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應用驅動和技術驅動的方向選擇

經過近二十年的發展，頭部互聯網公司手中掌握著囊括社交、消費、支付、生活等諸多分野的天量數據與海量應用場景，足以使其基于大數據與云計算研判，從消費端反向精準切入生產端需求。

即便是沒有掌握核心技術，也可通過資本收購一步到位占得先機。蘋果在AI領域就試圖憑借資本收購后發先至，已經成為AI初創公司第二大最活躍的并購者。

未來新制造，大數據與云計算將是生產資料，互聯網、物聯網是生產關系，而科學技術將是第一生產力。在此格局下，制造業面貌也將煥然一新。

未來，一個共享云足以鏈接需求端與供給端，工廠通過物聯網接單后，內置的AI總控將自主編程設計最優制造流程與工期排表，并進行完全自動化生產與品質檢測；從設計、生產、物流、交付，到設備檢修與維護，都可以實現完全“無人化”。

屆時，互聯網與物聯網企業、制造業與零售業企業等都將逐漸一體化，網絡大佬與工業巨頭爭鋒的對決也將隨之消弭。

我國AI區域發展格局形成

截止到2018年底，在全國3341家人工智能企業中，京津冀、江浙滬、粵港澳三大區域占據了全國人工智能企業數量的83％，融資次數的88％，總融資金額的95％，已成為我國發展人工智能的重要引擎。

京津冀以北京為龍頭，重點強化基礎理論研究和前沿核心共性技術研發；長三角強強組合，人工智能產業的區域集聚效應開始初步顯現；粵港澳優勢互補，學科建設與技術創新能力同步提升；東三省和中西部地區因地制宜打造行業優勢，初步形成了聚集區牽引又百花齊放的發展格局。

中國將在2030年領先全球AI市場

2017年到2019年，中國GDP將達到14萬億美元，將占全球經濟增長的35％以上，幾乎是美國GDP增長預測值（18％）的兩倍。其中，人工智能將對這一增長形成貢獻。

隨著人工智能的部署，到2030年，全球GDP將增長15．7萬億美元，而僅中國就將貢獻7萬億美元；相比之下，北美地區只有3．7萬億美元。

中國最大的優勢就在于極其龐大的數據量。僅騰訊的微信平臺每日活躍用戶就超過8．89億人，這一數字超過了整個歐洲的人口總數；在移動支付支出方面，中國與美國的比例為50：1；中國的電子商務購買量幾乎是美國的兩倍。

但中國的數據優勢不僅僅體現在數量上，隨著中國O2O創業公司的爆炸性增長，他們的數據正在創造一個西方無與倫比的新情報層。

在美國，用戶的支付和交通數據在各種平臺上都是分散的，但像騰訊這樣的中國AI巨頭已經創建了統一的在線生態系統，將所有數據集中在一個平臺。

在移動支付數據方面，雖然2016年美國的移動支付金額達1120億美元，但同年中國的移動支付金額超過9萬億美元。

隨著中國人臉識別能力的爆炸式增長，即使居民不聯網，這些數據地圖也會越來越多。隨著中國科技公司繼續將用戶的在線行為與其現實世界相融合，他們收集的數據為他們提供了超越硅谷同行的巨大優勢。

全球專利布局居首位

得益于開放的市場環境和對智能技術的高度重視，中國人工智能應用的確取得了很大的成就。根據IDC在2018年的市場追蹤數據，中國人工智能解決方案已經占到全球市場的9％。尤其從專利布局的角度來看，我國已經成為世界人工智能專利布局最多的國家。

IBM、微軟、谷歌三大美國企業分別位列前三，但中國企業奮起直追，今年有19家上榜50強。相比2016年的8家，躋身該榜單的中國企業數量已經翻了一番，并且比美國的12家企業多出了7家。

百度在中國企業中位居首位，榜單中位居第4，專利申請數目達1522項；國家電網公司排名第6，專利數目為1173項；騰訊排名第8位，專利總數為766項；阿里巴巴排名第9位，專利數目為709項；小米排名第11位，專利數目為684項；華為技術排名第12位，專利數目681項。

但具體到落地層面，目前與全球還有較大差距。目前我國以單點技術的單點任務型應用為主，而全球市場更為看重實現某一事件或者某一流程的自動化。

結尾：

人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，市場前景非常廣闊。隨著我國人工智能政策不斷落地，技術應用商業化進程加快，越來越多的行業開始主動擁抱人工智能，助力行業技術和產業進一步發展。

在人工智能的應用方面，目前總體還處于初步以及探索階段，資源正在向一些科技巨頭集中，但在一些垂直細分領域，仍然具有很多尚未發掘的機會。