在多家中国科技巨头积极研发的推动下，中国已成为全球人工智能的发展中心之一。众多的人口和完整的产业结构给中国提供了创造海量数据和广阔市场的潜力。随着老龄化的加速，中国提升生产力的要求就愈发迫切，因此人工智能技术的运用对中国未来的经济发展至关重要。一方面，中国还需要做好许多基础性工作，如更为开放的数据环境和训练有素的数据科学人才。另一方面，人工智能或将引发复杂的社会及经济问题，应审慎考量。
中国在人工智能发展中的地位
中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。仅在2015年，两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半。
中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。得益于大量的搜索数据和丰富的产品线，一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。这些技术被整合应用于新产品中，如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。
中国有充足的理由对其在人工智能领域的潜力感到乐观。庞大的人口基数产生的海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。“范围经济”也是中国的优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。但是，中国需要持续不断的努力，才能保持人工智能的领先地位，并且最大化其经济潜能。发展创新能力是重中之重。虽然中国在人工智能的论文数量方面超过了美国，但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行。
图表1 尽管中国的人工智能论文引用量领先世界，但研究的影响力不如英美
此外，美国的人工智能生态系统也更为完善和活跃，创业公司数量远超中国。由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。硅谷在科技领域日积月累的强劲实力形成了强大而难以复制的优势。
图表2 美国优秀的人工智能初创公司在数量上和多样性上都远胜中国，行业并购也更活跃，说明其人工智能行业生态更为完善
以下，我们从数据、算法和计算能力等三个关键因素出发分析中国面临的挑战。
数据
正如人类需要从食物中获得能量，人工智能的“食物”则是稳定的数据流。人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。但数据领域的几个因素可能会影响中国人工智能的发展。首先，尽管中国的科技巨头能够通过其专有平台获得海量数据，但在创建一个标准统一、跨平台分享的数据友好型生态系统方面，中国仍落后于美国。其次，全球各国都已意识到开放政府数据库有助于促进私营领域创新，但中国政府数据的开放度仍极为有限。最后，对跨境数据流通的限制也使得中国在全球合作中处于不利地位。
图表3 中国的政府数据开放度为全球第93名
算法
就应用层面而言，中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。事实上，中国在语音识别和定向广告的人工智能算法上取得了突破进展。而全球的开源平台也使得中国企业能够快速地复制其他地区开发的先进算法。
然而，中国的研究人员在基础算法研发领域仍远远落后于英美同行。一个主要原因就是人才短缺。美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年9。中国在人才方面的持续努力将至关重要。
目前，中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，造成其他领域的人才相对匮乏。如果中国大学对学生提出更高的数学和统计学要求，并且集中资源发展该领域全球前沿研究，人工智能的发展必将受益匪浅。另一个值得思考的方向是改进现有的科研经费分配模式来推进创新。
计算能力
就人工智能的商业应用而言，计算能力并非当前掣肘。由于微处理器在全球市场上是非常普遍的产品，计算能力已经成为一种能够轻松购买得到的商品。
然而，中国绝不能忽视发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性。高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重，而其耗能水平则决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。计算能力是人工智能的基础设施之一，因此具有极高的战略意义。依赖进口意味着这一基础设施的坚固程度仍不理想。
长期以来，中国的微晶片严重依赖进口，部分类型的高端半导体则几乎完全依靠进口。2015年，美国政府禁止了英特尔、英伟达和AMD这三家全球最大的芯片供应商向中国机构出售高端超级电脑芯片。这一禁令显示了中国在半导体方面的自主研发能力对于未来人工智能发展十分重要。
为应对这一局面，中国政府在2014年出台了《国家集成电路产业发展推进纲要》以及“中国制造2025”行动纲领。中国政府还成立了国家集成电路产业投资基金，目前募资已超过200亿美元。相关行动已初见成效：2016年6月神威▪太湖之光超级计算机问世，成为世界上运算速度最快的超级计算机，使用的是中国自主知识产权的处理器。政府的前期投资可以产生显著的涟漪效应，鼓励私营企业的积极参与。
特种处理器，如可以处理大量复杂计算的GPU，对人工智能的发展格外重要。在中国大力发展其集成电路产业的过程中，也应密切关注此类处理器的发展。
总而言之，在探索发展人工智能的战略进程中，中国需要清楚地认识到，科技产业正在快速全球化。从基础研究到应用开发，再到硬件生产，人工智能全产业链的各个环节都包含着大量国际合作。在建设自己的数据生态系统、培养数据科学和研发人才，以及打造半导体产业的同时，中国还需要将其人工智能产业建设成为一个与全球市场融合的开放系统。