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文/王新喜
人工智能（AI）應(yīng)該是今年科技行業(yè)的最熱門(mén)領(lǐng)域之一。今年的兩會(huì)，“人工智能”首次被寫(xiě)入政府工作報(bào)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(dòng)之中。
有數(shù)據(jù)顯示，從全球來(lái)看，截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13個(gè)子門(mén)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(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(dòng)“NASA”計(jì)劃，騰訊正式宣布成立AI Lab。國(guó)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(kāi)復(fù)曾聲稱創(chuàng)新工場(chǎng)投資接近25家企業(yè)。而在創(chuàng)新工場(chǎng)之外，眾多風(fēng)投機(jī)構(gòu)也紛紛開(kāi)始瞄準(zhǔn)了人工智能領(lǐng)域。甚至有人激情萬(wàn)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(shí)上也不是沒(méi)有原因，第一，這跟當(dāng)前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)多數(shù)領(lǐng)域的風(fēng)口已經(jīng)過(guò)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(zhǎng)點(diǎn)，用戶對(duì)于下載新的APP越來(lái)越?jīng)]有興趣。
有數(shù)據(jù)顯示，在2016年1月有超過(guò)5萬(wàn)個(gè)新的APP被提交到了appstore，但是在美國(guó)市場(chǎng)有65%的智能手機(jī)用戶在一個(gè)月內(nèi)下載新APP的數(shù)量為0，下了1個(gè)新APP的人占8.4%。去年五月份，美國(guó)排名前15名的移動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)商，發(fā)現(xiàn)下載量同比下跌了兩成。
國(guó)內(nèi)這種趨勢(shì)也非常明顯，所以我們看，開(kāi)發(fā)一個(gè)APP則會(huì)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(kāi)始不斷尋找新風(fēng)口與新的增長(zhǎng)點(diǎn)。
其次，人工智能基本上是被巨頭推動(dòng)的。巨頭為何要推動(dòng)，因?yàn)樗吘故顷P(guān)系到未來(lái)的一項(xiàng)顛覆性的技術(shù)，沒(méi)有人會(huì)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(yǔ)-英語(yǔ)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(gè)十年路線規(guī)劃的核心。
在美國(guó)，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(qǐng)。
而人工智能的基礎(chǔ)層涉及到大數(shù)據(jù)、人機(jī)交互、計(jì)算能力、通用算法、框架等這是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，價(jià)值高，能聚集大量開(kāi)發(fā)者和用戶，有人認(rèn)為未來(lái)AI產(chǎn)業(yè)盈利亮點(diǎn)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(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛開(kāi)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(xiàng)目又是巨頭的標(biāo)配，國(guó)內(nèi)資本嗅到風(fēng)向又開(kāi)始助推，因?yàn)橐坏┫伦⒌揭粋�(gè)好的項(xiàng)目被BAT收購(gòu)接盤(pán)，在高點(diǎn)退出，也是一筆劃算的買賣。
資本和企業(yè)都樂(lè)意鼓吹人工智能領(lǐng)域的無(wú)所不能與遠(yuǎn)大前程，方便融資并獲得高額估值，擠入獨(dú)角獸行業(yè)。這是科技互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域常見(jiàn)的場(chǎng)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(jì)算能力進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。但最重要的是，基于用戶特定場(chǎng)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(méi)影兒。
但在當(dāng)前，最重要的是基于用戶特定場(chǎng)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(méi)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(kāi)源框架，包括了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言、知識(shí)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(wú)法搞定相對(duì)復(fù)雜一點(diǎn)的問(wèn)題。
比如這些助理基本能回答今天天氣如何，但如果問(wèn)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(huì)導(dǎo)致塞車或者航班延誤等這類相對(duì)有邏輯一點(diǎn)的問(wèn)題就無(wú)能為力了。
在推理性與邏輯性、專業(yè)性的實(shí)際問(wèn)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(shí)用價(jià)值并不大。
總體來(lái)看，從巨頭的戰(zhàn)略布局目的來(lái)看，iOS和macOS的軟硬件操作需要SIRI來(lái)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(gè)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(duì)話能力與理解口語(yǔ)中的邏輯、能力履行、基于上下文的對(duì)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(duì)初級(jí)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(shuō)，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(shí)顯然還存在諸多不足，也就是說(shuō)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(wú)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(wú)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(duì)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(lái)看，在手機(jī)、電腦等常規(guī)的硬件載體之外，人工智能還沒(méi)有相對(duì)成熟的全新的軟硬件載體，人機(jī)語(yǔ)音交互的智能化程度低，硬件層面缺乏配套。語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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(yǔ)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(yàn)層面依然離商業(yè)化與消費(fèi)者太遠(yuǎn)。
況且人工智能離不開(kāi)海量數(shù)據(jù)的支撐。對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，一旦科技巨頭都在開(kāi)足馬力，加大火力，在進(jìn)行人工智能布局的時(shí)候，創(chuàng)業(yè)公司與巨頭相比，在人才儲(chǔ)備與數(shù)據(jù)、用戶、流量、資本不在一個(gè)檔次，貿(mào)然進(jìn)入這個(gè)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(chǎng)李開(kāi)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(kāi)出超過(guò)200萬(wàn)到300萬(wàn)美元的年薪。這種人才方面的競(jìng)爭(zhēng)，也導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)者在與巨頭搶食過(guò)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(guò)巨頭很難
即便是做大了被收購(gòu)這種想法也相當(dāng)危險(xiǎn)，因?yàn)槿斯ぶ悄茉诒举|(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。
而創(chuàng)業(yè)公司在某一垂直領(lǐng)域做出絕對(duì)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(gè)案例，硅谷某大公司收購(gòu)一個(gè)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(gòu)的團(tuán)隊(duì)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(duì)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(guò)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(gòu)的概率相對(duì)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(yǔ)音識(shí)別、圖像處理器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域，在人機(jī)圍棋大戰(zhàn)中屢屢獲勝，而這背后，經(jīng)過(guò)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(jià)值，掌握用戶的行為，精確計(jì)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(wú)人駕駛汽車等相關(guān)業(yè)務(wù)。
在國(guó)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(tái)的信息流算法推薦。
比如對(duì)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(dòng)機(jī)制盡管帶來(lái)了低俗的標(biāo)簽，但卻俘獲了海量用戶。通過(guò)技術(shù)手段的過(guò)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(zhēng)之地。
事實(shí)上，無(wú)論是谷歌facebook，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(lái)推送有價(jià)值的廣告。說(shuō)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(wú)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(shì)，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(méi)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(gè)獨(dú)立的公司，它更適合作為巨頭未來(lái)戰(zhàn)略下的一個(gè)部門(mén)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(bào)率不對(duì)等
另一方面，當(dāng)前人工智能的深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音和圖像以及自然語(yǔ)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(wú)法應(yīng)用在許多普通用戶的產(chǎn)品上面。
也就說(shuō)是說(shuō)，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(lái)看都需要幾年甚至幾十年的時(shí)間，不能簡(jiǎn)單地靠普通商業(yè)思維去打通。
對(duì)于巨頭來(lái)說(shuō)，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(bào)率不對(duì)等以及很大的泡沫與風(fēng)險(xiǎn)。
當(dāng)然，對(duì)于巨頭來(lái)說(shuō)，布局人工智能是有必要的，因?yàn)樗堑讓踊A(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(lái)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(lái)巨大的進(jìn)步，但深度學(xué)習(xí)在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)像圖形操作界面與互聯(lián)網(wǎng)那樣改變大部分人的生活。
當(dāng)然，不能否認(rèn)人工智能將是輔助醫(yī)療、服務(wù)機(jī)器人、無(wú)人駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的重要變革變量，對(duì)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(huì)進(jìn)行重要改造。
但這個(gè)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(kāi)發(fā)人工智能是一個(gè)龐大的系統(tǒng)工程，它不會(huì)是一個(gè)突然出現(xiàn)的風(fēng)口，更是一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間的經(jīng)濟(jì)技術(shù)、科研發(fā)展水平的緩慢沉淀與推動(dòng)的過(guò)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(lè)觀。OFweek行業(yè)研究中心統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，從盈利能力來(lái)看，機(jī)器人本體業(yè)務(wù)虧損面高達(dá)70%。
有人拿出根據(jù)艾瑞的數(shù)據(jù)說(shuō)，2020年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)91億元，年復(fù)合增速將超過(guò)50%，稱這個(gè)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(zhēng)搶布局的未來(lái)技術(shù)奇點(diǎn)與底層基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)業(yè)，在3年之后，市場(chǎng)規(guī)模才91億元，還不及共享單車市場(chǎng)的一個(gè)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(jí)階段，AI在短時(shí)間內(nèi)也很難成為風(fēng)口。
我們知道，人工智能在美國(guó)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(dòng)的，資本是逐利而短視的，如果游戲的結(jié)果是一直是無(wú)底洞的投入換不來(lái)真金白銀，游戲就很難玩下去。
當(dāng)然人工智能是未來(lái)這并不錯(cuò)，問(wèn)題是這個(gè)變革或者說(shuō)真正改變?nèi)祟惖奈磥?lái)時(shí)間點(diǎn)什么時(shí)候來(lái)，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(shí)間點(diǎn)還太遙遠(yuǎn)。
微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(zhǎng)芮勇曾經(jīng)說(shuō)了一句略顯夸張但卻清醒的話：實(shí)現(xiàn)真正的人工智能大約要500年，你要讓我在后面再加個(gè)0我也不反對(duì)。
從當(dāng)前看來(lái)，如果沒(méi)有清醒的認(rèn)識(shí)到現(xiàn)狀，資本瘋狂助推，創(chuàng)業(yè)者貿(mào)然入局會(huì)把AI的泡沫越吹越大�！爱�(dāng)下創(chuàng)業(yè)就去搞人工智能”最終可能會(huì)淪為一個(gè)笑話。
