2016 年 10 月，白宮的一份報告指出，在人工智能的分支深度學習方面，中國發表的相關期刊文章已然超越了美國。咨詢公司普華永道預測，在 2030 年之前，與人工智能相關的發展將會促使全球 GDP 增長16億美元;據估計，近一半的財源都將累積至中國。盡管美國在絕對數量上仍然領先，但近幾年來，中國研究人員所提交的人工智能相關的專利申請數量增加了近 200%。

　　企業家正在利用中國的人才與數據優勢。許多人工智能公司僅建立兩年時間，但與西方的同行相比進展神速。于是，中國已然擁有了一批視覺AI領域的獨角獸。

　　曠視科技，是世界最早一批用深度學習技術實現人臉識別產品商用的人工智能企業。曠視科技成立7年以來，一直不斷加大對人工智能技術的研發投入，并已取得豐碩成果。除了不斷加大研發投入，曠視科技也在積極踐行人工智能技術的產業落地。據了解，截止目前，圍繞其自主研發的核心技術，通過AI+IoT戰略布局，曠視科技已在手機人臉解鎖、征信行業身份認證、安防系統疑犯追蹤、物流智能機器人倉庫、新零售行業無人店鋪等領域實現產品落地。值得一提的是，在不斷推進中國人工智能產業發展的同時，曠視科技也在積極踐行公益，回饋社會，承擔起更多的企業社會責任。

　　微美全息WIMI專注于計算機視覺全息云服務。據介紹，微美全息覆蓋從全息計算機視覺AI合成、全息視覺呈現、全息互動軟件開發、全息AR線上及線下廣告投放、全息ARSDK支付、5G全息通訊軟件開發、全息人臉識別開發、全息AI換臉開發等全息AR技術的多個環節，是一家全息云綜合技術方案提供商。其商業應用場景主要聚集在家用娛樂、光場影院、演藝系統、商業發布系統及廣告展示系統等五大專業領域。微美全息已集全息AI云移動軟件開發商、處事商、運營商身份于一身，也成為海內領先的全息AI領域整合平臺之一。

　　微美領先的全息AR內容制作功能圍繞圖像采集、對象識別、自動圖像處理和計算機視覺技術而構建。微美的軟件工程團隊和可視化設計團隊緊密合作，不斷推進這些可視化相關技術，并利用它們設計和生產創新的全息AR內容。通過提供精確姿態估計的實時計算機視覺算法，能夠在幾秒鐘內執行場景識別和跟蹤。這種尖端算法還允許微美以像素為基礎執行照片級真實高分辨率渲染的可視化。Frost&Sullivan表示，雖然大多數同行公司可能會識別并捕獲特定空間單位內的40到50塊圖像數據，微美可以收集的數據塊數量達到500到550;微美的圖像處理速度比行業平均水平提高了80%，從而提高了運營效率。在場景重建過程中，微美的自動圖像處理工具可以對最初拍攝的圖像進行噪聲清除和特征增強，從而能夠創建具有業界領先模擬度的同類最佳全息AR設計。

　　與國內同行相比，微美已經建立了一個全面的全息AR內容庫，全息AR內容的格式涵蓋從3D模型到全息短視頻。截至2018年12月31日，共擁有4,654個即用型AR全息內容，可用于微美的全息AR產品和解決方案，涵蓋范圍廣泛的類別，包括動物，卡通人物，車輛和食品。其中，2,961個用于教育場景，851個用于旅游，739個用于藝術和娛樂，103個用于科普。此外，微美的內容庫還通過從第三方獲得許可的受版權保護的內容進行了豐富。微美與各種內容所有者合作，包括品牌方、電影制片人和人才代理商，以將高質量IP轉化為AR形式。   微美的全息圖像處理功能定期進行優化和改進，包括兩項核心技術：全息AI面部識別技術和全息AI面部變化技術。由于視頻處理和識別技術的發展，微美基于圖像檢測、識別、模板匹配、圖像動態融合和替換的全息AR廣告和全息成像服務目前在行業中處于領先地位。

　　商湯科技，是國內專注于計算機視覺和深度學習技術的人工智能公司。商湯科技在2014年到2018年完成多輪融資，融資額超過20億美元。商湯科技憑借計算機視覺和深度學習技術的研究和應用，探索出獨具特色的“1(基礎研究)+1(產品及解決方案)+X(行業)”業務模式。據了解，商湯科技2018年在超過18個行業有各種各樣的落地場景，例如智能手機、智慧城市、智能汽車、醫療、零售、教育、互動娛樂等。以手機為例，商湯科技為OPPO、vivo、小米、華為這些手機品牌提供人臉解鎖、智能美顏、智能濾鏡等影像技術，讓手機拍照更好看，交互更有趣。

　　為何中國如此得天獨厚，便應當考慮人工智能所需的投入。中國擁有豐富的兩大基本要素——計算能力以及資本。據咨詢公司 Gartner 報道，云計算市場近年來已增長了 30% 之多，且將持續增長下去。據智囊團烏鎮智庫統計，2012 - 2016 年，中國的人工智能企業獲得了 26 億美元資金，雖然低于美國同行的 179 億美元，但總體而言仍在飛速增長。

　　算法研發是一個不斷迭代、精心打磨的過程，工業界和學術界最大的區別是學術界希望創造更多的算法，追求更多的是新穎性和創造性，而工業界追求的是系統的功能、性能、穩定性指標，并不要求發明最新穎的算法，而是要依據業務需求和資源限制做出最好用的系統。在工業界進行算法改進，包括很多維度，如數據如何處理、數據規模和來源，參數設置、模型結構，還包括損失函數設計，模型加速算法等，每一個因素都可能對最終結果影響很大。還有非常重要的一點是，需要從系統角度去解決問題，比如設計新的系統處理流程，比如把問題定義為檢測問題還是識別問題。

　　對于如此多的算法模型，如果每個模型都需要不斷迭代，同時要支持不同硬件平臺的不同版本，在研發人員和訓練硬件資源受限條件下，如何持續打磨核心算法是一個很大的挑戰。傳統的算法開發模式，算法工程師往往提起數據標注任務，由數據標注員標注完成數據標注，但算法工程師需要關心如何開發標注工具、如何培訓標注人員、如何轉換數據格式、如何提純標注完的數據，最后再手工方式在一臺物理機上將模型訓練出來。

　　據新加坡《聯合早報》報道，黑石集團總裁施瓦茨曼指出，中國人工智能技術出現了爆炸性發展。他表示，當他去中國時，看到不斷開設的新公司，而向人工智能領域發展的公司正迅速增長。報道稱，中國將龐大的政府資金投入于人工智能的研究與發展。普華永道全球主席羅浩智認為，如果美國的企業總裁、教育和政府不再在這方面加強，那么美國很有可能會開始落后。

　　中國人工智能產業起步相對較晚，但是在技術研究等基礎設施方面正處于進步期。人工智能的核心關鍵是海量的數據，中國人口基數大，移動互聯網發展迅速，有龐大的數據資源優勢。因此，人工智能的興起對中國來說是一個難得的機遇期，也對中國的AI科技企業打開了市場大門。