激荡十年，上海错过了BAT，可以聊以慰藉的是，纽约也错过了硅谷。和互联网擦身而过后，上海再也不想错过人工智能了。
三年前，《IT时报》在采访了多位上海创业者、投资人、科技领域专家后，得出一个结论：上海不适合创业，但可以创新。创业是解决过去解决不了的问题，而创新则是开辟新的疆域。上海适合做前瞻性的研究，或是扶持基于底层架构的创新，比如：人工智能。
三年后，当初的预测成为当下的目标。上海西岸竖起了一座国际人工智能中心，2018世界人工智能大会即将在这里召开，大会规模直接对标乌镇互联网大会。
“AI@SH”号声吹响
判断一个城市能否在某个产业上崛起，主要看政策、人才、产业部署和客户资源。
从政策层面来看，人工智能已经纳入上海的发展战略。去年11月，上海发布了《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，智能上海行动“AI@SH”的口号响起。上海的目标是，到2020年成为国家人工智能发展高地，推动形成千亿元级的核心产业规模。
据亿欧智库发布的2017年度《中国人工智能产业发展城市排行榜》，上海综合得分仅次于北京，排名第二，本地AI初创企业数量也位居第二。
今年7月，上海又发布了“扩大开放100条”，几乎与此同时，特斯拉宣布在上海建厂，规划年生产50万辆纯电动整车，这是上海有史以来最大的外资制造业项目。特斯拉成为首个在中国建厂的外资独资车企，也成为“扩大开放100条”的第一位受益者。
不仅是特斯拉，越来越多的重磅企业落沪，上海在人工智能领域呈现出加速度，蚂蚁金服、腾讯、小米等相继与上海市政府签署战略合作框架协议。
小米与上海市政府签署战略合作框架协议后不到一周，小米生态链华东区总部及小米工业设计研究院就落户松江G60科创走廊。
上海经信委主任陈鸣波在7月率团访问了硅谷，一个月后，谷歌旗下无人驾驶公司Waymo在上海成立子公司。
陈鸣波的这趟硅谷之行，一来为邀请人工智能企业参加2018世界人工智能大会，二来为争取一批重大项目落户上海。谷歌是第一家，此外陈鸣波还拜访了新思、安谋、小马智行等企业，彼此达成了一定共识，为上海人工智能产业链添砖加瓦。
生态圈正在形成
特斯拉超级工厂、谷歌无人驾驶、小米生态链华东总部和工业设计研究院，无疑都聚焦了“上海制造”。而阿里和腾讯更多的是看中了上海的另外一张牌：“上海服务”。
就“上海服务”而言，阿里和腾讯既帮助上海市完成了产业部署，也收获了客户资源。毕竟，其中占大头的智慧城市项目，大多是“2G”的，政府就是客户。
从阿里在上海的布局来看，盒马、饿了么、支付宝等业务总部均在上海。蚂蚁金服的优势在于“AI+金融”，包括区块链、移动支付、信用体系和数据交互。其中，上海各公共服务部门在支付宝上开设窗口，能提供百余项服务，数量居全国之首。盒马是“AI+新零售”的一步棋，主攻“上海服务”，上海也是阿里布设智慧门店最多的城市。
从腾讯在上海的布局来看，优图实验室就位于上海漕河泾工业园，这是腾讯3个人工智能团队中专注“AI+视觉”的研究团队。其在上海开展的“AI+医疗”项目就顺利落地到复旦大学附属妇产科医院，“腾讯觅影”进入临床，帮助医生对宫颈癌、乳腺癌等疾病进行筛查。之后，腾讯华东总部将落地徐汇滨江，成为人工智能和智慧城市的主要阵地。
除了引进成熟企业外，上海也在孵化一批人工智能创业公司。其中的佼佼者商汤已经将视野扩展至智慧城市、汽车、零售等，寒武纪专注于智能芯片，依图瞄准了人脸识别技术等。
上海正在组建人工智能发展联盟，已经集聚了近300家相关企业、投融资机构及科研院所。上海建立千亿级的产业基金、开放TB级的公共数据集、建成10个公共创新平台、打造6个创新应用示范区、形成60个深度应用场景。
上海的人工智能生态林正在形成，有谷歌、特斯拉、BAT等“老虎”，也有商汤等各色“动物”，每家企业都在发挥所长。
国内AI人才高地
近来，有自媒体撰文《上海不相信互联网》，文中将上海留不住互联网强者的原因归咎于主要四点，其中一点提到，上海选择互联网行业的大多为中等以上人才，但不一定是最顶尖的。
AI人才主要来源于海外、跨国公司或院校，由此来看，上海有一定的竞争力。这可以用Linkedin发布的全球人工智能人才数据来佐证，国内三分之一的AI人才汇聚在上海。
此前，Facebook人工智能实验室主任YannLeCun曾前往上海交通大学、上海科技大学挖掘中国高校人才，为的是赶在毕业前拿下AI人才。去年在苹果发布会上，AR游戏示范公司就来自上海，这个来自国外的团队看中上海的原因便是，这里是AI技术研发的人才高地，可以为公司扩张不断输血。
用谷歌首席科学家李飞飞的话来总结，上海有大量的应用场景和丰富的数据资源，前沿的理论研究和国际化的人才队伍，这些优势是人工智能最基本也是最重要的元素。
在有限的时间内，把有限的精力和资产，持续而反复地投入到某一领域，长期坚持，最终雪球会越滚越大，这就是被爱因斯坦称为“世界第八大奇迹”的复利思维。上海已经找到了足够湿的雪（人工智能），现在就剩下如何坚持投入，建造足够长的坡。
