“人類數字化歷史有四次浪潮。第三次是2007年移動互聯網興起，第四次就是現在，人工智能（AI）進入了它的黃金時期。”咨詢公司羅蘭貝格大中華區總裁常博逸在不久前接受36氪采訪時這樣說道。

前兩次數字化浪潮分別是1973年個人電腦的出現以及1989-1991年期間互聯網和手機開始進入實用狀態。

信息分析公司愛思唯爾在近日發布的研究報告《人工智能：知識的創造、轉移與應用》中稱，過去10年里，全球AI研究論文數量每年增速為5.3%；過去5年里，年均增速則達到了12.9%。

在2017年，中國在人工智能領域（AI）的研究成果數量仍舊保持全球第二的勢頭（按國別為全球第一），并有望在四年內趕超歐洲，成為全球人工智能研究成果最多的經濟體。

愛思唯爾分析服務高級副總裁瑪麗亞·德·克萊恩（Maria de Kleijn）對36氪說，中國在AI研究上的全球領先趨勢“不可逆”。

數據來源：愛思唯爾

愛思唯爾報告認為，中國的AI研究偏向于應用，而不是基礎理論。

這首先是因為受到相關政策的鼓勵。

2017年7月，《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》中明確表示：“堅持應用導向，突出企業在技術路線選擇和行業產品標準制定中的主體作用。”

另一原因是中國的人口、基礎設施和互聯網普及率提供了豐富的基礎數據和分析空間，更適合應用類AI研究落地。中國科學院自動化所孫哲南教授認為，這些條件是中國AI研發的天然優勢。

中國在AI研究方面也有自己的特點。

愛思唯爾在報告中列出了人工智能領域標志性的七個子研究領域，包括選擇與優化、計劃與決策制定、機器學習與概率推理、神經網絡、計算機視覺、模糊系統、自然語言處理與知識呈現。中國的研究者更多偏向于后三者，并且越來越向計算機視覺研究集中。

計算機視覺是圖形辨識技術的基礎，模糊系統在工程電子機械方面應用比較多，自然語言處理則適用于語音系統。

愛思唯爾的研究報告顯示，中國AI研究論文存在引用率不高的情況。2017年中國AI論文的引用率剛剛與全球平均水平持平。

此外，中國九成以上的AI研究來自學術機構，企業主導的AI研究僅占所有成果的3%。

但是，歷史的過往經驗已經雄辯地說明，任何一項研究技術的大規模普及推廣和應用往往都是以公司力量為主導由市場決定的。

人工智能也不例外，其研究及其應用最終只有借助商業化才能真正持續進步，而商業化的關鍵則在公司，切入口在于計算機視覺。

隨著中國互聯網頭部企業研發實力的增強，它們愈加致力于推動計算機視覺和自然語言處理這兩個AI研究關鍵領域的商業化。

“目前中國國內的人工智能創業公司，60%-70%的研究的基礎力量都聚焦在計算機視覺領域，”孫哲南說。

騰訊研究院統計，2005-2017年上半年的全國計算機視覺與圖像融資總計達到158億元人民幣，占這一時期AI總融資額的23%。

常博逸認為，計算機視覺最重要的應用領域是安全、自動駕駛。前者商業化做得比較好，后者的商業前景極具吸引力。這兩個領域里做得比較好的分別是阿里巴巴和百度。

阿里安全研究院的陸全向36氪介紹，阿里讓安全AI落地的做法是在打標數據（即用標簽給數據分類）的基礎上，為封閉場景提供解決方案。

以阿里安全圖靈實驗室為例，該實驗室以自身研發的計算機視覺技術，GPU配合大規模分布式計算，進行百億量級的圖像檢索，實現人臉、圖像、視頻等方面的鑒別。這一技術可以應用在電商、社區安保、知識產權和內容保護。

阿里巴巴還通過投資各種提供智能解決方案的初創公司來完善AI安全生態。

獲得阿里投資的計算機視覺獨角獸公司商湯科技，其技術主要被用于安防和智慧城市等領域。例如，它的人臉識別技術已在廣州公安系統中采用，通過圖片檢索進行人員身份查詢。據第一財經報道，商湯2017年的營收中有30%來自安防業務。

自動駕駛的商業化目前則剛剛開始。

2018年12月，在路測里程超過800萬英里（1290萬公里）后，谷歌母公司Alphabet研發的Waymo自動駕駛汽車獲準以無人出租車的方式投入商業運營。

而就在11月，百度Apollo平臺和金龍客車合作的L4級自動駕駛巴士“阿波龍”在武漢市開始了商業化試運行，運行路線5公里，速度為每小時15公里。

事實上，早自從2015年開始，百度就投入到無人車技術研發之中，并在2017年4月發布了自動駕駛操作系統Apollo。

將幫助汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴結合車輛和硬件系統，快速搭建一套屬于自己的自動駕駛系統。

百度官方為Apollo確定了了上述定位，計劃打造出一個自動駕駛領域的開發平臺和生態。

ApolloScape是Apollo系統中的自動駕駛數據集。它的數據來源主要來自經過計算機視覺技術采集和分析的數據。在不斷更新數據的過程中，ApolloScape可以提供一個還原度高和場景豐富的仿真平臺，以支持平臺的判研和決策。

通過計算機視覺系統把中國多樣的道路交通場景轉換成海量的數據，這能為自動駕駛AI提供足夠的數據訓練。

百度在自動駕駛研發上的商業策略并非以廣泛投資來獲得必要的技術并加以整合。它的做法是建立一個開源的Apollo自動駕駛生態系統，吸引合作方加入。Waymo也采用了同樣的做法。

2018年3月，百度宣布開放ApolloScape數據庫，來幫助將Apollo自動駕駛平臺打造成“自動駕駛中的安卓系統”。

截至2018年12月，包括寶馬和比亞迪等整車生產商和德國大陸、博世這樣知名的汽車零部件生產商約100家企業加入到百度的Apollo生態之中。