深度：中科院AI勢力崛起

2020-01-21

智東西
文 | 韋世瑋

我們將時針倒回至七十年前。

己丑年甲戌月，東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅，正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。

小衚衕裏，時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌，往後領導班子不斷更替的七十年間，我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。

中國科學院（簡稱中科院）是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來，逐漸建成了完善的自然科學學科體系，覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科，爲我國國家安全和科技硬實力的發展上，成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。

從首次人工合成牛胰島素，到第一臺原子力顯微鏡（AFM）的誕生；從第一臺大型向量計算機系統，到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟，帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。

在學術研究領域，中科院旗下擁有12所分院，超100家科研院所，中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學（與上海市共辦）均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來，中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才，涌現出一批又一批的高科技創業者。

隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃，中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。

放眼世界，2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中，中科院以5.3分排名AI全球榜第四，僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。

回望中國，中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸，一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌，在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。

國內外AI科技競賽一波未平一波又起，不知不覺間，中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中，歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺，正以爆發之態燎原至漫山遍野。

溯源中科院這場AI勢力崛起的背後，不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊，我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時，也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。

一、中科院的根：研發與人才四十餘年灌溉

中科院系AI企業的野蠻爆發與生長，源於中科院深埋於我國科技土壤的根，離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。

中科院的研發實力有多強？2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數（Nature Index）年度榜單中，中科院以1678.64分一馬當先，超越845.54分的哈佛大學，猛衝全球領先研究機構第一的寶座。

細數我國改革開放四十餘年，在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域，亦活躍着中科院的身影。

2018年，中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。

其中在國家重大需求領域，中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟，七年間不斷攻克集成電路（IC）產業研發瓶頸，實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。

與此同時，在關鍵工藝模塊上，中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局，擁有專利2406項，其中國際專利483項。

中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅，實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。

根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》，截至2019年2月28日，我國共有75家AI領域的非大學科研機構，中科院下屬科研院所爲38家，以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。

不僅如此，中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示，從第一名的中科院計算所，到第十名的中科院上海微系統所，中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。

人才之於研發，亦如園丁之於園林。

從成立至今，在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下，中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘，遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。

現階段，中科院學部共有830名院士，107名外籍院士，平均年齡高達73歲。

81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件，並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」，爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。

外籍院士中，時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管（FinFET）芯片工藝技術，不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門，還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」，爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。

在近千名院士的披荊斬棘之下，雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀，亦在AI領域嶄露頭角，力圖創造一個又一個創業佳話。

縱觀中科院的科研實力與人才優勢，自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間，日復一日地滴匯成海、聚沙成塔，不僅推動了我國科學技術硬實力的復興，亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。

二、中科院系AI企業的三大主戰場

如果說AI用了六十年的時間，才讓世界重新關注到它。那麼，中科院自改革開放後花了四十餘年，才讓中科院系企業在當下迎來爆發，這並不意外。

往前，我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司，在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。

往後，國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承，在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。

2019年年初，全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中，出身中國的10家企業中，寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企，自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。

中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月，賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》，在綜合實力TOP100榜單中，科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。

四十多年來，不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。

從當前全局來看，中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。

它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業，在利用創新技術瓜分市場的同時，也重新定義着傳統市場的變革之路。

1、計算機視覺（CV）

計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支，同時也是極具商業化價值的賽道。

其中，以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場，與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。

在這一市場中，中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。

中科創達成立於2008年，它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法，既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案，也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。

尤其在智能網聯汽車方面，中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術，進一步提升用戶的駕駛體驗。

據悉，中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶，其業務增速在2019年上半年約爲74%。

深度：中科院AI勢力崛起

另一廂，現在市場中老生常談的「CV四小龍」中，雲從科技則是中科院系麾下創企，成立4年就已拿下10億美元估值。

雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術，分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤（ReID）技術和人體3D重建技術，在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。

例如，其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析，以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息，實現毫秒級響應。

2018年，國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》，數據顯示，中國是全球人臉識別設備的最大消費市場，雲從科技的市場份額排名第一。

2、AI語音

要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌，科大訊飛當仁不讓。

自1999年成立至今，科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理（NLP）等技術領域，已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。

科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中，在智慧教育方面開發了訊飛學習機，能夠幫助孩子定位弱項學科，制定個性化的學習方案。

科大訊飛董祕江濤曾表示，科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。

而在新秀陣營，雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。

例如，當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲，2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域，隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。

雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0，利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術，爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。

據瞭解，目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億，其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個，覆蓋設備超9000萬臺。

3、AI芯片

在我國的半導體產業發展史上，脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來，陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片，打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。

而往後看，尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發，中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司，以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。

其中，創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後，市場估值已達25億美元（約167億人民幣）。

寒武紀打造的兩代智能處理器IP，曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中，幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。

2019年11月，寒武紀面向邊緣AI計算領域，最新推出了思元220芯片，擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。

隨着思元220芯片的推出，寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局，進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。

三、回溯三大技術源頭，AI勢力的厚積薄發

追根溯源，如今中科院系AI勢力的逐漸崛起，與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。

與我國曆史發展脈絡同步，中科院在結束了徘徊中前進的兩年後，國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。

1978年，我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎，爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。

直到上世紀80年代，中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究，讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。

隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」，加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」，中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業，才一步步地蓬勃發展起來。

歷史滾輪之下，我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。

當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上，不難發現，這些企業的出身可大致分爲兩派。

一派以研究員爲出發點，其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身，由研究員獨立或聯合創業而成；

而另一派則以科研項目爲出發點，公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目，通過技術成果轉換後，才正式成立爲公司繼續發展。

但不論是研究員的出身，還是科研項目的孵化，這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。

1、中科院自動化研究所

設立於1956年的自動化所，不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構，也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。

自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究，漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。

截止2018年底，自動化所共擁有696名科技人員，包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。

在AI領域，自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。

上世紀90年代，自動化所以控制科學爲基礎，率先佈局AI研究。緊接着從2010年起，其AI研究方向進一步細化，開始在類腦智能研究領域出招。

據悉，自動化所通過架構設計創新，曾自主研發了量化神經處理器（QNPU），在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。

而在生物特徵識別技術方面，自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋，包括虹膜識別、人臉識別和步態識別，已在國家衆多重要安全領域應用落地。

2、中科院計算技術研究所

計算所同樣創立於1956年，是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。

計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域，曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻，爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。

例如，我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」，以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。

同樣，計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。

截至2015年，計算所的研究隊伍已超500人，其中中科院、工程院院士共5名，正高級專業技術人員70名。

而在未來，計算所也將計劃實現三個100億的產業目標，包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣，真正成爲我國計算機產業的源頭。

3、中科院聲學研究所

與自動化所和計算所相比，聲學所則較爲「年輕」些，它成立於1964年。

聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎，以及高技術發展研究，面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。

其中，聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術，不僅孵化了聲智科技等AI語音企業，同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。

截至2018年底，聲學所共有專業技術人員794人，包括正高級專業技術人員133人，副高級專業技術人員255人。

在國家重大科研項目領域，聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用，爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。

中科院AI技術的「黑土地」不止於此，中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構，同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。

四、中科院的時代發展機遇

中科院系AI勢力的燎原，不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發，抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇，亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。

自我國的科技發展進程翻篇到新世紀，國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。

國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話，首次高度評價了AI和相關智能技術，無形中大力推動了我國AI技術的發展。

一年後，國務院正式頒佈了《中國製造2025》，加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展，將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。

至此，AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。

在國家政策的積極帶動下，中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。

但立足於產業，如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。

實際上，技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才，同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。

在政策方面，以下屬研究所爲例，中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃，一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新，對標斯坦福大學；二是通過建設中科院網絡計算創新研究院，引領中國「信息高速鐵路」技術的發展；三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。

以地方爲例，2018年，中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》，通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措，推動更多科技成果在北京轉化落地。

此外，中科院還全資設立了國科創新公司，不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。

截至目前，國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務，覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域，孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。

結語：七十載征程，中科院仍笑傲AI江湖

時光如流水，七十年的風吹雨打，中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。

順延着它的歷史軌跡，我們可以看到，它AI勢力的強勢崛起，既有歷史的累積、人才培育的影響，也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路，它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢，提供了一個新的角度與思考方向。

但同時，我們也需意識到，在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中，我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。

我國AI玩家們將要面臨的，不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛，還需面對顛覆性技術爲各領域市場，乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生，便能乘着市場和資本的東風一躍而起，闖進商業落地的頭部陣營；死，便只能被大浪拍在岸邊的礁石上，隨着時間流逝被市場和資本遺忘。

未來，中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程？時間將會告訴我們答案。

附圖：▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構（圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院）
▲中科院學部院士年齡統計（圖源中科院官網）
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況（圖源計算所官網）

資料來源：https://bangqu.com/YDah49.html

今天製作完下周要播的廣播節目，回到家看到這篇，哇，也太巧，跟我製作的其中一集相呼應！

2017年科技趨勢：結合AI和雲端大數據的數位轉型，在國外已經如火如荼討論，但台灣卻還是狀況外，資訊的落差只能無奈變成競爭力的落差....

鼓勵楚文粉絲朋友一定要看一下這一篇文章，特別是美國白宮已經列出了一系列計畫，大家絕對要注意。

另外，也別忘了鎖定下周的IC焦點觀察

FM97.5 早上7點首播 晚上6點重播

1/3科技趨勢，帶您深入探討!

晚安:)

【2016人工智能發展十大標誌性事件】
本文轉載自創新工場微信公眾號
過去的2016年，全球人工智能領域的發展迎來了一波新的高潮。無論是技術精英還是普通百姓、企業精英亦或國家領袖，都將目光投向了人工智能、深度學習、自動駕駛等一系列前沿技術。下面來看看2016年全球人工智能發展的十大標誌事件。

1． AlphaGo圍棋對弈戰胜李世石

今年3月，由Google DeepMind主導開發的人工智能AlphaGo在完胜歐洲圍棋冠軍樊麾二段後，又在五番棋中以4-1的大比分擊敗圍棋名宿、韓國國手李世石九段，震驚全球。 DeepMind創始人之一德米斯·哈薩比斯表示，這一時刻比科學家們預想的早來了十年。

AlphaGo利用了蒙特卡洛樹狀搜索與兩個深度神經網絡相結合的方法，以估值網絡來評估大量落子間的優劣，而以行棋網絡來選擇落子。在這種設計下，電腦可以結合樹狀圖的長遠推斷，又可像人類的大腦一樣自發學習進行直覺訓練，以提高棋力。

圍棋長久以來被視為棋牌運動中“人類智慧的最終堡壘”，而AlphaGo的勝利，讓社會大眾重新認識到了人工智能發展的潛力和前景。

截至12月，接受了韓國棋院名譽職業九段頭銜的AlphaGo，職業圍棋等級分已經達到3598分，世界排名高居第二，僅次於中國的柯潔九段。而據韓媒報導，中國棋院表示已經收到了來自AlphaGo的“挑戰書”，正在研究出賽棋手的人選，2017年圍棋界的巔峰對決一觸即發。

2．白宮發表人工智能戰略報告與規劃

2016年10月12日，美國白宮發布了題為《準備迎接人工智能未來》的戰略報告，同時發布的還有美國《國家人工智能研究發展戰略計劃書》。

這兩份文件的出台，是奧巴馬政府近年來大力推進包含人工智能產業在內新興技術產業、並與硅谷科技界緊密合作溝通的結果。 Quartz評論說，這份報告與戰略計劃顯示出，白宮並不急於對人工智能的研發進行大規模監管，而是會在交通、金融等垂直領域先行製定應用標準。

而在唐納德·特朗普當選美國總統後，白宮於12月20日跟進發布了《人工智能、自動化與經濟》戰略報告，指出人工智能將對生產率增長帶來積極影響，不應當因其對勞動力市場現有秩序的潛在威脅，遏制人工智能的發展有分析認為，這是奧巴馬政府離任前對特​​朗普的最後提醒。
除白宮之外，今年多國政府也都發布了相關發展戰略與計劃。例如日本《再興戰略2016》將人工智能發展列為十大復興戰略之首，中國政府《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》則提出到2018年建成千億元級別人工智能市場等。

創新工場董事長李開復認為，在人工智能領域，中國有很大的優勢。首先，中國教育體系培育出的人才有非常優秀的理工、數學基礎。世界人工智能論文作者中，43%是中國人。其次，中國社會可以快速訓練勤奮的年輕人。人工智能需要的並非培養一個火箭專家——那是需要數十年積累才能做的事情。一名特別優秀的數學和計算機專業應屆畢業生，經過創新工場AI工程院6個月的培訓，就可以進入人工智能行業，成為合格的人工智能工程師。再者，中國市場有很多傳統企業需要通過人工智能，實現產品升級。此外，中國政府對人工智能的政策約束較少。

3．全球人工智能企業融資額再創新高

自2012年以來，全球人工智能領域收到的投資數量就一直呈現上升趨勢，2016年也是如此。今年全球人工智能產業的投資情況，創下了五年以來的歷史新高。

據CB Insight統計，今年全球人工智能領域融資額有望突破50億美元，比2015年增長了超過60%。就單季度情形來看，今年第二季度的3個月之內，全球人工智能企業就在155次融資當中募得了超過16.8億美元，這一數字也創下了歷史新高。

國內方面形勢也同樣樂觀。 《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能投資在2016年上半年就達到了月6億美元的規模，其中第2季度更是達到了創紀錄的4.70億美元，顯示出中國在人工智能領域的投資明顯加快，緊跟在美國、西歐等發達國家之後。

4．華人AI研究貢獻佔據全球份額近一半

不僅是企業投資，華人在人工智能領域的科學研究水平和影響力也在與日俱增。

美國白宮今年10月發布的人工智能戰略報告就指出，自2014年起，深度學習領域中國作者的發文數與引用文章數均已超過美國，成為世界第一。預計2016年，中國作者的科研文章發表數量，將超過全球文章發表數量的一半。

創新工場人工智能工程院副院長王詠剛，則以影響力較高的全球核心期刊為目標，核算了華人科學家在人工智能領域整體上的科研貢獻率。佔全球高端人工智能科研人才五分之一的華人，在2006-2016年間貢獻了近三成的頂尖期刊文章，和31.8%的被引用頻次。

而就年度成績來看，華人AI科學家在全球貢獻中的佔比更是逐年攀升，2015年高端期刊文章總數達到了42.8%，引用總數更是超過一半，達到了55.8%。就此而言，華人已經處於了人工智能研究的領先地位，佔據了人工智能科研世界的半壁江山。

5．五大科技巨頭組超級AI 聯盟

今年9月21日，Alphabet（Google、DeepMind）、IBM、Facebook、亞馬遜和微軟五家科技巨頭宣布組成人工智能聯盟“Partnership on AI”，以求在科研領域建立良性的競爭與合作關係。

這一人工智能聯盟以“為人民和社會謀福祉”為口號，表示其核心使命是在巨頭之間開展行業標準和規範討論，包括探討人工智能促進社會中的變革方式。此外，人工智能發展倫理、包容性和隱私等，也是這個聯盟的重要研究課題。

DeepMind聯合創始人穆斯塔法·蘇萊曼希望，這個聯盟能夠產生強大的聚集效應：“我們希望受到人工智能影響的相關各方，都能參與到這一聯盟當中來。”

目前，蘋果、Twitter、英特爾和百度等人工智能領域的其他巨頭企業，都尚未加入這一聯盟。儘管有消息稱蘋果對該項目“充滿熱情”，但並未見到蘋果採取任何具體行動。

6．特斯拉自動駕駛汽車首次致死車禍

今年5月7日，一輛行駛於美國佛羅里達州的特斯拉汽車在開啟“Autopilot自動駕駛”功能時，首次發生了致人死亡的重大事故，導緻美國交通當局介入調查，也引發了大眾對於未成熟的自動駕駛上路的擔憂。

這場事故由一輛撞上白色大型拖車的特斯拉Model S汽車引發，導致Model S車主，40歲的喬舒亞·布朗身亡。特斯拉在聲明中指出，拖車高度與顏色、當時的天氣情況、以及道路上行駛的位置等一系列罕見的偶發因素，導致了這場事故的發生。

儘管“Autopilot”系統在去年年底就以公眾測試版的名義進行了發布，事故發生前也安全行駛了2億多公里，但這一尚處於試用階段的技術是否足以達到上路標準，還是引發了各國監管機構的注意。

而據中國中央電視台9月14日報導，今年1月20日的京港澳高速河北邯鄲段上，一輛特斯拉Model S汽車發生了嚴重追尾事故，導致23歲的駕駛員高雅寧當場死亡。但特斯拉至今未能查明該事故車輛是否開啟了“Autopilot”系統。

7．微軟在話語識別能力上超越人類

人工智能在垂直領域中又一次戰勝人類，這次的主題則是話語識別。儘管人工智能助手已經開始大量使用語音識別技術，但在較為複雜的現實應用面前仍舊不甚理想。

但在今年10月，微軟研究院人工智能科研小組的科學家發表了一篇學術報告，宣布其語音識別系統ASR的速記錯誤率，首次低於人類的專業打字員，錯誤率僅有5.9%。

微軟團隊使用了CNTK，一個經歷了多年技術積累的開源本地化深度學習系統訓練ASR。研究團隊使用了行業標準的Switchboard語音測試。同時，微軟也使用了CallHome等其他環境下的語音識別/速記測試。而在這些測試中，ASR的語音識別結果也要好於專業速記員。

8． Amazon GO展現智能商業新形態

線上零售業巨頭亞馬遜在今年12月5日，宣布將於明年年初推出基於人工智能技術的線下商店 Amazon GO，意圖徹底變革線下商業模式。

在亞馬遜發布的宣傳視頻中，消費者進入商店時需掃描二維碼通過閘機，從貨架上取貨等動作會被攝像頭和傳感器捕捉，在後台將商品“加入購物車”。消費者離店時無需排隊，系統會自動結算商品，並通過亞馬遜賬戶扣款。

亞馬遜表示，這一商店綜合應用了計算機視聽覺、傳感器識別和深度學習算法等人工智能技術，實時追踪店內顧客的行為，以實現實時商品確認和結算。

亞馬遜已經在美國西雅圖開設了面向內部員工的試驗店。預計這一技術將於2017年早些時候開始公開應用。

9．人工智能改善癌症診斷療法

深度計算已經開始被用於疑難疾病診斷了。今年8月4日，日本NHK電視台報導稱，東京大學醫學研究所通過應用IBM的人工智能平台“沃森”，僅用時10分鐘就診斷出了資深醫師也難以判別的特殊白血病。

東京大學自去年7月開始與IBM合作，通過讓“沃森”學習超過2,000萬篇醫學論文和1,500萬條以上的藥品知識，建立醫學診療的大數據神經網絡，之後再用於臨床研究。

本次報導的60餘歲的女性，最初被人類醫師診斷為急性骨髓性白血病，但經過數月的抗癌治療後情況卻不見好轉。而“沃森”在讀取了患者的遺傳信息之後，給出了“繼發性白血病”的更加具體的病情診斷。在調整了治療方法後，這位女性在數月後成功康復出院。

截至2016年3月，“沃森”與東京大學共為41名患者提供了協助治療的診斷或相關信息。東京大學醫學研究所副所長東條有伸表示：“人類醫師花費兩週時間完成的工作，‘沃森’只需要10分鐘。我們希望以後能夠將‘沃森’廣泛應用於癌症治療。”

10．扎克伯格發布AI管家“賈維斯”

自今年1月Facebook CEO馬克·扎克伯格宣布開始製造人工智能管家之後，外界對其的關注就沒有消停。

先是紮克伯格將這一人工智能命名為“賈維斯”——這與超級英雄鋼鐵俠在故事中擁有的人工智能管家同名；後有今年10月鋼鐵俠的扮演者小羅伯特·唐尼同意為“賈維斯”配音，直到今年年底，扎克伯格最終放出了“賈維斯”的原型應用視頻。

在視頻中，“賈維斯”通過語音識別方式識別用戶指令，並通過攝像頭、智能家居等外接設備，實現對家庭硬件的自動操控、工作管理等。同時“賈維斯”還具備人機對話的能力，甚至還可以說漢語。

但在面對媒體的演示時，“賈維斯”在語音識別上的表現卻差強人意，其中一條指令甚至被迫重複了四次。這意味著現實場景中的語音識別功能仍然未能充分整合進“賈維斯”當中，而推出大眾版產品，則要等到更久以後了。

TrendForce新聞稿分享～～

[2016年全球IC設計大廠營收排名出爐 高通穩居龍頭寶座]

TrendForce旗下拓墣產業研究所最新研究統計，2016年全球前十大無晶圓IC設計業者營收中，高通（QCT）仍然穩居龍頭寶座。而前三大業者高通、新博通（Broadcom）與聯發科合計營收佔前十名營收總和的65%，短期內領先地位不易受到撼動。

拓墣表示，2016年全球前十大IC設計業者的排名變化，主要受到併購影響。安華高（Avago）在併購博通，成為新博通後，排名躍升至第二，讓後續排名遞補。聯發科收購台灣四家IC設計公司後營收亦有提升，明顯拉開與後七名廠商的距離。此外，台廠瑞昱科技（Realtek）營收成長幅度最高，達22.5%，首度躋身前十名行列。

營收成長的公司為聯發科、輝達（NVIDIA）、超微（AMD）、賽靈思（Xilinx）和瑞昱科技。拓墣指出，聯發科營收年成長率高達17.6%，主要受惠於併購效益與中國智慧型手機的強勁成長動能，輝達近年來除在遊戲領域多有著墨外，在資料中心與車用電子應用的成長幅度相當亮眼，超微則是在半客製化、嵌入式與企業端領域逐漸展現成效，其營收在今年第三季大幅成長，成為超微最重要的營收成長動能之一。

另一方面，營收衰退者為高通、新博通、邁威爾科技（Marvell）、聯詠科技（Novatek）及戴樂格半導體（Dialog）。高通今年在中國智慧型手機市場面臨激烈競爭，除聯發科外亦有海思、展訊等中國IC設計大廠技術提升所帶來的競爭壓力，華為手機更大量採用旗下海思半導體處理器。同時，高通也面臨三星Note 7事件帶來的負面影響。而新博通營收衰退主因，來自於出售物聯網產品線給賽普拉斯半導體（Cypress）。聯詠科技礙於全球消費性電子產業進入高原期，成長動能有限，使得今年營收衰退。

拓墣進一步表示，中國兩大IC設計廠海思半導體及展訊，由於沒有公開財報資訊，謹慎起見並未計入營收排名行列。然而根據拓墣的資訊統計，海思與展訊兩家廠商皆受惠中國智慧型手機市場高度的成長動能，營收表現不俗，2016年海思半導體營收為39.78億美元，年增11.8%，而展訊營收為19.12億美元，年增8.1%。