英特爾通過大舉收購進入FPGA市場。2015年12月29日，英特爾斥資167億美元收購FPGA廠商Altera。英特爾Atom處理器與FPGA進行整合，這樣的芯片將可以用于汽車電子系統等領域，客戶可以通過可編程邏輯器件去開發新功能。

　　微軟重點研發FPGA人工智能芯片。FPGA具有性能高、能耗低以及可硬件編程的特點。目前微軟的FPGA芯片已經被用于Bing搜索上。FGPA同樣能支持微軟的云服務Azure，基于神經網絡，執行速度可以比傳統芯片快得多。

　　類腦芯片是一種基于神經形態工程，借鑒人腦信息處理方式，具有學習能力的超低功耗芯片。IBM從2008年開始模擬人類大腦的芯片項目，2011年和2014年分別發布了“TrueNorth”第一代和第二代類腦芯片。第二代芯片的神經元增加到100萬個，可編程數量增加976倍，每秒可執行460億次突破計算，是IBM“認知計算”戰略重要的基石。

　　蘋果正在研發一款名為“蘋果神經引擎”（Apple Neural Engine）的專用芯片。該芯片定位于本地設備AI任務處理，把面部識別、語音識別等AI相關任務集中到AI模塊上，提升AI算法效率，未來可能嵌入蘋果的終端設備中。

3.4.2中美差距所在

　　在過去十多年里，Intel、IBM、摩托羅拉、飛利浦、東芝、三星等60多家公司曾試圖進軍AI芯片，但紛紛遭致慘敗。這其中的主要原因在于進入門檻高，包括以下幾點：

　　首先是專利技術壁壘。FPGA領域用近9000項專利構筑了長長的知識產權壁壘，將進攻者拒于行業之外。即便是強如Intel也望而興嘆，不得以耗資167億美元收買了Altera得了一張FPGA領域的門票。

　　其次是市場相對偏小。2016年全球FPGA市場總額僅為50億美元，且有九成落入賽靈思和Altera兩家公司。其他GPU、ASIC均類似。這么小的市場規模很難養活太多的大公司，必然導致競爭異常激烈。

　　最后是投資周期長。專利壁壘或許可以跨越，市場狹小，或許可以忍受。比如FPGA產品，從投入研發到產品真正規模化生產差不多要七年。這期間幾乎沒有任何商業回報。正常的風投是等不了這么長時間的。

　　AI芯片作為產業核心，也是技術要求和附加值最高的環節，產業價值和戰略地位遠遠大于應用層創新，因此我們需要高度重視。

　　中美還有相當差距。芯片產業鏈上中下游依次是IC設計、晶圓代工和專業封測，技術難度和附加值也依此順序由高到低。美國企業因掌握核心技術優勢主要處于產業鏈上游，中國企業目前在晶圓代工和封測階段等技術要求不高的環節有一定空間。

　　從不完全統計來看，美國有33家芯片廠商，中國有12家。美國既有谷歌、英特爾、IBM這樣的科技巨頭，也有高通、英偉達、AMD、賽靈思這樣在各自領域中有絕對優勢的大公司，以及一些發展良好的中等規模公司和活躍的初創企業。但中國則主要以中小公司為主，沒有巨頭！

　　從芯片類別來看，美國廠商遍布人工智能芯片的四大流派，IC設計環節的產業結構非常均衡，并且，在GPU和FPGA兩個領域，美國企業是完全壟斷的，中國企業只在FPGA編譯、ASIC和類腦芯片方面略有作為。

AI芯片領域的創新不是件一蹴而就的事情。它涉及到人工智能算法、編程語言、計算機體系結構、集成電路技術、半導體工藝的方方面面。在巨大的國際競爭壓力下，單靠企業研發投入，遠遠不夠。

第四章
中美AI領域人才隊伍

　　當前，人工智能領域的競爭，主要體現為人才之爭。

　　只有投入更多的科研人員，不斷加強基礎研究，才會獲得更多的智能技術。中國企業的人工智能轉型，不光需要依靠研發費用和研發人員規模上的持續投入，還應該加大基礎學科的人才培養，尤其是算法和算力領域。一些企業可以通過學習美國先進的產品和技術來獲得市場份額的突破。例如：研發成本優勢、行業風險把握優勢等。這些優勢更容易在中國市場上體現出來。

4.1 美國產業人才總量是中國的兩倍

　　美國1078家人工智能企業約有78700名員工，中國592家公司中約有39200位員工，只有美國的50%。

　　中國的人才儲量低于美國，目前也沒有大量專業人員可以跟進，這種情況可能會對中國未來AI產業的發展產生牽制作用。

4.2美國基礎層人才數量是中國的13.8倍

　　美國團隊人數在處理器/芯片、機器學習應用、自然語言處理、智能無人機4大熱點領域全面壓制中國。

　　自然語言處理，美國員工人數是中國的3倍，美國20200人，中國6600人；

　　處理器/芯片，美國員工人數是中國的13.8倍，美國17900人，中國1300人；

　　機器學習應用，美國員工人數是中國的1.8倍，美國17600人，中國9800人；

　　　智能無人機，美國員工人數是中國的1.98倍，美國9220人，中國4660人；
　
　　計算機視覺與圖像，美國員工人數是中國的2.87倍，美國4335人，中國1510人。

　　中國僅在智能機器人領域人才稍多，6400人，約為美國同領域人數的3倍。

　　基礎層上，美國團隊人數17900人占據美國總人數的22%，中國在該領域人數1300，僅為全國的3.3%；美國人數是中國的13.98倍，比率是中國的6.7倍；技術層上，美國29400人，占據全美37.3%，中國12000人，占據全國33%，美國人數是中國的2.26倍，但比率相差不大；應用層，美國31400，占比全美39.89%，中國24300，占比61.8%，美人數是中國的1.29倍，但占比小中國21.91%，應用層中國基本上可以和美國持平。

　　中國AI產業的主要從業人員集中在應用層，而美國主要集中在基礎層和技術層。中國的基礎層人才太薄弱，應加大人才培養力度。

4.3 中國團隊的人才挑戰

　　美國主要以1-10人和10-50小組和團隊為主。總量759個，占據全美的70.41%，是美國AI初創公司的主力軍；中國主要是10-50人的團隊，總量384，占據全國的64.86%。可以說，美國的小型創業團隊規模比中國小。在需要同等技術的情況下，美國團隊的平均能力和可創造價值高于中國團隊。

　　美國擁有5000人以上的大型團隊一共5家，而中國還是一片空白。美國市場格局分明，已經產生不少領軍企業，而且創業熱潮高漲，生機勃勃，技術水平較高。據Linkedin數據，美國AI人才占全球半壁江山。七成美國AI人才從業10年以上，相比之下，中國僅不到四成。而中國小組團隊少，入門門檻高，未來仍將面臨挑戰。

　　其次，中美人才培養模式尚存在差距。很多高校在很長時間內并沒有人工智能專業，而在人工智能的誕生地美國，基本上大的院校都有人工智能專業和研究方向。以美國卡梅隆大學為例，設有專門的機器人研究所，其中光教授就有100多位，縱向而言，中國布局的時間也比較晚。教育系統之間的差別也將影響人工智能領域的研究重心。

4.4 中國團隊的后發優勢（略）

第五章
人工智能應用熱點

　　隨著人工智能術不斷突破，尤其是以語音識別、自然語言處理、圖像識別及人臉識別為代表的感知智能技術取得顯著進步，圍繞語音、圖像、機器人、自動駕駛等人工智能技術的創新創業大量涌現，人工智能迅速進入發展熱潮。相關技術開始從實驗室走向應用市場，特別是在交通、醫療、工業、農業、金融、商業等領域應用加快，帶動了一批新技術、新業態、新模式和新產品的突破式發展，給傳統行業帶來深刻的產業變革，進而有望重塑全球產業格局。但對于人工智能的應用來說，技術平臺、產業應用環境、市場、用戶等因素都對人工智能的產業化應用市場有很大的影響。

5.1中美人工智能產業應用的優劣勢

　　這一輪的人工智能技術的應用中，自動駕駛、智能醫療、智能安防、服務型機器人、智能交通、智能制造、智能娛樂等應用成為了全球人工智能市場的熱點。

5.1.1三大支撐平臺

第一，基礎層的開源算法平臺。

　　美國成為此次引領全球人工智能算法研究的領頭羊，谷歌、Facebook、微軟都已推出了深度學習算法的開源平臺，而國內目前僅有百度推出開放平臺paddle paddle。

第二，技術層的云平臺。

　　除了算法以外，大數據、云計算都是實現人工智能技術應用的關鍵性設施。從目前中美云服務平臺發展的情況來看，作為云計算的“先行者”，北美地區仍占據市場主導地位。雖然中國云服務起步晚于美國，但阿里、騰訊、華為等中國互聯網及IT企業都推出了領先的云服務平臺，Docker 技術在我國云計算領域逐步從實驗階段走向應用階段，在云服務的基礎技術上中美差距已不大，但在IT服務環境、用戶認知等方面與美國仍存在差距，但這個差距是很快就能縮小并趕超的。

第三，應用層的應用平臺。

　　在人工智能應用平臺領域，中、美兩國的互聯網企業均推出基于人工智能技術的垂直應用平臺。在語音平臺上，美國有谷歌的Google assistant、亞馬遜的Alexa、IBM的Watson、微軟的Cortana、Facebook的Deeptext等領先企業的語音平臺，國內百度的百度大腦、科大訊飛語音開放平臺等，雖然在開放平臺的數量上中國不及美國，但從整體布局來看，基本與美國并駕齊驅。

5.1.2產業應用環境

　　得益于近年中國移動互聯網的快速發展，為中國積累了巨大的C端用戶基數，但在B端的制造、交通、金融、醫療等傳統行業仍然發展相對落后，“互聯網+行動計劃”、“智能制造2025”等政策的出臺都旨在推動傳統行業與互聯網的融合以及轉型升級，因此，在傳統行業借助人工智能實現轉型升級的需求更為迫切，市場增長的后勁很足。

　　由于人工智能作為新興產業，科技含量水平較高，集聚效應已在國內初步顯現，目前國內初步形成三大人工智能聚集區，主要集中在北京、上海、廣東等科技、教育與經濟發達的一線城市，三地人工智能企業總數占全國人工智能企業總數的85%，目前已經形成以北京為核心的京津冀聚集區、以上海為核心的長三角聚集區和以廣東為核心的珠三角聚集區三大人工智能企業聚集區。

　　相比之下，美國傳統行業基礎設施水平高于中國，大量人工智能創業企業多集中在硅谷和紐約等傳統高科技企業及高校聚集地區，技術、應用平臺、行業市場更為成熟，因此，人工智能產品滲透率更高，但從用戶市場發展趨勢，未來市場增速將落后于中國。

5.2中美人工智能應用熱點（略）

結語

　　放眼技術社會變遷，IT時代WinTel聯盟一統江山；互聯網時代，谷歌、亞馬遜異軍突起雄霸天下；移動時代，又有蘋果、谷歌引領世界潮流。

　　現在，人工智能正在緩緩揭開時代變遷的新篇章。

　　人工智能擁有令人難以置信的力量，可以全面提升一個國家的實力。中美兩國充分認識到人工智能的重要意義，從戰略層面加強了頂層設計。

　　國家實力的提升來源于科技企業創新。美國以絕對實力處于領先地位，一批中國初創企業也在蓄勢待發。AI時代未來必然也會產生類似英特爾、微軟、谷歌、蘋果這樣的全球級企業。我們相信中國企業有機會成為人工智能時代的弄潮兒，在AI領域占有一席之地。

　　AI群雄逐鹿，天下未定，機遇和挑戰同在。

　　多些實干，少些浮躁。

　　讓我們保持冷靜的頭腦，見證這個偉大的時代吧。                                              
                                                                                                              來源：騰訊研究院