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中國人工智能 可望五年超美


普華永道預計到二○三○年,中國將獲得全球百分之四十六的人工智能經濟產值。

人工智能(Artificial Intelligence簡稱AI)近年成為科技以及經濟市場上的熱門詞,所謂人工智能,最早提出這一概念的約翰.麥卡錫(John McCarthy)認為,是指機器的行為看起來像人所表現出的智能行為一樣。由於人工智能近年大量應用在金融貿易、醫藥、工業中,大大節省人力成本,故其市場發展得極為蓬勃。

現時美國為人工智能的強國,市佔率最大,然而,近期多份報告均顯示,有鑑於中國的科網公司市值澎脹,加上政府資金上的支持,以及中國網民多使用手機,方便收集更多有用數據,中國的人工智能產業最快或於五年後超越美國,傲視全球。

目前最常見的AI,主要應用方法電腦科學、金融貿易、醫藥、重工業、運輸、遠端通訊、在線和電話服務、法律、科學發現及遊戲等諸多方面。而相信大家最大機會接觸到的人工智能產品,包括蘋果的Siri、Telsa的導航系統,以及Netflix視頻系統。

從全球範圍來看,現時美國為領先國,中國、英國、以色列、加拿大等只能僅隨其後,如根據騰訊研究院的《中美兩國人工智慧產業發展報告》,截止到二○一七年六月,全球AI企業總數達到二千五百四十二家,其中中美的佔比最大,美國有一千零七十八家,佔百分之四十二;中國有五百九十二家,佔百分之二十三。

美國白宮報告指出,中國在AI的深度學習領域發表的論文數已經超過美國。

事實上,在美國AI已普遍地應用在生活上,如在二○一七年,富國銀行開始試用一款基於Facebook Messenger平台的聊天機器人項目,透過虛擬助手與用戶交流,為客戶提供賬戶信息,幫助客戶重置密碼。而美國銀行的智能虛擬助手Erica也正式亮相,用戶可使用語音和文字與Erica互動,幫助用戶查詢信用評分、查看消費習慣等。

然而,近期卻有不少金融機構甚至官方資料顯示,美國在人工智能上的優勢或未能持續,並最快於五年後為中國迎頭趕上。早於二○一六年十月,美國白宮在一份報告中就指出,中國在深度學習(AI的一個分支)領域發表的論文數已經超過美國。其後,普華永道(PriceWaterhouseCoopers)亦指出,近年美國會從AI中獲益最多,但中國會趕上來,預計到二○三○年,AI將為全球經濟產出貢獻十六萬億美元,屆時中國將獲得其中約百分之四十六,美國卻只獲得百分之二十四。

用戶數據人口領先

近日安聯投資美國科技團隊高級研究分析師Stephen Jue亦預期,中國在用戶數據及人口結構有龐大優勢,故最快在未來五年即可追趕美國,成為全球人工智能的領頭羊。

分析普遍認為現時的中國AI發展,主要有三大優勢,首先是中國科技巨頭市值不斷澎脹。去年騰訊(00700)及阿里巴巴隨著香港及美國股市造好,市值不斷上升,當中騰訊市值由二○一六年底逾二千二百億美元,升至二○一七年十二月二十一日的逾四千八百億美元,升幅逾期一點一倍,而阿里巴巴亦以驚人速度發展;期間市值由逾二千一百億美元增長至四千四百億美元,增速達逾一倍,兩者的市值正直逼Facebook的市值。

百度創辦人李彥宏近日登上了《時代》亞洲版封面,並大談百度布局人工智能的野心。

隨著市值大增,科網巨頭亦加快人工智能的布局,當中阿里巴巴已在去年投資數十億美元,希望搶奪雲計算市場的頭把交椅,其中正研發的包括一項名為「ET城市大腦」的人工智能服務,可以藉助視頻識別實時優化交通,阿里巴巴總部所在地杭州指,該公司聲稱這套系統已經將平均交通速度提升了百分之十一。至於騰訊雖然是近期才建立人工智能實驗室,但憑著微信聊天服務大約擁有十億帳號,已經很快得到大量數據,正建立出一個能夠提供成千上萬服務的人工智能平台,提供支付、新聞、城市導遊和法律援助。

此外,百度的市值雖不及前兩者,但是中國三大科網巨頭BAT最早押注在AI身上,而在過去兩年半時間裏,AI方面的投入高達二百億元人民幣。其中該公司把多數資源都投向無人駕駛上,定以二○一八年把無人駕駛汽車推向市場為目標,並計畫在二○二○年為全自動駕駛汽車提供技術。這種決心讓百度創辦人李彥宏登上了《時代》雜誌亞洲版封面,報道更指,曾被認為只會生產廉價山寨貨的中國,現在已經讓矽谷廢寢難眠。

中國政府決定把GDP的百分之二點一投放到AI研發領域,追緊美國佔約百分之二點八的佔比。而與此同時,美國總統特朗普去年的預算案則把美國國家科學基金會(National Science Foundation)在智慧系統上的開支減少百分之十,降至一億七千萬美元。其他領域的研究與開發預算也會減少。在此消彼長下,中國要追過有更大的希望。

騰訊的市值在去年大升一倍多。

不過,中國在AI的前景亦非全無障礙的,當中,隨著互聯網金融加速發展,AI應用也對金融監管帶來挑戰。AI讓監管對象趨於複雜化,違法違規行為難以認定,而且責任的主體也變得難以界定。此外,大量資金投入行業亦不一定能轉化為優勢,因為中國政府自上而下的運作方式、缺乏透明度的官僚機構以及資訊囤積的做法,都可能會阻礙研究過程。一如當年SARS年代,中國政府也曾投入過大量資源研發應對方案,但最終仍由加拿大的一家小實驗室進行測序,馴服了這種病毒。

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