），其中有15家負責自動駕駛整合應用的整車廠，包括一汽（將項目商業化）、奇瑞、長安、長城汽車。

*PaddlePaddle的可伸縮性與TensorFlow基本持平

PaddlePaddle研發部負責人徐偉表示，比之亞馬遜的DSSTNE和微軟的CNTK，百度的平台更加簡明和易於使用，代碼長度僅為競爭對手的四分之一，也為深度學習提供了更多的可擴展性。

晶元：超算領先需求倒逼本土半導體

*英特爾、AMD、英偉達在GPU市場的佔有率示意

除了好的演算法來提高AI計算效率，計算能力還受限於處理單元的性能。傳統計算及採用CPU，由一些具有大量緩存內存的內核組成，但並不適用於大數據量的訓練模型，因此，GPU在深度學習領域脫穎而出，近年來，用GPU加速計算已經成為主流，CPU和GPU的結合提供了可以支持資源密集型訓練AI訓練的計算能力。目前，晶元市場主要有三家公司主導：英特爾、AMD、英偉達。

2015年，美國禁止英特爾及其他晶元製造巨頭向中國銷售高端處理器，特別是Xeon處理器。一直以來，中國在晶元方面強烈依賴於國外供應商，但現在，本土移動晶元製造商的快速增長有望扭轉局勢。

研究領域，中國的超級計算機神威·太湖之光（國家並行計算機工程研究中心開發技術，坐落於無錫）在2017年6月的德國法蘭克福召開的ISC2017國際高性能計算大會上斬獲世界超算冠軍，嗯，第二名也是中國的，天河二號。儘管本土半導體產業進展緩慢，但超算商業化進程還在進行中，預計隨著時間的推移加上技術上的支持，創新市場對於國外供應商的依賴性將減弱（最近中芯動作也是很多啊）。

BAT的巨頭之爭

百度：All in AI

殺手鐧：演算法

占坑：雲技術生態、搜索、智能駕駛、醫療

*百度人工智慧布局大事件一覽

*百度在互聯網演變中抓住的機遇

*百度的ABC布局，即人工智慧、大數據、雲

百度的AI布局有著濃重的互聯網思維，也是BAT中在AI領域摸黑最久，基礎層積累最深的。

從人才（科學家）和研發團隊來看，百度麾下有畢業自卡內基梅隆大學，前IBM、雅虎、微軟高管陸奇；有過前谷歌大腦負責人吳恩達，離職前吳恩達還表示百度的產品周期比較短，能夠很好的配置資本、數據等，有利於AI」起飛「。

此外，百度在全球有三個專門的研究室：IDL，深度學習研究院；BDL，北京大數據實驗室；SAVIL，矽谷人工智慧實驗室；旗下有2000多個AI研發工程師。2017年3月，百度還組建了IDG自動駕駛研發組，由陸奇領導。百度研發部注重產研結合，在機器翻譯和計算機視覺方面已有商用價值。

數據方面，百度數據來源自數千萬用戶標籤，全球數以百萬計的語音請求/業務詢盤/位置請求，數十億的知識圖標/語音傳輸/音頻剪輯，數百億的知識索引以及消費數據等。這些賦予百度數據收集和理解能力，促進了機器/深度學習。

從人工智慧直接的產品布局來看，百度AI系統覆蓋搜索、廣告、翻譯和O2O服務，巨大的神經網路建立在成千上萬的伺服器上，是中國最大的GPU集團。李彥宏在2017年2月的給員工內部信（擁抱新時代）中指出了百度的四大重點領域：分銷、連接服務（O2O）、金融創新、人工智慧。從整體戰略來看，陸奇指出，雲、金融服務、自動駕駛和DuerOS等AI商業化新業務都有望成為百度新的核心業務。

詳細來看，百度AI戰略計劃包括：

1、雲圖計劃，五年100億元用於構建雲技術生態（天算、天像、天工、天智）；

2、百度大腦，百度AI的核心引擎，包括圖像識別、自然語言處理、用戶分析等；

*DuerOS消費數據樣本

*DuerOS布局

3、DuerOS，人工智慧對話平台，主要面型新型智能硬體設備（家居、汽車、可穿戴等），也對開發者開放；

*Apollo布局

*Apollo性能示意

*Apollo合作夥伴一覽（50+）

4、阿波羅/Apollo，即專註安全、可靠、實時的智能駕駛軟體平台，百度的計劃是儘快實現資源共享，聯手汽車製造商加速行業創新，實現2020年高速公里和城市道路全自動駕駛上路能力。中國是全球最大的汽車市場，陸奇認為中國自動駕駛有望領先全球在未來三到五年實現。

綜上，高盛認為百度將在2020年達到每股326美元（現為240美元），預計核心業務（搜索）的增長速度20%（目前營業利潤率是45%），人工智慧將推動百度實現15%的流量增長。

阿里巴巴：阿里雲加持AI

殺手鐧：雲與超算/數據

占坑：電子商務、智慧城市、金融科技

*阿里人工智慧布局大事件一覽

*阿里雲戰略布局（大數據平台、人工智慧平台）

*阿里雲涉及的AI布局

相對於第一個吃螃蟹的百度，阿里的思路就顯得清晰簡明一些，聚焦核心業務的AI賦能，主要支點就是阿里雲，順便拓展業務廣度和深度。

阿里巴巴龐大的電子商務業務規模，要求實時、安全的計算能力，以及高標準的系統可靠性，使其成為全球AI相關的最大用例之一，其雲計算市場（IaaS）的收入在全球排名第四，國內市場份額40.7%。

2017年6月，阿里雲的付費用戶達到了1百萬，覆蓋了媒體、互聯網、金融、政府、能源、電子商務、製造業、醫療、遊戲和零售等領域，在全球擁有15個數據中心，公司提供的雲解決方案超過186個，滿足不同的垂直需求。從2017年和2016年的財報來看，阿里雲頂級付費客戶的保留率是96.7%。

*Apsara布局

基於阿里雲，阿里開發出了超算系統Apsara，核心能力是數據處理和計算，價值定位是提高企業響應能力，改進IT業務，降低企業成本。Apsara支持業務轉換、操作優化、員工授權、用戶體驗優化等，客戶來自200多個國家和地區的企業（包括中石化集團等）。去年雙十一，Apsara的峰時處理量達每秒175k/120k交易/支付。

Apsara衍生的智能產品包括城市智能之眼（車輛探測的準確率達到90.46%），杭州智慧城市大腦（交通意外響應速度平均15分鐘，減少30%的交通阻塞），跨國企業/徐工集團的工業大腦，智能醫療（與浙大合作提高15%的甲狀腺結節病的確診率），環境腦（氣象監測，空氣、水質和土壤監測，災難預防等，已向地方政府提供了131個警告，準確率93%）。

阿里巴巴的數據生態是非常龐大和可靠的，每天的內部數據多達82.7億，且正在擴張印度、韓國，以及各大東盟國家的相關業務，還會有龐大的境外支付數據。高盛相信，阿里的金融部門（螞蟻金融）有望成為世界上最大的金融科技公司。基於此，高盛預計阿里2021財年每股352美元。

*阿里/螞蟻金融的支付業務布局

騰訊：組合投資中的巨大潛力

殺手鐧：用戶

占坑：用戶智能駕駛、金融科技/惠普金融、遊戲廣告、智能醫療……

*騰訊人工智慧布局大事件一覽

*騰訊生態

騰訊是中國主要的移動平台，雖然是BAT中入局人工智慧較晚的一個，但強大的用戶基礎和產品生態給足了底氣。是的，騰訊的AI戰略看起來更像是混搭思維：用戶在手，天下我有。

騰訊總裁兼執行董事劉熾平在2017年8月表示，騰訊在數據、技術和用例的優勢使其在人工智慧戰略行動中處於有利地位。高盛認為，在目前的盈利水平相對較低的情況下，騰訊對於AI的目標主要在於收入變現，不過相信比起拿用戶數據冒險，騰訊會選擇降低資產。

2016年4月，騰訊設立了AI實驗室，現由張潼為主任，帶領50餘位AI科學家及200多位AI應用工程師團隊，關注計算機視覺、語音識別自然語言過程和機器學習，口號就是讓AI無處不在；2016年12月，騰訊宣布開源第三代高性能計算平台——Angel；2017年4月，騰訊又在西雅圖設立了研發實驗室；目前，騰訊正在組建行業聯盟（北汽、蔚來、奧迪、中國社科院工程）支持自動駕駛研究。

目前，騰訊AI相關的主要用例包括：

1、廣告植入：理解用戶的偏好，對廣告內容進行語境化，對競價價格進行排名，優化顯示格式，並匹配最合適的廣告客戶，以提高廣告客戶的投資回報率和用戶的閱讀體驗；

2、信息服務：新聞，視頻，音樂和應用程序商店等定製化建議；

3、互聯網金融：包括移動支付，財富管理和微觀管理貸款，提高用戶的財務管理能力和財務活動的可預測性，降低風險；

4、模式識別：騰訊優圖的人臉識別技術的平均準確率達到95%，可以用於金融服務相關的身份認證；

5、醫療成像領域的人工智慧產品MIAIS：2017年8月進行的食道癌檢測，準確率高達90%，而篩查的準確率不到4秒。

6、絕藝獲得在日本東京舉行的第10屆UEC人工智慧圍棋大賽冠軍；

7、計劃利用其遊戲資產在生態系統中進一步推進人工智慧研究（參考DeeoMind合作暴風開發星際爭霸2）。

除了自家業務上的AI武裝改造，騰訊還在雲、醫療、企業解決方案和開放等領域的各種進行投資，它還是搜狗的最大股東（持股45%）。總的來看，騰訊的主要潛力在於精準營銷，也就是在轉向率更高，更高的轉化率和更高的轉化率在不影響用戶體驗的情況下盈利，很可能利用微信用戶群，聯手京東，對峙阿里；除了社交，騰訊的另一張大牌就是遊戲，預計AI將用於分支路徑遊戲設計，針對玩家進行個性化定製，豐富資料庫改進遊戲維度和用戶體驗（比如，賣皮膚），遊戲廣告也將是公司收入提高的主要方式之一。

綜上，高盛預計2020年騰訊每股688港元。

創企：AI落地的先行者

美團點評：全球最大的O2O平台

*美團點評業務一覽（餐飲、按需食品/貨物配送、酒店、旅遊、美容以及休閑）

美團每天會生成每天會生成1.5 PB的數據，AI技術的關鍵是整合O2O和全渠道零售的線上和線下數據，即數據採集、數據分析/預測和數據應用能力，美團還在招聘無人機、自動駕駛相關的技術人才。目前，美團的調度系統已經在使用歷史訂單數據、運送路線、客戶和商業數據大數據分析優化傳遞路線，平均28分鐘內完成交貨。

滴滴出行：每天處理4500TB的數據

*滴滴出行系統示意

滴滴快的(未上市)是世界上最大的移動交通運輸公司，平均每天有20萬個訂單，處理超過4500TB的數據，接收200億的路由請求，業務包括打車、拼車、私家車、指定司機、企業解決方案和匯流排服務。今年七月，滴滴還開源了安卓插件VirtualAPK。2017年4月，滴滴融資55億美元，用於其他領域的投資（智能駕駛和智能交通）。

科大訊飛：中國智能語音領軍者

科大訊飛是一家信息技術公司，佔中國智能語音市場份額的44%，垂直應用包括教育，公共事業服務/安全、汽車、客戶服務、醫療保健和其他消費品。