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作为二十世纪最伟大的科学研究之一，人工智能已经走过六十多年的发展历程。
这六十年里，人工智能（Artificial Intelligence）从达特茅斯会议上出现的一个词组到实验室里的技术研究，最终不断落地到实际应用场景中，在今天已然成为全球各大行业的“标配”，正潜移默化地渗透到普通人的生活当中，推动全社会的文明进步。
过去一年里，人工智能作为锌财经新技术内容板块中至关重要的一环，始终被观察研究着。同时，我们也在积极寻找并推动人工智能与实体产业的融合之道。
2018“新产业经济”峰会
锌财经一路关注谷歌、微软、苹果等国外巨头公司AI布局的发展趋势；见证了BAT对人工智能技术的积极拥抱；也与商汤、科大讯飞(002230,股吧)、Rokid等国内垂直行业顶尖技术公司共话技术动态……
那么，在全球范围内，人工智能行业未来的发展将何去何从？当下，人工智能又呈现什么样的格局？从宏观视角看，中国市场在全球格局中处于什么位置，有着什么样的机遇和发展趋势？
上周刚刚过去的由锌财经主办的“新产业经济”峰会上，乌镇智库理事长、国家"千人计划"专家、《人工智能简史》作者张晓东应邀出席峰会，并在会上分享了题为《全球人工智能新格局》的演讲。
张晓东在峰会现场
作为非营利机构，乌镇智库虽然成立时间不长，但研究成果被自然杂志、经济学人、华尔街日报(博客,微博)、金融时报、高盛等权威机构大量引用，现在中文媒体上人工智能方面的自媒体内容，可能90%的数据源头都在乌镇智库。
目前，乌镇智库收录了1亿多条世界知识产权组织提出的各国之间共享的专利、中国境内申请的2700万+条专利和美国境内授权的640多万条专利。
以人工智能领域的专利数目为例，2012年底2013年初，中国已经超过美国，去年中国的人工智能专利技术数量大约是美国的3倍。但无论是专利还是论文，中国在质量上跟美国还是有一定的差距。就像中兴专利数目的总量早就通过了高通，但高通在质量上远比中兴要好。
除此之外，乌镇智库还收录了截至2017年6月2亿左右的论文数据；截止2018年5月204个国家的66万+家企业或机构，以及国内13万+家创业公司的投融资信息、300w+篇上司公司公开文档、100w+篇券商金融机构研报，并对这些上市企业的年报、财报做了大量整理。
乌镇智库数据源收录内容
目前，乌镇智库已收录3000w+篇法院判例文档，并把数据整理成知识图谱。
知识图谱是人工智能的一项技术，可以把不同的数据通过知识图谱的方式做关联。比方说，某某发表了几篇论文，还写了三个专利，同时是一个法院案件里面的被告，依据这些数据信息就可以做出关联图谱。
乌镇智库还收录了维基百科550多万篇文章，150多万个类目，十几亿引用关系，450万条类目关系，1亿条目录和文章关系。数据源从2007年至今，涉及219种语言，维基百科官方也只收集自己一年数据而已。
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从专家系统到计算机视觉的变迁
20世纪80年代，全球有一次人工智能高潮，美国当时重点做的是专家系统。图中它的专利曲线变化很有意思，依据图示中粉红线发展趋势，专家系统发展到现在已经没什么人关心了。
当下，人工智能技术中最被人关注的是计算机视觉，其次是机器学习、自然语言处理、自动驾驶等。
从不同领域头部公司估值趋势的数据图可以看出，对比共享出行的发展走向，计算机视觉技术无论从投资模式、企业生态、应用还是形态上，都与之接近。
自然语言处理技术在近两年间得到长足发展，应用之一是机器翻译。而机器学习的领域比较宽泛，其中包括了深度学习、强化学习等几类。
自动驾驶也是目前火热的领域，虽然美国早在80年代已经开始研究，但是由于诸多的硬件原因，最近几年才得到真正的爆炸式发展。
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亚洲人工智能竞争发展趋势
2013～2017年，中美欧AI企业每年融资规模（下图）的数据显示，右边图中最上面的曲线是美国，呈现平缓下降趋势；而中国在平缓上升，过去两年持平；欧洲则是很平稳的曲线。
在过去15到20年中，不包括后期的并购和PE，VC在人工智能领域的投资并不多，共400多亿美金，但过去5年的投资总和却达到了约370亿。这意味着80%的投入是在过去5年间发生的，无论是企业数目或是其他指标都是如此。
具体到亚洲来说，目前，亚洲的AI企业融资规模超过100亿美元，中国则达到了77亿美元左右。根据乌镇智库数据，目前中国AI企业融资规模全球第二位，为美国的七分之一。
自2000年以来，中国累计新增的人工智能企业数占亚洲总数的比重持续上升，由去年的68.67%上升至74%左右；累积融资规模占比从去年的60%左右上升至76%。
以日益被重视的印度和地缘意义上的亚洲国家以色列作为中国的比较对象，数据显示：
在AI企业数量上，中国是印度的6.5倍，是以色列的9.9倍；
在AI融资规模上，中国是印度的46.77倍，是以色列的7.26倍；
在投资频次上，中国是印度的11.80倍，是以色列的6.24倍。
可以说，中国对印度的领先程度目前是绝对的。
对比过去18年，中国70多亿美金的投入几乎也全部是在过去5年中发生的。
去年，中国在人工智能方面的VC投入是以色列的7倍，前年只有4～5倍。虽然以色列人口只有800万，面积只比杭州一个区大一些，但在关键领域却拥有领先性的技术优势。比如在自动驾驶领域，英特尔超150亿美元收购的Mobileye就是一家以色列公司。
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北上深杭广AI人才净流入最多
在国内，我特定去看了几个地方，一个是粤港澳大湾区，一个是京津冀，再加上长三角，它们组成了中国三大经济圈。
一个有意思的现象是，无论是从投资、人才还是企业的数目来看，北京在人工智能领域的领先性都是不容置疑的，几乎占到全国指数的40%～60%，有一些指数甚至可以达到70%～80%的领先性。
我们好奇什么样的人在从事人工智能这个行业，收集了五六千万份简历来做了一个分析。
计算机专业人才毫无疑问是人工智能领域里最主要的从业人员，同时还有一部分外国语言文学专业的人在做工程师。开始我们对此百思不得其解，后来了解到，这是因为中国有一些机器翻译的学科设置是归属于外文系或者中文系。
就目前大陆的人工智能人才分布情况显示，北京、上海、深圳、杭州、广州人才净流入最多，五个城市提供了60%左右的岗位；而南京、武汉、天津呈现明显的净流出状态，这是因为苏鄂津这三个省份的教育资源多于产业资源。
一言以蔽之，乌镇智库的方法论就是通过不同数据看到一些产业的宏观趋势。在人工智能这个特定行业内，过去几年的迭代速度远快于前20年。乌镇智库的初衷就是，通过海量数据的分析，帮助政府部门和投资人等看清未来的产业趋势走向，引导投资发展的路径，做到定量、精准、实时，为智能决策提供“超级大脑”。
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