虽然两会闭幕了，但是会议期间人工智能的热潮还在继续。
3月5日，政府工作报告提出:“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。”这是人工智能首次进入政府工作报告。
3月11日，全国政协副主席、科技部部长万钢在人大记者会上明确表示，正在与有关方面共同起草促进中国人工智能创新发展的规划。“估计两会后不久就能和大家见面了。”
从大洋彼岸的新奇，到中国企业的奋起直追，再到国家战略规划，中国人工智能的发展在短短几年内完成了众多新兴产业“羡慕”的三级跳，呈现出“后发先至”的强劲势头。那么，中国人工智能距离领先世界，还缺什么？
中国的实力不容小觑。
据艾瑞咨询预测，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增长率约为19.7%。同期，中国人工智能市场规模将达到91亿元，年复合增长率超过50%。
“未来5到10年，人工智能会像水和电一样无处不在，可以进入。教育医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业；同时，人工智能产业的发展将决定一个国家、一个民族未来的全球话语权及其在产业链分工中的地位。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示，虽然过去中国在人工智能的历史上是缺席的，但在这一轮技术竞赛中，中国并没有落后。
刘庆峰是对的。数据显示，自2012年起，中国人工智能领域新增专利数量开始超过美国，人工智能企业融资规模仅次于美国位居全球第二。从2014年开始，在深度学习领域，无论是论文发表数量还是引用数量，中国都超过了美国。中国专注于类脑智能、智能信息处理和智能人机交互的研究和开发，特别是在汉字识别、语音合成、语义理解、生物识别和机器翻译方面。
更重要的是，在工业领域，科大讯飞、百度、腾讯、滴滴等众多中国高科技。公司都建立了自己的人工智能研究。机构他们都拥有庞大的用户群，掌握了人工智能深度学习和进化所必需的海量数据。
不久前，搜狗公司2016年度财报出炉，显示其全年营收44亿元，同比增长19%。“在人工智能技术的帮助下，搜狗取得了巨大的业绩增长。”搜狗CEO王小川表示，“搜狗未来将把人工智能应用到更多的产品上，让用户表达和获取信息更加便捷，让人工智能真正造福人类。”
传统行业也希望搭上人工智能的快车。近一年来，长虹、TCL、创维等中国家电企业纷纷发布人工智能家电，希望用人工智能打破家电行业的销售难题。
突破天花板重在应用
虽然发展形势大好，利好政策有望陆续出台，但中国人工智能抢占世界制高点并不容易。
2016年10月，白宫发布了两份重要报告，《为人工智能的未来做准备》和《人工智能研发国家战略计划》，将人工智能提升到了美国的国家战略层面。对于中国来说，人工智能是一场世界话语权的争夺战，也是一条漫长而艰辛的路。
全国人大代表、腾讯公司CEO马在今年两会上坦言，人工智能技术可能成为各国的战略制高点，远比过去的人口红利、流量红利、内容红利更难以逾越。
马也提出了腾讯的焦虑:“企业只有通过技术进步才能保持战略制高点。一波趋势来了，很多人都看到了，但为什么有的人能做到，有的人做不到，关键是他们是否掌握了这项技术。”
在李彦宏看来，应用层是人工智能抢占制高点最关键的。在今年的两会上，他提交了三份提案:《关于运用人工智能和大数据技术帮助解决走失儿童问题的提案》、《关于建设智能红绿灯缓解交通拥堵的提案》、《关于加强人工智能产业应用建设国家创新型经济的提案》，这些提案都聚焦在应用层。
“人工智能给这个社会带来的变化，堪比当年。工业革命还是动力革命，天花板在人工智能应用于工业和生活的过程中，如果人工智能能够与各个行业相结合，将会释放出更大的社会和商业价值。”李彦宏说道。
在他看来，中国成功的关键在于应用层的落地。只有把数据和场景结合起来，人工智能技术才能走向成熟。他因此建议大力推动“智能+经济”发展，从理念引导、制度创新、数据开放、专项支持等方面为人工智能产业应用营造良好的政策环境。
竞争的关键在于数据等基础。
科大讯飞是近年来中国人工智能最有实力的企业之一。目前在教育，汽车，机器人等领域开始全球布局，并专门搭建了“一带一路”建设的多方发声平台。
在今年的两会上，刘庆峰的提案是将“人工智能”上升为国家战略，细化为“建立人工智能国家实验室”和“建立人工智能产业联盟”。他还建议将多语种翻译技术纳入国家专项计划，建立国家语言语料库资源库，建设国家多语种翻译平台。
之所以这样，是因为数据等行业的基础设施决定了中国人工智能的世界竞争力。刘庆峰说:“只要后台有数据分析，未来就可以实现人、机器、各种生物之间的交流。”
小米董事长雷军也提出，要加强人工智能领域的基础理论研究，进行国家层面的人工智能发展顶层设计和专项规划，建立产学研人工智能协同创新共同体。
好在根据今年两会透露的信息，国家已经在这方面进行了布局。万钢指出，国家要夯实基础，中央财政设立专项资金，主要集中在基础研究、核心关键技术和共性技术上。在技术攻关中，科技部重点支持智能计算机系统和智能。机器人，自动信息处理，还支持了智能交通、智能电网、智能城市等多个项目。
另外原创性不足，工业应用面窄。国际人工智能协会首位中国院士、香港中国科技大学教授杨强表示，他不同意美国一些媒体关于中国已经在“深度学习”方面领先美国的言论。他认为，缺乏原创性研究仍然是中国人工智能研究领域的突出问题，这决定了人工智能目前在行业内。通用该领域的发展仍不令人满意。
杨强认为，受益和应用最多的行业仍然集中在互联网领域，最明显的是淘宝、JD.COM等电子商务公司。他们的共同点是在一个非常狭窄的领域收集了大量的数据来训练AI。“这些领域的回报非常快。”然而，人工智能在中国金融和医疗行业的发展远未达到预期。
“金融领域非常数字化，数据可以大规模维护。其次是医学领域的一些早期识别，如癌症识别、人脸识别、体检胶片扫描等。，也很有可能成功。”杨强说。
“无人驾驶有成功的一面，也有不成功的一面。”杨强这样评价近年来资本和产业布局深厚的无人车方向。他认为无人驾驶的突破瓶颈仍然是各种意外场景下的数据缺失。
新技术的研究、应用和推广离不开产、学、研的合作。对于人工智能即将开始的新一轮产业浪潮，除了学术界和产业界，政府的作用也不容忽视。杨强认为，政府的重要性在于设定大方向，就像美国的“登月计划”和最近美国政府主导的“无人车竞赛”，通过一些大规模的规划来促进产业和学术界的融合发展。