歐盟最新的工業(yè)研發(fā)投資排名顯示，中國企業(yè)投入總量相對較少，前50名中僅華為一家公司上榜，BAT加起來的研發(fā)費用不及華為。另外有觀點認為，因為以國家為主導的模式在推動技術創(chuàng)新方面并沒有那么高效，中國在AI競賽中仍將遠遠落后于美國。

2019年第一個工作日，企業(yè)研發(fā)亮家底的時候到了。

歐盟委員會最近發(fā)布了《2018年歐盟工業(yè)研發(fā)投資排名》（The 2018 EU Industrial R&D Investment Scoreboard），對全球46個國家和地區(qū)的2500家公司在2017-2018年度的研發(fā)投入情況進行了匯總，其中有幾個要點：

全球研發(fā)投資排名第一的是三星，第二是谷歌母公司Alphabet，第三是德國大眾；

唯一上榜前十的中國公司是華為，排第五，并且榜單前五十也僅有華為一家中國公司上榜，華為超越了蘋果和英特爾，并且超過了BAT的總和；

前一百名中，中國企業(yè)上榜11家，跟互聯(lián)網科技相關公司包括BAT、臺積電、聯(lián)發(fā)科、中興等；

在2500家公司總計7364億歐元的研發(fā)投入中，來自中國的公司占比僅9.7%，排名低于美國（37.2%）、歐盟（27.2%）、日本（13.6%）。

總體上看，中國公司的研發(fā)投入還是偏少，“增長潛力巨大”，美國在研發(fā)投入上依舊是最舍得出手的老大哥。

不僅如此，最近一位美國智庫的研究員還撰文，認為中國在人工智能競賽中仍遠遠落后于美國，因為以國家為主導的模式在推動技術創(chuàng)新方面并不有效。

真的是這樣嗎？具體來看下。

全球排行：歐美公司幾乎占完前十，前五十名僅存一家中國公司

根據(jù)排名，韓國三星電子公司首次成為全球研發(fā)投入最高公司，以134.37億歐元(約152億美元)的研發(fā)經費位居榜首。

其次是美國谷歌母公司Alphabet(133.88億歐元)，德國大眾(131.35億歐元)、美國微軟(122.79億歐元)，中國華為以113.34億歐元的研發(fā)投入名列全球第五，也是唯一一家上榜的中國大陸企業(yè)。

第六至第十依次是美國的英特爾和蘋果，瑞士的羅氏，美國強生和德國戴姆勒。

排名統(tǒng)計的是2017/18財年全球研發(fā)投入最多的2500家公司，這些公司每家研發(fā)投入金額都超過2500萬歐元，總額達7364億歐元，約占全球企業(yè)研發(fā)投入的90％，同比增長8.3%。

整體看，美國上榜778家公司(投資額占比37％)，歐盟577家公司(27％)，日本339家(13.6％)，中國438家(9.7%％)，剩下12%則由世界其他地區(qū)的368家公司構成(其中，韓國和瑞士又分別各自貢獻了4%)。

中國的公司研發(fā)總費用為712億歐元，平均一下，每家公司投入1.6億歐元。

排名統(tǒng)計了2017/18財年全球研發(fā)投入最多的2500家公司，按照歐盟(577家)與非歐盟國家與地區(qū)劃分。其中，中國(含香港、澳門)438家公司占9.7%，中國***99家公司2.1%。

從公司看，研發(fā)投入排名前10的大公司貢獻了總投資金額的15％，排名前50的貢獻了40％，排名前100的公司則貢獻了53％。

在排名Top 50的公司當中，美國有22家，歐盟18家，日本6家，瑞士2家，中國1家，韓國1家。

拉開到排名Top 100的公司，美國有35家，日本和德國(各13家)、中國(11家，含***3家)，韓國和法國(各4家)，瑞士3家。

華為研發(fā)投入超BAT總和，中國科技產業(yè)力量正達到重新調整全球力量的制高點

前文提到，上榜的中國公司中，華為是唯一一個進入前50名的，去年的研發(fā)投入為113.34億歐元(約合人民幣891億元)，這個數(shù)量超過BAT加起來的總和，下表比較直觀展現(xiàn)了排名前幾位的中國公司，其中左上角是華為。

阿里巴巴是僅次于華為的中國企業(yè)，研發(fā)投入29.14億歐元；騰訊緊隨其后，研發(fā)投入22.35億歐元。不過，上面這張表并沒有加入港澳臺的公司，新智元做了一張表，把進入總榜單前100的中國公司（含港澳臺企業(yè)）進行了匯總。

此外，排名還統(tǒng)計了2012-2017中美歐研發(fā)投入強度(intensity,考慮到該國家和地區(qū)各產業(yè)分布情況的研發(fā)投入比)情況，在這方面中國公司有追趕趨勢。

2012-2017年6年間，中美歐企業(yè)在研發(fā)投入強度上的變化。

從投入領域看，中美日歐這四大地區(qū)的側重又各有不同：

美國ICT產業(yè)占比51.4％，其次是健康26.7％，然后是汽車7.8％；

中國也是ICT占大頭(44.7％)，汽車占11.4％，健康占3.4％；

歐盟則是汽車為主(30.5％)，其次是健康(22.4％)，ICT占20.1％；

日本與歐盟較為類似，也是汽車為主(30.8％)，ICT占24.9％，健康占12.4％。

從投資領域看，中美日歐這四大地區(qū)的側重又各有不同。注：此處中國不包含***省

總體上看，ICT領域、健康領域、汽車及交通領域投入最多。

過去幾年中，美國在ICT和健康領域與中歐的領先差距日益拉大，而歐盟公司在汽車領域強于中美。

在中國公司研發(fā)投入的分類領域中，ICT生產、汽車及交通、ICT服務三個領域占比重最大，三者之和約60%。

盡管目前中國在研發(fā)方面的投入不及歐美日本，但已經將目光投向全系統(tǒng)的人工智能，包括自動駕駛汽車、先進的醫(yī)療設備、機器人和金融技術。

直到最近，中國工業(yè)部署的大多數(shù)AI驅動的創(chuàng)新都是“增量”，而非“破壞性”。但這種情況正在改變：中國的科技產業(yè)已經積累了一定的專業(yè)知識、人才和資本，正在達到重新調整全球力量的制高點。

事實上，中國政府計劃到2030年引領全球人工智能，自2015年以來宣布這項計劃以來，已經進行了超過1100億美元的技術并購交易。

AI競賽將落后于美國？投入模式上可能有些問題

歐盟的《2018年歐盟工業(yè)研發(fā)投資排名》可能讓中國企業(yè)認識到和美國、歐盟、日本等國企業(yè)的研發(fā)投入差距，未來還有很多增長空間。

然而除了企業(yè)研發(fā)，在國家層面的投入可能也存在不合理的地方。美國新興智庫“New America”的一位研究員最近撰文預言：中國在AI競賽中仍遠遠落后于美國，因為以國家為主導的模式在推動技術創(chuàng)新方面并沒有那么高效。

這位研究員名為Samm Sacks，是一位會說普通話的中國信息和通信技術（ICT）政策研究者，在布朗大學獲得中國文學學士學位。

Samm Sacks

她認為，中國擅長制定國家計劃，但并不擅長實施這些計劃。比如中國雄心勃勃的電動汽車計劃和半導體計劃實施了很多年，但并沒有打造出中國的特斯拉和英特爾。

因此，AI行業(yè)雖然有諸多計劃，但她并不認為能推動技術創(chuàng)新，理由有四：

數(shù)據(jù)?？磾?shù)據(jù)不僅要看數(shù)據(jù)的數(shù)量，更要看數(shù)據(jù)的質量。中國可能數(shù)據(jù)量很大，但不少都是同質化的數(shù)據(jù)。

我認為中國在開發(fā)完全適應本國市場的產品和服務上做得非常出色，但如果算法要面向全球會怎么樣呢？這實際上是企業(yè)實際上如何使用這些數(shù)據(jù)的問題。

比如坐擁微信的騰訊公司如何利用這些數(shù)據(jù)？騰訊也因其內部的“數(shù)據(jù)孤島”問題而頭疼不已。

創(chuàng)業(yè)文化。中國的創(chuàng)業(yè)文化很濃厚，但這并不意味著企業(yè)家就只顧著盈利，不像技術實驗室的研究人員那樣，去探索嘗試那些最炫酷的新理念，而這些實驗室在核心技術研究方面遙遙領先。

人才。中國的大學正在取得巨大的進步，但要達到美國的世界級大學水平還有很長的路要走。美國仍在吸引來自全球的最優(yōu)秀、最聰明的人。

舉個例子來說，騰訊最近進行了一項研究，他們研究了在頂級創(chuàng)業(yè)公司中的AI專家，將這些專家分為學者、從業(yè)者和工人。結果發(fā)現(xiàn)，與美國相比，中國擁有的AI人才占世界的13％，而美國占到了26％。

進一步觀察，比如博士：這些人可能是參與核心AI算法構建的專家，而不僅僅是那些可能領導AI項目的人，那么這個數(shù)字就變得更小。中國僅為1.9％，美國為40％以上。

AI核心技術。中國沒有制造AI優(yōu)化芯片的能力，而且在短期內也不太可能獲得這樣的能力。

關于前文提到的半導體項目國家計劃，這個計劃價值高達1500億美元，但并沒有專注于AI芯片，實際上，芯片是一個不可逾越的領域。在這一領域，中國無法趕上美國，也無法與Nvidia、AMD等公司競爭。

除非中國能夠出現(xiàn)一家能夠全球范圍內參與競爭的公司，不僅僅是因為其產品價格更便宜，而是憑借其技術優(yōu)勢，能夠和谷歌、英特爾這樣的巨頭實打實地競爭，否則，無論具備多少創(chuàng)業(yè)精神，都不會在這個技術領域占據(jù)真正的主導地位。

另外，這位女研究員還揭傷疤：

如果去過創(chuàng)新區(qū)或工業(yè)園區(qū)，就會逐漸了解到這些園區(qū)是否會帶來真正的創(chuàng)新。很多時候，這些項目只是為有利可圖的房地產交易或其他目的提供資金。

最后她還斷言：現(xiàn)在的中國即將出現(xiàn)AI泡沫，盡管已經投入巨資，但到目前為止還沒有看到太多回報。

所以不要總說“中國將用可怕的機器人接管世界”了，讓我們采取更謹慎和現(xiàn)實的方式來思考這個問題。

你覺得呢？