派智库

　　对科技初创企业来说，起步时的技术研发离不开资本推动。特别是对芯片制造等高精尖技术来说，动辄几百万的成本是初创企业的“不可承受之重”，因此，资金对于研发的推动作用极其重要。 内容来自dedecms

　　清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，自2013年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上升趋势。2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元，融资事件1208笔，其中中国的投融资总额达到277.1亿美元，融资事件369笔。中国AI企业融资总额占全球融资总额的70%，融资笔数占比31%。 dedecms.com

　　但资本的大量涌入也容易造成初创企业的“泡沫化”担忧。 dedecms.com

　　10月24日，在主办的2018中国智造业年会上遨博（北京)智能科技有限公司董事长魏洪兴指出，不同资本对不同行业的推动作用不同，例如互联网行业和共享单车，在资本投入后短时间内得到快速发展。但对制造业来说，有时候钱多未必好事。

　　“一些投资人希望依靠资金投入，在短时间内加倍扩大产能，但其实是违反客观规律的。产品是一个逐步的迭代过程，发展过快可能是致命的。” 魏洪兴表示。 copyright dedecms

　　科技研发与人才战略 织梦内容管理系统

　　在对制造业的前沿科技探索过程中，芯片是绕不开的话题。 本文来自织梦

　　芯片产业方兴未艾，芯片制造能力被认为是制造业和科技实力的象征，特别是在人工智能迅速发展的今天，英伟达、谷歌、英特尔、苹果、微软、特斯拉、Facebook和IBM等巨头都加入了AI芯片的研发行列。 内容来自dedecms

　　在国内 AI 芯片领域，互联网巨头如百度、阿里、腾讯，终端厂商如华为、大疆、海康威视，创业公司如寒武纪、地平线、深鉴等，纷纷投身 AI 芯片，AI芯片领域存在大量的创新空间。 内容来自dedecms

　　在此浪潮当中，奥比中光2015年就自主设计完成了视觉技术领域的芯片。

　　“最近两年人工智能特别火，也出现了很多专门的芯片公司。” 深圳奥比中光科技有限公司副总裁陈挚指出，但中国整体来讲，还停留在芯片设计的槛上，大部分公司具备设计能力，能够做专门的应用。但在芯片，特别是高端芯片的制造上非常欠缺。 内容来自dedecms

　　陈挚表示，现在的芯片不断往更高的技术门槛前进，走到十纳米，甚至七纳米的量级。所以未来，芯片应该从两方面努力：一方面，在芯片应用或设计等偏上层的技术上，逐渐追赶，需要在高端高性能芯片上慢慢实现人才和技术积累；另一方面，应该关注更加底层的技术能力，如何掌握最底层的、最核心的芯片技术。 内容来自dedecms

　　事实上，在芯片研发上，国内企业早已开始重金投入，10月16日，华为赶在苹果发布之前，发布了自主研发的首款七纳米芯片。

　　而且，从整体投资看，中国投入研发的金额并不低。 dedecms.com

　　10月9日，国家统计局、科学技术部和财政部联合发布的《2017年全国科技经费投入统计公报》显示，2017年我国R&D（研究与试验发展)经费投入强度（R&D经费与GDP的比值)再创历史新高，达到2.13%，较2016年提高0.02个百分点。 copyright dedecms

　　而且，该数据与美国的差距正在缩小。2013年我国R&D经费总量首次跃居世界第二位，当年R&D经费总量约为位列世界第一的美国的40%。

内容来自dedecms

　　陈挚表示，我国科技研发投入成本非常高，但一定程度上，欠缺的不是钱，更关键是人。

本文来自织梦

　　国内人工智能相关的高精尖人才与美国存在很大差距。根据由学术分析系统 AMiner发布的“2017年全球AI学者权威排行榜”，在七大类总计700人次榜单中，美国学者总计370人次排名第一，中国学者（含港澳台地区)仅有25人次。 本文来自织梦

　　“目前的教育体系，培养出来的工程师和创新人员，与从国外体系培养出的人才相比，思维和观念都有所不同。再到管理层上，最典型的技术管理人员存在短板。” 陈挚说。

copyright dedecms

　　深圳码隆科技有限公司联合创始人兼CEO黄鼎隆则指出，在研发投入上，国内创业企业，尤其是人工智能领域的创业企业并不逊色于欧、美、日等海外公司。但从人工智能服务传统企业的角度看，差异比较明显。

copyright dedecms

　　“海外传统企业的心态相当开放，而且会主动学习、了解人工智能技术，结合自己的情况，选择合适的方案。但是国内还没有形成自己的一套方法论，比较依赖于人工智能企业直接提供比较完整的解决方案。”黄鼎隆说。