兩年前，一場圍棋的人機大戰掀動了人工智能的熱潮，各類AI創業公司如雨後春筍般湧現，資本紛紛加碼，深度學習、神經網絡等概念炙手可熱。然而，除了人臉識別、語音智能之外，人工智能帶來的驚喜與公眾的期待還有相當距離，以致於有人問：“光會下棋的機器人有用嗎?”
此前，創新工場董事長兼CEO李開複曾談過這個問題。他將人工智能的發展大致分成了四個階段，分別是互聯網智能化、商業智能化、實體世界智能化和自主智能化。他說，每一波浪潮都以不同方式利用人工智能的力量，顛覆不同產業，讓人工智能更深層地融入人們的生活，而現在，人工智能領域顯然還存在著大量技術瓶頸。
“今天的AI解決了很多問題，但是，這些問題在行業內部可能根本就不是最重要價值鏈條上的一環，AI做的僅是錦上添花的事，重要價值鏈條的問題可能目前的AI技術還是解決不了。”創新工場人工智能工程院執行院長王詠剛進一步補充。
“容易摘的果子都摘完了”
在談及人工智能的發展時，數據是繞不過去的話題，被稱為AI發展的“石油”。天風證券副總裁趙曉光曾言：“未來所有的競爭就是圍繞四個字：精準數據，得數據者得天下。”
在趙曉光看來，人工智能首先要有數據，智能手機通過各種傳感器拿到了海量的數據，所以才有了整個ToC領域(麵向消費者領域)的軟件產業化和IT產業的發展。他認為，未來整個信息產業所有的創新都會圍繞怎麽拿到數據、怎麽處理數據、怎麽轉化和輸出數據等三個維度展開。
中國擁有海量的數據，也正是因此，中國企業發展人工智能的路徑基本依賴機器對於數據的學習，例如流程廣告預測、商品推薦、語音識別、人臉識別等。在行業發展早期，基於數據學習的發展十分迅猛，“這些果子特別容易摘，因為隻要把AI用起來計算總結，就能得到結果。”王詠剛說。
王詠剛把現階段的AI稱為人工智能1.0階段，“從1.0到2.0，AI的角色是從科研轉變至商業賦能。”他表示，人工智能剛開始是以一個科技創新為主的形態出現的，那時候科學家、技術人員會是人工智能行業的主導，在海量數據的練習中，人工智能取得了非常快速的發展和重要的商業成果。
“而下一步人工智能想真正發揮作用，就必須向著各個行業、各個領域逐步深入發展。”王詠剛說，這個深入發展不僅僅是需要科技創新，還需要人工智能技術和每一個行業的領域知識，以及每個行業的業務流程緊密結合，這才能真正提高行業效率、降低行業成本。“所以AI賦能，必須進入到行業中去，必須進入到業務中去。”
“深耕需要大家一起努力”
2018年，人工智能領域經曆了一波“擠泡沫”的過程，不少AI創業公司的估值下降了20%30%，甚至直接被行業淘汰。據《2018中國人工智能投資市場研究報告》顯示，2012年至2018年上半年，中國共有580家企業獲得投資，而成功融資四輪以上的企業僅占1成左右。留下來的企業大都在探索和行業的深度融合問題，但目前來看，成效並不顯著。
對此，王詠剛也表示，從單純的科技創新到人工智能商業賦能是一個必然的發展道路，因為任何單純的科技創新都沒辦法支撐一個更大規模的產業級應用。不過他也指出，在這條路上，最大的挑戰就是核心的人工智能人才對行業裏的場景和業務流程並不熟悉。
“經常會發現91香蕉视频官网很多的人工智能公司送到行業裏麵適用的人工智能產品，看上去非常酷，在科技上可以拿到各種比賽的第一名，但是並不能解決行業最關注的效率問題。”王詠剛說。
中國科學院秘書長鄧麥村也表示，人工智能的前沿技術成果和產業實際需求之間需要紐帶來連接，隻有通過創新鏈、產業鏈和資本鏈的三點聯動，才有利於技術與產業的雙向助力。
為此，在投資AI領域創業項目的基礎上，創新工場成立了人工智能工程院，並於近日紮根粵港澳大灣區，將新募集的第三期25億元人民幣資金加碼AI、大數據等賽道，探索AI落地場景。“資本能夠為人工智能產業發展注入強勁動力，資本與技術有機結合、進而使產業落地為商業機會，是產業高速發展的最強路徑。”王詠剛希望借助資本的力量，讓這種結合更快、更深地進行。
“實際上，從科研實驗室中走出來的深度學習、遷移學習、強化學習等技術已經開始深入到金融、零售、交通等具體的行業領域，並與行業需求緊密結合，但這些結合尚處於早期初淺階段。”王詠剛說，“在人工智能技術跨過‘最容易摘的果子’階段之後，深耕需要大家一起努力。”
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