人工智能到底有多火
中國的智能產業時代正在到來。
從AlphaGo到iPhone Face ID，國內外的巨頭企業早已開始了人工智能的布局，谷歌、微軟、蘋果等國際企業把未來的發展重心集中在人工智能領域，國內巨頭阿里、騰訊、百度等也是如此。事實上，多項優勢正推動著中國的人工智能+發展趨近人工智能的領頭羊美國。
作為一個以技術為驅動的產業，技術是人工智能+的核心動力。據悉，國內目前涉及人工智能領域的企業已有709家，追求技術、追求實驗的中國人工智能企業，基于實驗科學發展人工智能技術，已經有多方面突破。比如人臉識別技術，國泰君安證券發布的研究報告顯示，人臉識別、尤其是二維人臉識別，在技術領域已沒有瓶頸，而閱面科技的人臉識別技術在國際權威人臉識別公開測試集LFW上，以99.82%的識別精確度排名世界第一。
在近日由中科院虛擬經濟與數據科學研究中心、北京國科金服金融信息服務有限公司聯合舉辦的第二屆全球投資大會人工智能分論壇上，中科院自動化研究所研究員黃凱奇舉例說：幾年前，人工智能研討會參會人員不到千人，最近兩三年突破了五六千人，還一票難求。凡是創業項目涉及人工智能，融資都非常容易，且不斷刷新紀錄。
人工智能熱潮背后的困惑
面對這一火爆的形勢，作為我國人工智能領域的知名專家，黃凱奇卻有些擔憂。缺乏理論性的支撐、缺失標志性的應用、缺少規�；漠a業，談及人工智能熱潮背后的困惑，黃凱奇連用了三個“缺”。
看起來所向披靡的人工智能究竟能干啥？
黃凱奇表示，它能“背”會“聽”，能“算”會“看”。整體而言在語音識別、人臉識別等方面已取得了長足進步，有些方面比如認臉能力理論上已經超越了人類肉眼，但并非戰無不勝。人工智能目前還處于嬰兒期，其智商大抵相當于3歲的孩子，說不好、笑不真、想不清、動不穩，這四“不”描寫了人工智能目前的現狀。
這與國際知名數學家、美國科學院院士、哈佛大學終身教授丘成桐的看法不謀而合。他曾公開表示，人工智能面臨的困難和挑戰是多方面的，其中很重要的一個問題是其理論基礎（黑箱算法）非常薄弱，當下人工智能發展迫切需要一個可以被證明的理論作為基礎。
億歐公司創始人黃淵普認為，2016年和2017年，人工智能公司還在拼科學家和發布的論文數量，到了2018年，缺少商業應用能力的人工智能公司將越來越難，第一波倒閉潮將來臨；每一家人工智能的公司，除了懂技術外，還必須配置2個管理崗位：有to B經驗的CBO（首席商務官）和負責市場品宣的“CSO”（首席故事官）。
“人工智能從1956年提出到現在經歷了兩起兩落，如今隨著深度學習與大數據的興起，再次迎來蓬勃發展。熱潮之下尤其需要冷思考，要么極冷要么極熱，‘酷暑’和‘寒冬’，無論哪一種都不利于人工智能長期健康發展。”黃凱奇說。
未來人工智能何去何從
億歐公司創始人黃淵普認為，2018年，人工智能將出現第一批倒閉潮，大量“人工智能”概念的公司死亡將加重這個領域的融資難度。盡管如此，技術驅動越來越成為企業生存發展的必要條件，人工智能至少是未來5-10年的大趨勢。那些盡快補齊短板的人工智能公司，將有望在2018年獲得突破。希望更多的人工智能公司，實現產業商業化落地。
“2018年有一大批的人工智能創業公司會倒閉……”17日在出席首屆錢塘江論壇時，科大訊飛董事長劉慶峰也做出了這樣的判斷。要知道，今年以來，人工智能掀起的浪潮并不比錢塘江大潮遜色。
那么，劉慶峰為什么會做出這樣的判斷呢？主要原因還是在于浪潮中的泡沫。“就像當年看互聯網泡沫看一樣，站在2002年看是大泡沫。”
上世紀九十年代末的互聯網和技術繁榮，導致一些互聯網公司在沒有一分錢贏利的情況下市值達到數十億美元。投資者盲目涌入有著.com網絡域名的公司，年輕的互聯網大亨一夜暴富。許多互聯網公司都在以“畫餅”盈利預期為基礎，價值被嚴重高估之時，資金枯竭了。隨著大量互聯網公司虧損，以科技公司為主的納斯達克市場螺旋形下跌，投資者損失了數萬億美元。
如今的新風口人工智能，一些初創公司的估值已經高達幾十億美元，行業熱度已經超過了當初的互聯網。
未來將會是人工智能的時代。當然，承認泡沫并不意味著看淡未來。對于人工智能的未來，劉慶峰非常樂觀：未來將會是人工智能的時代。
劉慶峰說：“整體人工智能會大規模發展，就像當年看互聯網泡沫看一樣，站在2002年看是大泡沫，站在2014年，互聯網是人類歷史上最大的一次產業浪潮，到目前為止。而人工智能下一步將超過互聯網，google董事長最近提到說，互聯網將消失，未來是人工智能的時代。”
他再次引用了《科學》雜志做出的預測：到2045年，人工智能會取代全球50%的就業崗位，而在中國，這個數字是77%。這也就意味著，未來28年之內全中國現有的每4個工作崗位中，就會有3個被替代。甚至，這個時間點還要提前。
他的觀點也得到了螞蟻金服董事長彭蕾的印證。
彭蕾表示：“我們的業務這些年增加了幾百倍，但是有一個部門的人是減少，就是服務部門。在這個當中AI技術發揮巨大的作用，它會更及時，而且準確性更高，同時生物識別的應用讓它的效率更加得到提升。”
多位業內專家表示，多學科跨界融合，交叉協同探索AI創新途徑，已成為人工智能發展的新趨勢。在這方面，美國已投入1億美元開展“阿波羅腦計劃”，希望通過對大腦計算模式的研究，幫助改進目前的人工神經網絡等算法，以實現人工智能的突破。今后，應深化人工智能技術成果在各行業特別是傳統產業轉型升級中的推廣應用，加強產學研交流合作，推動人工智能技術成果的轉移轉化；同時，建立健全相關政策與法律法規，規避可能的風險。
上周，工信部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，意在加快人工智能從戰略到落地，推動人工智能和實體經濟深度融合。
研究機構分析認為，在新工業革命的背景下，數據、計算力、算法和網絡設施等快速迭代，正驅動人工智能進入新階段。而人工智能由于巨大的技術溢出效應，將推動戰略新興產業總體突破，是各國必爭的新動能、新機遇、新引擎。
