提起歐洲的人工智能，或許大多數人的第一反應是駐地英國的DeepMind，或者是俄羅斯的Yandex.其實在法國，這個以往人們印象中的浪漫之都，也存在不少人工智能企業。
法國出名的是蘇菲瑪索和時裝周，乍一聽好像和科技完全不沾邊，可要論供給人工智能企業生長的土壤，法國卻不輸歐洲其他國家。
要說人工智能企業大規模發展的必備條件無非以下幾條：第一需要海量數據、第二需要高校作為人才供應補給、第三則需要資本、政府方面提供支持。
說到數據方面，人口數量相對更少、移動設備普及度一般的歐洲面對中美甚至印度都處于弱勢，但在個別行業上的先進，也給了法國另辟蹊徑的可能。
法國最為著名的，或許是紅酒、電影和浪漫情懷，可在這個國家也擁有極客和現代化的一面。法國的格勒諾布爾有著“歐洲硅谷”之稱，聚集了大量半導體和微電子企業，也孵化出了一系列IT、嵌入式電子等等產業鏈上的相關企業。
在法國索菲亞，還有自上世紀70年代成立的歐洲最大科技園。這些企業給了法國足夠的產業數據和工程化基礎。這樣一來，法國雖然不能在深度學習這類依賴數據的算法端取得優勢，卻能夠在產業基礎和硬件能力上找回一程。
高校方面，法國擁有集合了國立中央科學研究所、高等研究所等科研機構的巴黎薩克雷大學。法國還推出了一個類似中國211、985的“210所工程院線”，這些院校中有不少都開設了人工智能相關專業。但從論文發表數量和研究成果來看，相比美國高校還是有不少的差距。
或許是因為法國有著嚴格的應試教育系統，在大學預科中，線性代數、微積分這類偏理論性的考核十分嚴格，但現在的人工智能更依靠概率學和統計學，導致法國這個數學大國在人工智能的學術研究上稍有落后。
但現在大熱的卷積神經網絡，其實就是由法國人雅恩樂昆（LeCun）提出，他在法國就讀博士期間就提出了人工神經網絡概念，可惜在機緣巧合之下，直到近些年卷積神經網絡才被利用和重視起來。這時的樂昆已經在多倫多大學以及美國企業中摸爬滾打多年，距離法國很遠了。要不或許他還能在法國帶出一批深度學習的大牛呢。
不過在政府的支持程度上，法國要比很多國家更強。自從2010年以來，法國就開始試點扶持創新企業。在2013年，跟隨歐盟的機器人研發計劃推出了《法國機器人發展計劃》。在今年夏天，法國還出臺了《法國人工智能戰略》。雖然沒能推出太多的稅收優惠政策，卻更注重以加大公私合作的方式推助研究所和高校中的科研成果商業化。
總之，在發展人工智能的背景上，法國的優勢在于機器人和工程方面，雖然有政府支持，卻在資本和人才供應上處于弱勢。
法國AI企業什么樣？或許比你想象中更強
在企業發展上，也體現出了法國人工智能發展背景的不少特質。
首先，由于受政府主導影響，法國很多人工智能先進研究成果是和“國字頭”合作推出的。在巴黎薩克雷大學的一次次合并中，大量研究機構走入高校，形成了高校→研究機構→孵化項目的良性人才產業鏈。
像是法國國家科學研究院主導研究出的世界上第一個能夠識別出不同人說出的數字的人造納米神經元。這一研究代表了磁振蕩器的極高穩定程度，香港免備案主機 美國服務器，而高穩定性磁振蕩器意味著可以構建模擬生物神經元，快速處理實時大數據，最終制造出更節能的微型芯片。
第二，在歐盟倡導發展機器人的大環境下，加上法國本身工程能力的基礎，法國在3D打印、機器人、無人機等等方面擁有不小的優勢。不論是政府還是資本，都愿意為這些項目買單。
像法國一家企業曾經推出過機翼可充氣的無人機，而波爾多市的交警已經開始利用無人機來輔助執勤了。法國拿到融資最多的人工智能企業，則是研究人造心臟的CARMAT，他們致力于用3D打印等方式制造大量人造心臟，并利用算法來配適人造心臟與人體之間的配合運動。
第三，由于法國作為法語國家的優勢，有大量NLP相關的項目被谷歌、Facebook等企業收購。在NLP研究中，不同語言之間其實存在著巨大的鴻溝。語言不同，語音標注、分詞方法、常用俚語之間都會有差異，這也是谷歌搜索在俄羅斯市場份額低的原因之一。在以數據量論成敗的人工智能時代，語言造成的差異更加明顯。想要完善某一語種相關的NLP技術，直接收購初創公司是最劃算的了。
