被稱為“第四次工業革命”的人工智能，在2016年憑借聲名大噪的AlphaGo，迅速登上全球科技的浪潮之巔。面臨AI這種關鍵的科技拐點，中國鮮有地率先拿到了入場門票，一改在PC互聯網、移動互聯網時代的“追趕者”形象。有數據顯示，中國AI產業以每年近50%的速度快速發展。風頭正勁的中國AI，在全球的呼聲也水漲船高，有日媒甚至發表社論稱，中國AI產業已處于世界領先水平。
但事實真的如此嗎？根據烏鎮智庫發布的《全球人工智能發展報告》，2016年中歐人工智能總融資規模約為全球的25%，而美國則達到64%，中國AI與全球頂尖水平的差距非常明顯。對此，比爾蓋茨就公開宣稱中國AI不會超過美國，但很多人并不買賬，例如李開復就“隔空對戰”，相信中國AI仍有很大機會實現彎道超車。
那么，中國AI能否在未來主導全球呢？客觀來說，無論是政策、資本還是網民基礎，當下的中國已經具備了全球最理想的AI發展環境。
政策上，去年7月，國家就在《新一代人工智能發展規劃》中發布了“三步走”戰略，明確規劃到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平；今年“兩會”期間，人工智能第二次被寫進政府工作報告，明確提出加強新一代人工智能研發應用。國家對人工智能前瞻性的迅速決策，及時為國內AI市場打了一針強心劑，引發了人工智能的“提案潮”，如聯想楊元慶提出的以智慧醫療為代表的“人工智能+行業”，李彥宏提出“人工智能+汽車”等。總之，政策綠燈將為中國AI的發展提供巨大的紅利。
資本方面，在移動互聯網時代嘗到甜頭后，資本自然不會放過AI這個大“風口”。據CB Insights最新報告顯示： 2017年全球AI創業公司總共融資125億美元，中國首次超過美國，拿到了其中48%的份額，中國AI正在收獲全球最火爆的投資信心，以聯想創投、Intel Capital為代表的科技產業基金如火如荼。聯想創投集團總裁賀志強表示，中國AI并不缺錢，缺的是好項目。在2017年AI熱門事件“聯想高校AI精英挑戰賽”中，聯想就創投斥資1億元尋找優質AI項目。巧的是，年初聯想創投參投的AIbee則剛剛打破AI初創企業天使輪融資額紀錄。
最后，“人口紅利”也是中國AI發展的關鍵優勢。AI依賴于對海量數據的深度學習，這些數據正是源于網民每天的社交、購物、搜索等網絡行為。中國的網民數量超過7.5億人，超過美國人口的兩倍，占全球總數的五分之一，意味著中國AI每天獲得的數據量都將數倍于競爭對手。美國有投資人稱，中國的網絡環境就像一個巨大的實驗室，能看到各種各樣的消費者行為，在移動互聯網時代積累的龐大數據樣本，國內服務器租用 服務器托管，將為中國AI輸送源源不斷的營養。
政策、資本與數據的三大優勢，確保了中國在全球AI競爭中率先抓到了一手好牌，但這并不意味著中國AI未來一定能夠對美國實現彎道超車。要把這手好牌打得漂亮，中國AI不妨首先回答這三個問題。
第一，中國AI距離商業化落地還有多遠？
資本的趨利性，要求技術必須能夠落地具體的商業場景。說到底，AI是應用科學，就像新晉投資人張泉靈所說，技術必須真正能落地，真正能用起來，真正對行業帶來改變。這是全球AI當下普遍面臨的困境：如何實現商業化落地？
“聯想高校AI精英挑戰賽”中，一個智能物流分揀項目引起了評審的熱議，Face++聯合創始人唐文斌點評道，創業者必須時刻對自己進行“靈魂拷問”，什么才是真正的用戶價值。聯想創投投資的Face++，原本也只做人工智能技術，但將技術與產業應用深度結合后，成功在安防領域探索出了商業化落地的路徑，同時拓展了產品布局，目前已成為AI領域一支耀眼的“獨角獸”。
賀志強在不同場合都表達過同樣的看法：技術必須與產業深度融合。聯想創投本身就聚焦于“IoT+邊緣計算+云+大數據+人工智能”的價值鏈，深入垂直行業的應用與變革，從誕生起就宣稱要幫助技術融入產業，這是中國AI企業都必須思考的方向。
第二，中國AI距離登上戰略高地還有多遠？
嚴格來說，AI產業鏈可以劃分為基礎層、技術層和應用層。應用層主要在應用端解決實際行業問題，技術層與基礎層才是核心的算法平臺與算力支撐，相當于決定了AI能飛多高、走多遠，因此長遠來看，它們才是AI領域的戰略高地。
