人工智能硕士英国

近些年，国内在人工智能方面取得了历史性的突破，越来越多的学生也开始关注计算机行业，尤其是英国的计算机专业，为现代计算机技术的进步与革新做出重要贡献，因此，很多非计算机专业的本科毕业生也想申请英国大学的计算机专业，那么，问题来了，英国哪些大学的计算机硕士专业不需要本科背景?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：帝国理工学院MSc Computing Science本科任何专业都可以申请，且适合本科无computing背景的同学。必修课程丰富且梯度明显，难度适中：AI Programming Test (Spring)人工智能编程测试C++ Programming Test (Spring)C++编程测试Computer Architecture (Autumn)计算机体系结构Integrated Programming Laboratory (Autumn and Spring)综合编程实验室Introction to C++ Programming (Autumn)C++编程概论(会教基本的命令编程概念，通过解决小规模问题来获取实际编程经验，专门为无计算机基础，无相关经验的同学们开设)Logic and AI Programming (Autumn)逻辑和人工智能编程MSc Computing Science Indivial Project (Summer)专业个人项目Operating Systems (Autumn)操作系统Software Engineering Practice and Group project (Spring and Summer)软件工程实践和小组项目均分要求高：要求一等学位雅思要求高：总分7.0，单项不低于6.5伦敦大学学院(UCL)MSc Computer Science（*姜同学伦敦大学学院国际房地产及规划成功案例）UCL的CS要求本科非计算机科学或信息技术专业的同学申请，但是要求申请人有一定的运算基础，学过数学，也有一定的编程基础。课程设置上，也有一些高阶课程，以下是必修课(约占整体课程的50%)：Algorithmics算法学Architecture and Hardware体系结构和硬件Database and Information Management Systems数据库和信息管理系统Design设计Introctory Programming编程概论MSc Computer Science Project项目均分要求：2:1学位，对应国内均分85%以上雅思要求高：总分7.0，单项不低于6.5注：本专业适合想读PhD继续深造的申请人布里斯托大学MSc Computer Science (conversion)任何专业都可以申请，且适合本科无computing背景的同学，但是申请人最好学过一定的数学运算类课程。课程设置：Programming in CC语言编程Overview of Computer Architecture计算机体系结构概览Software Engineering and Group Project软件工程和小组项目Object Oriented Programming with JavaJava面向对象编程Research Skills研究技巧 Web Technologies网页技术MSc Project Computer Science专业项目Databases 数据库均分要求：2:1学位雅思要求适中：总分6.5，单项不低于6.0伯明翰大学Computer Science MSc本科任何专业都可以申请，且适合本科无computing背景的同学。这个专业设立于1969年，是英国最早的计算机科学conversion专业。课程紧跟技术发展，核心课程：Data Structures, Algorithms, and Databases数据结构、算法和数据库Software Workshop 1 软件研讨1Software Workshop 2软件研讨2Artificial Intelligence and Machine Learning人工智能与机器学习Building Useable Software构建可用软件Computer Science计算机科学Research Project研究项目均分要求较低：2:2学位，国内均分要求80-85+雅思要求低：总分6.5，单项不低于5.5利物浦大学Computer Science MSc本科任何专业都可以申请，适合本科无computing背景，但是有一定数学或理科基础的学生。课程难度适中，选择空间大，必修课如下：Research Methods in Computer Science计算机科学研究方法Object Oriented Software Development面向对象的软件开发Database and Information Systems数据库和信息系统Web Programming网络编程MSc Project专业项目均分要求：2:1学位雅思要求低：总分6.5，单项不低于5.5英国留学定位选校想试试以自己的个人成绩能申请到国外什么层次的大学？可以使用留学志愿参考系统（如下小程序）一键定位。使用方法：把你的GPA、托福/雅思成绩、专业名称、院校背景（211/985/双非）等信息输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，参考他们的案例对比一下自己的情况，这样子就可以对自己进行精准的定位。

人工智能是目前就业香饽饽，想读人工智能的务必提前关注下随着计算机的普及，人工智能成为了当下最火爆的行业，那英国有哪些大学开设了人工智能专业呢?一、伦敦大学学院作为G5超级精英大学之一的UCL伦敦大学学院，拥有诸多领先的科研机构，在人工智能方面的取得的非凡造诣，在这个专业领域的知名校友当属AlphaGo (阿尔法围棋)算法的创建者戴密斯·哈萨比斯与大卫·席尔瓦。开设专业：Machine Learning MSc二、帝国理工学院Imperial College London帝国理工学院在世界顶尖的理工领域拥有极高的声望,与牛津大学、剑桥大学、伦敦大学学院、伦敦政治经济学院并成为G5超级精英大学，在计算机方面的研究实力和影响力在业内也是遥遥领先。开设专业：MSc in Computing (Machine Learning) ；MSc Computing (Artificial Intelligence)课程包括：高级机器人技术、计算机视觉、动态系统与深度学习、高级计算机图形学、高级数据库、信息与编码理论、编程语言的类型系统。三、爱丁堡大学爱丁堡大学是位于苏格兰的竞争最为激烈的大学之一，在英国乃至全球一直享有很高的声誉。开设专业：MSc Artificial Intelligence课程包括：智能机器人、机器学习、机器学习与模式识别、人机交互、计算认知神经科学、机器人学：科学与系统。四、南安普顿大学一直以来都以先进的计算机科学相关专业在全英享有盛名。该校的人工智能课程开设于电子与计算机学院(ECS)。自上世纪80年代开始学院开设计算机专业，全球排名前百。我们所熟知的万维网(world wide web)的创始人Tim Berners-Lee就在ECS任教。开设专业：MSc Artificial Intelligence五、曼彻斯特大学悠久的历史里，无数的新科学，新发现在这里诞生。1824年建校，著名红砖大学之一，第一台现代计算机、电子的发现、石墨材料的研究都诞生于此。开设专业：Advanced Computer Science: Artificial Intelligence MSc

来源：中国证券报当不少人还在担忧“无协议脱欧”可能给英国经济带来的打击时，一些业内人士甚至英国政府已着手准备应对更长远的问题——人工智能技术引发的产业自动化浪潮对就业市场的影响，即这类技术变革是否会让很多人保不住饭碗。 英国政府正推行一项名为“国家再培训计划”的项目，其宗旨就是帮助那些在产业发展变化过程中可能失去原本工作岗位的人士，为他们提供相应的培训课程，学习新技能，从而在人工智能越来越普及的未来获得新工作。这个项目会优先在英国老工业城市利物浦推广。 英国教育大臣达米安·海因兹指出：“像人工智能和自动化这样的技术正在改变我们的生活和工作方式，助益经济发展，但同时也意味着工作在变化，一些岗位很快就会被淘汰。” 这种再培训准备并不是杞人忧天。尽管目前许多人工智能的应用听起来还不是很成熟，但它带来的产业自动化浪潮正在不同行业中实施，对普通人的影响也非常切实。 据牛津经济咨询社此前发布的一项分析报告，到2030年全球至少有2000万制造业岗位会被机器人取代，即便是服务业中的工作岗位也会在这波自动化浪潮中受到不小影响。但这家机构同时认为，产业自动化的提升其实会创造新的工作机会并助力经济增长。 普华永道会计师事务所也在一份分析报告中说，长远来看，人工智能对英国的总体就业影响可能属于“中性”，因为尽管很多工作岗位会在这波浪潮下被淘汰，但未来20年里产业变化也会创造更多工作机会，从而抵消一部分影响，只是这个过程对很多公司和雇员来说变化会比较剧烈。 事实上，当前即便受“脱欧”的不确定性影响，英国的失业率仍保持比较平稳的水平。官方数据显示，3月到5月间，该国的失业率维持在3.8%，这是自上世纪70年代中期以来的最低水平。本地雇员的年平均收入也都处在一个良好状态。 但即便如此，未来前景仍然让很多人担忧。这些技术带来的变革会有多深，一些细分领域里的雇员已经能感受到，比如有些金融机构已经越来越依赖人工智能算法和大数据等来开展业务，一些过去认为无法取代的岗位也因此很快被淘汰。 英国政府已经把人工智能和5G等当前最热门的技术视为该国要大力发展的产业技术，正推动本国的大学设立更多的专业研发中心，以便培训这个领域的顶尖人才。但说到底，政府在大力鼓励这类新技术发展的同时，也需要避免人工智能带来的产业变革最终导致社会财富分配不均。 普华永道报告称，人工智能技术带来的变化更有利于那些已经通过高等教育获得很强数字化技能的人士，这有可能会加剧收入差距，在这种情况下，政府有必要考虑如何把人工智能带来的GDP增长在社会更广泛领域中重新分配。

编者按：本文来自网易智能，36氪经授权发布。英国著名计算机科学家艾伦·图灵在1950年发表的论文《计算机器与智能》中，对人工智能的发展和人工智能的哲学作出了广泛的研究。1936年，图灵已经发展出了现代计算机的原理，并在二战期间在布莱切利园破解密码的过程中发挥了关键作用。在1950年的论文中，图灵探索了“机器”和“思考”的含义，在后来的“图灵测试”中，他提出，如果一台机器进行的对话无法与人类对话相区别，那么可以说这台机器能够“思考”。他在计算机方面的早期研究成果被送到伦敦数学学会（London Mathematical Society），并且证明了所有的数字计算机都有同样的功能（也就是说，只要有足够的内存和时间，任何计算机都可以模拟所有其他计算机的行为），这个实验表达出了一个强有力的、优雅且精确的概念。这篇论文至今仍被广泛阅读、讨论、引用和纳入选集。人工智能领域的早期研究者们专注于开发必要的工具和技术，以帮助他们探索图灵的思想。早期的方法主要针对符号编程（也就是能够在自己的编程语言中操纵表达的程序），这是最有前景的范例。许多特殊目的语言都是以此为动力编写的，其中最著名的是美国的LISP语言，但也包括来自英国的重要贡献，比如POP-2（由爱丁堡大学的罗宾·波普和罗德·伯斯托发明）和Edinburgh Prolog（由爱丁堡大学的大卫·沃伦发明）。1952年，克里斯托弗·斯特拉奇在曼彻斯特大学使用Ferranti?Mark?1系统编写了国际跳棋的玩法，在后来还编写了情书。人工智能已经参与到了越来越复杂的游戏中，这一直是其进步的标志。另一位前布莱切利密码破译者是唐纳德·米奇，他后来在爱丁堡的机械智能与感知部门担任主管。当时他发明的连三子棋程序MENACE对当时的计算机来说太过复杂，而他最初是用300个火柴盒来实施这个过程的。到20世纪60年代，人工智能技术被应用于更为复杂的问题，并被运用到实际中。前期计划包括制定解决问题的策略，从而逐步解决问题，比如自动推理，或者是规划依据（由艾伦·邦迪首创）。理解自然语言是另一个重要的部分；例如，Karen Sprck Jones发明了从文档中检索信息的方式，而Yorick Wilks的偏好语义是一种用来消除单词歧义感的计算方法，这不仅是对人工智能的贡献，而且直接挑战了语言学中占主导地位的乔姆斯基范式。他们二人都是剑桥语言研究小组的校友，这是一个由维特根斯坦的学生Margaret Masterman创立的计算机语言学的传奇熔炉。在随后的发展中，像爱丁堡的Freddy I和Freddy II这样的机器人系统已经能够将视觉、智能、多功能性和物理工程结合起来，来完成一些任务，比如组装物体（需要为机器人开发的专用AI语言）。人工智能系统也对认知心理学这一学科产生了影响。研究人员包括理查德?格雷戈里、克里斯托弗?隆格希金斯、菲利普?约翰逊-莱尔德和戴维?马尔，他们意识到，人类的认知过程可以被视为一种计算方式，并被模仿为计算机程序。在全球以及在英国，人工智能经历了向前发展的阶段，也有相对停滞的时期（通常被称为“人工智能的冬天”）。其中一个重大事件发生在1973年，,詹姆斯·莱特希尔（Sir James Lighthill）发表了关于人工智能的报告，该报告建议将人工智能资金集中在少数几所英国大学。莱特希尔质疑了当时的人工智能能够通过扩大规模来解决现实世界的复杂问题，而且确实，20世纪60年代的主流方法，将复杂的推理建模为可能的决策树，很容易遇到组合性爆炸的问题。但是，从长远来看，符号编程的进步使人们对人工智能解决复杂问题的能力有了更深入的理解，特别是在工具和技术方面取得了特别的进展，可以模拟或支持复杂的专家推理在结构相对良好的领域的应用（在工作场所的应用是非常理想的）。Knowledge-Based Systems（KBS），被称为知识库系统，将人工智能技术与其他类型的计算推理和领域相关专业知识结合起来，为非常常用但重要的现实应用程序创建系统。KBS不引人注目但实际的成功，帮助化解了莱特希尔的“悲观情绪”，并为通过Alvey项目进行大规模的资金扩张铺平了道路。回顾过去，我们所看到的人工智能冬天都是过度炒作的产物——支持者夸大了错误的失败印象，并因此低估了研究中重要但未取成果的成就。1983年至1987年期间，英国的Alvey智能知识库系统（IKBS）计划是为了响应其他国家的进展而开发的，尤其是日本（其这5年的项目依靠技术和语言，尤其是来自英国的Edinburgh Prolog）。Alvey影响了学术界研究能力的发展，也鼓励了行业应用，使其专注于已经取得进展的实际问题，尤其是自然语言处理、界面和KBS。这些应用程序逐渐将人工智能领域的目标从制造“思考机器”（这个概念一直存在哲学争论）转变为了更可衡量的构想，即创造出能够发挥作用的机器，如果这些机器是由人类生产的，那么就可以将其作用归因于“智能”（图灵测试中隐含的一个概念）。这种智能的表现可能是由“蛮力”方法产生的，既没有反映，也没有试图反映人类的问题。有趣的是，英国培养了许多重要的哲学家，他们帮助发现了这些区别背后的概念，比如玛格丽特·博登和安迪·克拉克。Alvey项目之后，AI的投资再次下降，但这一领域的前景已经出现了好转，因为新的编程方法不再依赖于符号推理的线性组合。尽管符号编程是人类语言最简单的编程类型，但模拟自然技术从感知环境（例如来自感官的信息）中也可以推断出很多信息，因为它们不包括陈述性或假设性知识的直接表述。从自然中获得灵感的一个例子是遗传算法，它将一个程序编码为一组“基因”，然后以模仿进化的方式进行修改，寻找与不断变化的与环境的“契合度”（早期项目包括理查德·弗西斯的小猎犬系统，用于模式识别）。另一种是神经网络或连接主义系统，在这种系统中，人造“神经元”相互连接在一个系统中，这个系统的作用类似于人脑，由多个“神经元”相互刺激或抑制。与具有象征意义的人工智能一样，研究人员经常在模仿人类大脑时进行逆向推理，来提高其性能（例如，由杰弗里·辛顿开发的反向传播算法），但由史蒂夫·弗伯领导的大规模神经网络SpiNNaker（2005-）仍然是大脑直接建模的传统范式。其他与人工智能相关的非传统计算方法还包括并行处理（并行处理多个处理器来解决问题）、多智能体系统（在一个环境中有许多智能自动代理交互）和机器学习（算法可以学习在数据中找到重要的结构，并通过培训确定有趣的模式）。其他国家和国际公司正在大力投资人工智能开发，但英国仍被视为人工智能研究和应用领域的专业中心，至少目前是这样。例如，DeepMind的两位创始人，在伦敦大学学院计算机神经科学组读博士时结识，而这一小组的创始主任正是杰弗里·辛顿。英国可以继续在图灵的遗产和追随他的人的基础上继续努力，继续成为人工智能的重要中心之一。Kieron o'hara博士，南安普敦大学电子与计算机科学系副教授和首席研究员。（选自：英国政府报告节选 编译：网易见外智能编译平台 审校：李擎）

在不久之前，英国政府发布了干货满满的《2017年英国人工智能产业发展报》，在这份报告里开宗明义地阐释了英国这个AI的故乡对这种技术抱有怎样的期望。报告说“我们的愿景是让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。”听起来像随便许个愿而已，但仔细回想一下，却不难发现曾经的日不落帝国，似乎近两年在人工智能这件事上不断刷新着存在感。比如人尽皆知AlphaGo背后的DeepMind，虽然卖给了谷歌，但总部、人才和整体架构依旧全部留在伦敦，保持着自己英国AI公司的全貌。比如招聘、法律服务领域的一些AI垂直市场，在北美市场占有最大份额者已经悄然换成了英国创业者。在我们的认识里，英国在AI领域的话语权，好像在图灵之后就让位给了美国。事实果真如此吗？到底是什么在近两年间重新激活了应该AI产业，以至于英国政府敢于将AI定性为国家重点战略？这可能要从英国绅士们在AI这件事上保留了几十年的学院派坚守说起。AI老家的乡亲们，没有缺席任何一场晚宴艾伦·图灵这个名字，把人工智能和英国永远绑在了一起。虽然很难说当时的政府和社会是否对得起这位天才。但直到今天，英国政府还在国家战略中着重强调图灵本人带给英国AI的文化与历史加分，足可见他的重要性。但跟大众想象中不同的是，图灵之后，英国这个AI的老家并没有忘记这门技术。正相反，在近七十年的AI史上，大不列颠的乡亲们频频出手，基本确保了每一场AI大戏中都要露个脸。早在上世纪50年代，为了证明图灵关于智能计算机的判断能否实现，欧美各国科学家都开始了不同的探索。当时主要的实现方式是符号编程，其中就有英国科学家做出了重要贡献。在人工智能的襁褓期，英国人最重要的贡献要属1952年，克里斯托弗·斯特拉奇在曼彻斯特大学编写出了能下跳棋的程序，这是人类历史上第一次出现能进行棋类比赛的机器，冥冥中或有天意，最终彻底打败人类的AlphaGo也在英国诞生。机器能下棋了，这在50年代是石破天惊的一件事。直接开启了第一次国际化的AI产业热潮。更有意思的是，这次热潮虽然主要发生在美国，却是被一个英国人最终埋葬的。1973年，詹姆斯·莱特希尔爵士在调查研究了美国的AI热之后，在议会发表了著名的批评报告。他在报告中罗列了详尽的证据，认为当时流行的基于逻辑学的符号编程，根本无法解决复杂的现实问题。这份报告给了AI界当头一棒，直接导致欧美国家大幅度削减AI领域资金，导致了历史上著名的“AI之冬”到来。而詹姆斯·莱特希尔爵士本人也因此获得了“凛冬召唤者”的成就解锁…..这句是我瞎说的……后来，AI还是迎来了复兴。在日本的“第五代计算机”刺激下，各国纷纷开始了对知识系统的研究开发计划，英国人也没落后，打造了名叫Alvey的智能知识库系统。虽然这套逻辑普遍被认为是产业泡沫，但它还是激发了英国学术界在自然语言处理、知识图谱技术、人机交互探索等领域的前进，刺激了年轻一代另辟蹊径去寻找AI的未来。终于在上世纪八十年代，出生于英国的“AI巫师”杰弗里·辛顿提出了反向传播算法，力证了神经网络的价值，可谓间接开启了我们今天面临的这次人工智能的“二次复兴”。有意思的是，DeepMind的两位创始人是在伦敦大学学院计算机神经科学组读博士时相互认识的，这个组的创始人正是杰弗里·辛顿。命运之轮可谓玄妙。总而言之吧，虽然没有多大声量，但英国确实从来没有在任何一次AI史上的大事缺席，并且几位英国人还从不同角度改写了AI的进程。虽然没有酝酿出科技巨头和影响全球的产业革命，但有一件事英国人做到了。那就是让全世界承认，英国，有最专业的AI。大学，是英国AI的“永动机”长期处在研究前沿以及良好的学术生态，让英国的大学里始终保留了最强悍的AI研究能力，并且源源不断的酝酿人才，这些资源，成为了今天英国在AI领域“一鸣惊人”的本钱。比如说，被称为三大专家型AI企业的Swiftkey、DeepMind 和 Ravn，都是获得大学赞助支持，并由学术研究人员直接建立，且源源不断吸收学术人才甚至高级别科研人员的。有人说今天英国的AI教授都被DeepMind们收割了，这当然是一句戏言，但也侧面证明了这家公司为什么强悍，并且反应出英伦三岛还是有值得他们收割的资源。多个研究报告都指出，英国的企业家和投资机构在打算进入人工智能等科技领域时，会习惯性地把科学家聚集在一起，以此作为企业的原始资本。而英国政府也乐于见到这种亦学亦商的现象。我们来看英国的人工智能公司地理分布，会发现除了伦敦以外，牛津、剑桥和爱丁堡是AI企业最集中的三个区域，这也意味着AI企业密集的拥抱甚至依靠着世界顶级学府的支持。比如说 Evi、Vocal IQ、Cytora、SwiftKey 和 Darktrace 等英国AI明星企业，全都是在剑桥创建的，从创始人到投资者，全都与剑桥大学计算机学院密切相关。这种学术为先、高校为源的AI产业文化，极大程度加强了英国不同于世界任何地区的创业优势。政府并不与企业竞争人才，反而期待学术系统的人才与跨国巨头、创业企业、资本以及孵化器合作，帮助政府获得全球范围内的商业价值。以学带产，成为了英国AI特有的一张牌。在今天，整个英国的高校扶持AI创业形成了鲜明的“2+5模式”。2是指艾伦·图灵研究所和EPSRC（工程和物理科学研究委员）人工智能研究所。前者以图灵命名，是英国国家数据科学研究所。被英国政府定义为在整个国家AI战略中发挥关键作用，是全国AI的核心。而EPSRC则秉承AI优先原则，大量提供AI需要的研究经费和系统性支持。在这两大机构周围，围绕着全英最好的五所大学——剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院、华威大学，各自培养AI产业生态、领域优势和人才培养项目。悠久的历史积累；高度的政府支持；完善的产学转化机制，等等因素加在一起，非常直截了当的告诉了我们这样一件事：让伦敦、剑桥毕业的高等AI人才创业成功，已经成为了英国的习惯。没有巨头，却有战斗力爆棚的创业圈在今天，英国不到一周就会诞生一家新的AI创业公司。其创业公司能力之强，已经投过美国科技巨头的不断收购，以及AlphaGo的凶猛善战传达给了世界。但是英国为什么会出现这种创业公司生猛，却无法诞生巨头的局面呢？首先还是从英国AI的创业优势说起。保留了高超学术能力的英国，其实一直都在AI商业化上有不少想法。甚至深度学习商业化的技术契机都是在英国提出的，但是从上世纪八十年代开始等，深度学习在英国一等就是三十年……终于这个机会还是等来了。如今，在GPU等技术带来的算力提升、卷积、复现神经网络等技术成熟后，创业者有了新的机会。大数据带来的机器学习空间，也在让商业化的天平向技术持有者倾斜。在此基础之上，风险投资开始注意AI这一长期积累的技术优势、云服务提供商开放了开发框架、公共对AI认知提升，都加速了英国所积累的学术优势，快速向产业化转变。而政府提供的人才培训计划、财务扶持和学术成果标准化售卖，也给了创业者以粮草弹药。但要注意的是，种种利好之下，英国也并没有出现能比肩互联网巨头的AI大公司。这或许也是因为整体的社会产业氛围所带来了局限。英国政府的AI产业报告明确指出：本国人工智能的核心需求是提高现有产业的生产率。缺乏互联网和科技巨头的英国，在希望用AI快速变现的前提下，将不得不与国际巨头合作，希望留住巨头们的资金和专业技能。这就导致了英国的AI企业始终都是笼罩在美国巨头之下，做的最好也就是被收购而已。再者，英国作为老牌工业国家和搞福利社会，传统产业亟待新的增长突破。所以在英国，AI更多是为这些产业的升级服务，而不注重去开拓新的领域，也与互联网产业较为疏远。种种原因下，英国的AI公司大部分都是初创公司。而做得好的要么是垂直领域解决细分问题，要么就干脆被收购成为大公司的技术研发部门。从而导致AI公司绝大部分都在寻求种子或者天使轮投资，普遍难以获得资本性增长。另一方面，由于本土传统产业的需求，以及目前AI获取消费数据的困境，英国人工智能企业中有90%以上都是B2B企业，主要为其他企业提供营销、管理和金融服务。而在B2B的人工智能业务中，英国公司又主要集中在AI人力资源以及AI金融服务这两大领域中，二者成为了英国创业公司的两大抓手。有意思的是，零售业务的AI化曾经一度成为英国AI创业者的热门词汇，最后却趋于平静，也许对今天热衷于“新零售”的中国创业者们有些借鉴价值。对于这些密度极高的从事人才与金融服务的英国AI创业者来说，今天虽然机会很好，但整个产业的困难也是不少。最明显的困难集中在四个方面：配套人才缺乏、产品化门槛高、B2B盈利周期长、SaaS模式盈利受到限制。根据英国政府的报告，整个产业中数据人员、懂AI的企业内部服务人员、AI销售人员短缺，已经成为了鲜明的问题。看来人才短缺大概是AI的世界性难题。随着这两年越来越多网红款英国AI创业公司进入我们的视线，似乎英国这个AI老牌强国终于等来了商业的春天。但一切仅仅是刚刚开始而已，到底谁能成为英国政府口中的“最适合发展人工智能的国家”也不好说。但英国在象牙塔和商业世界中架起的无障碍通道，却真的值得中国AI领域再三思考。

全球各国具有人工智能研究方向的大学数图一：全球各国具有人工智能研究方向的大学数目全球大学共有367所高校具有人工智能研究方向，这其中，美国占有168所，占全球份额的45.7%，加拿大、中国、印度、英国分别位于二、三、四名，但与美国相差较大。具有人工智能研究方向的大学实力排名图二：具有人工智能研究方向的大学实力排名TOP1:卡内基梅隆大学(CMU)TOP2:清华大学TOP3:康奈尔大学和斯坦福大学TOP5:北京大学TOP6:佐治亚理工学院TOP7:华盛顿大学TOP8:加州大学伯克利分校TOP9:马萨诸塞大学安姆斯特分校TOP10:麻省理工学院TOP24:浙江大学TOP51:南京大学全球实力排名中国高校占2所。全球大学人工智能研究排名图三：全球大学人工智能研究排名TOP1:卡内基梅隆大学TOP2:清华大学TOP3:牛津大学TOP4:北京大学TOP5:香港科技大学TOP6:新南威尔士大学TOP7:南洋理工大学TOP8:阿尔伯塔大学TOP9:南京大学TOP10:浙江大学全球研究排名中国高校占4所。中国高校AI前60排名图四：中国高校AI前60排名如果不想去世界顶级的大学学习人工智能，舍弃了欧美，如美国、加拿大、英国，在国内就要去上面这些大学进行本科阶段的学习，硕士研究生和博时研究生阶段的学习，最好还是去美国顶级院校学习，毕竟毕业之后的工作，要比国内丰富很多。人工智能企业拥有数量前五名图五：人工智能企业拥有数量前五名TOP1:美国，1078家TOP2:中国，592家TOP3:英国，138家TOP4:以色列，74家TOP5:加拿大，70家世界人工智能强国人口数世界人工智能强国人口占比图六：世界人工智能强国人口数与占比美国占地球人口4%，加拿大0.49%，英国0.89%，以色列0.12%，而中国占地球18.93%，资源很不均衡。看到这些数据，就应该明白，去美国学习人工智能，就能享受到优越的教育资源，一流的师资，高端的设备，最前沿的学术思想，在最顶尖的平台上才能越走越远，攀登科学高峰，不至于走弯路，走错路，这也是很多一流科学家曾经最明智的选择。

首先，英国历来就比较重视科技创新，一个重要的原因是英国通过科技创新获得过巨大的收益，也正是因为科技创新让英国率先推动了工业革命，一度成为世界的霸主，所以英国人对于科技创新的认知程度是非常高的。随着物联网、大数据、云计算的发展，未来人工智能将成为一个重要的发展方向，在人工智能领域有大量的创新空间，可以成就一大批科技企业的成长，所以当前人工智能的研发在科技领域形成了一个庞大的布局。英国历来对于人工智能领域的研发就充满了兴趣，在人工智能领域也有比较好的基础，比如有“人工智能之父”美誉的阿兰图灵就是英国人，这也是为什么当前英国会出现一大批人工智能公司的重要原因。另外，英国的一系列人才政策也是能够促进科技创新的重要驱动力，在这方面英国的态度相对于其他欧洲国家来说还是比较积极的。除了政策支持、良好基础之外，促使英国成为科技“孵化器”的另一个重要因素就是英国健全和强大的教育体系，这是英国能够始终在科技创新方面走在世界前列的重要因素。无论哪个时期的科技创新，人才都是核心因素之一。我国在人工智能领域也进行了积极的准备，目前不少大型科技公司和互联网公司也在积极布局人工智能领域的研发，一些具有竞争力的企业也正在崛起。从近些年来对于人工智能人才的需求量就可以看出来人工智能领域的热度非常高，计算机视觉、机器学习、自然语言处理等方向的研究生往往能够获得比较可观的薪资待遇。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

【编者按】作为发达国家最集中的地区，欧洲讨论人工智能的话题非常多，媒体撰写人工智能方面的文章亦数不胜数。欧洲人素来以批判精神见长，因此对人工智能的伦理问题也有深入探讨，其中以各大院校为主。这些大学近些年在人工智能领域的研究和发展取得了令人瞩目的成绩。因此，智能观综合QS、USNews等顶级排名网站的观点，整理了以下10所欧洲人工智能专业最好的大学，并附加了地理位置和网址，以供想要去欧洲深造的同学了解和选择。1.剑桥大学（University of Cambridge）位于：英国英格兰剑桥郡网址：www.cam.ac.uk剑桥大学是一所誉满全球的世界顶级研究型书院联邦制大学。剑桥大学最大的特色是学院制，剑桥大学本身没有一个指定的校区，没有围墙，也没有校牌。绝大多数的学院、研究所、图书馆和实验室都建在剑桥镇的剑河两岸，以及镇内的不同地点。剑桥大学提供计算机科学荣誉学士或荣誉硕士学位，开设人工智能、人机互动、自然语言处理、高级算法等课程。2016年，剑桥大学新成立了一个研究中心——Leverhulme Centre for the Future of Intelligence，联合牛津大学、剑桥大学、伦敦帝国学院和加州大学-伯克利分校的力量，主要研究人工智能的内涵并试图影响其伦理发展。世界著名的物理学家、剑桥大学教授霍金出席了此次开幕式并发表了演讲。Cambridge Quantum Computing Ltd.由剑桥大学圣埃德蒙学院和贾奇商学院的教授、研究员，英国斯蒂芬霍金基金会的主席、Stanhill Capital Partners的高级合伙人Ilyas Khan先生创办，是一家在量子信息处理技术、人工智能、优化与模式识别相结合等领域的领先独立公司。该公司目前关注的领域包括：量子操作系统与量子模拟、认证随机性、人工智能、安全认证和量子对抗加密货币等。该公司目前获得了5000万美元的融资。2.牛津大学（University of Oxford）位于：英国牛津郡网址：www.ox.ac.uk牛津大学，简称“牛津”，是一所誉满全球的世界顶级研究型书院联邦制大学。牛津大学是一所“城市大学”，没有主校区;相反，学院、部门、住宿等设施分散在整个市中心。该校提供计算机科学、数学与计算机科学学士学位，开设先进的机器学习课程；提供计算机科学硕士学位，开设智能系统、机器学习、深入学习自然语言处理、视觉分析等课程模块。牛津大学没有专门的人工智能实验室，但其在深度学习方面的实力不容小觑。2014年谷歌先收购了人工智能公司DeepMind，然后在年底展开了与牛津大学的合作，雇用了7位深度学习领域的专家，其中3位仍然保留牛津大学教授的职称。正是这些人和DeepMind一起研制出了后来名扬天下的AlphaGo。2017年，牛津大学和DeepMind 联合推出了《NLP深度学习课程》，专攻基于深度学习的自然语言处理，涉及递归神经网络、B-P、LSTM、注意力网络、记忆网络、神经图灵机等技术要点。牛津大学历史学博士尤瓦尔赫拉利在《未来简史》中表示，人工智能将成为人类历史上最重要的革命。书中大胆预测了人类社会发展，被《泰晤士报》等多家媒体评为年度最佳图书。3.苏黎世联邦理工学院（Eidgenssische Technische Hochschule Zürich）位于：瑞士苏黎世Rmistrasse101网址：www.ethz.ch苏黎世联邦理工学院，又名瑞士联邦理工学院，简称ETH Zürich，是瑞士的两所联邦理工学院之一，享有欧洲大陆第一理工大学的美誉。苏黎世联邦理工学院的主校区位于苏黎世市中心，与苏黎世大学比邻，数学、机械、电子、计算机等系所散落于此，与城市融为一体。1896年，爱因斯坦考进了苏黎世联邦理工学院，并从这里走向了世界，成为众所周知的物理学家。苏黎世联邦理工学院提供数据科学硕士学位，机器人、系统和控制硕士学位，同时提供CS博士学位，包括计算机视觉等专业，并研究数据管理与机器学习、理论与算法、计算机视觉等领域。苏黎世联邦理工学院的人工智能实验室在机器视觉、深度学习和机械工程等方面有深厚的积累。培养出了无数人工智能领域的人才。国内外许多AI公司的CTO都毕业于该校的计算机视觉专业。在其人工智能实验室成立25周年之际，苏黎世理工学院展示了他们制造的最新一款的人形机器人，其结构设计看起来同人类的肌肉-骨骼系统颇为相似。其分布式自动控制实验室甚至制造出过一款带有球拍的、可以用来打球的四旋翼无人机系统“Quadrators”。2017年，苏黎世联邦理工学院教授、IEEE Fellow、nuTonomy 首席科学家Emilio Frazzoli获得ICRA（IEEE机器人与自动化国际会议）IEEEKiyo Tomiyasu Award，这一奖项主要颁发给在规划、控制与自动驾驶的操作算法上有着巨大研究成果的学者。4.伦敦帝国学院（Imperial College London）地址：英国伦敦南肯星顿区网址：www.imperial.ac.uk伦敦帝国学院，是一所世界顶尖的专攻理工领域的研究型大学，其研究水平被公认为在英国大学的五强之列。主校区位于伦敦著名的富人区——南肯星顿，与著名的海德公园、肯辛顿宫仅咫尺之遥。除主校区外，还有另外六个校区遍布伦敦，其中一个研究生校区位于伯克郡阿斯科特附近的Sunninghill村，主要为生态学、进化研究系的教学中心。学校保证为大学一年级新生在学院内或学院间提供住处，其次优先安排第一年的海外研究生。伦敦帝国学院提供人工智能方向工程硕士学位。伦敦帝国学院的人工智能机器情感计算实验室，拥有世界最先进又是目前唯一的机器情绪分析干预“人类自闭症心理疾病”的前沿技术项目。帝国理工学院教授马佳·潘迪克（Maja Pantic）是全球计算机人脸识别和情感计算之母。伦敦帝国学院机器人论坛研究涵盖了基础和应用机器人研究的各个方面，包括机电系统设计和控制、自主系统和人工智能、医疗和康复机器人、计算机视觉、人类和社会机器人学。还包括一个非常活跃的学生机器人协会。5.爱丁堡大学（The University of Edinburgh）位于：英国爱丁堡网址：www.ed.ac.uk爱丁堡大学，简称“爱大”，英国顶尖学府，世界二十强顶尖大学，位于英国苏格兰首府爱丁堡市中心，是英语国家中第六古老的大学。爱丁堡大学既有传统的学生宿舍，又有设施完备的现代学生公寓。学校可以保证所有的新生都可以在校内住宿。此外，如果学生选择在校外住宿，校方还可以提供有关房屋出租的信息。爱丁堡大学的人工智能研究有着悠久的历史和广泛的知名度，如今爱丁堡大学在人工智能领域的研究依然处于世界领先地位。爱丁堡大学的人工智能专业（MSc in AI）早在1983年的时候就可以颁发硕士学位。该专业的主要课程有：大脑处理和人工学习系统的研究，计算机视觉，移动和转配机器人，音乐感知和可视化等。神经网络之父Geoffrey Hinton 获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将深度学习从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将HintonBack Propagation（反向传播）算法应用到神经网络与深度学习，还提出了Dark Knowledge概念。6.洛桑联邦理工学院（cole Polytechnique Fédérale de Lausanne）位于：瑞士沃州洛桑网址：www.epfl.ch洛桑联邦理工学院又名瑞士联邦理工学院，简称EPFL，是一所世界顶尖的理工院校，在工程科技领域享有极高的声望。学校在瑞士的法语区，与德语区的苏黎世联邦理工学院是姊妹院校。洛桑联邦理工学院主要的建筑都位于莱芒湖畔的主校区，但仍有部分分支位于其他地方，如佛里堡的智能生活实验室。其计算机与通信科学学院提供人工智能与机器学习、算法与理论计算机科学、图形与视觉、人机交互等专业。洛桑联邦理工学院非常注重与其他院校及企事业单位的合作，目前在欧洲有270多个合作项目，其中在机器人领域有许多重点项目。同时，该学校还为瑞士最尖端的机器人科研机构输送人才，研究人性化智能机器人。2016年，该学院的研究员们研制出桌上足球机器人，可以使用高速摄像机分析定位，通过高动态直线电机加速并击球。2017年，洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出一种双刚度无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。7.伦敦大学学院(University College London)位于：英国伦敦布卢姆茨伯里区网址：www.ucl.ac.uk伦敦大学学院，简称UCL，是英国规模最大、学科最广的综合研究型大学。伦敦大学学院的本部校园坐落于伦敦市中心的布卢姆茨伯里区，接近高尔街。由于地方有限，只有本科新生及国际研究新生有住宿保证，其他学生则需自己寻找住房。学生亦有资格申请入住9所伦敦大学跨学院宿舍。该学校提供计算统计和机器学习、数据科学与专业化(计算机科学)、机器学习、机器人和计算技术、虚拟现实、网络科学和大数据分析等专业学位。伦敦大学学院在人工智能和机器学习领域有世界领先的研究实力。计算机科学系、统计科学系、认知神经科学研究所以及盖茨比计算神经科学等相关院系和机构通力合作，在神经网络研究、数字信号处理、机器学习和人工智能、计算机图形学和人机交互、医学图像和信息处理的研究上，保持领先地位。从事的科研项目与谷歌、IBM与微软等保持着密切的合作。伦敦大学学院在人工智能和机器学习领域有世界领先的研究实力。DeepMind和AlphaGo的创始人戴密斯·哈萨比斯便是在在伦敦大学学院获得的计算神经科学博士学位。2015年，英国政府宣布伦敦大学学院、牛津大学、剑桥大学、爱丁堡大学、华威大学为艾伦图灵研究院（ATI）的五所始创大学成员。此研究院旨在促进对进阶数学、计算机科学、大数据处理技术的运用。8.慕尼黑工业大学（Technische Universitt München）位于：德国慕尼黑网址：www.tum.de慕尼黑工业大学坐落于德国南部巴伐利亚州（拜恩州）首府慕尼黑，是德国最古老的工业大学之一。学校目前拥有3个校区，其中计算机科学专业位于慕尼黑以北约10公里的加兴校区。慕尼黑工业大学提供数据工程与分析，机器人技术认知智力硕士学位。在世界著名机构以及杂志的各类排名中，慕尼黑工业大学常年排名德国第一、世界前列。该校有240多个专业，其中人工智能、工程学、自动化、计算机科学物理学等在欧洲乃至世界都属于顶尖级别。共20位诺贝尔奖得主在慕尼黑工业大学就读或任教。慕尼黑工业大学拥有自己的人工智能研究所，并与全球顶级科研机构建立广泛合作，以促进机器人和人工智能的深度结合。2017年，慕尼黑工业大学展开了一项Roboy项目，目标旨在提升仿人机器人技术，不断优化模型，直到其性能可与真实人体的敏捷度、稳健性和灵活性相媲美。9.伦敦国王学院（King's College London）位于：英国伦敦泰晤士河畔威斯敏斯特区河岸街网址：www.kcl.ac.uk伦敦国王学院，简称King's或KCL，世界20强顶尖名校，伦敦大学的创校学院，世界著名研究型大学。伦敦国王学院包括5个校区，其中计算机科学系位于主校区——泰晤士河北岸的威斯敏斯特的河岸校区。本科阶段，伦敦国王学院提供计算机科学与机器人学士学位，计算机科学与智能系统理学学士学位；研究所阶段，提供数据科学、机器人学硕士学位。2015年，伦敦国王学院机器人研究中心的国家卫生服务组织研发了肉感机器人手指，内科医生可以用它来检查患者下腹部。这个设备能让医生通过触诊来检查肿瘤，进而通过触觉反馈做出诊断。2016年，英国伦敦国王学院教授Thomas Rid的《机器崛起》成为《麻省理工技术评论》《君子》《财富》等杂志评定的2016年度最佳书籍之一。10.曼彻斯特大学（The University of Manchester）位于：英国曼彻斯特市区网址：manchester.ac.uk曼彻斯特大学位于英国第二繁华城市曼彻斯特，是一所世界三十强顶尖名校，英国著名的六所“红砖大学”之一，英国“常春藤联盟”罗素大学集团创始成员之一，也是英国最大的单一校址大学。学校为所有一年级的本科生和国际研究生提供住宿，而对国际本科生则提供与在读时间相当的住宿。曼彻斯特大学提供人工智能、人工智能与工业经验、计算机科学（人机交互）、计算机科学（人机交互）与工业经验等专业理学学士学位和工程硕士学位。曼彻斯特大学计算机科学学院创造了许多世界第一，包括第一台可存储程序计算机、第一台浮点机、第一台晶体管计算机和第一台使用虚拟存储器的计算机。计算机科学和人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）于1948-1954年在曼大工作，并领导了曼彻斯特马克一号（Manchester Mark 1）电脑的系统开发工作。

在不久之前，英国政府发布了干货满满的《2017年英国人工智能产业发展报》，在这份报告里开宗明义地阐释了英国这个AI的故乡对这种技术抱有怎样的期望。报告说“我们的愿景是让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。”听起来像随便许个愿而已，但仔细回想一下，却不难发现曾经的日不落帝国，似乎近两年在人工智能这件事上不断刷新着存在感。比如人尽皆知AlphaGo背后的DeepMind，虽然卖给了谷歌，但总部、人才和整体架构依旧全部留在伦敦，保持着自己英国AI公司的全貌。比如招聘、法律服务领域的一些AI垂直市场，在北美市场占有最大份额者已经悄然换成了英国创业者。在我们的认识里，英国在AI领域的话语权，好像在图灵之后就让位给了美国。事实果真如此吗？到底是什么在近两年间重新激活了应该AI产业，以至于英国政府敢于将AI定性为国家重点战略？这可能要从英国绅士们在AI这件事上保留了几十年的学院派坚守说起。AI老家的乡亲们，没有缺席任何一场晚宴艾伦·图灵这个名字，把人工智能和英国永远绑在了一起。虽然很难说当时的政府和社会是否对得起这位天才。但直到今天，英国政府还在国家战略中着重强调图灵本人带给英国AI的文化与历史加分，足可见他的重要性。但跟大众想象中不同的是，图灵之后，英国这个AI的老家并没有忘记这门技术。正相反，在近七十年的AI史上，大不列颠的乡亲们频频出手，基本确保了每一场AI大戏中都要露个脸。早在上世纪50年代，为了证明图灵关于智能计算机的判断能否实现，欧美各国科学家都开始了不同的探索。当时主要的实现方式是符号编程，其中就有英国科学家做出了重要贡献。在人工智能的襁褓期，英国人最重要的贡献要属1952年，克里斯托弗·斯特拉奇在曼彻斯特大学编写出了能下跳棋的程序，这是人类历史上第一次出现能进行棋类比赛的机器，冥冥中或有天意，最终彻底打败人类的AlphaGo也在英国诞生。机器能下棋了，这在50年代是石破天惊的一件事。直接开启了第一次国际化的AI产业热潮。更有意思的是，这次热潮虽然主要发生在美国，却是被一个英国人最终埋葬的。1973年，詹姆斯·莱特希尔爵士在调查研究了美国的AI热之后，在议会发表了著名的批评报告。他在报告中罗列了详尽的证据，认为当时流行的基于逻辑学的符号编程，根本无法解决复杂的现实问题。这份报告给了AI界当头一棒，直接导致欧美国家大幅度削减AI领域资金，导致了历史上著名的“AI之冬”到来。而詹姆斯·莱特希尔爵士本人也因此获得了“凛冬召唤者”的成就解锁…..这句是我瞎说的……后来，AI还是迎来了复兴。在日本的“第五代计算机”刺激下，各国纷纷开始了对知识系统的研究开发计划，英国人也没落后，打造了名叫Alvey的智能知识库系统。虽然这套逻辑普遍被认为是产业泡沫，但它还是激发了英国学术界在自然语言处理、知识图谱技术、人机交互探索等领域的前进，刺激了年轻一代另辟蹊径去寻找AI的未来。终于在上世纪八十年代，出生于英国的“AI巫师”杰弗里·辛顿提出了反向传播算法，力证了神经网络的价值，可谓间接开启了我们今天面临的这次人工智能的“二次复兴”。有意思的是，DeepMind的两位创始人是在伦敦大学学院计算机神经科学组读博士时相互认识的，这个组的创始人正是杰弗里·辛顿。命运之轮可谓玄妙。总而言之吧，虽然没有多大声量，但英国确实从来没有在任何一次AI史上的大事缺席，并且几位英国人还从不同角度改写了AI的进程。虽然没有酝酿出科技巨头和影响全球的产业革命，但有一件事英国人做到了。那就是让全世界承认，英国，有最专业的AI。大学，是英国AI的“永动机”长期处在研究前沿以及良好的学术生态，让英国的大学里始终保留了最强悍的AI研究能力，并且源源不断的酝酿人才，这些资源，成为了今天英国在AI领域“一鸣惊人”的本钱。比如说，被称为三大专家型AI企业的Swiftkey、DeepMind 和 Ravn，都是获得大学赞助支持，并由学术研究人员直接建立，且源源不断吸收学术人才甚至高级别科研人员的。有人说今天英国的AI教授都被DeepMind们收割了，这当然是一句戏言，但也侧面证明了这家公司为什么强悍，并且反应出英伦三岛还是有值得他们收割的资源。多个研究报告都指出，英国的企业家和投资机构在打算进入人工智能等科技领域时，会习惯性地把科学家聚集在一起，以此作为企业的原始资本。而英国政府也乐于见到这种亦学亦商的现象。我们来看英国的人工智能公司地理分布，会发现除了伦敦以外，牛津、剑桥和爱丁堡是AI企业最集中的三个区域，这也意味着AI企业密集的拥抱甚至依靠着世界顶级学府的支持。比如说 Evi、Vocal IQ、Cytora、SwiftKey 和 Darktrace 等英国AI明星企业，全都是在剑桥创建的，从创始人到投资者，全都与剑桥大学计算机学院密切相关。这种学术为先、高校为源的AI产业文化，极大程度加强了英国不同于世界任何地区的创业优势。政府并不与企业竞争人才，反而期待学术系统的人才与跨国巨头、创业企业、资本以及孵化器合作，帮助政府获得全球范围内的商业价值。以学带产，成为了英国AI特有的一张牌。在今天，整个英国的高校扶持AI创业形成了鲜明的“2+5模式”。2是指艾伦·图灵研究所和EPSRC（工程和物理科学研究委员）人工智能研究所。前者以图灵命名，是英国国家数据科学研究所。被英国政府定义为在整个国家AI战略中发挥关键作用，是全国AI的核心。而EPSRC则秉承AI优先原则，大量提供AI需要的研究经费和系统性支持。在这两大机构周围，围绕着全英最好的五所大学——剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院、华威大学，各自培养AI产业生态、领域优势和人才培养项目。悠久的历史积累；高度的政府支持；完善的产学转化机制，等等因素加在一起，非常直截了当的告诉了我们这样一件事：让伦敦、剑桥毕业的高等AI人才创业成功，已经成为了英国的习惯。没有巨头，却有战斗力爆棚的创业圈在今天，英国不到一周就会诞生一家新的AI创业公司。其创业公司能力之强，已经投过美国科技巨头的不断收购，以及AlphaGo的凶猛善战传达给了世界。但是英国为什么会出现这种创业公司生猛，却无法诞生巨头的局面呢？首先还是从英国AI的创业优势说起。保留了高超学术能力的英国，其实一直都在AI商业化上有不少想法。甚至深度学习商业化的技术契机都是在英国提出的，但是从上世纪八十年代开始等，深度学习在英国一等就是三十年……终于这个机会还是等来了。如今，在GPU等技术带来的算力提升、卷积、复现神经网络等技术成熟后，创业者有了新的机会。大数据带来的机器学习空间，也在让商业化的天平向技术持有者倾斜。在此基础之上，风险投资开始注意AI这一长期积累的技术优势、云服务提供商开放了开发框架、公共对AI认知提升，都加速了英国所积累的学术优势，快速向产业化转变。而政府提供的人才培训计划、财务扶持和学术成果标准化售卖，也给了创业者以粮草弹药。但要注意的是，种种利好之下，英国也并没有出现能比肩互联网巨头的AI大公司。这或许也是因为整体的社会产业氛围所带来了局限。英国政府的AI产业报告明确指出：本国人工智能的核心需求是提高现有产业的生产率。缺乏互联网和科技巨头的英国，在希望用AI快速变现的前提下，将不得不与国际巨头合作，希望留住巨头们的资金和专业技能。这就导致了英国的AI企业始终都是笼罩在美国巨头之下，做的最好也就是被收购而已。再者，英国作为老牌工业国家和搞福利社会，传统产业亟待新的增长突破。所以在英国，AI更多是为这些产业的升级服务，而不注重去开拓新的领域，也与互联网产业较为疏远。种种原因下，英国的AI公司大部分都是初创公司。而做得好的要么是垂直领域解决细分问题，要么就干脆被收购成为大公司的技术研发部门。从而导致AI公司绝大部分都在寻求种子或者天使轮投资，普遍难以获得资本性增长。另一方面，由于本土传统产业的需求，以及目前AI获取消费数据的困境，英国人工智能企业中有90%以上都是B2B企业，主要为其他企业提供营销、管理和金融服务。而在B2B的人工智能业务中，英国公司又主要集中在AI人力资源以及AI金融服务这两大领域中，二者成为了英国创业公司的两大抓手。有意思的是，零售业务的AI化曾经一度成为英国AI创业者的热门词汇，最后却趋于平静，也许对今天热衷于“新零售”的中国创业者们有些借鉴价值。对于这些密度极高的从事人才与金融服务的英国AI创业者来说，今天虽然机会很好，但整个产业的困难也是不少。最明显的困难集中在四个方面：配套人才缺乏、产品化门槛高、B2B盈利周期长、SaaS模式盈利受到限制。根据英国政府的报告，整个产业中数据人员、懂AI的企业内部服务人员、AI销售人员短缺，已经成为了鲜明的问题。看来人才短缺大概是AI的世界性难题。随着这两年越来越多网红款英国AI创业公司进入我们的视线，似乎英国这个AI老牌强国终于等来了商业的春天。但一切仅仅是刚刚开始而已，到底谁能成为英国政府口中的“最适合发展人工智能的国家”也不好说。但英国在象牙塔和商业世界中架起的无障碍通道，却真的值得中国AI领域再三思考。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App