朱民：人工智能世界由中美两国主导 需加强人才储备

朱民

　　新浪科技讯 12月1日晚间消息，在今日举办的“全球思想盛筵-人工智能与人类文明”上，国际货币基金组织前副总裁、清华大学国家金融研究院院长朱民发表以“中美人工智能竞争与合作”为主题的演讲，称人工智能的世界是由中美两国主导。

　　朱民表示，中美投资者关注的领域很不一样，美国关注在基础和基本的技术，中国关注在应用。美国大量的投资在芯片，中国比例非常之小。机器学习的应用美国也很高，中国也很低。中国在计算机视觉，特别是在自动驾驶系统，还是走在前面的。

　　“人工智能的未来是不确定的，竞争的是人才。”朱民认为，中国的人才在中等规模的企业团队数目比美国会多一些，但是在大型和小型、初创的两极来看，我们的人才还是很弱的。

　　朱民进一步解释道，“从人力资源的储备来说，我觉得这个弱项特别明显。在这个层面上来说，我觉得中国人工智能的企业在国际舞台上的竞争还有很长的路要走，但是中国在规模和基数上有优势。”他认为，在中国几乎没有看到成规模的人工智能的专业、人工智能的实验室等等，而这都是未来的人才。

　　朱民指出，在人工智能领域，合作共赢是特别重要的概念，需要政府、企业、居民共同合作，来赢得这场未来的战争。(泽宇)

　　以下为朱民演讲实录：

　　感谢头条的邀请，使我有机会和大家在这儿做一次沟通和交流，最近讲人工智能，大家经常讨论关于中美人工智能的竞争，我就想今天借这个机会把我的一些观察给大家做一个报告，我的题目叫“中美人工智能：比较与未来”。

　　如果把中国和人工智能相比的话还是很明显，人工智能企业的数目，大家可以看到美国有2000多家，中国第二，英国第三，所以人工智能企业数目还是中美两国。如果我们再看人工智能企业已经有的专利数，美国还是领先有26000例左右，但是中国在第二是15000例，日本企业的专利数其实也还是很高的。所以说人工智能的世界是中美两国主导，我觉得并不夸张。

　　但是再细分的话会发现很有意思，中美投资者关注的领域很不一样，美国大量的投资在芯片，中国比例非常之小。机器学习的应用美国也很高，中国也很低。中国在计算机视觉，特别是在自动驾驶系统，最近还是走在前面的。当然中国在无人机方面是遥遥领先的，语音识别像科大讯飞等等也是走在前面的。美国还是关注在基础和基本的技术，中国关注在应用，但是主要是在计算机视觉与图像，我们现在有商汤、Face++都在起来，以及百度做的自动驾驶都在起来，这个也是很有意思的现象，可以看到重点的不一样。

　　但是如果看技术层面的话，怎么看技术？有一个很重要的指标是看团队。从团队来看，这个区别特别有意义。我们仔细看的话，从中美人工智能各个领域团队人数的分布，我们可以看到在芯片处理的人数，中国的团队只有不到美国的1/10的，机器学习的应用中国也很低。在自然语言的学习，虽然我们的语音识别现在的量很多，但是在自然语言学习方面人类的储备，因为人工智能的未来是不知道的，竞争的未来是人才的竞争。

　　我们在智能机器人方面中国是机器人的销售大国，也是制造大国，在这方面的研究我觉得还是还是走在前面的。语音识别在中国是很小的领域，在中国是领先，但是领先的差别不是很大。

　　第二个是讲人才，未来是人才竞争。我们可以看到中国是图中红色的，美国团队小的比较多，但是如果认真来看大规模的企业，就是指有5000个人工智能专家的团队，我们开始初步看到比如说百度、腾讯出现超过5000人的规模了，但是美国已经有4家了，每个已经有1家公司有1万人的规模。

　　因为人工智能的未来是不确定的，竞争的是人才。所以说从人才的分布上来看，我们可以看到总体而言，中国的人才大概在中等规模的企业团队数目比美国会多一些，但是在大型和小型、初创的两极来看，这正是中国的重点，我们的人才还是很弱的，这是件很大的事情。

　　从人才的角度看大学的话，我觉得大学的差别是很大的。美国的大学比如说开始打造全套的人工智能人才体系，开始全面出现了。譬如说大学开始培养数据科学家、数据和软件开发人员、数据管理者。现在有顶级的20个大学开始出现人工智能专门的研究科目等等，在正常的教学培养以外，很多大学开始出现人工智能实验室进行创新、培育、探索，这在大学是很普遍的。在中国应该说我们现在几乎没有看到成规模的人工智能的专业、人工智能的实验室等等，这是未来的人才。

　　关于中美人工智能竞争的东西很多，讲投资、产品等等，但是我觉得如果要看未来的话，根本的竞争是人才。从这个意义上来说，把前面的数字和这个数字加在一起的话，我们已经有的人才基数，以及未来培养人才的能力，我觉得中国还是很弱的。

　　在全世界人工智能影响力排名的头30名大学没有一家中国的大学。再说一次，人工智能未来是不确定的，竞争的是人才，竞争的是培养人才的环境、机制、机构和能力，所以这一点我觉得不能低估。但是中国的投资是很厉害的，我们把人工智能在2017年各个方面的投资来比较，在金融科技领域，中国的投资已经超过美国。大家看到虚拟现实中国第二、美国第一，差距很小。在自动驾驶方面，中美的差距也很小。可穿戴的技术，中美投资资本的涌入量也很大。中美两国几乎在全世界最主要的人工智能的领域里占据了投资的前两位，这是好事。但同时不不得问，如果我们的企业数目、专家、人才还是不够的话，那么这么多和高的投资意味着什么？我觉得这个投资对我来说，人工智能企业在中国存在着投资的泡沫，这是很明显的。

　　从企业来看，我们把企业看成产品、行业解决方案、技术平台和芯片这4个在根本上的企业面对的不同阶段的服务和核心技术。Google、亚马逊、Facebook、微软、IBM等等，基本上是从芯片起家开始，技术平台是一个大的部分，行业解决方法占据了他们的主要业务能力，然后是消费。中国的三大巨头开始起来，我们在芯片几乎是没有，我们在技术平台刚刚开始，大概落后世界一流企业2个级别。我们主要的技术解决方案，还是在比较单向的业务领域。当然我们的产品是好的，这是我们的特点。

　　在芯片来说，我们到现在为止大家都在走GPU、CMP的概念，这是一个很大的缺陷。我们在讲到AI的开源平台的时候，百度、腾讯开始做AI平台，但是已经比一流的开源平台，从双方一流企业的对比来说我觉得核心竞争能力和竞争平台的框架差距还是很大的。

　　我们在座有关于中国580多家人工智能的数据库，把所有数据规整成这一张表，可以看到特别有意思的是，在所有的这张表里，用红的圈表明已经相对比较成熟在逐渐接近国际水平的，我们有三个大家，腾讯、阿里和百度在人工智能上还是和国际企业是在接近，在朝那个方向走。我们的云计算服务，从技术和规模来说现在走得很快。主要是在技术层，现在领先的是或者在往前走具有地位的是计算机视觉和语音识别。

　　我把所有的企业放在一起，特别令我惊讶的是，当我们说中国的产业产品和应用特别发达的时候，我在所有的产品和应用的公司里并没有发现成熟的有力的产品品牌技术，这是一个特别大的惊讶。

　　我们从中国的人工智能现在的发展来看，很明显从深度学习、搜索引擎、手势控制各种产品都有，非常发达。但是总体来说我们还在产品，我们的基础应用开始起来，但是在关键硬件和算法模型方面，特别是算法模型方面，我觉得我们现有所看到的技术能力和竞争核心能力还是不足的。未来竞争主要是计算能力、数据、算法能力，我们当然有数据，但是关键硬件和算法模型跟不上的话，我觉得这还是一个很大的挑战。

　　如果把所有的东西看起来的话，如果把中美放在一个近似可以比较平台上，严格来说不能完全比较。我们可以看到双方的技术关注点是完全不一样的，美国在基础芯片、技术上、在平台上，中国更多在应用。从企业层面来看，美国一流企业更加完整地从产品、技术、平台到芯片是完整系列的，中国还主要在应用方面开始有技术平台和产品。

　　从人力资源的储备来说，我觉得这个弱项特别明显。在这个层面上来说，我觉得中国人工智能的企业在国际舞台上的竞争还有很长的路要走，但是中国有优势，是规模和基数。我们看到一个特别有意思的数据，譬如说电商。2005年的时候美国的电商是如此之大，占35%，中国的电商很小，而今天中国的电商近乎是美国电商规模的两倍。

　　我们可以看到在中国的手机支付规模已经是8000亿美金，几乎是美国的10倍以上。这张表特别有意思，中国独角兽的企业占比也很高，从34%涨到43%，涨到很快，表明了中国的独角兽涨得很奇，中国的AI企业发展很快。第二如果把前面所有拢在一起的，中国企业特别是人工智能企业投资的泡沫其实是存在的，反应在了这个方面。

　　与此同时，我们中国的基数还有一个是整体网络的使用是很大的，中国在网的居民7亿多，印度4亿多，整个欧洲是4亿多，美国是2.8亿左右。中国通过手机上网7亿，印度、欧洲和美国和中国的差距很大。中国数字的使用，在网上的情况也是遥遥领先这就是中国的基数。

　　alipay已经是美国最早的三倍了，基数会推动技术的发展，特别是人工智能时代，因为数据会不断地产生新的经验和体验、新的场景和新的迭代。在数据方面，2013年最快是雅虎，每秒能够处理的数据。百度2014年领先，阿里巴巴2015年，今年腾讯的速度远远是超过世界上的速度和规模。速度能不能转换成技术？这是一个不同的概念，基数可以转变成某一个技术，比如说速度，但是速度能不能转换成基本的技术？这又是一个概念，这又是一件很有意思的事情。

　　这是我们现在面临的一个很大的机遇和挑战，第一个是从大的基数和市场走向技术，过去的历史表明在技术发展过程中，规模和市场可以走向技术，但是不一定必然走向技术，我们有很多这样的案例。今天因为时间的关系，我不想在这里说所有的案例。这是一个很大的机遇和挑战。

　　但是与此同时，我们看企业的话，中国机器人的企业市场是非常庞大的，大家可以看到中国机器人的销售占了全世界的23%左右，中国每百万员工持有机器人的比在世界的平均值一半左右，连发达国家美日，特别离韩国差别非常小，所以有巨大的发展空间。

　　中国的制造业在2015年已经是美国、日本制造业的总和，人工智能向制造业的发展我觉得是未来人工智能的蓝海，是一个巨大的潜在的机遇。这又是有一个未来巨大的场景在等待着中国人工智能的行业去占有，这是一个非常有兴奋点的地方。

　　中国关于深度学习发表的论文，这是白宫的报告，红色的是中国，蓝色是美国，在2015年、2016年以来远远超过所有的其他国家，所以中国的研究水平也开始提高，这是一件好事。

　　更重要的是，我们现在有了国家战略，这个国家战略要求在2017年到2020年同步世界先进水平，2025到达到世界领先水平，到2030年成为世界的创新中心。这都是好事，以后变成了国家战略。但是实施是一个很具体，也是一个很有挑战性的问题。因为归根到底是技术、是企业、是人才，所以从这个意义上来说，我们在看中美的人工智能比较的话，我觉得这是一个特别有意思的事情。

　　我看到中美两国人工智能在世界领先，这个总结是毫无疑问的。我们看到偏重的重点很不一样，美国偏重在基础，偏重在技术，我在这里没有讲基础研究，因为基础研究是一个更广泛的政府，更多和科学界的领域我更多讲的是商业层面的概念。中国更多偏重于比如说应用。

　　在企业界，中美的巨型企业的对比差距从基础技术、从技术平台、从开放平台、从产品来说，这个产品还是很大的。

　　人工智能的发展靠三样东西，算法、数据和计算能力。在这三者中，中国至少有数据，这是中国的长项，所以中国的基数是第一点。第二点是中国的计算能力也是可以逼近、可以改进的，但是算法需要长期持续地研究和发展。中国最大的好处是不但有基数，未来有一个巨大的市场，比如说我们的制造业，比如说我们巨大的网民形成的商业智慧的生活和智慧的社会。而这些都从需求端会推动整个的人工智能技术的供给端的发展。

　　关键的瓶颈是人才，中美的比较特别明显，我们的团队经验和数字落在后面，我们团队的规模落在后面，我们培养人工智能团队的基础环境、能力，比如说高校教育机构等等明显落在后面。所以要把今天我们已经有的东西，利用未来的基数和我们已经有的巨大的市场转换成技术的供给链的发展，我们还有很长的路要走。

　　人才是决定中美未来人工智能发展的最为核心和关键的作用，我有20分钟，我刚刚用了二十分钟零八秒。

　　在人工智能的，合作共赢是特别重要的概念，我们是要政府、企业、居民共同合作来赢得这场未来的战争，这就是我的观察，给大家做一个简要的报告，再次感谢今日头条的邀请。