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目標只有美國——崛起的中國人工智能(一)

發(fā)布時間:2018-1-19 22:02    發(fā)布者:eaoogle_WSN

人類未來十年或者說二十年最賺錢的行業(yè)是移動互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)和云計算,人工智能。

為什么ICT公司估值高,因為人們看的是預期,看的是未來。

全球市值最高的公司,前七位都已經(jīng)被ICT公司占據(jù):蘋果,谷歌,微軟,亞馬遜,F(xiàn)acebook,騰訊和阿里。

全球七強里面,六家是做軟件和服務的,只有蘋果做硬件,實際上,蘋果也是軟件公司,軟件的價值已經(jīng)大大高于硬件的價值,這是一個趨勢。注意這不是說硬件不重要。

當然問題來了,全球市值20強,第8-20位的13家公司都是干啥的呢?

有7家是金融機構(銀行,投行,VISA支付),

另外還有1家能源公司愛克森美孚,1家零售沃爾瑪,1家醫(yī)療產(chǎn)業(yè)公司強生,1家日化產(chǎn)品公司寶潔。剩下的2家也是ICT公司,只不過是提供硬件服務的,三星+臺積電。

市值代表了對未來發(fā)展的預期,我們可以很清楚的看到,全球市值20強,除去金融和零售,單看科技公司的話,12家公司有9家是ICT產(chǎn)業(yè)公司。

移動互聯(lián)網(wǎng)我們已經(jīng)非常熟悉了,我們玩的手機在線游戲,直播,社交,移動支付,手機購物都是基于移動互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務。

大數(shù)據(jù),云計算和人工智能三者有啥區(qū)別呢?

據(jù)羿戓設計所了解,簡單的說,云計算一般用于數(shù)據(jù)中心,可以看成是基礎設施以及基于需求對設施資源分配,沒有云就沒有對大數(shù)據(jù)的匯總和存儲,所以云計算和大數(shù)據(jù)總是在一起。云計算可以對幾十萬臺甚至上百萬臺服務器的存儲和計算資源根據(jù)用戶需求進行協(xié)調和調用。

百度,微軟,谷歌,亞馬遜,阿里的云計算中心,都有幾十萬臺甚至上百萬臺服務器,根據(jù)用戶不同的需求進行資源調用和管理。

人工智能可以看成是算法。

我們可以用一個例子來說明,

你的大腦就是一個擁有數(shù)十億神經(jīng)觸突的云計算中心,能夠存儲和分配資源。

而你的意識就是人工智能,能夠聽懂語言說的是什么,能夠識別圖像是什么東西,比方說把你看到的圖像和你大腦存儲里的圖像比對,識別出這是一條狗,這就是人工智能。

但是你的意識并不會去決定幾十億個神經(jīng)觸突中哪些參與此次計算,那是你的大腦自主完成的。

當然,這只是一個不恰當?shù)谋扔鳎瑢嶋H上,

云計算和人工智能的邊界是模糊的,很難嚴格區(qū)分。

也可以這樣說,云計算必然會用到人工智能,但是人工智能卻不只是應用于云計算。

人工智能將會廣泛的應用于各行各業(yè)。

自動駕駛汽車,智能手機(比如人臉識別),機器人,甚至一個攝像頭都可以應用人工智能。

2017年底在烏鎮(zhèn)舉行的世界互聯(lián)網(wǎng)大會,如果看嘉賓們的發(fā)言,會發(fā)現(xiàn)一個共同點:所有的公司大佬,所有的行業(yè)專家都在談論人工智能。

本文看看全球人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況,目前來說,這個產(chǎn)業(yè)還處于初期發(fā)展階段。

但是非常明顯的是,目前人工智能處于中美領跑世界的階段,處于遙遙領先的地位。

當然這個領跑,主要是中國跟著美國跑,美國是領跑者,中國是跟跑者。

至于其他國家,大多處于重在參與的階段。


1:人工智能產(chǎn)業(yè)初創(chuàng)公司的數(shù)量

根據(jù)Venture Scanner 的數(shù)據(jù),截至2017 年6 月底,全球專業(yè)從事人工智能的

初創(chuàng)企業(yè)總數(shù)達到2542 家。中美兩國在這一新興產(chǎn)業(yè)中居于明顯的領先位置,占據(jù)全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)總數(shù)的三分之二,遙遙領先于其他國家,構成人工智能產(chǎn)業(yè)的第一集團軍。

這個統(tǒng)計里面,美國大約1100家左右,中國大約600家左右,其他國家的總和大約800多家。


中國除了BAT三巨頭+華為在做人工智能,

另外有語音識別最為知名的科大訊飛,

從科大訊飛近10年營業(yè)收入來看,2016年的營業(yè)收入33.2億是2008年2.58億人民幣的近乎13倍,總體營收增長較快。

由于科大訊飛與BAT三巨頭巨大的體量差距,必然面臨三巨頭的強烈競爭,從數(shù)據(jù)來看,科大訊飛在孤注一擲的壯大自己,目前科大訊飛的體量只有阿里和騰訊的五十分之一,只有百度的二十分之一不到。

2017年科大訊飛前三季度管理費用達到8.15億元,同比增長60.57%,超過2016年全年管理費用的7.29億元。

什么是管理費用呢,管理人員的工資,員工的社保支出,對客戶的業(yè)務招待費,差旅費用等,這說明科大訊飛在不斷加大業(yè)務拓展和市場開拓力度。

訊飛的研發(fā)投入2017年前三季度約為5.11億元,同比增長55.85%,占營業(yè)收入比例高達1%以上,研發(fā)投入高速增長保證企業(yè)的競爭力。

到2017年,科大訊飛營收增長由2016年前三季度27.90%上升到2017年前三季度的58.16%,三個季度總營收達到33.87億元,超過了2016年全年的33.2億元。

但是同時,由于研發(fā)投入,管理費用,銷售費用等的大幅上升,

2017年前三季度凈利潤由2016年同期約2.78億元降為1.69億元,降幅達39.45%。

科大訊飛最大的風險就是遭到BAT的巨頭碾壓,其必須迅速的壯大自己的體量,當然科大訊飛并不孤單,背后還有當?shù)卣闹С趾脱a貼,爭分奪秒不計利潤的擴大營收,才能在巨頭市場中生存。

像國內AI最強的百度,2016年研發(fā)總費用為101.5億人民幣,占總營收同樣高達14.3%,這個研發(fā)費用就是科大訊飛營收的三倍了。

其他初創(chuàng)公司還有近幾年來涌現(xiàn)的中科寒武紀、格靈深瞳、依圖、智齒客服、深鑒科技、碳云智能、出門問問、商湯科技、達闥科技、地平線等一大批初創(chuàng)型人工智能企業(yè),

在智能芯片、計算機視覺、語音識別、智能生活解決方案和醫(yī)療基因等領域形成了競爭優(yōu)勢,并在各自領域內的技術領先度或市場占有率上領先。


據(jù)羿戓信息所了解,目前在中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司中排名前三的領域為:

計算機視覺與圖像,有146家公司;智能機器人,有125 家公司;自然語言處理,有92 家公司。

請注意機器人排在第二位,以后機器人的發(fā)展趨勢會和手機一樣,手機硬件當然會很賺錢,但是做手機軟件,例如微信,支付寶什么的,總的趨勢會比硬件還要賺錢。

請注意,中美以外,只有英國還算有點規(guī)模,實際上,在過去五年英國誕生了不少人工智能初創(chuàng)企業(yè),但是由于英國缺乏巨頭科技公司,因此這類初創(chuàng)企業(yè)大量被美國科技巨頭收購。

我們再一次強調,一個國家必須要有巨頭公司,一個產(chǎn)業(yè)必須要有龍頭企業(yè),都是些小而散的企業(yè),產(chǎn)業(yè)肯定發(fā)展不起來,和國外巨頭競爭就是被碾壓的命運,英國就是典型。


以英國的人工智能公司為例,紛紛被國外巨頭收購:

2011 年,惠普以104 億美元收購擅長語義處理的英國公司Autonomy。

2013 年,亞馬遜用2600萬美元收購英國語音搜索公司TrueKnowledge。

2014 年,谷歌以約4 億英鎊的價格收購把DarkBlue Labs、Vision Factory 兩家專精深度學習的英國公司收入麾下。

2017年初,微軟以2.5億美元價格收購英國企業(yè)SwiftKey。

2017年6 月份,Twitter 宣布以1.5 億美元收購倫敦的機器學習和視覺處理技術開發(fā)商MagicPony。

2017年底,三星公司投資人工智能芯片公司Graphcore。


除了人工智能公司以外,英國還有一些明星科技公司,例如我們熟知的ARM公司被日本軟銀收購,再比如蘋果公司移動GPU的芯片供應商imagination公司2017年被中國資本收購。


除了Venture scanner的數(shù)據(jù),我們再看看騰訊研究院進行的統(tǒng)計,截止到2017年6月全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量分布,全球總共2617家,美國1078家,占全球41%,

中國592家,占全球23%,其他國家486家。

也就是說,中國人工智能初創(chuàng)公司的數(shù)量超過了除了美國以外的全世界總和。


2:人工智能企業(yè)融資情況

美國在人工智能領域領先優(yōu)勢明顯,既是目前全球人工智能企業(yè)數(shù)量最多的國家,也是

全球人工智能領域投融資最活躍的國家。過去一年在有記錄的創(chuàng)投記錄中,融資金額超過全

球其他所有國家的總和

其次,中國融資規(guī)模呈爆炸型劇增態(tài)勢,據(jù)IT 桔子數(shù)據(jù)顯示,截止至2017 年6 月,我國創(chuàng)業(yè)投資機構共發(fā)生767 項針對人工智能的投資案例。

從投資金額來看,2014-2016 年,年均漲幅在80% 左右,呈現(xiàn)了瘋狂的漲幅,

其中不完全統(tǒng)計,2017 上半年產(chǎn)生的融資已經(jīng)超過150 億元,累積融資額攀升到635 億元,占據(jù)全球融資總額的33.18%。

如果我們看下從1999年-2017年上半年,數(shù)據(jù)來自騰訊研究院,

全球各國人工智能產(chǎn)業(yè)融資情況,注意是18年的累計融資金額,美國人工智能融資金額為978 億元人民幣,占據(jù)全球總融資50.10%;超過全球其他國家總和。

中國人工智能融資金額為635 億元,占據(jù)全球33.18%,超過除美國外其他國家總和。

其他國家合計301億人民幣,全球占15.73%。



從融資情況看,中國投資者在應用層關注的更多。

中國人工智能企業(yè)中,融資占比排名前

三的領域為:計算機視覺與圖像,融資額為143 億元,占23%;自然語言處理,融資額為122 億元,占19%;自動駕駛/ 輔助駕駛,融資額為107 億元,占18%。

我們看到,中國的自動駕駛/ 輔助駕駛企業(yè)雖然數(shù)量不多(只有31 家),但融資額卻排名第三,表明中國投資者非常看好這一領域。

再一次強調,視覺和圖像識別,自然語言處理和自動駕駛三項目前最火熱。

另外一個現(xiàn)象非常明顯:

我國以前是資本短缺,人力富余,因此資本很貴,人力很便宜,當年我國各個地方政府近乎跪舔式吸引外資,就是體現(xiàn)了資本的極度短缺,和對資本的渴望。

而今天,我國正在逐漸走向資本富余甚至過剩的年代,而隨著生育率的下降人力在逐漸走向短缺。資本富余表現(xiàn)也非常簡單,

大量的創(chuàng)業(yè)公司和初創(chuàng)公司都能獲得各種各樣的融資,國內各種投資資本和投資人越來越多。

從長期看,涌入人工智能的投資額會越來越大。

而人力走向短缺,也非常簡單,你有沒有發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在人工越來越貴了,比方說,你家里換個水管,你的門換個鎖,你找人安裝一個家具,收費都不便宜。

我在深圳找人上門安個床,150元;找人上門安個衣柜,180元;

鑰匙忘帶了樓下找人開個鎖,50元……

以后學會一門藍領手藝,也一樣可以獲得不錯的收入。

3:人工智能論文數(shù)量

日本經(jīng)濟新聞和學術出版巨頭愛思唯爾(Elsevier,位于荷蘭阿姆斯特丹)共同分析了全球有關人工智能(AI)的論文的動向,主要是各國研究機構和大學關于人工智能的論文被引用的次數(shù)。

統(tǒng)計時間段為2012-2016年,在排名世界前100位的機構,

美國有30家總數(shù)排名第一,

中國有15家排名第二,

日本只有東京大學1家入圍,排在世界第64位。

如果看全球前十的機構,美國有5家,中國有2家,其中中科院排名世界第三。

法國,新加坡加拿大各有一家。

另外一個數(shù)據(jù),日本文部科學省統(tǒng)計調查了AI研究領域有權威的3個國際會議。參加這些會議之前都有專家審查,獲得通過的還不到3成,只有水平高的成果能發(fā)表。以2010~2015年舉行的會議為對象,按照發(fā)表者、所屬機構和國籍等進行了分類。

從最具權威的美國人工智能學會的國際會議來看,最近3年來,美國和中國的發(fā)表成果出現(xiàn)激增。2015年美國的大學和企業(yè)的發(fā)表達到326項(48.4%),比例最高,其次中國為138項(20.5%)。兩國占整體的約7成。而日本排在第8位,僅為20項(3%)



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