中國AI軟實力，究竟水平幾何？
上週，美國最嚴技術出口管制意見一曝光，立刻在國內引發熱議。
因為在出口限制名錄中，AI、芯片、機器人、量子計算、腦機接口，生物技術等前沿科技，無一不在此列。
一種評論說，這是美國自戕的七傷拳，傷人也傷己。 另一種則認為，對中國而言，短期內可能不是好事，但長期來看，並非壞事。
而且一份最新AI報告，被當做明證，認為中國AI軟實力在顯著提升。
這份《人工智能技術專利深度分析報告》，不是講市場，不是拼數據，也不是重複人才論文數量，而是體現知識產權為核心的AI發展成果——專利。
報告發布方是中國專利保護協會，以中國專利文摘數據庫和德溫特世界專利索引數據庫作為數據來源進行研究分析後，最終得出該報告數據結果。
不僅有中國現狀，還有全球對比；不僅有科研單位，還有公司企業；不僅分析了整體概況，還拆解出細分領域……
報告中兩點小結論：
一、中國AI專利申請量，已是全球第一；
二、中美專利申請均以企業為領頭羊，中國是百度，美國為IBM，且中國增速更為迅猛。
實際上，這份報告發佈在美國新封鎖政策之前，但就在後者沸沸揚揚之後，報告開始被更多討論。
甚至不少人認為，這是一針強心劑。
這份報告要點是這樣的：先從趨勢談起，按照專利申請年份，統計了從1985年至2017年的各年度專利申請量變化情況。
其中整體趨勢而言，2010年是關鍵時間點，2010之後增速明顯加快，並在近兩年保持高增長率。
其次以地域來看，中國高居第一，美日韓位居其後。
在申請量趨勢方面，中國關鍵性時間點是2010年，其後開始呈現近直線式上升。
接著是專利權人，即專利申請者。
在國內數據統計中，國內申請量最多的專利權人為百度，申請量為2368件。
中科院、微軟、騰訊和三星位居其後，前十中還有國家電網、浙大、清華、北航、阿里巴巴，以及谷歌。
相對應美國，排名第一的組織是IBM，比排名稍靠後的微軟和Google都要多將近一倍。
總之，從上述三方面要點趨勢，中國展現出了明顯的潛力和引領機會。
而且還是在專利這樣的軟實力層面——在技術革命的歷史進程裡，AI，第一次讓國人看到引領的可能性。
實際也並非夜郎自大。
這次AI專利報告之外，其他AI進展和表現，中國也正呈現一片欣欣向榮之態勢。 比如在科研論文方面，今年7月清華髮布的報告顯示：
在頂級學術會議上，如AAAI 2018，入選260餘篇，與美國打平。
之前被詬病量重於質，但量變到質變的趨勢，也在隱隱發生。
其次，在全球AI競賽中，中國團隊也屢屢奪魁刷榜。
光下半年不完全舉例，8月，IEEE CIG計算智能與遊戲大會，清華張鈸院士領導的人工智能創新團隊TSAIL在第一人稱射擊類游戲《毀滅戰士》AI 競賽VizDoom上獲得競賽Track 1的預賽和 決賽冠軍。
9月，曠視科技在ECCV 2018的COCO+Mapillary挑戰賽中力壓微軟、谷歌等中外群雄，攬獲4冠。
而Google AI Open Images-Object Detection Track 目標檢測任務中，百度視覺團隊斬獲第一。
11月，百度NLP團隊又在NIPS舉辦的AI假肢挑戰賽中奪得全球第一。
一個明顯事實是，如果全球AI競賽結果中沒有中國身影，都開始令人感到意外了。
此外，人才相關動向，也能反映出趨勢轉關。
剛剛曝光的 IEEE Fellow 2019入選名單，295名全球學者入選IEEE Fellow，其中華人群體佔比約1/3，包含36名中國大陸學者。
而且中國公司的吸引力也在加強，比如AI專利中國第一的百度，在AI大牛吸引方面也保持領先，就在不久前，還宣布成立百度研究院顧問委員會，9名世界級科學家加盟。
其他公司如阿里，也宣佈在2018年上半年，就有多名海外知名科學家加入。 諸如以上表現，無論是論文、競賽，還是人才，都是AI軟實力的核心維度。
凡此種種，令人鼓舞。
但欣欣繁榮之下，並非沒有差距。
最明顯的還是頂尖論文、頂尖人才和基礎創新等層面，目前差距明顯。
雖然中國發表的論文多，但在基礎性、原創性研究、創新土壤、人才儲備層面，中國相較美國還存在不小的差距。
根據ACL、NIPS等頂級學術會議今年收錄的情況來看，雖然不乏有中國學者或者公司的論文被收錄，但傑出論文、優秀論文，開創性論文方面，依然還不夠有話語權。
以NIPS論文為例，按高校排名，清華是唯一進入前十名的中國院校，發布論文21篇、排名第十，其中一作17篇，排名第八。
另外也是在這份中國AI專利已成第一的報告中，也強調了中國在PCT申請方面的不足。
所謂PCT申請，是基於《專利合作條約》和《專利合作條約實施細則》向世界知識產權組織提出的發明專利申請。
PCT申請在經過國際檢索和國際初步審查之後，經申請人的請求，可以進入多達144個PCT成員國。
由於其特殊性，PCT申請通常可以認為具有較高的技術價值，或者為申請人的重點研發技術。 提出PCT申請一般意在向多個成員國提出專利申請，是技術輸出的技術指標之一。
值得注意的是，中國目前AI專利雖然超過美日歐洲，但在PCT申請量方面，並不處於優勢。
從PCT申請的數量來看，在人工智能領域，美國仍然是技術輸出的領頭羊，並且其申請量占到總量的41%。
而中國雖然近年來在人工智能領域的研究活躍，在國內的專利申請數量激增，但是PCT申請的數量相對較少，仍然沒有形成較大規模性的技術輸出。
相應的是，其他重大新突破，如最近的計算機視覺領域的BigGAN，NLP領域的BERT等，無一出自中國。
另外，以數據作為AI發展優勢的中國，在有影響力的數據集、競賽等打造方面，也捉襟見肘。
今年10月，陸奇在知乎發問：在AI時代，怎樣的創新環境和措施能讓科技驅動的創業公司成功，使其不再是大型科技公司的專利？
回答中被認同最多的答案，就指出了高質量的數據集、競賽等方面的缺乏。
最後，更直接的基礎框架方面，當前全球使用率最高的機器學習框架，比如TensorFlow和PyTorch，分別來自Google和Facebook。
此外，科研機制方面，比起美國日本也差不少，先不說諾貝爾獎等桂冠爭奪，更直接的待遇之類的，比起國外差距明顯。 於是在國內，企業一挖，科研人才少有依然堅守者。
但美國，更靈活的產學研機制，就能讓不少AI人才在企業和高校之間緊密切換，而且學校內的吸引力和待遇，往往也不輸企業。
所以，此時中國的AI專利確實實現了全球第一，不過離“中國AI全球第一”，還有明確指標要達成要實現。
但是，既不用盲目自信，也無需妄自菲薄。
當前來看，從潮水方向展現出的潛力和趨勢，中國並非沒有機會。
首先，中國的行動能力，特別是政策上，比美國更務實。 落地速度也更快，無論是創業迭代速度，還是落地方面，中國都在成為已成AI沃土。
比起美國要“政治正確”、工會探討失業、自動駕駛涉及道德問題等無休止討論，中國更務實，先試了再說，有問題就改，快速迭代……
特別是地方政府，簡直求賢若渴，求AI若渴。 廣州、南京、武漢等諸多非一線城市，都希望抓住這波浪潮。
其次，中國的知恥後勇精神挺強， 中興事件之後， 芯片方面的創業創新馬上得到重視，更多人才開始參與進來。
基礎研究也在不斷重視、加強。
比如最近馬化騰捐資10億搞基礎科研，之前還參與西湖大學和未來科學大獎捐贈。
百度李彥宏馬東敏夫婦，先在北京大學捐資6.6億元成立“北大百度基金”，用於人工智能和其他相關學科的研究和探索；其後馬東敏又在中科大60週年校慶時，捐資1億元反哺少年 班。
小米雷軍，也在今年4月宣布小米與武漢大學成立人工智能聯合實驗室。 小米公司承諾先期為聯合實驗室提供1000萬元研發經費。
最後，也開始追求原創技術、框架 ，比如百度paddlepaddle、華為全棧AI框架等方面的嘗試。
而現在，AI專利報告所述所析，算是成長路上的一點小鼓勵。
雖然這還只是萬里長征前幾步，但前途光明，可再接再厲。
畢竟中國AI呈現態勢——短期不高估，長期也不容低估。
你覺得呢？
最後，這份AI專利報告中，也按細分技術分支進行了分析，或許也能給你提供一些科研和實踐參考。
量子位摘錄其中關鍵要點，具體如下：
更具體的細分技術分支涵蓋：機器學習和基礎算法、智能搜索和智能推薦、語音識別、自然語言處理、自動駕駛，以及計算機視覺和圖像識別。
其中，全球範圍內的排名是：NLP ＞ 機器學習和基礎算法 ＞ CV.
中國國內的各技術分支專利申請量，機器學習和算法則明顯多於其他領域：
更進一步的申請量趨勢上，機器學習算法在2010年後增速最快，並在2014年之後一枝獨秀。
而自動駕駛雖然起步較晚，但也在2014年後發展速度上超過了NLP、CV和語音識別等。
那麼在這些細分領域上，專利申請的主要玩家都有誰？
機器學習和基礎算法：中科院、百度，浙江大學。
智能搜索和智能推薦：百度、微軟，三星。
語音識別：百度、微軟，三星。
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