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　　人工智能“世界大戰(zhàn)”國際巨頭深入無人區(qū)

　　國際金屬加工網(wǎng)

　　先進制造 ◇ 系列技術講座

　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人行業(yè)典型研討會

　　從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次高潮的技術，現(xiàn)在似乎真的到了產業(yè)化的臨界點?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會（Annual Conference on Neural Information ProcessingSystems），這是人工智能領域的頂級學術會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進展，而是一位科學家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

　　這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次高潮的技術，現(xiàn)在似乎真的到了產業(yè)化的臨界點。互聯(lián)網(wǎng)時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

人工智能（Artificial Intelligence），縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

　　人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產業(yè)市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達1190億元人民幣。

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目前看，這一數(shù)據(jù)遠比不上2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)的產業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發(fā)展，還將帶動云服務、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng)，全面改變人類的生活和工作方式。

　　離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數(shù)據(jù)產業(yè)的成熟令人工智能技術實現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業(yè)變革的巨擘。

　　已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術布局，產業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關鍵因素，短視者將隨時出局。

BAT保守布局

　　中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠。其中，技術起家的百度走在最前端。

　　2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內部的一個基于深度學習的語音識別產品研究會。當時該產品的主導者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產品經(jīng)理都要了解人工智能技術的發(fā)展。

　　當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。

李彥宏很快將相關技術投入到搜索的核心業(yè)務中。2014年的百度內部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，深度學習技術的應用，讓百度和競爭對手的Diff（different，內部叫Diff）指標提升了若干倍。

　　但人工智能的科研，尤其是基礎科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務數(shù)據(jù)和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

　　“到了后期，太長遠項目，或是比較創(chuàng)新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了?！币晃徊辉妇呙那鞍俣热斯ぶ悄苎芯繊徫蝗耸吭u價。一位現(xiàn)任百度相關人士對《財經(jīng)》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經(jīng)過驗證沒有商業(yè)化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實。

　　從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關人工智能技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。李彥宏多次向外界強調，百度未來的發(fā)展將嚴重地依賴人工智能。

　　IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經(jīng)》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

硅谷尤其關心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領域的核心。百度此前發(fā)布的諸多人工智能產品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

　　百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預測、規(guī)劃決策以及行動控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學習方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。

　　2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663．82億元的15％。

　　百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動互聯(lián)網(wǎng)進入第三幕，并將重構傳統(tǒng)產業(yè)。比如“人工智能＋金融”，可以快速地實現(xiàn)征信升級，實現(xiàn)“秒放”貸款。

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制?；蛘哒f，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務驅動開始，逐漸加大檔位。

　　阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計劃，覆蓋全國90％省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領域的技術突破。

　　阿里的設想是，未來，在阿里遍布全國邊遠山村的醫(yī)院醫(yī)療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學習數(shù)據(jù)的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫(yī)學專家”。

多位接受《財經(jīng)》記者采訪的專家評價，阿里這個技術并不復雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗的專家型勞動，是機器擅長的經(jīng)驗學習，三年內該技術便可成熟。

　　閔萬里告訴《財經(jīng)》記者，要實現(xiàn)這個目標，除了技術平臺，還需要整個醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會共同推動設備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務平臺之上，就將衍生出更多的應用服務場景，從而實現(xiàn)“商業(yè)和技術互為驅動”。

　　阿里是目前中國所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結合在一起。

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS（亞馬遜云服務）的云計算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎。因此，在這場有關未來的布局中，阿里云的主導地位清晰。

　　阿里的人工智能研究分散在其各個業(yè)務分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術機構來整合阿里的所有相關技術資源。

　　騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務為基礎。例如語音識別主要是在部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。

其中一些技術已在騰訊內部實現(xiàn)產品化。SNG（社交網(wǎng)絡事業(yè)群）的優(yōu)圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內部產品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術支持。WXG（事業(yè)群）則人機互動領域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發(fā)。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與支付串聯(lián)起來，接入公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的內O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

　　騰訊高級副總裁姚星在接受《財經(jīng)》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領域的技術開發(fā)，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術資源，形成體系和重點；二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。

騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風投機構FelicisVentures領頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術，讓“機器”抓取網(wǎng)頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數(shù)據(jù)。

　　BAT的人工智能技術研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅動的，他們從業(yè)務入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。

　　今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經(jīng)》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。

　　國際巨頭深入無人區(qū)

如果說BAT的人工智能布局處于對標和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。

　　這些公司技術和業(yè)務各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。

　　IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領域有深厚的技術底蘊，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。

　　IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍”戰(zhàn)勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領域最先進技術的Watson在一個電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。

　　今天可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的，是不斷進化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE（超大規(guī)模神經(jīng)突觸計算機芯片）。

Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power7服務器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“WatsonGroup”，旨在進一步開發(fā)、商用和增強“Watson”及其他認知技術，此外還投入10億美元用于其他相關項目。

Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農業(yè)信貸銀行預測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12％以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計算基礎設施業(yè)務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領域展開競爭的武器。

　　另一個代表性產品是IBM在2014年發(fā)布的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統(tǒng)計算架構。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達到量產要求。

　　IBM將其技術和商業(yè)實力總結為“認知計算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財經(jīng)》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學習、模式識別等所有領域里所做的積累應用到各個行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

微軟人工智能技術的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。

　　微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學家，在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。

　　微軟最新的深度學習系統(tǒng)在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計算機視覺系統(tǒng)錯誤率降低至3．57％，相比于人眼辨識的5．1％，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。

　　微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業(yè)務中，還構建開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業(yè)界，它的目標是打造一個人工智能生態(tài)圈。

它在無人區(qū)走得最遠，在現(xiàn)實商業(yè)世界中隱蔽得最深。

　　和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術的積累，研發(fā)更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人（2013年收購了8家機器人公司）等領域，前者為后者帶來基礎技術支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。

　　值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領域的技術積累，已經(jīng)遠遠超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎科學的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了FacebookAIResearch（FAIR）?？突仿〈髮W機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源（如GPU）相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術出發(fā)，結合云計算賦予技術更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務提供商，它的云服務收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前發(fā)布的人工智能技術，多數(shù)集中在提升購物體驗的深度學習領域。

　　人工智能技術有兩大要素：核心技術平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術是不夠的，需要業(yè)務和數(shù)據(jù)結合，才能打造好的技術。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。

　　以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟發(fā)布了“牛津計劃”（現(xiàn)更名為“微軟認知服務”），這是一個基于微軟云平臺的智能API（應用程序編程接口），涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How－Old．，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應用，一共只有20多行代碼。

　　類似的工具包微軟還有很多，例如深度學習工具包（CNTK）和微軟亞洲研究院主導的微軟分布式機器學習工具包（DMTK）等。

這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當實用。他們不用從底層技術一點點學，在小集群上或者是云服務上就可以直接調用。

　　對于巨頭來說，算法已經(jīng)不再是競爭的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領域的業(yè)務，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

　　做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應用的交互來訓練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

以醫(yī)療領域為例，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗、現(xiàn)有的學術研究等，幫助它們制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領域的數(shù)據(jù)積累。

　　2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當大方。

　　Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95％以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有84％。

　　國內的一位人工智能業(yè)者調侃，國際巨頭在人工智能領域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術?！澳切┎攀强梢灶嵏参磥淼膹椝?。”

　　填補斷層

人工智能的產業(yè)結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領域的結合；技術層是算法、模型和技術開發(fā)；基礎層則是計算能力和數(shù)據(jù)資源。

　　BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數(shù)學、物理算法等工程科學的創(chuàng)新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。

　　多位接受《財經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認為，BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù)，和國際巨頭的核心差距在技術。

騰訊高級副總裁姚星告訴《財經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術公司不多；二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領域的不足。

　　姚星向《財經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。

　　對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，（技術和基礎研究）源頭在國外，要到國外看?！?/p>

　　在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術的公司，通過各種結盟方式形成優(yōu)勢互補，快速搶占市場。

　　2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術Face＋＋軟件去確認開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

Face＋＋在人臉檢測的多項指標評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97．27％的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99．5％。

　　進行面部識別，需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。

　　“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當昂貴的?！遍h萬里對《財經(jīng)》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資＋合作，這是時間和資本效率最高的做法?！?/p>

　　技術和數(shù)據(jù)的結盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設社群關系，把人大腦里的智慧表達出來，從而解決目前搜索技術存在的內容不夠精準和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內容。

　　王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學習社群數(shù)據(jù)，他對《財經(jīng)》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人?！?/p>

　　今天，技術和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術和數(shù)據(jù)平衡利用，達到平臺效益最大化的公司。

微軟亞洲研究院常務副院長芮勇認為，橫向對比，中國和國際領先公司在核心技術上確實存在差距，國外更加注重基礎研究和技術研發(fā)，國內企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化；從縱向看，中國在人工智能領域的技術積累近幾年確實出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構，還是智能硬件，或是上層軟件應用，都有質的進步。

　　“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產業(yè)相當值得期待?！避怯抡f。

　　擠出泡沫

　　馬云在一次內部講話中強調：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了?！?/p>

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創(chuàng)新，遲早會被顛覆?！?/p>

　　開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。

　　市場調研機構CBInsights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302％，達到3．09億美元。

　　中國人工智能領域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計29．1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價值。

　　姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄?。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

　　其二，這家公司的技術和業(yè)務是否具備可擴展性？若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

　　iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。

　　“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調侃說。

危險在于，就算是一些初創(chuàng)時期確實手握人工智能獨特技術和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

　　在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結構也發(fā)生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業(yè)化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理／生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年－10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經(jīng)形態(tài)硬件（如神經(jīng)元芯片等）屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。

　　需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學、生物學、社會學、哲學、材料學、工程學等多個學科，中國高?；A學科的研究能力無法被充分利用，體制內缺乏一套產學研流暢對接的機制。這導致中國高校在這次產業(yè)變革中嚴重缺位。從美國的經(jīng)驗來看，正是其從法律、機制上保證了產學研的平滑轉換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風。

　　一些樂觀的投資人認為，技術發(fā)展本身就是驅逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。

　　( 文章來源：互聯(lián)網(wǎng) )

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