中国：后发制人
麦肯锡发布的一份报告认为，四大趋势的合围正让AI来到产业落地的拐点：一是在产业链基础层，数据资源的规模及种类大幅增加；二是半导体厂商及CPU和GPU巨头都把AI视作新目标；三是开源人工智能平台的数量和规模持续激增；最后，科技巨头和风投正日趋关注人工智能跨行业创新应用的初创公司。
以上拐点将给予中国一次“后发制人”的机遇。麦肯锡预计，中国人工智能应用市场将以50%的增速逐年增长，远超全球市场20%的复合年增长率。
为什么？首先从底层技术上，深度学习以一种非常精炼的算法模型解决了过去复杂的输出模式，降低了参与者门槛。从产业资源上，如李开复所言：中国每年毕业上百万的工程师，没有任何其他国家能做到这一点，“一名优秀的数学和计算机专业应届毕业生经过6个月培训，就可以进入人工智能行业，成为合格的人工智能工程师。”这本就是巨大的人才资源优势。
更重要的是，就像“互联网+”连接红利源自传统基础产业的赢弱，中国也有许多传统行业需要通过AI完成产品升级，“如果有AI和大数据技术想卖给美国银行，可能它们已经打磨的很好了，但在中国很多银行却能够非常快速的产生价值，帮助他们赚几千万上亿的营收，他们当然愿意花钱来买这样的服务。”
最后，在中国，大数据获取相对容易——常识是，海量数据是训练深度学习神经网络的养料，于是在交通（看看滴滴的崛起和无人驾驶的发展便知），金融，医疗等数据资源丰裕的领域，人工智能的示范效应已经非常明显。
这对中国的产业升级无疑是巨大利好。在刚结束的“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”上，科大讯飞高级副总裁江涛就引用了孙正义的观点，“孙正义指出未来国家竞争力取决于劳动力人口，提出要给日本增加三千万台二十四小时的工作机器人，相当于给日本增加九千万的劳动力，通过这个拿下全球GDP第一名。未来的人工智能不光是一个企业，一个行业的事情，也是影响我们国家在未来的竞争力。