如今，“智能＋”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。

基础层研究成人工智能“硬指标”

人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，机器人维修，在技术层和应用层发力更多。

基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。

人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器VoltaV100GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。

谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。

但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。

从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。

中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。

计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。

跨界融合创新为智能生态“必修课”

未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。

以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。

正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，库卡机器人，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。

目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头SpectraModule，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，工业机器人维修，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。

IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（WatsonDeveloperCloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。

英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。

除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。

而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。