硅谷模式的信仰时代已经过去

今天看人工智能，很多人还是把它当做科幻中的强人工智能，即达到人脑的能力，但我们清楚，未来十几年最大的机会一定是所谓的弱人工智能的 ，也即完全不需要达到人脑的所有功能，完全达到人脑所有的功能是非常困难。但今天的人工智能，简单而言是在某一个特定的领域，用大量的数据来做出比人更精确的判断，来创造价值、创造效率，然后能够解放人类不再需要做重复性的工作，让人类做更有创意和更有爱的工作。

硅谷模式一直被认为是成功的典范。但硅谷的创业是绅士型的，他们倾向于关注某一垂直领域，越“轻”越好。 中国则更注重用户价值，而中国的用户支付力也令国外羡慕。对于中国来说，创新很重要，但这不是唯一的，中国的模式是烧钱，用资本快速建立起壁垒，如滴滴和美团。 中国产品的迭代速度很快，他们可以在不断试错中改进，微信也是通过不断更新逐渐完善。中国的模式很“重”。因此，我们不能把硅谷当做信仰模式的时代已经过去了。

中国的模式会有更多的机会，而中国在研究人员、数据库、政策支持三方面占有优势。

一是研究人员，中国人的论文越来越多的在顶级期刊里面出现，2017年与十年前相比，中国人的论文已经从20%上升到40%还多，这代表着大学里的老师、学生、研究员以及各个大公司的研究员都在全球开始露出他们的光芒。

二是数据库，人工智能的能源就是数据，谁的数据最多谁就有优势，研究人员重要，数据库同样重要，甚至更重要。中国的数据库比任何国家都大，单看智能产品的成长率、网购数据、共享产品的数据或者是移动支付数据都是美国的几十倍。如果中国有特别巨大的计算中心，加上很好的科学家，我们研究出来的技术应该是引领全球的。

三是政策支持，中国政府发布了AI白皮书，希望2030年中国成为全世界人工智能的创意大国。在十九大报告中看到了对人工智能特别大的认可，不但谈到了人工智能，而且谈到了人工智能加上实体经济，这是中国特别大的动力。

中国AI的不足与展望。专利的数据远远落后于美国，虽然我们的论文数字追上了，但专利是非常重要的，这个不能落后于美国。在专利的背后还隐含着顶级的研究，刚才谈的是所有的AI论文，如果真的是看顶级期刊论文，或看图灵奖，这些特别顶级的科研专家排名还是美国，欧洲、加拿大，然后才轮到中国，我们一定要从第四、五位力争上游，在顶级的科研人员和专利数量上都要努力。

AI工程师的数量和AI科学家的质量 不足，尤其是工程师不足。科学家的论文蛮多，但是真正进行理论实践的AI工程师还是不够，所以教育方面的补强也是特别重要。

针对以上问题，中国政府成立北京前沿国际人工智能研究院，是希望把北京打造成为全中国甚至全世界的AI人才中心，特别重要的是产学研结合，人工智能不只是写论文的游戏 ，产学研的合作不能“学”交给“研”，“研”交给“产”，应该是三者捆绑在一起。一起做的智慧城市的工作。智慧城市做的是希望了解未来的智慧城市的需求。鼓励更多的AI学者申请专利，包括专利联盟，包括怎么帮助大家理解专利的重要性，让专利的交易产生价值，有一天中国的专利也可以跟美国并列。