朱民新浪科技訊 12月1日晚間消息，在今日舉辦的“全球思想盛筵-人工智能與人類文明”上，國際貨幣基金組織前副總裁、清華大學國家金融研究院院長朱民發(fā)表以“中美人工智能競爭與合作”為主題的演講，稱人工智能的世界是由中美兩國主導。
朱民表示，中美投資者關(guān)注的領(lǐng)域很不一樣，美國關(guān)注在基礎(chǔ)和基本的技術(shù)，中國關(guān)注在應用。美國大量的投資在芯片，中國比例非常之小。機器學習的應用美國也很高，中國也很低。中國在計算機視覺，特別是在自動駕駛系統(tǒng)，還是走在前面的。
“人工智能的未來是不確定的，競爭的是人才。”朱民認為，中國的人才在中等規(guī)模的企業(yè)團隊數(shù)目比美國會多一些，但是在大型和小型、初創(chuàng)的兩極來看，我們的人才還是很弱的。
朱民進一步解釋道，“從人力資源的儲備來說，我覺得這個弱項特別明顯。在這個層面上來說，我覺得中國人工智能的企業(yè)在國際舞臺上的競爭還有很長的路要走，但是中國在規(guī)模和基數(shù)上有優(yōu)勢。”他認為，在中國幾乎沒有看到成規(guī)模的人工智能的專業(yè)、人工智能的實驗室等等，而這都是未來的人才。
朱民指出，在人工智能領(lǐng)域，合作共贏是特別重要的概念，需要政府、企業(yè)、居民共同合作，來贏得這場未來的戰(zhàn)爭。(澤宇)
以下為朱民演講實錄：
感謝頭條的邀請，使我有機會和大家在這兒做一次溝通和交流，最近講人工智能，大家經(jīng)常討論關(guān)于中美人工智能的競爭，我就想今天借這個機會把我的一些觀察給大家做一個報告，我的題目叫“中美人工智能：比較與未來”。
如果把中國和人工智能相比的話還是很明顯，人工智能企業(yè)的數(shù)目，大家可以看到美國有2000多家，中國第二，英國第三，所以人工智能企業(yè)數(shù)目還是中美兩國。如果我們再看人工智能企業(yè)已經(jīng)有的專利數(shù)，美國還是領(lǐng)先有26000例左右，但是中國在第二是15000例，日本企業(yè)的專利數(shù)其實也還是很高的。所以說人工智能的世界是中美兩國主導，我覺得并不夸張。
但是再細分的話會發(fā)現(xiàn)很有意思，中美投資者關(guān)注的領(lǐng)域很不一樣，美國大量的投資在芯片，中國比例非常之小。機器學習的應用美國也很高，中國也很低。中國在計算機視覺，特別是在自動駕駛系統(tǒng)，最近還是走在前面的。當然中國在無人機方面是遙遙領(lǐng)先的，語音識別像科大訊飛等等也是走在前面的。美國還是關(guān)注在基礎(chǔ)和基本的技術(shù)，中國關(guān)注在應用，但是主要是在計算機視覺與圖像，我們現(xiàn)在有商湯、Face++都在起來，以及百度做的自動駕駛都在起來，這個也是很有意思的現(xiàn)象，可以看到重點的不一樣。
但是如果看技術(shù)層面的話，怎么看技術(shù)？有一個很重要的指標是看團隊。從團隊來看，這個區(qū)別特別有意義。我們仔細看的話，從中美人工智能各個領(lǐng)域團隊人數(shù)的分布，我們可以看到在芯片處理的人數(shù)，中國的團隊只有不到美國的1/10的，機器學習的應用中國也很低。在自然語言的學習，雖然我們的語音識別現(xiàn)在的量很多，但是在自然語言學習方面人類的儲備，因為人工智能的未來是不知道的，競爭的未來是人才的競爭。
我們在智能機器人方面中國是機器人的銷售大國，也是制造大國，在這方面的研究我覺得還是還是走在前面的。語音識別在中國是很小的領(lǐng)域，在中國是領(lǐng)先，但是領(lǐng)先的差別不是很大。
第二個是講人才，未來是人才競爭。我們可以看到中國是圖中紅色的，美國團隊小的比較多，但是如果認真來看大規(guī)模的企業(yè)，就是指有5000個人工智能專家的團隊，我們開始初步看到比如說百度、騰訊出現(xiàn)超過5000人的規(guī)模了，但是美國已經(jīng)有4家了，每個已經(jīng)有1家公司有1萬人的規(guī)模。
因為人工智能的未來是不確定的，競爭的是人才。所以說從人才的分布上來看，我們可以看到總體而言，中國的人才大概在中等規(guī)模的企業(yè)團隊數(shù)目比美國會多一些，但是在大型和小型、初創(chuàng)的兩極來看，這正是中國的重點，我們的人才還是很弱的，這是件很大的事情。
從人才的角度看大學的話，我覺得大學的差別是很大的。美國的大學比如說開始打造全套的人工智能人才體系，開始全面出現(xiàn)了。譬如說大學開始培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)和軟件開發(fā)人員、數(shù)據(jù)管理者。現(xiàn)在有頂級的20個大學開始出現(xiàn)人工智能專門的研究科目等等，在正常的教學培養(yǎng)以外，很多大學開始出現(xiàn)人工智能實驗室進行創(chuàng)新、培育、探索，這在大學是很普遍的。在中國應該說我們現(xiàn)在幾乎沒有看到成規(guī)模的人工智能的專業(yè)、人工智能的實驗室等等，這是未來的人才。
關(guān)于中美人工智能競爭的東西很多，講投資、產(chǎn)品等等，但是我覺得如果要看未來的話，根本的競爭是人才。從這個意義上來說，把前面的數(shù)字和這個數(shù)字加在一起的話，我們已經(jīng)有的人才基數(shù)，以及未來培養(yǎng)人才的能力，我覺得中國還是很弱的。
在全世界人工智能影響力排名的頭30名大學沒有一家中國的大學。再說一次，人工智能未來是不確定的，競爭的是人才，競爭的是培養(yǎng)人才的環(huán)境、機制、機構(gòu)和能力，所以這一點我覺得不能低估。但是中國的投資是很厲害的，我們把人工智能在2017年各個方面的投資來比較，在金融科技領(lǐng)域，中國的投資已經(jīng)超過美國。大家看到虛擬現(xiàn)實中國第二、美國第一，差距很小。在自動駕駛方面，中美的差距也很小。可穿戴的技術(shù)，中美投資資本的涌入量也很大。中美兩國幾乎在全世界最主要的人工智能的領(lǐng)域里占據(jù)了投資的前兩位，這是好事。但同時不不得問，如果我們的企業(yè)數(shù)目、專家、人才還是不夠的話，那么這么多和高的投資意味著什么？我覺得這個投資對我來說，人工智能企業(yè)在中國存在著投資的泡沫，這是很明顯的。
從企業(yè)來看，我們把企業(yè)看成產(chǎn)品、行業(yè)解決方案、技術(shù)平臺和芯片這4個在根本上的企業(yè)面對的不同階段的服務和核心技術(shù)。Google、亞馬遜、Facebook、微軟、IBM等等，基本上是從芯片起家開始，技術(shù)平臺是一個大的部分，行業(yè)解決方法占據(jù)了他們的主要業(yè)務能力，然后是消費。中國的三大巨頭開始起來，我們在芯片幾乎是沒有，我們在技術(shù)平臺剛剛開始，大概落后世界一流企業(yè)2個級別。我們主要的技術(shù)解決方案，還是在比較單向的業(yè)務領(lǐng)域。當然我們的產(chǎn)品是好的，這是我們的特點。
在芯片來說，我們到現(xiàn)在為止大家都在走GPU、CMP的概念，這是一個很大的缺陷。我們在講到AI的開源平臺的時候，百度、騰訊開始做AI平臺，但是已經(jīng)比一流的開源平臺，從雙方一流企業(yè)的對比來說我覺得核心競爭能力和競爭平臺的框架差距還是很大的。
我們在座有關(guān)于中國580多家人工智能的數(shù)據(jù)庫，把所有數(shù)據(jù)規(guī)整成這一張表，可以看到特別有意思的是，在所有的這張表里，用紅的圈表明已經(jīng)相對比較成熟在逐漸接近國際水平的，我們有三個大家，騰訊、阿里和百度在人工智能上還是和國際企業(yè)是在接近，在朝那個方向走。我們的云計算服務，從技術(shù)和規(guī)模來說現(xiàn)在走得很快。主要是在技術(shù)層，現(xiàn)在領(lǐng)先的是或者在往前走具有地位的是計算機視覺和語音識別。
我把所有的企業(yè)放在一起，特別令我驚訝的是，當我們說中國的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品和應用特別發(fā)達的時候，我在所有的產(chǎn)品和應用的公司里并沒有發(fā)現(xiàn)成熟的有力的產(chǎn)品品牌技術(shù)，這是一個特別大的驚訝。
我們從中國的人工智能現(xiàn)在的發(fā)展來看，很明顯從深度學習、搜索引擎、手勢控制各種產(chǎn)品都有，非常發(fā)達。但是總體來說我們還在產(chǎn)品，我們的基礎(chǔ)應用開始起來，但是在關(guān)鍵硬件和算法模型方面，特別是算法模型方面，我覺得我們現(xiàn)有所看到的技術(shù)能力和競爭核心能力還是不足的。未來競爭主要是計算能力、數(shù)據(jù)、算法能力，我們當然有數(shù)據(jù)，但是關(guān)鍵硬件和算法模型跟不上的話，我覺得這還是一個很大的挑戰(zhàn)。
如果把所有的東西看起來的話，如果把中美放在一個近似可以比較平臺上，嚴格來說不能完全比較。我們可以看到雙方的技術(shù)關(guān)注點是完全不一樣的，美國在基礎(chǔ)芯片、技術(shù)上、在平臺上，中國更多在應用。從企業(yè)層面來看，美國一流企業(yè)更加完整地從產(chǎn)品、技術(shù)、平臺到芯片是完整系列的，中國還主要在應用方面開始有技術(shù)平臺和產(chǎn)品。
從人力資源的儲備來說，我覺得這個弱項特別明顯。在這個層面上來說，我覺得中國人工智能的企業(yè)在國際舞臺上的競爭還有很長的路要走，但是中國有優(yōu)勢，是規(guī)模和基數(shù)。我們看到一個特別有意思的數(shù)據(jù)，譬如說電商。2005年的時候美國的電商是如此之大，占35%，中國的電商很小，而今天中國的電商近乎是美國電商規(guī)模的兩倍。
我們可以看到在中國的手機支付規(guī)模已經(jīng)是8000億美金，幾乎是美國的10倍以上。這張表特別有意思，中國獨角獸的企業(yè)占比也很高，從34%漲到43%，漲到很快，表明了中國的獨角獸漲得很奇，中國的AI企業(yè)發(fā)展很快。第二如果把前面所有攏在一起的，中國企業(yè)特別是人工智能企業(yè)投資的泡沫其實是存在的，反應在了這個方面。
與此同時，我們中國的基數(shù)還有一個是整體網(wǎng)絡的使用是很大的，中國在網(wǎng)的居民7億多，印度4億多，整個歐洲是4億多，美國是2.8億左右。中國通過手機上網(wǎng)7億，印度、歐洲和美國和中國的差距很大。中國數(shù)字的使用，在網(wǎng)上的情況也是遙遙領(lǐng)先這就是中國的基數(shù)。
alipay已經(jīng)是美國最早的三倍了，基數(shù)會推動技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能時代，因為數(shù)據(jù)會不斷地產(chǎn)生新的經(jīng)驗和體驗、新的場景和新的迭代。在數(shù)據(jù)方面，2013年最快是雅虎，每秒能夠處理的數(shù)據(jù)。百度2014年領(lǐng)先，阿里巴巴2015年，今年騰訊的速度遠遠是超過世界上的速度和規(guī)模。速度能不能轉(zhuǎn)換成技術(shù)？這是一個不同的概念，基數(shù)可以轉(zhuǎn)變成某一個技術(shù)，比如說速度，但是速度能不能轉(zhuǎn)換成基本的技術(shù)？這又是一個概念，這又是一件很有意思的事情。
這是我們現(xiàn)在面臨的一個很大的機遇和挑戰(zhàn)，第一個是從大的基數(shù)和市場走向技術(shù)，過去的歷史表明在技術(shù)發(fā)展過程中，規(guī)模和市場可以走向技術(shù)，但是不一定必然走向技術(shù)，我們有很多這樣的案例。今天因為時間的關(guān)系，我不想在這里說所有的案例。這是一個很大的機遇和挑戰(zhàn)。
但是與此同時，我們看企業(yè)的話，中國機器人的企業(yè)市場是非常龐大的，大家可以看到中國機器人的銷售占了全世界的23%左右，中國每百萬員工持有機器人的比在世界的平均值一半左右，連發(fā)達國家美日，特別離韓國差別非常小，所以有巨大的發(fā)展空間。
中國的制造業(yè)在2015年已經(jīng)是美國、日本制造業(yè)的總和，人工智能向制造業(yè)的發(fā)展我覺得是未來人工智能的藍海，是一個巨大的潛在的機遇。這又是有一個未來巨大的場景在等待著中國人工智能的行業(yè)去占有，這是一個非常有興奮點的地方。
中國關(guān)于深度學習發(fā)表的論文，這是白宮的報告，紅色的是中國，藍色是美國，在2015年、2016年以來遠遠超過所有的其他國家，所以中國的研究水平也開始提高，這是一件好事。
更重要的是，我們現(xiàn)在有了國家戰(zhàn)略，這個國家戰(zhàn)略要求在2017年到2020年同步世界先進水平，2025到達到世界領(lǐng)先水平，到2030年成為世界的創(chuàng)新中心。這都是好事，以后變成了國家戰(zhàn)略。但是實施是一個很具體，也是一個很有挑戰(zhàn)性的問題。因為歸根到底是技術(shù)、是企業(yè)、是人才，所以從這個意義上來說，我們在看中美的人工智能比較的話，我覺得這是一個特別有意思的事情。
我看到中美兩國人工智能在世界領(lǐng)先，這個總結(jié)是毫無疑問的。我們看到偏重的重點很不一樣，美國偏重在基礎(chǔ)，偏重在技術(shù)，我在這里沒有講基礎(chǔ)研究，因為基礎(chǔ)研究是一個更廣泛的政府，更多和科學界的領(lǐng)域我更多講的是商業(yè)層面的概念。中國更多偏重于比如說應用。
在企業(yè)界，中美的巨型企業(yè)的對比差距從基礎(chǔ)技術(shù)、從技術(shù)平臺、從開放平臺、從產(chǎn)品來說，這個產(chǎn)品還是很大的。
人工智能的發(fā)展靠三樣東西，算法、數(shù)據(jù)和計算能力。在這三者中，中國至少有數(shù)據(jù)，這是中國的長項，所以中國的基數(shù)是第一點。第二點是中國的計算能力也是可以逼近、可以改進的，但是算法需要長期持續(xù)地研究和發(fā)展。中國最大的好處是不但有基數(shù)，未來有一個巨大的市場，比如說我們的制造業(yè)，比如說我們巨大的網(wǎng)民形成的商業(yè)智慧的生活和智慧的社會。而這些都從需求端會推動整個的人工智能技術(shù)的供給端的發(fā)展。
關(guān)鍵的瓶頸是人才，中美的比較特別明顯，我們的團隊經(jīng)驗和數(shù)字落在后面，我們團隊的規(guī)模落在后面，我們培養(yǎng)人工智能團隊的基礎(chǔ)環(huán)境、能力，比如說高校教育機構(gòu)等等明顯落在后面。所以要把今天我們已經(jīng)有的東西，利用未來的基數(shù)和我們已經(jīng)有的巨大的市場轉(zhuǎn)換成技術(shù)的供給鏈的發(fā)展，我們還有很長的路要走。
人才是決定中美未來人工智能發(fā)展的最為核心和關(guān)鍵的作用，我有20分鐘，我剛剛用了二十分鐘零八秒。
在人工智能的，合作共贏是特別重要的概念，我們是要政府、企業(yè)、居民共同合作來贏得這場未來的戰(zhàn)爭，這就是我的觀察，給大家做一個簡要的報告，再次感謝今日頭條的邀請。
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