剑桥大学:2019年度AI全景报告

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日前,剑桥大学的两位研究人员推出了本年度的《State of AI Report 2019全景报告》。本报告基本沿袭去年的大体框架,从产业、人才、政策、预测等方面对过去一年来AI领域的技术的新进步、产业格局的新变化、政府政策的新特点等方面进行了总结,并作出关于未来的预测。值得一提的是,与去年不同的是,2019年的报告为中国单列一章,介绍中国AI技术在日常消费、机器人、半导体等领域的进步。

人脸识别成为日常消费付款方式
经历了现金支付、刷卡支付、扫码支付的变迁后,现如今,“刷脸支付”这种让人耳目一新的便捷支付方式正在逐渐融入人们日常生活之中,而随着人脸识别相关技术不断成熟,2019年有望成为“刷脸支付”的爆发元年。

人脸识别技术是通过面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,例如人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。随着人脸识别技术的不断成熟以及相关政策法律的不断完善,刷脸支付将为消费者提供更加安全便捷的支付方式。

互联网公司AI技术向农业领域扩张
2018年对于农业来说是颠覆性的一年,尤其是高科技农业,一些互联网巨头纷纷布局农业,并开始扩张农业版图。例如,京东的“小鸡快跑”计划,将人工智能工具整合到畜牧工作流程中,包括自动喂食、浇水和清除废物。人工智能系统还将监测和识别鸡的食物摄入量、排便情况和其他生理状况,如发病情况。如果一只鸡生病了,专家会在网上提供医疗服务和处方药物。

在Dekon集团、特区集团和阿里巴巴云的合作中,计算机视觉和语音识别系统被用来通过纹在猪腹部的数字来识别个体猪,还可以监测小猪发出的痛苦叫声。到2020年,Dekon计划每年饲养1000万头猪。

好医生集团在四川省每年生产60万只蟑螂。他们利用人工智能系统收集和分析多达80种蟑螂的特征,如湿度、温度和食物需求,这些特征可以刺激蟑螂的生长和繁殖速度。

在过去60年里,美国农民数量(占总人口1%)急剧减少。剩余的农民将继续在育种、农作物保护、自动化以及提高农业生产率等方面使用更先进的技术。无论是从近期到中期乃至从长远来看,农业领域AI发展空间非常大,在改善育种、检测虫害、培育产品、农业技术以及供应链等应用场景上,利用AI的机会都是巨大的。

半导体设备市场的危与机
由于中美贸易战的紧张局势,关键行业的气氛高度紧张,根据《AI全景报告》,中国半导体贸易逆差正(缓慢)上升,下图反映了中国半导体销售和采购的趋势。

在半导体材料领域,由于高端产品技术壁垒高,国内企业长期研发投入和积累不足,我国半导体材料在国际分工中多处于中低端领域,高端产品市场主要被欧美日韩台等少数国际大公司垄断。其结果就是,我们要花大量的外汇去购买美日欧厂商的先进设备,使得贸易逆差和产业安全问题难以避免。如此大的贸易逆差反映出我国半导体市场长期严重供不应求,进口替代的市场空间巨大。

危机背后往往蕴育着机会,长远来看设备国产化是必然选择,紧张局势下倒逼本土企业加大投入力度、加快发展步伐。近年来,随着国家对半导体产业的持续投入,以及民营企业的兴起,国产半导体设备产业链布局逐步走向完善,特别是在硅单晶炉、刻蚀机、封装、测试设备等壁垒相对低的领域,国产设备已经达到或接近国际先进水平,且成本优势明显。此外,一些产线配套设备、自动化设备、洁静设备等也取得了一定的市场占有率。

AI助力工业自动化
在过去的三年里,一些中国的工业企业已经自动化了40%的劳动力。这可能部分归因于自2012年以来,中国每年的机器人安装数量增长了500%(欧洲为112%)。然而,目前尚不清楚AI在机器人的应用程度上有多高。

中国工业自动化水平不断提高,例如,京东上海配送中心每天使用自动化仓库机器人组织、挑选和运送20万份订单。京东的仓库数量和表面积同比增长45%,但仅需四名工人照管。

中国企业发展迅速,但研发支出不及美国
根据《AI全景报告》,2018年,有33家中国企业在美国上市,同比增长2倍。尽管美中两国之间引人瞩目的贸易战威胁到跨境商品流动并搅动了金融市场,但美国反而迎来了自2010年以来数量最多的中国企业在美首次IPO。

在政策的促进下,在国家的全力扶持下,中国人工智能企业近两年来如同雨后春笋纷纷冒出新芽,更是在中国甚至国际上享誉盛名——全球人工智能企业总数达到2542家,中国人工智能企业数量居第二位,仅次于美国。期间不乏中国三大巨头阿里巴巴、百度、腾讯,更不乏像商汤科技、旷视科技、极链科技等后起之秀的快速崛起,大力发展人工智能,带动中国向世界人工智能大军进发甚至赶超。

同时,在企业关注科技创新的研发支出上,中国增长迅速,同比增幅达到34%,但在市场份额方面明显滞后,全球科技支出占比上仅占17%,而美国企业仍占61%。

导致两国企业研发支出差异的原因主要有以下几点,第一,阿里巴巴、腾讯等中国大企业更倾向于通过收购而非自主研发来实现创新;第二研发预算的购买力差异,尤其是在招聘科学家和工程师方面,美国所需成本较高;第三,中国科技企业相对仍较年轻,业务在全球的覆盖和预算都相对较少,硅谷巨头们的收入高于中国大型科技企业,如果以研发支出在销售收入中的占比来衡量的话,这一差距就没有那么大了。

虽然目前在研发支出方面,美国企业遥遥领先于中国,但随着时间发展,两国会逐步缩小差距。

中国专利申请数量领先,但并未转换成质的突破
在中国有三种不同的专利类别:发明,实用新型和外观设计专利。实用新型和外观设计专利都有10年的使用寿命,不需要经过严格的审查,可以在不到1年内授予。而发明专利的审批过程充满挑战,一旦获得批准,相关专利将获得20年的保护。显然,发明专利代表了推进技术“显著进步”的新思路,此类别代表了大多数人对专利的理解,是设计,流程或概念的突破。

根据报告数据显示,这种双重专利制度使中国在专利方面领先于其他国家,自2010年起,中国超越日本成为国内专利的最大囤积者,并自那以来一直保持领先地位。但在2017年,“发明专利”仅占中国专利总数量的23%。这意味着这些专利并没有那么高的含金量。

另外,数据证明,这些专利在申请后并未得到有效保留。尽管国内企业提交了大量专利申请,但是因为专利权人不愿意支付不断增加的专利费用,大多数专利在五年后即被废弃。61%的实用新型专利和高达91%的外观设计专利在5年后被废弃。相比之下,美国5年历史专利的维护费占总额的85.6%。

发明专利的低占比以及其他专利的高废弃率意味着中国仍有很长的路要走,虽然数量领先,但在质量上与美国同行的差距仍很明显。中国的专利质量需要持续提高,直到真正成为技术先进的国家。

机器学习研究已超美国,论文质量差距缩小
中国发表的顶尖AI论文数量已经超过美国。当然,论文数量多不意味着AI科研水平高,毕竟,海量学术论文里,价值总是集中在少部分的几篇,增加一下分母并没有太高的难度。根据艾伦研究所(Allen Institute)所发布的数据分析显示,中国在质量方面的差距也在迅速缩小。

艾伦AI研究所通过分析所有论文中引用次数前50%的论文中美各自的占比,可以看出到2020年,这一部分论文中美所占比例将持平,各自占到四分之一左右;而后,便是中国大幅度领先。分析全球引用次数前1%的AI论文,也就是真正具有最高影响力、最高学术价值的那一部分。美国几乎是停滞不前的,中国则高速前进。根据图中预测,按照如今速度发展,2025年,在TOP 1%的AI论文中,中国占比也将超越美国,双方各占半壁江山,而其后,中国产出的更多AI论文势必将中国推上AI第一大国的宝座。

总结来说,从剑桥发布的《AI全景报告》中可以看出,全世界范围AI都已经开始提速,中国AI崛起的速度相当惊人,从垂直企业发展、行业应用落地、学术研究水平上都领先一筹,但在核心技术研发、高质量专利等方面上发展仍不均衡。中国离“AI全球第一”,还需要继续突破,才有可能赢得新一轮全球科技竞争的主动权。(权威研究报告,关注微信ID:知识库)


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