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(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達1190億元人民幣。

　　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(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/span>

　　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(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)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(chǎn)業(yè)變革的巨擘。

　　和每一個新興產(chǎn)業(yè)爆發(fā)初期相似，這一輪風潮還將一大批創(chuàng)新新貴，尤其中國的投資和創(chuàng)業(yè)環(huán)境已經(jīng)相對成熟，風潮已經(jīng)開始興起。

　　市場調(diào)研機構(gòu)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(lǐng)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。

　　但人工智能和其他互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)不同，技術(shù)門檻和資金門檻都相對較高。很多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標簽。

　　人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合；技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā)；基礎(chǔ)層則是計算能力和數(shù)據(jù)資源。

　　國內(nèi)人工智能的典型代表公司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(lǐng)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(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。

　　國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司的情況是，應(yīng)用層百花齊放，技術(shù)層開始發(fā)力，基礎(chǔ)層幾乎缺失。

　　它們大部分是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，有的甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產(chǎn)品嚴重同質(zhì)化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)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。

    騰訊副總裁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(guān)鍵點：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，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(shù)和業(yè)務(wù)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(shù)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(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋表示，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機構(gòu)。

　　“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息?！睏钛笳{(diào)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(shù)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(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)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(shù)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(qū)動的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)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(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。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(shù)，但該技術(shù)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(chǔ)學科的研究能力無法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學研流暢對接的機制。這導(dǎo)致中國高校在這次產(chǎn)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(chǎn)學研的平滑轉(zhuǎn)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(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)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”。