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中国的人工智能产业起步较晚，但产业布局和技术研究等基础设施处于先进阶段。随着科技、制造等行业巨头公司布局的深化，人工智能行业的规模将进一步扩大。
人工智能被认为是未来超智能系统的先驱。今天，各种应用机器学习技术的分析工具已经出现在市场上。金融、医疗、制造等行业的应用发展迅速，人工智能领域的全球风险资本也从2012年的5.89亿美元飙升至2016年的逾50亿美元。
在过去的一两年里，中国人工智能领域的热门趋势是东风压倒西风。世界知名咨询公司麦肯锡发布的一份报告估计，到2025年，人工智能应用的总市场价值将达到1270亿美元。然而，同一家公司最近的另一份报告称，在人工智能的高科技领域，中国仍有四大问题需要解决。
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4月1日，人工智能媒体咨询公司发布的《2017年中国人工智能产业专题研究报告》显示，2016年中国人工智能产业规模超过100亿元，达到100.6亿元，增长率为43.3%，预计2017年将增长至51.2%。
据人工智能媒体咨询分析师称，中国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局和技术研究等基础设施正处于高级阶段。随着科技、制造等行业巨头公司布局的深化，人工智能行业的规模将进一步扩大。
“一个多月前，麻省理工学院科技评论在2017年发布了十大突破性技术，包括人工智能中的流行技术，包括深度学习、刷脸付款和自动驾驶。幸运的是，这些技术的主要研究者包括许多中国企业，如科大的迅飞、阿里巴巴和百度，这表明中国已经在人工智能技术的研究方面处于世界领先地位。”工业和信息化部副部长刘丽华近日在2017中国国际科技信息产业发展峰会论坛上表示。
根据统计数据，自2010年以来，中国与人工智能相关的专利申请数量持续增长，2014年达到19，197件，2015年急剧上升至28，022件。2016年，中国每年与人工智能相关的专利申请数量为29，023件。
与此同时，麦肯锡全球研究院的报告指出，在学术领域，仅2015年，中国和美国在学术期刊上发表的相关论文就有近万篇，而英国、印度、德国和日本发表的学术研究论文总数仅为其中的一半。其中，人工智能在中国的发展主要是由科技企业推动和引领的，如自动个人助理和自动驾驶汽车。
然而，与人工智能较为成熟和领先的美国相比，尽管中国在人工智能方面的论文数量超过了美国，但中国学者的研究影响力却不如美国或英国的同行，美国在人工智能生态系统中也更加完善和活跃，创业公司的数量远远超过中国。由研究机构、大学和私营企业组成的生态系统是巨大的、创新的和多样化的。硅谷在科技领域积累的强大实力形成了强大的、难以复制的优势。
随着数据越来越多，共享还不够。
与美国相比，庞大的人口基数所产生的海量数据是人工智能在中国的优势，而行业的广泛分布为人工智能的应用提供了广阔的市场。
事实上，如果仅从应用水平来看，中国的算法发展水平与其他国家相差不大。中国在目标广告的语音识别和人工智能算法方面取得了突破。全球开源平台也使中国企业能够快速复制其他地区开发的先进算法。
然而，尽管中国的技术巨头可以通过他们的专有平台获得大量数据，但在创建一个统一标准和跨平台共享的数据友好型生态系统方面，中国仍然落后于美国。
根据麦肯锡全球研究所的一份报告，中国政府在数据公开度方面排名世界第93位。世界各国都认识到开放政府数据库有助于促进私营部门的创新，但中国政府数据的开放性仍然非常有限，这限制了跨境数据流通，使中国在全球合作中处于劣势。
艾媒体咨询公司指出，从现在开始，尽管有关机构的研究表明，中国人在人工智能方面的学术成就占世界的一半以上，但中国的人工智能技术和产业在大多数领域仍落后于世界一流水平。尽管中国在数据积累和传统产业基础上具有一定优势，在一些子行业取得领先成果，相关研究投入不断增加，但整体人才储备仍落后于美国，基础研究和产业链面临巨大挑战，这将成为制约人工智能发展的重要因素。
有才能的人回来了，他们的经验和总数仍然不足。
根据麦肯锡的分析，就应用水平而言，中国的算法开发水平与其他国家相差不大。然而，在基本算法的研究和开发方面，中国的研究者仍然远远落后于英国和美国的同行。主要原因之一是人才短缺。超过一半的美国数据科学家拥有超过10年的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家拥有不到5年的工作经验。中国在人才方面的持续努力至关重要。
据统计，中国不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出的人才数量远远不能满足人工智能企业的就业需求。此外，中国大多数人工智能科学家都集中在计算机视觉和语音识别等领域，导致其他领域人才相对短缺。
“作为一项前沿技术，推动人工智能发展的关键因素是人才和数据，而目前人才、数据和计算平台制约着人才和数据。目前，真正懂人工智能、学得深的人才并不多，这就导致了科技巨头之间的人才争夺战，甚至以不合理的价格疯狂开发人工智能人才。即使在美国硅谷，人工智能领域刚刚毕业的老板们一年也能赚到100多万美元。”物联网传感器创始人杨说。
人工智能领域专业人才的供需失衡更为严重，供需比例接近1:10。许多企业正在考虑在海外招聘开发和研究人员，尤其是在北美。
从工资水平也可以看出人才短缺。目前，我国人工智能相关技术岗位的主流年薪为30-60万元。以百度为例。吴恩达宣布离职后，百度继续努力从美国寻找人工智能人才。如果人工智能人才愿意从美国回到中国工作，百度愿意加薪15%。
随着市场的发展，基础设施仍然落后。
除了人才，中国的基础技术积累还比较落后。
“将人工智能视为一个产业链，我们可以看到产业链的上端是产品、智能家电等。，中间端是语音识别、自然语言识别、计算机视觉等。，下端是中央处理器、图形处理器、神经网络等清华大学国家金融学院院长朱民表示，中国目前正专注于应用领域的突破。我们在拥有独立知识产权的软件方面仍然表现一般，我们的基础设施也远远落后。
“以芯片为例，中国现在每年花2000多亿美元进口芯片。主要原因是集成电路设计和晶圆代工的实力不如其他国家。几乎没有芯片设计，芯片晶圆代工非常薄弱，大多数都停留在封装上。”朱民说道。
根据麦肯锡的分析，高速计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重。能够处理大量复杂计算的特殊处理器，如GPU，对人工智能的发展尤为重要。2015年，美国政府禁止世界三大芯片供应商英特尔、Avida和AMD向中国机构出售高端超级计算机芯片。
为了摆脱这种制约，中国政府于2014年发布了《国家集成电路产业发展促进计划》和《中国制造2025》行动计划。中国政府还为集成电路行业设立了一个国家投资基金，该基金已经筹集了200多亿美元。
相关行动已取得初步成果。2016年6月，神威太湖之光超级计算机问世，成为世界上速度最快的超级计算机，采用中国自主知识产权的处理器。政府的前期投资可以产生显著的连锁反应，并鼓励私营企业的积极参与。
