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自2017年3月人工智能被首次划入政府工作报告以来，国家对人工智能的推崇在今年7月超过历史性时刻——人工智能下降为国家战略，国务院尤其针对人工智能明确提出“三步走”战略目标。其次，在政策层面，其还提到了对隐私维护、算法种族歧视、责任界定和知识产权四个方面的法律风险。

1、隐私维护：AI，还包括深度自学，必须大量训练数据，在算法训练中用于医疗、金融等脆弱信息有可能威胁个人隐私。数据融合过程中有可能使得数据新的辨识特定个人，影响隐私。

数据频密流通巩固个人对其数据的掌控。2、算法种族歧视：基于大数据的算法决策更加风行，如何保证这一决策的公平性，是一个必须推崇的问题。

算法在图像识别、信用评分、犯罪风险评估等方面早已带给一些种族歧视和不公正问题，这给AI算法和产品设计明确提出了伦理挑战。3、责任界定：自动驾驶汽车、智能机器人等引起事故、导致人身财产伤害时，如何具体法律责任，这是必须思维的问题。

4、知识产权：AI在数据挖掘、机器学习过程中有可能用于他人知识产权顺利，带给涉及侵权行为问题。另外，对于AI自律分解的知识产权成果，如代码、诗歌、小说等，如何分配知识产权的归属于问题，尚能有一点厘清。资本层面据咨询公司 Venture Scanner 估算，2017年Q3的全球AI公司融资总额已低约77.42亿美元，仅有比前两个季度之和较低10亿美元，与2012年同期相比快速增长大约70余倍。

另据投资网站 AngelList的数据，累计2017年Q3末，全球最迟3200家AI技术公司，较上季度末快速增长了大约20%。产业链层面从产业链结构来看，明确呈现出两种产业模式：生态建构和技术驱动。1、生态建构：以各大超级互联网公司居多，把控从流量数据到场景应用于的全产业链，建构生态闭环。

2、技术驱动：以软件创业公司居多，在AI算法和标准化技术上来讲，着力为其他厂商获取完善良好的技术解决方案。其中，以Google、亚马逊和科大讯飞为代表性厂商，分别在自有领域大大强化核心优势。如，科大讯飞以语音和自然语言处置技术为核心，不断加强技术实力。经过多年的AI技术耕耘，该公司已开始向外扩展云平台、教育和医疗等领域。

Google也是一种典型的生态建构型发展模式，其产业布局遍布整个AI产业链。卓越的人才储备和AI研发实力让Google仍然维持频仍高速快速增长态势。同时，亚马逊不仅基于AI建构和优化了大量自身业务，也利用AWS云为其他厂商获取了高效的AI解决方案。技术层面首先来看全球AI涉及论文的公开发表情况。

2007年至2016年这段时间，与近期资本投放大幅上升的趋势忽略，正规化期刊和会议中AI涉及论文的公开发表数量呈圆形大幅递增的态势。毕竟，部分与理论研究的超前性和技术研发的滞后性有涉及关系。再行来看全球AI专利申请情况。

2007年-2016年，AI涉及专利的申请量从2008年开始急速上升，并于2012-2013年达到顶点，随后又很快回升。对比论文公开发表情况和资本运作模式，可以显现出从AI理论转化成为技术专利，这之间最少不存在着8年的时间迟缓，而资本市场的反应速度则不会更为慢半拍。互为较美国的AI专利申请数量，中国在2015年开始领先于前者。

从2016年中美两国专利局AI专利申请量前五的公司来看，美国以IBM占到比最低，中国则以百度占到比最低。用户层面从2017年9月的情况来看，“人工智能”热词的百度指数已渐渐多达“VR”。据谷歌趋势表明，AI技术的热度指标仍然呈圆形急剧下降态势，且“机器学习”、“深度自学”等学术化的词汇与AI本身的变化过程呈圆形明显于是以涉及。在全球领域来看，中国对“机器学习”的关注度居于全球之首。

结语整体来看，2017年第三季度，全球在AI领域的发展仍然十分重视技术实力。但相比第二季度，技术层面的关注度略为有上升。上一个季度里，产业链层面居于第二影响地位，这一季度影响力下降，和技术层面平起平坐。

这在一定程度上，也折射出了业界对AI应用于和商业化的探讨和专心。随着人工智能、机器学习、深度自学等热度的持续上升，不管是业界还是学界，都将执着AI技术带来全球更加实际的经济价值。录：资料源于腾讯互娱研发部前沿技术中心公布的《2017 Q3 AI行业全景热度仔细观察》，(公众号：)对其展开了整理。

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