人工智慧行業多國謀求布局 數據制約人工智慧發展

　　人工智慧大數據企業無疑是近兩年「獨角獸」陣營中的明星，就在剛剛過去的2018年，包括商湯科技、曠視科技等多個企業都從前幾年的低調布局轉變為高調發聲。2018年中國人工智慧領域共融資1311億元，同比增長超過100%，投資者看好人工智慧行業的發展前景，資本將助力行業發展。

　　人工智慧行業多國謀求布局

　　在企業級應用高速增長的同時，世界各國開始以國家力量搶占人工智慧競爭制高點，爭相制定該領域的國家發展戰略和規劃，以抓住人工智慧帶來的新一輪產業變革的發展機遇，在日益激烈的新一輪國際科技競爭中掌握主導權。

　　據路透社報導，美國總統川普2月11日簽署一項行政命令，要求聯邦政府機構把更多的資源和投資用於人工智慧研究、推廣和培訓。這是美國政府首次推出國家層面的人工智慧促進計劃。

　　據英國廣播公司2月13日報導，美國能夠在人工智慧方面保持世界領先的地位，是業界和學術界數十年的持續研發、政府撥款資助和人才源源不斷從世界各地流入多種因素綜合的結果。在人工智慧發展的國家戰略層面，姍姍來遲的美國無疑是各國中的後來者。

　　早在2017年3月，加拿大政府發布《泛加拿大人工智慧戰略》，成為全球首個發布人工智慧全國戰略的國家。2017年7月，中國國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》，提出了人工智慧「三步走」的目標。2018年3月，法國政府公布《人工智慧發展戰略》，通過引導人工智慧前沿技術研發，培育後備力量，促進人工智慧技術向其他經濟領域轉化。2018年4月，英國政府發布《人工智慧行業新政》，該計劃是英國政府工業戰略的一部分，旨在推動英國成為全球AI領導者。2018年6月，日本政府發布《未來投資戰略》，重點推動物聯網建設和人工智慧的應用。2018年11月，德國聯邦政府正式發布人工智慧戰略，計劃在2025年前投入30億歐元用於推動德國人工智慧的發展。

　　業內人士分析稱，各國政府將人工智慧列為國家發展戰略，原因在於人工智慧為各行業提供了良好的發展契機。世界各國越來越意識到，作為一項基礎技術，人工智慧正逐漸滲透至各行各業，助力傳統行業實現跨越式發展，成為網際網路浪潮中推動經濟發展的新引擎。

　　數據制約人工智慧發展

　　「限制人工智慧發展的重要因素之一仍是數據。」楊歌還表示，企業在收集數據的時候會遇到很多困難，比如數據噪音及數據同源性等問題，這些都會導致最後的分析結果有差異。

　　以「數據同源性」的影響為例，如果數據同源性太高，無法形成有效的分析，最終呈現的結果就會是片面的甚至會是假象。

　　講到這裡，已經可以發現數據的重要性。作為人工智慧產業鏈的上游，借「AI熱」的東風，大數據企業的估值應該也不會低，但是事實上並非如此。

　　楊歌分析稱，所有這些市場化的數據，同質化嚴重，溢價競爭力太低，導致大數據企業無法被高估值。相比之下，BAT等網際網路巨頭商業體量很大，有很多獲取數據的渠道，而這些渠道是中小AI企業無法接觸到的。

　　因此，對AI企業來說，市場上的數據無法滿足它們的需要，但是自己採集數據的話又會遇到各種困難。瀋陽新松機器人自動化股份有限公司高級副總裁王宏玉此前向《每日經濟新聞》記者表示，人工智慧在應用過程中常常涉及到很多隱私，包括個人隱私、企業隱私，現在新松機器人給用戶提供的智能化生產線涵蓋了這兩類用戶。

　　「目前我們提供的服務，理論上可以採集用戶的數據，但實際上包括機器人、產線都是斷網的，不讓我們采數據，因為一旦這些數據被泄露以後，所有的生產工藝包括生產秘密都泄露了，這對企業來講是大問題。」王宏玉表示，現在人工智慧不是哪兒都能用的，各種限制比較多，新松機器人也不能輕易去觸碰這些底線。

　　當然，數據只是影響人工智慧發展的一個因素，並不是全部。當下，除了數據之外，硬體、算法、系統軟體等基礎層技術也都處在不成熟的階段，這導致很多人工智慧產品無法成為一個C端消費者能直接使用的產品。楊歌表示，今天的人工智慧和1960年前後的計算機行業非常相似，仍處在大規模TO B階段。