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美国人工智能促进协会（The Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI）在长达30年的时间里每年都举办大型的人工智能国际会议，是全球人工智能界最重要的会议之一。但在2017年，他们差点儿办砸——那年会议的举办在时间上与中国的春节撞了车。放在几年前这根本不是问题，历史上美国、英国和加拿大学者一直统治着这一领域，有论文产出的中国研究人员屈指可数。但是2017年的国际大会，提交论文的中国研究人员和美国研究人员人数不相上下。“没人会在重大节日举办如此重要的国际会议，”AAAI理事长告诉《大西洋月刊》，“我们花了好大力气，才将会议推迟了一周。”(1)
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无论是现有模型的微调，还是构建世界级的新神经网络架构，中国的研究者都在做出源源不断的贡献，他们对人工智能的贡献是全方位的。从学术研究成果的引用次数就能看出中国研究人员日益增长的影响力。创新工场分析了2006年至2015年间，所有人工智能研讨会和人工智能期刊被引用次数前100名，发现在此期间由中文名字研究人员冠名的论文数量从23.2%激增到了42.8%(2) ，增长了将近一倍。对这些作者所属的研究机构的调查表明，除去部分作者在国外进行的研究（如没有使用英文名字的美籍华裔研究人员），大多数的论文内容确实是在中国得出的成果。
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最近对全球研究机构的引用记录统计也印证了这一趋势：2012年至2016年，人工智能领域的研究机构被引用次数前100名中(3) ，中国仅次于美国。前沿研究机构中，清华大学甚至在人工智能被引用次数上超过了斯坦福大学等老牌人工智能院校。值得注意的是，这些研究大多还聚焦于前AlphaGo时代，也就是中国在该领域投入更多研究资源之前。相信在不久的将来，一大群年轻的博士生将引领中国的人工智能研究达到一个新的高度。
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除了被广泛引用的论文之外，自深度学习出现以来，中国的研究人员还为神经网络和计算机视觉等领域带来了长足进步。这中间，许多研究人员都来自我在1998年创立的微软中国研究院（之后更名为微软亚洲研究院），这里培养了超过5000名人工智能研究人员，包括今天在百度、阿里巴巴、腾讯、联想和今日头条任职的技术或人工智能负责人。
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微软亚洲研究院：中国AI黄埔军校
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2015年，微软亚洲研究院的一支团队在图片网络（ImageNet）的全球图像识别大赛中一鸣惊人。这个团队带来的精妙算法叫作残差网络（ResNet），它对10万张照片进行了识别，并列入1000个不同类别之下，而其错误率低至3.5%。2年后，谷歌的DeepMind研发出了AlphaGo Zero，即能够自学的新一代AlphaGo，残差网络就是它的核心技术模块之一。
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研发了残差网络的发明人离开了微软亚洲研究院。残差网络论文的四位作者，一位加入了Facebook的扬·勒昆研究团队，而其他三位或是创立，或是加入了中国的人工智能创业公司。带领残差网络的孙剑加入了旷视科技——一个全球人脸识别及图像识别技术领域的领军企业。2017年的COCO图像识别大赛，旷视科技团队在四大领域中勇夺三个冠军，打败了来自谷歌、微软和Facebook的众多团队。
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2017年，在人工智能和全球安全峰会上，前谷歌CEO埃里克·施密特提醒与会人员，不要小看中国在人工智能领域的潜能。他预测，中国的人工智能将在5年内赶上美国：“这些中国人很厉害……如果你认为他们……无法培养我说的这种人才，那可就大错特错了。”(4)
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七巨头和下一个深度学习
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不过，在全球人工智能研究社群向着流动、开放系统蓬勃发展的同时，这个生态系统中的一个模块却变得更加封闭，即大公司的研究实验室。虽然学者们积极和世界分享着他们的成果，但是上市的科技公司也有责任为股东实现利益最大化——这通常意味着减少技术公开、增加专利保护。
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向人工智能研究投入大量资源的公司有数百家，七大人工智能巨头——谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯，实际担当了50年前由国家扮演的角色，即规模巨大的投入与研发、封闭的系统、人才与资源控制、专注于“不外传”的突破技术。
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当然，企业的研究想要保密很难做到滴水不漏：企业内部团队成员不断离开，创立了自己的人工智能公司，还有一些企业下属的研究机构如微软研究院、Facebook人工智能研究团队、DeepMind等仍在继续公开发表重要成果。但总体来讲，如果这些公司取得了原创的、突破性的研究成果，这些成果能保证公司获得巨大利益，它们就一定会尽力保密，想办法在成果泄露前做到收益最大化。
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封闭系统中出现的突破性研究成果将会对开放的人工智能系统构成威胁，也会影响中国在人工智能领域赶超美国的步伐。以目前形势来看，中国在创业精神、数据、政府支持等方面占领了先机，专业研究水平也正急速追赶着美国。如果现阶段的技术趋势在未来几年能够继续保持，中国的人工智能创业公司将成为一支利箭，势如破竹地穿透其他行业领域。中国将以深度学习和其他机器学习技术为筹码，颠覆数十个领域，成功实现经济转型。
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但是，如果真的有人发明了下一个和深度学习一样伟大的技术，而且是发生在密闭的企业环境中，形势就难说了。它有可能让某一个公司突然获得超越其他巨头的力量，引领我们重回发现时代——由少数精英专家来打破均势。
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在我个人看来，未来几年某个巨头单独且秘密地完成这种发现的可能性不大。深度学习是过去50年来最大的飞跃，这种规模的进展几十年只有一个。如果这样的突破性进展再次出现，出现于开放性学术环境的可能性相对较大。现在，企业巨头们正将空前热情投入到获取深度学习应用价值的过程中，这意味着大量资源被用于对深度学习算法进行改进和微调，相对来说，只有小比例的资源投入针对下一个颠覆性突破的、真正的开放式研究。
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另外，由于缺少数据和算力，大学与其他独立研究机构的学者们发现他们在深度学习的实践应用领域完全没有竞争力。所以，许多研究人员都开始追随杰弗里·辛顿的脚步，专注发明“下一个深度学习”，开放地研究颠覆性的、能解决人工智能问题的全新工具。这种开放研究很可能在偶然间实现下一个突破，同时发表出来分享给全世界。
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谷歌战群雄
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如果下一个深度学习注定要产生于企业界，那最有可能的候选人就是谷歌。人工智能七巨头中，谷歌（准确地说是它的母公司Alphabet）出类拔萃。它是最早发掘深度学习潜能的公司之一，旗下拥有DeepMind和自动驾驶公司Waymo。
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不说其他巨头，就谷歌一家公司在该领域的资金投入连美国政府也自惭形秽：美国联邦拨给数学和计算机科学研究的投资总额还不及谷歌研发部门预算的一半。(5) 2013年，谷歌收购DeepMind花了超过5亿美元。而自2009年谷歌无人驾驶项目开始启动，到2015年年底，谷歌在Waymo的软硬件开发上花了11亿美元。这些看似疯狂的投资，使人们得以在2017年目睹历史性一幕：5月，AlphaGo完美战胜人类围棋世界冠军；11月，Waymo宣布在美国测试没有司机坐在驾驶位上的无人驾驶车辆。这是自动驾驶领域又一次重大突破：在亚利桑那州凤凰城的自动驾驶出租车行驶过程中，Waymo员工不再坐在驾驶座上准备踩刹车，而是坐在一侧，准备在出现问题时按下标有“Pull Over”（靠边停车）的按钮。2018年，Waymo计划在凤凰城的部分地区推出完全无人的出租车。
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疯狂烧钱为谷歌招揽了世界上大部分最聪明的人工智能从业者。排名前100的人工智能研究人员和工程师中，大约半数隶属谷歌。而另一半则分属其余几大巨头、学术界以及少数几个小型创业公司。微软和Facebook在其中所占比例巨大，如Facebook有扬·勒昆这样的超级研究人员。中国巨头中，百度是最先投入深度学习研究的企业，2014年曾尝试收购杰弗里·辛顿的创业公司（在价格战上输给了谷歌），最终招募到了吴恩达，抬高了百度硅谷人工智能实验室的身价。不出一年，人才战就带来了回报。2015年，百度的硅谷实验室开发了语音识别系统“深度语音2”（Deep Speech 2），在汉语语音识别领域超越了人类。这证明了端对端深度学习方法可用于高准确识别口音差异显著的语言，采用高性能计算技术带来了7倍的加速，这是个巨大的成就。微软在一年后才在英文语音识别领域达到相同的水平。(6) 2017年，吴恩达离开百度(7) ，创建了自己的人工智能投资基金，但是他在百度的研究历程，既展现了百度的雄心，也提高了他在研究界的声望。
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阿里巴巴和腾讯在人工智能人才竞争中介入相对较晚，但它们有着能吸引顶尖人才的资金和数据。腾讯有微信这个全球最大互联网市场中的超级应用，拥有的数据生态系统恐怕是几位巨头中最丰富的一个。这一点成了现在腾讯吸引顶尖人工智能研究人员的法宝。2017年，腾讯在西雅图创办了人工智能研究机构，马上开始从总部位于西雅图的微软公司物色研究人员。阿里巴巴也紧随其后，创办了包括硅谷和西雅图在内的全球研究实验室。到目前为止，腾讯和阿里巴巴还未公开展示其研究成果，而是韬光养晦，等待产品驱动型应用的产生。阿里巴巴推出的“城市大脑”计划是一个大型人工智能网络，通过从监控录像、社交媒体、公共交通和定位系统等端口提取数据，来优化城市服务。阿里巴巴与总部所在地的杭州市政府联手，正在用先进的物体识别和交通预测算法实时调控红绿灯，并在发生交通事故时及时通知救援人员。这个算法在试运行期间，部分地区的交通流速提高了10%(8) ，阿里巴巴也在准备将此服务应用于其他城市。
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尽管谷歌在人工智能精英竞赛里领先一步，但鹿死谁手犹未可知。如上所述，根本性的突破少之又少，出现的时间间隔也很大，而且颠覆性的发现通常出现在意想不到之处。深度学习来自一个小众网络，是一群主流研究人员看不起的、研究机器学习方法的研究人员得出的成果。如果下一个深度学习真的存在，那它可能藏在某个校园或是企业实验室里，至于何时何地出现谁也不知道。虽然世界在等待新的突破，但现在我们还处于人工智能实干时代。
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