英特尔通过大举收购进入FPGA市场。2015年12月29日，英特尔斥资167亿美元收购FPGA厂商Altera。英特尔Atom处理器与FPGA进行整合，这样的芯片将可以用于汽车电子系统等领域，客户可以通过可编程逻辑器件去开发新功能。

　　微软重点研发FPGA人工智能芯片。FPGA具有性能高、能耗低以及可硬件编程的特点。目前微软的FPGA芯片已经被用于Bing搜索上。FGPA同样能支持微软的云服务Azure，基于神经网络，执行速度可以比传统芯片快得多。

　　类脑芯片是一种基于神经形态工程，借鉴人脑信息处理方式，具有学习能力的超低功耗芯片。IBM从2008年开始模拟人类大脑的芯片项目，2011年和2014年分别发布了“TrueNorth”第一代和第二代类脑芯片。第二代芯片的神经元增加到100万个，可编程数量增加976倍，每秒可执行460亿次突破计算，是IBM“认知计算”战略重要的基石。

　　苹果正在研发一款名为“苹果神经引擎”（Apple Neural Engine）的专用芯片。该芯片定位于本地设备AI任务处理，把面部识别、语音识别等AI相关任务集中到AI模块上，提升AI算法效率，未来可能嵌入苹果的终端设备中。

3.4.2中美差距所在

　　在过去十多年里，Intel、IBM、摩托罗拉、飞利浦、东芝、三星等60多家公司曾试图进军AI芯片，但纷纷遭致惨败。这其中的主要原因在于进入门槛高，包括以下几点：

　　首先是专利技术壁垒。FPGA领域用近9000项专利构筑了长长的知识产权壁垒，将进攻者拒于行业之外。即便是强如Intel也望而兴叹，不得以耗资167亿美元收买了Altera得了一张FPGA领域的门票。

　　其次是市场相对偏小。2016年全球FPGA市场总额仅为50亿美元，且有九成落入赛灵思和Altera两家公司。其他GPU、ASIC均类似。这么小的市场规模很难养活太多的大公司，必然导致竞争异常激烈。

　　最后是投资周期长。专利壁垒或许可以跨越，市场狭小，或许可以忍受。比如FPGA产品，从投入研发到产品真正规模化生产差不多要七年。这期间几乎没有任何商业回报。正常的风投是等不了这么长时间的。

　　AI芯片作为产业核心，也是技术要求和附加值最高的环节，产业价值和战略地位远远大于应用层创新，因此我们需要高度重视。

　　中美还有相当差距。芯片产业链上中下游依次是IC设计、晶圆代工和专业封测，技术难度和附加值也依此顺序由高到低。美国企业因掌握核心技术优势主要处于产业链上游，中国企业目前在晶圆代工和封测阶段等技术要求不高的环节有一定空间。

　　从不完全统计来看，美国有33家芯片厂商，中国有12家。美国既有谷歌、英特尔、IBM这样的科技巨头，也有高通、英伟达、AMD、赛灵思这样在各自领域中有绝对优势的大公司，以及一些发展良好的中等规模公司和活跃的初创企业。但中国则主要以中小公司为主，没有巨头！

　　从芯片类别来看，美国厂商遍布人工智能芯片的四大流派，IC设计环节的产业结构非常均衡，并且，在GPU和FPGA两个领域，美国企业是完全垄断的，中国企业只在FPGA编译、ASIC和类脑芯片方面略有作为。

AI芯片领域的创新不是件一蹴而就的事情。它涉及到人工智能算法、编程语言、计算机体系结构、集成电路技术、半导体工艺的方方面面。在巨大的国际竞争压力下，单靠企业研发投入，远远不够。

第四章
中美AI领域人才队伍

　　当前，人工智能领域的竞争，主要体现为人才之争。

　　只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。中国企业的人工智能转型，不光需要依靠研发费用和研发人员规模上的持续投入，还应该加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。一些企业可以通过学习美国先进的产品和技术来获得市场份额的突破。例如：研发成本优势、行业风险把握优势等。这些优势更容易在中国市场上体现出来。

4.1 美国产业人才总量是中国的两倍

　　美国1078家人工智能企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工，只有美国的50%。

　　中国的人才储量低于美国，目前也没有大量专业人员可以跟进，这种情况可能会对中国未来AI产业的发展产生牵制作用。

4.2美国基础层人才数量是中国的13.8倍

　　美国团队人数在处理器/芯片、机器学习应用、自然语言处理、智能无人机4大热点领域全面压制中国。

　　自然语言处理，美国员工人数是中国的3倍，美国20200人，中国6600人；

　　处理器/芯片，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人；

　　机器学习应用，美国员工人数是中国的1.8倍，美国17600人，中国9800人；

　　　智能无人机，美国员工人数是中国的1.98倍，美国9220人，中国4660人；
　
　　计算机视觉与图像，美国员工人数是中国的2.87倍，美国4335人，中国1510人。

　　中国仅在智能机器人领域人才稍多，6400人，约为美国同领域人数的3倍。

　　基础层上，美国团队人数17900人占据美国总人数的22%，中国在该领域人数1300，仅为全国的3.3%；美国人数是中国的13.98倍，比率是中国的6.7倍；技术层上，美国29400人，占据全美37.3%，中国12000人，占据全国33%，美国人数是中国的2.26倍，但比率相差不大；应用层，美国31400，占比全美39.89%，中国24300，占比61.8%，美人数是中国的1.29倍，但占比小中国21.91%，应用层中国基本上可以和美国持平。

　　中国AI产业的主要从业人员集中在应用层，而美国主要集中在基础层和技术层。中国的基础层人才太薄弱，应加大人才培养力度。

4.3 中国团队的人才挑战

　　美国主要以1-10人和10-50小组和团队为主。总量759个，占据全美的70.41%，是美国AI初创公司的主力军；中国主要是10-50人的团队，总量384，占据全国的64.86%。可以说，美国的小型创业团队规模比中国小。在需要同等技术的情况下，美国团队的平均能力和可创造价值高于中国团队。

　　美国拥有5000人以上的大型团队一共5家，而中国还是一片空白。美国市场格局分明，已经产生不少领军企业，而且创业热潮高涨，生机勃勃，技术水平较高。据Linkedin数据，美国AI人才占全球半壁江山。七成美国AI人才从业10年以上，相比之下，中国仅不到四成。而中国小组团队少，入门门槛高，未来仍将面临挑战。

　　其次，中美人才培养模式尚存在差距。很多高校在很长时间内并没有人工智能专业，而在人工智能的诞生地美国，基本上大的院校都有人工智能专业和研究方向。以美国卡梅隆大学为例，设有专门的机器人研究所，其中光教授就有100多位，纵向而言，中国布局的时间也比较晚。教育系统之间的差别也将影响人工智能领域的研究重心。

4.4 中国团队的后发优势（略）

第五章
人工智能应用热点

　　随着人工智能术不断突破，尤其是以语音识别、自然语言处理、图像识别及人脸识别为代表的感知智能技术取得显著进步，围绕语音、图像、机器人、自动驾驶等人工智能技术的创新创业大量涌现，人工智能迅速进入发展热潮。相关技术开始从实验室走向应用市场，特别是在交通、医疗、工业、农业、金融、商业等领域应用加快，带动了一批新技术、新业态、新模式和新产品的突破式发展，给传统行业带来深刻的产业变革，进而有望重塑全球产业格局。但对于人工智能的应用来说，技术平台、产业应用环境、市场、用户等因素都对人工智能的产业化应用市场有很大的影响。

5.1中美人工智能产业应用的优劣势

　　这一轮的人工智能技术的应用中，自动驾驶、智能医疗、智能安防、服务型机器人、智能交通、智能制造、智能娱乐等应用成为了全球人工智能市场的热点。

5.1.1三大支撑平台

第一，基础层的开源算法平台。

　　美国成为此次引领全球人工智能算法研究的领头羊，谷歌、Facebook、微软都已推出了深度学习算法的开源平台，而国内目前仅有百度推出开放平台paddle paddle。

第二，技术层的云平台。

　　除了算法以外，大数据、云计算都是实现人工智能技术应用的关键性设施。从目前中美云服务平台发展的情况来看，作为云计算的“先行者”，北美地区仍占据市场主导地位。虽然中国云服务起步晚于美国，但阿里、腾讯、华为等中国互联网及IT企业都推出了领先的云服务平台，Docker 技术在我国云计算领域逐步从实验阶段走向应用阶段，在云服务的基础技术上中美差距已不大，但在IT服务环境、用户认知等方面与美国仍存在差距，但这个差距是很快就能缩小并赶超的。

第三，应用层的应用平台。

　　在人工智能应用平台领域，中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上，美国有谷歌的Google assistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的Deeptext等领先企业的语音平台，国内百度的百度大脑、科大讯飞语音开放平台等，虽然在开放平台的数量上中国不及美国，但从整体布局来看，基本与美国并驾齐驱。

5.1.2产业应用环境

　　得益于近年中国移动互联网的快速发展，为中国积累了巨大的C端用户基数，但在B端的制造、交通、金融、医疗等传统行业仍然发展相对落后，“互联网+行动计划”、“智能制造2025”等政策的出台都旨在推动传统行业与互联网的融合以及转型升级，因此，在传统行业借助人工智能实现转型升级的需求更为迫切，市场增长的后劲很足。

　　由于人工智能作为新兴产业，科技含量水平较高，集聚效应已在国内初步显现，目前国内初步形成三大人工智能聚集区，主要集中在北京、上海、广东等科技、教育与经济发达的一线城市，三地人工智能企业总数占全国人工智能企业总数的85%，目前已经形成以北京为核心的京津冀聚集区、以上海为核心的长三角聚集区和以广东为核心的珠三角聚集区三大人工智能企业聚集区。

　　相比之下，美国传统行业基础设施水平高于中国，大量人工智能创业企业多集中在硅谷和纽约等传统高科技企业及高校聚集地区，技术、应用平台、行业市场更为成熟，因此，人工智能产品渗透率更高，但从用户市场发展趋势，未来市场增速将落后于中国。

5.2中美人工智能应用热点（略）

结语

　　放眼技术社会变迁，IT时代WinTel联盟一统江山；互联网时代，谷歌、亚马逊异军突起雄霸天下；移动时代，又有苹果、谷歌引领世界潮流。

　　现在，人工智能正在缓缓揭开时代变迁的新篇章。

　　人工智能拥有令人难以置信的力量，可以全面提升一个国家的实力。中美两国充分认识到人工智能的重要意义，从战略层面加强了顶层设计。

　　国家实力的提升来源于科技企业创新。美国以绝对实力处于领先地位，一批中国初创企业也在蓄势待发。AI时代未来必然也会产生类似英特尔、微软、谷歌、苹果这样的全球级企业。我们相信中国企业有机会成为人工智能时代的弄潮儿，在AI领域占有一席之地。

　　AI群雄逐鹿，天下未定，机遇和挑战同在。

　　多些实干，少些浮躁。

　　让我们保持冷静的头脑，见证这个伟大的时代吧。                                              
                                                                                                              来源：腾讯研究院