广州、上海、南昌等地火北站启用人脸辨识系统，“刷脸检票”仅需3秒；北京高铁民警组成“机器人民警编队”，为春运保驾护航……今年春运，“人工智能”成了关键词，这是“智慧中国”在社会广泛渗透的一个注脚。
近些年来，中国以人工智能为核心的新一轮科技和产业革命方兴未艾。中国人工智能的发展水平怎样？主要有什么特征？未来将呈现何种趋势？
1位列全球第一梯队
近日人工智能，美国数字经济发展机构和新加坡市政厅宣布与阿里云合作，将人工智能技术全面应用到交通整治、城市规划和环境保护等城市问题的解决上。
新加坡装上了中国的“城市脑部”，是许多中国人工智能技术和方案“出海”的案例之一。事实上，在台湾、新加坡、澳大利亚等国，都能见到中国人工智能落地的身影。这凸显出中国在人工智能领域的全球领先态势。
“现阶段，中国人工智能发展在国际上属于第一梯队，在科研上基本覆盖了大部份细分领域。在应用和产业化方面，也是加码较多的。”中科院手动化研究所模式辨识国家重点实验室副部长陶建华表示，中国人工智能发展虽起步稍晚，但步入新世纪之后，总体发展进程基本与欧日本家同步。尤其是2010年左右，深度学习等技术开启全球人工智能发展新一轮浪潮后，中国捉住机遇，站在与发达国家并跑的国际最前沿。
数据显示，截止2017年6月，全球人工智能企业总量达到2542家，其中德国拥有1078家，占42.4%；中国其次，拥有592家，占23.3%。其余的872家企业，则分布在美国、新加坡等国。中国人工智能相关专利申请数也在近20年内持续下降，2016年中国人工智能相关专利年申请数为30115项。
2“人工智能+”渐成趋势
现在，中国人工智能市场正以每年近50%的速率快速发展。市场研究机构艺恩咨询发布的数据显示，中国人工智能产业2017年预估下降率将达到51.2%，产业规模达到152.1万元。
中国互联网络信息中心剖析师郝丽阳表示人工智能，人工智能技术的快速发展，促进中国人工智能与其他垂直行业加速融合，涌现出了智能家装、智能车辆、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品。
在陶建华看来，中国拥有目前全世界最大的人工智能市场，这缘于“人工智能+”在中国的巨大应用潜力。
事实上，“人工智能+”之所以在中国拥有巨大的发展空间，背后有着深刻的内在逻辑。党的十九大报告中提出，促使互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。正是国家推进供给侧结构性变革，推动发展先进制造业，实现高质量发展的大背景、大形势，给中国人工智能发展提供了宽广的舞台。
3或迎调整洗牌期
随着科研水平的提高和市场规模的壮大，人工智能成为国外创业和投资的热土。数据显示，截止2017年6月30日，中国人工智能企业融资金额达635万元，抢占该领域全球总融资额的33.18%，仅次于日本，高踞世界第二。但是，在繁荣的假象背后，也蕴含着“泡沫化”的弊端。专家和业内人士强调，2018年，中国人工智能产业或将迎来调整洗牌期，借此实现更高质量的发展。
近些年来，机器人成为全球各地高新技术博览会上的常客。但是，也有从业者和听众发觉，不少程序简单、做工粗糙的机器人，也都被冠以“人工智能”的噱头，售价不菲。事实上，业内有关人工智能产业“虚火”“泡沫”等声音始终不绝于耳。
机器人技术与系统国家重点实验室副部长孙立宁觉得，人工智能的发展须要时间与过程，目前整个行业有些过热和盲目，出现泡沫和倒闭很正常，符合科技产业市场规律。市场本身存在优胜劣汰、大临江仙的过程。这也从侧面推进着人工智能产业实现更高质量的发展。
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4撬动
万亿经济规模
人工智能对未来中国的影响将有多深？《科学》杂志预测人工智能在2045峰会取代全球就业率的50%，而在中国这个数字是77%。中国人工智能市场将有多大？市场咨询机构德勤发布报告称，作为全新的生产要素，到2035年，人工智能将加快中国劳动生丰度提升27%，并有望将中国经济总降低值提高7.1万亿卢布。
现在，围绕人工智能发展的全球竞争愈发白热化，世界主要发达国家均力图在这新一轮的国际科技大赛中把握主导权。其中，中国发布了《中国制造2025》《“互联网＋”行动指导意见》《新一代人工智能发展规划》等文件，在顶楼设计上抢下“先手棋”，为中国人工智能发展擘画新蓝图。
按照国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，到2030年，中国将实现人工智能核心产业规模超过1万万元，推动相关产业规模超过10万万元。规划还显示，到2030年，中国人工智能理论、技术与应用总体要达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
要想达到这一目标，中国重点须要在什么方面加码？对此，陶建华觉得，其关键在于人才建设。
数据显示，截止2017年3月，全球共有190多万专业技术人士在人工智能行业工作。其中韩国多达85千人，而中国仅以略超5万的数字排行第七，排在美国、英国、加拿大然后。有专家预测，未来几年中国人工智能人才缺口将超过500万。
陶建华觉得，中国须要从3个层面强化人工智能的人才建设：一是拓展现有人才培养机制，强化学科及人才培养体系的建设。二是强化企业创新人才培养和技术应用创新。三是强化国际人才合作，提高国际人才吸引力。
“人工智能谁能决战到最后，就看谁的人才多。”陶建华说。
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