“在人工智能應用領域，中國的融資額是領先的;但是在人工智能基礎技術領域，美國的融資額遠遠超過中國。”在8月30日舉行的“2017智能投資峰會”上，新智元CEO楊靜指出，當前國內人工智能投資炙手可熱，但產業(yè)布局仍存在薄弱環(huán)節(jié)。

　　楊靜在幻燈片上展示出一張“中美人工智能九大領域融資分布對比圖”。紅色條形代表中國，藍色條形代表美國，這張圖的規(guī)律十分明顯：在智能無人機、語音識別、自動駕駛、計算機視覺等應用領域，紅色條形均略勝一籌;但是在技術平臺、自然語言處理、機器學習方法、處理器和芯片等基礎技術領域，藍色條形異軍突起。

　　“在人工智能芯片、軟件架構這些領域，美國企業(yè)顯然走在我們前面，而且領先我們很大一截。”源碼資本投資合伙人張宏江也在演講中強調了這一差距。

　　他們的觀點有數(shù)據為證。騰訊研究院7月底發(fā)布的《中美兩國人工智能產業(yè)發(fā)展全面解讀》報告顯示，截至今年6月，美、中兩國人工智能企業(yè)數(shù)量分列全球第一和第二位。在應用層領域，中國企業(yè)數(shù)量為美國的62%，但在基礎層和技術層，中國企業(yè)數(shù)量均不及美國一半。尤其在人工智能處理器和芯片相關領域，美國擁有33家企業(yè)，中國僅擁有14家。

　　楊靜介紹，谷歌的阿爾法狗能夠打敗柯潔，除了依靠人工智能算法之外，專門用于機器學習算法的TPU芯片等硬件系統(tǒng)也起到很大作用。“人工智能硬件的進化速度值得我們強烈關注。”楊靜說，去年阿爾法狗跟李世石下棋時，有12層神經網絡，使用了40塊TPU芯片。今年它跟柯潔對戰(zhàn)時，神經網絡層數(shù)增加到50層，但只用了4塊TPU芯片支撐計算。

　　“長遠來看還是應該重視人工智能基礎技術的布局，因為它會引領整個產業(yè)的發(fā)展。”楊靜告訴科技日報記者，谷歌旗下的DeepMind公司聚集了100多位博士，專門研發(fā)深度學習、對抗生成網絡等技術，在基礎技術研發(fā)上投入非常大。

　　在楊靜看來，美國很多人工智能公司希望推動技術去挑戰(zhàn)極限。相比之下，國內在人工智能領域的投資追求現(xiàn)實回報，目的性比較強，而缺乏前瞻性的戰(zhàn)略眼光。