文娛數(shù)據(jù)庫（http://bfh767.cn） 編者按：人工智能當(dāng)前有了一定的發(fā)展和突破，但離真正商用、產(chǎn)品化落地與人類生活緊密關(guān)聯(lián)的時間點還太遙遠(yuǎn)。
 

　　人工智能（AI）應(yīng)該是今年科技行業(yè)的最熱門領(lǐng)域之一。今年的兩會，“人工智能”首次被寫入政府工作報告中。李彥宏、馬化騰、雷軍、馬云等大佬均提及了“人工智能”這一概念，并且都在推動之中。
 

　　有數(shù)據(jù)顯示，從全球來看，截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13個子門類，2011-2016年人工智能領(lǐng)域融資額復(fù)合增速達(dá)到42%，總?cè)谫Y額高達(dá)48億美元，其中，深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺是獲投金額最多、創(chuàng)立公司最多的領(lǐng)域。
 

　　百度人工智能早早已在布局，今年阿里宣布啟動“NASA”計劃，騰訊正式宣布成立AI Lab。國內(nèi)BAT，前兩年的共同戰(zhàn)略還是連接與生態(tài)戰(zhàn)略，轉(zhuǎn)眼間，都在給自身貼AI標(biāo)簽了。

　　李開復(fù)曾聲稱創(chuàng)新工場投資接近25家企業(yè)。而在創(chuàng)新工場之外，眾多風(fēng)投機(jī)構(gòu)也紛紛開始瞄準(zhǔn)了人工智能領(lǐng)域。甚至有人激情萬丈的喊出：“創(chuàng)業(yè)就去搞人工智能”。
 

　　人工智能為何這么火？
 

　　人工智能這么火事實上也不是沒有原因，第一，這跟當(dāng)前移動互聯(lián)網(wǎng)多數(shù)領(lǐng)域的風(fēng)口已經(jīng)過去了有關(guān)系，人口紅利結(jié)束了，互聯(lián)網(wǎng)巨頭需要新的增長點，用戶對于下載新的APP越來越?jīng)]有興趣。有數(shù)據(jù)顯示，在2016年1月有超過5萬個新的APP被提交到了appstore，但是在美國市場有65%的智能手機(jī)用戶在一個月內(nèi)下載新APP的數(shù)量為0，下了1個新APP的人占8.4%。

　　去年五月份，美國排名前15名的移動軟件開發(fā)商，發(fā)現(xiàn)下載量同比下跌了兩成。國內(nèi)這種趨勢也非常明顯，所以我們看，開發(fā)一個APP則會面臨用戶獲取和使用成本高，難留存，用戶難發(fā)現(xiàn)等瓶頸。于是創(chuàng)業(yè)者到資本開始不斷尋找新風(fēng)口與新的增長點。
 

　　其次，人工智能基本上是被巨頭推動的。巨頭為何要推動，因為它畢竟是關(guān)系到未來的一項顛覆性的技術(shù)，沒有人會愿意自己被新技術(shù)顛覆。在硅谷，英特爾、谷歌、GE、facebook等是最活躍的投資者。

　　在AlphaGo之外，Google不久前又發(fā)布了神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)（GNMT），并且將其投入到了難度系數(shù)頗高的漢語-英語翻譯應(yīng)用中，F(xiàn)acebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一個十年路線規(guī)劃的核心。
 

　　在美國，MIT，斯坦福等高校以人工智能方向的專業(yè)培養(yǎng)了眾多頂尖人才，被以谷歌、Facebook、微軟等為代表的企業(yè)重金聘請。而人工智能的基礎(chǔ)層涉及到大數(shù)據(jù)、人機(jī)交互、計算能力、通用算法、框架等這是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，價值高，能聚集大量開發(fā)者和用戶，有人認(rèn)為未來AI產(chǎn)業(yè)盈利亮點還將傳導(dǎo)至應(yīng)用層，它成為巨頭必然要拿下的高地就不足為奇了。所以我們看到，當(dāng)前中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛開始從谷歌、Facebook、微軟以及全球名牌大學(xué)招募頂尖人才。

        而當(dāng)前人工智能項目又是巨頭的標(biāo)配，國內(nèi)資本嗅到風(fēng)向又開始助推，因為一旦下注到一個好的項目被BAT收購接盤，在高點退出，也是一筆劃算的買賣。資本和企業(yè)都樂意鼓吹人工智能領(lǐng)域的無所不能與遠(yuǎn)大前程，方便融資并獲得高額估值，擠入獨角獸行業(yè)。這是科技互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域常見的場景，從O2O、P2P、VR到今天的人工智能盡皆如此。

 

　　硅谷巨頭的人工智能助理被嘲為智障助理
 

　　當(dāng)前人工智能還是依賴海量數(shù)據(jù)、算法、計算能力進(jìn)行驅(qū)動。但最重要的是，基于用戶特定場景需求的邏輯理解能力以及顛覆性的商業(yè)模式方面，人工智能的應(yīng)用還沒影兒。但在現(xiàn)在，最重要的是基于用戶特定場景需求要具備邏輯理解能力與顛覆性的商業(yè)模式方面，人工智能的應(yīng)用還沒影兒。
 

　　在硅谷，谷歌、亞馬遜、微軟都紛紛推出了自己的人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施、API和開源框架，包括了計算機(jī)視覺、語音、語言、知識圖譜、搜索等幾大類。硅谷科技巨頭的人工智能助理基本上也已經(jīng)成為標(biāo)配了：從Facebook M到Amazon Echo，從Google Assistant，到Apple Siri、IBM Watson。但即便是這些巨頭的人工智能助理，它們的服務(wù)范圍基本定位在信息檢索，資訊收集獲取，而無法搞定相對復(fù)雜一點的問題。
 

　　比如這些助理基本能回答今天天氣如何，但如果問到附近的星巴克可以用微信支付么以及今天的天氣是否會導(dǎo)致塞車或者航班延誤等這類相對有邏輯一點的問題就無能為力了。在推理性與邏輯性、專業(yè)性的實際問題層面的解決能力上依然被一些用戶與業(yè)內(nèi)人士嘲為智障助理，實用價值并不大。
 

　　總體來看，從巨頭的戰(zhàn)略布局目的來看，iOS和macOS的軟硬件操作需要SIRI來尋找突破口；Cortana依附于windows；echo關(guān)聯(lián)著的智能家居設(shè)備的操作等等。

　　但在當(dāng)前，它依然不具備類似的生態(tài)和硬件入口的條件，而只是一個生態(tài)的補(bǔ)充。另外，許多巨頭研發(fā)的AI助理在基于上下文的對話能力與理解口語中的邏輯、能力履行、基于上下文的對話能力方面都存在欠缺，也意味著當(dāng)前的人工智能還處于相對初級的階段。

 

　　人工智能還有很多難題，創(chuàng)業(yè)者也很難跟巨頭去拼人才、用戶、流量與資本
 

　　所以說，以深度學(xué)習(xí)為主力的這一波人工智能浪潮吹了很多年，巨頭也投入了很多資源，但從當(dāng)前巨頭的人工智能助理看出，深度學(xué)習(xí)在處理復(fù)雜的任務(wù)時顯然還存在諸多不足，也就是說深度學(xué)習(xí)技術(shù)當(dāng)前還缺乏邏輯推理與表達(dá)因果關(guān)系的能力。
 

　　顯然，如果無法根據(jù)邏輯進(jìn)行多層次地推演，理解表達(dá)因果關(guān)系的能力，就無法擔(dān)綱深層的服務(wù)。這也是我們看到巨頭研發(fā)的聊天機(jī)器人都只能做到幾輪對話的原因。

　　另外，人工智能目前在技術(shù)上還有很多難題有待處理，從當(dāng)前來看，在手機(jī)、電腦等常規(guī)的硬件載體之外，人工智能還沒有相對成熟的全新的軟硬件載體，人機(jī)語音交互的智能化程度低，硬件層面缺乏配套。語音識別、自然語言理解等技術(shù)要產(chǎn)品化商業(yè)化落地目前還看不到苗頭。
 

　　即便在當(dāng)前，人工智能相較以往已取得很大進(jìn)步，但其主要應(yīng)用仍在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，用戶端能接觸到的人工智能應(yīng)用仍是以手機(jī)、電腦端的語音助手為主。人工智能應(yīng)用的服務(wù)行機(jī)器人層面，雖然功能性雖不斷完善，但當(dāng)前的產(chǎn)品體驗層面依然離商業(yè)化與消費者太遠(yuǎn)。
 

　　況且人工智能離不開海量數(shù)據(jù)的支撐。對于創(chuàng)業(yè)者來說，一旦科技巨頭都在開足馬力，加大火力，在進(jìn)行人工智能布局的時候，創(chuàng)業(yè)公司與巨頭相比，在人才儲備與數(shù)據(jù)、用戶、流量、資本不在一個檔次，貿(mào)然進(jìn)入這個賽道，結(jié)果是可以想象的。
 

　　當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的人才是稀缺性人才，創(chuàng)業(yè)公司也很難去搶到優(yōu)質(zhì)人才。創(chuàng)新工場李開復(fù)曾指出，硅谷各公司給剛畢業(yè)的人工智能領(lǐng)域博士都能開出超過200萬到300萬美元的年薪。這種人才方面的競爭，也導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)者在與巨頭搶食過程中處處受限。
 

　　人工智能本質(zhì)是拼技術(shù)：但創(chuàng)業(yè)者要拼過巨頭很難
 

　　即便是做大了被收購這種想法也相當(dāng)危險，因為人工智能在本質(zhì)上是拼技術(shù)，而當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)成功者多數(shù)是基于商業(yè)模式的創(chuàng)新。
 

　　創(chuàng)業(yè)公司在某一垂直領(lǐng)域做出絕對的技術(shù)壁壘其難度相當(dāng)大，因此有業(yè)內(nèi)談到這樣一個案例，硅谷某大公司收購一個人工智能初創(chuàng)公司后，發(fā)現(xiàn)各種指標(biāo)、性能還不如內(nèi)部的產(chǎn)品，于是被收購的團(tuán)隊全部派去做產(chǎn)品了。
 

　　另外，在谷歌發(fā)布新版神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)后，某定位于機(jī)器翻譯創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)自家產(chǎn)品翻譯的準(zhǔn)確性全面落后于谷歌。這體現(xiàn)出，創(chuàng)業(yè)者拼技術(shù)要拼過巨頭很難，另一方面，人工智能類創(chuàng)業(yè)公司想做大了被收購的概率相對于其他拼商業(yè)模式的公司或許也更難。
 

　　創(chuàng)業(yè)者缺數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ)
 

　　人工智能（AI）已經(jīng)應(yīng)用于語音識別、圖像處理器、計算機(jī)視覺、機(jī)器人等多個領(lǐng)域，在人機(jī)圍棋大戰(zhàn)中屢屢獲勝，而這背后，經(jīng)過了是海量數(shù)據(jù)的積累與學(xué)習(xí)。AI的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，這些資源通常掌握在巨頭手中。
 

　　而當(dāng)前巨頭紛紛布局人工智能的想法就是充分激活先有的數(shù)據(jù)價值，掌握用戶的行為，精確計量數(shù)據(jù)變現(xiàn)路徑。谷歌在利用大數(shù)據(jù)方向與關(guān)鍵業(yè)務(wù)是搜索，但可以衍生到地圖，視頻、翻譯、無人駕駛汽車等相關(guān)業(yè)務(wù)。
 

　　在國內(nèi)，BAT等巨頭占有者最大的用戶群與數(shù)據(jù)，它們可以用深度學(xué)習(xí)的算法，在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，更好的應(yīng)于廣告的推薦以及內(nèi)容平臺的信息流算法推薦。比如對于今日頭條這家從誕生之初就自冠以人工智能屬性的公司，其基于數(shù)據(jù)的推薦算法驅(qū)動機(jī)制盡管帶來了低俗的標(biāo)簽，但卻俘獲了海量用戶。通過技術(shù)手段的過濾和機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域也正在成為BAT的標(biāo)配與必爭之地。
 

　　事實上，無論是谷歌，還是BAT，都可以利用人工智能算法收集到很多的數(shù)據(jù)，這些都可以幫助它在未來推送有價值的廣告。說到底，人工智能的本質(zhì)是進(jìn)化算法可以自我學(xué)習(xí)，但它無法從根本上去改變行業(yè)，而更多的是提高效率的一種方式。
 

　　有人認(rèn)為，創(chuàng)業(yè)公司可以選擇做垂直領(lǐng)域的先行者，積累用戶和數(shù)據(jù)，結(jié)合技術(shù)和算法優(yōu)勢，成為垂直領(lǐng)域的顛覆者。但要知道，普通的創(chuàng)業(yè)者在數(shù)據(jù)層面跟互聯(lián)網(wǎng)巨頭根本沒得比，而深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大在于非結(jié)構(gòu)化大量數(shù)據(jù)的特征提取，創(chuàng)業(yè)者在數(shù)據(jù)層面的欠缺往往只能給別人提供API服務(wù)，因此這一領(lǐng)域可能很難支撐一個獨立的公司，它更適合作為巨頭未來戰(zhàn)略下的一個部門或環(huán)節(jié)。
 

 

　　當(dāng)前人工智能還停留在學(xué)術(shù)層面：投資回報率不對等
 

　　另一方面，當(dāng)前人工智能的深度學(xué)習(xí)在語音和圖像以及自然語言處理的應(yīng)用方面雖有進(jìn)展，但更適合在搜索引擎和學(xué)術(shù)、信息流內(nèi)容數(shù)據(jù)推薦方面，還無法應(yīng)用在許多普通用戶的產(chǎn)品上面。也就是說，AI當(dāng)前目前跟學(xué)術(shù)關(guān)聯(lián)性很高，而且更多是停留在學(xué)術(shù)研究層面，但技術(shù)與學(xué)術(shù)研究要應(yīng)用到一些產(chǎn)業(yè)或行業(yè)從規(guī)律來看都需要幾年甚至幾十年的時間，不能簡單地靠普通商業(yè)思維去打通。
 

　　對于巨頭來說，如果人工智能的應(yīng)用只能停留在下棋與炫技的層面，那可能意味著投資回報率不對等以及很大的泡沫與風(fēng)險。當(dāng)然，布局人工智能是有必要的，因為它是底層基礎(chǔ)層面的應(yīng)用框架，這是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)。

　　有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，從未來性看，結(jié)合了復(fù)雜推理和表示學(xué)習(xí)的系統(tǒng)將為人工智能帶來巨大的進(jìn)步，但深度學(xué)習(xí)在短時間內(nèi)不會像圖形操作界面與互聯(lián)網(wǎng)那樣改變大部分人的生活。
 

　　而不能否認(rèn)人工智能將是輔助醫(yī)療、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域的重要變革變量，對互聯(lián)網(wǎng)、安防、金融、醫(yī)療、汽車、制造業(yè)、教育、廣告、智能家居等諸多行業(yè)均會進(jìn)行重要改造。但這個遠(yuǎn)不是其他領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)打雞血拼宏愿談理想就能成，開發(fā)人工智能是一個龐大的系統(tǒng)工程，它不會是一個突然出現(xiàn)的風(fēng)口，更是一個長時間的經(jīng)濟(jì)技術(shù)、科研發(fā)展水平的緩慢沉淀與推動的過程。
 

　　技術(shù)雖炫酷，但盈利方面艱難
 

　　而人工智能的技術(shù)雖炫酷但盈利方面艱難，當(dāng)前即便是與人工智能息息相關(guān)的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，其前景也并不樂觀。OFweek行業(yè)研究中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，從盈利能力來看，機(jī)器人本體業(yè)務(wù)虧損面高達(dá)70%。

　　有人拿出數(shù)據(jù)說，2020年中國人工智能市場規(guī)模將達(dá)91億元，年復(fù)合增速將超過50%，稱這個行業(yè)發(fā)展前景極為廣闊。但如果被稱之為下一代新的入口與全球科技巨頭爭搶布局的未來技術(shù)奇點與底層基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)業(yè)，在3年之后，市場規(guī)模才91億元，還不及共享單車市場的一個零頭，這只能意味著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還處于初級階段，AI在短時間內(nèi)也很難成為風(fēng)口。
 

　　我們知道，人工智能在美國已經(jīng)研究幾十年，但依然很難看到盈利的希望，商業(yè)化落地依然面臨尷尬局面，創(chuàng)業(yè)者的游戲都是資本推動的，資本是逐利而短視的，如果游戲的結(jié)果是一直是無底洞的投入換不來真金白銀，游戲就很難玩下去。
 

　　當(dāng)然人工智能是未來這并不錯，問題是這個變革或者說真正改變?nèi)祟惖奈磥頃r間點什么時候來，但肯定不是現(xiàn)在。人工智能當(dāng)前有了一定的發(fā)展和突破，但離真正商用、產(chǎn)品化落地與人類生活緊密關(guān)聯(lián)的時間點還太遙遠(yuǎn)。
 

　　微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇曾經(jīng)說了一句略顯夸張但卻清醒的話：實現(xiàn)真正的人工智能大約要500年，你要讓我在后面再加個0我也不反對。
 

　　從當(dāng)前看來，如果沒有清醒的認(rèn)識到現(xiàn)狀，資本瘋狂助推，創(chuàng)業(yè)者貿(mào)然入局會把AI的泡沫越吹越大。“當(dāng)下創(chuàng)業(yè)就去搞人工智能”最終可能會淪為一個笑話。