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所谓的人工智能技术的基础建立在第三次工业革命上

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其次,很多抱有極高熱情的企業和個人投資者其實是門外漢,對技術進步的推動作用可能有限。例如智能汽車領域,很多非汽車製造企業涌入,無論是做網站、組裝手機、造電器這樣的跟製造技術有搭邊的企業,還是蓋房子、賣衣服、種糧食等與製造技術八竿子打不著的企業,都在吸納巨資投入。就像新能源汽車產業一樣,濫竽充數讓人摸不著頭腦,其中不乏追求短期經濟利益的行為。

首先,從經濟效益角度來看,很多企業和風投基金熱衷於投資人工智能不假,但直到目前真正量產盈利的企業卻是鳳毛麟角。背負巨大的融資成本,人工智能領域能否全面性獲得較好的經濟效益仍存在不確定性,有分析機構認為至少要30年以後。

一是基礎硬件生產能力不足。我國人工智能產業規模龐大,主要集中於應用領域,而在基礎硬件大量投入的企業較少。根據相關研究,我國人工智能企業主要分佈在語音類技術、視覺類技術、行為類技術等的應用方面,占比達85%以上。而GPU/FPGA、神經網絡芯片、傳感器等基礎硬件以及核心軟件生產類企業不足15%,整體競爭力也比較低。

再次,當前把人工智能上升到第四次工業革命可能言過其詞。目前人工智能所處的階段是數據、算法、計算力等領域積累整合,簡單來說是計算機科學的一個分支和延伸。電子計算機誕生於上個世紀的二戰後,是第三次工業革命的代表之一。因此,目前所謂的人工智能技術的基礎建立在第三次工業革命上,更像是第三次工業革命的延伸,並未看到超脫於第三次工業革命內涵的東西。

二是開展智能芯片研究的核心企業嚴重不足。在我國人工智能企業中,開展芯片研發的企業占比不到2%,這與全球領先地區的差距較大。某研究機構調研了全球前24家人工智能芯片企業,其中有17家是國外的人工智能芯片企業,它們擁有40萬件專利,每家企業平均2.35萬件。剩下的7家是中國的企業(包括港澳台),擁有的專利數量是5.5萬件,每家平均只有0.78萬件,與國外企業的差距很大。在這7家人工智能芯片製造商當中,走在前列的是華為和中國臺灣的聯發科。如果把這兩家企業去掉,剩下的5家中國企業規模小的可憐。

有人說,當前人工智能正處於快速發展時期,並引領第四次工業革命。對此,筆者持有謹慎態度。雖然對人工智能等新技術的前景非常看好,必將會對經濟社會發展帶來深遠影響。但就目前而言,對經濟發展的促進作用仍未明顯顯現。

四是運用於製造業的人工智能較少。從人工智能最終用途定位來看,我國大部分企業定位於商業消費領域,比如市場營銷、金融服務、健康保健等等。而運用於製造業提升的人工智能投入占比不足1%,為製造業賦能型人工智能平臺嚴重匱乏。因此,我國人工智能產業發展與我國製造業轉型升級並不匹配,很難有效幫助製造業在研發、工藝、流程等方面提高。這與我國建設製造業強國目標是相悖的,可能對我國經濟發展的促進作用不及預期。

(作者系交通銀行金融研究中心高級研究員)

三是專利質量參差不齊,存在明顯短板。中國在人工智能專利總數量方面與美國有差距,但落差並不太大。但是中國人工智能專利參差不齊,基礎研究方面差距較大。美國在人工智能基礎研究方面遠遠走在前面,掌握了大量核心專利。中國的人工智能企業傾向於應用端研發,基礎核心領域成了短板。並且中國人工智能企業申請的專利中有90%以上是國內專利,並不是全球性專利。

五是部分人工智能投資泡沫有所顯現。從2014年到2018年,人工智能投資領域發生了126起退出事件,占同期投資退出事件的大約1/20,很多VC/PE投資人都掉進了坑裡。部分人工智能產業泡沫已經較為明顯,典型的是自動駕駛領域,人臉識別技術也有過度資本追捧的跡象。不過,在瘋狂投資之後,最終能存活下來的必將是優質選手。

對於中國的人工智能發展狀況,就像中國經濟發展一樣,有觀點認為中美兩國並駕齊驅,已經處於全球領先地位。從人工智能企業來看,當前我國人工智能企業數量超過4000家,位列全球第二,規模非常龐大。從互聯網企業來看,全球十大互聯網公司中,美國占了6家、中國占4家,似乎處於壟斷地位。從融資來看,中國人工智能領域在2019年上半年共獲融資超過478億元,資金吸附能力極強。似乎看上去我國人工智能產業的確很強大。但從質量上來看,可能要打一定折扣,似乎已經出現大而不強的狀況,這需要警醒。

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