有人說，當前人工智能正處于快速發展時期，并引領第四次工業革命。對此，筆者持有謹慎態度。雖然對人工智能等新技術的前景非常看好，必將會對經濟社會發展帶來深遠影響。但就目前而言，對經濟發展的促進作用仍未明顯顯現。

首先，從經濟效益角度來看，很多企業和風投基金熱衷于投資人工智能不假，但直到目前真正量產盈利的企業卻是鳳毛麟角。背負巨大的融資成本，人工智能領域能否全面性獲得較好的經濟效益仍存在不確定性，有分析機構認為至少要30年以后。

其次，很多抱有極高熱情的企業和個人投資者其實是門外漢，對技術進步的推動作用可能有限。例如智能汽車領域，很多非汽車制造企業涌入，無論是做網站、組裝手機、造電器這樣的跟制造技術有搭邊的企業，還是蓋房子、賣衣服、種糧食等與制造技術八竿子打不著的企業，都在吸納巨資投入。就像新能源汽車產業一樣，濫竽充數讓人摸不著頭腦，其中不乏追求短期經濟利益的行為。

再次，當前把人工智能上升到第四次工業革命可能言過其詞。目前人工智能所處的階段是數據、算法、計算力等領域積累整合，簡單來說是計算機科學的一個分支和延伸。電子計算機誕生于上個世紀的二戰后，是第三次工業革命的代表之一。因此，目前所謂的人工智能技術的基礎建立在第三次工業革命上，更像是第三次工業革命的延伸，并未看到超脫于第三次工業革命內涵的東西。

對于中國的人工智能發展狀況，就像中國經濟發展一樣，有觀點認為中美兩國并駕齊驅，已經處于全球領先地位。從人工智能企業來看，當前我國人工智能企業數量超過4000家，位列全球第二，規模非常龐大。從互聯網企業來看，全球十大互聯網公司中，美國占了6家、中國占4家，似乎處于壟斷地位。從融資來看，中國人工智能領域在2019年上半年共獲融資超過478億元，資金吸附能力極強。似乎看上去我國人工智能產業的確很強大。但從質量上來看，可能要打一定折扣，似乎已經出現大而不強的狀況，這需要警醒。

一是基礎硬件生產能力不足。我國人工智能產業規模龐大，主要集中于應用領域，而在基礎硬件大量投入的企業較少。根據相關研究，我國人工智能企業主要分布在語音類技術、視覺類技術、行為類技術等的應用方面，占比達85%以上。而GPU/FPGA、神經網絡芯片、傳感器等基礎硬件以及核心軟件生產類企業不足15%，整體競爭力也比較低。

二是開展智能芯片研究的核心企業嚴重不足。在我國人工智能企業中，開展芯片研發的企業占比不到2%，這與全球領先地區的差距較大。某研究機構調研了全球前24家人工智能芯片企業，其中有17家是國外的人工智能芯片企業，它們擁有40萬件專利，每家企業平均2.35萬件。剩下的7家是中國的企業（包括港澳臺），擁有的專利數量是5.5萬件，每家平均只有0.78萬件，與國外企業的差距很大。在這7家人工智能芯片制造商當中，走在前列的是華為和中國臺灣的聯發科。如果把這兩家企業去掉，剩下的5家中國企業規模小的可憐。

三是專利質量參差不齊，存在明顯短板。中國在人工智能專利總數量方面與美國有差距，但落差并不太大。但是中國人工智能專利參差不齊，基礎研究方面差距較大。美國在人工智能基礎研究方面遠遠走在前面，掌握了大量核心專利。中國的人工智能企業傾向于應用端研發，基礎核心領域成了短板。并且中國人工智能企業申請的專利中有90%以上是國內專利，并不是全球性專利。

四是運用于制造業的人工智能較少。從人工智能最終用途定位來看，我國大部分企業定位于商業消費領域，比如市場營銷、金融服務、健康保健等等。而運用于制造業提升的人工智能投入占比不足1%，為制造業賦能型人工智能平臺嚴重匱乏。因此，我國人工智能產業發展與我國制造業轉型升級并不匹配，很難有效幫助制造業在研發、工藝、流程等方面提高。這與我國建設制造業強國目標是相悖的，可能對我國經濟發展的促進作用不及預期。

五是部分人工智能投資泡沫有所顯現。從2014年到2018年，人工智能投資領域發生了126起退出事件，占同期投資退出事件的大約1/20，很多VC/PE投資人都掉進了坑里。部分人工智能產業泡沫已經較為明顯，典型的是自動駕駛領域，人臉識別技術也有過度資本追捧的跡象。不過，在瘋狂投資之后，最終能存活下來的必將是優質選手。