英国选用的日立高铁于10月16日在英国伦敦和威尔士之间正式投入运营，最高时速200公里。此前英国曾计划在2017年将主要城市的旧款列车替换为日立生产的新车，共计866辆。

结果首发当日，新列车不仅晚点发车25分钟，而且途中大面积漏水，不得不关闭空调，车厢闷热，乘客体验糟透，最终还晚点41分钟。

看到这，中国高铁应该放声大笑了。中国高铁无论在时速、可靠性、准点程度和乘坐体验上，都能甩开这些日本高铁一整条街。

高铁、手机支付、网络购物、共享经济被誉为中国新的“四大发明”，是中国现代能够领先全球的四大产业，是中国人能够向歪果仁炫耀的资本。

除了这“新四大发明”，中国还有一项产业在蒸蒸日上，中国亦已被全球视为该产业最具潜力的国家之一，目前仅次于美国。

这就是人工智能。

　　为何是中国？

人工智能已经有60多年历史，中国却能后来居上，表现出了超越全球的增长速度。麦肯锡报告显示，中国人工智能市场将以50%的增速逐年增长，远超全球市场20%的复合年增长率，到2018年，中国人工智能市场规模将从去年的239亿元增加到381亿元。

那么，为何人工智能这个“舶来品”，却在中国找到了适合生长的土壤？

人工智能历史上经历过几次沉浮，但这次人们却高呼，人工智能真的来了!相信很多人都不止一次的在各种场合听到各种专家讲过，这次人工智能能够在全球被引爆，得益于三个要素：计算力、大数据和深度学习算法的突破。阿尔法狗的惊艳表现更像是一个引信，引爆了大众对于人工智能的热情。

在互联网时代，云计算、大数据等新兴产业虽然给中国带来了大量的创业机会，但很快发生了聚集效应，大鱼吃小鱼，快鱼吃慢鱼，行业老大赚的盆满钵满，而老二的日子都不是那么好过了，更无论一些底子薄的中小创业者，只好在垂直和细分领域发力，谋求生存和成长。

中国企业、中国创业者需要一个新的风口，以获得一飞冲天、重新洗牌的机会。

所以，当人工智能再次被引爆，中国互联网行业领头羊、传统IT企业、大量的创业者和VC都表现出了灵敏的嗅觉，一头扎进这个看上去很美，现实还有些骨感，但值得一搏的梦想里面。毕竟，乱世出英雄，人生难得几回搏。

再从本次引爆人工智能的几个要素来看，中国的也有着得天独厚的条件。

　　先看计算力。

中国超算硬件水平已经位居世界前列，除了站在超算塔尖上的太湖之光、天河二号等代表世界最高水平的超算领头羊，中国超算在TOP500中的占有率也超过了美国。

异构计算在中国也正在风生水起，除了中国超算偏爱异构计算，近年来中国应用OpenCL开发应用的开发者数量在不断上升，对于FPGA的研究和应用也开始起步。越来越多的企业和机构在异构计算领域开始了实质性研发，目前加入或正在申请加入全球异构系统架构(HSA)联盟中国区域委员会(CRC)的中国本土单位已达50余家。

另一方面，中国云计算也正在积极拥抱异构计算，以应对人工智能对计算力的需求。以阿里云、腾讯云等为代表的中国云计算企业纷纷推出异构计算实例，阿里云更是推出E-HPC，打造了中国首个“云上超算”平台，将强大的计算力普惠大众，有助于推动人工智能在中国的发展。

——超算、异构计算、云计算，中国在这些领域均具有不小的话语权，为AI在中国的下一步发展提供了充足的计算力保障。

　  再看大数据。

中国有着全球最大的互联网群体，截至今年6月，中国网民数量已达7.51亿。庞大网民群体每天都在产生着海量的数据。例如，如今微信的注册用户数已经超过五个亿，试想光微信一个应用，每天产生的数据量能有多少？在2015年，中国的数据产生量就已经占到全球数据总量的13%。

美国战略与国际问题研究中心高级研究员詹姆斯·刘易斯曾说：“在数据方面，美国根本无法与中国相比。”

——中国具有全球最为庞大的数据资源，这为人工智能的训练提供了充足的原料。

　　再看算法。

如果用做菜来比喻，计算力是火，大数据是食材和调料，那么算法就是做菜的技艺，直接决定这道菜口味的好坏。不能否认的是，中国目前在深度学习算法上并没有显著的突破，深度学习框架也大多采用国外的开源框架，TensorFlow、Torch、Caffe、Theano、Deeplearning4j等等。中国在人工智能上毕竟缺少深厚的积累，算法和理论上还存在着短板。

——不过，这一短板或许将在不久的将来被打破。对于人工智能，中国还有着一个得天独厚的优势，政策支持。

今年7月末，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，其中明确提出了“三步走”战略：2020年到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。

到2025年，中国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。而到2030年，中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

中国将人工智能上升到国家战略高度，规划了人工智能科技创新体系构建、人工智能研发攻关、产品应用和产业培育等方面的基本路径，勾勒了中国人工智能未来发展的基本蓝图，有国家政策的扶植，人工智能在中国的发展自然会驶入快车道。

综上，继“互联网+”、“中国制造2025”两大战略之后，人工智能已经成为中国一场新的“全民运动”，中国成为人工智能领域全球最具潜力的国家也就不足为奇了。

　　有泡沫？不一定都是坏事

正如历史上每一个产业兴起都会被置疑存在“泡沫”，人工智能也不例外。

资本的注入、媒体的轰炸、大厂商们纷纷高调宣布AI战略，人工智能在短短一两年时间内被渲染得如花似锦，看上去，它真的像是一个泛着七彩光晕的肥皂泡。

换个角度看，“泡沫”不一定全是坏事，唯有具有极高热度的产业才会出现泡沫，像互联网、云计算和共享经济，在发展过程中噱头有之，炒作有之，蹭热度有之，但当泡沫逐渐消退之后，这些产业最终成为了推动中国产业升级的力量，逐渐显露出了其真正价值。

所以，人工智能这个被视为能够推动中国产业变革的新势力，有“泡沫”不足为奇，只要泡沫下面有着足够的“干货”。同时，对于一个新兴产业来说，还是需要这些泛着七彩光晕的泡沫去承载梦想，去吸引更多的人去追逐，从而更快速的促进产业生态的形成。

那么，在中国，人工智能的“泡沫”之下到底有多少“干货”？

在广义上，人工智能是能像人类一样思维、像人类一样行动的系统，但这样的人工智能目前还只停留在科幻电影中，距离实现还遥遥无期。当前更为现实的是狭义的人工智能，即具有特殊目的的人工智能，诸如图形图像识别、自然语言识别、医疗辅助、无人驾驶等。

国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中指出了中国人工智能可落地的一些方向：智能机器人、智能运载工具、VR/AR、智能终端等新兴产业;制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业的智能升级;教育、医疗、养老等智能服务以及行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理等。

可见，人工智能在中国大有用武之地。但就目前来看，人工智能在中国相对发展较快的应用领域是智能语音识别、图形图像识别、人脸识别、自然语言处理、智能机器人等人机交互方向，在无人驾驶、智慧城市、无人超市、安防、医疗保健等方面也取得了一些进展，总体来看还处于布局和探索的阶段，当然也还是一个烧钱的阶段，中国人工智能距离规模商业化还需要一定时间。

麦肯锡报告指出，在科技行业之外，人工智能还处于早期实验性阶段。诸如深度学习等人工智能的关键算法还有着难以克服的缺陷，并不完美，而人工智能的商业化之路也还需进一步探索。

但起码，在华丽的“泡沫”下面，并非只有泡沫。

　　需要领头羊，也需要大生态

上有政策扶持，下有计算力、大数据的支撑，中国人工智能的发展在未来会是一片坦途么？

非也。尽管近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，但中国人工智能产业起步较晚，缺乏积累，在人工智能基础理论研究、算法上还较为薄弱。

此外，腾讯研究院报告显示，中国在AI企业数量、全产业布局、人才储备、投入资本、投资领域等方面相比美国还存在着不小差距。

例如，截止到2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中美国拥有1078家，占据42%;中国其次，拥有592家，占据23%。美国AI产业在基础层、技术层、应用层全面布局，而中国更偏向应用层。

所以，人工智能在中国要保持高增速，甚至实现弯道超车，既需要领头羊的拉动，也需要大生态的支撑。

人工智能是一个“烧钱”的产业。麦肯锡报告显示，2016年科技巨头在人工智能上投入了200亿到300亿美元，其中90%花在了研发和部署上。故而，没有雄厚的资金和人力支撑，AI产业的基础层、技术层以及应用层都难以产生大的突破。在中国人工智能基础研究和行业落地方面，中国的科技巨头需要扮演领头羊的角色。

所幸的是，中国的科技巨头们投入人工智能的力度在不断加大，步伐也在加快。

例如，在刚刚结束的阿里云栖大会上，阿里宣布成立“达摩院”，计划未来3年内为“达摩院”投入1000亿元以上。研究领域包括量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等，涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域。

百度是BAT中最早布局AI的公司，从2014年到2016年，百度在人工智能领域的研发投入逐年增加，研发成本占总营收比分别为12.9%、14.2%和15.3%。去年9月，百度正式发布了“百度大脑”;今年7月，百度发布了运用百度大脑核心能力的DuerOS对话式人工智能系统开放平台和面向自动驾驶的Apollo开放平台，输出了两个AI的拳头型产品。

腾讯在2016年建立了AIlab，聚集了全球数十位人工智能科学家、50位世界一流AI博士，专注机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能领域的研究，基于腾讯亿万用户海量数据及在互联网各垂直领域的技术优势，立志打造世界顶尖人工智能团队。

当然，众人拾柴火焰高，中国人工智能整个产业的提升仅靠数家领军企业还是远远不够的，还需要政府、学术界、基础架构提供商、云服务提供商、互联网企业、软件开发商以及大量产业链垂直领域人工智能企业的共同努力，营造人工智能的大生态，推动产业的健康有序发展。

第四次工业革命正在到来，人工智能则是这次革命的核心驱动力之一。吴军先生曾经在《智能时代》一书中提到，在历次革命中，一个人、一家企业、甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么加入浪潮，成为前2%的人，要么观望徘徊，被淘汰;至于如何成为这2%其实很简单，就是踏上智能革命的浪潮。

中国已经踏上了这场新浪潮，虽然“革命尚未成功，同志仍需努力”，但未来已经为中国敞开了大门。