中国的庞大市场，也为促成这些 AI 公司的成长提供了充足空间。徐辉介绍道，作为一家机器视觉、机器学习统一技术栈公司，创新奇智主要核心竞争将在于数据中台、人工智能算法中台，目前正在切入制造、零售、金融这三大行业，其中智能制造已经贡献了 50% 以上的营收。“中国是制造业大国，也是一个制造业场景布局非常广泛的大国，但可能还不是一个制造业强国”，他说。

在宝武三期湛江钢铁已经上线的一个项目中，这家公司正在将机器视觉、工业视觉和数据智能相结合，帮助传统的钢铁行业降本、增效。例如钢铁厂的高炉铁水运输环节需要保证一定的极高温度，整个铁水的运输过程中，每降低一度产生的直接经济损失大概是 67 万，而这家公司则利用 AI 技术帮助钢铁厂实现了全程的无人化、智能化。

而在虚拟世界，RPA+AI 也正在提升虚拟机器人的现有水平。来也科技董事长汪冠春分享道，在流程自动化上，RPA 机器人已经可以全天候、24 小时高精度不犯错的进行办公流程中的重复性工作。“RPA+AI 就可以更好地提升机器人现有水平，可以去处理更复杂流程，提供更高附加值的工作。未来我们整个工作方式都是新的，机器人可以做这种重复性工作，而人可以更专注地去做高技能、高价值工作，比如决策、创作”，他说。

AI 应用在中国的大范围，“反作用”到产业链的上游，作为最底层支撑的算力提供商，又看到了新的机会。根据斯坦福大学昨日发布的人工智能指数（AI Index），从 2017 年 10 月到 2019 年 7 月，仅仅一年半时间，在云上训练一个大型图像分类系统所需的时间从大约 3 小时降低到了大约 88 秒。

在华为云业务总裁郑叶来看来，接下来的一个算力趋势是，云上多元算力将成为常态。

他在 EmTech 现场指出，云正在成为信息世界的基础设置，在云的前端，即云的使用面，正汇聚了大量应用；而在云的后端，即云的供给面，正汇聚了海量算力。下一个 10 年，数据中心的算力增长，会让 “数据中心 / DC” 会变成“计算中心 / CC”，包含云、企业自建计算中心，云在本质上是大规模计算中心；并且在这样的计算中心中，基于 AI 的计算负载将会超过整个计算中心算力的 80% 以上，计算中心缺乏算力，将严重阻碍产业创新与应用。面对这些变化，多元算力的重要性将不言而喻。

全球科技创新生态面临新挑战

事实上，过去几年，除了人工智能技术，整个全球技术创新版图，中国科技公司的比重也在上升，仅以《麻省理工科技评论》 享誉全球的 “全球 50 家最聪明的公司（50 Smartest Companies）” 为例，2012 年 - 2017 年间入选榜单的中国科技公司数量整体呈现出明显的上升趋势。

图丨《麻省理工科技评论》“全球 50 家聪明公司（50 Smartest Companies）”榜单 2012 年 - 2017 年上榜公司国别统计（来源：《麻省理工科技评论》）

中国科技企业的成长，直接受益于技术研发投入的大幅增加。据日本经济新闻的最新数据显示，在 2017 年的研发费总额（名义额，按购买力平价换算）方面，美国为 55.6 万亿日元，中国为 50.8 万亿日元。 中国的研发费从 2000 年开始到 2017 年增长至 10 倍左右。依靠雄厚的资金，中国在人工智能（AI）等最尖端 IT 技术、生命科学、材料开发等广泛领域大力推进研发，研究水平也快速提升。

而对于目前的中国来说，接下来的十年是最为重要的机遇之年。放眼全球，中国早已是举足轻重的经济体，中国的一举一动都动见观瞻。对此，中关村管委会党组成员、副主任侯云在 EmTech China 上表示：“中国十分重视科技创新，支撑产业转型和消费结构优化升级，实现国内经济长期繁荣稳定发展，也为世界经济发展提供有效支撑。”

随之而来的是，也有越来越多的中国科技公司有机会将 “全球化布局” 提上议程并实践之。但就 2019 年来看，由于中美关系的扑朔迷离的波动，相比于展现 “机遇”，这个关键词开始更频繁地和“挑战” 绑定。自中美贸易争端爆发以来，以美国为代表的某些发达经济体动作连连，试图阻碍甚至割裂中国与全球科技创新体系的循环和联系。

有专家指出，中美关系的紧张局势，对于开放合作的外部环境带来了日益严峻的挑战和压力，给中国未来几年科技的发展前景造成了一定阴影。

而这样的阴影最终也会在全球新兴科技创新生态中产生影响。