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近期，牛津大学发布了一份名为《解密中国 AI 梦》的报告，通过对比硬件、数据、算法和商业四个指标，指出中国目前的 AI 实力约为美国的一半，这样的结果让一众信仰“中国 AI 领先世界”的人觉得“受到侮辱”，他们找寻着各个可能的角度进行还击，以证明中国 AI 的“强大”。
AI 是一个全新的生态系统，不止于某一个商业层面，也不止于某一个技术层面，从基础层的数据及计算资源到应用层的解决方案，AI 已经是一个完整的商业闭环。《解密中国 AI 梦》报告四项指标涵盖了整个生态，我们还击的点在哪里呢？我们似乎只能怀疑一下评判数据的准确性，尤其是投融资数据这块，国内专家认为我们的政府和机构对 AI 的推动力度是高于美国的，投资的力度也很大，这并没有在报告中准确地体现出来。既然我们不服气，那就把我国 AI 产业实力梳理一下，看一看我们强于何处，又弱于何处？
强大的应用层
AI 在中国是一个不容错过的商机。富邦证券曾指出，由于 AI 运作过程中，大数据的训练与推理有助于提升与加快各种应用的实现，中国庞大的人口基数每年所创造出来的应用数据量，是其他国家所望其项背，受到政府政策进一步加持，中国 AI 企业布局将以大数据为基石，逐步推升至各层次。可见，我国 AI 在大数据上面的优势是被认可的，《解密中国 AI 梦》报告指出，中国在数据上有绝对的优势。2016 年，中国拥有全世界 20%的数据；美国的数据量占全世界的 5.5%，在这一项指数上，中国遥遥领先。
从当前国内 AI 的局势来看，大数据优势在我国首先驱动的是应用层。相关调研数据指出，到 2030 年，人工智能将在中国产生 10 万亿元的产业带动效益。我国人工智能的应用将率先落地在数据积累丰富的行业，其最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗行业。
从我国 AI 企业分布可以看出，我们在金融、公共安全、教育、工业制造、家庭家居和交通出行等众多应用领域都拥有代表企业。其中，商汤科技、云从科技、旷视科技、依图和 BAT（百度、阿里巴巴和腾讯）等在生物识别领域有着很深的造诣；蚂蚁金服、京东金融、明略数据和阿丘科技等在大数据风控上具有一定的影响力；科大讯飞、小 i 机器人和云之声等则更专注于语音输入的研究。
总结来说，拥有大数据和市场优势，我国 AI 在落地上是领先的。
算力在精进
大数据优势驱动了我国 AI 在应用层的进步，AI 的技术层和应用层紧紧相连，中国和美国实力对比又如何呢？
《解密中国 AI 梦》报告将算法和研究放在了一起，揭开了我国 AI 缺人才的伤疤。报告指出，在 AI 人才数量上，2017 年中国的人才库中有 3.92 万人研究人工智能，占全世界 AI 人才的 13.1%；而美国有 7.87 万 AI 人才，占据全世界的 26.2%。在论文发表数量上，2015 年中国学者在 AAAI 上发表的论文为 138 项，占据全世界的 20.5%；而来自美国学者发表的成果数量为 326 项，占全世界的 48.4%。好在我们深知自己在人才和研究上的短板，大多数大学都推出了 AI 专业。数据也表明，中国研究人员发起的专利申请，近年来也上涨了两倍。
在算法这块，中国 AI 并未处于明显的劣势。BAT、科大讯飞、海康威视等众多企业在深度学习模型和训练上面都表现出了不俗的实力。以科大讯飞为例，其在感知智能、认知智能以及两者的深度结合等领域均达到国际领先水平。深度神经网络的特点是需要大量的标注数据来训练模型，因为模型非常大，训练过程也需要大量的计算数据资源。可以说，大数据的优势也正在逐步提升中国在 AI 算法上面的竞争力。
我国 AI 也“缺芯”
《2017 年中国集成电路产业分析报告》显示，当前中国核心集成电路国产芯片占有率低，在计算机、移动通信终端等领域的芯片国产占有率几近为零。AI 概念炒的这么热，最终还是要落实到各个产业去，不能只停留在口号上，而芯片是产品落地的关键所在，靠进口迟早有一天还会被“卡脖子”。
当前，我国在 AI 芯片研究上有寒武纪、深鉴科技、地平线、比特大陆、中天微和耐能等，相较于应用端的参与积极度显然是远远不够的。不过，好在我国 AI 芯片没有像传统芯片一样输在起跑线上，虽然要应对传统芯片巨头和科技巨头造芯的两面夹击，但在巨大的市场驱动下，做大做强有很大的希望。当然，AI 芯片指的是专门针对 AI 算法做加速处理的芯片。产品落地不可能只用这一种芯片，我国整个电子产业“缺芯”让 AI 同样不能幸免。
虽然不愿意承认，但是《解密中国 AI 梦》报告确实点到了我国 AI 的痛处，我们不得不冷静的面对现实。除了政府政策和产品落地外，我们在 AI 发展上各个环节还很脆弱，尤其是人才、芯片和专利布局上面。我国 AI 还处于起步阶段，需要的不是打嘴炮争面子，而是知耻后勇，强芯强国。
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